A
A
A
Да
Нет
С
С
С
+380(91)481-83-66
Контакты
Адрес
г. Минск, ул. Краснозвёздная, 18 Б, 3 этаж
Телефон
Время работы
пн—пт 9:00—18:00
Консалтинг и корпоративное обучение
Бизнес-обучение
Трудоустройства в компании
Мы в соцсетях

Сколько денег выдавать кассиру?

 
Рубрика:
Бизнес-образование, Консалтинг
Направление:
Менеджмент, Финансы

Общаясь с руководством розничных предприятий, я часто замечаю, что вопрос о том, сколько и какой «разменной монетой» оставлять на начало рабочего дня в операционной кассе, практически всегда решается «на глазок» исходя из опыта.

Вместе с тем, правильный ответ на данный вопрос позволит Компании избежать двух негативных моментов в своей деятельности: ситуаций, когда денежные средства лежат в кассе «мертвым грузом» и ситуаций, когда покупатель не может совершить покупку (либо затрачивает на ее осуществление слишком много времени) вследствие того, что ему не могут дать сдачу.

Необходимо понимать, что денежные средства, которые находятся в операционной кассе – это активы, которые не приносят Компании никакого дохода. Их нельзя использовать для оплаты товаров, приобретения оборудования либо на подобные иные цели. В общепринятой терминологии мы можем сказать, что это – средства, изъятые из оборота. Единственное их предназначение – это повышение качества обслуживания покупателей. Благодаря постоянному наличию денежных средств в операционной кассе сводятся к минимуму знакомые всем нам ситуации: «Подождите, пару минут – я сбегаю деньги разменяю», «МИХАЙЛОВНА, у тебя будут пятерки десятку разбить?» и «Ищите мелочь, иначе я Вам сдачи не дам». 

В случае если денежные средства, «замораживаемые» в кассах Ваших магазинов, представляют собой значимые для Вас суммы, я думаю, Вы будете заинтересованы в методике, позволяющей определить минимальное их количество, не приводящее к снижению качества обслуживания покупателей.

Мне всегда очень интересно работать с розничным бизнесом. Связано это с тем, что розничный магазин – очень яркий пример структуры, в которой стохастическое поведение каждого отдельного элемента трансформируется в детерминированное поведение системы как целого.

Если попытаться сказать это русским языком, то мы должны признать, что время и величина осуществления покупок отдельными покупателями представляют собой достаточно случайные данные. В большинстве случаев невозможно спрогнозировать то, что Иван Иванович Иванов придет в четверг в 18.00 и купит пакет молока и две буханки хлеба. Вместе с тем данные случайные величины формируют стабильное поведение всей совокупности покупателей в течение достаточного продолжительного периода времени. То есть предсказать, сколько, например, пакетов молока будет реализовано в четверг с 18.00 до 19.00, мы можем достаточно точно.

Подобная предсказуемость поведения совокупности покупателей позволяет весьма эффективно использовать в управлении розничными магазинами статистические методы анализа и прогнозирования. С этим же, кстати говоря, связано и то, что высокая степень процессов управления розничным магазином, поддается автоматизации. Сегодня в розничном бизнесе автоматизированные системы эффективно прогнозируют объем и структуру товарооборота, осуществляют заказ товаров, рассчитывают потребность в трудовых и материальных ресурсах и многое другое.


Справедливости ради следует отметить, что подобная предсказуемость работы магазина наблюдается лишь в стабильных макроэкономических условиях. Предсказать в текущих условиях, что завтра кто-нибудь выбросит в интернет информацию «водка дорожает!!!» и на нее начнется очередной «хапун», ни одна система Вам не сможет. Она объективноотреагирует на ситуацию в период самого «хапуна», но вот предсказать его начало и конец она не в состоянии. Правда, и человеческие аналитические возможности в данном случае тоже несколько ограничены.


Статистический метод

Для определения суммы «разменной монеты», которая должна быть оставлена в операционной кассе на начало рабочего дня, я предлагаю использовать статистический метод исследования.

Для начала нам необходимо определить, сколько же требовалось денежных средств в кассе для прошлых периодов, чтобы обслуживание всех покупателей происходило непрерывно.

Каждому конкретному покупателю сдача может быть выдана из двух источников: из денежных средств, внесенных предыдущими покупателями в оплату осуществленных ими покупок, и из денежных средств, которые находились в кассе на начало рабочего дня. Соответственно, во всей совокупности операций магазина мы должны выделить те покупки, сдача по которым не могла бы быть выдана из денежных средств, полученных ранее от покупателей. Для этого нам необходимо сравнить сумму покупок нарастающим итогом с начала рабочего дня магазина и выдаваемой сдачи.

