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Wie die Cloud-Plattform «Anaplan» war hilfreich für das Finanzteam für Lieferkettenmanagement «Unilever», um die ständige Datensammlung auf die kundenorientierte Datenverwaltung umzustellen

Kunde
Unilever US
Industrie
FMCG
Funktionsbereich
Finanzplanung und Finanzanalyse (engl.: FP&A)
Lösung
Anaplan
Wie die Cloud-Plattform «Anaplan» war hilfreich für das Finanzteam für Lieferkettenmanagement «Unilever», um die ständige Datensammlung auf die kundenorientierte Datenverwaltung umzustellen

Einführung dieses Systems ist ein Durchbruch für uns geworden: jetzt kann man Veränderungen in Echtzeit vorzunehmen, wohingegen man zahlreiche Excel-Files früher verwalten musste, was viel Zeit dem Finanzteam gestohlen hatte. Zurzeit haben wir einen integrierten Prozess, der dafür geeignet ist, um alle unsere Finanzberichte an einem Ort aufzubewahren, alle Beteiligten zu vereinigen und den menschlichen Faktor auszuschließen.

Barat Ranganatan, Finanzmanager für Lieferkettenmanagement
01
VORAUSSETZUNGEN

Die USA ist der größte Markt für «Unilever». Die Firma hat einen großen Bestand von Brandmarken, Dutzende von Produktkategorien und Businessrichtungen, mit Einschluss von persönlichen Körperpflege-Produkten, Kosmetikmitteln, Lebensmitteln und vieles andere. Die Verwaltung mit solch einem verschiedenen Bestand ist doch eine schwere Aufgabe wegen der mehrstufigen Berichtserstattung ein breites Spektrum an Produkten.

Das Finanzteam für Lieferkettenmanagement von «Unilever» eine technologische Lösung für die Beschleunigung und die Verbesserung des firmeninternen Prozesses der Bruttogewinnanalyse (engl.: GMVA) gebraucht. Der Anfangsprozess wurde auf die Datensteuerung aufgerichtet und auf zahlreiche Excel-Files gebaut, was die Arbeit des Finanzteams wesentlich verzögert und die Finanzanalyse erschwert hatte. Außerdem hat man viel Zeit für die Erstellung und die Überwachung eines monatlichen Finanzberichts und auch für die Primardatensuche zu Bekommen einer Antwort auf eine bestimmte Businessfrage in Anspruch genommen.

Die USA ist der größte Markt für «Unilever». Die Firma hat einen großen Bestand von Brandmarken, Dutzende von Produktkategorien und Businessrichtungen, mit Einschluss von persönlichen Körperpflege-Produkten, Kosmetikmitteln, Lebensmitteln und vieles andere. Die Verwaltung mit solch einem verschiedenen Bestand ist doch eine schwere Aufgabe wegen der mehrstufigen Berichtserstattung ein breites Spektrum an Produkten.

Das Finanzteam für Lieferkettenmanagement von «Unilever» eine technologische Lösung für die Beschleunigung und die Verbesserung des firmeninternen Prozesses der Bruttogewinnanalyse (engl.: GMVA) gebraucht. Der Anfangsprozess wurde auf die Datensteuerung aufgerichtet und auf zahlreiche Excel-Files gebaut, was die Arbeit des Finanzteams wesentlich verzögert und die Finanzanalyse erschwert hatte. Außerdem hat man viel Zeit für die Erstellung und die Überwachung eines monatlichen Finanzberichts und auch für die Primardatensuche zu Bekommen einer Antwort auf eine bestimmte Businessfrage in Anspruch genommen.

02
LÖSUNG

Der Prozess der Bruttogewinnanalyse (engl.: GMVA) ist sehr flexibel mit Anwendung der Cloud-Plattform «Anaplan»: man kann Korrekturen in die vorhandene Prognose anbringen, Prognoseszenarios anlegen, faktische Daten und Prognosedaten unter Nutzung eines Datensatzes über verschiedene Voraussetzungen berechnen und vergleichen. Jetzt kann «Unilever» Gründe der Bruttogewinnänderung nachfolgen.

Als Ergebnis der gemeinsamen Anstrengungen des Expertenteams von «Planingo» und des Expertenteams von «Unilever» wurden folgende Funktionsmöglichkeiten entwickelt:

  • Die Cloud-Plattform «Anaplan» hat ein kompliziertes System von gegenseitig abhängten Excel-Files ersetzt, um Daten in allen Berichten schnell und effizient upzudaten;
  • Jetzt kann man verschiedene Prognoseversionen mit faktischen Daten vergleichen. Auch kann man verschiedene Prognoseversionen miteinander produktbezogen vergleichen;
  • Berechnungen werden für jeden Modellnutzer angestellt, was bestimmte Produktgruppen nachfolgen und individuelle Berichte anpassen lässt;
  • Es ist möglich geworden, letzte Prognoseversionen herunterzuladen, neue Prognoseversionen zu erstellen und die Produkthierarchie zu erneuern;
  • Auch können Benutzer die Datenberechnung jeder Excel-Zelle prüfen und Änderungen, die bei jedem Prozessschritt vorgenommen wurden, nachfolgen.

