Объективные и субъективные методы планирования сбыта. Прогнозирование продаж: точный расчет или гадание на кофейной гуще

Под определением «прогнозирование объемов продаж» принято понимать возможные пути и результаты дальнейшего развития организации, а также проведение возможной оценки ряда показателей с целью выявления прибыльности или убыточности предприятия.

Облачная CRM система с функцией прогнозирования продаж.
Выработайте оптимальную схему дальнейшего развития на основе анализа!

Как правило, прогнозирование ведется на несколько временных периодов, как ближайшее будущее, так и на последующие этапы существования компании. Далее предлагается рассмотреть все ключевые особенности прогнозирования экономической деятельности организации с указанием последовательности этапов и действий, необходимых для реализации данного процесса.

Как правильно прогнозировать продажи

Можно привести несколько важных советов, от выполнения которых зависит, сможет ли организация вести качественное и практичное прогнозирование продаж:

• Прогнозировать продажи на каждый месяц в отдельности и на год в целом. Прогноз также может быть составлен и на несколько лет вперед для долгосрочного планирования работы предприятия и последующего его развития.
• Использование для определения показателей продаж результатов предыдущих периодов. Это позволяет составить объективный прогноз, основанный на конкретных данных по деятельности организации. При анализе работы компании следует также учитывать возможность сезонных колебаний объемов продаж. Читайте также Формулы расчета объема продаж >>
• Если компания занимается, к примеру, туристическим бизнесом, следовательно, в зависимости от сезона, показатели работы также будут отличаться. В этом случае требуется составлять отдельный прогноз на квартал, в зависимости от предыдущих периодов.
• Обязательная корректировка прогнозирования экономической деятельности в связи с новыми обстоятельствами. В ходе функционирования компании могут возникать различные изменения, как на самом рынке, так и внутри организации. Данные изменения могут быть связаны с развитием и расширением компании, открытием новых филиалов и представительств. Учитывается также и наработка клиентской базы, увеличение которой в значительной степени скажется и на последующей прибыли, что, в частности, обязательно должно быть отражено в прогнозе.
• Проверка соответствия данных ценовой политике рынка. Данное сравнение требуется проводить регулярно, для чего предварительно проводится обязательное исследование рынка на предмет изменений и корректировки цен на товары или оказываемые услуги.
• Использование автоматизированной системы, посредством которой возможно осуществлять прогнозирование, как отдельных направлений деятельности, так и всей компании в целом. При этом использование специализированных программных компонентов позволяет в полной мере реализовать все необходимые мероприятия для получения наиболее точного и реального прогноза.

Методы прогнозирования объемов продаж

В настоящее время при составлении прогноза объемов продаж принято руководствоваться различными методиками, которые так или иначе позволяют получить точный и полный набор данных.

Все методы можно подразделить на три основные группы:

• метод использования полученных экспертных оценок
• метод анализа и последующего прогнозирования временных интервалов
• группа причинно-следственных выводов и решений.

Первая группа методов предусматривает проведение предварительного анализа рынка. В частности проводится анализ текущего состояния рынка, отношений на нем, возможных перспектив развития и многого другого. Использовать данную группу методов актуально в том случае, когда невозможно спрогнозировать последующее развитие организации, основываясь на определенных данных, в частности, на имеющихся числовых показателях. Однако метод является хоть и достаточно актуальным, все же он не позволяет составить точный прогноз и нуждается во внесении соответствующих корректировок.

Вторая группа методов подразумевает создание двух независимых друг от друга моделей, состоящих в свою очередь из таких компонентов, как прогноз случайностей и детерминации. При расчете значения детерминации проблем не возникнет в том случае, если направление деятельности было выбрано и осмыслено. Сложность может возникнуть только лишь в случае определения компонента случайности. Связано это опять же с невозможностью точного определения вероятности воздействия на работу организации случайных факторов. На основании сравнения двух компонентов возможно вывести общие тенденции по дальнейшему развитию организации.

Третья группа методов позволяет получить данные, основываясь на поведении одного из показателей экономической деятельности организации. Посредством использования данного метода можно составить своеобразную модель поведения объекта в будущем. Единственной проблемой, которую предстоит решить при проведении подобного анализа, является поиск и анализ различных групп факторов, так или иначе влияющих на дальнейшую работу компании. В данном случае решение не может быть обнаружено простым статистическим путем и должно быть непременно проработано.

Любой из методов прогнозирования является практичным и актуальным, позволяет получить точный конкретный результат и поэтому станет отличным выбором при составлении плана деятельности любой организации.

Пример прогнозирования экономической деятельности организации

В качестве примера хотелось бы привести последовательность определенных действий, направленных на получение в дальнейшем точного и структурированного прогноза деятельности той или иной организации.

Выглядит процесс следующим образом:

• Формулировка и детализация проблем в работе предприятия.
• Сбор и систематизация необходимой для анализа информации, последующий выбор оптимального метода прогнозирования.
• Применение выбранного метода на практике и получение данных.
• Проведение сравнительного анализа планируемого и реального результатов.

Использование автоматизированной системы Класс365 для прогнозирования продаж

Как правило, с целью обеспечения наиболее реалистичного и точного прогнозирования принято использовать различные автоматизированные программные комплексы, к примеру, CRM-системы.

Работа в онлайн-программе Класс365 не потребует много времени и сил, но при этом непременно позволит получить детальный структурированный прогноз продаж и выработать оптимальную схему дальнейшего развития экономической деятельности организации.

