Vad är Drivarbaserad Prognostisering (DBF)?
Drivarbaserad prognostisering (Driver Based Forecasting, DBF) är en metod för att förutsäga företagets framtida resultat. Istället för att förlita sig på historiska trender fokuserar DBF på de faktorer som påverkar verksamheten, såsom försäljning, kostnader och marknadsförhållanden.
Metoden gör det möjligt att koppla samman operativa variabler med finansiella resultat, vilket leder till mer precisa och dynamiska prognoser. Genom att identifiera nyckeldrivare som påverkar företagets ekonomi kan ledningen fatta mer informerade beslut och optimera affärsstrategin. DBF har sina främsta styrkor när förutsättningarna förändras och beslut behöver fattas på relevant information.
Så fungerar drivarbaserad prognostisering:
DBF handlar om att identifiera de drivare som påverkar ett företags finansiella resultat. Många företag och verksamheter använder drivarbaserad prognostisering som en del i sina finansiella prognoser och för beslutsfattande. För ett tillverkande företag kan drivare som efterfrågan, arbetskraft och materialpriser exempelvis användas för att förutsäga lagerbehov och produktionskostnader. På samma sätt kan företag inom detaljhandeln använda DBF för att koppla marknadsföringens effektivitet med försäljningsprognoser, vilket gör att de kan optimera sina kampanjer och lagerhantering i realtid.
Genom att skapa modeller för dessa faktorer kan företag mer exakt förutsäga sina resultat och anpassa sina åtgärder i realtid.
Styrkor:
- Bättre anpassning till förändringar – Fokus på drivkrafter och deras förväntade utveckling framåt ger normalt en mer realistisk bild av hur förändringar i omvärlden påverkar affärerna, än fokus på historisk utveckling
- Ökad relevans – Genom att analysera drivare kan företag få mer relevanta och insiktsfulla prognoser
- Proaktiv beslutsfattning – DBF skapar bättre förutsättningar för beslutsfattare att snabbare få information och reagera på förändringar, vilket kan leda till bättre strategisk planering och riskhantering.
- Stöd för samarbete – Genom att koppla prognoser till affärsdrivare kan resurser styras mer effektivt, vilket förbättrar förutsättningarna för planering och styrning inom verksamheten.
Svagheter:
- Komplexitet i datainsamling – Att samla relevant data kan vara tidskrävande, dyrt och svårt. Ofta krävs mer initial analys, datainsamling och en omställning i arbetssätt jämfört med enklare, historikbaserade metoder.
- Behov av kontinuerlig uppdatering – Prognoser måste uppdateras ofta för att vara relevanta, vilket oftadriver investeringar i nya informationsmodeller och systemstöd.
- Fel eller misstolkning av drivare – DBF bygger på att företag kan identifiera och modellera de mest relevanta affärsdrivarna. Om fel drivkrafter används eller om samband överskattas, kan prognoserna bli missvisande.
- Beroende av expertis – Traditionella metoder som historiska trender eller enkla budgetavvikelser kan vara lättare att förstå och använda för personer som saknar analytisk eller statistisk kompetens.
Ekan Management är drivande för att förverkliga framåtriktat nytänk inom företags och verksamheters ekonomi- och verksamhetsstyrning. Kontakta oss om du vill veta mer om hur ekonomifunktionen kan bidra till att stärka affärer, innovation och måluppfyllnad för hela organisationen.