Основные методы прогнозирования продаж. Прогнозирование объема продаж Как спрогнозировать объем продаж на следующий год

Вы сможете спрогнозировать продажи, не прибегая к сложным формулам, рассчитать коридор спроса, определив верхнюю и нижнюю границы будущих продаж, использовать универсальный метод прогноза продаж для любого периода.

Вместо громоздких формул для прогноза спроса на продукцию мы используем один график в Excel, который строим исходя из данных о продажах компании. Алгоритм вывели самостоятельно, опираясь на советы знакомых бизнесменов и материалы из интернета. С помощью графика прогнозируем продажи на месяц, несколько месяцев или год. Чтобы повторить опыт, вам потребуется версия Excel 2003–2016 года. Кроме того, в конце статьи вы найдете альтернативный способ, который позволит построить прогноз за несколько минут. Однако он подходит исключительно для версии Excel 2016 года.

Ша г 1. Чтобы прогнозировать спрос на товары, собираем данные о продажах компании

Чтобы приступить к анализу, вам понадобятся данные о продажах компании за весь период ее существования. Чем больше информации, тем точнее прогноз. У нас, к примеру, есть сведения о продажах с января 2013 года по август 2015-го. Заносим их в таблицу (рисунок 1).

Лучшая статья месяца

Мы подготовили статью, которая:

✩покажет, как программы слежения помогают защитить компанию от краж;

✩подскажет, чем на самом деле занимаются менеджеры в рабочее время;

✩объяснит, как организовать слежку за сотрудниками, чтобы не нарушить закон.

С помощью предложенных инструментов, Вы сможете контролировать менеджеров без снижения мотивации.

Шаг 2. Делаем прогноз спроса на продукцию на заданный период

Чтобы спрогнозировать продажи, к примеру, на месяц или на будущий год, используем функцию «ПРЕДСКАЗ» в Excel. Функция основана на линейной регрессии и предназначена для прогнозирования продаж, потребления товара и пр.

В ячейку C34 записываем функцию:

ПРЕДСКАЗ(x; известные_значения_у; известные_значения_х),

х - дата, значение для которой необходимо предсказать (ячейка A34);

Шаг 3. Делаем расчет коэффициента сезонности для прогноза спроса

Чтобы учесть сезонные спады и рост продаж, с помощью стандартных функций вычисляем коэффициент сезонности. Для этого суммы продаж за первый и второй год делим на общую сумму продаж за два года и умножаем на 12. С помощью клавиши F4 устанавливаем абсолютные ссылки, чтобы расчет шел исключительно из нужного нам диапазона (рисунок 1).

=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12

Далее копируем формулу и вставляем в ячейки F2:F13 как формулу массива. Завершаем ввод сочетанием клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ! В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля - 0,989928632237843 и т. д. Для наглядности можно назначить ячейкам процентный формат. Правой кнопки мыши выбираем «Формат ячеек», затем вкладку «Число» и далее вкладку «Процентный, два знака после запятой».

• Сезонные спады в бизнесе: 3 способа вытянуть продажи

Шаг 4. Корректируем прогноз спроса на продукцию, учитывая сезонность

Добавим рассчитанные коэффициенты в имеющуюся функцию «ПРЕДСКАЗ» (ячейки C34:C45):

Чтобы скорректировать продажи, учитывая коэффициент, используем функцию «ИНДЕКС» (рисунок 2).

Первым аргументом в функции указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности ($F$2:$F$13), вторым - номер месяца, чтобы вернуть коэффициент для нужного месяца (для этого используем функцию «месяц», которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 года формула индекса выглядит так:

ИНДЕКС($F$3:$F$14;МЕСЯЦ(A35))

Чтобы скорректировать прогноз, нужно значение «ИНДЕКС» умножить на значение «ПРЕДСКАЗ», которое рассчитывали в шаге 2. Вот что мы получим:

ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС ({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)

Распространяем функцию на дальнейшие периоды и получаем скорректированный прогноз с учетом сезонности в ячейках C34:С45 (рисунок 1).

Шаг 5. Рассчитываем отклонение и строим два сценария

Реальные продажи редко в точности соответствуют прогнозам. Поэтому компании дополнительно строят допустимые верхние и нижние границы - прогноз продаж по оптимистичному и пессимистичному сценариям. Это помогает отследить тенденцию и понять, выходят ли реальные показатели продаж за спрогнозированные значения. При большом отклонении можно в срочном порядке принять необходимые меры.

