After cleansing historical indicators, assumptions, and budgetary standards, we should attempt to identify revenue in operational forecasts. For example:
Revenue = (Revenue / Unit) * Unit
What drives revenue growth? Is it sales volume or prices? While revenue per unit may remain the same with price changes, revenue may increase due to inflation or a higher weight of products in the assortment. This is crucial in forecasting, as the pace of revenue growth is a primary indicator, leading to different interpretations among experts.
Organizations perform operational data visualization in annual and quarterly statements. Parameters are industry-specific, such as the number of outlets in retail, revenue per square meter, transaction volume, revenue per transaction:
Source:
#VALUATION – Measuring and Managing the Value of Companies
7th Edition
McKinsey & Company
Tim Koller, Marc Goedhart, David Wessels
——————————————————————————————————————–
მას შემდეგ რაც ისტორიულ მაჩვენებლებს გავასუფთავებთ სავალუტო ცვლილებების, შერწყმებისა და საბუღალტრო სტანდარტების ხმაურისაგან, უნდა შევეცადოთ შემოსავლები დავინახოთ საოპერაციო მაჩვენებლებში. მაგალითად:
Revenue = (Revenue / Unit) * Unit
რა იწვევს შემოსავლების ზრდას? გაყიდვების რაოდენობა თუ ფასები? ამასთან შემოსავლები ერთეულზე, შეიძლება არ იყოს იგივე რაც ფასი. ფასების ზრდა შეიძლება გამოიწვიოს ინფლაციამ, ან პროდუქტების ასორტიმენტში უფრო მაღალი სეგმენტის წონის გაზრდამ. ეს ყველაფერ მნიშვნელოვანია პროგნოზების გაკეთებისას, რადგან გაყიდვების ზრდის ტემპი არის ის ძირითადი ინდიკატორი, რაც იწვევს ასეთ განსხვავებულ შეფასებებს ექსპერტებს შორის.
ორგანიზაციები ახდენენ საოპერაციო მონაცემების ჩვენებას წლიურ და კვარტალურ ანგარიშებში. პარამეტრები დამოკიდებულია ინდუსტრიაზე, მაგალითად საცალო ვაჭრობაში მნიშვნელვანია მაღაზიების რაოდენობა, შემოსავალი კვ.მ.-ზე მაღაზიების მიხედვით, ტრანზაქციების რაოდენობა, შემოსავალი ერთ ტრანზაქციაზე:
წყარო:
#VALUATION – Measuring and Managing the Value of Companies
7th Edition
McKinsey & Company
Tim Koller, Marc Goedhart, David Wessels