Der Prozess der Bruttogewinnanalyse (engl.: GMVA) ist sehr flexibel mit Anwendung der Cloud-Plattform «Anaplan»: man kann Korrekturen in die vorhandene Prognose anbringen, Prognoseszenarios anlegen, faktische Daten und Prognosedaten unter Nutzung eines Datensatzes über verschiedene Voraussetzungen berechnen und vergleichen. Jetzt kann «Unilever» Gründe der Bruttogewinnänderung nachfolgen.

Als Ergebnis der gemeinsamen Anstrengungen des Expertenteams von «Planingo» und des Expertenteams von «Unilever» wurden folgende Funktionsmöglichkeiten entwickelt:

  • Die Cloud-Plattform «Anaplan» hat ein kompliziertes System von gegenseitig abhängten Excel-Files ersetzt, um Daten in allen Berichten schnell und effizient upzudaten;
  • Jetzt kann man verschiedene Prognoseversionen mit faktischen Daten vergleichen. Auch kann man verschiedene Prognoseversionen miteinander produktbezogen vergleichen;
  • Berechnungen werden für jeden Modellnutzer angestellt, was bestimmte Produktgruppen nachfolgen und individuelle Berichte anpassen lässt;
  • Es ist möglich geworden, letzte Prognoseversionen herunterzuladen, neue Prognoseversionen zu erstellen und die Produkthierarchie zu erneuern;
  • Auch können Benutzer die Datenberechnung jeder Excel-Zelle prüfen und Änderungen, die bei jedem Prozessschritt vorgenommen wurden, nachfolgen.
03
NUTZWERT FÜR DAS BUSINESS
  • Der Gesamtansatz wurde mit der Datensteuerung (darunter der Datensammlung, der Datentransformation und der Datenvalidierung) auf den mehr ausgeprägten kundenorientierten Ansatz umgestellt. Bei der Ausführung der eigenen Arbeit hat das Team den Schwerpunkt von der Datensammlung in die ausführliche Analyse der Perspektiven des Business gewechselt;
  • Benutzer können Berichte schneller erstellen, was Prozessen mehr flexibel steuern lässt;
  • Die Organisation hat die geographische Anbindung (das ganze Gebiet von Nordamerika) auf die Datensteuerung in Produktgeschäftsbereichen umgestellt. Es lässt dem Team mit Daten bei näherer Betrachtung zu arbeiten;
  • Dank der Beschleunigung des Prozesses der Bruttogewinnanalyse (: GMVA) werden Berichte fast einen Tag früher vorgelegt;
  • Die Anzahl von Fehlern und nichtübereingestimmten Daten ist in Berichten wesentlich reduziert und bitter wenig zum gegenwärtigen Zeitpunkt;
  • Berichte sind mehr transparent geworden und Prognoseszenarios kann man in Echtzeit anstellen;
  • Die Anschaulichkeit der Darstellung von Daten hat sich wesentlich verbessert und die Flexibilität und die Geschwindigkeit der Business-Analyse haben sich erhöht, was für das rechtzeitige Treffen von Managemententscheidungen aufgrund der realen Daten geeignet ist.
  • Der Gesamtansatz wurde mit der Datensteuerung (darunter der Datensammlung, der Datentransformation und der Datenvalidierung) auf den mehr ausgeprägten kundenorientierten Ansatz umgestellt. Bei der Ausführung der eigenen Arbeit hat das Team den Schwerpunkt von der Datensammlung in die ausführliche Analyse der Perspektiven des Business gewechselt;
  • Benutzer können Berichte schneller erstellen, was Prozessen mehr flexibel steuern lässt;
  • Die Organisation hat die geographische Anbindung (das ganze Gebiet von Nordamerika) auf die Datensteuerung in Produktgeschäftsbereichen umgestellt. Es lässt dem Team mit Daten bei näherer Betrachtung zu arbeiten;
  • Dank der Beschleunigung des Prozesses der Bruttogewinnanalyse (: GMVA) werden Berichte fast einen Tag früher vorgelegt;
  • Die Anzahl von Fehlern und nichtübereingestimmten Daten ist in Berichten wesentlich reduziert und bitter wenig zum gegenwärtigen Zeitpunkt;
  • Berichte sind mehr transparent geworden und Prognoseszenarios kann man in Echtzeit anstellen;
  • Die Anschaulichkeit der Darstellung von Daten hat sich wesentlich verbessert und die Flexibilität und die Geschwindigkeit der Business-Analyse haben sich erhöht, was für das rechtzeitige Treffen von Managemententscheidungen aufgrund der realen Daten geeignet ist.

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