Пример 1. Имеется следующая информация по Магазину Ао сумме покупок, вносимых покупателями денежных средствах и выдаваемой им сдачи за 01 июня 2011 года:
Покупатель 1 – приобрел товар на Br4 650, внес в кассу Br 50 000, сумма сдачи составила Br 45 350;
Покупатель 2 – приобрел товар на Br26 500, внес в кассу Br 26 500, сумма сдачи составила 0 Br;
Покупатель 3 – приобрел товар на Br 32 800, внес в кассу Br 102 800, сумма сдачи составила Br 70 000;
Покупатель 4 – приобрел товар на Br 56 300, внес в кассу Br 70 000, сумма сдачи составила 13 700;
и т. д.

Давайте попытаемся аналитически определить возможные источники для выдачи сдачи каждому покупателю магазина.

Покупателю 1 нам необходимо выдать Br 45 350. Единственным источником данных средств могут быть деньги, которые находились в кассе на начало рабочего дня, так как до момента обслуживания Покупателя 1 в кассу денежные средства не поступали.

Покупателю 2 нам нет необходимости выдавать сдачу, так как он внес в кассу денежные средства, в точности равные сумме покупки. А вот Покупателю 3 мы должны выдать Br 70 000. Для этих целей мы можем использовать Br 31 150 (Br 4 650 + Br 26 500), поступившие в кассу от Покупателей 1 и 2. Оставшиеся же Br 38 850 должны быть обеспечены в кассе на начало рабочего дня.

Покупателю 4 мы должны выдать Br 13 700. К этому моменту в кассу поступили Br 63 950 (Br 4 650 + Br 26 500 + Br 32 800) от Покупателей 1, 2 и 3. То есть сдачу Покупателю 4 мы можем выдать полностью из средств, поступивших в кассу в течение дня, в связи с чем остатков денежных средств на начало дня для осуществления данной операции не требуется.

Таким образом, для бесперебойного обслуживания покупателей 1 июня 2011 года в кассе на начало рабочего дня должно находиться Br 84 200 (Br 45 350 для выдачи сдачи Покупателю 1 и Br 38 850 – Покупателю 2) (см таблицу 1).

ТАБЛИЦА 1

Информация о покупках, совершенных покупателями в Магазине А за 1 июня 2011 г.

№ п/п Сумма покупки, Br Сумма покупок нарастающим итогом с начала дня, Br Сумма денежных средств, внесенных в оплату покупки, Br Выданная сдача, Br
(гр. 4 – гр. 2)
Излишек (дефицит) денежных средств для выдачи сдачи, Br
(гр. 3 – гр. 5 – гр. 2)
1 2 3 4 5 6
1 4650 4650 50000 45350 -45350
2 26500 31150 26500 0 4650
3 32800 63950 102800 70000 -38850
4 56300 120250 70000 13700 50250
ИТОГО 120250 Х 249300 129050 Х

Сумма денежных средств, которая должна находиться в операционной кассе магазина на конец рабочего дня определяется суммой отрицательных значений графы 5 таблицы 1.

Информацию, необходимую для произведения расчетов по предлагаемой нами методике, можнополучить из используемой магазином автоматизированной системы управления на основании данных, вносимых кассирами-операционистами. На сегодняшний день практически все представленные на рынке контрольно-кассовые аппараты и POS-терминалы позволяют получить необходимую информацию.

На следующем этапе нам необходимо сформировать статистический ряд для прогнозирования интересующего нас показателя. Принято считать, что анализ распределения статистических величин является эффективным в случае, если в нем представлено не менее 60 наблюдений. Таким образом, на мой взгляд, информации за 2-3 месяца работы магазина для корректного расчета будет достаточно.

По полученной нами динамической информации об ежедневной потребности операционных касс в остатках денежных средств на начало дня для бесперебойного обслуживания клиентов, нам необходимо посчитать два показателя: среднее значение (?) и стандартное отклонение (?).

Не буду мучить читателя математической статистикой, а скажу лишь, что большинство автоматизированных систем имеют встроенные функции для расчета приведенных показателей.

Так, например, в Microsoft Excel рассчитать данные показатели можно формулами вида:

  • СРЗНАЧ (B10:B102) для среднего значения, где B10:B102 необходимо заменить на интервал ячеек, содержащий ежедневные потребности в остатках денежных средств на начало дня за анализируемый период;
  • СТАНДОТКЛОН (B10:B102) для стандартного отклонения, где B10:B102 необходимо заменить на интервал ячеек, содержащий ежедневные потребности в остатках денежных средств на начало дня за анализируемый период.

