نصائح لإدارة العمولة: 5 أسباب مهمة للتوقف عن استخدام جداول البيانات

تعد إدارة العمولة جزءًا مهمًا للغاية من أي مؤسسة ، ويمكن أن تخرج إدارتها عن السيطرة بسرعة إذا كنت تعتمد على جداول البيانات.

في حين أن جداول البيانات يمكن أن تكون أداة مرنة وقوية لعمليات البيع وللمتخصصين الماليين ، لكن لمجرد أن الكثيرين منا يشعرون براحة أكبر مع جداول البيانات لا يجعلها الحل الصحيح دائمًا.

بشكل مفاجئ ، تشير البيانات إلى أن ما بين 47٪ و 70٪ من المؤسسات تستخدم جداول البيانات لإدارة العمولات. إذا كنت في هذه المجموعة ، فقد ترغب في إعادة التفكير في القرار.

ضع في اعتبارك هذه الإحصائية بناءً على دراسات متعددة: 88٪ من جداول البيانات تحتوي على أخطاء.

ستجيب معالجات Excel المُعلن عنها ذاتيًا بشكل عام على التحدي المتمثل في العمليات الحسابية المعقدة متعددة الأوراق وعمليات البحث على شكل v ، ولكن مع زيادة حجم ونطاق العمليات التجارية ، فإن التعقيد الإضافي والشفافية المحدودة يخلقان مسؤولية متعددة الأوراق يستحيل تدقيقها.

صدقني ، أنا محترف (لكن ليس عليك أن تأخذ كلامي على هذا النحو)

خلال حادثة "London Whale" الشائنة في عام 2012 ، خسرت شركة خدمات مالية عالمية أكثر من 6 مليارات دولار ، وكانت أخطاء Excel مكونًا بالغ الأهمية.

أجبر جدول بيانات مكسور شركة Eastman Kodak على إعادة صياغة النتائج المالية في عام 2005 مع تداعيات كبيرة على الأسهم.

أساءت ورقة بحثية مؤثرة من جامعة هارفارد النمو الاقتصادي للبلدان المثقلة بالديون ، مما أثار ردود فعل مذعورة مع عواقب حقيقية ، وكل ذلك بسبب صيغة إكسل غير دقيقة.

قد يكون Excel حلاً جيدًا للمؤسسات التي لديها أقل من 50 مستفيدًا وهيكل خطة التعويض الأساسي ، ولكن إدارة عمولات جداول البيانات تأتي مع احتمال كبير لوقوع أخطاء مكلفة. إذا لم تقنعك الأمثلة المذكورة أعلاه ، فإليك خمسة أسباب حان الوقت لتحديث إدارة عمولتك.

إدارة العمولة: خمسة أسباب للتوقف عن استخدام جداول البيانات

1. جداول البيانات عرضة للخطأ

هناك الكثير من مشاكل جداول البيانات التي تم الترويج لها على نطاق واسع لأن خلية واحدة خاطئة أو خطأ في الكتابة يمكن أن يكون لهما نتائج كارثية. في عالم إدارة تعويضات جداول البيانات ، سيحدث خطأ بشري وعندما يحدث ، فمن المحتمل أنك لن تجد الخطأ حتى يترك المال العمل أو تكون هناك دعوى قضائية على بابك.

أخطاء العمولة لها تأثيرات تنظيمية متتالية ، بما في ذلك كل من المدفوعات الناقصة والمدفوعات الزائدة ، مما يؤدي في النهاية إلى تآكل أداء المبيعات وتقليل نتائج الأعمال. إذا وجد مندوبو المبيعات أخطاء في مدفوعاتهم ، فسوف يفقدون الثقة في الأعمال والإدارة. حتى عدم وجود شفافية في حساب العمولات يمكن أن يدفع مندوبي المبيعات إلى محاسبة الظل ، وهي حالة يقضي فيها مندوبو المبيعات وقتًا في محاولة حساب أرباحهم بدلاً من قضاء الوقت في البيع. بالإضافة إلى ذلك ، فإن المدفوعات الزائدة تأخذ قسطًا من المحصلة النهائية.

إذا وجد المدققون الخارجيون أخطاء في حسابات العمولات ، فيمكن أن يؤثر ذلك على سعر السهم وتقارير الأرباح والثقة في قيادة الأعمال ، ناهيك عن العقوبات المحتملة لعدم الامتثال لـ ASC 606 أو Sarbanes Oxley.

2. جداول البيانات كثيفة العمالة

يعد حساب عمولات المبيعات في جداول البيانات أمرًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً. يقضي الموظفون عمومًا ساعات في إجراء العمليات الحسابية وجمع البيانات وإدخالها يدويًا من CRM والموارد البشرية والأنظمة المالية. مع عزل البيانات عبر جداول بيانات متعددة ، فإن إنشاء التقارير أمر شاق وشاق.

