introduzione
Ad oggi, la scienza ha compiuto notevoli progressi nello sviluppo delle tecnologie di previsione. Gli esperti conoscono bene i metodi di previsione della rete neurale, logica fuzzy, ecc. I corrispondenti pacchetti software sono stati sviluppati, ma in pratica, purtroppo, non sono sempre disponibili per l'utente medio e, allo stesso tempo, molti di questi problemi possono essere risolti con successo utilizzando i metodi della ricerca operativa, in particolare modellazione di simulazione, teoria dei giochi, regressione e analisi delle tendenze implementando questi algoritmi in un pacchetto ben noto e diffuso programmi applicativi MS Excel.
A questo proposito, l'importanza dello studio dei metodi dell'algoritmo di previsione studiato in questo lavoro è fuori dubbio.
Il lavoro presenta uno dei possibili algoritmi prevedere il volume delle vendite per i prodotti con un andamento stagionale delle vendite. Va notato subito che l'elenco di tali prodotti è molto più ampio di quanto sembri. Il fatto è che il concetto di "stagione" nelle previsioni è applicabile a qualsiasi fluttuazione sistematica. Ad esempio, se si tratta di studiare il fatturato durante la settimana, il termine “stagione” significa un giorno. Inoltre, il ciclo delle fluttuazioni può differire in modo significativo (sia in aumento che in diminuzione) dal valore di "un anno". E, se è possibile identificare l'entità del ciclo di queste fluttuazioni, allora tale serie temporale può essere utilizzata per la previsione utilizzando modelli additivi e moltiplicativi.
Lo scopo del lavoro era la sistematizzazione dei dati teorici sull'argomento selezionato e la loro applicazione in una specifica impresa. Per raggiungere questo obiettivo, i seguenti compiti:
1.determinare il valore di previsione per la fase attuale;
2.considerare l'essenza dei modelli di tendenza;
.identificare le modalità di utilizzo dei modelli di tendenza nella previsione dei volumi di vendita;
.applicare ai dati statistici dell'azienda “KLAD” le previsioni teoriche sull'utilizzo di modelli andamentali per le previsioni, sulla base delle quali costruire una previsione dei volumi di vendita per la prossima stagione.
Base informativa per scrivere il lavoro sono stati sussidi didattici e periodici su questo tema di autori nazionali. L'uso della letteratura di natura periodica sembra essere il più importante quando si scrive questo lavoro. Questo giudizio si basa sul fatto che insieme alla conoscenza fondamenti teorici il problema in esame, è necessario tener conto della sua natura dinamica e considerare il più Un nuovo look sulla metodologia per fare previsioni utilizzando modelli di tendenza, sviluppata nel molto Di recente.
Il lavoro ha non solo teorico, ma anche alto significato pratico... In effetti, lei è guida metodologica sull'applicazione dell'algoritmo di previsione delle vendite mediante MS Excel, che può essere utilizzato per analogia non solo presso l'impresa menzionata, ma anche in altri settori dell'economia nazionale.
1. Utilizzo di modelli di tendenza nella previsione dei volumi di vendita
1.1 L'essenza dei modelli di tendenza e il loro utilizzo per le previsioni
Uno di gruppi critici metodi di previsione basati sull'analisi di serie temporali.
La previsione basata sull'analisi delle serie temporali presuppone che le variazioni dei volumi di vendita che si sono verificate possano essere utilizzate per determinare questo indicatore in periodi di tempo successivi. Le serie temporali vengono solitamente utilizzate per calcolare quattro diversi tipi di variazione degli indicatori: trend, stagionale, ciclico e casuale.
Tendenzaè un cambiamento che determina direzione Generale sviluppo, la tendenza principale delle serie temporali. L'identificazione del trend di sviluppo principale (trend) è chiamato allineamento delle serie temporali e i metodi per identificare il trend principale sono chiamati metodi di allineamento.
Uno dei metodi più semplici per rilevare la tendenza generale nello sviluppo di un fenomeno è l'allargamento dell'intervallo delle serie temporali. Il significato di questa tecnica è che la serie iniziale di dinamiche viene trasformata e sostituita da un'altra i cui livelli si riferiscono a lunghi periodi di tempo.
La rivelazione del trend principale può essere effettuata anche utilizzando il metodo della media mobile. Per determinare la media mobile, vengono formati intervalli ingranditi, costituiti dallo stesso numero di livelli. Ogni intervallo successivo si ottiene, spostandosi gradualmente da livello base serie dinamica di un valore. Sulla base dei dati aggregati generati, calcoliamo le medie mobili che si riferiscono alla metà dell'intervallo aggregato.
Lo studio del principale trend di sviluppo utilizzando il metodo della media mobile è una tecnica empirica analisi preliminare... Dare modello quantitativo variazioni di serie temporali, viene utilizzato il metodo di allineamento analitico. In questo caso, i livelli effettivi della serie sono sostituiti da quelli teorici, calcolati secondo una certa curva che riflette andamento generale variazioni degli indicatori nel tempo. Pertanto, i livelli delle serie temporali sono considerati in funzione del tempo:
t = f (t)
Le funzioni più utilizzate sono:
Con sviluppo uniforme, una funzione lineare:
T = b0 + b 1T
Quando si cresce con accelerazione:
parabola del secondo ordine: sìT= b0 + b1 t + b2 T2
parabola cubica: sìT= b0 + b1 t + b2 T2 + b3 T3
3.a tassi di crescita costanti - funzione esponenziale:
T = b0 B 1T
5.in discesa con decelerazione - funzione iperbolica:
T = b0 + b 1x1 / t
ma allineamento analitico contiene una serie di convenzioni: lo sviluppo dei fenomeni è determinato non solo da quanto tempo è trascorso dal momento in cui si è originato, ma anche da quali forze ne hanno influenzato lo sviluppo, in quale direzione e con quale intensità. Lo sviluppo dei fenomeni nel tempo agisce come espressione esterna di queste forze.
Stime dei parametri B0 , B1 , ... Bnsi trovano per metodo minimi quadrati, la cui essenza è trovare tali parametri per i quali la somma dei quadrati delle deviazioni dei valori calcolati dei livelli calcolati dalla formula cercata dai loro valori effettivi sarebbe minima.
Per smussare le serie temporali economiche, non è opportuno utilizzare funzioni contenenti un gran numero di parametri, poiché le equazioni di tendenza così ottenute (soprattutto con un piccolo numero di osservazioni) rifletteranno fluttuazioni casuali e non la tendenza principale nello sviluppo del fenomeno.
La selezione del tipo di funzione che descrive l'andamento, i cui parametri sono determinati dal metodo dei minimi quadrati, viene eseguita nella maggior parte dei casi empiricamente, costruendo un numero di funzioni e confrontandole tra loro per il valore dell'errore quadratico medio .
La differenza tra i valori effettivi della serie dinamica e i suoi valori allineati caratterizza le fluttuazioni casuali (a volte vengono chiamate fluttuazioni residue o rumore statistico). In alcuni casi, questi ultimi combinano una tendenza, fluttuazioni cicliche e fluttuazioni stagionali.
Fluttuazioni stagionali- ricorrendo di anno in anno a variazioni dell'indicatore a determinati intervalli. Osservandole su più anni per ogni mese (o trimestre), si possono calcolare le corrispondenti medie, o mediane, che si prendono come caratteristiche fluttuazioni stagionali.