Работая с автоматизированной системой Класс365 вы избавляете себя от рутинной работы сбора данных, создания отчетности. Выберите необходимый период и система автоматически сгенерирует отчет по вашему запросу, не допустив при этом не единой ошибки. Опираясь на такую достоверную информацию, вы без труда сможете составить реальный прогноз продаж на предстоящий период.

Программа позволяет автоматизировать все основные процессы вашего бизнеса: финансовый и торговый учет, работу со складом, интернет-магазином, взаимодействие с клиентами.

Онлайн-программа не потребует длительного периода внедрения и затрат, а доступ к ней возможен из любой точки, где есть выход в Интернет. Вам не нужно будет обучать сотрудников, так как они смогут самостоятельно освоить программу не более чем за 15 минут! Словом, вы не теряете ничего, получая мощный инструмент управления и развития бизнеса!

Начните работу с онлайн-программой прямо сейчас абсолютно бесплатно и оцените все приемущества автоматизированного подхода к прогнозированию продаж!

на тему
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ

Выполнила Студентк а группы 5120-1 IV- го курса

факультета экономического

Малеева Светлана Викторовна

Приняла Научный руководитель доцент кафедры
экономической кибернетики

Максишко Наталья Константиновна

/Ф.И.О., учёная степень и звание /

Регистрационный номер_________

Дата_________

Подпись _________

Курсова робота: 31 страниц, 5 таблицы, 3 рисунка, 10 источников.

Объект исследования – методы прогнозирования объемов продаж.

Цель данной работы – изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж, наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов, на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Метод исследования – описательный, сравнительный.

В ходе выполнения данной работы были рассмотрены основные методы прогнозирования объемов продаж, их классификация, этапы проведения и анализа.

ПРОГНОЗ, ТРЕНД, ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ, СЕЗОННЫЕ КОЛЕБАНИЯ, КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, ВЕДУЩИЕ ИНДИКАТОРЫ.

ВВЕДЕНИЕ............................................................................................................ 3

1 КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ........ 3

2 МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК............................................................. 3

3 АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ..................................................................... 3

4 СЕЗОННЫЕ КОЛЕБАНИЯ.............................................................................. 3

5 ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ..................................................................... 3

6 КАЗУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ...................................... 3

ВЫВОДЫ............................................................................................................... 3

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ............................................... 3

Процесс управления предприятием представляет собой непрерывную разработку управленческих решений и применение их на практике. От эффективности разработки этих решений в значительной степени зависит успех дела. И прежде чем начинать какое-либо дело, необходимо определить цель своих действий. В процессе производства руководителям предприятия очень часто приходится сталкиваться с критическими проблемами, и от того, на сколько оптимально принятое решение, будет зависеть конечный финансовый результат деятельности предприятия.

Потребность в решении возникает только при наличии проблемы, которая в общем, виде характеризуется двумя состояниями – заданным (желаемым) и фактическим (прогнозируемым), и именно прогнозирование будет отправной точкой в процессе принятия управленческого решения. Рассогласование между этими состояниями предопределяет необходимость выработки – управленческого решения и контроля за его реализацией.

Цель данной работы - изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж , наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов , на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Чтобы прогнозирование было наиболее эффективным, цели должны быть конкретными и измеримыми. То есть для каждой цели должны существовать критерии, которые позволили бы оценить степень достижения цели. Без этих критериев не возможна реализация одной из основных функций управления – контроля. Исходя из этого, можно сделать вывод, что цель, степень достижения которой можно количественно измерить, будет всегда лучше цели, сформулированной лишь словесно (вербально).

Прогнозирование – это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем. Так как каждое решение – это проекция в будущее, а будущее – содержит элемент неопределенности, то важно правильно определить степень рисков, с которыми сопряжена реализация принятых решений.

Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании . В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:

Методы экспертных оценок;

Методы анализа и прогнозирования временных рядов;

Казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию – построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса.

Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.

Рассмотрим подробнее сущность некоторых методов прогнозирования объема продаж, возможности их использования в маркетинговом анализе, а также необходимые исходные данные и временные ограничения.

Прогнозы объема продаж с помощью экспертов могут быть получены в одной из трех форм:

1) точечного прогноза;

2) интервального прогноза;

3) прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема продаж – это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации. Как правило, заранее предполагается, что точечный прогноз может быть ошибочным, но методикой не предусмотрен расчет ошибки прогноза или вероятности точного прогноза. Поэтому на практике чаще применяются два других метода прогнозирования: интервальный и вероятностный.

Интервальный прогноз объема продаж предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Примером является утверждение типа: “В предстоящем году объем продаж составит от 11 до 12,4 млн. грн.”.

Прогноз распределения вероятностей связан с определением вероятности попадания фактического значения показателя в одну из нескольких групп с установленными интервалами. Примером может служить прогноз типа:

Хотя при составлении прогноза существует определенная вероятность, что фактический объем продаж не попадет в указанный интервал, но прогнозисты верят, что она настолько мала, что может игнорироваться при планировании.

Интервалы, учитывающие низкий, средний и высокий уровень продаж, иногда называют пессимистичными, наиболее вероятными и оптимистическими. Конечно, распределение вероятностей может быть представлено большим количеством групп, но наиболее часто используются три указанных группы интервалов.

Прогнозирование продаж: точный расчет или гадание на кофейной гуще? Когда мы строили систему в компании-девелопере Урбан Групп, коммерческий директор, Дмитрий Усманов, задал вопрос, — подпишемся ли мы под конкретной цифрой. Мы назвали цифру, дату и время.

Через три недели в 12.15 мы сидели в кафе и наблюдали за графиком поступлений. В 12.00 разносятся приходы за последний день. Точность прогноза составила 99,7%.

