财务35岁即失业?掌握数据分析,即使你年到三十也是香饽饽

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:1,495 次浏览
2023-08-16 15:39:51

最近,跟几个朋友深夜聚会。喝到兴头上,一位做财务的朋友开始感慨自己职场不易,担忧自己在这个时局下被公司裁员失业,在他的口中我听到了不少对于财务职业的吐槽。正好之前因为工作原因也和公司的财务有很多交流,综合一下,我发现他们在职场上都有着同样的烦恼:

财务晋升通道窄,上升空间有限,工资水平上不去;

相关岗位太少,想转型是没得选,转行更是难上难;

报了各类职场技能培训班,以为学得多了,工作时却发现压根用不上;

自己没有核心竞争力,每天熬夜焦虑35岁即失业

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

看似财务的天花板抬头可见,35岁的职场危机无法打破,但实际上,通过挖掘财务每天需要接触的钱、数字方面的相关技能,财务的天花板还能不断升高。

在这里,给财务人员提供一个发展方向——财务分析,它将财务和数据分析结合起来。

在这里,财务人员的作用不仅仅是做各种各样的财务报表,更是通过分析报表,给公司的业务发展提供有用的信息,直接给予老板直观的决策建议。

这样一通操作下来,人员的不可替代性直接飙升,老板会在众多同事中更青睐你,升职加薪不是梦啊

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

财务和数据分析结合可以分为财务报表分析和经营分析两种。其中财务报表分析居于三大报表进行分析,其主要指标有偿债能力分析、营运能力分析、增长能力分析等。业务经营分析包括收入变动分析、收入结构分析、变动原因分析等。

下面以属于业务经营分析的营销绩效分析为例,详细讲解到底应该如何进行财务分析。

先展示分析结果:

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

在进行分析之前,以下两点是必须明确的。

第一,明确分析目的。

目的就是分析统计营销人员的目标完成情况,并给出改进建议。

第二,搞清分析方向。

对于整体来说:需要分析目标完成进度、绩效同比和目标差异。

目标完成进度,即整体、分区域、分小组计算绩效指标完成情况。

绩效同比、目标差异,即将绩效指标完成情况与去年同期值、目标差异值做对比。

在分析完整体后,还需要下钻到个人,完成个人业绩分析

落实到实操上就是:(以下使用工具FineBI)

目标完成进度

目标完成进度包括净销售额、回款净额完成进度,以及项目利润率每个指标的完成情况。

根据公式,添加仪表盘组件。

销售净额完成率=销售净额减K/销售净额-K-月目标

回款净额完成率=回款净额减K/回款净额-K-月目标

项目利润率=(实施回款-实施采购本月付款金额-实施成本(K))/实施回款

选择年月区间过滤组件,设置过滤月份「2020-01」和「2020-02」,则会显示 2020 前两个月的净销售额、回款净额完成进度,以及项目利润率。

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

由此得出结论:

2020年1-4月销售组织绩效情况如下:

净销售额完成当年进度的:22.24%

回款净额完成当年进度的:31.92%

项目利润率达:13.95%

加权计算小组/地区综合完成情况

综合完成情况需要综合考虑包括销售净额、回款净额和利润率在内的多个指标,因此,需要一个可以计算综合完成情况的指标,例如得分数据。

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

通过计算所得的销售任务、回款、项目利润率的权重,加权计算得到综合完成情况,即可对不同小组、个人、地区进行评价。

例如展示销售小组每个指标的得分情况和总加权得分情况,而点击对应销售小组,即可下钻到「销售个人」。

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

由此得出结论:

GAV、LEO、VIN、XIA小组 2020-01-2020-04 总得分较低,需要重点关注。

同理,对地区也进行综合完成情况计算。

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

由此得出结论:

2020-01-2020-04 京津区、上海区得分较低,需要优化改进。

注意,过滤组件对综合完成情况的数据同样有效,可以实现整体联动过滤。

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

绩效同比、目标差异

只看当年的数据自然是片面的,需要对比去年的数据,才能知道今年到底完成得怎么样。

依次点击每一个指标,即可查看年同比情况。

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

由此得出结论:

总体来看,四个月份的组织绩效完成情况相比2019年呈同比下降趋势。

销售完成率得分情况相对稍好,回款和利润情况不容乐观,需要催促回款,并控制项目成本。

在探究完不同维度的当前完成情况之后,还要研究每个月设定的基准值目标是否达到,可从区域、小组、个人以及月度时间四个维度查看。

财务和数据分析结合,目标完成进度,项目利润率

由此得出结论:

LUY、GAV、LEO、VIN、XIA小组销售净额和回款净额完成率低于基准值60%,虽然BRAD小组完成率较高,但项目利润为负,需要确认原因

京津区三个值都低于基准线,需密切关注

四个月的项目利润率普遍低于基准值20%,需要着重关注项目成本和项目回款状况

最后,在大数据时代,数据分析人才紧缺,能将财务和数据分析结合的人员更是严重短缺。财务人员需要抓出这个岗位的需求,学习新的技能,提升自身的工作效率和产出价值。

或许有财务人因为数据分析的入门门槛太高、零基础小白的学习成本太高就放弃提升自己,摆烂在枯燥的数据处理过程中。但事实上,市面上存在着很多自助式的数据分析工具,比如FineBI,它的零代码和拖拽式,大大降低学习成本,帮助每个跟数据打交道的人都能快速掌握数据分析,轻轻松松完成数据可视化,真正让数据变成生产力。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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帆软智能财务解决方案: https://www.fanruan.com/solutions/epm

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