Le fluttuazioni periodiche nel commercio al dettaglio si possono riscontrare sia durante la settimana (ad esempio, le vendite di alcuni prodotti alimentari aumentano prima dei fine settimana), sia durante qualsiasi settimana del mese. Tuttavia, le fluttuazioni stagionali più significative si verificano in alcuni mesi dell'anno. Quando si analizzano le fluttuazioni stagionali, viene solitamente calcolato l'indice di stagionalità, che viene utilizzato per prevedere l'indicatore oggetto di studio.
Nella sua forma più semplice, l'indice di stagionalità è calcolato come rapporto tra il livello medio del mese corrispondente e il valore medio complessivo dell'indicatore per l'anno (in percentuale). Tutti gli altri metodi conosciuti i calcoli della stagionalità differiscono nel modo in cui viene calcolata la media livellata. Molto spesso viene utilizzata una media mobile o un modello analitico per la manifestazione delle fluttuazioni stagionali.
La maggior parte dei metodi prevede l'uso di un computer.
Un metodo relativamente semplice per calcolare l'indice di stagionalità è il metodo della media mobile centrata.
Utilizzando il metodo della media mobile, è necessario implementare in modo coerente prossimi passi:
Decidere i dati per quanti anni devono essere inclusi nel calcolo. È possibile utilizzare i dati per un anno, ma per una maggiore affidabilità dei calcoli, è meglio utilizzare i dati per almeno due anni e, se le fluttuazioni stagionali sono significative, anche di più.
Ripetere i passaggi 2 e 3 per lo stesso mese dell'anno successivo;
Definire indice medio questo mese in due anni;
Riassumere i dati sulla forza della variabilità degli indicatori di serie temporali a causa della loro natura stagionale. In questo caso viene utilizzata la deviazione standard degli indici di stagionalità (in percentuale) dal 100%.
Confronto delle deviazioni standard calcolate per periodi diversi tempo, mostra i cambiamenti nella stagionalità.
Un altro metodo per il calcolo degli indici di stagionalità, spesso utilizzato in vario genere ricerca economica, è un metodo di aggiustamento stagionale noto nei programmi per computer come Metodo di censimento II. È una sorta di modifica del metodo della media mobile. Uno speciale programma per computer elimina le componenti cicliche e di tendenza utilizzando un'intera gamma di medie mobili. Inoltre, sono state rimosse le fluttuazioni casuali dagli indici medi stagionali, poiché i valori estremi delle caratteristiche sono sotto controllo.
Il calcolo degli indici di stagionalità è il primo passo nella previsione. Di solito, questo calcolo viene eseguito insieme a una valutazione della tendenza e delle fluttuazioni casuali e consente di regolare i valori di previsione degli indicatori ottenuti lungo la tendenza. Va tenuto presente che i componenti stagionali possono essere additivi e moltiplicativi.
Pertanto, le serie temporali che caratterizzano l'entità del ciclo delle fluttuazioni sistematiche possono essere utilizzate per la previsione utilizzando modelli additivi e moltiplicativi.
Quindi, una serie temporale è una sequenza di osservazioni di un certo valore in momenti successivi.
Il modello additivo è una generalizzazione della regressione multipla, che è un caso speciale del modello lineare generale.
Il modello additivo può essere rappresentato come una formula:
dove F è il valore previsto; T - tendenza; S è la componente stagionale; E - errore di previsione.
L'utilizzo di modelli moltiplicativi è dovuto al fatto che in alcune serie storiche il valore della componente stagionale è una certa quota valore di tendenza. Questi modelli possono essere rappresentati dalla formula:
In pratica, un modello additivo può essere distinto da un modello moltiplicativo per l'entità della variazione stagionale. Il modello additivo ha una variazione stagionale pressoché costante, mentre il modello moltiplicativo la ha in aumento o in diminuzione. Graficamente, questo si esprime in un cambiamento nell'ampiezza della fluttuazione del fattore stagionale. Questo è mostrato nella figura. uno.
Figura 1: modelli di previsione additiva e moltiplicativa
Se nell'intervallo di tempo studiato i coefficienti dell'equazione di regressione che descrive il trend rimanessero invariati, allora il metodo dei minimi quadrati sarebbe sufficiente per costruire una previsione. Tuttavia, durante il periodo di studio, i coefficienti possono cambiare. Naturalmente, in tali casi, le osservazioni successive hanno un valore informativo maggiore rispetto alle osservazioni precedenti e, pertanto, devono essere attribuite il maggior peso. Sono proprio questi principi che soddisfa il metodo di livellamento esponenziale, che può essere utilizzato per la previsione a breve termine del volume delle vendite. Il calcolo viene effettuato utilizzando medie mobili ponderate esponenzialmente:
Zt = a x Yt + (1 - a) x Zt -1
Z- volume di vendita (esponenziale) livellato;
T- periodo di tempo;
un- livellamento costante;
sì- il volume effettivo delle vendite.
Usando costantemente questa formula, vendite esponenziali ZT può essere espresso in termini di valori effettivi delle vendite sì:
COSÌ- il valore iniziale della media esponenziale.
Quando si effettuano previsioni utilizzando il metodo di livellamento esponenziale, uno dei problemi principali è la scelta del valore ottimale del parametro di livellamento un... È chiaro che per valori diversi un i risultati delle previsioni saranno diversi. Se unè prossimo a uno, quindi questo porta a tener conto nella previsione principalmente dell'influenza delle sole osservazioni più recenti; Se unè prossimo allo zero, allora i pesi con cui vengono pesati i volumi di vendita nelle serie temporali diminuiscono lentamente, ad es. la previsione tiene conto di tutte (o quasi) le osservazioni. Se non c'è abbastanza fiducia nella scelta condizioni iniziali previsione, quindi puoi utilizzare un metodo di calcolo iterativo un nell'intervallo da 0 a 1. Esistono programmi per computer speciali per determinare questa costante.
Riassumendo i risultati della previsione utilizzando metodi di serie temporali, è necessario valutare l'accuratezza dei calcoli, sulla base dei quali è possibile trarre una conclusione sulla capacità di approssimazione dei modelli.
I volumi di vendita della maggior parte delle aziende mostrano fluttuazioni significative. Salgono e scendono a seconda situazione generale negli affari, il livello della domanda di prodotti fabbricati dalle aziende, le attività dei concorrenti e altri fattori. Fluttuazioni che riflettono cicli congiunturali di transizione da più o meno favorevoli situazione di mercato ad una crisi, depressione, risveglio e ancora ad una situazione favorevole, sono chiamate fluttuazioni cicliche. esiste diverse classificazioni cicli, loro sequenza e durata. Ad esempio, ci sono cicli ventennali dovuti a spostamenti in struttura riproduttiva sfere di produzione; Cicli della giungla (7-10 anni), manifestati come risultato dell'interazione di fattori monetari; Cicli Katchin (3-5 anni) dovuti alla dinamica del turnover delle scorte; cicli economici privati (da 1 a 12 anni) dovuti alle fluttuazioni dell'attività di investimento.
