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消費税対策 今直ぐ確認すべき10項目

消費税改正についてのセミナーが真っ盛りです。

中には消費税セミナーというタイトルのこと、講師の得意分野の話をしないものもあります。

経営者が確認すべき内容を10項目にまとめました。

消費税改正は経理担当者だけのものと考えると、痛い目にあいます。

たとえば、3月31日に納品予定だった商品が4月1日に納期が遅れてしまった。

納期が遅れた場合は、取引先から8%分の消費税をいただかないといけません。

このような場合は、契約書に納期が遅れた場合、消費税が8%と取引先が支払と明記する必要が大切です。

あとで、営業担当者が8%分消費税くださいと取引先にお願いしても払ってもらえない可能性もあります。

トラブルの芽はあらかじめ詰んでおきましょう。

では、10項目です。

1、税率の段階的引き上げ
2、リース等の経過措置対応
3、税込み表示の場合、価格転嫁方法
4、駆け込み需要への対応
5、納税資金の確保
6、95%ルールへの対応(年間売上高5億円以上の場合)
7、設備投資計画の見直し、実行時期
8、研修・教育
9、取引先の信用管理(与信管理)
10、税務調査対応

詳しい内容は、表にまとめたのでご参考まで。

税務調査対応、リースなどの経過措置駆け込み需要

税務調査対応、リースなどの経過措置駆け込み需要

 

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2013年7月29日 | コメントは受け付けていません。 |

カテゴリー:税金

AKB総選挙予測に学ぶビッグデータの扱い方

最近、流行語のように「ビッグデータ」や「統計学」などの言葉が叫ばれています。

富士通総研さんが面白いレポートを書いてます。

AKB総選挙予測にみるソーシャルメディアの有用性
数学的な難しい内容はおいといて、8個のデータを用いて、総選挙の順位を統計的に予想し、

ほぼ的中させています。

その8個のデータとは、次の通りです。
(1)速報時の得票数
(2)去年の得票数
(3)Google+の登録者数(Google+はFacebookの類似サービス)
(4)速報前15日間のAmebloへの候補者名の書き込み件数
(5)発表2日前までの15日間のAmebloへの候補者名の書き込み件数
(6)昨年の発表2日前までの15日間のAmebloへの候補者名の書き込み件数
(7)速報前15日間のTwitterへの候補者名のつぶやき件数
(8)発表2日前までの15日間のTwitterへの候補者名のつぶやき件数
富士通総研さんの記事には数式が書いてありますが、数式を理解する必要はありません。
このようなデータから、経営者が需要を予測することができるのです。

自社では無理だよという声が聞こえてきます。

実はビッグデータと呼ばれるものは、どの会社にもあります。
通販会社を例に取りましょう。

データとして性別・年齢・婚姻・住所・購入回数・購入商品・初購入年月日などがあれば1,000件もあれば十分です。

 

確かに正確な予測は無理でしょうが、簡単な予測ならできます。

30代独身、千葉県在住の女性が購入することが分かれば、そのターゲットにダイレクトメール(DM)を送れば良いのです。

今までは、女性全体にダイレクトメールを出していたのであれば、より効果的に広告や販売促進ができる仕組みです。

で、どうやるの?という疑問があると思います。

実はExcelで出来てしまうのです。

もちろんデータ解析するので、パソコンのパワーも必要ですし、特殊なソフトをインストールする必要もあります。

ソフトはマイクロソフトが提供してくれて、無料です。

どうです?自社でもできそうでしょ?

興味のある人は、「データマイニング」でググってみてくださいね。

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2013年7月27日 | コメントは受け付けていません。 |

カテゴリー:売上拡大

小規模会社でもできるビッグデータの活用法

皆さん、ビッグデータというのを聞いたことがあるでしょうか?

ここでは簡単に定義すると、顧客など様々な情報が入ったデータです。

三菱総合研究所がビッグデータのコラムを記載しています。

“ビッグデータ”がビジネスを変える
第5回 ビックデータ活用で新サービスを創造する!

皆さんも顧客管理データとして、
次のような情報を含まれたデータをお持ちではないでしょうか?

業種
規模
初回取引日
直近取引日
納入台数
現在利用台数
インフラ構築
追加サポート契約
新製品オファー反応

ここまでのデータが無くても大丈夫ですが、
このようなデータがあれば、私でも分析できます。

たとえば、取引金額●●万円以上の5年以上の取引がある会社は、

新製品オファーの反応が非常に良い。

 

だから、新製品の情報提供は、取引金額●●円以上の5年以上の取引がある会社に対して、

優先的に営業活動しよう!という活動が成り立ちます。

また、地味に現在あるデータを活用している歯医者さんもあります。

ドタキャンする患者さんに対しては、混雑時間帯の予約を入れさせない。

自費治療で予約時間に必ず来てくれる患者さんに対しては、

混雑する時間帯でも、優先的に予約を入れさせてあげる

 

という対応をしています。

皆さんも、データを活用してみて下さい。

活用方法が分からない経営者は、質問してくださいね。

このようなデータ分析をすることによって、経営計画作成時の売上予測を正確

にすることができます。

つまり、どんぶり勘定の経営から脱却できます。

管理会計の入口でもあります。

 

追伸

私は公認会計士・税理士向けの検索サイトを公開しています。
無料で登録不要です。

情報収集にお役立て下さいね。

e監査|公認会計士がネット検索する際に便利なサイト
http://www.lee-kaikei.jp/audit/

e税務|税務業務に携わる人、税理士向けの検索便利サイト
http://www.lee-kaikei.jp/taxt/

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2013年5月20日 | コメントは受け付けていません。 |

カテゴリー:売上拡大

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