Верхние и нижние границы коридора спроса строим по формуле (ячейка G2 на рисунке 1):

ДОВЕРИТ(0,05 (АЛФА); СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЕТ(C34:C45)),

«ДОВЕРИТ» возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение. Функция учитывает колебания продаж компании, включая сезонные.

«АЛФА» - уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Показатель 0,05 означает, что мы получим прогноз с точностью 95%.

«СТАНДОТКЛОН» - стандартное отклонение генеральной совокупности. Показывает, насколько прогнозируемые продажи отличаются от реальных.

«СЧЕТ» подсчитывает количество месяцев, по которым мы прогнозируем продажи.

Чтобы получить оптимистичный и пессимистичный сценарии, в ячейки D34 и D35 записываем формулы (рисунок 1).

Оптимистичный: =$C34+$G$2 (прибавляем к сумме прогноза сумму рассчитанного доверительного интервала)

Пессимистичный: =$C34–$G$2 (вычитаем из суммы прогноза сумму доверительного интервала)

Чтобы по полученным данным построить график, в ячейки C33, D33 и E33 копируем значения из ячейки B33. Далее выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку «Вставка», находим вкладку «Диаграммы» и затем вкладку «График». В итоге получаем график с коридором спроса (рисунок 3).

Вывод. Построив коридор спроса, внимательно следим за продажами в новом году. В 99 % случаев они развиваются в рамках коридора. Если нет - анализируем продажи еще раз и строим новый график.

• Как регулярное изучение спроса повышает динамику продаж на 648%

Мнение эксперта

Метод эффективен для прогнозирования продаж малого количества SKU

Максим Люлин,

генеральный директор «Актион-пресс»

Я бы советовал использовать метод для прогноза в отношении одного артикула - тогда он будет максимально точным. В целом метод понравился мне своей простотой и тем, что позволяет избежать ошибок. Его также можно применять для прогноза продаж группы товаров, схожих по характеристикам и близких по цене.

К недостаткам метода отнесу сложность учета изменения цен, влияния аукционной деятельности. Кроме того, при оценке продаж в рублях вы не можете объективно оценить долю продаж компании в отраслевой нише, поэтому рискуете потерять долю рынка. Ваши конкуренты могут этим воспользоваться и предложить товар по более низкой цене.

Мнение эксперта

Метод идеален для анализа продаж по зафиксированным показателям

Кирилл Чихачев,

генеральный директор «МЦФЭР-пресс»

До прочтения статьи я был знаком с методом в теории. Теперь, попробовав его на практике, могу сказать, что он мне понравился. Метод идеален для анализа продаж по зафиксированным показателям: количество продуктов, сбытовая мощность и пр. Его также стоит применять для малого числа продуктов: рост и падение спроса на каждый из них зависит от разных причин. Прогноз предельно понятен, логичен и точен. Однако для еще большей точности я бы учел следующие моменты.

Максимальное и минимальное значения продаж проще рассчитывать исходя из двух точек в начале и конце периодов, а не искать точки, через которые должна проходить прямая.

При прогнозировании продаж на месяц разницу верхнего и нижнего значений для оптимистичного и пессимистичного сценариев логичнее делить не на 12, а на количество месяцев внутри отрезка. Так вы более точно рассчитаете ежемесячный прирост продаж.

Прогноз продаж – один из важных этапов ведения бизнеса: предприниматель должен иметь представление о том, сколько он продаст, на какую сумму, с какой рентабельностью. Причем, это должно быть не просто предположение о том, что «было бы неплохо»: прогноз продаж должен готовиться тщательно, иметь под собой весомую базу. Методы прогнозирования продаж бывают разными, начиная от элементарных, заканчивая теми, которые составляются с помощью сложных математических инструментов.

Скачать материалы по расчету объемов продаж :

Чем отличается прогноз продаж от плана?

«План» и «Прогноз продаж» – это далеко не одно и тоже, это термины, обозначающие разные элементы управления.

План – директивное понятие, это задача, которая ставится перед менеджером, задача, которую тот должен выполнить.

Прогноз – предположение о том, что в некой перспективе магазин продаст определенное количество товара. Прогноз – это не задача, которую необходимо выполнить, это именно предположение о том, как может развиваться бизнес.

