≡× МЕНЮ

• Постройки
• Отделка
• Кладка
• Раствор
• Расчет

Прогноз продаж: эффективные шаги по его созданию.

Введение

На сегодняшний день наука достаточно далеко продвинулась в разработке технологий прогнозирования. Специалистам хорошо известны методы нейросетевого прогнозирования, нечеткой логики и т.п. Разработаны соответствующие программные пакеты, но на практике они, к сожалению, не всегда доступны рядовому пользователю, а, в то же время, многие из этих проблем можно достаточно успешно решать, используя методы исследования операций, в частности имитационное моделирование, теорию игр, регрессионный и трендовый анализ, реализуя эти алгоритмы в широко известном и распространенном пакете прикладных программ MS Excel.

В связи с этим актуальность изучения методов алгоритма прогнозирования, исследованных в данной работе не вызывает сомнения.

В работе представлен один из возможных алгоритмов построения прогноза объема реализации для продуктов с сезонным характером продаж. Сразу следует отметить, что перечень таких товаров значительно шире, чем это кажется. Дело в том, что понятие «сезон» в прогнозировании применим к любым систематическим колебаниям. Например, если речь идет об изучении товарооборота в течение недели, под термином «сезон» понимается один день. Кроме того, цикл колебаний может существенно отличаться (как в большую, так и в меньшую сторону) от величины «один год». И, если удается выявить величину цикла этих колебаний, то такой временной ряд можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Целью работы стали систематизация теоретических данных по выбранной теме и их применение на конкретном предприятии. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1.определить значение прогнозирования на современном этапе;

2.рассмотреть сущность трендовых моделей;

.выявить методы использования трендовых моделей в прогнозировании объемов продаж;

.применить теоретические положения об использовании трендовых моделей для прогнозов к статистическим данным компании «КЛАД», на основании чего построить прогноз объемов продаж на следующий сезон.

Информационной базой для написания работы стали учебно-методические пособия и периодическая литература по данному вопросу отечественных авторов. Использование литературы именно периодического характера представляется наиболее важным при написании данной работы. Это суждение основано на том, что наряду со знанием теоретических основ изучаемого вопроса, необходимо учесть его динамический характер и рассмотреть самый новый взгляд на методологию составления прогнозов с использованием трендовых моделей, разработанную в самое последнее время.

Работа имеет не только теоретическое, но и высокое практическое значение. По сути, она является методическим пособием по применению алгоритма прогнозирования объема продаж с использованием MS Excel, который может быть по аналогии использован не только на упомянутом предприятии, но и в других отраслях народного хозяйства.

1. Использование трендовых моделей в прогнозировании объемов продаж

1.1 Сущность трендовых моделей и их использование для прогнозов

Одна из важнейших групп методов прогнозирования основана на анализе 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. Временные ряды, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции - методами выравнивания.

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления - укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:

t = f(t)

Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

При равномерном развитии - линейная функция:

t = b0 + b1t

При росте с ускорением:

парабола второго порядка: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2

кубическая парабола: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 + b 3 t 3

3. при постоянных темпах роста - показательная функция:

t = b0b1t

5.при снижении с замедлением - гиперболическая функция:

t = b0 + b1x1/t

Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и, с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.

Оценки параметров b 0 , b 1 ,… b n находятся методом наименьших квадратов, сущность которого состоит в отыскании таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней, вычисленных по искомой формуле, от их фактических значений была бы минимальной.

Для сглаживания экономических временных рядов нецелесообразно использовать функции, содержащие большое количество параметров, так как полученные таким образом уравнения тренда (особенно при малом числе наблюдений) будут отражать случайные колебания, а не основную тенденцию развития явления.

Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Разность между фактическими значениями ряда динамики и его выровненными значениями характеризует случайные колебания (иногда их называют остаточные колебания или статистические помехи). В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические колебания и сезонные колебания.

Сезонные колебания - повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

Периодические колебания в розничной торговле можно обнаружить и в течение недели (например, перед выходными днями увеличивается продажа отдельных продуктов питания), и в течение какой-либо недели месяца. Однако самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года. При анализе сезонных колебаний обычно рассчитывается индекс сезонности, который используется для прогнозирования исследуемого показателя.

В самой простой форме индекс сезонности рассчитывается как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год (в процентах). Все другие известные методы расчета сезонности различаются по способу расчета выровненной средней. Чаще всего используются либо скользящая средняя, либо аналитическая модель проявления сезонных колебаний.

Большинство методов предполагает использование компьютера.