Самый частый вопрос, который задают нам клиенты: «Как вы можете так точно рассчитать будущий объем продаж?».

Все дело в кофе) Нет, не в том, по которому можно узнать судьбу вашего бизнеса, а в том, которое мы выпиваем, пока решаем задачу прогнозирования для каждого конкретного предприятия.

Не стоит путать прогнозы объема продаж, основанные на детальных расчетах, с ненаучной ворожбой. Давайте рассмотрим, как составить максимально точный прогноз продаж и какие задачи он решает.

Для чего нужен прогноз продаж?

1. Постановка целей . Полученная по годовому прогнозу цифра – то, к чему компания должна прийти на следующий год, тот план, который необходимо выполнить. Это часть бизнес-плана для предприятия и реальная, четко просчитанная цель для отдела продаж, от которой можно отталкиваться при начислении премий и бонусов. Очень часто цель ставится из желаний, а не из реальных возможностей.
Поэтому перед тем как поставить цель необходимо сначала сделать прогноз, а потом устанавливать цель. Если цель выше прогноза, то нужно понимать за счет каких изменений цель будет выполнена.

2. Формирование необходимой базы трудовых и производственных ресурсов. Исходя из прогнозного количества клиентов и объема продаж. Задача: запланировать закупки и определить будущие потребности компании в оборудовании и персонале.

3. Управление складскими запасами . В каждый момент времени в распоряжении производства будет находиться складской остаток, достаточный для выполнения задач на определенном этапе. Никакого дефицита или избытка материалов на складе – только рациональное расходование средств!

4. Повышение мобильности бизнеса . На прогнозном графике (или в таблице) можно заблаговременно увидеть моменты возможного проседания объема продаж (например, из-за сезонности продукта) и предпринять меры для корректировки ситуации еще до окончания периода. Кроме того, повышаются шансы мгновенно отследить незапланированный спад продаж, оперативно выявить причины снижения показателей и своевременно исправить ситуацию.

5. Контроль и оптимизация расходов . Прогнозирование покажет, какие затраты в целом понесет компания на производство и реализацию продукции. А значит, можно разработать бюджет и заблаговременно определить, какие издержки подлежат сокращению в случае неисполнения прогноза по увеличению объема продаж.

Просто заполните форму, и наши эксперты ответят на любые ваши вопросы Повышаем продажи c гарантией Вы владелец/собственник бизнеса? да нет

Методы прогнозирования и как они работают

Существует 3 основных группы методов:

1. Метод экспертных оценок . Базой для них является субъективная оценка определенной группы экспертов, которые имеют свое видение текущей ситуации и перспектив развития. В роли внутренних экспертов выступают руководители компаний и топ-менеджеры. Внешними экспертами могут быть привлеченные консультанты и финансовые аналитики.

Эту методику выбирают при отсутствии большого количества статистических данных, например, когда компания выводит на рынок новый товар или услугу. Эксперты оценивают проблему, основываясь на интуиции и логике. Обобщенное мнение специалистов и становится прогнозом. Метод очень сильно зависит от опыта эксперта в отрасли. Иногда это лучший способ прогнозирования. И тут нет ничего общего с гаданием. Интуиция это вычисления нашего мозга, которые человек не может отследить. Главное уметь очистить интуицию от предрассудков.

Пример.

«Мозговой штурм» – коллективный метод экспертной оценки, в котором принимают участие начальники отделов продаж, маркетинга, производства и логистики. Каждый по очереди озвучивает факторы, которые могут положительно или отрицательно повлиять на будущие продажи. Прогноз формируется по сводному перечню выдвинутых идей.

Но нужно учитывать что каждый из участников будет иметь свои интересы. Продажникам нужно занизить план, чтобы потом геройски его выполнить. Маркетологам завысить чтобы показать перспективы рынка. Производству сократить ассортимент до 1 единицы и сформировать ровный график, логистике не нужны пики и спады.

2. Методы анализа и прогнозирования временных рядов . Оптимальный вариант для предприятия, накопившего базу данных по продажам за несколько лет. Для упрощенного прогнозирования можно воспользоваться стандартной программой Excel. В ней составляется таблица с ежемесячным объемом продаж в каждом году, и на основе этой таблицы выстраивается график.

График показывает основной тренд (повышение или снижение объемов продаж), а также сезонные колебания. Остается экстраполировать кривую на месяц, на год или любой другой период времени. Можно расширить этот метод следующим пунктом.

3. Казуальные (причинно-следственные) методы. Они учитывают зависимость уровня продаж от одной или нескольких переменных. Для построения адекватной модели необходимо знать независимые факторы, которые влияют на спрос.
Что это за факторы? Доходы населения, цены конкурентов, эффективность рекламы, объемы производства смежных областей – то есть все, что определяет поведение потребителей.

Пример.

Компания реализует сантехнику. Первый фактор – объемы строительства в регионе. Они в прошлом году снизились на 15%, объемы продаж сантехники упали на 10%. В следующем году кризис в строительной сфере продолжится, значит, упадут и продажи унитазов, раковин и ванн. Второй фактор – реклама. Как показал опыт сантехнической компании в прошлые периоды, увеличение расходов на рекламу на 10% увеличивает продажи на 20%. И так далее по каждому фактору влияния.

Итоговый показатель рассчитывается с помощью многофакторного уравнения, в котором каждая переменная протестирована и выверен ее уровень значимости.

Выбор метода зависит от того, какие исходные данные есть в наличии. Самое эффективное решение – сочетание нескольких методов.