Прогноз всегда имеет под собой определенную базу, он никогда не делается из предположений, связанных, например, с желанием предпринимателя получить ту или иную выгоду в каком-то периоде. Прогнозирование всегда основывается на определенной базе.

Обычно базой для прогнозирования являются данные о предыдущих объемах. Самый элементарный случай прогнозирования выглядит следующим образом:

Если предприниматель продал товаров в прошлом месяце на 1,5 миллиона рублей, то при прочих неизменных условиях (магазин будет стоять в том же месте, проходимость будет такая же, в районе не появится серьезный конкурент, доходы населения резко не сократятся и т. д.) в следующем месяце объемы продаж составят не менее 1,5 миллионов рублей.

Это уже прогноз, который имеет под собой основания и элементарный расчет. На его основе предприниматель поставит перед своими менеджерами задачи на планируемый месяц: реализовать продукции в общем объеме на 1,5 миллиона рублей.

Это еще одно отличие плана от прогноза: план строится на основе прогноза – сначала производится прогнозирование параметров бизнеса (объемы реализации, рентабельность) на определенный период времени (месяц, год), после этого спрогнозированные показатели указываются в планы и раздаются в работу менеджерам.

По времени делятся на:

1. Краткосрочные – на периоды в течение 1 года: на месяц, квартал, полугодие и год.
2. Среднесрочные – это обычно на период от 1 до 3 лет.
3. Долгосрочные – больше 3-5 лет.

Прогнозировать продажи можно с помощью товароучетной программы Бизнес.Ру. С ее помощью можно анализировать выручку, себестоимость и наценку, подсчитывать рентабельности продукции и делать закупки на основе динамики продаж.

В практической деятельности применяют три основных метода:

1. Метод экспертных оценок.
2. Анализ временных рядов.
3. Казуальный метод.

Метод экспертных оценок

То, что было рассмотрено в качестве примера выше, является также элементарным примером первого метода. Метод экспертных оценок заключается в том, что определение тех или иных параметров бизнеса, включая объемы реализации, строится на мнении экспертов и специалистов в той или иной сфере деятельности.

Например, предприниматель, торгующий алкогольными напитками, пивом может спрогнозировать то, как успешно будет развиваться его бизнес в ближайшей перспективе, на основе выводов экспертов в этой области. Если эксперты говорят, что в следующем году рынок «просядет» на 12% (это пример, естественно), то и предприниматель вполне обосновано может просчитать возможное падение своих продаж на уровень около 12%.

Обратно, если специалисты говорят, что, например, в 4 квартале рынок мяса и колбасных изделий вырастет на 16%, то владелец мясного магазина может прогнозировать рост и своей реализации примерно на эту же относительную величину. Соответственно, перед менеджерами будут ставиться более амбициозные задачи с повышенными индивидуальными плановыми показателями.

Для применения метода экспертных оценок представители более крупного ритейла могут не только использовать мнения экспертов и аналитиков, которые находятся в открытом и бесплатном доступе, например, в интернете. Более крупные фирмы могут заказывать отдельные маркетинговые исследования: тогда эксперты и аналитики проведут более тщательный анализ и составят более точный прогноз для продаж конкретно для этого магазина (сети).

Анализ временных рядов

Это методы прогнозирования, когда прогнозирование базируется на данных о предыдущих продажах. Обычно для этих целей лучше брать объемы за прошедший год по месяцам. Если фирма только начала свою деятельность, например, магазин открылся всего 1-2 месяца назад, то в этом случае прогнозирование необходимо строить, исходя из других параметров, например, общих тенденций на рынке и т. д. А когда бизнесу исполнится год и более, применять другие методы расчета.

Для анализа временных рядов, для того, как рассчитать прогноз продаж, необходимо показатели реализации сначала выписать в таблицу пол месяцам. Для этого лучше использовать всем известное офисное приложение Excel.

Временные ряды – это данные о продажах (колонка 2) в каждом месяце (колонка 1) прошедшего года. В нашем примере проведен анализ объемов в 2015 году, на основе которого реализация продукции спрогнозирована на 2016 год.

В таблице анализ временных рядов проведен с целью выявления тренда. Мы видим, что в январе товаров продали в магазине на 150212 рублей, а в феврале уже на 160547 рублей. Рост составил 7%.

