Caset

Analytiikka 07.08.2020

Tarkempi liikevaihtoennuste analytiikan avulla

Euroopan suurimpana SaaS-ratkaisujen toimittajana Visman liikevaihdosta suuri osa tulee transaktiopohjaisesta (maksu käytön mukaan) laskutuksesta. Näihin palveluihin kuuluvat mm. useille tutut M2, Maventa Autoinvoice ja Autopay, ja tällaisiin transaktioihin esimerkiksi erilaiset tulostuspalvelut. Liikevaihdon ennustaminen on tärkeää kun suunnitellaan tulevaa. Vismalla tähän käytetään suomalaisen tytäryhtiön Weoptitin kehittämää edistynyttä analytiikkaa. 

Weoptitin laatima ennuste perustuu aikasarjamallinnukseen. Yksittäisiä transaktiotyyppejä ennustetaan erikseen ja lopulta ennusteet yhdistetään, jotta saadaan arvio kokonaisliikevaihdolle. Ennusteen muodostamiseen käytetään useita eri malleja, joista valitaan aineistoon parhaiten sopiva.

“Yksittäisten aikasarjojen ennustetarkkuuksissa voi olla suurta vaihtelua, joka johtuu mm. muutoksista asiakkaiden käytöksessä. Kehitimme tätä varten liikennevalomalleja, joilla raportoimme automaattisesti miten luotettavana mitäkin ennustetta on syytä pitää, ja toisaalta minkä ennusteiden tarkkuus on pudonnut yllättäen. Tavoitteena on tuoda päättäjille paras mahdollinen dataan perustuva näkemys tulevasta kehityksestä”, kertoo Weoptitin erityisasiantuntija Juha Ylinen.

Transaktiot ovat iso osa liiketoimintaamme. Osa-aluetta on vaikea ennustaa ja Weoptitin ennustemallin avulla saadaan perusteltuja arvioita mutu-tuntuman tilalle. Mallin avulla saadaan myös näkyvyyttä tulevaa ennakoiviin heikkoihin signaaleihin. Liiketoiminnan ennustaminen on meille olennaista, jotta tulevaisuuden näkymät saadaan paremmin kuvattua”, kommentoi Visma Softwaren talousjohtaja Pasi Harjula.

visma-consulting-tarkempi-liikevaihtoennuste-kuvituskuva-taulukkoKuva 1: Kuukausittainen liikevaihtoennuste ja toteuma koko 3 vuoden aikaväliltä. Mallin ennusteet ovat selvästi tarkempia 2 vuoden jälkeen, mallin havaitseman kausittaisuuden ansiosta.