Следует учитывать, что прогнозирование величины продаж лучше работает в краткосрочном периоде, и не из-за каких-то особенностей расчета, а потому что на уровне бизнеса практически невозможно предсказать изменение внешних политических и экономических условий. Вспомните, кто был готов к кризису 2008? А к санкциям из-за ситуации на Украине?

Как рассчитать прогноз продаж – чек-лист для бизнеса

Посмотрите, какой алгоритм прогнозирования используем мы, перед тем как гарантировать своим клиентам увеличение объема продаж на 20-200%:

• Анализируем результаты деятельности предприятия за предыдущий период . Берем ежемесячные или еженедельные данные за три предыдущих года. Для нового товара, у которого отсутствует история продаж, используем методы экспертной оценки – основываемся на опыте наших специалистов, работавших с аналогичным бизнесом, опрашиваем внешних экспертов и изучаем конкурентов.

На этом же этапе исходя из предоставленных сведений мы определяем эластичность спроса, чтобы понять, насколько сильно объем продаж зависит от повышения/понижения цены, если они были за эти периоды Каждый экстремум на графике наход объяснение путем анализа страктуры оборота. Какие клиенты купили больше или меньше, почему, что повлияло. В 99 % случаев ответы находятся без особых усилий.

• Определяем тренд рынка . Прогнозировать увеличение продаж продукции можно только в том случае, если общий тренд рынка является растущим или хотя бы стабильным. Увидеть текущие тенденции можно в ЯндексВордстате – мы набираем запрос, соответствующий продукту клиента, и изучаем график.

Если кривая спроса неуклонно снижается и нет никаких данных о скором окончании кризиса в этой отрасли, на рост продаж рассчитывать не стоит. однако можно попытаться удержаться на текущем уровне., кризис вечным не бывает. И если вы сохраните за собой долю рынка, в момент подъема у вас будет лучший старт, чем у конкурентов.

• Учитываем сезонность предлагаемого товара/услуги . Если есть сведения по прошлым продажам – отлично! Если нет, есть простой способ выяснить наличие или отсутствие сезонных колебаний – воспользоваться все тем же графиком по динамике запросов.

Посмотрите, как четко видны сезонные колебания по запросу «кровельные материалы»: летние пики и зимние провалы. Для товаров и услуг, спрос на которые отличается ярко выраженной сезонностью, нужно рассчитать коэффициент сезонности по каждому плановому периоду.

Пример.

Компания продает мягкую кровлю в рулонах. В апреле прошлого года было реализовано 100 рулонов, а уже в июне – 176 рулонов. В апреле этого года компания реализовала 124 рулона, сколько рулонов будет продано в июне? Простая задачка для начальной школы решается в одно действие: 176/100*124=218 рулонов (где 176/100=1,76 – коэффициент сезонности). Аналогично можно сделать расчет коэффициента в целом по рынку.

• Оцениваем актуальное УТП. Например при продаже квартиры мы оцениваем УТП компании по 32 параметрам, каждой характеристике присваиваем вес и четко понимаем силу нашего предложения. Качество уникального торгового предложения серьезно влияет на конверсию. После конкурентного анализа мы можем сказать, какой будет конверсия на сайте для конкретного бизнеса – 2% или все 10%. Если доработать откровенно слабое УТП и четко прописать его в рекламных объявлениях, можно в разы увеличить количество обращений

• Тестируем эффективность рекламы по каждому каналу продаж . Для офлайн-магазинов можно запустить тестовую рекламную кампанию в газетах, на телевизионных каналах региона. Для интернет-магазинов – размещаем таргетированную рекламу в соцсетях или контекстные объявления в Яндекс.Директ (GoogleAdwords). Каждому рекламному каналу присваиваем свой номер телефона или любой другой маркер, позволяющий определить, что именно сработало.

Пример.

Компания реализует металлические двери в двух магазинах в своем городе и интернет-магазине с доставкой по области. Реклама в газетах представляет собой купон с 5% скидкой, который нужно предъявить при обращении. В контекстной рекламе размещаем телефон и отслеживаем количество поступивших по нему звонков. Одна реклама увеличила количество клиентов на 10%, а вторая не сработала? Используем эту информацию для планирования и прогнозирования.

• Анализируем клиентскую базу по физическим и юридическим лицам, среднему чеку, регулярности закупок. Берем статистику по уже завершенным сделкам, вычисляем средний чек для каждой группы клиентов. Мы уже выяснили, сколько новых покупателей принесет нам реклама. Умножаем их количество на средний чек и получаем прогнозный объем продаж.

В расчете будущих объемов продаж для сегмента B2B есть свои особенности. Как правило, это не разовые клиенты, а постоянные деловые партнеры, которые будут покупать товары в течение всего года. Соответственно, кроме среднего чека нужно определить периодичность поставок. Потенциал можно оценить по базам 2gis.ru.

• Проверяем, как работают менеджеры по продажам . Прослушиваем, как менеджеры работают с обращениями. Если по итогам общения с потенциальным клиентом менеджер не смог довести его до заказа, нужно составить эффективные скрипты телефонных разговоров и провести обучение персонала. В результате, из 10 обращений до покупки дойдетне 1 клиент, а, 3.

Когда мы составляем прогноз роста продаж, мы используем именно этот чек-лист, дополняя или видоизменяя его в зависимости от вида бизнеса. Как видите, в нем встречаются элементы всех трех методик. По каждой гипотезе дается оценка, но их совокупность обеспечивает высокую точность прогноза.