Относительно простым методом расчета индекса сезонности является метод центрированной скользящей средней.

Используя метод скользящей средней, необходимо последовательно осуществить следующие этапы:

Решить, данные, за сколько лет должны быть включены в расчет. Можно использовать данные за один год, но для большей достоверности расчетов лучше использовать данные, по крайней мере, за два года, а если сезонные колебания значительны, - то и более.

Повторить этапы 2 и 3 для этого же месяца следующего года;

Определить средний индекс в этом месяце по данным за два года;

Обобщить данные о силе колеблемости показателей динамического ряда из-за их сезонного характера. При этом используется среднее квадратическое отклонение индексов сезонности (в процентах) от 100%.

Сравнение средних квадратических отклонений, вычисленных за разные периоды времени, показывает сдвиги в сезонности.

Другим методом расчета индексов сезонности, часто используемым в различного рода экономических исследованиях, является метод сезонной корректировки, известный в компьютерных программах как метод переписи (Census Method II). Он является своего рода модификацией метода скользящих средних. Специальная компьютерная программа элиминирует трендовую и циклическую компоненты, используя целый комплекс скользящих средних. Кроме того, из средних сезонных индексов удалены и случайные колебания, поскольку под контролем находятся крайние значения признаков.

Расчет индексов сезонности является первым этапом в составлении прогноза. Обычно этот расчет проводится вместе с оценкой тренда и случайных колебаний и позволяет корректировать прогнозные значения показателей, полученных по тренду. При этом необходимо учитывать, что сезонные компоненты могут быть аддитивными и мультипликативными.

Таким образом, временной ряд, характеризующий величину цикла систематических колебаний, можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Итак, временной ряд - это последовательность наблюдений некоторой величины в последовательные моменты времени.

Аддитивная модель представляет собой обобщение множественной регрессии, которая является частным случаем общей линейной модели.

Аддитивную модель можно представить в виде формулы:

где F - прогнозируемое значение; Т - тренд; S - сезонная компонента; Е - ошибка прогноза.

Применение мультипликативных моделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения. Эти модели можно представить формулой:

На практике отличить аддитивную модель от мультипликативной можно по величине сезонной вариации. Аддитивной модели присуща практически постоянная сезонная вариация, тогда как у мультипликативной модели она возрастает, или убывает. Графически это выражается в изменении амплитуды колебания сезонного фактора. Это показано на рис. 1.

Рисунок 1.Аддитивная и мультипликативная модели прогнозирования

Если бы на изучаемом интервале времени коэффициенты уравнения регрессии, которое описывает тренд, оставались бы неизменными, то для построения прогноза достаточно было бы использовать метод наименьших квадратов. Однако в течение исследуемого периода коэффициенты могут меняться. Естественно, что в таких случаях более поздние наблюдения несут большую информационную ценность по сравнению с более ранними наблюдениями, а, следовательно, им нужно присвоить наибольший вес. Именно таким принципам и отвечает метод экспоненциального сглаживания, который может быть использован для краткосрочного прогнозирования объема продаж. Расчет осуществляется с помощью экспоненциально-взвешенных скользящих средних:

Zt = a x Yt + (1 - a) x Zt -1

Z - сглаженный (экспоненциальный) объем продаж;

t - период времени;

a - константа сглаживания;

Y - фактический объем продаж.

Последовательно используя эту формулу, экспоненциальный объем продаж Z t можно выразить через фактические значения объема продаж Y :

SO - начальное значение экспоненциальной средней.

При построении прогнозов с помощью метода экспоненциального сглаживания одной из основных проблем является выбор оптимального значения параметра сглаживания a . Ясно, что при разных значениях a результаты прогноза будут различными. Если a близка к единице, то это приводит к учету в прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений; если a близка к нулю, то веса, по которым взвешиваются объемы продаж во временном ряду, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) наблюдения. Если нет достаточной уверенности в выборе начальных условий прогнозирования, то можно использовать итеративный способ вычисления a в интервале от 0 до 1. Существуют специальные компьютерные программы для определения этой константы.

Обобщая результаты прогнозирования с помощью методов временных рядов, необходимо оценить точность расчетов, на основании которой можно сделать вывод об аппроксимирующей способности моделей.