В колонке 3 рассчитан рост в каждом месяце по сравнению с предыдущим, например, в августе по сравнению с июлем рост продаж составил всего 1%, а в декабре по сравнению с ноябрем уже 6%. При этом среднемесячный прирост в 2015 году составил 4% (последняя строка колонки 3).

Получается, что если в январе 2015 года мы продали товаров на 150212 рублей, то на январь следующего года мы продадим на сумму в объеме 156220 рублей, то есть, на 4% больше.

Годовой же объем реализации в магазине также вырастет на 4%: с 2,3 миллионов рублей до 2,4 миллионов рублей.

В Excel все эти указанные расчеты делаются элементарно: формулы проставляются вручную один раз, в следующие ячейки копируются. Специальных знаний для этого не требуется.

Анализ временных рядов с учетом сезонности

Данные о прошлых продажах необходимо анализировать также для того, чтобы определить, насколько торговля сезонна и объемы их отличаются по периодам. Рассмотрим другой пример.

Проанализировав данные за прошлый 2015 год, мы видим, что в летний период времени с апреля по июль включительно, наблюдалась сезонность, объемы продаж падали – снижение в столбце 3.

Соответственно, применяя значения тренда с поправкой на сезонность, мы составили правильный прогноз для продаж на следующий год.

В данной статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования - анализ временных рядов. На примере розничного магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из главных обязанностей любого руководителя - грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов является прогнозирование.

Прогнозирование - это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд - это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда - общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации - краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

существующий тренд : объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

• сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

Первый этап анализа временных рядов - построение графика данных.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем - сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 - это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель , необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная вариация. (3)

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

На основании данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV - 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;

сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

Из полученного прогноза видно, что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале "Справочник экономиста" №11 (2009 г.).

Цели и задачи прогнозирования объемов сбыта

Обладая информацией о продажах, накопленной в информационной системе, мы можем намного точнее подходить к определению стратегических целей и планов продаж, в том числе в разрезе разных групп продуктов, регионов и т. п.

Прогнозирование является «обоюдоострым» процессом. Результаты прогнозирования могут быть использованы как для улучшения качества принимаемых решений, так и для различных «политических игр», присущих, к сожалению, многим компаниям. Поэтому сначала осторожно обсудим основополагающие вопросы.

Для чего прогнозируют продажи.

Понимание целей такого нетривиального процесса, как прогнозирование, позволит значительно упростить этот процесс и повысить его точность. Поэтому давайте отбросим все стереотипы, оставшиеся со времен вуза или последнего общения с консультантами, и попробуем честно ответить на данный вопрос.

Не надо путать прогноз и план. Прогноз продаж - это величина объема продаж, которую возможно достигнуть при выполнении неких условий или при реализации некоторых событий. Данная величина может использоваться для уточнения плана продаж.

План продаж - это величина объема продаж, которую необходимо достигнуть, выполнив некоторые действия. На план продаж «завязано» практически все планирование в компании, он часто используется в расчетах мотивационных схем, нередко на него ориентируются акционеры и инвесторы.

Прогнозов может быть сколь угодно много, и они используются для поддержки принятия управленческих решений. План, как правило, один, и он напрямую или опосредованно определяет многие управленческие решения.

Результаты прогнозирования нужны для решения следующих задач.

1. Составление финансового плана и бюджета компании - в его доходной части. Объективная информация о планируемых доходах позволит более эффективно использовать финансовые ресурсы, которые доступны компании. Не следует думать, что план доходов определяет, когда и на что компания сможет потратить средства. На самом деле план доходов позволит более эффективно спланировать расходы, чтобы привлекать меньше заемного капитала и (или) выгодно реинвестировать свободные финансовые ресурсы. Если две последние мысли не очевидны для вашей компании, то вам стоит обратить внимание на необходимость внедрения технологий финансового менеджмента

Составление плана производства и закупок - данные планы связаны не только с необходимыми расходами, но и с планированием потребности в персонале, оборудовании, оптимизации производственного плана, экономии за счет снижения цен закупок, минимизации складских запасов и т. п.

2. Составление плана и бюджета продвижения - обеспечение необходимого объема продаж требует привлечения определенного количества клиентов, для чего необходимо провести ряд маркетинговых мероприятий, каждое из которых обладает определенным сроком воздействия (в течение которого вы получите основную отдачу) и стоимостью.