Мы можем гарантировать максимально точное прогнозирование при условии, что клиент сначала предоставляет нам как можно большее количество исходных данных, а потом четко реализуются все внедрения. Мы проведем аудит любого бизнеса и точно определим объем на который способен Ваш бизнес и не обижайтесь если он будет в несколько раз Ваше текущего

Прогнозирование - важная часть процесса управления. Без него невозможно разрабатывать ни тактические, ни стратегические планы развития предприятия. Как для торгового, так и для производственного предприятия важно предсказания продаж товаров на следующий период. От этого будет зависеть объем и создаваемых запасов, и аккумулированных для этого денежных средств.

Теме прогнозирования уделяют внимание многие ученых и практиков. Необходимо отметить среди них Ю.И. Рыжикова , который, собственно, создавал в то время еще советскую школу теории запасов. Ученому удалось системно и последовательно изложить базовые теоретические положения теории очередей, дать практические рекомендации по оптимизации сложных систем сбыта, уменьшение времени обслуживания, ликвидации избыточных запасов. Это очень мощное научное исследование. Впрочем для ознакомления с методами прогнозирования на уровне первичного представления целесообразно будет воспользоваться базовыми положениями (методологии прогнозирования) и некоторой литературой по этому вопросу .

Под методологией прогнозирования понимают отрасль знаний о методах, способах и системы прогнозирования, а именно:

Метод прогнозирования - способ исследования объекта, направленный на разработку прогноза;

Методика прогнозирования - совокупность одного или нескольких методов прогнозирования;

Система прогнозирования - упорядоченная совокупность методик прогнозирования и средств их реализации.

Известно, что теория прогнозирования включает: анализ объекта прогнозирования; методы прогнозирования (математические - формализованные, экспертные - интуитивные) системы прогнозирования.

В работе по теории прогнозирования при анализе объектов применяют классификацию прогнозов, при этом в качестве основных признаков выступают: масштабность - количество главных переменных для описания объекта; сложность - характеризует степень взаимосвязи переменных детерминированность или стохастичность переменных информационная обеспеченность периода ретроспекции. Одной из главных классификационных признаков также период прогноза. Исходя из этого, большинство авторов определяет три вида прогнозов: краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. Как отмечалось ранее, временные интервалы прогнозов зависят от природы объекта (мы уже приводили пример выше - по выбору периода для проведения АВС-ХУZ-анализа).

По двум группам методов прогнозирования, то эвристические методы базируются на интуитивных оценках, которые формулируются экспертами (менеджерами соответствующих направлений). Среди эвристических: индивидуальные - метод интервью, генерации идей; коллективные - метод простого ранжирования, метод весовых коэффициентов, метод последовательных сравнений, метод парных сравнений; комбинированные - метод "Дельфи" и его модификации.

Среди математических методов различают три группы: симплексные (простые) методы экстраполяции по временным рядами - метод наименьших квадратов, экспоненциальное сглаживание и тому подобное; статистические методы - корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ и др; комбинированные методы - синтез различных вариантов прогнозов.

Метод " наивного " прогноза основывается на условии, что продажи в следующем периоде будут равны продажам предыдущего периода.

Например, если продажи за январь составили 100 единиц, то, соответственно, прогноз продаж на февраль составит также 100 единиц. Или если продажи сегодня составляли 50 единиц, то прогноз продаж на завтра будет также 50 единиц. Чаще всего такой метод применяют магазины хлебобулочных изделий и работающих с товарами (запасами) устойчивого спроса - то есть X категории.

К достоинствам этого метода можно отнести моментальную реакцию на изменения спроса, но только при условии наличия тренда. К недостаткам - значительное чувствительность к случайным колебаниям. Среди оговорок необходимо назвать чрезвычайную чувствительность этого метода.

метод прогнозирования	Наличие тренда	наличие сезонности	Требования к минимальному количеству данных		прогноз возможен
			несезонные	сезонные	На один шаг		На несколько шагов
экспертный	не обязательно	не обязательно
экспоненциальное сглаживания (Простое)
арифметическое сглаживания
метод Хольта
Метод экспоненциальных средних (метод Брауна)
экстраполяция
метод Винтерса
Комбинированный прогноз (оценка среднего значения)
Комбинированный прогноз (оценка среднего значения и отклонения)

* Прогноз на несколько шагов возможен при соблюдении соотношения длины передпрогнозного периода и периода прогнозирования 3: 1.

** Т - периодичность сезонности.

*** Прогноз на один период, вмещающий сезонность (например, на 1 год ежеквартально).

**** "-" - Метод не применим для учета сезонности.

Дело в том, что основывать прогноз на двух точках не всегда правильно. Представим себе ситуацию, когда в определенной точке сбыта товар был распродан лишь благодаря посещению экскурсионной группой определенного памятника архитектуры, расположенного рядом. Прогноз заказ на следующий период - сутки или месяц - с учетом такого разового пикового всплеска неправильно. Поэтому его необходимо применять только при наличии устойчивого тренда при условии исключения разовых пиковых всплесков потребительской активности.

Арифметическое сглаживания (метод долгосрочной средней) предусматривает, что продажи в следующем периоде будут равняться средней арифметической продаж за все предыдущие периоды.

Например, продажи за 2011 г.. Составляли 10000 единиц. Тогда прогнозное значение на январь 2012 составит: 10000: 12 = 834 единицы. Реальные продажи за январь составили 500 единиц. Тогда прогнозное значение на февраль 2012 будет: (10000 + 500) :(12 + 1) = 808 единиц. И так далее, каждый раз добавляя новое значение реальных продаж к прежним значениям и деля полученную сумму на количество всех периодов.