Объемы продаж большинства компаний показывают значительные колебания. Они растут и падают в зависимости от общей ситуации в бизнесе, уровня спроса на продукты, производимые компаниями, деятельности конкурентов и других факторов. Колебания, отражающие конъюнктурные циклы перехода от более или менее благоприятной рыночной ситуации к кризису, депрессии, оживлению и снова к благоприятной ситуации, называются циклическими колебаниями. Существуют различные классификации циклов, их последовательности и продолжительности. Например, выделяются двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре сферы производства; циклы Джанглера (7-10 лет), проявляющиеся как итог взаимодействия денежно-кредитных факторов; циклы Катчина (3-5 лет), обусловленные динамикой оборачиваемости запасов; частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности.

Методика выявления цикличности заключается в следующем. Отбираются рыночные показатели, проявляющие наибольшие колебания, и строятся их динамические ряды за возможно более продолжительный срок. В каждом из них исключается тренд, а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайные колебания, стандартизируются, т.е. приводятся к одному знаменателю. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции, характеризующие взаимосвязь показателей. Многомерные связи разбиваются на однородные кластерные группы. Нанесенные на график кластерные оценки должны показать последовательность изменения основных рыночных процессов и их движение по фазам конъюнктурных циклов.

1.2 Алгоритм построения прогнозной модели

Для прогнозирования объема продаж, имеющего сезонный характер, предлагается следующий алгоритм построения прогнозной модели:

1. Определяется тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является предложение использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.

2. Вычитая из фактических значений объемов продаж значения тренда, определяют величины сезонной компоненты и корректируют таким образом, чтобы их сумма была равна нулю.

3. Рассчитываются ошибки модели

4. Строится модель прогнозирования:

F - прогнозируемое значение;

Т - тренд;

S - сезонная компонента;

Е - ошибка модели.

5. На основе модели строится окончательный прогноз объема продаж. Для этого предлагается использовать методы экспоненциального сглаживания, что позволяет учесть возможное будущее изменение экономических тенденций, на основе которых построена трендовая модель. Сущность данной поправки заключается в том, что она нивелирует недостаток адаптивных моделей, а именно, позволяет быстро учесть наметившиеся новые экономические тенденции.

где:пр t - прогнозное значение объема продаж;

Fм t - значение модели;

а - константа сглаживания.

Практическая реализация данного метода выявила его следующие особенности:

2. Применение алгоритма на примере исследования информации об объемах сбыта мороженого «Пломбир» фирмы «КЛАД», г. Кунгур Пермский край

Исходные данные: объемы реализации продукции за два сезона.

В качестве исходной информации для прогнозирования была использована информация об объемах сбыта мороженного «Пломбир» фирмы «КЛАД» г. Кунгура Пермского края. Данная статистика характеризуется тем, что значения объема продаж имеют выраженный сезонный характер с возрастающим трендом.

Исходная информация представлена в таблице 1.

Таблица 1.Фактические объемы реализации продукции

Задача: составить прогноз продаж продукции на следующий год по месяцам.

Реализуем алгоритм построения прогнозной модели, описанной выше. Решение данной задачи осуществим в среде MS Excel, что позволит существенно сократить количество расчетов и время построения модели.

2.1 Определение тренда

Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Для этого используем полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.

На рисунке показано, что полиномиальный тренд аппроксимирует фактические данные гораздо лучше, чем предлагаемый обычно в литературе линейный. Коэффициент детерминации полиномиального тренда (0,7435) гораздо выше, чем линейного (4Е - 05). Для расчета тренда рекомендуется использовать опцию «Линия тренда» MS Excel.

Опция «Линия тренда»

Применение других типов тренда (логарифмический, степенной, экспоненциальный, скользящее среднее) также не дает эффективного результата. Они неудовлетворительно аппроксимируют фактические значения, коэффициенты их детерминации ничтожно малы:

·логарифмический R2 = 0,0166;

·степенной R2 = 0,0197;

·экспоненциальный R2 = 8Е - 05.

2.2 Определение величины сезонной компоненты

Вычитая из фактических объемов продаж значения тренда, определяем величины сезонной компоненты, используя при этом пакет программных данных MS Excel.

Расчет значений сезонной компоненты в MS Excel

Итоги расчета значений сезонной компоненты приведем в таблице:

Таблица 2.Расчет значений сезонной компоненты

Таблица 3.Расчет средних значений сезонной компоненты

2.3 Расчет ошибок модели

Рассчитываем ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели.

Таблица 4. Расчет ошибок

Находим среднеквадратическую ошибку модели (Е) по формуле:

Е = ? О2: ? (Т + S)2

Т - трендовое значение объема продаж;

S - сезонная компонента;

О - отклонения модели от фактических значений.

Е = 0,003739 или 0,37%.