La tecnica per rilevare la ciclicità è la seguente. sono selezionati indicatori di mercato mostrando le maggiori fluttuazioni, e sono costruite serie temporali per il periodo più lungo possibile. Ciascuno di essi esclude la tendenza, così come le fluttuazioni stagionali. Le serie residue che riflettono solo fluttuazioni congiunturali o puramente casuali sono standardizzate, ad es. si riducono allo stesso denominatore. Quindi vengono calcolati i coefficienti di correlazione, che caratterizzano la relazione degli indicatori. I collegamenti multidimensionali sono divisi in gruppi di cluster omogenei. I punteggi dei cluster tracciati dovrebbero mostrare la sequenza dei cambiamenti nel main processi di mercato e il loro movimento lungo le fasi dei cicli congiunturali.
1.2 Algoritmo di costruzione modello predittivo
Per prevedere il volume delle vendite, che ha natura stagionale, viene proposto il seguente algoritmo per la costruzione di un modello previsionale:
1. La tendenza è determinata,il modo migliore approssimazione dei dati reali. Un punto essenziale in questo caso è la proposta di utilizzare un andamento polinomiale, che consente di ridurre l'errore del modello previsionale.
2. Sottraendo i valori di trend dai volumi di vendita effettivi, determinare i valori della componente stagionale e aggiustati in modo che la loro somma sia uguale a zero.
3. Vengono calcolati gli errori del modello
4. Viene costruito un modello di previsione:
F è il valore previsto;
T - tendenza;
S è la componente stagionale;
E - errore del modello.
5. Sulla base del modello, viene costruita la previsione finale del volume delle vendite. Per questo, si propone di utilizzare metodi di livellamento esponenziale, che consentono di tenere conto di possibili cambiamenti futuri nelle tendenze economiche, sulla base dei quali viene costruito il modello di tendenza. L'essenza di questo emendamento risiede nel fatto che neutralizza la mancanza di modelli adattivi, vale a dire, consente di prendere rapidamente in considerazione nuovi emergenti tendenze economiche.
dove: pr t è il valore previsto del volume delle vendite;
Fm t è il valore del modello;
a è la costante di livellamento.
Implementazione pratica di questo metodo lo ha rivelato seguenti caratteristiche:
2. Applicazione dell'algoritmo sull'esempio della ricerca di informazioni sui volumi di vendita del gelato "Plombir" dell'azienda "KLAD", Kungur, Territorio di Perm
Dati iniziali:volumi di vendita per due stagioni.
Come informazioni iniziali per la previsione, abbiamo utilizzato le informazioni sui volumi di vendita del gelato "Plombir" dell'azienda "KLAD", Kungura Territorio di Perm. Questa statistica caratterizzato dal fatto che i valori del volume di vendita hanno un marcato carattere stagionale con un trend in aumento.
Le informazioni di base sono presentate nella tabella 1.
Tabella 1. Volumi di vendita effettivi
Compito: fare una previsione delle vendite dei prodotti per l'anno prossimo per mese.
Implementiamo l'algoritmo per la costruzione del modello predittivo sopra descritto. Possiamo risolvere questo problema nell'ambiente MS Excel, che ridurrà significativamente il numero di calcoli e il tempo per costruire il modello.
2.1 Determinazione del trend
Determinare la tendenza che meglio si avvicina ai dati effettivi. Per fare ciò, utilizziamo un trend polinomiale, che ci consente di ridurre l'errore del modello di previsione.
La figura mostra che l'andamento polinomiale approssima i dati reali molto meglio di quello lineare solitamente suggerito in letteratura. Il coefficiente di determinazione dell'andamento polinomiale (0,7435) è molto più alto di quello lineare (4E - 05). Per calcolare la tendenza, si consiglia di utilizzare l'opzione "Trendline" in MS Excel.
Opzione linea di tendenza
Anche l'uso di altri tipi di trend (logaritmico, di potenza, esponenziale, media mobile) non dà un risultato efficace. Si avvicinano in modo insoddisfacente ai valori effettivi, i coefficienti della loro determinazione sono trascurabili:
· logaritmico R2 = 0,0166;
· potenza R2 = 0,0197;
· esponenziale R2 = 8E - 05.
2.2 Determinazione dell'entità della componente stagionale
Sottraendo i valori di trend dai volumi di vendita effettivi, determiniamo i valori della componente stagionale, utilizzando il pacchetto dati del programma MS Excel.
Calcolo dei valori della componente stagionale in MS Excel
I risultati del calcolo dei valori della componente stagionale sono riportati nella tabella:
Tavolo 2. Calcolo dei valori dei componenti stagionali
Tabella 3.Calcolo dei valori medi della componente stagionale
2.3 Calcolo degli errori del modello
Calcolo degli errori del modello come differenza tra i valori effettivi e i valori del modello.
Tabella 4. Calcolo degli errori
Trova la radice dell'errore quadratico medio del modello (E) con la formula:
E =? 2:? (V + S) 2
T è il valore tendenziale del volume delle vendite;
S è la componente stagionale;
О - deviazioni del modello dai valori effettivi.
E = 0,003739 o 0,37%.
L'entità dell'errore ottenuto ci consente di dire che il modello costruito approssima bene i dati effettivi, cioè riflette pienamente le tendenze che determinano il volume delle vendite, ed è un prerequisito per fare previsioni Alta qualità.
Costruiamo un modello di previsione:
2.4 Costruire una previsione dei volumi di vendita
Sulla base del modello, costruiamo la previsione finale del volume delle vendite.Per mitigare l'influenza delle tendenze passate sull'affidabilità del modello di previsione, combiniamo l'analisi delle tendenze con il livellamento esponenziale. Ciò consentirà di livellare la mancanza di modelli adattivi, ovvero di tenere conto delle nuove tendenze economiche emergenti.
Fпр t = a Fф t-1 + (1 - a) Fм t
Fпр t - valore previsto del volume delle vendite;
Ff t-1 - il valore effettivo del volume delle vendite nell'anno precedente;
Fm t è il valore del modello;
a è la costante di livellamento.
Si raccomanda di determinare la costante di livellamento con il metodo delle stime degli esperti, come la probabilità di mantenere la situazione di mercato esistente, cioè se le caratteristiche principali cambiano (fluttuano) con la stessa velocità (ampiezza) di prima, allora non ci sono presupposti per un cambiamento della situazione di mercato, e, quindi, a = 1, se viceversa, allora a = 0.
Quindi, la previsione per gennaio della terza stagione è determinata nel seguente modo.
Determinare il valore previsto del modello:
Fm t = 1924,92 + 162,44 = 2087 ± 7,8 (migliaia di rubli)
Valore attuale il volume delle vendite nell'anno precedente (Ff t-1) è stato di 2361 mila rubli. Prendiamo un fattore di livellamento di 0,8. Otteniamo il valore previsto del volume delle vendite:
Fpr t = 0,8 x 2361 + (1 - 0,8) x 2087 = 2306 (migliaia di rubli)
Conclusione
previsione trend modello stagionale
Dopo aver analizzato aspetti teorici della questione in esame e dopo aver svolto il lavoro di costruzione di una previsione del volume di vendita di una determinata impresa determinandone l'andamento, è possibile fare le seguenti conclusioni:
Previsioni di vendita - parte integrante di processo decisionale; è un controllo sistematico delle risorse dell'azienda, che consente di utilizzare più pienamente i suoi vantaggi e identificare tempestivamente potenziali minacce... L'azienda deve monitorare costantemente le dinamiche di vendita e possibilità alternative sviluppo della situazione di mercato al fine di distribuire al meglio le risorse disponibili e scegliere le aree più appropriate delle proprie attività.