Расчетная величина остатка денежных средств в операционной кассе, которые будут необходимы кассирам магазина для бесперебойного обслуживания покупателей, будет определяться по формуле:

ОДС = ? + 1,645 x?

Поясним значение коэффициента 1,645, приведенного в нашей формуле. Это, так называемый, квантиль нормального распределения вероятности. Его величина определяет, с каким уровнем достоверности руководство магазина желает определить необходимую величину денежных средств. В приведенной нами формуле приведено значение квантиля для вероятности 0,95. Применение данного уровня достоверности говорит нам о том, что рассчитанная нами величина будет верна в 95% случаев. То есть, если мы с Вами будем определять необходимую нам величину денежных средств по приведенной методике, мы можем быть уверены, что в течение следующих ста дней в 95 (100 х 0,95) случаях выданной суммы кассиру будет достаточно, а в 5 случаях – нет.

Принимаемая к расчету величина квантиля распределения вероятности зависит от того, какого уровня достоверности расчет желает произвести менеджмент магазина. Это может зависеть, к примеру, от того, есть ли у кассиров магазина дополнительные источники оперативного получения наличности (из центральной кассы Компании и т. п.). Естественно, чем ниже уровень доступа кассиров к дополнительным источникам наличности, тем выше должна быть достоверность расчета. Так как в противном случае, если покупатель не сможет дать кассиру мелочь, это может привести к невозможности осуществления покупки. Если же доступ к дополнительным источникам есть, то это приведет к затягиванию времени покупки, что, конечно, также плохо, однако «не настолько смертельно».

Определить размер принимаемого в расчет коэффициента в зависимости от желаемого уровня достоверности поможет функция Microsoft Excel НОРМСТОБР (0,95), где 0,95 необходимо заменить на желаемую вероятность. Так, например, для уровня достоверности 99% квантиль распределения вероятности примет значение 2,326; для 99,99% - 3,719.

Пример 2. Имеется следующая информация об ежедневной потребности операционной кассы Магазина А в остатках денежных средств для выдачи сдачи покупателям за период с 1 марта 2011 г. по 31 мая 2011 г.

ТАБЛИЦА 2

Дата Потребность в остатках денежных средств на начало дня, Br
01.03.2011 71 620
02.03.2011 76 250
03.03.2011 76 970
   
29.05.2011 59 690
30.05.2011 81 500
31.05.2011 82 290
Среднее значение, Br 74 986
Стандартное отклонение, Br 13 772

Потребность в остатках денежных средств в операционной кассе Магазина А на 01.06.2011 года с достоверностью 95% составит Br 97 640 (74 986 + 13 772 х 1,645).

Мы можем говорить о том, что приведенная методика уже в целом пригодна для практического применения. Также отметим, что ее использование не требует проведения ручных расчетов в приведенном нами объеме. Мы показали Вам лишь используемую технологию расчета, которая может быть прописана в автоматизированной системе управления, и необходимый на следующий день остаток денежных средств будет выдаваться нажатием одной клавиши на основании данных АРМа кассира, а также определенных заранее констант (достоверность расчета, период статистических наблюдений).

Однако в данном подходе есть и один существенный недостаток. Дело в том, что приведенная методика не учитывает имеющиеся колебания в товарообороте. Так, например, если предположить существование магазина, в котором существенно колебание выручки в течение недели (к примеру, товарооборот в пятницу – воскресенье существенно превышает выручку понедельника – четверга), то приведенный нами подход позволит определить вероятную средненедельную потребность, а не на каждый рабочий день внутри недели. Соответственно будет высока вероятность того, что в понедельник-четверг в кассе магазина будут оставлены избыточные денежные средства, тогда как в пятницу-субботу риск того, что кассир не сможет выдать покупателю сдачу, будет существенно превышать заложенную вероятность.

Процент к товароообороту

Для устранения данного недостатка я рекомендую устанавливать необходимую величину остатка денежных средств в операционной кассе на момент начала работы магазина не в абсолютной величине, а в относительной в процентах к товарообороту предыдущего дня.