Величина полученной ошибки позволяет говорить, что построенная модель хорошо аппроксимирует фактические данные, то есть она вполне отражает тенденции, определяющие объем продаж, и является предпосылкой для построения прогнозов высокого качества.

Построим модель прогнозирования:

2.4 Построение прогноза объемов продаж

На основе модели строим окончательный прогноз объема продаж.Для смягчения влияния прошлых тенденций на достоверность прогнозной модели, сочетаем трендовый анализ с экспоненциальным сглаживанием. Это позволит нивелировать недостаток адаптивных моделей, то есть учесть наметившиеся новые экономические тенденции.

Fпр t = a Fф t-1 + (1 - a) Fм t

Fпр t - прогнозное значение объема продаж;

Fф t-1 - фактическое значение объема продаж в предыдущем году;

Fм t - значение модели;

а - константа сглаживания.

Константу сглаживания рекомендуется определять методом экспертных оценок, как вероятность сохранения существующей рыночной конъюнктуры, то есть, если основные характеристики изменяются (колеблются) с той же скоростью (амплитудой), что и прежде, значит, предпосылок к изменению рыночной конъюнктуры нет, и, следовательно, а = 1, если наоборот, то а = 0.

Таким образом, прогноз на январь третьего сезона определяется следующим образом.

Определяем прогнозное значение модели:

Fм t = 1924,92 + 162,44 = 2087 ± 7,8 (тыс. руб.)

Фактическое значение объема продаж в предыдущем году (Fф t-1) составило 2361 тыс. руб. Принимаем коэффициент сглаживания 0,8. Получим прогнозное значение объема продаж:

Fпр t = 0,8 х 2361 + (1 - 0,8) х 2087 = 2306 (тыс. руб.)

Заключение

прогноз тренд сезонный модель

Проанализировав теоретические аспекты рассматриваемого вопроса и проделав работу по построению прогноза объема продаж конкретного предприятия с помощью определения тренда, возможно сделать следующие выводы:

Прогнозирование объема продаж - неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема продаж и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.

Кроме того, для повышения надежности прогноза рекомендуется строить все возможные сценарии прогноза и рассчитывать длительный интервал прогноза.

Практическая реализация рассмотренного метода выявила его следующие особенности:

·для составления прогноза необходимо точно знать величину сезона. Исследования показывают, что множество продуктов имеют сезонный характер, величина сезона при этом может быть различной и колебаться от одной недели до десяти лет и более;

·применение полиноминального тренда вместо линейного позволяет значительно сократить ошибку модели;

·при наличии достаточного количества данных метод дает хорошую аппроксимацию и может быть эффективно использован при прогнозировании объема продаж в инвестиционном проектировании.

Список литературы

1.Алисинская Т.В., Сербин В.Д., Катаев А.В. Учебно-методическое пособие по курсу «Экономико-математические методы и модели. Линейное программирование». Таганрог. 2001.

2.Бушуева Л.И. Метод прогнозирования объема продаж // Маркетинг в России и за рубежом. 2004. №2.

.Кошечкин С.А. Алгоритм прогнозирования объема продаж в MS Excel // #"justify">.Кулакова О. Методы прогнозирования. Анализ аддитивной модели // Бюджетирование и финансовый менеджмент. 2000. №2.

.Лобанова Е. Прогнозирование с учетом экономического роста // Экономические науки. 2002. №1.

.Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel: Практикум. М. 2000.

.Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева. М. 1989.

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

на тему
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ

Выполнила Студентк а группы 5120-1 IV- го курса

факультета экономического

Малеева Светлана Викторовна

Приняла Научный руководитель доцент кафедры
экономической кибернетики

Максишко Наталья Константиновна

/Ф.И.О., учёная степень и звание /

Регистрационный номер_________

Дата_________

Подпись _________

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

Объект исследования – методы прогнозирования объемов продаж.

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

Метод исследования – описательный, сравнительный.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:

Методы экспертных оценок;

Методы анализа и прогнозирования временных рядов;

Казуальные (причинно-следственные) методы.

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

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

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

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

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

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

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

1) точечного прогноза;

2) интервального прогноза;

3) прогноза распределения вероятностей.

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

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

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

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

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

Реалистичность и исполнимость бюджета компании во многом зависит от того, насколько корректно составили план реализации продукции и, соответственно, спрогнозировали поступление выручки. В этом решении предлагается несколько способов планировать продажи, из которых можно выбрать наиболее подходящий под специфику деятельности компании.