Inoltre, per migliorare l'affidabilità della previsione, si consiglia di costruire tutti i possibili scenari di previsione e calcolare un lungo intervallo di previsione.
L'implementazione pratica del metodo considerato ha rivelato le sue seguenti caratteristiche:
· per fare una previsione, è necessario conoscere esattamente l'entità della stagione. La ricerca mostra che molti alimenti sono di natura stagionale, con la dimensione della stagione che varia da una settimana a dieci anni o più;
· l'uso di un andamento polinomiale invece di uno lineare può ridurre significativamente l'errore del modello;
· se c'è una quantità sufficiente di dati, il metodo fornisce una buona approssimazione e può essere efficacemente utilizzato per prevedere il volume delle vendite nella progettazione degli investimenti.
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La previsione delle vendite è uno degli strumenti di informazione più importanti per pianificare le attività sia dell'azienda nel suo insieme che di ciascuna delle sue divisioni. Ad esempio, Dipartimento finanziario utilizza le previsioni di vendita per la pianificazione flussi di cassa, fabbricazione decisioni di investimento e budget operativo; reparto di produzione - per la determinazione del volume, la programmazione della produzione e la gestione dell'inventario; Ufficio risorse umane - per la pianificazione del fabbisogno di lavoratori e come prima informazione in fase di conclusione di contratti collettivi; reparto acquisti - per pianificare le esigenze totali dell'azienda in materia di materiali e programmare le consegne; dipartimento marketing - per pianificare programmi di marketing e vendita e allocare risorse tra diversi tipi di attività di marketing. A prima vista, potrebbe sembrare che più grande è l'azienda, più importante è l'accuratezza della previsione; in effetti no differenza fondamentale tra l'errore commesso nel prevedere le vendite di un chiosco e l'errore commesso nel prevedere le vendite di un grande impianto. Gli errori nella previsione delle vendite delle imprese in fase di avviamento sono particolarmente pericolosi: infatti, a differenza delle aziende più esperte, di norma, non dispongono di risorse aggiuntive per coprire il deficit che può sorgere a causa di una pianificazione impropria.
La previsione di vendita viene utilizzata anche per pianificare e misurare le prestazioni di ciascun venditore. Viene utilizzato per impostare quote di vendita, formulare schemi di remunerazione e misurare le prestazioni del personale di vendita, quindi è molto importante che i responsabili delle vendite abbiano familiarità con le tecniche di previsione delle vendite di base. Per prevedere le vendite vengono utilizzati metodi soggettivi e oggettivi.
Figura - Classificazione dei metodi di previsione delle vendite
I. I metodi soggettivi di previsione delle vendite quando si effettua una previsione non utilizzano dati di vendita quantitativi (empirici) e analitici, ma si basano sulle opinioni soggettive di diversi specialisti.
1) Aspettative dell'utente.
Il metodo delle aspettative degli utenti nella previsione delle vendite è anche noto come metodo delle intenzioni del cliente, poiché si basa sulle dichiarazioni dei consumatori sulla loro disponibilità ad acquistare un determinato prodotto.
Il metodo delle aspettative dell'utente nella previsione delle vendite di solito fornisce stime che sono più vicine al potenziale di mercato o al potenziale di vendita rispetto alle previsioni di vendita. Questo metodo può essere utilizzato come indicatore dell'attrattiva di un particolare mercato o dei suoi segmenti per un'azienda piuttosto che come strumento di previsione delle vendite. Nella maggior parte dei casi, le intenzioni degli acquirenti sono separate dall'acquisto effettivo da un enorme abisso, che deve essere superato. piano di marketing aziende. È particolarmente importante tenere a mente questo abisso durante lo sviluppo e il lancio di nuovi prodotti o servizi.
Gli svantaggi di questo metodo sono evidenti. Spesso un'azienda spende molti soldi per ricerca di marketing e poi non posso vendere nuovo prodotto, la cui necessità nei materiali di ricerca sembrava ovvia. Ciò suggerisce che la previsione di vendita basata sul metodo delle aspettative dell'utente potrebbe fornire risultati errati. Per pianificare le proprie attività, l'azienda ha bisogno di sapere cosa esattamente il consumatore vuole ottenere dal prodotto o servizio. Supponiamo che un cliente voglia dedicare meno tempo all'acquisto di generi alimentari. Solo un'impresa (ma non un consumatore), avendo tutte le informazioni sul mercato e la domanda, può impostare il compito: costruire un negozio in una nuova area densamente popolata o organizzare la vendita di prodotti via Internet con consegna a domicilio.
2) L'opinione dei venditori.
Un metodo di previsione delle vendite basato sull'opinione di un venditore o di una forza vendita consiste nell'identificare i dati sulla quantità di prodotto che ogni venditore si aspetta di vendere in un determinato periodo.
Le stime ottenute vengono verificate, discusse e corrette per diversi livelli gestione, tenendo conto dell'accuratezza delle previsioni precedenti di ciascun rappresentante di vendita. Di motivi diversi i dipendenti possono sottovalutare o sopravvalutare le proprie capacità. Ad esempio, se alcuni prodotti dell'azienda scarseggiano (ad esempio, per mancanza di materie prime o per una rapida crescita del mercato) o sono disponibili solo per un numero limitato di consumatori (ad esempio, nel caso di una campagna di promozione delle vendite a termine), i venditori sopravvalutano le proprie capacità nell'aspettativa che verranno loro assegnati beni più "scarsi". Se le quote di vendita derivano dalle previsioni, la forza vendita tende a sottovalutare i possibili volumi di vendita per ottenere una quota inferiore e soddisfarla senza sforzi eccessivi. Dopo aver superato gli indicatori previsti, un tale dipendente si affermerà come un venditore efficace e potrebbe persino ricevere ricompense materiali.
3) Il parere dei dirigenti della società.
Il metodo di previsione delle vendite, basato sull'individuazione di stime o sull'opinione collettiva dei dirigenti/dirigenti dell'azienda, è un'indagine formale o informale tra i dirigenti con responsabilità strategiche condotta all'interno dell'azienda venditrice per ottenere le loro stime sulle vendite future. Tutte le stime degli esperti vengono combinate nelle previsioni di vendita di un'azienda, a volte semplicemente facendo la media delle stime individuali. In altri casi, i punti di vista chiaramente divergenti degli intervistati vengono discussi nel gruppo, dove viene raggiunto il consenso. Le posizioni iniziali degli esperti non possono significare altro che un'ipotesi intuitiva dell'uno o dell'altro leader sullo sviluppo futuro degli eventi. Succede che l'opinione del leader si basa sui ricchi materiale reale, e talvolta anche sulla previsione iniziale fatta in altro modo.
4) Metodo Delphi
Il metodo Delphi fornisce una previsione più accurata. Si basa su un approccio interattivo a misure ripetute e sull'anonimato controllato risposta(invece della comunicazione diretta degli esperti e la loro discussione delle loro stime di vendite future). Inoltre, ogni esperto prepara la propria previsione sulla base di fatti, dati e conoscenza generale l'ambiente in cui l'azienda opera. Quindi il coordinatore, sulla base delle previsioni ricevute, redige un rapporto di sintesi e lo consegna a ciascuno dei partecipanti. Tipicamente, questo rapporto contiene le singole previsioni di ciascun esperto, la media calcolata e gli intervalli di stima. Di solito esperti il cui stime iniziali Sono nettamente in disaccordo con l'indicatore medio, viene chiesto loro di argomentare il loro punto di vista e queste opinioni sono incluse anche nel documento finale. I partecipanti al “sondaggio” lo studiano e suggeriscono nuova variante previsione. Di solito gli esperti raggiungono un consenso dopo diverse iterazioni. L'esperienza mostra che la dispersione dei dati sta gradualmente diminuendo, poiché le valutazioni degli esperti convergono e l'opinione collettiva del gruppo fornisce un risultato vicino agli indicatori oggettivi.
