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ई-कॉमर्स और रिटेल व्यवसायों के लिए कैश फ्लो पूर्वानुमान

ई-कॉमर्स और रिटेल व्यवसायों के लिए कैश फ्लो पूर्वानुमान

किसी ई-कॉमर्स या खुदरा (रिटेल) व्यवसाय के लिए, नकदी आमतौर पर वापस आने से पहले बाहर जाती है। इन्वेंट्री को बिकने से हफ्तों या महीनों पहले खरीदना और अक्सर उसका भुगतान करना पड़ता है, और परचेज़ ऑर्डर देने तथा परिणामी बिक्री से नकदी वसूलने के बीच का अंतराल आमतौर पर इस तरह के व्यवसाय में कैश फ्लो पूर्वानुमान का सबसे बड़ा एकल चालक होता है – किसी भी एक खर्च की मद से बड़ा।

मौसमी उतार-चढ़ाव (seasonality) ठीक गलत समय पर उस अंतर को और बढ़ा देता है। पीक सीज़न से पहले स्टॉक जमा करने वाला एक रिटेलर साल के सबसे धीमे नकदी-अंतर्वाह वाले कुछ सप्ताहों के दौरान आपूर्तिकर्ताओं को भुगतान कर रहा होता है, और फिर हफ्तों बाद उसका प्रतिफल वसूलता है – यही कारण है कि एक मासिक या तिमाही दृश्य उस नकदी संकट को चूक सकता है जिसे सप्ताह-दर-सप्ताह पूर्वानुमान जल्दी पकड़ लेता है।

किसी मार्केटप्लेस या भुगतान प्रोसेसर के माध्यम से बिक्री करने पर इसके ऊपर एक और देरी जुड़ जाती है: अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म निकासी (payout) से पहले एक अवधि के लिए फंड रोककर रखते हैं, और पेआउट शेड्यूल चैनल के अनुसार भिन्न होते हैं, इसलिए एक ही दिन हुई बिक्री इस बात पर निर्भर करते हुए अलग-अलग सप्ताह में बैंक खाते में आ सकती है कि वह कहाँ की गई थी। एक पूर्वानुमान जो यह मान लेता है कि “आज की बिक्री का अर्थ आज की नकदी है”, वह एक पूर्वानुमानित और ट्रैक करने योग्य तरीके से गलत साबित होगा।

Finmap केवल दर्ज की गई बिक्री के बजाय वास्तव में क्लियर होने वाले लेनदेन डेटा – बैंक जमा, प्रोसेसर पेआउट, आपूर्तिकर्ता भुगतान – से पूर्वानुमान बनाता है, जो इन्वेंट्री के समय और पेआउट की देरी को मासिक औसत के भीतर छिपे रहने के बजाय दृश्यमान बनाता है। यह किसी रिटेल व्यवसाय की खाता संरचना पर विशेष रूप से कैसे लागू होता है, यह देखने के लिए रिटेल उद्योग पृष्ठ देखें।

प्रत्येक Finmap कनेक्शन की तरह, व्यवसाय का पैसा उसके अपने बैंक और मर्चेंट खातों में ही रहता है – Finmap लेनदेन डेटा पढ़ता है, यह फंड को अपने पास नहीं रखता और न ही स्थानांतरित करता है। प्लान 25 USD/माह (Lite, 600 तक लेनदेन) से शुरू होते हैं और व्यवसाय के साथ लेनदेन की मात्रा बढ़ने पर Pro (45 USD/माह) और Advanced (85 USD/माह) तक जाते हैं।

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