Преимущества и недостатки

В решении подробно и на примерах раскрывается порядок планирования объемов реализации в натуральном и денежном выражении, а также согласования плана продаж с бюджетом доходов и расходов, движения денежных средств. Если планирование продаж – прерогатива коммерческой службы, предлагаемая методика пригодится собственнику бизнеса для проверки обоснованности и корректности заявленных цифр.

Так как большинство компаний работают в условиях конкуренции и успешность бизнеса зависит от возможности реализовать продукцию, рассмотрим вариант – когда план продаж служит отправной точкой при составлении бюджета.

Как организовать планирование продаж

Продажи, как правило, планируют коммерсанты и экономисты. Первые из них прогнозируют состояние рынка, взаимоотношения с покупателями, определяют величину коэффициентов роста продаж и (или) цен; вторые обеспечивают аналитический материал (на базе бухгалтерской и (или) управленческой отчетности). В зависимости от того, какие критерии особенно важны для предприятия, план продаж можно структурировать по-разному: по контрагентам, номенклатуре, группам цен, условиям, платежам и т. д. Продажи можно планировать на горизонт как в месяц, так и несколько лет. Как правило, их прогнозируют на год в разбивке по месяцам и на последующие несколько лет – без разбивки. При необходимости (сложном финансовом положении и угрозе кассовых разрывов) возможна большая детализация – например, только первый (ближайший) квартал раскрывается подекадно, а далее дается помесячный план.

Как подготовить план продаж

Для планирования «от достигнутого» основой служит информация о динамике продаж (в натуральном и стоимостном выражении) за предыдущий период, сопоставимый как по продолжительности, так и по сезонности с плановым. Это требование бывает трудно выполнить, так как продажи обычно прогнозируются в IV квартале, когда год еще не закончился и итоги по нему не подведены. В этом случае используют информацию о фактической реализации за 9 или 10 прошедших месяцев и плановой – за оставшееся до конца года время (ноябрь–декабрь).

Если компания применяет различные ставки НДС или занимается несколькими видами деятельности, предусматривающими разные системы налогообложения, то для нее особенно важно прогнозировать продажи в стоимостном выражении без НДС – так план будет корректнее. Это можно рекомендовать и компаниям, применяющим стандартный, 18-процентный НДС. В дальнейшем, при уточнении направлений использования базового прогноза (например, для подготовки бюджета движения денежных средств, для расчета налоговой нагрузки, для постановки задач отделу продаж и т. п.), следует рассчитывать выручку с НДС.

В зависимости от ассортимента продукции, количества контрагентов и других особенностей бизнеса могут использоваться различные методики планирования объема реализации: по одному продукту, с детализацией по контрагентам и номенклатуре, с учетом не только конечной стоимости, но и ее составляющих (количество, цена, ресурсные ограничения).

Самый простой способ спланировать продажи – взять объем реализации за базовый период (тот, что берется за основу, например, прошлый месяц или аналогичный месяц прошлого года – при планировании по месяцам) и скорректировать его на желаемый прирост по формуле 1.

Формула 1. Расчет плана продаж

Такой способ используется в том случае, когда компания выпускает только один продукт, а продажи планируются на один месяц или в течение года нет сезонных колебаний спроса.

Учесть структуру продаж.

Объем реализации может прогнозироваться в детальном виде, по товарам или (и) клиентам. Расчеты проводятся по формуле 1, но данные за базовый период берутся в той же аналитике (товары или покупатели). Более того, целевые коэффициенты роста продаж придется также задать индивидуально для каждого вида продукции (покупателя). Прогноз формируется на год в целом либо по периодам – но только при отсутствии сезонных колебаний спроса. При планировании в разрезе по клиентам коэффициенты устанавливаются в зависимости от состояния бизнеса контрагентов (например, если компания-покупатель активно развивается, можно планировать прирост продаж), исходя из достигнутых договоренностей, а также на основе экспертных оценок коммерсантов (см. таблицу 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам).

Таблица 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам

Пономенклатурный план реализации формируется с учетом индивидуальных коэффициентов роста продаж по каждому продукту, в зависимости от того, предполагается ли увеличить продажи или вывести товар с рынка (см. таблицу 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре).

Таблица 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре

Можно предусмотреть и двухуровневую структуру плана продаж:

• по контрагентам (покупателям) и закупаемой ими номенклатуре товаров (см. таблицу 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции);
• по номенклатуре и ее покупателям (см. таблицу 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям).

Этот способ позволяет подготовить более детализированный план. Целевые коэффициенты при этом устанавливаются с учетом как состояния взаимоотношений с покупателями, так и намерений компании по продвижению своих продуктов.