К достоинствам метода можно отнести сглаживания случайных колебаний. Этот метод просто не видит их, поскольку влечет всю статистику предыдущих периодов. Собственно это и недостатком, поскольку метод таким образом не отражает изменения в тенденциях, всегда реагирует с задержанием на существенные колебания спроса. Но, если точка сбыта товара имеет свободные складские площади и договор с поставщиком составлен так, что по завершении периода продажи все расходы по реверсной логистикой (то есть расходы на отзыв непроданных товаров из точек) возложена на поставщика, то точка сбыта таким образом имеет 100- процентную защиту от колебаний спроса и несет умеренные расходы на содержание.

Метод скользящей средней (метод Хольта - Винтерса) является усовершенствованным методом экспоненциального сглаживания временного ряда. Экспоненциальное сглаживание обеспечивает наглядное представление о тренде и позволяет делать краткосрочные прогнозы, а при попытке распространить прогноз на больший период показывает абсолютно бессмысленные значения: создается впечатление, что развитие процесса в сторону увеличения или уменьшения совсем прекратился. Более совершенным является метод Хольта - Винтерса, успешно справляется и со среднесрочными и долгосрочным прогнозам, поскольку он способен проявлять микротренды (тренды, связанные с короткими периодами) в моменты времени, непосредственно предшествующих прогнозным, и экстраполировать эти тренды на будущее. И хотя возможна только линейная экстраполяция в будущее, в большинстве реальных ситуаций ее оказывается достаточно.

Итак, метод основывается на условии, что продажи в следующем периоде будут равняться средней арифметической от объема продаж за предыдущие n-периода. Главное - выбирать оптимальное значение количества предыдущих периодов для получения корректных прогнозов. Вообще в зависимости от объекта исследования - конкретной позиции, товара, запаса, группы - можно выбирать 2, 5, 6, 10, 12 периодов. Пример расчета приведен в табл. 4.10.

Таблица 4.10.

Пример расчета прогнозного значения методом скользящей средней (период - с месяца)

Таблица 4.11.

Прогнозирование продаж товаров сезонного спроса

Источник : Бузукова ЭЛ. Закупки и поставщики. Курс управления ассортиментом в рознице / Е.А. Бузукова; под ред. С. Сысоевой. СПб. : Питер, 2009. - 432 с. : Ил. - (Розничная торговля).

Как видим, этот метод является компромиссным между предыдущими двумя. Он достаточно гибкий и реагирует на резкие изменения в продажах достаточно быстро, однако не мгновенно.

Метод экспоненциальной средней взвешенной схож с предыдущим, но с применением определенных значений коэффициента (ИС), который принимает значения от 0 до 1. В случае, когда речь идет о запасах (товары) с постоянным плавным трендом, то значение этого коэффициента равно 0,1 -0,2. Для запасов, имеющих слишком сильные колебания, и £ = 0,5 и выше. Приведем пример . Пусть спрос на продукцию в точке сбыта на продукцию А является постоянным. Итак, К = 0,2. За январь было реализовано 300 единиц товара, прогноз по ним был на уровне 290 единиц. Таким образом, прогноз заказ товара будет на уровне 0,2 300 + (1 - 0,2) 290 = 292 единицы.

К преимуществам метода относят то, что он базируется на предыдущих, ближайших к отчетного периода данных, гибко реагирует на изменения. К недостаткам относится то, что все данные всех периодов имеют одинаковый вес.

Это облегченные для восприятия основные подходы, на которых базируются определенные методы прогнозирования. Для прогнозирования продаж товаров сезонного спроса на практике используют другой подход, основанный на коэффициенте тенденции. Этот коэффициент показывает, насколько изменились продажи по сравнению с предыдущими годами. Но в целом за год, как было показано в предыдущих примерах, а только по определенному периодом - высоким сезонным всплеском продаж. Итак, для прогнозирования продаж товаров сезонного спроса необходимо сравнивать аналогичные периоды прошлых лет и корректировать полученные данные с учетом экспертных оценок. Сравнение периодов необходимо для учета изменения в тенденциях - фиксации роста или уменьшения спроса по сравнению с аналогичными периодами прошлых лет (табл. 4.11). Сделать это помогает коэффициент тенденции (КД:

где Х1 - данные за отчетный период;

Х2 - данные за предыдущий период.

Для определения прогноза на июнь 2011 необходимо определить изменения по годам. Рост потребления за период март

Июнь 2009 составил: 26 единиц (3 + 5 + 18), за 2010

31 единица, за 2011г. - 41 единица:

Тенденция увеличения продаж в последние годы не изменилась - продажи имеют устойчивый тренд роста. Применив Кт до отчетного периода, получим прогнозное значение продаж на июнь 2011 г.: 60 + 32% = 79 единиц.

Бытует мнение, что такие расчеты всего удовлетворяют разработку прогнозов для групп С Z , BZ . Считается также, что для товаров, имеющих значительные продажи, такой подход - корректировка на аналогичные периоды прошлых лет - достаточно достоверным.

В бизнес-практике иногда применяют подход " коэффициентов ", который, собственно, также основывается на данных о продажах за предыдущий год. Сущность его заключается в том, что среди всех периодов продаж за год находят наименьшее значение, которому задают коэффициент, равный 1,0. Все остальные периоды получают собственные значения коэффициентов, отталкиваясь от 1,0. Например: известно месячные значения продаж товаров за 2012 г.., И установлены соответствующие коэффициенты (для февраля = 300 200 = 1,5 и т. Д.):

сентябрь

Итак, план продаж на следующий год будет корректироваться с учетом коэффициенты и может составлять по месяцам следующие данные (в зависимости от продаж за январь):

август 1000

сентябрь 625

октябрь 812,5

ноябрь 1125

декабрь 1875

Этот подход достаточно легкий для понимания, благодаря чему его

собственно, и используют в основном для формирования планов продаж на следующий год, но несколько несовершенен.