4. Мотивация сотрудников - в большинстве компаний мотива ция сотрудников, занимающихся продажами, и высшего руковод ства компании привязана к объему продаж. Соответственно, люди будут планировать свои личные доходы, опираясь на план продаж.

Если ни одна из этих задач не актуальна для вашей компании и вы не можете сформулировать ни одной другой веской причины, по которой вам необходимо прогнозировать продажи, не прогнозируйте их. Вы сэкономите много времени и ничего, очевидно, не потеряете. Ни в коем случае не стоит прогнозировать просто «ради интереса». Прогнозирование всегда строится на предпосылках, которые часто до конца понимает только тот специалист, который считает прогноз, а «пользователи» прогноза редко знакомятся с этими предпосылками, даже если они хорошо описаны. Редкий директор удержится, от вопроса к руководителю отдела сбыта типа: «А вот тут ваш стажер напрогнозировал с помощью какой-то новейшей математической модели, что вы можете продавать в два раза больше. Так, может, стоит поднять план на следующее полугодие?» Последствия такого вопроса очевидны.

Что нужно для прогнозирования продаж. Итак, вы ответили себе на основной вопрос: зачем? - и пришел к выводу, что прогнозирование продаж необходимо вашей компании. Чтобы составление прогнозов не оказалось дорогостоящей? но бесполезной затеей и приносило компании реальную пользу, не обходимо грамотно организовать этот процесс. Кто должен заниматься прогнозированием, и кому это противопоказано.

Заниматься прогнозированием должны те люди, которые:

1) хорошо разбираются в продажах, рыночной ситуации и методах прогнозирования (потому что выполнять данную работу, не понимая сути прогнозируемого процесса и методов обработки данных, практически бессмысленно - это все равно что считать среднюю температуру по больнице);

2) заинтересованы (замотивированы) в том, чтобы результат был предельно объективным.

Для сотрудников каждого уровня существуют свои задачи прогнозирования.

Иными словами, заниматься прогнозированием должны те, кто в дальнейшем будет отвечать за результаты прогноза.

Для решения задач в сфере продаж более логично прогнозировать именно возможности вашей компании по продаже - ваш прогноз будет более точен, так как вы можете основывать его на накопленных реальных данных о результатах и процессах продаж, характеристиках ваших клиентов (средний размер заказа, частота покупок и т. п.).

Прогнозировать потенциальный объем потребления со стороны клиентов - скорее маркетинговая задача. При выполнении такой работы вы определите, что потенциально могли бы продавать в разы больше, и, сравнив свой прогноз с текущей статистикой по сбыту, сможете выделить сегменты клиентов, где уровень потребления вашей продукции сравнительно низок. Прежде чем включать в бюджет маркетинга затраты на продвижение в эти «депрессивные» сегменты, а в план продаж - повышение объема продаж этим клиентам, необходимо выяснить, по каким причинам уровень потребления так низок. Чтобы получить более объективный ответ, можно даже сделать несколько тестовых продаж в данных сегментах. Вполне возможно, что вы никак не сможете переломить существующие причины или для вас это будет чрезвычайно дорого, а значит, об этих сегментах можно забыть.

Как вы видите, в обоих случаях выбор предмета прогнозирования определяется целями:

1)оперативная цель - уточнение плана продаж (прогнозируем объем продаж нашей компании);

2)стратегическая цель - поиск потенциалов продвижения (прогнозируем возможный объем потребления).

А если ваша компания - монополист, что тогда? Значит, вам всего лишь будет проще прогнозировать объем продаж. Но прогнозировать надо все равно, потому что на объем ваших продаж могут повлиять следующие факторы:

1) изменения в законодательстве, действия антимонопольного комитета и другие решения государственных органов;

2) уровень спроса на товары-заменители. Например, если вы монополист в области стеклянной тары для пива, то вполне возможно, что ваш объем продаж снизится из-за широкого использования алюминиевых банок;

3) снижение доходов населения и соответственно изменение той части дохода, которая идет на потребление вашей продукции.

Более того, в случае монополии прогнозирование становится даже более важным, так как позволяет точнее оценить объем спроса и снизить общие затраты компании, необходимые для выполнения соответствующего объема заказов.

В какой момент надо прогнозировать.

