Esita oma raamatupidajale väljakutse
Hakka töötunde lugema
Integreeri kõik andmed
Mõõdikute (KPI) defineerimine
Automatiseeri oma raportid
Kasuta andmeid ja mõõdikuid otsuste tegemise
Praegune olukord viiruse levikuga mõjutab äritegevusi erinevalt. On selge, et majanduses tulevad murettekitavad ajad. Minu ettevõte on tegutsenud üle 19 aasta ja käisin läbi 2008. aasta finantskriisist. Otsustasin anda mõned praktilised ideed, kuidas olla valmis ja omada andmeid rasketeks otsusteks.
Kohe peale firma asutamist läks meie põhiline tähelepanu heade töötajate ja uute klientide leidmisele. Oluline oli murda välja vabakutselise teenusepakkuja staatusest ja kasvatada ettevõtte võimsust. 2008. aastaks oli meil suurepärane koostöö globaalselt eduka suurfirmaga. Samas endale pidevalt teadvustades, et sõltume neist liiga palju. Kiiresti jõudsime ka olukorda, kus puudus võimalus mikrojuhtida iga projekti igat väikest aspekti. Oli vaja paremat viisi protsesside jälgimiseks ja suunamiseks.
Meie äris käib töö vähepaindliku ressursiga – inimesed. Ei ole võimalik värvata ühel nädalal töötajaid, et neid juba järgmisel nädalal lahti lasta. Ometi eeldavad kliendid sult kiireid ja paindlikke lahendusi. Sealhulgas piisavat tööjõudu just neile vajalikel hetkedel. Kui kliendid lahkuvad, või ülinakkav viirus sunnib su kaubandusega tegelevat klienti oma poode sulgema, pead sa langetama rasked otsused.
Tavaolukorras keskendutakse müügile, lootes, et ainuüksi müügi kasv stabiliseerib firma olukorda. Kriisis aga on vaja rohkem andmeid ja analüüsi, mis aitab sul täpsemalt olukorda mõista. Kasvõi seda, et mis projekt, milline sektor ja missugune klienditüüp on firma jaoks kasumlik. Kui sa tegutsed nagu meie digitaalsete toodete disaini ja arenduse sektoris, siis järgmised punktid ei ole sulle võõrad:
Pärast aastatepikkust õppimist ja katsetamist oleme me numbritega palju paremad. Vaadates tagasi, ma mõistan, et oleks saanud seda saavutada palju kiiremini. Loodetavasti säästavad teised selle artikli lugemisega oma väärtuslikku aega.
On midagi, mis on mind raamatupidamise juures alati häirinud. Eelarve ja kasumiaruanne peaks andma arusaama ettevõtte toimimisest. Kuid väikestes ettevõtetes kasutatakse seda ärijuhtimise igakuise tööriistana väga harva. Minu arvates on liiga täpselt reguleeritud raamatupidamine hakanud oma elu elama - raamatupidajatest on saanud eelkõige lüli ettevõtte ja maksuameti vahel. Firma juhtkonnale endale on raamatupidamine kui informatsiooniallikas justkui teisejärguline.
Mul on olnud õnn töötada juba aastaid CXO raamatupidajatega. Tänu sellele sain paluda neil muuta oma töös kolme aspekti:
Nende muutuste eesmärgid on alljärgnevad.
Esiteks, kirjed kasumiaruandes - võtame näiteks palgakulud, mis on meil kõige kõrgem sisendkulu. Tavapäraselt on palgakulud toodud välja ühe kuluartiklina. Kuid selleks, et langetada häid ärilisi otsuseid, on sul vaja teada, kas tegemist on otseste projektikulude, või kaudsete kuludega, nagu seda on näiteks turundus, kontori haldus jne. Need peab teineteisest eristama kuna nende kulude juhtimine toimub erinevatel aegadel ja viisidel.
Teiseks, fikseeritud hinnaga projektide puhul võidakse arved saata nii enne projekti algust kui ka pärast selle lõppemist. Me oleme loonud tuludele eraldi kuupäevalise jaotuse väärtuse tekkimise aja järgi. See võimaldab meil juba projekti toimumise ajal selle kasumlikkust hinnata ja teha targemaid otsuseid.
Viimaseks, kulude sidumine otse kindla projekti ja kliendiga lisab viimase puuduva pusletüki. Tehes või ostes midagi spetsiaalselt ühe projekti tarbeks saame arvestada seda projekti otsese kuluna.
Nagu ma juba mainisin - IT ja digitaalse disaini maailmas on ettevõtte suurimaks varaks töötajad. Paraku on see kõikvõimalikest ressurssidest ka kõige kallim ja vähepaindlikum. Otsuste mõju ei avaldu kohe, ja otsuseid pole võimalik ühe hetkega ellu viia. Asjalike muutuste tegemiseks on vaja koguda andmeid: kes, kui kaua, ja millise projektiga töötas.
