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).

Прогноз продаж составляется на основании собранных отчетных данных о фактической реализации продуктов и услуг. Обладая полной, достоверной и системной информацией о деятельности компании, можно разработать предельно эффективную стратегию развития бизнеса.

Зачем директору нужен прогноз продаж

Необходимым элементом стратегического планирования является установление потенциального показателя продаж. После его определения прорабатывается подробный прогноз реализации. При этом необходимо понимать различия между прогнозированием и планированием.

«План» и «Прогноз продаж» – это составные части одного процесса.

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.

План – показатель, который доводится до исполнителя и подлежит выполнению в полном объеме.

Прогноз – это предположительный уровень продаж, который собственник ожидает получить от своего магазина в определенном временном интервале.

Прогнозирование всегда основано на гипотезах и желаемом видении развития бизнеса, хотя оно и базируется на конкретных фактах, оценках и результатах. Это понятие не является необоснованным желанием получения определенных выгод.

Сценарий всегда строится на фундаменте из аналитических выводов развития бизнеса, полученных ранее показателей и динамике рынка.

Простейший пример прогноза продаж будет таким: магазин реализовал в последнем периоде товар на общую сумму 1 млн руб. Если предположить, что условия рынка останутся прежними, экономическая ситуация в стране и регионе не изменится, не появится сильный конкурент, то прогнозируемый сбыт на аналогичный следующий отрезок времени будет равен показателю последнего периода.

Такой сценарий продаж на месяц обоснован конкретными данными, поэтому он становится основой плана реализации продукции для исполнителей на будущий период. Получаем текущую задачу магазина – сбыт товара на сумму не менее 1 млн руб.

Отличие планирования от прогнозирования состоит в том, что первое совершается на базе второго. Сначала составляется сценарий на конкретный временной интервал (прогноз продаж на год) на основе анализа необходимых показателей, затем полученные данные заносятся в планы и передаются менеджменту. Цели составляются для:

1. Ближайшей перспективы (месяц, квартал, год).
2. Среднесрочного планирования (один–три года).
3. Долгосрочного планирования (три–пять лет и более).

Прогноз продаж существенным образом сказывается на выборе стратегии развития. Например, прогнозирование показало, что привлечение новых покупателей в освоенных границах местности будет более прибыльным для бизнеса, нежели выход на новый рынок. При таких условиях предприниматель отложит проекты по запуску продуктов на другие торговые площадки и сфокусируется на росте объемов реализации в пределах имеющейся территории.

• Прогноз продаж в своем корне должен иметь аналитику безубыточной работы. В случае, когда прогнозные данные показывают отрицательный результат или деятельность, равную точке безубыточности, тогда анализируемая стратегия не принесет выгоды бизнесу.
• В процессе подготовки плана и сценария сбыта необходимо принимать во внимание низкие индексы в начале работы, а также уровень сезонности.
• Следует помнить, что прогноз продаж в рамках определенной стратегии не является бюджетом, а только служит основой для формирования целей.

Прогноз продаж – это инструмент, позволяющий принимать решения о сбыте продукта, об инвестировании в его продвижение. Разработка сценария выявляет потенциальную прибыльность в определенных рыночных условиях и временных границах.

Для получения желаемых результатов в бизнесе и составления предельно точных прогнозов необходимо правильно применять накопленный опыт, владеть интуицией, познаниями в области торговых отношений.

Результатом сценария продаж будет формирование документа, отражающего информацию о продуктах и их количестве, выгодных для реализации на определенной территории в конкретном временном интервале.

Единицы измерения, используемые в прогнозе, – валюта, литры, штуки и пр.

Цель прогнозирования продаж – определение трендов на заданную перспективу и формирование базы для будущего плана реализации. Действия по составлению сценария подразумевают, что за ними последует разработка бюджета, плана сбыта и достижение установленных показателей.

Прогноз объема продаж находится в прямой зависимости от маркетинговой работы организации, которая планируется к применению в конкретном периоде. Стимулирование процесса сбыта и активная рекламная деятельность определяют объемы реализации продукта и помогают составить сценарий на перспективу.

Прогноз реализации выявляет предположительный спрос на конкретный вид товара. Соответственно, при разработке данного сценария необходимо принимать во внимание работу ближайшего круга конкурентов (развитие сети магазинов), рекламную деятельность, активность в области роста продаж.

Особенности прогноза:

• Прогноз продаж – это серьезный инструмент в руках руководителя для получения нужных сведений с целью эффективного управления своей компанией. Он не помогает в работе по мотивации и повышению результативности персонала. Первоочередная задача сценария – получение данных для дальнейших расчетов финансовых потоков в организации.
• Прогноз продаж на год предельно точно отражает цифровой показатель будущей доходности бизнеса, необходимый для планирования расходной составляющей. Еще одним существенным моментом является тот факт, что составление сценария помогает в работе по контролю правильности формирования закупочных программ с учетом представления о потребностях компании в складских помещениях, оборудовании, персонале.
• Прогноз продаж позволяет топ-менеджерам организации увидеть конкретные критерии для понимания о целевых клиентах, каким потребителям необходимы особые взаимоотношения или контроль, внимание управленцев, знания какого сотрудника необходимы.

• Управление временем, или Как объявить бойкот пожирателям планов
l&g t;

На каких принципах должно базироваться составление объема продаж

Руководитель компании лично не участвует в подготовке прогноза продаж. Однако ему необходимо владеть основными аспектами этой работы ввиду особой важности данного процесса для деятельности организации.