التعقيد المتزايد لتخطيط المبيعات جنبًا إلى جنب مع ميل معظم الشركات إلى امتلاك خطط تعويض متعددة يجعل جداول البيانات غير عملية للغاية لدعم هياكل خطة التعويض الاستراتيجية التي تعزز أهداف العمل الرئيسية. يتطلب تصميم الخطة المعقدة ، بما في ذلك SPIFs والمكافآت والسحوبات والمسرعات مهارات متقدمة وكتابة الصيغة ، مما يزيد بشكل كبير من مخاطر الخطأ.

3. عدم المرونة

تصبح جداول البيانات غير مرنة على نطاق واسع ومع نمو المنظمة ، يزداد تعقيد جداول البيانات. باستخدام جداول البيانات ، تستغرق بعض المؤسسات شهورًا لحساب العمولات. هذا يعني أنه لا يمكن للشركات أن تتمتع بالمرونة لدفع رواتب فرق المبيعات الخاصة بها بشكل متكرر كما تريد ، ويعني أيضًا أن العمليات المتصلة مثل التخطيط المالي أو تخطيط المبيعات ستتأثر في حالة حدوث أي تأخير أو أخطاء.

عندما تتطلب متطلبات العمل تغييرًا ، فإن نموذج تغييرات خطة تعويض الحوافز لفهم التأثير المالي يصبح شبه مستحيل في جداول البيانات. من أجل أن تكون قادرة على المنافسة ، تحتاج مؤسسات المبيعات إلى الاستجابة بأسرع ما في السوق ، مع القدرة على نمذجة التغييرات المحتملة بسرعة لخطط التعويض على مدار العام.

4. الافتقار إلى الشفافية

يؤدي التجميع اليدوي للبيانات من عدة مصادر إلى مشكلة معقدة تتعلق بتكامل البيانات وشفافيتها. البيانات المنتشرة عبر جداول بيانات متعددة وموزعة تجعل من الصعب على عمليات المبيعات الحصول على عرض كامل ودقيق للبيانات. من أجل تدقيق تقرير مُجمع ، تحتاج إلى مراجعة البيانات من كل مصدر لتحديد أي مشكلات وعندما تكتشف خطأً ، من الصعب معالجته.

من الصعب التراجع عن أخطاء العمولات ؛ بعد فحص الفترات السابقة يدويًا لفهم الإجراءات التي يجب اتخاذها ، تحتاج بعد ذلك إلى إصلاح الدفع أو استرداد الأموال من البائعين. مع المتطلبات التنظيمية المتزايدة والأضرار العقابية المتزايدة ، تعد إمكانية التدقيق في الوقت الفعلي ضرورية.

الشفافية أمر بالغ الأهمية لمعالجة نزاعات الدفع ولا يمكن لجداول البيانات تزويد مندوبي المبيعات بهذه الرؤية ؛ يجب على المسؤولين إرسال تقارير التعويض يدويًا إلى جهات الاتصال الصحيحة مع حذف المعلومات الحساسة للأفراد الآخرين. تزيد هذه العملية من المخاطر وفرصة قيام مندوبي المبيعات بإثارة النزاعات ، ويجب التحقيق في كل منها يدويًا.

5. عدم قابلية التوسع

عندما تنمو الشركة وتوسع فرق مبيعاتها ، لا تستطيع جداول البيانات مواكبة ذلك. أصبحت إدارة أكثر من 50 مستفيدًا في جداول البيانات بمثابة كابوس إداري. نظرًا لأن الشركة تحاول أن تصبح أكثر استراتيجية من خلال نهجها في السوق ، فإن تعقيد الخطة يساهم في المشكلة.

يمكن للمؤسسات الأصغر عمومًا حساب العمولات عبر جدول البيانات ، ولكن بمجرد أن تصبح عمليات مبيعاتها أكثر نضجًا وتبدأ في التركيز على النمو ، تصبح قابلية التوسع مشكلة. تتطلب فرق المبيعات واستراتيجيات السوق الناضجة التجزئة والتخصص والتراكبات والأدوار المتميزة وخطط التعويض المعقدة مع التركيز الاستراتيجي ؛ يجب أن يعمل كل عامل من هذه العوامل على نطاق واسع ، كما أن الافتقار إلى قابلية التوسع يعيق النمو ويصبح عقبة يصعب معالجتها.

بدون إدارة عمولة قوية ، لن تكون قادرًا على المنافسة

بلغت الضغوط التنافسية أعلى مستوياتها على الإطلاق ، وتحتاج المؤسسات إلى إيجاد ميزة. يمكن أن يكون أداء المبيعات والبيع الاستراتيجي هو تلك الميزة ، ولكن لتحقيق النجاح ، تحتاج المؤسسات إلى دعم البائعين والتأكد من تحفيزهم وتعويضهم بشكل صحيح.

ستؤدي المؤسسات العالقة في حساب العمولات على جداول البيانات إلى إعاقة النمو ، ومع زيادة التعقيد ، سيجدون صعوبة أكبر في تجنب مخاطر إدارة جداول البيانات.

تحقق في عملائك اليوم.
سوف يقدرون ذلك غدا.
تعلم المزيد هنا.