Wissen Sie eigentlich nach wie vielen Tagen eine Rechnung in Ihrem Unternehmen ausgeglichen / gezahlt wird? Nein? Ob dabei Skonto Beträge verloren gegangen sind? Auch nicht? Dann sollten Sie sich diesen Blog Artikel unter Garantie nicht entgehen lassen.
Teil 4 der Serie: „Zahlungsbedingungen in Kreditorenstammdaten“
1. Verschenken Sie Skonto wegen schlecht gepflegter Zahlungsbedingungen in SAP?
2. Zwei Schritte zur Analyse von schlechten Zahlungsbedingungen in SAP
3. Zahlungsbedingungen revised: Wie Sie Ihre Kreditorenstammdaten aufräumen
4. So werten Sie Ihr Zahlungsverhalten in SAP aus
In den letzten Blog Posts haben wir Ihnen gezeigt, wie man Zahlungsbedingungen in SAP analysieren und aufräumen kann, um schlecht, oder wenig sinnvoll gepflegte Zahlungsbedingungen zu untersuchen. Nachdem wir die Kreditorenstammdaten bereinigt haben, betrachten wir in diesem Artikel die tatsächlich verlorenen Skontobeträge und werfen im Hinblick auf die Zahlungsbedingungen ein Auge auf verlorenes Potential.
Wie kann die Differenz zwischen Basisdatum und kreditorischen Ausgleich der Rechnung erhoben werden?
Bei dem Basisdatum (Feld ZFBDT) der Tabelle BSEG (Belegsegment) handelt es sich in aller Regel um das Ausgangsdatum für den Beginn der Zahlungsbedingungen (sofern nicht anders im Customizing eingestellt). Nehmen wir jetzt noch das Datum des Ausgleichs (Feld AUGDT) der Tabelle BSEG hinzu, dann können wir aus der Differenz feststellen, nach wie vielen Tagen eine Rechnung in Ihrem Unternehmen ausgeglichen wurde.
Wie kann die Differenz in SAP ausgewertet werden?
Bei dieser Frage gibt es wieder zwei Möglichkeiten zum Vorgehen. Selbstverständlich besteht die Möglichkeit sich einen Report über die SAP Transaktion „SE16N“ der Tabelle BSEG und der entsprechenden Felder geben zu lassen, allerdings haben wir dann, wie eigentlich immer, die Restriktion, dass nicht alle Belege nach Excel exportiert werden können, oder der Export sehr lange dauert. Daher wähle ich in diesem Blog Post das schnellere Vorgehen des SQL Queries zur Analyse der Differenzen aus. Falls Sie ebenfalls die Abkürzung nehmen wollen und direkt über „Los“ gehen wollen, dann erhalten Sie hier die Anleitung zum Vorgehen inklusive des SQL Queries:
Nachdem Sie das SQL Query ausgeführt haben, erhalten Sie eine Tabelle mit den entsprechenden Zahlungsbedingungen (ZTERM), seinen Ausprägungen (ZBD**), die Summe der Belegpositionen (SUM(DMBTR)), die Differenz zwischen dem Basisdatum und dem Datum des Ausgleichs, sowie die absolute Häufigkeit (COUNT(*)).
MANDT | BUKRS | GJAHR | ZTERM | ZBD1T | ZBD1P | ZBD2T | ZBD2P | ZBD3T | SUM(DMBTR) | DAY_DIFFERENCE | COUNT(*) |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 17.676.234,34 | 22 | 26 |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 312.100,50 | 16 | 20 |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 547.566,45 | 20 | 15 |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 268.275,38 | 19 | 13 |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 261.947,60 | 32 | 12 |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 42.936,88 | 18 | 11 |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 312.898.388,83 | 31 | 9 |
902 | 1000 | 1997 | ZB01 | 14 | 3 | 30 | 2 | 45 | 17.676.234,34 | 22 | 7 |
… | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … |
Sie erahnen an dieser Stelle die ersten Ergebnisse der Analyse? Mir erging es in dem vorliegenden Testdatensatz ähnlich.
Wie sind die Ergebnisse der Auswertung zu verstehen?
Nehmen wir als Beispiel die vorletzte Zeile vor den „…“. Die Zahlungsbedingung „ZB01“ sieht ein Skonto von 3 % bei einer Zahlung innerhalb von 14 Tagen vor und immerhin noch 2% bei einer Zahlung innerhalb von 30 Tagen. Ansonsten wird der volle Betrag der Rechnung fällig. Werfen wir einen Blick in die Spalte „DAY_DIFFERENCE“, sehen wir, dass die Rechnung in 9 Fällen genau einen Tag zu spät beglichen wurde und damit keine Skontobeträge gezogen werden konnten. Nehmen wir alleine die 2% Skonto auf den Betrag von über 300 Millionen Euro, hätten wir einen Skonto über 6 Millionen Euro gehabt. Nette Ersparnis für einen Tag frühere Zahlung oder?
Es ist Zeit für: Ihr Professional Judgement
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Die Methode zur Analyse „verlorener Skontobeträge“ ist in zap Audit natürlich integriert, sodass Sie keine Belegarten, Buchungsdaten oder ähnliches manuell nachgucken müssen. Außerdem ist unsere Analyse ausgereifter, mit Business Intelligence Methoden versehen und wird fortlaufend verbessert. Damit reduzieren Sie effektiv False Positives und lassen zap Audit alles automatisieren, dass sich automatisieren lässt. So nutzen Sie Ihre wertvolle Zeit, um das zu prüfen, was wirklich geprüft werden muss. Sie haben noch Fragen zu zap Audit? Zögern Sie nicht, uns hier zu kontaktieren.