Таблица 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции

Контрагент	Номенклатура
ООО «Елочка»	Конфеты «Бриз»	1500,00	1,015	1522,50
	Конфеты «Грильяж»	1000,00	1,040	1040,00
	Конфеты «Сладкоежка»	1500,00	1,070	1605,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,050	1050,00
	Итого	5000,00	1,044	5217,50
ООО «Замок»	Конфеты «Бриз»	5000,00	1,010	5050,00
	Конфеты «Грильяж»	2000,00	1,040	2080,00
	Конфеты «Сладкоежка»	2000,00	1,075	2150,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,015	1015,00
	Итого	10 000,00	1,030	10 295,00
ООО «Зебра»	Конфеты «Бриз»	1000,00	1,110	1110,00
	Конфеты «Грильяж»	500,00	1,090	545,00
	Конфеты «Сладкоежка»	1500,00	1,100	1650,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,040	1040,00
	Итого	4000,00	1,086	4345,00
ООО «Кенгуру»	Конфеты «Бриз»	7500,00	1,010	7575,00
	Конфеты «Грильяж»	9500,00	1,040	9880,00
	Конфеты «Сладкоежка»	2000,00	1,050	2100,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,030	1030,00
	Итого	20 000,00	1,029	20 585,00
Всего		39 000,00	1,037	40 442,50

Определение коэффициентов роста продаж по контрагентам с учетом закупаемой ими продукции дает несколько иные результаты, чем планирование только по покупателям или только по видам продукции. Принимая во внимание двухуровневую структуру продаж, нужно анализировать не только тенденции взаимоотношений с контрагентом, но и состояние рынка, соотносить интересы предприятия по продвижению того или иного продукта с потребностями и возможностями покупателей. Эта работа сложнее, но ее результаты ценнее для компании.

Таблица 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям

Номенклатура	Контрагент	Объем продаж за базовый период, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.
Конфеты «Бриз»	ООО «Елочка»	1500	1,015	1522,50
	ООО «Замок»	5000	1,010	5050,00
	ООО «Зебра»	1000	1,110	1110,00
	ООО «Кенгуру»	7500	1,010	7575,00
	Итого	15 000	1,017	15 257,50
Конфеты «Грильяж»	ООО «Елочка»	1000	1,040	1040,00
	ООО «Замок»	2000	1,040	2080,00
	ООО «Зебра»	500	1,090	545,00
	ООО «Кенгуру»	9500	1,040	9880,00
	Итого	13 000	1,042	13 545,00
Конфеты «Сладкоежка»	ООО «Елочка»	1500	1,070	1605,00
	ООО «Замок»	2000	1,075	2150,00
	ООО «Зебра»	1500	1,100	1650,00
	ООО «Кенгуру»	2000	1,050	2100,00
	Итого	7000,00	1,072	7505,00
Конфеты «Солнышко»	ООО «Елочка»	1000,00	1,050	1050,00
	ООО «Замок»	1000,00	1,015	1015,00
	ООО «Зебра»	1000,00	1,040	1040,00
	ООО «Кенгуру»	1000,00	1,030	1030,00
	Итого	4000,00	1,034	4135,00
Всего		39 000,00	1,037	40 442,50

Учесть факторы, влияющие на рост продаж

На величину выручки влияют два показателя: цена и объем продаж в натуральном выражении. При планировании можно учитывать желаемую динамику каждого из них. Различные источники прироста (цена и количество) принимаются во внимание при формировании целевого процента увеличения (прироста) продаж (см. формулу 2 Расчет целевого процента прироста продаж):

Формула 2. Расчет целевого процента прироста продаж

Например, перед коммерсантами поставили задачу: увеличить объем продаж на 10 процентов. При этом не уточняется, что должно быть источником этого роста. Можно сформулировать цель четче: увеличить количество продаваемого товара на 5 процентов при росте цен на 6 процентов. В этом случае целевой прирост продаж будет равен 11,3 процента ((100% + 5%) × (100% + 6%) : 100% – 100%). Применяя этот способ планирования продаж, нужно учитывать двухуровневую структуру прогноза реализации продукции – ее можно раскрыть как по видам продукции с разделением по контрагентам, так и наоборот (см. таблицу 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации). Если у компании большой ассортимент продукции или широкий круг контрагентов, номенклатуры или клиентов лучше объединить в группы. Например, контрагентов можно агрегировать по регионам, масштабам закупок, целям приобретения товара, способам оплаты и т. п.

