Почему в кризис одни компании банкротятся, другие на грани выживания, третьи растут и масштабируются 24-07-2023

Почему в кризис одни компании банкротятся, другие на грани выживания, третьи растут и масштабируются

24 июля 2023 года

Кризисы в мире и у нас в стране практически стали перманентным состоянием экономики. Один сменяет другой: то прыгает доллар, то запад придавил нас эмбарго, то коронавирус, то текущие события. Но что бы ни происходило, главное, дать возможность своему бизнесу выжить. А для этого нужно уметь оценивать ситуацию максимально точно, предпринимая по результатам оценки шаги по спасению компании.

Вот примерные шаги, которые помогут компании не только спастись от банкротства, но и начать расти и масштабироваться.

1. Сохранить доход.

2. Сократить расходы.

3. Сохранить взаимодействие с контрагентами.

4. Провести предиктивный анализ своей ниши рынка в текущей кризисной ситуации.

Просто? Давайте разберем подробнее:

Как сохранить доход

Первое, что нужно для этого сделать – провести анализ измененного менталитета общества, ваших потенциальных покупателей, вовлеченных в затяжную экономическую рецессию. Кризисы на жизнь граждан оказывают только одно неоспоримое действие – они понижают уровень жизни: снижаются доходы, теряется покупательная способность. Соответственно, меняются потребительские настроения. На этом основании необходимо перекроить всю маркетинговую стратегию компании.

Как сократить расходы

Наведите образцовый порядок в управленческом учете предприятия. В товарном ассортименте необходимо выделить сегменты с наименьшей маржинальностью и те, в которых существуют сбытовые проблемы. Нужно прекратить с ними работать.

Сохранить взаимодействие с контрагентами

Сделайте всё возможное, чтобы никому из ваших покупателей, либо кредиторов, либо поставщиков не пришло в голову желать вашего банкротства или понижения доходов.

Провести предиктивный анализ своей ниши рынка в текущей кризисной ситуации

Получив адекватную аналитику цен, вы сможете с уверенностью взглянуть в будущее и предпринять более ясные и внятные шаги по стабилизации, а впоследствии и для масштабирования бизнеса. С 2022 года каждый крупный агрохолдинг пользуется услугой предиктивной аналитики. Это позволяет:

· составить прогнозы спроса на мясо в интересующий период;

· сформировать карту вариативности оптовой цены на мясо или другую сельхозпродукцию от сезона и спроса;

· принять к сведению локации и климатические факторы;

· уточнить показатели статистики конкурентов и ситуацию на рынке мяса и иных товарных позиций.

Не стоит объяснять, что все предпринятые меры позволят не просто сохранить компанию и прибыль, но и увеличить её, если с головой подходить к меняющейся ситуации и использовать её себе на пользу.

С чего начиналась наша предиктивная аналитика

Это было веселенькое время, где-то в 2013-2016 годах. Тогда скакал, как сумасшедший курс доллара, ввели продовольственное эмбарго и вообще в экономике творилось черти что. С рынка уходило очень много компаний малых и средних, много было консолидаций.

А крупные просили хоть какой-нибудь прогнозик, ведь что-то нужно делать, как нужно планировать свою жизнь. Мы брались за это, но это были в чистом виде ручные прогнозы, а их очень непросто составлять. Для этого нужно, чтобы специалист обладал очень, очень и очень глубоким уровнем знаний, и профессионализмом. И то, только по одному сегменту.

В двадцатом году повсеместно начали применяться элементы искусственного интеллекта. Мы увидели для себя хороший актив для развития и начали об этом думать. Подумали и начали с тех пор регулярно делать предиктивную аналитику, сравнивать её с какими-то моделями.

Если тогда применялся такой, как бы полусельский подход, то сейчас мы это делаем уже достаточно серьёзно. У нас есть модели. Они опробованы нами десятки, сотни раз. Мы даем определенную гарантию точности для своих прогнозов.

Хотя точность любого прогноза в мире, а особенно в нашей стране – это пшик. Многие события трудно, вообще, предсказать и они могут свести весь результат аналитики к абсолютному нулю. Такой доступный всем пример. Прогноз погоды при всём уровне современных технологий могут с максимальной точностью дать только на 2 часа, не дальше.

Точность наших прогнозов колеблется в пределах 7%.

