Vad är Days Sales Outstanding (DSO)?
Days Sales Outstanding (DSO) är ett mått på hur många dagar det i genomsnitt tar från att ett företag fakturerar tills dess att de får betalt. Med andra ord är det ett mått på genomsnittlig kredittid. Till exempel, DSO på 30 innebär att det i genomsnitt tar företaget 30 dagar att få betalt från och med faktureringstillfället.
Ju lägre DSO, desto snabbare erhåller företaget betalning från dess kreditförsäljning. Eftersom likvida medel är en viktig del i en affärsverksamhet finns incitament för att få betalt så snabbt som möjligt. Ju snabbare företaget får betalt, desto kortare tid är pengarna bundna som rörelsekapital, och desto snabbare kan de sättas i arbete igen.
DSO beräknas ofta på månads-, kvartals- eller årsbasis. DSO är en del av Cash Conversion Cycle.
Hur beräknas DSO?
Den vanligaste formeln för att beräkna DSO är:
DSO beräknas således genom att dela kundfordringarna vid en viss tidpunkt med kreditförsäljningen för en period som slutar vid samma tidpunkt. Resultatet multipliceras sedan med antalet dagar i den period som kreditförsäljningen avser. Formeln anger kreditförsäljning som nämnare, vilket emellertid sällan är tillgängligt för analytiker och investerare. Därför är det allmänt accepterat att använda omsättning som approximation.
Kundfordringarna på balansdagen anger postens storlek just den dagen. Omsättningen avser däremot 365 dagars försäljning. Genom att dividera kundfordringarna med omsättningen får vi förhållandet 1/365. Vi multiplicerar därför resultatet med 365 för att få veta hur många dagars försäljning som är bundet som kundfordringar. Tanken är att måttet anger hur många dagars försäljning som krävs för att bygga upp posten med kundfordringar. Det leder till antagandet att kundfordringarna måste betalas i samma takt som de byggs upp, annars skulle posten inte vara lika stor.
Om vi istället vill beräkna DSO för en specifik månad, till exempel april, delar vi kundfordringarna per den 30:e april med kreditförsäljningen (eller omsättningen) för april månad. Resultatet multiplicerar vi med 30 eftersom det är 30 dagar i april.
Exempel:
I tabellen nedan presenteras två företag vars omsättning uppgår till samma belopp. Kundfordringarna per 31 december år 20X1 skiljer sig dock åt mellan företagen, vilket leder till olika DSO-mått. Vi har alltså ingen information om hur stor del av omsättningen som avser kreditförsäljning.
[table id=4 /]
Beräkning av DSO:
- Företag A: 1 000 000 / 12 000 000 * 365 ≈ 30
- Företag B: 200 000 / 12 000 000 * 365 ≈ 6
Att företag har olika DSO-mått kan bero på att de har förhandlat till sig olika fördelaktiga betalningsvillkor. Det kan också bero på hur effektiv deras process för att samla in förfallna kundfakturor är. Vid en signifikant skillnad, så som i detta exempel, kan det dock bero på att företagen är aktiva i olika branscher och/eller har olika affärsmodeller.
Företag A kan till exempel vara ett tillverkande företag som säljer sina produkter till andra företag med 30 dagars kredittid. Företag B skulle däremot kunna driva en klädaffär där de flesta kunder betalar med kreditkort eller kontant, vilket naturligt leder till lägre DSO.
Days Sales Outstanding (DSO) enligt count back-metoden
Trots att beräkningen enligt ovan är den mest använda betyder inte att det är den metod som ger mest rättvisande resultat.
Vid månadsvis DSO-beräkning görs antagandet om att försäljningen per dag motsvarar försäljningen per månad delat med antal dagar i månaden. Det kan tyckas vara korrekt om den månadsvisa försäljningen uppgår till, eller överstiger, kundfordringarna. Om kundfordringarna däremot överstiger månadens försäljning leder detta antagande till ett missvisande resultat. I detta fall innehåller kundfordringarna, utöver denna månads kreditförsäljning, uppenbarligen även en del av tidigare månads (eller månaders) kreditförsäljning.
För att erhålla ett mer rättvisande resultat kan du vid månadsvis DSO-beräkning istället använda count back-metoden.
Count back-metoden utgår från kundfordringarna som sedan minskas med försäljningen från den senaste månaden. Om det återstår kundfordringar efter detta avdrag görs även avdrag med försäljningen från föregående månad. Om det även återstår kundfordringar efter detta gör vi avdrag med ytterligare en månad, och så vidare, tills det inte återstår några kundfordringar. DSO-talet anger således antalet dagars försäljning som kan täckas av kundfordringarna.
