当前经济环境下,企业如何落地「降本增效」?
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当前经济环境下,企业如何落地「降本增效」?

发布时间:2023-06-07      游览量:669

当前经济环境下,竞争形势激烈,IT企业面临着不少的挑战,比如说实施项目利润低、用人成本高、盈利能力难预测、项目前期投入大等,导致企业整体盈利能力下降。

不少IT老板都逐渐意识到「降本增效」的重要性,那么如何真正落地降本增效?「本」到底在哪里?企业成本构成是什么样的?成本是多少?主要花在哪些环节?花的是否合理?该如何优化?

 

#01

落地「降本增效」

经营指标分解是关键

为了真正落地实施「降本增效」,我们需要先了解清楚IT企业的成本结构是如何构成的。众所周知,IT 企业主要的业务流程是LTC(Lead to Cash,线索到回款),环节多,每个环节都会产生各类直接和间接成本,比如说销售成本、售前、交付等直接成本,还有研发或管理等间接成本。

成本项这么多,那么怎么去衡量好坏?从哪里去降本呢? 

首先构建企业经营指标,量化业务现状比如上面提到如何衡量和对比企业交付、售前、销售等成本情况, 可以通过对比合同毛利、合同贡献毛利、销售贡献毛利等指标。

 合同毛利:收入-直接成本

 

 合同贡献毛利:合同毛利-(售前成本等直接跟项目相关的销售费用)

 

 销售贡献毛利:合同贡献毛利-销售费用分摊


其次构建指标分析应用,辅助经营决策。比如降本可以通过企业收入成本构成分解,分解到LTC 交付、售前、销售等主要过程中,并且层层分解,分析是否合理,找出优化空间。

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我们通过上图案例来看该企业是如何通过指标分析实现降本。

企业成本是多少?

企业平均100元收入需要95元成本,还不包含研发和管理费用,说明企业明显亏损。

花在哪些环节?花的是否合理?

交付成本40元,合同毛利率60% ,属于正常范围,但是内部人力成本为31元,其中交付空闲成本为10元占交付人力成本32%,说明交付人员冗余率太高,业界一般是15%,有很大优化空间。

同样我们看销售中心成本,销售奖金只占销售人工成本13%,销售激励不够,吃大锅饭。

 如何优化?

• 交付人员冗余率太高:减少交付闲置人员,增加人力外采。

• 销售提成占比低:优化业绩指标考核与奖金分配。

除了从企业角度进行成本分析,还可以通过业务线、区域、行业等多个维度进行成本分析。

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比如说,上图我们看到业务线A亏损严重,应该如何优化?

我们先下钻到各个区域分析一下情况,发现除了总部售前成本较低,其他区域售前成本都特别高,可以加大各个区域售前培训,提高效率,同时业务线A 收入占比低,如何去开源?可以通过分析业务线行业情况,商机情况、新老客户等情况,来调整业务策略。

 

#02

IT经营管理驾驶舱方案

五步走落地「降本增效」

通过前面成本分析案例,我们看到企业要想更好的降本,需要通过指标衡量对比和指标分析下钻来辅助决策,同样要想提高企业经营效率,实现更高的经济效益,企业需要一套经营指标体系和指标分析应用平台,为此,Smartbi精心打磨了一套适合IT企业的经营管理驾驶舱方案,可以手把手帮助IT企业真正落地实施「降本增效」,具体怎么做呢?

1、明确战略目标:包括营收增长、成本控制、市场份额增长等。

2、识别关键业务流程:识别与战略目标密切相关的关键业务流程,包括销售、采购、生产等。

3、识别关键指标:对于每个关键业务流程,识别出关键指标,比如销售流程中的订单量、成交金额等。

4、建立指标库:将识别出的所有指标进行统一管理,形成企业的指标库,指标库中的指标一般包括指标的名称、定义、计算方法等等。

5、指标应用:企业可以将指标应用到各个业务场景中,比如制定业务目标、制定业务计划、监控业务执行情况等等,以实现对业务的精细化管理。

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下面我们用一个IT企业的平衡计分卡为例,观察其战略目标、到战略分解、到战略执行过程中的目标实现的策略、关键业务因素,得到关键指标的过程。

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#03

四大突出优势赋能

「降本增效」不再是喊口号

优势一:Smartbi内置一套面向IT企业经营管理指标体系,开箱即用:涵盖LTC ,商机、合同、收入等6大类 60+ 关键指标,使用门槛低。

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优势二:Smartbi内置指标分析应用和工具,指标自助分析:满足企业经营指标速览到自助分析,辅助业务决策。

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优势三:Smartbi内置指标接口表,指标快速灌数:用户将业务数据灌入接口表中,指标数据自动生成。

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优势四:Smartbi内置指标管理平台,指标扩展性强:满足企业个性化经营指标添加,适配企业的实际业务。

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#04

方案价值

从原先财务数据不可用,降本增效凭表象,转变为业财数据指标化,分解下钻追根本。

从原先规划调整无依据,决策只能靠经验,转变为业务风险早预警,数据洞察助决策。

从原先业务报喜不报忧,目标执行难管控,转变为达标过程时时控,异常原因深分析。



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