Зачем она нужна, эта предиктивная аналитика

Предположим, производитель мяса собирается выпустить 5 тыс. тонн свинины в живом весе. Это 5 млн килограмм. Если, например, цена будет 100 рублей, то предприятие получит от её реализации 500 млн рублей. Допустим, цена на эту свинину будет во время реализации 102 рубля за кг, то прибыль компании составит 510 млн рублей. Разница просто космическая, а разница всего в 2 каких-то рубля. По этой причине и нужны сельхозпредприятиям не простые прогнозы, а максимально точные прогнозы.

Это им нужно, чтобы планировать свою деятельность. Если они знают, что у них точно будет дополнительно 10 млн рублей, то они смогут иметь постоянное оснащение производства, у них есть резервы на случай, если доллар подпрыгнет, и у них есть гарантия покупать биокорма или какие-то биодобавки. Для агрокомпании будет уже на столь критично изменение цены на комбикорм, например.

Если у предприятия нет никакого представления о том, какая будет цена на его продукцию, оно, вообще, реально ничего не может запланировать. Вернее, может, но это получается уже игра в «русскую рулетку».

Например, запланировали построить новый завод, а в экономике творится супер- турбулентность. Отлично. Запланировали, наняли генподрядчика, закупили оборудование, начали строить, а тут бац, цена падает на 5 рублей. У них 5 млн кг свинины – а это 25 млн покинуло казну. А если цена падает еще на 2 рубля, а потом еще на 2 и ещё. И, привет, приехали. Всё.

Компания не выживет.

Соответственно, прогнозирования при производстве продукции АПК – это космически важный показатель. И предприятия данной отрасли не могут наценять продукция так, как они хотят, потому что сверху это всё контролируется государством. Всё это социально значимые продукты. Вся продукция АПК, кроме там, креветок, клубники и прочих излишеств, это социально значимые продукты (СЗП). И без государства они с ними нечего не смогут сделать.

Если смелое руководство поставит не 105 рублей, а, например, 110, то обязательно придёт ФАС. И скажет: «А-та-та!». И мало не покажется. Поэтому нужно планирование и прогнозирование, каждый рубль имеет огромное значение.

Это мы еще рассмотрели легкий вариант со свининой. Там речь о тысячах тонн. А с зерном и того хуже, там речь идёт о миллионах тонн – 2 млн тонн, 5 млн тонн, 100 млн тонн. Допустим, одна тонна стоит, например, 10 тыс. рублей. В пересчете на кг – это просто смешно, получается 10 рублей за кг, даже меньше. А теперь представьте небольшое колебание цены в рознице к каким приводит результатам при таких объемах. В опте 1, 2 рубля и даже 50 копеек имеет огромное значение.

А предприятия вот на этих вот копейках и развиваются, получают прибыл, инвестируют.

Можно ли нам доверять прогнозы

Доверять нам не просто можно, а нужно. И в первую очередь потому, что мы накопили колоссальный опыт и экспертную базу, и еще потому, что мы всё проверяем по 500 тыс. раз. У нас более 10 лет опыт аналитической работы. За это время нашими услугами воспользовались многие крупные агрохолдинги, которым очень важно знать каждый свой рубль, каждую свою копеечку.

Конечно, можно тут контрагументировать, что они и сами могут прекрасно собирать и анализировать всю информацию с рынка. Но хочется заметить, что у нас практически эксклюзивная информация по мясу, накопленная и подтвержденная десятками лет нашей работы в предиктивной аналитике.

По каким продуктам мы проводим анализ

Мы очень уверенно чувствуем себя в прогнозах на мясные продукты: Говядина, свинина, мясо птицы, индейка, баранина в живом и убойном весе.

Достаточно набрали данных по рыбе и морепродуктам: сельдь, треска, минтай, навага, камбала. Это СЗП, сюда не входят элитные сорта рыбы: кетовые, осетровые. Икру за 5000 рублей за кг тоже не берется во внимание.

Берем в работу зерновые культуры: пшеница мягких и твердых сортов, ячмень, овёс, фураж и т.д.

Всех интересует мука различных сортов.

Вот это всё мы и будем анализировать и выдавать предиктивные анализы. Мы будем вносить, скармливать, отдавать своим моделям большие объёмы данных. А модели уже будут что-то выдавать, и наш отдел аналитики будет эти результаты шлифовать.

Конечно же, часть успеха – в работе наших экспертов сверхпрофессионалов по шлифовке полученных результатов и выдаче готового результата.