Abiks saab võtta erinevaid tööriistu. Meie Mobi Labis kasutame Tempo nimelist Jira tarkvaramoodulit. See võimaldab meil kergesti siduda projektid ja neile kulutatud aja ilma Jira keskkonnast lahkumata. Algajatele ma pigem soovitan kasutada näiteks Togglit. Viimane on erinevalt Tempost palju lihtsam, nii töötajatele kui juhtidele. Ükskõik millist tööriista valides tuleb meeles pidada, et pikem eesmärk on selle sisu automaatne integreerimine ülejäänud andmetega. Viimane eeldab süsteemilt andmete eksportimiseks vajalike APIde tuge.
Nüüd lähevad asjad veidi keerulisemaks, ja on vaja tehnilisi oskusi. Mina olen integreerinud järgmisi andmeallikaid: Google Sheets, Toggli ja Jira Tempo töölogid, POS kassasüsteemid ja raamatupidamistarkvara. Mõned neist vajavad andmete kättesaamiseks programmeerimisoskust, teiste puhul oli olemas valmislahendused. Tähtis on andmed kõikidest neist kätte saada ja sobivas formaadis ühte kohta koondada.
Sellise protsessi ingliskeelne nimi on ETL: extract, transform, and load.
Põhiline idee ETL’i taga on tuua vajalikud andmed ühte andmekogusse, et saaks neid koos hõlpsalt analüüsida. Meie kasutame selleks Google BigQuery teenust.
Kui andmed on kogutud, oled loonud endale võimaluse hakata mõõtma kõike, mis tundub vajalik. On keeruline öelda, millised mõõdikud väärivad jälgimist konkreetselt sinu ärimudeli ja meeskonna puhul. Meie oleme jõudnud lahenduseni, kus lisaks müügitulule ja EBITDA-le (earnings before interest, taxes, depreciation, and amortisation), mõõdame me ka brutokasumit (kasum pärast otseste kulude, enne kaudsete kulude mahaarvamist). See meetrika on oluline meie tootejuhtidele, ning on vajalik lühiajaline indikaator sellest, kui hästi projektidel ja firmal läheb. Projekti brutokasum on hea näitaja, sest on lühiajalises vaates netokasumist paremini mõjutatav.
Ebatavalise hetkeolukorra tõttu oleme me lisanud veel mõned KPI-d, mis annavad rohkem aimu rahavoost. Jälgime järgmisi näitajaid:
Lisaks jälgime me KPI-sid, mis annavad aimu, kui hästi me oma potentsiaali kasutame:
Kui andmed integreeritud, ja teada, mida mõõta vaja on, siis saab luua raportid. Meie kasutame automaatsete raportite loomiseks Google Data Studio-t. Google Data Studio sobib meile, sest sellega koos saame me kasutada ka teisi Google’i tööriistu, nende abil andmeid liigutada, integreerida, raporteid ja teavitusi automatiseerida.
Peale Google Data Studio on olemas veel palju sarnase funktsiooniga tööriistu, mõned kallimad ja keerukamad, teised soodsamad ja lihtsamad. Minu soovitus on jätta ostmata kõige kallim tööriist, lootuses, et see teeb kogu töö sinu eest ära. Pigem otsi appi keegi, kes valdab vähemalt algtasemel SQL-i ja andmetöötlust, ning alusta kõige tähtsamatest KPI-dest.
Kogu idee eelmiste sammude taga oli teha informatsioon kergelt kättesaadavaks igal ajahetkel. Mida lihtsamalt, seda parem. Kuna meie Mobi Labis omame pikaajalist kogemust mobiilirakenduste loomises, siis ma olen seda ära kasutanud, et kõige tähtsamad näidikud oma mobiiliekraanile tuua.
Mis andmeid ma oma telefonist vaatan? Eelkõige selliseid, mis aitavad mind lühiajaliste otsuste tegemisel. Näiteks tegime me ühele baarile lahenduse, millega saab iga päev mobiilse raporti sellest, kui hästi eelmine õhtu läks. Nii saavad nad täpselt ja kiiresti planeerida eesoleva õhtu tööjõudu, kaubavarusid ja sotsiaalmeedia kampaaniaid.
Kvaliteetsete andmete kogumine ja ärianalüüsiks kasutamine ei ole kindlasti triviaalne ülesanne. Aga kui sa suudad pakkuda head IT toodet või teenust, siis sa suudad ka koguda ja koondada enda firma juhtimiseks vajalikke andmeid.
Kui sul on abi vaja, siis me hea meelega aitame.
Veiko Raime
CEO
veiko.raime@lab.mobi