تحليل الحساسية: سؤال واحد بسيط
"ماذا يحدث للنتيجة لو تغيّر افتراض واحد؟" هذا كل ما هو تحليل الحساسية — لا رياضيات متقدمة. المشكلة أن أغلب دراسات الجدوى تعرض سيناريو واحداً "متفائلاً" فقط، فيبدو المشروع أفضل مما هو عليه فعلياً في أي ظرف أقل مثالية. لنختبر هذا على مثال المطعم المحسوب في هذه السلسلة.
نفس المطعم، افتراض واحد أقل تفاؤلاً: −20% عملاء فقط
غيّرنا افتراضاً واحداً فقط (4,000 → 3,200 عميل/شهر عند كامل الطاقة) وأبقينا كل شيء آخر كما هو — نفس الإيجار، نفس الرواتب، نفس التمويل. النتيجة محسوبة فعلياً، لا مُقدَّرة:
| المؤشر | السيناريو الأساسي | −20% عملاء فقط |
|---|---|---|
| NPV | 359,031 ريال | (682,804) ريال |
| IRR | 28.4% | غير قابل للحساب (لا يتعافى) |
| فترة الاسترداد | 3.6 سنوات | لا يُسترَد خلال 5 سنوات |
| هامش السنة الأولى | −6.7% | −24.4% |
| هامش السنة الخامسة | 12.5% | 1.0% (بالكاد تعادل) |
تغيير 20% في افتراض واحد قلب مشروعاً بـNPV موجب (359,031 ريال) إلى مشروع يُتلف قيمة حقيقية (−682,804 ريال) — رغم أنه لا يزال "يحقق ربحاً محاسبياً" بحلول السنة الخامسة (1.0% فقط). هذا بالضبط الفارق بين "مربح على الورق" و"استثمار جيد فعلياً" الذي ناقشناه في مقال NPV وIRR.
ما الذي تختبره فعلياً؟ ثلاثة افتراضات تستحق الاختبار دائماً
- حجم الطلب (عدد العملاء): الأكثر عرضة للتفاؤل الزائد — كما رأينا أعلاه.
- معدل الخصم: ارفعه إن كانت مخاطرة موقعك أو قطاعك أعلى من المتوسط — يُظهر أثراً فورياً على NPV بلا تغيير أي رقم تشغيلي (راجع شرح معدل الخصم).
- فترة تصاعد المبيعات: افتراض 3 أشهر بدل 6 (كما في مثال المطعم) يُحسّن الأرقام بشكل كبير — لكن هل هو واقعي فعلاً لموقعك؟
ومحاكاة مونت كارلو تحديداً؟
تحليل الحساسية أعلاه يغيّر افتراضاً واحداً في كل مرة. محاكاة مونت كارلو تذهب أبعد: تُشغّل آلاف السيناريوهات بتغيير عدة افتراضات معاً بشكل عشوائي ضمن نطاقات معقولة (مثلاً: عملاء بين 3,200 و4,400، تكلفة متغيرة بين 32% و38%)، لتُظهر لك توزيع احتمالات النتيجة كاملاً — لا رقماً واحداً "متفائلاً" أو "متشائماً"، بل صورة واقعية لمدى ما قد يحدث فعلياً. هذه الميزة متاحة داخل تطبيق قرار لمن يريد تحليلاً أعمق من مقارنة سيناريوهين فقط.
اختبر حساسية مشروعك لأكثر من افتراض واحد قبل الالتزام بأي عقد.
جرّب تحليل الحساسية