II) Metodi oggettivi di previsione delle vendite.
I metodi oggettivi di previsione delle vendite si basano principalmente su dati quantitativi (empirici) e analitici.
1) Test di mercato
Il metodo del test di mercato prevede la vendita di un prodotto in più considerati rappresentativi regioni geografiche per scoprire la reazione dei consumatori, con la successiva proiezione dei dati ottenuti all'intero mercato nel suo insieme. Spesso questo metodo viene utilizzato per sviluppare un nuovo prodotto o migliorarne uno vecchio.
Molte aziende considerano i risultati dei test di mercato come una prova cruciale dell'atteggiamento dei consumatori nei confronti di un nuovo prodotto e l'indicatore finale del potenziale di mercato. La ricerca mostra che circa tre prodotti su quattro che ricevono l'approvazione dei consumatori nei test di mercato hanno successo sul mercato e quattro prodotti su cinque che non superano il test falliscono. Tuttavia, i test di mercato presentano diversi svantaggi.
2) Analisi delle serie temporali
Le previsioni di vendita che utilizzano l'analisi delle serie temporali si basano sull'analisi dei dati storici. Nel caso più semplice, la previsione presuppone che le vendite del prossimo anno saranno uguali alle vendite in quest'anno... Questa previsione può essere sufficientemente accurata per un settore maturo con una bassa crescita del mercato. In altre circostanze, è necessario utilizzare di più metodi sofisticati analisi delle serie temporali. Qui esamineremo i seguenti metodi:
Metodo della media mobile
Il metodo della media mobile è abbastanza semplice. Considera la previsione, che si riduce al fatto che il volume delle vendite l'anno prossimo sarà uguale al volume delle vendite nell'anno in corso. Con significative fluttuazioni delle vendite di anno in anno, una tale previsione è irta di gravi conseguenze. Per tenere conto di tutte le sfumature, è possibile calcolare il valore medio di diversi indicatori dei volumi di vendita per determinati periodi di tempo, ad esempio la media dei volumi di vendita per due, tre, cinque anni recenti o per un altro numero di periodi convenienti per i calcoli. Con questo approccio, la previsione di vendita risulta essere il normale volume medio di vendita. Il numero di indicatori utilizzati nel calcolo è determinato sperimentalmente. Infine, il numero di periodi che forniranno le previsioni più accurate dei dati convalidati verrà utilizzato per sviluppare il modello di previsione. Il termine "media mobile" viene utilizzato perché la nuova media calcolata funge da previsione in ogni fase dell'osservazione man mano che nuovi dati diventano disponibili.
Metodo di livellamento esponenziale
Quando si prevede il valore successivo, il metodo della media mobile dà uguale peso a ciascuno degli n valori più recenti, dove n è il numero di anni utilizzati. Pertanto, quando n = 4 (ovvero, viene utilizzata una media mobile di quattro anni), durante la previsione delle vendite dell'anno successivo, viene assegnato lo stesso peso alle vendite per ciascuno degli ultimi quattro anni.
Il livellamento esponenziale è una variazione del metodo della media mobile. La sua differenza è che i coefficienti di ponderazione maggiori sono assegnati non a tutte le osservazioni, ma alle ultime, poiché portano in sé maggiori informazioni sul probabile sviluppo degli eventi nel prossimo futuro.
L'efficacia del metodo di livellamento esponenziale dipende in gran parte dalla scelta della cosiddetta costante di livellamento, che è indicata come b nell'algoritmo di calcolo e varia da 0 a 1. Valori elevati di b danno più peso alle ultime osservazioni e meno peso a quelli precedenti. Se i volumi di vendita cambiano in modo insignificante nel tempo, è consigliabile utilizzare valori bassi B. Tuttavia, quando il volume delle vendite oscilla ampiamente, dovresti usare valori alti b, per cui la serie proiettata rifletterà questi cambiamenti. Di solito il valore di b è determinato empiricamente, cioè controllato significati diversi b e di conseguenza si adotta quella che fornisce il minor errore di previsione per un certo numero di osservazioni per periodi di tempo precedenti.
Metodo di decomposizione
Se è necessario analizzare i dati per periodi di tempo più brevi, ad esempio un mese o un trimestre, in presenza di fluttuazioni stagionali delle vendite, quando il management vuole ottenere previsioni di vendita non solo per l'anno, ma anche per i suoi singoli periodi , viene utilizzato un metodo di previsione delle vendite chiamato scomposizione. Qui è importante determinare quale proporzione della variazione dei volumi di vendita è dovuta all'andamento del mercato e quale alla stagionalità della domanda. L'essenza del metodo di scomposizione consiste nell'identificare quattro componenti delle serie temporali:
L'andamento riflette le variazioni di lungo periodo che si osservano nelle serie storiche escludendo le componenti cicliche, stagionali e irregolari. Di solito si presume che il trend possa essere rappresentato come una linea retta.
Il fattore ciclico non è sempre presente, in quanto riflette gli alti e bassi (“onde”) in una serie storica quando sono escluse le componenti stagionali e casuali. Gli alti e bassi ciclici, di regola, compaiono in un periodo di tempo abbastanza lungo - circa da due a cinque anni. Alcune materie prime (ad esempio il mais in scatola) subiscono lievi fluttuazioni cicliche, mentre le vendite di altre (ad esempio l'edilizia abitativa) subiscono variazioni molto significative.
La stagionalità riflette le fluttuazioni annuali nelle serie temporali causate dal naturale cambiamento delle stagioni. La stagionalità tende a verificarsi ogni anno, sebbene il quadro esatto delle vendite possa cambiare di anno in anno.
Il fattore casuale riflette l'impatto osservabile escludendo l'influenza dei fattori trend, ciclici e stagionali.
3) analisi statistica richiesta
La relazione tra i volumi di vendita e determinati periodi di tempo, utilizzata nel metodo delle serie temporali, costituisce la base per effettuare una previsione per il futuro. L'analisi statistica della domanda è un tentativo di determinare la relazione tra i volumi di vendita ei principali fattori di influenza e di elaborare su questa base una previsione per il futuro. Di norma, per valutare questa relazione viene utilizzato analisi di regressione... Allo stesso tempo, si pone l'accento sull'individuazione non di tutti i fattori che incidono sui volumi di vendita, ma solo di quelli più significativi che incidono maggiormente sui volumi di vendita. Ad esempio, un'azienda manifatturiera finestre di plastica nella previsione delle vendite, può tenere conto di fattori quali la natura ciclica della costruzione di alloggi, le fluttuazioni tassi di interesse e un aumento stagionale della domanda in primavera e in estate.