Таблица 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации

Контрагент	Номенклатура	Факт			Коэффи- циент роста цен, ед.	Коэффи- циент роста объема реализации, ед.	Коэффи- циент роста продаж, ед.	План
		Цена, руб.	Коли- чество, кг	Объем продаж, руб.				Цена, руб.	Количество, кг	Объем продаж, руб.
ООО «Елочка»	Конфеты «Бриз»	50,00	30,00	1500,00	1,05	1,06	1,113	52,50	31,80	1669,50
	Конфеты «Грильяж»	100,00	10,00	1000,00	1,03	1,06	1,092	103,00	10,60	1091,80
	Конфеты «Сладкоежка»	25,00	60,00	1500,00	1,04	1,07	1,113	26,00	64,20	1669,20
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,05	1,05	1,103	42,00	26,25	1102,50
Итого	–	125,00	5000,00	–	–-	–	–	132,85	5533,00
ООО «Замок»	Конфеты «Бриз»	40,00	125,00	5000,00	1,07	1,09	1,166	42,80	136,25	5831,50
	Конфеты «Грильяж»	100,00	20,00	2000,00	1,04	1,08	1,123	104,00	21,60	2246,40
	Конфеты «Сладкоежка»	20,00	100,00	2000,00	1,06	1,05	1,113	21,20	105,00	2226,00
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,10	1,06	1,166	44,00	26,50	1166,00
Итого	–	270,00	10 000,00	–	–	–	–	289,35	11 469,90
ООО «Зебра»	Конфеты «Бриз»	50,00	20,00	1000,00	1,08	1,10	1,188	54,00	22,00	1188,00
	Конфеты «Грильяж»	100,00	5,00	500,00	1,09	1,06	1,155	109,00	5,30	577,70
	Конфеты «Сладкоежка»	25,00	60,00	1500,00	1,11	1,10	1,221	27,75	66,00	1831,50
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,06	1,09	1,155	42,40	27,25	1155,40
Итого	–	110,00	4000,00	–	–	–	–	120,55	4752,60
ООО «Кенгуру»	Конфеты «Бриз»	34,90	215,00	7500,00	1,20	1,10	1,320	41,88	236,39	9900,00
	Конфеты «Грильяж»	95,00	100,00	9500,00	1,09	1,03	1,123	103,55	103,00	10 665,65
	Конфеты «Сладкоежка»	20,00	100,00	2000,00	1,08	1,04	1,123	21,60	104,00	2246,40
	Конфеты «Солнышко»	40,000	25,00	1000,00	1,06	1,06	1,124	42,40	26,50	1123,60
Итого	–	440,00	20 000,00	–	–	–	–	469,89	23 935,65
Всего		–	944,90	39 000,00	–	–	–	–	1012,64	45 691,15

Ситуация: как составить прогноз поступления выручки исходя из бюджета продаж

Для подготовки бюджета движения денежных средств необходимо планировать продажи по месяцам, желательно в разрезе контрагентов, так как это позволит учитывать динамику дебиторской задолженности. Выручка прогнозируется с НДС. Если компания не применяет специальные ставки этого налога (10% и 0%), то весь запланированный объем продаж умножается на 18 процентов (см. таблицу 8. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств). В обратном случае потребуется группировать контрагентов и продажи по ним, а затем умножить полученные объемы реализации на соответствующие ставки налога. Составляя бюджет движения денежных средств, не забудьте скорректировать план продаж на прирост и погашение дебиторской задолженности. Если условия платежа для всех контрагентов одинаковы (например, оплата в течение 14 календарных дней после отгрузки), можно уточнять общий план продаж на переходящую дебиторскую задолженность. При различных условиях оплаты необходимо группировать покупателей по длительности отсрочки (см. таблицу 9. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств).

Таблица 6. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Контрагент	Январь			…	Декабрь			Итого за год
		Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.	…	Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.	Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.
ООО «Елочка»	500,00	1,05	525,00	…	400,00	1,05	420,00	6000,00	1,05	6300,00
ООО «Замок»	600,00	1,04	624,00	…	700,00	1,04	728,00	7800,00	1,04	8112,00
ООО «Зебра»	300,00	1,10	330,00	…	150,00	1,10	165,00	3000,00	1,10	3300,00
ООО «Кенгуру»	2000,00	1,03	2060,00	…	1500,00	1,03	1545,00	21 000,00	1,03	21 630,00
Всего	3400,00	–	3539,00	…	2750,00	–	2858,00	37 800,00	–	39 342,00
НДС (18%)	612,00	–	637,02	…	495,00	–	514,44	6804,00	–	7081,56
Всего с НДС	4012,00	–	4176,02	…	3245,00	–	3372,44	44 604,00	–	46 423,56