С точки зрения устоявшихся правил работы компании ответ на этот вопрос может быть очевиден: результаты прогнозирования должны быть готовы к моменту, когда будет обсуждаться план компании по сбыту, или, например, к собранию совета директоров. Иными словами, к тем датам, когда на основе данной информации будут приниматься управленческие решения.

С другой стороны, понятно, что прогнозировать продажи на следующий год, не имея окончательных данных по текущему, может быть довольно проблематично, но планы по сбыту обычно принимаются еще в текущем году, а значит, и прогнозы нужны тогда же.

Наиболее правильным будет регулярное прогнозирование, по крайней мере, один раз в месяц, если используемое вами программное обеспечение не позволяет делать это автоматически в любой момент. Выполняя такую работу часто, вы в первую очередь сможете изучить особенности тех методов, которые будете использовать. В результате вы либо сможете скорректировать их, либо будете точно понимать, какова ошибка каждого из методов.

Допустимый уровень точности.

В статистике применяются уровни точности 90, 95, 99 %, но это все не для вас. Вы делаете прогноз не ради хорошей отметки, и полученный результат вам никто не даст сравнить с правильным ответом. Так зачем вы это делаете?

Скорее всего, по результатам прогнозирования вы сможете уточнить план продаж и дать свои оценки того, насколько реальная цифра будет отклоняться от плановой. Далее важно определить, как конкретно эта информация будет использоваться в компании. Все понимают, что выполнить планы с точностью до процента практически невозможно, так как реальность все равно преподнесет много незапланированных сюрпризов. В связи с этим очень важно иметь информацию о том, какие требования к точности прогноза предъявляют его потенциальные пользователи - другие подразделения компании.

Вполне вероятно, что по части значений будет требоваться более высокая точность, чем та, которой возможно достичь с помощью прогнозирования. В этом случае необходимо по каждому конкретному вопросу согласовать дату уточнения прогноза на основе более свежей информации, чтобы заказчик прогноза смог скорректировать свои действия.

Есть ли смысл занижать прогнозы

Процесс прогнозирования продаж является одним из важных информационных инструментов планирования хозяйственной деятельности компании-производителя. Разработаны и уже используются менеджерами по продукту разнообразные модели прогнозирования, основанные на статистических данных за предыдущие периоды и анализе существующей среды. Однако для эффективного применения существующих моделей в компании необходимо организовать автоматизированный сбор информации и установить критерии оценки точности прогноза. Кроме того, при составлении прогноза объема продаж продукта менеджерам обязательно следует учитывать следующие факторы:

• поведение потребителей;
• предыдущие и планируемые стратегии продвижения продукта;
• действия конкурентов-производителей;
• внешняя среда предприятия, ее изменения.

Все существующие методы прогнозирования продаж условно можно разделить на четыре основные группы: основанные на суждении; ориентированные на потребителя; экстраполяции продаж; моделирование.

1. Методы, основанные на суждении. Эта группа включает в себя такие методы, как изучение намерений контрагентов, ролевые игры, экспертные оценки, метод Дельфи, мозговой атаки, сводный прогноз службы продаж.

Изучение намерений контрагентов. Сущность данного метода заключается в том, что потребителей просят описать свое поведение в различных ситуациях. Подобные опросы с целью изучения намерений и поведения потребителей эффективны, если отсутствуют данные об объемах предыдущих продаж. Этот метод можно порекомендовать менеджерам при составлении прогноза при выводе нового продукта на рынок.

Ролевые игры. Метод используется для того, чтобы учесть так называемый человеческий фактор. Он чрезвычайно эффективен при анализе возможных реакций контрагента на конкретный вариант выбранной политики. Однако здесь необходимо максимально реалистично воспроизвести ситуацию, в которой происходит взаимодействие. 11а практике метод используется редко.

Экспертные оценки. Сущность данного метода заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов по определенному продукту. На практике выделяется несколько методов экспертной оценки. Рассмотрим один из них - метод баллов, в ходе которого на первом этапе формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше 9 человек, состав группы должен быть однородным. На следующем этапе всеми членами экспертной группы коллективно определяются важнейшие параметры (3-5) объекта, способные повлиять на объем продаж. Затем экспертным путем устанавливается степень важности, или ранг, каждого выделенного параметра. Для прогнозирования или расчета полезного эффекта и каждого элемента затрат но каждому классу объектов одного назначения строится своя система баллов, так как на полезный эффект и элементы затрат влияют свои факторы или параметры .