Tutti i metodi di previsione delle vendite hanno i loro vantaggi e svantaggi, quindi la decisione di utilizzare un metodo o un altro è tutt'altro che ovvia. Innanzitutto, la decisione di utilizzare il metodo di previsione dipende dal prodotto o servizio stesso. Ad esempio, nessuno dei metodi può essere utilizzato per prevedere le vendite di un prodotto completamente nuovo e improbabile (ad esempio un giocattolo Tamagotchi), poiché possibili vendite può variare da zero a miliardi di rubli.
Il passo finale nello sviluppo di un piano di marketing è determinare il volume delle vendite. La pianificazione delle vendite è generalmente preceduta da una previsione delle vendite. Previsioni di vendita include la determinazione dei principali indicatori di volume dell'impresa e viene effettuata sulla base della previsione della domanda, determinata per le dimensioni dell'impresa. La previsione di vendita è il centro attorno al quale si concentra tutta la pianificazione aziendale. La previsione di vendita viene sviluppata per qualsiasi periodo di lead. Previsioni a lungo termine il marketing consente di gettare le basi per la produzione di nuove tipologie di prodotti e processi tecnologici. A medio termine Di solito è una proiezione delle tendenze attuali nel futuro, tenendo conto possibile impatto cambiamenti previsti nel numero di acquirenti, condizioni di mercato e cambiamenti in altri fattori.
Una previsione di vendita a breve termine può essere fino a un anno, viene utilizzata come base per la pianificazione del marketing, giustificando i piani di vendita.
La previsione di vendita contiene diverse misure, ma tra queste deve esserci necessariamente il numero di unità di produzione e il prezzo. Quando si sviluppa una previsione di vendita, vengono utilizzate le stesse informazioni di una previsione. Si tratta di informazioni sulle condizioni di mercato, sullo stato dell'economia nel suo insieme, sulle prospettive di fornitura di beni, sulle condizioni dell'impresa, ecc.
La previsione di vendita e il piano di vendita sono costruiti approssimativamente secondo lo stesso schema, ma il piano di vendita dovrebbe essere più dettagliato, specifico e collegato agli aspetti finanziari e organizzativi dell'implementazione. Alcune imprese preferiscono non redigere un piano di vendita, limitandosi a svilupparne la previsione ea redigere una politica di vendita.
Oggi, la previsione del volume delle vendite viene effettuata con due metodi:
Questo metodo si basa sullo studio delle opinioni di specialisti delle imprese manifatturiere, consumatori di prodotti sui possibili volumi di produzione dell'impresa nel periodo di pianificazione. Sulla loro base, vengono determinati in modo esperto tre tipi di previsione del volume delle vendite: ottimistico, pessimistico e probabilistico. Volume di vendita previsto (RP) in periodo pianificato può essere determinato dalla formula:
OP = (O + 4V + P) / 6
dove О, В, П - volumi di vendita - rispettivamente ottimista, probabilistico, pessimista.
Poiché ogni previsione è probabilistica, viene calcolato l'intervallo di confidenza del possibile volume di vendita:
D = OP ± 2 (OP) / 6
dove O-P/6 è la deviazione standard delle stime di vendita.
Quando si calcola il volume delle vendite con il metodo delle stime di esperti Grande importanza ha le qualifiche di esperti. La conoscenza delle caratteristiche dei prodotti, del mercato, dei concorrenti, dei loro trend di sviluppo aiuta ad aumentare l'affidabilità dell'acquisizione dei dati.
I metodi economici e statistici comprendono un'ampia gamma di metodi diversi. Non tutti hanno ricevuto ampio uso in pratica. I più popolari sono:
OP = Ep × Isr D / 100
dove Ep è la capacità del mercato di riferimento in anno di riferimento, unità
ISR - l'indice di crescita medio annuo della capacità del mercato di riferimento
D è la quota pianificata dell'impresa in mercato di riferimento nel periodo di previsione,%.
La pianificazione delle vendite può essere basata sugli indicatori di profitto e redditività richiesti dall'azienda. Questo calcolo utilizza il concetto "pareggiare", che caratterizza il confine, cioè volume di lavoro a profitto zero.
OP = POI / 1-PI´ (strofinare)
dove POI - costi fissi
PI´ - livello costi variabili in una unità di merce.
La conoscenza del volume marginale, oltre il quale si colloca la sfera della redditività per l'impresa, consente di operare una scelta di un determinato valore di vendita.
L'utilizzo di un punto di pareggio può aiutare a giustificare un volume di vendita specifico, tenendo conto dei dati iniziali su profitto e redditività, nonché i costi accumulati, consente di giustificare il volume che garantirà la ricezione del previsto risultati finali attività.
Metodo di conteggio diretto- la pianificazione è effettuata sulla base di consumi e tassi di consumo razionali.
L'efficacia dell'applicazione di un particolare metodo di previsione delle vendite dipende da condizioni specifiche e specifiche attività economica imprese.
Il lavoro sulla pianificazione del volume delle vendite termina con la formazione di un portafoglio di ordini. Il portafoglio ordini si compone di tre sezioni:
Per tutti gli ordini, in primis quelli in corso, i contratti devono essere conclusi.
Formattazione condizionale (5)
Scarica il file utilizzato nel video tutorial:
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La previsione è una parte importante del processo di gestione. Senza di essa, è impossibile sviluppare piani tattici o strategici per lo sviluppo di un'impresa. Sia per il commerciante che per impresa manifatturieraè importante prevedere le vendite delle merci su prossimo periodo... Ciò determinerà il volume sia delle riserve create che dei fondi accumulati per questo.
Molti scienziati e professionisti prestano attenzione al tema della previsione. Va notato tra questi Yu.I. Ryzhikov, che, di fatto, creò a quel tempo la scuola sovietica della teoria delle riserve. Lo scienziato è riuscito a formulare sistematicamente e coerentemente le disposizioni teoriche di base della teoria delle code, per fornire raccomandazioni pratiche per l'ottimizzazione sistemi complessi vendite, riduzione dei tempi di servizio, eliminazione delle scorte in eccesso. È molto potente Ricerca scientifica... Tuttavia, per familiarizzare con i metodi di previsione a livello della presentazione primaria, sarebbe consigliabile utilizzare disposizioni di base(metodologia di previsione) e della letteratura sull'argomento.
La metodologia di previsione è intesa come la branca della conoscenza di metodi, metodi e sistemi di previsione, ovvero:
Metodo di previsione: un metodo di ricerca di un oggetto finalizzato allo sviluppo di una previsione;
Metodo di previsione: un insieme di uno o più metodi di previsione;
Un sistema di previsione è un insieme ordinato di tecniche di previsione e mezzi per la loro attuazione.
È noto che la teoria previsionale comprende: l'analisi dell'oggetto previsionale; metodi di previsione (matematico - formalizzato, esperto - intuitivo) sistemi di previsione.
Nel lavoro sulla teoria delle previsioni, quando si analizzano gli oggetti, viene utilizzata la classificazione delle previsioni, mentre le caratteristiche principali sono: scala - il numero di variabili principali per descrivere un oggetto; complessità - caratterizza il grado di interconnessione delle variabili; determinismo o stocasticità delle variabili, fornitura informativa del periodo di retrospezione. Uno dei principali segni di classificazione anche il periodo di previsione. Sulla base di questo, la maggior parte degli autori definisce tre tipi di previsioni: a breve termine, a medio termine e a lungo termine. Come notato in precedenza, gli intervalli di tempo delle previsioni dipendono dalla natura dell'oggetto (abbiamo già dato l'esempio sopra - in base alla scelta del periodo per l'analisi ABC-XYZ).