Exempel:
I tabellen nedan presenteras bland annat kundfordringar, omsättning och antal dagar per månad för ett företag. Dessutom har vi beräknat DSO enligt både den ”vanliga” metoden och count back-metoden.
[table id=5 /]
Beräkningar:
Januari:
- DSO = 20 000 / 12 000 * 31 = 52
- DSO (count back) är inte möjlig att beräkna eftersom vi inte har omsättningen för december föregående år.
Februari:
- DSO = 18 000 / 14 000 * 28 = 36
- DSO (count back) = (18 000 – 14 000) / 12 000 * 31 + 28 = 38
Mars:
- DSO = 16 000 / 15 000 * 31 = 33
- DSO (count back) = (16 000 – 15 000) / 14 000 * 28 + 31 = 33
April:
- DSO = 17 000 / 7 000 * 30 = 73
- DSO (count back) = (17 000 – 7 000) / 15 000 * 31 + 30 = 51
Maj:
- DSO = 18 000 / 5 000 * 31 = 112
- DSO (count back) = (18 000 – 5 000 – 7 000) / 15 000 * 31 + 31 + 30 = 73
För februari kan vi se att DSO enligt count back-metoden är två dagar fler jämfört med den vanliga metoden. Detta beror på att vi tar hänsyn till 10 dagars kreditförsäljning från januari där genomsnittlig omsättning per dag var lägre än i februari.
För april kan vi se att DSO enligt den vanliga metoden kraftigt överstiger count back-metodens siffra. Detta beror på att omsättningen sjönk kraftigt i april jämfört med de tidigare månaderna, vilket ledde till låg genomsnittlig försäljning per dag. Eftersom den vanliga metoden endast tar hänsyn till april leder det till att omsättningen per dag underskattas och därav överskattad DSO. Count back-metoden beaktar däremot att kundfordringarna per april uppenbarligen innehåller försäljning från tidigare månader och antar därför att resterande 10 000 avser mars. Mars hade en högre genomsnittlig omsättning per dag vilket leder till lägre DSO.
För maj ser vi samma mönster som april.
Begränsningar med Days Sales Outstanding (DSO)
Det finns ett antal begränsningar med DSO-måttet som varje användare bör vara medveten om.
- Som vi ovan har diskuterat bör en användare vara medveten om skillnaden mellan den ”vanliga” DSO-beräkningen och count back-metoden. Sammanfattningsvis kan alltså stora förändringar i omsättningen resultera i ett missvisande DSO-mått enligt den vanliga formeln.
- Vid jämförelse av DSO mellan företag bör det vara företag i samma bransch, och helst även företag med liknande affärsmodell. Olika branscher och olika affärsmodeller kan naturligt leda till olika DSO-mått eftersom kapitalbindningen kan vara olika betydelsefull. Företag vars kunder ofta betalar kontant kommer rimligtvis ha låg DSO, det vill säga några få dagar. Ett företag som säljer varor på faktura med 30 dagars kredittid kommer däremot ha förhållandevis hög DSO, det vill säga +30 dagar.
- Utöver bransch och affärsmodell kan även företagets storlek ha en påverkan på dess DSO. Större företag kan till exempel, genom dess storlek, ha större möjlighet att förhandla fram fördelaktiga betalningsvillkor.
- Varken den vanliga DSO-beräkningen eller count back-metoden beaktar att kundfordringarna innehåller försäljningssumman inklusive moms. För att få ett mer rättvisande DSO-tal bör försäljningen räknas upp med relevant momssats, vilket allt annat lika leder till lägre DSO. För företag som exempelvis säljer varor eller tjänster med olika momssatser kan det dock vara svårt att avgöra hur stor del av försäljningen som ska räknas upp med vilken momssats. Samma problem gäller för företag som säljer till länder som applicerar olika momssatser. I EU finns det dessutom flertalet transaktioner som är helt undantagna från moms. Om det blir en alltför komplex övning kan det vara mer värt att bortse från moms, det vill säga hålla sig till den ursprungliga metoden.
- Vid årsvis beräkning av DSO bör användaren ta hänsyn till att kundfordringarna per balansdagen kan vara ovanligt höga eller låga. Det är till exempel vanligt att företag fakturerar så mycket som möjligt innan årsslutet för att maximera årets intäkter. Med anledning av detta kan analytiker istället välja att använda ett genomsnitt, om det finns tillgängligt. Det viktigaste är dock att vara konsekvent i sina antaganden och beräkningar.