1. Руководитель отдела продаж обязан обладать информацией по всем сделкам, планируемым к заключению, в конкретных цифрах. Предоставлять генеральному директору сведения о предполагаемой реализации без уточнения профиля клиента и суммы оборота недопустимо. Информация о величине продаж должна быть предельно конкретной.
2. Важно составлять план на период, в котором предполагается реализация.
3. Менеджеры отдела продаж конкретизируют даты получения выручки. Все сведения собирает коммерческий директор, который предоставляет их для рассмотрения руководителю компании. Задача менеджеров – определить вероятность заключения сделки.
4. Каждой вероятности присваивается конкретный коэффициент. Для внесения в прогноз продаж цена сделки умножается на индекс вероятности. Коммерческий отдел определяет коэффициенты, после чего они утверждаются руководителем компании. Выведенные индексы служат критерием для контроля отчетов, которые составляет служба сбыта.
5. Очень удобно разрабатывать прогноз продаж в Microsoft Excel. В сценарий включаются суммы оборотов по запланированным сделкам, скорректированные на коэффициент вероятности. В таблице Excel создаются страницы для каждого месяца и отдельные разделы для конкретных работников. Формулы помогают автоматически определить вероятность оплат и произвести итоговый расчет.
6. Составление прогноза продаж относится к непосредственной компетенции коммерческого директора. Он отвечает за передачу готового сценария руководителю компании, который, в свою очередь, должен предельно четко обозначить задачу для персонала службы сбыта. Функция менеджеров заключается в своевременном внесении данных в документ Excel. Кроме этого, персонал на уровне автоматизма должен фиксировать все промежуточные показатели при работе с клиентами для последующего учета этой информации в прогнозе.
7. Руководитель организации ведет контроль над деятельностью отдела продаж, используя сведения сформированного сценария. Для этого недостаточно один раз составить таблицу, изменения необходимо вносить регулярно. Если руководитель обнаружит отсутствие корректировок в определенный день, это может свидетельствовать о невыполнении своих функций коммерческим отделом.

Основные методы прогноза продаж на предприятии

Можно выделить несколько методов прогноза продаж, как самых поверхностных, базирующихся на предположениях руководителей или отчетных данных за истекшие периоды, так и самых глубоких, составленных на основе стратегических моделей.

Простые (эмпирические) методы формируются с учетом предположений топ-менеджеров, общего мнения персонала и экспериментального маркетинга.

Лидеры организации, как правило, участвуют в составлении сценария, но редко случается, что прогнозирование основывается преимущественно на предположениях руководителей. В большинстве случаев компании, ведущие торговую деятельность, используют аналитические данные из отчетов за последние периоды, а также показатели за несколько прошедших лет. Помимо этого, во внимание берутся опросы покупателей. После систематизации сведений, предоставленных персоналом, анализу подлежат результаты, полученные в определенных районах, или объемы реализации по отдельным видам продукции. Хорошие продавцы всегда знают профиль своего клиента и готовы дать оценку на перспективу.

• Оценка активов предприятия: памятка для владельца компании

Пробный маркетинг оптимален для составления прогноза продаж новых продуктов.

№1. Методы целевого прогнозирования продаж

Расчет прогноза продаж при помощи данной группы методов производится в следующем порядке:

• Определяется количество продукции, которое организация хотела бы реализовать в планируемом периоде.
• Рассчитывается показатель, который поможет достигнуть целевого результата.

Менеджмент отдела продаж и руководители организации определяют объемы продаж, после чего формируют детальные планы для реализации основного проекта.

Целевое прогнозирование – эффективный инструмент для выхода компании из сложного периода, обусловленного низким сбытом при росте конкуренции, при этом подразумевающий работу с прежней продукцией.

1 этап. Определите оптимальный объем продаж. Например, в текущем году сбыт должен составить 150 тыс. единиц товара.

Когда реализуемый продукт или его эквивалент хорошо зарекомендовал себя на рынке и стабильно продается, при формировании целевого прогноза необходимо брать во внимание такие факторы, как :

1. Количественные показатели продаж за прошлые периоды.
2. Сезонные провалы и повышения спроса на рынке.
3. Размер бюджета, выделенного на рекламные мероприятия, относительно бюджета конкурентов.
4. Наполненность рынка эквивалентной продукцией.

Принимая во внимание указанные факторы, можно определить объемы продаж товара на следующий период. В этом случае прогнозируемые показатели будут соответствовать реальным условиям и потенциалу организации.

2 этап. Определить действия, которые помогут реализовать выгодное для компании количество продукции.

Выполнить анализ всех издержек, необходимых для закупки и сбыта:

• транспортные расходы;
• для импортной продукции – расходы на таможенное оформление;
• при использовании заемных средств на закупку – суммы процентов по займам;
• издержки на продажу продукта;
• расчет суммы прибыли с единицы товара.

• какие рекламные инструменты будут наиболее эффективны;
• стоимость создания и запуска маркетинговых акций;
• какая реклама заинтересует целевого покупателя.

После сбора и систематизации всех данных составляется расчет прогноза продаж и график безубыточности. Точка и график безубыточности являются фундаментальными показателями при разработке сценария реализации продукции.

В процессе целевого прогнозирования аналитические данные безубыточности выявляют, как скоро после продажи целевого объема товара организация компенсирует издержки.

№2. Методы пошагового прогнозирования продаж

Обратной методикой является пошаговый прогноз продаж. В первую очередь расчету подлежат издержки, цена реализации и прибыль. Полученные сведения и аналитика рынка позволяют составить прогноз продаж по периодам.

1 этап. Пошаговая разработка сценария начинается с выявления:

• издержек, которые компания понесет в своей деятельности при реализации продукции;
• прибыли, которую рассчитывает получить организация;
• стоимости продукции, которую определяет рынок.

Для эффективного составления прогноза необходимо ответить на вопросы :

• Какую цену установить для продажи запланированного объема продукции?
• Какие издержки допустимы для того, чтобы реализовать целевой оборот с оптимальной прибыльностью?
• Какая должна быть разница между общей стоимостью проданного товара и понесенными расходами? Удастся ли получить желаемую маржу? Будет размер прибыли удовлетворительным?

2 этап . Проводится анализ потенциала рынка, готовность целевых потребителей покупать товар по заданной цене.

• Планирование производства - фундамент эффективной деятельности предприятия

3 этап. Экстраполяция.

Для работы по составлению пошагового прогноза предельную ценность имеют отчетные данные по выручке. С помощью этих показателей и сведений об объемах товара, реализованного в истекших периодах, можно выявить точную направленность, то есть определить, как влияют на оборот сезонные колебания рынка, в какое время отмечается рост или спад продаж. Метод экстраполяции основывается именно на анализе рыночных тенденций.