Per due gruppi di metodi di previsione, i metodi euristici si basano su stime intuitive, formulate da esperti (responsabili delle rispettive aree). Tra quelle euristiche: individuale - il metodo delle interviste, generazione di idee; collettivo: il metodo della classificazione semplice, il metodo dei coefficienti di ponderazione, il metodo dei confronti sequenziali, il metodo dei confronti accoppiati; combinato - il metodo "Delphi" e le sue modifiche.
Tra metodi matematici ci sono tre gruppi: metodi simplex (semplici) di estrapolazione in serie temporali - il metodo dei minimi quadrati, livellamento esponenziale e simili; metodi statistici - analisi di correlazione e regressione, analisi fattoriale, ecc. metodi combinati - sintesi diverse opzioni previsioni.
Metodo " ingenuo " previsione a condizione che le vendite nel periodo successivo siano uguali alle vendite periodo precedente.
Ad esempio, se le vendite di gennaio fossero 100 unità, anche la previsione per le vendite di febbraio sarebbe di 100 unità. O se le vendite fossero di 50 unità oggi, anche le previsioni per le vendite di domani saranno di 50 unità. Molto spesso, questo metodo viene utilizzato dai negozi di prodotti da forno e da coloro che lavorano con merci (stock) di domanda sostenibile, ovvero X categorie.
I vantaggi di questo metodo includono una reazione istantanea ai cambiamenti della domanda, ma solo se c'è una tendenza. Gli svantaggi sono una notevole sensibilità alle fluttuazioni casuali. Tra le riserve c'è l'estrema sensibilità di questo metodo.
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metodo previsione |
Disponibilità tendenza |
disponibilità di stagionalità |
Requisiti minimi di dati |
la previsione è possibile |
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fuori stagione |
di stagione |
Un passo |
pochi passi |
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esperto |
non necessario |
non necessario |
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esponenziale levigante (Semplice) |
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aritmetica levigante |
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Il metodo di Holt |
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Metodo della media esponenziale (metodo di Brown) |
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estrapolazione |
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Metodo Winters |
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Previsione combinata (stima media) |
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Previsione combinata (stime di media e varianza) |
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* La previsione per più fasi è possibile se il rapporto tra la lunghezza del periodo previsto e il periodo di previsione è 3: 1.
** T- la frequenza della stagionalità.
*** Previsione per un periodo, inclusa la stagionalità (ad esempio, per 1 anno trimestrale).
**** "-" - Il metodo non è applicabile per tenere conto della stagionalità.
Il punto è che non è sempre corretto basare una previsione su due punti. Immagina una situazione in cui, in un certo punto vendita, un prodotto è andato esaurito solo grazie alla visita di un gruppo di escursionisti a un determinato monumento architettonico situato nelle vicinanze. La previsione di un ordine per il periodo successivo - un giorno o un mese - tenendo conto di un tale picco una tantum, non è corretta. Pertanto, dovrebbe essere utilizzato solo in presenza di un andamento stabile, a condizione che siano esclusi picchi occasionali nell'attività dei consumatori.
Livellamento aritmetico (metodo della media a lungo termine) stabilisce che le vendite del periodo successivo saranno uguali alla media aritmetica delle vendite di tutti i periodi precedenti.
Ad esempio, le vendite per il 2011 sono state di 10.000 unità. Quindi il valore di previsione per gennaio 2012 sarà: 10.000: 12 = 834 unità. Le vendite reali a gennaio sono state di 500 unità. Quindi il valore di previsione per febbraio 2012 sarà: (10000 + 500): (12 + 1) = 808 unità. E così via, aggiungendo ogni volta un nuovo valore di vendite reali ai valori precedenti e dividendo l'importo risultante per il numero di tutti i periodi.
I vantaggi del metodo includono il livellamento delle fluttuazioni casuali. Questo metodo semplicemente non li vede, poiché coinvolge tutte le statistiche dei periodi precedenti. In realtà, anche questo è uno svantaggio, poiché il metodo non riflette i cambiamenti nelle tendenze in questo modo, reagisce sempre con ritardo a fluttuazioni significative della domanda. Tuttavia, se il punto vendita della merce dispone di spazio di magazzino libero e il contratto con il fornitore è stipulato in modo tale che al termine del periodo di vendita tutti i costi per la logistica inversa (cioè i costi di richiamo della merce invenduta dai punti vendita) sono assegnati al fornitore, quindi il punto vendita ha una protezione al 100% contro le fluttuazioni della domanda e comporta costi di manutenzione moderati.
Metodo della media mobile (metodo Holt - inverni)è una tecnica avanzata di livellamento delle serie temporali esponenziali. Livellamento esponenziale fornisce una rappresentazione visiva dell'andamento e consente di fare previsioni a breve termine, e quando si tenta di estendere la previsione su un periodo più lungo, mostra valori assolutamente privi di significato: sembra che lo sviluppo del processo nella direzione di aumentare o la diminuzione è completamente cessata. Il metodo Holt-Winters è più perfetto, affronta con successo sia il medio che il previsioni a lungo termine perché è in grado di mostrare microtrend (trend associati a brevi periodi) in momenti immediatamente precedenti alla previsione, ed estrapolare tali trend al futuro. E sebbene sia possibile solo un'estrapolazione lineare nel futuro, nella maggior parte delle situazioni della vita reale risulta essere sufficiente.
Quindi, il metodo si basa sulla condizione che le vendite nel periodo successivo saranno uguali alla media aritmetica delle vendite per n-periodi precedenti... L'importante è scegliere valore ottimale il numero di periodi precedenti per ottenere previsioni corrette. In generale, a seconda dell'oggetto della ricerca - una posizione specifica, prodotto, stock, gruppo - puoi scegliere 2, 5, 6, 10, 12 periodi. Un esempio di calcolo è riportato in tabella. 4.10.
tavolo 4.10.
Un esempio di calcolo di un valore previsto utilizzando il metodo della media mobile (periodo - da un mese)
tavolo 4.11.
Previsione delle vendite di merci con domanda stagionale
Una fonte : Buzukova EL. Acquisti e fornitori. Corso di gestione dell'assortimento nella vendita al dettaglio / E.A. Buzukova; ed. S. Sysoeva. SPb. : Pietro, 2009 .-- 432 p. : Malato. - (Vedere al dettaglio).
Come puoi vedere, questo metodo è un compromesso tra i due precedenti. È abbastanza flessibile e reagisce a cambiamenti drastici nelle vendite abbastanza rapidamente, ma non istantaneamente.
Metodo della media esponenziale ponderataè simile al precedente, ma con l'uso di determinati valori del coefficiente (IS), che assume valori da 0 a 1. Nel caso in cui si tratti di scorte (merci) con un andamento regolare costante, il valore di questo coefficiente è 0,1 -0,2 ... Per azioni che fluttuano troppo e £ = 0,5 e oltre. Facciamo un esempio. Lascia che la domanda di prodotti nel punto vendita per il prodotto A sia costante. Così, K = 0.2. A gennaio sono state vendute 300 unità di merci, la previsione per loro era al livello di 290 unità. Pertanto, la previsione per l'ordine delle merci sarà al livello di 0,2 300 + (1 - 0,2) 290 = 292 unità.