Правило полтора ("Правило 1,5") чаще всего используют в розничной торговле торговые агенты или если предприятие начинает работать с новым товаром, за которым нет никакой статистики продаж. Для того чтобы определить объем заказа на следующий период (день, неделя, месяц), необходимо соблюдать шага 1,5. Например, первая поставка была в количестве 33 единиц. Продажи за неделю составили 25 единиц, соответственно остаток - 8 единиц. За "Правилом 1,5", следующий объем поставок должен быть: 251,5-8 = 29,5 "30 единиц. Это можно записать в виде следующей формулы:

где замнут - новый объем заказа, шт.;

СПП - остатки на начало отчетного периода, шт.;

Постп - поставка в отчетном периоде, шт.;

ЗКП - остатки на конец отчетного периода, шт.

Логика, заложенная в это правило, проста: целью любого коммерческого предприятия является увеличение (!) Дохода, а не его постоянство. Таким образом, предприятие постоянно закладывает рост продаж, увеличивая его наполовину от предыдущего значения, одновременно корректируя на остаток. Такой подход позволяет достаточно динамично отслеживать продажи и корректировать остатки, не приводит ни к накоплению (затоваривание), ни к отсутствию запаса (резерва). Проиллюстрируем это примером (табл. 4.12).

Итак, первый заказ партии товара находилось на уровне 33 единицы, из них 25 было продано и 8 в остатке. Следующий заказ был сделан в объеме ЗО единиц. Представим ситуацию, что продажи составили 28 единиц и в остатке, соответственно, осталось 10 единиц. За "Правилом 1,5", объем заказа на следующий, третий период будет составлять 32 единицы (28 * 1,5 - 10). В третьем периоде с 32 заказанных единиц было продано 22 остаток равен также 20 единиц

Таблица 4.12.

Пример движения запасов при использовании Правила полтора

Остатки на начало отчетного периода, шт.	Заказ на поставку, шт.	Продажи в отчетном периоде, шт.	Остатки на конец отчетного периода, шт.
				(0 + 33-8) - 1,5-8 = 30
				(8+ 30-10) -1,5-10 = 32
				(10+ 32-20) -1,5-20 = 13
				(20 + 13-5) - 1,5-5 = 37

(10 - с предыдущего периода и еще 10 из этого). Итак, на четвертый период объем заказа должен составлять лишь 13 единиц (22 1,5 - 20) и т. Д. Соответственно, это не приведет к затоваривания, и товары, остались, будут также реализованы. Пока не будет определенной определенной динамики продаж - это довольно интересный способ определения объемов заказа и контроля за остатками. Одно только замечание: при предыдущих заказах 33, 30, 32 шт. может произойти ситуация, когда поставщик не захочет удовлетворять партию в 13 единиц, поскольку у него определен так называемый целевой размер заказа, о чем пойдет речь далее.

Вообще вопросу применения методов прогнозирования запасов в зависимости от уровня стохастичности (меры неопределенности в его поведении) посвящено много научно-практической литературы. В нашем случае можно сказать, что ни один из методов не даст 100 % правильных результатов, то есть не обеспечит прогнозируемость на 100%, что позволит свести к нулю отклонения между прогнозируемыми значениями и реальными продажами. Метод прогнозирования для каждого конкретного запаса должен избираться по критерию минимального отклонения между прогнозом и фактом (в нашем примере - реальными продажами). Соответственно, чтобы остановиться на определенном методе прогнозирования, необходимо провести расчеты по нескольким и выбрать среди них один, содержащий самые погрешности. Но обязательно делать планирования, ведь, как говорил Дуайт Эйзенхауэр, "готовясь к бою, я всегда убеждался, что планы бесполезны, но планировать необходимо!".

Бузукова ЭЛ.

1 Бузукова ЭЛ. Закупки и поставщики. Курс управления ассортиментом в рознице / Е.А. Бузукова; под ред. С. Сысоевой. - СПб.: Питер, 2009. - 432 с. : Ил. - (Розничная торговля).

Ошибка многих бизнесменов — ведение продаж вслепую. Они не делают никаких прогнозов продаж, оценивая лишь итоги отчетного периода. Такая схема напоминает американские горки: то пик, то длительное затишье.

Почему так делать не стоит?

• Если не составлять прогноз продаж, персонала падает. Нет ориентира к чему стремиться.
• Любая цифра оценивается по принципу «хоть что-то».
• Нет духа конкуренции, нет лидеров, на которых необходимо равняться.

Чтобы достигать целей, их, прежде всего, надо ставить. Чтобы увеличить выручку, нужно составить прогноз. Главное, чтобы желаемый рост был реалистичен. Практика показывает, что цифры прогноза достигаются тогда, когда запланированные показатели отличаются от реальных возможностей ваших продавцов не более чем на 30-35%.

Обратите внимание на следующие способы составления прогноза:

1. Плюс 10% от достигнутого

Этот способ знаком тем, кто изучал советскую экономику и ее методику прогнозов. Основной смысл этого метода — в прогнозировании показателей на 10-15% выше, чем было достигнуто за предыдущий отчетный период.

Этот метод хорошо работает, когда в вашей компании уже выстроена система продаж, и у каждого менеджера установлены минимально допустимые показатели эффективности.