Экстраполяция – это составление прогноза на последующие периоды, аналитика издержек за прошедшее время с учетом ожидаемых тенденций. Этот метод особенно полезен в тех сферах, где изменения происходят медленно.

Отчетные данные, систематизируемые продавцами, дают четкое видение тенденций в сбыте. Детальное изучение прошедших продаж в разные промежутки времени поможет понять и транслировать этот курс на следующие периоды, просчитав, таким образом, объемы реализации на будущее. Данное прогнозирование можно считать обоснованным, если ситуация на рынке в корне не поменяется.

Составление экстраполяции будет эффективным, если получить у продавцов ответы на несколько вопросов :

• Какие сделки вы планируете заключить в следующем месяце?
• Какую динамику среди конкурентов вы ожидаете в следующем квартале?

Составление прогноза продаж методом экстраполяции обязывает учитывать экономические индикаторы. Обычно это процентные и числовые показатели:

1. Изменения банковских ставок.
2. Колебания валютного курса.
3. Предполагаемые изменения в налогообложении.

Разбивка на категории производится путем деления на группы продукции по региональному принципу (нахождение торговых представителей), по рынкам. Если ценовой показатель не применим в конкретной ситуации, например, продавец реализует несколько товаров по разной цене, то такой показатель не используется. При этом объемы и стоимость должны быть определены.

Строки бюджета «факт» и «отклонения» при формировании прогноза продаж не нужны, но они имеют высокую важность для контроля. Внимание к этим показателям помогает следить за работой по выполнению прогноза.

После сбора всех необходимых сведений нужно начинать расчеты и строить график безубыточности. График безубыточности и точка безубыточности – это критические показатели, которые являются ключевыми ориентирами в прогнозе объема продаж.

Разрабатывая пошаговый сценарий, с помощью анализа безубыточности можно выявить, способна ли организация продать то количество продукции, которое покроет издержки и принесет ощутимую прибыль.

Возможна ситуация, когда спрогнозированный объем продаж выявит низкий показатель доходности. В этом случае необходимо детальное изучение сценария и выбор одного из вариантов:

1. Повышение розничной цены на товар в возможных пределах.
2. Понижение затратной составляющей в допустимых показателях.
3. Единовременное повышение цены и уменьшение издержек.
4. Снижение размера маржи (это делается в последнюю очередь).

Мнение эксперта

Методы «куда хотим попасть» и «откуда мы идем»

Александр Дорохин ,

Для организации предпочтительно применять два метода прогноза продаж.

Первый из методов можно определить как: «куда мы хотим попасть».

Второй метод – «откуда мы идем». Каждый в своей основе имеет предположение.

Руководитель компании определяет, какому методу отдать предпочтение. Следуя первому пути, организация определяет себе масштабные цели на долгосрочный период. Такие цели всегда превосходят прогнозы персонала. Для выполнения этих задач потребуется высокая концентрация, производительность и целеустремленность.

После постановки масштабной цели компания прорабатывает варианты достижения обозначенных задач и информирует об этом персонал. При таком подходе предприятие создает последовательное движение к основному показателю. При этом достижение предельно выполнимого прогноза имеет достаточно низкий процент вероятности, потому что цель превышает имеющиеся возможности и предполагает приложение сверхусилий.

В этой ситуации у руководителя компании есть две основные задачи:

• Сформулировать и поставить перед работником задачи, определить должностные обязанности, предоставить необходимые полномочия для достижения прогнозируемого результата.
• Вести контроль над выполнением поставленных перед работником задач.

Второй метод прогнозирования характеризуется тем, что персонал отдела продаж ориентируется не на поставленные цели, а на собственные показатели в истекших периодах. «В прошлом месяце сумма продаж составила 130 тыс. руб., следовательно, в текущем месяце можно повторить этот результат. Есть вероятность, что реализация составит 135 тыс. руб.». Если обороты в текущем месяце упадут, то исполнитель подготовит прогноз продаж на месяц, ориентируясь на последние низкие показатели.

Достигать поставленных результатов следуя этому методу, достаточно просто, однако эффективность для предприятия крайне мала. Если персонал не прилагает серьезных усилий и не получает соответствующих результатов, компания прекратит свой рост и развитие.

• Проведение планерок: как эффективно донести информацию до коллектива?

Как рассчитать прогноз продаж в Excel с учетом роста и сезонности

Поделим расчет прогноза продаж на 3 части :

1. Расчет показателей тенденций.
2. Выявление данных сезонности.
3. Прогнозирование объемов реализации.

Высчитаем прогноз продаж по периодам на следующие два года и три месяца на основании выручки за 5 лет.

1. Для расчета значений тренда:

Определим показатели уравнения линейного тренда y=bx+a с помощью функции Excel =Линейн().

Для этого в ячейки Excel вводим функцию =Линейн(объемы продаж за 5 лет; номера периодов; 1;0).

Выделяем 2 ячейки, в левой – формула =Линейн(), нажимаем комбинацию клавиш в следующей последовательности (F2+Ctrl+Shift+Enter). Excel выведет для нас значения коэффициентов a и b.

Рассчитываем значения тренда

Для этого в уравнение y = bx + a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде. Получаем y – значение линейного тренда для каждого периода.

2. Для расчета коэффициентов сезонности:

• Выводим отклонения фактических данных от показателей тренда. Для получения результата реальные показатели делим на значения тренда.
• По всем месяцам выводим средние отклонения за последние 5 лет.
• Определяем общий индекс сезонности – среднее значение коэффициентов, рассчитанных в 3 пункте.
• Выводим коэффициенты сезонности. Каждый коэффициент из пункта 3 делим на коэффициент из пункта 4.

3. Рассчитываем формулу прогноза продаж с учетом роста и сезонности:

• Определяем период, на который необходимо сделать прогноз. Продлеваем номера периодов временного ряда на 2 года и 3 месяца.
• Рассчитываем значения тренда для будущих периодов. В уравнение y = bx + a подставляем полученные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде. Определяем y – значение линейного тренда для каждого будущего периода.
• Рассчитываем прогноз. Для этого значения линейного тренда умножаем на коэффициенты сезонности.

Прогноз роста реализации с учетом сезонности готов.

Составить свой пример сценария продаж можно, меняя коэффициенты a и b в линейном тренде y = bx + a.

