Taloushallinto valmistautui volyymin kasvuun
Hanselissa budjetointi on mielenkiintoista ja haastavaa. Lukuihin vaikuttavat monet asiat, joita on vaikea ennakoida. Budjetointi käynnistyy syksyisin ja useat asiantuntijat käyttävät siihen paljon työaikaa. Osumatarkkuus on toki ylätasolla ollut melko hyvä, mutta kaikesta panostuksesta huolimatta kategoriakohtaisissa ja ennen kaikkea yhteishankintakohtaisissa luvuissa on ollut paljon parantamisen varaa.
Halusimme asiaan parannusta ja päätimme antaa haasteen Aalto-yliopistossa pro graduaan tekevälle Saara Kolarille. Hänen tehtävänään oli selvittää, voimmeko päästä parempaan tai edes yhtä hyvään lopputulokseen aikasarja-analytiikkaa hyödyntämällä. Tämä voisi säästää työaikaa muihin tehtäviin.
Historiatietoa löytyi yli 10 vuoden ajalta
Analytiikka vaatii dataa ja sitä meiltä löytyi. Yhteishankinta-aineistomme oli erinomaisen helposti hyödynnettävässä muodossa vuodesta 2008 alkaen, sillä Hansel velvoittaa sopimustoimittajiaan raportoimaan asiakkaiden ostot kuukausittain. Tutkimuksen kohteeksi valittiin 26 vuonna 2017 suurinta yhteishankintaa, jotka kattoivat noin 85 prosenttia myyntivolyymista.
Mallinnus tehtiin ARIMA-malleilla, jotka ennustavat aikasarjan tulevia arvoja edellisten arvojen ja ennusteista syntyvien virhetermien avulla. Mallit ottavat hyvin huomioon myös kausivaihtelun, joka on Hanselin yhteishankinnoissa merkittävä. Mallien käytettävyyttä budjetoinnin parantamisessa arvioitiin vertaamalla mallin tuottamia ennusteita ja Hanselin asiantuntijoiden tekemiä budjetoituja lukuja toteutuneisiin yhteishankintamääriin vuosilta 2017 ja 2018.
Kohti automatisoitua budjetointia
ARIMA-mallien tuottamien ennusteiden tarkkuus Hanselin aikaisempaan budjetointimalliin verrattuna ylitti odotukset. Malli ennusti selkeästi pienempiä keskiarvovirheitä aikaisempaan budjetointimalliin verrattuna, ja jopa 23 yhteishankinnassa malli onnistui jäljittelemään yhteishankintavolyymin käyttäytymisen täsmällisesti. Lopputoteama oli, että Hanselin budjetointia voidaan automatisoida. Samalla saadaan osumatarkkuutta parannettua ja luonnollisesti manuaalista työtä vähennettyä. Tämä oli ilouutinen yhtiön työntekijöille.
Näistä lähtökohdista sai alkunsa Hanselin yhteishankintojen budjetointiprosessin kehittäminen, joka oli käytössä ensimmäisen kerran vuoden 2020 budjettia tehtäessä. Tässä vaiheessa on vielä liian aikaista sanoa, kuinka hyvin ennustettavuus lopulta toteutuu, mutta ainakin prosessimielessä tekeminen oli monelle asiantuntijalle mieluisampaa.
Analyytikot tekivät tällä kertaa suuren työn pohjalukujen tuottamiseksi. Osassa yhteishankintoja mallin todettiin toimivan hienosti, eikä lukuihin ollut tarvetta tehdä manuaalisia korjauksia. Toisaalta taas niissä yhteishankinnoissa, joissa ei ollut kunnon historiatietoja, ei malli myöskään osannut tuottaa ennustetta. Näiden osalta tilanne luonnollisesti paranee jatkossa, kun dataa kertyy.
Jatkossa helpotusta budjetointiin tuovat myös uuden oikeuskäytännön myötä tulleet vaatimukset, joiden vuoksi asiakkaiden tulee antaa tarkahko arvio tulevasta hankintavolyymistaan jo yhteishankintaan liittyessään. Tämä tieto yhdistettynä ARIMA-malliin varmasti parantaa edelleen budjetoinnin osumatarkkuutta ja ennen kaikkea vapauttaa asiantuntijoiden aikaa muuhun työhön.
Lue myös: Hankintaosaajat asiakkaiden apuna