Однако при этом методе важно установить реальные возможности ваших продавцов. Чтобы прогноз имел вызов, а не содержал показатели нижней планки допустимого.

2. Равнение на лучших

Это популярный мотиватор достижения поставленных целей. Основная суть метода заключается в том, чтобы показать, что если кто-то смог оправдать ожидания прогноза продаж, то смогут и другие.

Однако в качестве ориентира на цифры в прогнозе этот метод не всегда бывает эффективным. Как минимум, потому что в любом отделе продаж есть «локомотивы» и «кандидаты на увольнение». Поэтому, чтобы прогноз был более реальным и оправданным, нужно ориентироваться на нечто среднее между результатами этих двух категорий.

3. Смотрим на конкурентов

Делать прогноз, исходя из собственных достижений, логично, но периодически необходимо сравнивать себя с конкурентами, чтобы выйти на лидирующие позиции.

Это отличный способ делать прогноз продаж, если у вас есть доступ к информации о конкурентах. К их стратегии, бизнес-процессах, закупочных ценах, скидках, и о многом таком, о чем не пишется в коммерческих предложениях и не рассказывается на сайте.

Достать эту информацию можно разными способами. В том числе, проводя партизанские методы работы. Например, позвонить конкуренту под видом покупателя и посмотреть, как выстроена у него цепочка работы с клиентом.

4. Поощряем свои желания

Один из методов составления прогноза продаж заключается в том, что вы отталкиваетесь от ваших реальных желаний. Пусть даже это не соответствует здравому смыслу. Но вы ставите себе за цель определенные цифры и подбираете методы его реализации.

5. Ориентируемся на свою воронку продаж

Этот метод можно применять при прогнозе, если у вас есть замеры результатов всех этапов продаж. Т.е. вы знаете все цифры, которые влияют на продажи в вашем бизнесе.

Чтобы получить все необходимые показатели — проанализируйте работу своего отдел. Для составления прогноза необходимы цифры за период 2-3 месяца.

Какую информацию вы должны анализировать:

• сколько времени в среднем тратится на один холодный звонок,
• сколько времени в среднем тратится на сбор информации о потенциальном клиенте,
• сколько надо сделать звонков, чтобы по цепочке добраться до лица, решения,
• сколько встреч реально может провести в день один менеджер,
• какой процент встреч заканчивается заказом,
• количество повторных продаж,
• средний чек.

Имея на руках эти цифры, вы можете составить реалистичный прогноз.

Как декомпозировать план

Необходимо определиться с целями, которые вы ставите в прогнозах. Дальше важно декомпозировать их на задачи для каждого сотрудника.

Поэтому, составляя прогноз продаж, разбейте общее видение на конкретные направления, с которыми нужно работать для достижения результата.

Необходимо составить следующие планы:

• По новым клиентам;
• По новым продуктам;
• По увеличению доли в текущих клиентах;
• По из различных каналов;
• По оттоку клиентов;
• По невозврату дебиторской задолженности (если есть такая проблема).

Каждую цифру в плане разбейте еще по следующим направлениям:

• По регионам;
• По отделам;
• По сотрудникам;
• По месяцам/дням;
• По промежуточным показателям эффективности с учетом показателей по в воронке (текущая и новая клиентская база).

Чем точнее и детальней вы раздробите цифры в каждом плане, тем вероятней осуществление прогноза.

Пример декомпозиции

Приведем пример декомпозиции прогноза продаж до уровня ежедневных показателей для каждого сотрудника. Но прежде, чем сделать это, убедитесь, что коммерческая структура работает оптимально. Необходимо провести небольшой аудит по 4 направлениям.

Клиенты. Нужно провести сегментацию текущей базы покупателей, чтобы выявить основные целевые группы и сосредоточиться на работе с наиболее рентабельными.

Каналы. Проанализируйте конверсию каждого из них с учетом средней стоимости лида и прекратите вкладывать в то, что не приносит результата.

Сотрудники. В отделе должны остаться работать только самые лучшие кадры. Отсев произойдет автоматически, если вы внедрите 2 принципа:

• принцип «сложного оклада», в котором бонусная часть за выполнение прогноза продаж составляет не менее 50%;
• принцип «больших порогов», который регулирует выплату бонусов: не выполнил до 80% плана – не получил бонус, 80-100% — плюс 1 оклад, перевыполнил план – плюс 2 оклада.

Продукты. Избавьтесь от неликвидных и низкомаржинальных продуктов. Это предотвратит расход ресурсов.

Опираясь на оптимально настроенную систему приступайте к декомпозиции, следуя плану ниже.

1. Определите прогнозную цифру прибыли. Посмотрите на прибыль предыдущих периодов. Исключите разовые сделки. Учтите влияние маркетинга и сезонность.

2. Зная свою маржинальность, по доле прибыли вычислите выручку.

3. Разделите выручку на средний чек и получите примерное количество сделок, которые нужно заключить, чтобы достичь поставленной прибыли.

4. Используя показатель конверсии из заявки в покупателя, просчитайте количество лидов.

5. По промежуточной конверсии в воронке рассчитайте общее количество действий, которые необходимо совершить в рамках бизнес процесса. Речь идет о звонках, встречах, презентациях, повторных звонках, высланных коммерческих предложениях, выставленных счетах.

6. Как только у вас будут количественные показатели каждого этапа, разделите их на количество рабочих дней прогнозного периода (чаще всего принято говорить о месяце).

Таким образом, вы выясните что и сколько должен делать каждый продавец, чтобы в итоге весь отдел закрыл план к концу месяца. Контролируйте выполнение этих показателей на ежедневной основе.