Важно запомнить!

Метод экспертных оценок существенно отличается от изучения намерений контрагентов, так как если эксперту предлагают дать оценку динамики рынка, от него не требуется репрезентативность, как раз наоборот - каждый эксперт уникален. Как правило, привлекается от 5 до 20 экспертов, причем наиболее эффективный способ получения единой оценки - взвешивание отдельных результатов с равными весами. Точность прогнозов, полученных с использованием данного метода, можно поднять путем применения процедур типа Дельфи.

Метод Дельфи. Является одной из разновидностей метода экспертных оценок. Его суть заключается в итеративной процедуре получения интегрального показателя с последовательным снижением дисперсии расхождений экспертных оценок. Специфика этого метода в том, что обобщение результатов исследования осуществляется путем индивидуального письменного опроса экспертов в несколько туров по специально разработанной процедуре. Надежность метода считается высокой при прогнозировании па период как от одного до трех лет, так и на более отдаленное время. В зависимости от цели прогноза для получения экспертных оценок может привлекаться от 10 до 150 экспертов.

Метод мозговой атаки (или мозговой штурм). Как и метод Дельфи, он является разновидностью метода экспертных оценок. Его основа - выработка решения после совместного обсуждения проблемы экспертами. В качестве экспертов, как правило, выступают специалисты не только по данной проблеме, но и в других областях знания. Дискуссия ведется по заранее разработанному сценарию.

Достоинством экспертных методов является их относительная простота и применяемость для прогнозирования практически любых ситуаций, в том числе в условиях неполной информации. Особенностью этих методов является возможность прогнозировать качественные характеристики рынка (например, изменение социально- политического положения, влияние экологии на производство и потребление тех или иных товаров).

К недостаткам экспертных методов относятся субъективизм мнений экспертов и ограниченность их суждений.

дыдущие периоды времени и включают в себя метод скользящих средних, экспоненциальное сглаживание и регрессионный анализ.

Метод скользящих средних. Один из широко известных методов сглаживания временных рядов, основанных на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения благодаря замене первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного периода времени. Полученное значение относится к середине выбранного интервала времени (периода).

Затем период сдвигается на одно наблюдение, и расчет средней повторяется. При этом периоды определения средней берутся все время одинаковыми. Таким образом, в каждом рассматриваемом случае средняя центрирована, т.е. отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки.

При сглаживании временного ряда скользящими средними в расчетах участвуют все уровни ряда. Чем шире интервал сглаживания, тем более плавным получается тренд. Сглаженный ряд короче первоначального на (п - 1) наблюдений, где п - величина интервала сглаживания. Выбор интервала сглаживания зависит от целей прогнозирования.

где t + 1 - прогнозный период; t - период, предшествующий прогнозному периоду (год, месяц и т.д.);;/, + , - прогнозируемый показатель; т,_ i - скользящая средняя за два периода до прогнозного; п - число уровней, входящих в интервал сглаживания; y t - фактическое значение исследуемого явления за предшествующий период; у,_ { - фактическое значение исследуемого явления за два периода, предшествующих прогнозному.

При использовании данного метода необходимо принимать во внимание, что данные за предыдущие периоды характеризуются базовым значением, трендом, цикличностью (сезонностью), случайностью.

Применение метода скользящих средних позволяет менеджерам в значительной степени сгладить случайные отклонения и сделать тренды (циклы) более очевидными.

Экспоненциальное сглаживание. Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания является одним из самых простых способов прогнозирования, однако это приемлемо только при прогнозировании на один период вперед. Рабочая формула метода экспоненциального сглаживания представлена ниже .

где t - период, предшествующий прогнозному; t + 1 - прогнозный период; U [+ i - прогнозируемый показатель; а - параметр сглаживания; y t - факти-

ческое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному; U t - экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.

При прогнозировании данным методом возникают затруднения, связанные с выбором значения параметра сглаживания а и определения начального значения t/ 0 .

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке среднесрочных прогнозов.

Регрессионный анализ. Данный метод является обобщением модели временного ряда. Широко применяется на практике специалистами-управ- ленцами и легко рассчитывается при помощи Excel. Эта форма экстраполяции основана на регрессионном анализе, при котором временной период считается независимой переменной.