Дополнительные факторы прогноза продаж

Для того чтобы расчет прогноза продаж был предельно точным, мало учитывать рост и сезонность, важны еще и дополнительные условия, влияющие на объем сбыта, такие как:

1. Рекламные мероприятия.
2. Работа по стимулированию продаж.
3. Внедрение новой продукции.
4. Отдельная категория покупателей с разовыми покупками в крупных объемах.
5. Выявление новых направлений сбыта.

Как определить оптимальный прогноз продаж

Прогноз продаж составляется на основании расчетов, которые дают возможность увидеть действительное состояние дел по перспективным договорам и проектам. По этой причине неправильно называть технологический сценарий «оптимальным». Такое прогнозирование всегда является объективным отражение настоящей действительности, если все расчеты менеджеров компании выполнены верно.

Пример расчета прогноза продаж

Мнение эксперта

Точный объем продаж в 100 % случаев оказывается низким

Александр Дорохин ,

руководитель отдела дистрибуции компании «Heinz-Петросоюз», Москва

В работе нередки случаи, когда предельно точный прогноз продаж продукции оказывается заметно заниженным. В чем причина?

Если руководитель предприятия ставит перед менеджером по реализации продукции задачу предоставить достоверные сведения о возможных продажах, работник всегда определяет объем, который он выполнит без особых трудозатрат. После этого руководитель предприятия делает анализ прогноза, полученного от сотрудника, сравнивая показатели с планом. Данные не соответствуют друг другу: план оказывается выше прогноза. На следующей планерке с менеджером руководитель сообщает, что прогноз его не устраивает и требует подготовить новый, «правильный» сценарий, без заниженных показателей по продажам.

Если генерального директора опять не устроит исправленный прогноз, он доводит до работника данные, которые сам хочет видеть в сценарии, и требует выполнить их в полном объеме. Однако прогноз объема продаж, для исполнения которого необходимо максимально активизировать все ресурсы отдела сбыта, нельзя называть предельно точным. В действительности это план, так как он спущен сверху и имеет своей главной задачей достижение показателей, установленных для развития компании. Как убедить менеджеров составлять прогноз продаж, соответствующий ожиданиям руководителя?

Управление прогнозом продаж: основные этапы

Для того чтобы составить эффективный прогноз продаж, необходимо совместно с коммерческим директором установить четкие правила:

• Периодичность получения коммерческого прогноза (раз в неделю, раз в месяц или квартал).
• Конкретные сведения, которые должны быть отражены в отчете (выручка, реализованный или отправленный покупателям товар и т. д.).
• В какой форме предоставлять отчет (графики, таблицы и пр.).

Еще необходимо определить порядок применения коммерческого сценария в компании. Важно решить, будет ли система мотивации связна с прогнозом продаж, верно определяющим результаты, разместить итоги прогнозирования в открытом для персонала доступе или только для руководителей. Компетенцию для решения этих задач можно передать коммерческому директору. Стоит поручить ему обозначить этапы работы исполнителя с покупателями.

Этапы продаж:

1. Живая встреча, прямое взаимодействие с потенциальным потребителем. Менеджер демонстрирует продукты.
2. Выявление потребности. Менеджер интервьюирует клиента с целью определить желания и мотивацию к покупке.
3. Выставление предложения. Оно формируется после выявления потребности покупателя.
4. Подготовка договора, согласование с клиентом всех его условий и сроков подписания.
5. Заключение договора. Руководитель подписывает согласованный договор, затем менеджер передает его на подписание клиенту. Документ оформляется должностными лицами со стороны покупателя, после чего передается на исполнение.
6. Оплата сделки. Клиент перечисляет сумму сделки на расчетный счет или проводит оплату наличным способом.
7. Итоговое согласование сделки. Изготовленный макет согласовывается с покупателем.
8. Утвержденный документ заверяется подписями и печатью.

• Подготовьте отчет по продажам

Надо предусмотреть удобную для работы структуру отчета по прогнозу продаж. Здесь главное формировать сценарий реализации «снизу вверх»:

• Менеджеры, которые ведут непосредственную работу с потребителями, обязаны отчитываться перед старшим менеджером о том, на какой стадии находится процесс работы с каждым клиентом.
• Старший менеджер, основываясь на сведениях отчета, выявляет, по какой причине покупатель не продвигается дальше в деле продаж, возможно, ему требуется помощь.
• Руководитель отдела сбыта систематизирует все прогнозы, составленные продавцами, и представляет их коммерческому директору в форме единого сценария.
• Коммерческий директор может применить этот документ в качестве базы для отчета перед генеральным директором относительно прогноза продаж всей компании.

• Распределите ответственность за предоставление отчета

Важно: коммерческий директор – это лицо, ответственное за точность прогноза. Его задача – работать с каждым из менеджеров для получения достоверных данных, указанных в сценарии продаж.

• Вознаграждайте людей за точные прогнозы

Коммерческий директор должен разработать систему мотивации для менеджеров отдела реализации продукции. Руководителю, в свою очередь, следует решить, стоит ли связывать достоверность прогноза продаж с вознаграждением коммерческого директора и (или) с бонусными выплатами менеджерам по сбыту.

Каждый из способов может быть эффективным. При этом, внося любое изменение в систему оплаты и мотивации труда, действовать надо осторожно. Сотрудники должны понимать причины и условия перемен в расчете заработной платы. В этом направлении будет полезен индивидуальный подход. Однако система бонусов часто становится дорогой к результативному прогнозу продаж.

• Управляйте процессом

Результат принесут еженедельные или ежемесячные планерки коммерческого директора с менеджерами, где будут освещаться текущие достижения. Периодичность совещаний определяется циклом реализации продукции. Частота составления прогноза продаж должна ему соответствовать. Если компания ведет крупные дорогостоящие сделки, оформление которых занимает месяцы, периодичность отчета стоит подстраивать под циклы работ над этими договорами. Обратная ситуация складывается, если бизнес имеет дело с продажей рекламы. Модель прогноза реализации продукции и периодичность его составления в этой сфере прямо противоположна.

• Добивайтесь, чтобы прогноз продаж был максимально выполнен

Это прямая функция начальника отдела сбыта.