Таблица 7. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Показатель	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май	…
Дебиторская задолженность на начало периода, руб.	30 000	31 250	27 500	32 750	36 250	…
Объем продаж, руб. с НДС, в т. ч.:	75 000	65 000	74 000	85 000	73 000	…
с отсрочкой платежа 14 календарных дней (приблизительно 50% продаж оплачивается в следующем месяце)	50 000	45 000	57 000	60 000	55 000	…
ООО «Елочка»	20 000	25 000	27 000	30 000	25 000	…
ООО «Замок»	30 000	20 000	30 000	30 000	30 000	…
с отсрочкой платежа 7 календарных дней (приблизительно 25% продаж оплачивается в следующем месяце)	25 000	20 000	17 000	25 000	18 000	…
ООО «Зебра»	10 000	10 000	10 000	10 000	10 000	…
ООО «Кенгуру»	15 000	10 000	7000	15 000	8000	…
Плановая дебиторская задолженность, руб., в т. ч. длиной:	31 250	27 500	32 750	36 250	32 000	…
14 дней	25 000	22 500	28 500	30 000	27 500	…
7 дней	10 000	5000	4250	6250	4500	…
Поступления с учетом прироста (погашения) дебиторской задолженности (дебиторская задолженность на начало периода + объем продаж – плановая дебиторская задолженность)	73 750	68 750	68 750	81 500	77 250	…

Ситуация: как учесть в прогнозе продаж маркетинговые акции и периоды дефицита

Планировать продажи нужно исходя из спроса, а не динамики объемов реализации за прошлые периоды. Ведь спрос может быть искусственно ограничен размерами поставок или дефицитом на складе. Когда для прогнозов используются заниженные оценки – это приводит к очередному дефициту. Ситуация с маркетинговыми акциями обратная. На некоторое время спрос искусственно увеличен проводимой акцией. Если при планировании закупок ориентироваться на данные за этот период, то ожидания будут необоснованно завышены.

Существует несколько подходов к обработке информации за периоды маркетинговых акций и дефицита. Один из способов – полностью исключить периоды с недостоверными показателями и не учитывать их при планировании. Однако, применяя такой подход, можно столкнуться с тем, что будет упущена значимая информация об изменении тренда продаж или о сезонности. Более того – существенно сократится объем исторических данных. Поэтому лучше воспользоваться альтернативным способом и провести восстановление спроса – очистить его от нехарактерных пиков и спадов. Самое простое – заменить эти значения средними показателями за достоверные периоды. Более сложный вариант – с помощью ретроспективного прогнозирования сформировать данные на прошлые периоды маркетинговых акций и дефицита.

Полученные восстановленные показатели служат более точной оценкой реальному спросу на продукцию. Кроме того, на основе этой информации можно рассчитать упущенную выгоду от дефицита и дополнительную прибыль от проведенной маркетинговой акции. Иногда следует рассматривать как недостоверный и период снижения спроса после маркетинговой акции. Во время нее покупатели приобретают товары на более длительный срок, чем обычно. Часто за значительным подъемом следует спад продаж. Восстанавливая спрос за этот период, можно посчитать негативный эффект от проведения маркетинговой акции. Сопоставление данных (фактических за период спада продаж после маркетинговой акции и с учетом восстановленного спроса за это же время) позволит оценить рентабельность проведенной акции и принять решение о целесообразности ее повторения. После дефицита, напротив, может наблюдаться рост продаж. Однако стоит учитывать то, какие товары реализует компания. Если они могут быть легко приобретены покупателями у других поставщиков, то резкого всплеска спроса не будет и данные за этот период можно будет считать достоверными.

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

Скачать материалы по расчету объемов продаж :

Чем отличается прогноз продаж от плана?

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

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

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

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

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

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

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

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

По времени делятся на:

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

В практической деятельности применяют три основных метода:

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

Метод экспертных оценок

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

Примечание
Уважаемые читатели! Для представителей малого и среднего бизнеса в области торговли и услуг мы разработали специальную программу "Бизнес.Ру", которая позволяет вести полноценный складской учет, торговый учет, финансовый учет, а также имеет встроенную CRM систему. Имеются как бесплатный, так и платные тарифы.

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

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

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

Анализ временных рядов

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

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

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

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

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

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

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

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

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

Анализ временных рядов с учетом сезонности

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

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

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

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

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.