4. Методы на основе моделирования (ассоциативная категория методов прогнозирования). Они включают в себя метод опережающих индикаторов и эконометрические модели.

Опережающие индикаторы. При построении прогнозов в экономике используют определенные макроэкономические показатели. В случае если значения этих показателей меняются до изменений в экономике, то данные показатели называют опережающими индикаторами. Опережающие индикаторы имеются в любой отрасли экономики, и все они вынуждены ориентироваться на них. Так, например, в качестве опережающих индикаторов для автомобильной отрасли выступают показатели запасов автомобилей в местах их продаж. Очень часто переменами в экономике считают изменения уровня занятости населения.

Эконометрические модели представляют собой крупномасштабные регрессионные модели на основе нескольких уравнений. В настоящее время не особенно популярны у менеджеров из-за своей дороговизны и стремления компаний снизить все свои издержки. Однако с их помощью можно анализировать последствия реализации различных стратегий, планировать динамику рынка и бизнес-среды, тем самым генерируя различные сценарии развития. При выборе данного метода следует принимать во внимание, что необходимо будет прогнозировать значения объясняющих факторов. С некоторыми из них (например, мода) могут возникнуть большие проблемы .

В целом применение эконометрических моделей будет эффективно, если существует сильная причинно-следственная зависимость между изучаемой величиной (например, продажи) и набором факторов, а также в том случае, когда форма зависимости известна и ее можно оценить.

Выбор метода для построения прогноза в каждой конкретной ситуации - это сложный процесс. Как правило, у менеджера всегда есть возможность выбора из нескольких альтернатив. Обычно на практике специалисты используют для подготовки кратко- и среднесрочных прогнозов методы, основанные на суждениях, а из количественных методов наиболее востребованным является метод скользящей средней.

• Фатхутдинов Р. Л. Стратегический маркетинг: учебник. М. : ЗАО «Бизнес-школа“Интел-Синтез”», 2000. С. 198-200.
• Сводный прогноз службы продаж. Прогноз объема продаж составляютспециалисты отдела службы продаж. Достоинство данного метода заключается в том, что специалисты отдела продаж находятся в тесном контактес продавцами, которые отлично знают своих потребителей, спецификуих поведения, объемы закупок продукта. На основе данных оценок частоустанавливаются квоты продаж товара. Однако, как показывает практика,иногда их размер бывает несколько занижен продавцами.
• Методы, ориентированные на потребителя. Среди них выделяютдва основных - тестирование рынка и обзоры состояния рынка. Тестирование рынка. Сущность данного подхода заключается в проведении первичных маркетинговых исследований рынка. Для сбора информации но исследуемому рынку продукта специалисты часто прибегаютк проведению фокус-групп и опросам потребителей в местах продажипродукта. Напомним, что обычно под фокус-группой понимается группареспондентов, включающая от восьми до десяти потенциальных потребителей, собранных вместе для обсуждения темы, в которой каждый из нихв той или иной степени заинтересован. Процесс обсуждения идет по заранее разработанному сценарию под руководством ведущего - модератора.Обсуждение может длиться до двух часов, хотя иногда возникает необходимость работать и дольше. Дискуссии в фокус-группах относятся к методам качественного анализа, так как полученные данные нельзя (в статистическом смысле) назвать репрезентативными для этой конкретной группынаселения. Обзоры состояния рынка. Сущность данного метода заключаетсяв исследовании рынка и опросе потенциальных потребителей продуктаотносительно степени их готовности приобрести анализируемый товар.Обычно потенциального потребителя просят оценить степень готовностикупить определенный товар по 10-балльной шкале, где 10 баллов соответствует твердому намерению респондента купить данный товар. Затем полученные результаты относительно намерения совершить покупку переносятна общую численность населения в стране. Учитывая склонность потребителей в реальной жизни переоценивать вероятность покупки продукта,менеджеры при составлении прогноза объема продаж часто используютподход «но максимуму», т.е. подсчитывают только количество максимальных оценок (10 баллов).
• Методы экстраполяции продаж (методы временного ряда). Они основываются на имеющихся данных относительно объемов продаж за пре-
• 2 URL: http://www.ekonomika-st.ru
• Там же.
• URL: http://www.ekonomika-st.ru