1. Руководитель осуществляет непрерывный контроль над тем, как сотрудники выполняют работу по достижению прогнозируемых показателей. Здесь существует правило «не более одной дополнительной попытки». Если оплата в обозначенный день не прошла, проблемы клиента никого не волнуют.
2. Менеджер самостоятельно определяет и называет руководителю отдела продаж крайний срок, за который он доведет эту сделку до результата. Этот период должен быть коротким. Если в обозначенный день результат не достигается, начальник берет на себя вопрос завершения сделки. И бонусы за реализацию получает руководитель.

• Каналы для привлечения новых клиентов на сайт компании

Почему менеджеры занижают прогноз продаж и как с этим бороться

• Во-первых, исполнитель часто занижает сумму предполагаемой сделки.

В действительности проблема в психологическом «потолке». Для устранения этого барьера нужна работа с наставником, также очень эффективны тренинги хороших специалистов в этой области. Руководитель отдела способен обнаружить проблему во время анализа итогового прогноза продаж. Характерной чертой является то, что все сотрудники работают с разными сделками, от мелких до самых крупных, при этом у одного или двух исполнителей проекты только небольшие.

• Во-вторых, менеджеры иногда занижают процент вероятности положительного закрытия сделки.

Вероятность ниже «маловероятной» исполнитель поставить не сможет. Когда у большего числа менеджеров вероятности для сделок разные, при этом есть сотрудники, которые прогнозируют только «маловероятность», руководитель сразу видит нежелательную статистику в сводном прогнозе продаж. Работникам, которые боятся или не желают устанавливать высокие показатели в сценарии, требуется помощь специалистов для устранения неуверенности или получении недостающих знаний и опыта. Крайне нежелательна ситуация, когда процедура обсуждения договора идет, а в прогнозе продаж такие сделки не появляются.

Самый неприятный вариант, когда менеджер занимается пустыми разговорами вместо переговорного процесса, направленного на конкретный результат. Такой исполнитель, вероятно, не знает, что именно предлагать покупателю и какова будет стоимость сделки. Худшее, что может быть, – клиент уводится на сторону.

Такая ситуация становится очевидной, если менеджер проводит переговоры на чужой территории, при этом его прогноз продаж не изменяется. Данное положение дел требует немедленного вмешательства руководителя, а также решительных действий по пресечению подобных случаев: от совместного переговорного процесса до увольнения работника.

Мнение эксперта

Что делать, если менеджеры занижают прогнозы продаж

Николай Кувшинов ,

генеральный директор ООО «КомПрактикс», Москва

Исполнители устанавливают минимальную вероятность в своих прогнозах продаж преимущественно по следующим причинам:

• Страховка на случай отрицательного исхода в предстоящем периоде.
• Желание повысить бонусное вознаграждение за перевыполнение плановых показателей.

Генеральному директору необходимо в каждом отдельном случае устанавливать причину занижения прогноза. Эту задачу руководитель может решить самостоятельно или делегировать коммерческому директору. Это позволяет определить серьезные риски на стартовом этапе, внося необходимые корректировки в планы и общую перспективу работы организации.

Когда показатели одного периода отражают превышение прогноза, а другого – недовыполнение, более того, эта ситуация носит системный характер, выявляются следующие слабые стороны:

• Отсутствие четкой стратегии продаж.
• Отсутствие диалога с потенциальными покупателями с целью сотрудничества.
• Пассивный рынок для реализуемого товара исчерпан.

Прогнозирование объемов продаж на примере компании ООО «Benetton»

Компания ООО «Benetton» была создана в 2003 году как фирма-франчайзиг итальянской компании Benetton Group. ООО «Benetton» входит в состав фирмы ООО «Шейла-Холдинг», которая занимается различными видам деятельности (торговля обувью, одеждой, автозапчастями, сдача в аренду торговых площадей, строительство спортивных сооружений, в частности ледового дворца и фитнес-центра и т.д.).

ООО «Benetton» находится в городе Краснодаре и представляет собой магазин модной одежды марки United Colors of Benetton, итальянской компании Benetton Group.

Benetton Group -- один из крупнейших европейских производителей одежды, обуви и аксессуаров под брэндами United Colours of Benetton (повседневная одежда/ casual), Undercolors (белье и купальники), 012 (детская одежда), Sisley (фэшн), Killer Loop («одежда для улицы»/ streetwear) и Playlife (одежда для молодежи). Также компания занимается оптовой продажей текстиля, рекламой и недвижимостью. Розничная сеть магазинов Benetton Group широко известна во всем мире, она насчитывает более 5000 магазинов в 120 странах. Штаб- квартира Benetton Group находится на Вилле Минелли в Понцано, в 30 км от Венеции. В России компания работает с 1992 года и сейчас открыто уже более 150 магазинов. В связи с ростом числа российских клиентов, в 1997 году компания открыла свой российский сервис-офис в Москве, который стал заниматься открытием новых магазинов и курированием уже существующих. Для осуществления контроля к каждому магазину был приставлен менеджер, который должен обеспечивать магазин необходимой информацией и отслеживать его деятельность.

С увеличением объемов продаж компании ООО «Benetton», возникла необходимость в более глубоком и грамотном прогнозировании будущих продаж с целью определения оптимального объема закупок и эффективного размещения товара в торговом зале.

Ранее, процесс прогнозирования на предприятии не осуществлялся, а процент роста объема закупок принимался волевым решением руководителя, опираясь на субъективные представления о развитии рынка, и составлял 10%. Но данный подход не учитывает реального роста объема продаж по каждой торговой марке. Так, на Осенне-Зимний 11-12 составленный с 10%-ым увеличением бюджет, был в последствии увеличен еще на 12%, увеличение произошло за счет дополнительных заказов в течение сезона, вызванных повышенным спросом потребителя. Но даже такие меры, удовлетворив спрос по основным направлениям (Benetton, Sisley), не смогли своевременно и полностью удовлетворить рост спроса на детские товары. Такая ситуация сложилась из-за того, что базовые заказы (около 80% от всех заказов на сезон) совершаются почти за год до начала сезона, т.е. фактически за год необходимо знать какой будет спрос на продукцию и планировать на основании этого объем заказа. Поэтому важно заранее составлять прогнозы на будущие периоды и на основании полученных данных планировать деятельность компании. прогнозирование продажа экспертный динамический

В связи с тем, что в ходе выполнения работы были выявлены проблемы в области управления продажами и закупками, руководству магазина было предложено провести прогнозирование объемов продаж на Осенне-Зимний сезон 2012-2013 и составить план закупок, исходя из получившегося прогноза. А потом сопоставить плановые данные с фактически заказанным количеством, выявить расхождения и разработать план деятельности.