Статистика показывает, что рост товарооборота магазина происходит не разово в пиковый период, а постепенно при приближении к нему. Если нарисовать график товарооборота магазина в предновогодние дни, то выглядеть он будет примерно следующим образом:

r_skolko_deneg_vydavat_kassiry.gif

Таким образом, мы можем сказать, что использование относительного показателя необходимого остатка денежных средств вместо абсолютного, сможет повысить точность прогноза, так как будет учитывать колебания товарооборота внутри анализируемого периода. Так, например, сумма «разменной монеты» в кассе на начало рабочего дня 31 декабря 2010 г. будет существенно выше, чем на 29 декабря 2010 г., так как будет определяться в зависимости от возросшего объема товарооборота.

Однако и данный подход в конкретном случае имеет также один недостаток. Дело в том, что остаток денежных средств на начало дня 1 января 2011 г. будет еще выше, тогда как очевидно, что, скорее всего, в полном объеме он не понадобится.

Дело в том, что в большинстве розничных магазинов, если рассматривать их деятельность с точки зрения потребностей в «разменной монете», всегда есть «нехарактерные» моменты, значение анализируемогопоказателядля которых явно выбивается из прочего ряда значений. Игнорирование этих моментов также может привести к искажению искомого результата.

При этом данное искажение может быть в любую сторону. Так, на примере выше мы видим, что использование в расчетах отношения потребности в остатках денежных средств к товарообороту предыдущего дня может привести к излишкам денежных средств в послепраздничные дни, когда объем товарооборота резко падает.

Можем привести и другой пример. Представим магазин, который находится неподалеку от крупного завода. Как Вы думаете, что будет происходить в нем в дни «после зарплаты»? Очевидно, что потребность в «разменной монете» существенно возрастет, так как кроме роста товарооборота, вызванного повышением покупательной способности клиентов, очень высока вероятность того, что большинство покупателей будут рассчитываться крупными купюрами, выданными им в качестве оплаты труда. В этом случае использование стандартного подхода может привести к недостатку «разменной монеты» в кассе.

Для устранения этого риска менеджменту магазина необходимо отдельно выделить пиковые значения исследуемого нами показателя и выявить причины их возникновения. На основании статистических наблюдений также должны быть разработаны поправочные коэффициенты, которые и будут применяться к полученным по «стандартным» дням результатам для прогнозирования потребностей в «нестандартные» дни.

Комплектующие купюры

Второй вопрос, на который нам необходимо ответить, оставляя «разменную монету», — какими купюрами необходимо комплектовать кассу.

Если мы определим потребность в размере Br500 000 и оставим на начало рабочего дня в кассе пять 100-тысячных купюр — то с таким же успехом мы могли бы ничего не определять и не оставлять. Ведь дать сдачу 100-тысячной купюрой попросту будет невозможно.

Можно пойти и другим путем — оставить всю необходимую сумму 10-ти рублевыми купюрами, чтобы была возможность выдать сдачу на любую сумму. Но я Вас даже не буду пугать расчетами объемов денежных ящиков, необходимых для хранения Br 500 000.

Поэтому оптимальный вариант — это определение минимального количества купюр, которое необходимо для набора любой суммы в заданном диапазоне, а также формирование касс необходимым количеством наборов купюр.

Давайте остановимся на том, что максимальная сумма сдачи, которая может быть выдана в белорусском магазине — это Br 99 990 при сумме покупки в Br 10 (я правда не очень представляю, что может стоить десять рублей, но тем не менее) и расчетом 100-тысячной купюрой. Минимальное количество купюр, которым можно сформировать любую сумму от Br 10 (минимальная сдача) до Br 99 990 (максимальная) — 18 (1 50-тысячная, 1 20-тысячная, 2 10-тысячных, 1 5-тысячная, 4 тысячных; 1 пятисотрублевка; 4 сторублевки; по 1 пятидесятирублевки и двадцатирублевки и 2 десятирублевки). Добавляем еще одну десятирублевку для ровного счета и получаем 19. Таким образом, на мой взгляд, определение оптимального покупюрного набора «разменной монеты» целесообразно производить следующим образом: определенную потребность в остатке денежных средств делить на Br 100 000, округлять в большую сторону и формировать кассу полученным количеством указанных выше 19-ти купюрных наборов.

Полагаю, что приведенная методика позволит владельцам и менеджерам розничных магазинов существенно сократить выдаваемые в операционные кассы на начало дня суммы, при этом сведя к минимуму возможные затруднения в выдаче сдачи покупателям магазина. 


Другие статьи по теме

28
Лет на рынке консалтинговых услуг и бизнес-обучения
>750
Выполненных проектов от малого бизнеса до компаний с оборотом более € 500 000 млн.
90%
Клиентов обращаются к нам повторно
+100
Корпоративных проектов ежегодно
455