Notre première tâche est de comprendre les différents dispositifs de chômage partiel mis en place au Royaume Unis, en Allemagne et en France. Par exemple, après Juin le gouvernement du Royaume-Uni incorporera des éléments déjà en place en France/Allemagne tel que le travail à temps partiel.

 Notre propre expérience des opérations au Royaume Uni et en France, le retour de notre clientèle et de nos partenaires à travers le monde (y compris des importants partenaires allemands) ainsi que d’autres dans nos réseaux nous disent que la majorité, voire la totalité des entreprises ont analysé cela minutieusement. Ils utilisent pour cela un large éventail d’indicateurs et de leviers pour évaluer la réduction des coûts contre l’impact sur la capacité d’agir en relation avec des rentes réduites.

 

Excel table of furlough rules

 

La base de l’entrée des données était la liste des employées, leurs salaires, départements et leurs niveaux hiérarchiques.

Les faits importants à prendre en compte pour chaque scénario sont :

  1. Pour chaque pays, identifier quels départements et niveaux hiérarchiques ne peuvent pas être mis au chômage partiel et s’il existe des individus spécifiques qui ne peuvent pas être mis au chômage partiel.
  2. Déterminer si des licenciements étaient nécessaires, pour ce modèle il a été décidé d’avoir aucun licenciement en 2020.
  3. Quel pourcentage d’employés sera mis au chômage partiel selon la masse salariale et quand le chômage commencera et s’arrêtera. Les limites de l’assistance du gouvernement au niveau du montant maximum et du pourcentage de l’aide changent selon les pays.
  4. Si les entreprises compléteraient le salaire et si oui à quel niveau.
  5. Si une réduction temporaire du salaire est nécessaire et quand elle s’appliquerait.

 

La feuille de calcul pour l’entrée des données fut créée comme ci-dessous.

Data table

 

Celle-ci permet à l’utilisateur final de modifier les cellules non grisées pour modifier les différents leviers afin d’enregistrer différents modèles qui seront ensuite analysés.

Avec chaque changement de variables, Excel calcule l’épargne réalisée.

 

Data inputs

 

Une autre feuille de calcul a été créée pour les différents calculs. Le défi donné était d’utiliser seulement des formules Excel pour modéliser les différents scénarios sans avoir recours au VBA. De nombreuses « RechercheV » ont été liées aux hypothèses et scénarios, ainsi qu’un peu de logique/complexité afin de vérifier que le bon nombre d’employés sont mis au chômage partiel. Ceci fut réalisé en triant les données par ordre de pays puis de salaire et le tour est joué.  

La suite logique était de faire une vérification externe afin de vérifier que les formules mises en place fonctionnent correctement. En effet, une formule égarée peut très facilement fausser les résultats. Ce n’est pas parce qu’un nombre a été obtenue qu’il est correct. Nous conseillons toujours un processus de vérification externe.

Nous voulions être capable de comparer différents scénarios ainsi que voir les impacts mensuels de la réduction des coûts. Pour cela nous avons dû faire appel au VBA afin de créer une feuille de calcul qui enregistre les données du scénario et calcul l’impact mensuel. Cela fut également utile pour la création d’une feuille de calcul finale pour transférer à AFC où la décision de qui mettre au chômage partiel sera décidée au cas par cas.

Maintenant que le modèle financier est construit, nous voulons l’améliorer avec XLCubed afin que les comparaisons et les analyses en profondeur puissent être plus facilement effectuées. Notre conviction est que l’accès direct de l’utilisateur final à des visualisations de haute qualité pendant la construction de scénario ainsi que la possibilité de comparer différents scénarios enregistrés, ajoutent de la valeur.

Pour ce faire, nous construisons deux Pivotviews XLCubed, semblables aux tableaux dynamiques croisés (en effet, vous pouvez même les construire à partir de tableaux croisés) car tout ce que vous avez à faire pour les créer est de définir une plage de données Excel.

En arrière-plan, un mini-cube est construit. Celui-ci comprend les requêtes du type OLAP ce qui permet de mettre toutes les capacités d’XLCubed à disposition de l’utilisateur.

Nous voulions une visualisation dynamique qui s’actualise selon le choix du scénario de l’utilisateur, nous avons donc choisi ce graphique dynamique qui affiche les décomptes :

 

Bar charts showing four scenarios

 

Ces graphiques sont interactifs et les chiffres sous-adjacent peuvent facilement être affichés.

Un tableau XLCubed standard, affichant les employés selon la perte de salaire, peut facilement être construit. Cela démontre que les capacités de calculs sont grandement renforcées par XLCubed sans avoir besoins de changer les données de base. Nous décidons de lier ce tableau au graphique afin que lorsqu’un utilisateur clique sur un pays et/ou département le tableau est automatiquement filtré permettant ainsi une analyse rapide des figures.

Nous voulons également donner la capacité de voir et comparer les scénarios enregistrés aux utilisateurs. Nous avons donc ajouté un autre graphique dynamique qui comparent les épargnes réalisées contre la réduction de la capacité d’agir. Lorsqu’un nouveau scénario est enregistré, il est ajouté au graphique.

Bar charts showing two scenarios

Toutes les capacités d’XLCubed à trier et classer les scénarios sont disponibles aux utilisateurs finals. Elles peuvent être utilisées directement dans l’interface XLCubed ou aux travers de simples boutons. De plus, l’utilisateur peut rapidement changer la vue et aussi le type de graphique grâce au volet des tâches du graphique dynamique.

Ajouter un autre graphique, similaire au graphique du scénario étudié, afin que l’utilisateur puisse comparer son travail en cours à un autre scénario est également un jeu d’enfant.

Nous avons également construit un lien vers la comparaison mensuelle des scénarios en utilisant une formule XL3Link afin de rediriger vers une autre feuille de calcul affichant les différents scénarios dans un graphique aux normes « IBCS ».

Finalement, comme nous voulions être capable de partager ceci avec d’autres directeurs, nous avons publié ce rapport sur XLCubed Edition Web pour permettre la lecture sur tablettes et autres appareils mobiles grâce à une feuille XLCubed de tableau de bord.

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