Для выявления общей тенденции развития объема продаж за определенный период и составления прогноза на будущий сезон, сначала используем метод скользящей средней, а потом применим метод аналитического выравнивания.

Метод скользящей средней позволяет сгладить периодические и случайные колебания и тем самым выявить имеющуюся тенденцию в развитии. Такой эффект достигается путем осреднения эмпирических (исходных) данных и определения расчетных (теоретических) уровней. В данном случае использовалась трехчленная скользящая средняя, т.е. при расчетах учитывается три уровня в ряду динамики.

Метод аналитического выравнивания заключается в замене фактических уровней ряда теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени. Глядя на рис. 4 и рис. 5, можно предположить, что поведение объема продаж в денежном и количественном выражении описывается моделью линейного тренда, который имеет вид, где - теоретический уровень ряда (прогнозируемый объем продаж), t-фактор времени, - начальный уровень тренда, - параметр, отвечающий за регрессию.

В ходе расчетов, было получено следующее уравнение линейного тренда:

Y= 6655 + 240*t,

Где Y- значение объема продаж в ед.

t- показатель времени,

Из уравнения видно, что в среднем с каждым месяцем объем продаж увеличивается на 240 ед.

Подставляя вместо t соответствующий период времени можно получить соответствующее данному месяцу или сезону значение объема продаж - подставляя t начиная с 13 (количество известных наблюдений 12- количество кварталов в исследуемом периоде за три года), получаем прогноз на сезон Весна-Лето 2012 и необходимый нам прогноз на Осенне-Зимний сезон 2012-2013.

Так как полученное уравнение относится к уравнению регрессии, рассчитаем среднюю ошибку прогноза и коэффициент детерминации.

Расчет произведен с помощью пакета анализа Microsoft Excel. Результаты представлены в таблице 13.

Таблица 13

Регрессионный анализ

Ошибка при использовании модели линейного тренда составляет 1157 ед. Уравнение регрессии объясняет 71% изучаемого показателя.

Так как поведение объема продаж носит сезонный характер - в I и II квартале характерны спады, а в III и IV- происходит увеличение объема продаж, то необходимо скорректировать полученные значения прогноза на средние индексы сезонности. Индекс сезонности для каждого квартала рассчитаем путем соотнесения фактического значения ряда - yi с теоретическим -. Данные расчетов индексов сезонности в количественном выражении представлены в Приложении 4, в денежном - Приложении 7.

Расчет средних значений индекса сезонности рассчитаем путем суммирования индексов за аналогичные периоды и делением на количество изучаемых явлений.

Представим результаты прогноза объема продаж с корректировкой на средние индексы сезонности в следующей табл. 14:

Таблица 14

Прогноз продаж в единицах с учетом индексов сезонности

		Индекс сезонности	с учетом индексов сезонности	Итоговое значение прогноза
Весна-Лето 2012
Осень-Зима 2012-2013

Корректировка полученных прогнозных значений на индекс сезонности позволяет получить наиболее точный результат, соответствующий определенному сезонному периоду. Именно эти значения будут использоваться в дальнейшем при прогнозировании объема закупок на следующий Осенне-Зимний сезон.

Полученные прогнозные данные нанесем на график объема продаж - рис. 14. На данном рисунке красной линией обозначены полученные прогнозные значения на Весну-Лето 2012 и Осень-Зиму 2012-2013.

Рис. 14.

Аналогичные действия проведем для расчета объема продаж в денежном выражении. Уравнение линейного тренда выглядит следующим образом:

Y= 3 975 037 + 133488*t,

Где Y- значение объема продаж, руб.

t- показатель времени,

Из уравнения видно, что выручка в среднем увеличивается на 133 488 руб. ежемесячно.

Показатели регрессии рассчитанные с помощью пакета анализа Microsoft Excel представлены в табл. 15.

Регрессионный анализ

Ошибка в данном случае составила 732797 руб. Уравнение регрессии объясняет 65% исследуемого показателя.

Прогнозные значения объема продаж с корректировкой на индексы сезонности представлены в табл.16:

Таблица 16

Прогноз продаж в рублях с учетом индексов сезонности

	Прогноз на 2012-2013	Индекс сезонности	на 2012-2013 с учетом индексов сезонности	Итоговое значение прогноза
Весна-Лето 2012
Осень-Зима 2012-2013

Рис. 15.

Полученные прогнозные данные нанесем на график объема продаж - рис. 15. На данном рисунке красной линией обозначены полученные прогнозные значения на Весну-Лето 2012 и Осень-Зиму 2012-2013.

На рис. 15. видно, что наряду с общей тенденцией увеличения объема продаж, сохраняется также сезонный характер явлений.

Прогнозирование продаж -- один из самых важных информационных инструментов планирования деятельности как компании в целом, так и каждого ее подразделения. Например, финансовый отдел использует прогноз продаж для планирования денежных потоков, принятия инвестиционных решений и составления операционных бюджетов; производственный отдел -- для определения объемов, составления графиков производства и управления товарно-материальными запасами; отдел кадров -- для планирования потребности в работниках и в качестве исходной информации при заключении коллективных договоров; отдел закупок -- для планирования совокупной потребности компании в материалах и составления графиков их поставок; отдел маркетинга -- для планирования программ маркетинга и сбыта и распределения ресурсов между различными видами маркетинговой деятельности. На первый взгляд может показаться, что, чем крупнее компания, тем важнее точность прогноза; на самом же деле нет принципиальной разницы между ошибкой, сделанной при прогнозировании продаж киоска, и ошибкой, допущенной при прогнозировании сбыта крупного завода. Особенно опасны ошибки в прогнозировании продаж начинающих фирм -- ведь у них, в отличие от более опытных компаний, как правило, нет дополнительных ресурсов для покрытия дефицита, который может возникнуть в результате неправильного планирования.