I vantaggi del metodo includono il fatto che si basa sui dati precedenti più vicini al periodo di riferimento e reagisce in modo flessibile ai cambiamenti. Gli svantaggi includono il fatto che tutti i dati per tutti i periodi hanno lo stesso peso.
Si tratta di approcci di base facili da comprendere e su cui si basano determinati metodi di previsione. Per previsione delle vendite di merce stagionale in pratica, utilizzano un approccio diverso basato sul coefficiente di tendenza. Questo rapporto mostra quanto sono cambiate le vendite rispetto agli anni precedenti. Ma in generale, nel corso dell'anno, come mostrato in esempi precedenti, ma solo da un certo periodo- un'elevata impennata stagionale delle vendite. Quindi, per prevedere le vendite di beni stagionali, è necessario confrontare periodi simili degli anni precedenti e adeguare i dati ottenuti tenendo conto delle stime degli esperti. Il confronto dei periodi è necessario per tenere conto dei cambiamenti nelle tendenze - fissando la crescita o diminuendo la domanda rispetto a periodi simili degli anni precedenti (Tabella 4.11). Il coefficiente di tendenza aiuta a fare questo. (CD:
dove X1- dati per il periodo di rendicontazione;
X2- dati del periodo precedente.
Per determinare la previsione per giugno 2011, è necessario determinare le variazioni per anno. Crescita dei consumi nel periodo marzo
Giugno 2009 ammontava a: 26 unità (3 + 5 + 18), per il 2010
31 unità per il 2011 - 41 unità:
La tendenza al rialzo delle vendite non è cambiata negli ultimi anni: le vendite hanno una tendenza al rialzo costante. applicando CT prima del periodo di riferimento, otteniamo il valore di vendita previsto per giugno 2011: 60 + 32% = 79 unità.
C'è un'opinione secondo cui tali calcoli soddisfano solo lo sviluppo di previsioni per i gruppi C Z , BZ. Si ritiene inoltre che per i prodotti con vendite significative tale approccio - rettifiche per periodi analoghi di esercizi precedenti - sia ragionevolmente attendibile.
Nella pratica aziendale, a volte usano un approccio " coefficienti", che, di fatto, si basa anche sui dati di vendita dell'anno precedente. La sua essenza risiede nel fatto che tra tutti i periodi di vendita dell'anno si trova il valore più piccolo, a cui il coefficiente è posto pari a 1,0. Tutti gli altri periodi ricevono i propri valori dei coefficienti, a partire da 1.0. Ad esempio: sono noti i valori mensili delle vendite di beni per il 2012 e sono fissati i coefficienti corrispondenti (per febbraio = 300 200 = 1,5, ecc.):
|
settembre |
|||||
Quindi, il piano di vendita per il prossimo anno sarà adeguato tenendo conto dei coefficienti e potrebbe essere i seguenti dati per mese (a seconda delle vendite di gennaio):
agosto 1000
settembre 625
ottobre 812.5
novembre 1125
dicembre 1875
Questo approccio è abbastanza facile da capire, rendendolo
infatti, vengono utilizzati principalmente per formulare piani di vendita per il prossimo anno, ma sono alquanto imperfetti.
Regola uno e mezzo ("Regola 1.5") più spesso utilizzato nel commercio al dettaglio dagli agenti di vendita o quando un'impresa inizia a lavorare con un nuovo prodotto per il quale non esistono statistiche di vendita. Per determinare il volume dell'ordine per il periodo successivo (giorno, settimana, mese), è necessario seguire il passaggio 1.5. Ad esempio, la prima spedizione era di 33 unità. Le vendite settimanali sono state rispettivamente di 25 unità, il resto è di 8 unità. Seguendo la "Regola 1.5", la seguente fornitura dovrebbe essere: 251,5-8 = 29,5 "30 unità. Questa può essere scritta come la seguente formula:
dove zitto- nuovo volume dell'ordine, pezzi;
SPP- saldi all'inizio del periodo di riferimento, pz;
Postpo- consegnare a periodo di riferimento, PC.;
ZKP- saldi alla fine del periodo di rendicontazione, pz.
La logica alla base di questa regola è semplice: l'obiettivo di qualsiasi impresa commercialeè un aumento (!) del reddito, non la sua costanza. Pertanto, l'azienda sta costantemente costruendo sulla crescita delle vendite, aumentandolo della metà del valore precedente, mentre si adegua per il resto. Questo approccio consente di tracciare dinamicamente le vendite e regolare i saldi; non porta ad accumulo (eccesso di scorte) o alla mancanza di scorte (riserva). Illustriamo questo con un esempio (Tabella 4.12).
Quindi, il primo ordine di una spedizione di merci era al livello di 33 unità, di cui 25 vendute e 8 nel resto. L'ordine successivo è stato effettuato per un importo di 30 unità. Immagina una situazione in cui le vendite sono 28 unità e il resto, rispettivamente, è 10 unità. Secondo la "Regola 1.5", il volume dell'ordine per il prossimo terzo periodo sarà di 32 unità (28 * 1,5 - 10). Nel terzo periodo sono state vendute 22 unità da 32 unità ordinate, anche il resto è di 20 unità
tavolo 4.12.
Un esempio di movimenti di borsa quando si utilizza la Regola uno e mezzo
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Saldi all'inizio del periodo di riferimento, pz. |
Ordine di acquisto, pz. |
Vendite nel periodo di riferimento, pz. |
Saldi alla fine del periodo di rendicontazione, pz. |
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(0 + 33-8) - 1,5-8 = 30 |
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(8+ 30-10) -1,5-10 = 32 |
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(10+ 32-20) -1,5-20 = 13 |
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(20 + 13-5) - 1,5-5 = 37 |
||||
(10 - dal periodo precedente e altri 10 da questo). Quindi, per il quarto periodo, il volume dell'ordine dovrebbe essere di sole 13 unità (22 1,5 - 20), ecc. Di conseguenza, ciò non porterà a un eccesso di scorte e anche la merce rimasta verrà venduta. Fino a quando non c'è una certa dinamica definita delle vendite, questo è abbastanza modo interessante determinazione dei volumi degli ordini e controllo dei saldi. Solo un appunto: per ordini precedenti 33, 30, 32 pz. può verificarsi una situazione in cui il fornitore non desidera soddisfare un lotto di 13 unità, poiché ha una cosiddetta dimensione dell'ordine target, sulla quale ci sarà un discorso Ulteriore.
In generale, molta letteratura scientifica e pratica è dedicata alla questione dell'applicazione di metodi per prevedere le riserve in base al livello di stocasticità (una misura dell'incertezza nel suo comportamento). Nel nostro caso, possiamo dire che nessuno dei metodi darà 100 % risultati corretti, ovvero non fornirà prevedibilità del 100%, il che consentirà zero deviazioni tra i valori previsti e le vendite effettive. Il metodo di previsione per ogni azione specifica dovrebbe essere selezionato secondo il criterio della deviazione minima tra la previsione e il fatto (nel nostro esempio, vendite reali). Di conseguenza, per fermarsi a un certo metodo previsione, è necessario effettuare calcoli per più e sceglierne uno che contenga il maggior numero di errori. Ma è imperativo fare pianificazione, perché, come disse Dwight D. Eisenhower, "preparando una battaglia, sono sempre stato convinto che i piani siano inutili, ma la pianificazione è necessaria!"