Прогноз продаж применяется также для планирования и оценки работы каждого продавца. Он используется для установления квот продажи, формирования схемы оплаты труда и оценки деятельности торгового персонала, поэтому очень важно, чтобы менеджеры по продажам были хорошо знакомы с основными методами прогнозирования продаж. Для прогнозирования продаж используются субъективные и объективные методы.

Рисунок - Классификация методов прогнозирования продаж

I. Субъективные методы прогнозирования продаж при составлении прогноза не используют количественные (эмпирические) и аналитические данные продаж, а основываются на субъективных мнениях разных специалистов.

1) Ожидания пользователей.

Метод ожиданий пользователей в прогнозировании продаж известен также как метод намерений покупателей, поскольку основывается на высказываниях потребителей об их готовности приобрести тот или иной товар.

Метод ожиданий пользователей в прогнозировании продаж обычно дает оценки, более близкие к потенциалу рынка или потенциалу продаж, чем к прогнозам продаж. Этот метод можно использовать скорее в качестве индикатора привлекательности для компании определенного рынка либо его сегментов, чем как инструмент прогнозирования продаж. В большинстве случаев намерения покупателей отделены от реальной покупки огромной пропастью, преодолеть которую должен маркетинговый план компании. Особенно важно помнить об этой пропасти при разработке и выводе на рынок новых товаров или услуг.

Недостатки этого метода очевидны. Зачастую компания тратит большие средства на маркетинговые исследования, а потом не может продать новый товар, необходимость которого в материалах исследований казалась очевидной. Это говорит о том, что прогноз продаж на основе метода ожиданий пользователей может давать неверные результаты. Для планирования своей деятельности компании нужно знать, что именно потребитель хочет получить от товара или услуги. Предположим, покупатель хочет меньше тратить времени на покупку продуктов. Только фирма (но не потребитель), обладая всей информацией о рынке и спросе, может поставить задачу: построить магазин в новом густонаселенном районе или организовать продажу продуктов через Интернет с доставкой на дом.

2) Мнение продавцов.

Метод прогнозирования продаж на основе мнения продавцов или торгового персонала -- это выявление данных о том, какой объем продукции каждый сотрудник сбыта рассчитывает продать в течение определенного периода.

Полученные оценки проверяются, обсуждаются и корректируются на разных уровнях управления с учетом точности предыдущих прогнозов каждого представителя сбыта. По разным причинам сотрудники могут либо недооценивать, либо переоценивать свои возможности. Например, если какие-то товары компании оказываются в дефиците (например, из-за нехватки исходных материалов или быстрого роста рынка) или доступны лишь ограниченному кругу потребителей (например, в случае проведения краткосрочной кампании по стимулированию сбыта), сотрудники сбыта завышают свои возможности в ожидании, что им выделят больше “дефицитных” товаров. Если же квоты продажи являются производными от прогнозов, то торговый персонал склонен недооценивать возможные объемы продаж, чтобы получить квоту поменьше и выполнить ее без излишних усилий. Превысив прогнозируемые показатели, такой работник зарекомендует себя как эффективный продавец и может даже получить материальное вознаграждение.

3) Мнение менеджеров компании.

Метод прогнозирования продаж, базирующийся на выявлении оценок или коллективного мнения менеджеров/руководителей компании, -- это проводимый внутри фирмы-продавца формальный или неформальный опрос ключевых руководителей для получения их оценки будущих продаж. Все оценки экспертов объединяются в прогноз продаж компании -- иногда путем простого усреднения индивидуальных оценок. В других случаях явно расходящиеся между собой точки зрения опрашиваемых обсуждаются в группе, где и достигается консенсус. Первоначальные позиции экспертов могут означать не более чем интуитивную догадку того или иного руководителя о будущем развитии событий. Бывает, что мнение руководителя базируется на богатом фактическом материале, а иногда даже на первоначальном прогнозе, выполненном какими-нибудь иными способами.

4) Метод Дельфи

Метод Дельфи позволяет получить более точный прогноз. Он базируется на интерактивном подходе с повторными измерениями и контролируемой анонимной обратной связью (вместо непосредственного общения экспертов и обсуждения ими своих оценок будущего сбыта). При этом каждый эксперт готовит собственный прогноз на основе имеющихся у него фактов, данных и общего знания среды, в которой работает компания. Затем координатор на основе полученных прогнозов составляет обобщающий отчет и вручает его каждому из участников. Как правило, этот отчет содержит индивидуальные прогнозы каждого эксперта, рассчитанный средний показатель и разбросы оценок. Обычно экспертов, чьи первоначальные оценки резко расходятся с усредненным показателем, просят аргументировать свою точку зрения, и эти мнения также включаются в итоговый документ. Участники “опроса” изучают его и предлагают новый вариант прогноза. Обычно эксперты приходят к единому мнению в результате нескольких итераций. Опыт показывает, что разброс данных постепенно уменьшается, поскольку оценки экспертов сближаются, а совокупное мнение группы дает результат, близкий к объективным показателям.

II) Объективные методы прогнозирования продаж.

Объективные методы прогнозирования продаж базируются в основном на количественных (эмпирических) и аналитических данных.

1) Рыночное тестирование

Метод рыночного тестирования предполагает продажу товара в нескольких считающихся репрезентативными географических регионах для выяснения реакции потребителей, с последующим проецированием полученных данных на весь рынок в целом. Нередко такой метод используется для разработки нового товара или усовершенствования старого.

Многие фирмы рассматривают результаты рыночного тестирования как важнейшее свидетельство отношения потребителей к новому товару и конечный показатель потенциала рынка. Исследования показывают, что примерно три из четырех товаров, получивших одобрение потребителей в ходе рыночного тестирования, добиваются успеха на рынке, а четыре из пяти товаров, не выдержавших тестирование, терпят неудачу. И все же рыночное тестирование имеет ряд недостатков.

2) Анализ временных рядов

Прогнозирование продаж с использованием анализа временных рядов базируется на анализе данных за прошедшие периоды. В простейшем случае прогноз предполагает, что объем сбыта в следующем году будет равен объему сбыта в текущем году. Такой прогноз может оказаться достаточно точным для зрелой отрасли, характеризующейся незначительными темпами роста рынка. В других обстоятельствах необходимо использовать более сложные методы анализа временных рядов. Здесь мы рассмотрим следующие методы :

• - скользящего среднего;
• - экспоненциального сглаживания;
• - декомпозиции.

Метод скользящего среднего

Метод скользящего среднего достаточно прост. Рассмотрим прогноз, который сводится к тому, что объем сбыта в следующем году будет равен объему продаж в году текущем. При значительных колебаниях объемах продаж из года в год такой прогноз чреват серьезными последствиями. Чтобы учесть все нюансы, можно рассчитать среднее значение нескольких показателей объемов продаж за определенные периоды времени, например произвести усреднение объемов продаж за два, три, пять последних лет или за другое количество удобных для расчетов периодов. При таком подходе прогноз продаж оказывается обычным средним значением объемов сбыта. Количество показателей, используемых в вычислении, определяется экспериментальным путем. В конечном итоге число периодов, которое обеспечит наиболее точные прогнозы подающихся проверке данных, будет использоваться для разработки модели прогноза. Термин “скользящее среднее” используется потому, что вычисленное новое среднее значение служит прогнозом на каждом этапе наблюдения при появлении новых данных.

Метод экспоненциального сглаживания

При прогнозировании следующего значения метод скользящего среднего придает равный вес каждому из последних значений n, где n -- количество используемых лет. Таким образом, когда n = 4 (т.е. используется четырехгодичное скользящее среднее), при прогнозировании объема сбыта на следующий год одинаковый вес назначается объемам сбыта за каждый год из последних четырех лет.

Метод экспоненциального сглаживания -- это разновидность метода скользящего среднего. Его отличие в том, что наибольшие весовые коэффициенты назначаются не всем наблюдениям, а самым последним, поскольку они несут в себе больше информации о вероятном развитии событий в ближайшем будущем.

Эффективность метода экспоненциального сглаживания во многом зависит от выбора так называемой константы сглаживания, которая в алгоритме вычисления обозначается как б и находится в диапазоне от 0 до 1. Высокие значения б придают больше веса последним наблюдениям и меньше -- более ранним. Если объемы продаж с течением времени изменяются незначительно, то целесообразно использовать низкие значения б. Однако, когда объемы сбыта колеблются в широком диапазоне, следует использовать высокие значения б, в результате чего прогнозируемый ряд будет отражать эти изменения. Обычно значение б определяется эмпирическим путем, т.е. проверяются разные значения б и в итоге принимается то, которое обеспечивает наименьшую погрешность прогноза для определенного количества наблюдений за предыдущие периоды времени.

Метод декомпозиции

В случае необходимости анализа данных за более короткие периоды времени, например месяц или квартал, при наличии сезонных колебаний продаж, когда руководство хочет получить прогнозы продаж не только на год, но и на отдельные его периоды, используется метод прогнозирования продаж, называемый декомпозицией. Здесь важно определить, какая доля изменения объемов продаж обусловлена тенденциями на рынке, а какая объясняется сезонностью спроса. Суть метода декомпозиции заключается в выявлении четырех составляющих временного ряда:

• - тренд;
• - циклический фактор;
• - сезонный фактор;
• - случайный фактор.

Тренд отражает долгосрочные изменения, которые наблюдаются во временном ряде, когда циклический, сезонный и нерегулярные компоненты исключены. Обычно предполагается, что тренд можно представить в виде прямой линии.

Циклический фактор присутствует не всегда, поскольку отражает подъемы и спады (“волны”) во временном ряде, когда сезонный и случайный компоненты исключены. Циклические подъемы и спады, как правило, проявляются на протяжении достаточно длительного периода времени -- примерно от двух до пяти лет. Для некоторых товаров (например, для консервированной кукурузы) отмечаются незначительные циклические колебания, в то время как продажи других (например, строительство жилья) претерпевают весьма существенные изменения.

Сезонность отражает ежегодные колебания во временном ряде, вызванные естественной сменой сезонов. Сезонный фактор, как правило, проявляется ежегодно, хотя точная картина продаж с каждым годом может меняться.

Случайный фактор отражает воздействие, которое может наблюдаться после исключения влияния тренда, циклического и сезонного факторов.

3) Статистический анализ спроса

Взаимосвязь объемов продаж и определенных периодов времени, которая используется в методе временных рядов, формирует основу для составления прогноза на будущее. Статистический анализ спроса -- это попытка определить взаимосвязь объемов продаж и основных факторов влияния и составить на этой основе прогноз на будущее. Как правило, для оценки такой взаимосвязи используется регрессионный анализ. При этом акцент делается на выделении не всех факторов, влияющих на объемы сбыта, а лишь на самых значимых, оказывающих наибольшее влияние на объемы сбыта. Например, компания по производству пластиковых окон при прогнозировании сбыта может учитывать такие факторы, как цикличность строительства жилья, колебания процентных ставок и сезонное повышение спроса в весенне-летний период.

Все методы прогнозирования продаж имеют свои преимущества и недостатки, поэтому решение об использовании того или иного метода далеко не очевидно. В первую очередь, решение об использовании метода прогнозирования зависит от самого товара или услуги. Например, для прогнозирования продаж абсолютно нового и ни на что не похожего товара (например, игрушки тамагочи) не может быть использован ни один из методов, так как возможные продажи могут колебаться от нуля до миллиардов рублей.

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

	Объем продаж, тыс. руб.	Четырехквартальная скользящая средняя	Сумма двух соседних значений	Тренд, тыс. руб.	Объем продаж / тренд × 100
I кв. 2007 г.
II кв. 2007 г.
III кв. 2007 г.
IV кв. 2007 г.
I кв. 2008 г.
II кв. 2008 г.
III кв. 2008 г.
IV кв. 2008 г.

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.

2009 г.	Объем продаж, тыс. руб.

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.

	I квартал	II квартал	III квартал	IV квартал
Нескорректированная средняя

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.).