Прогноз збуту - це розрахунковий розрахунок із використанням статистичних методів, що дозволяє знати прогноз продажів компанії на майбутній проміжок часу.
По суті, це полягає у з’ясуванні того, скільки ми можемо продати, маючи на увазі, що прогноз продажів пов’язаний з рештою видів діяльності.
Отже, це один із основних аналізів, який повинна провести будь-яка компанія. Пам’ятайте, що центром будь-якого бізнесу є клієнт, а виставлення рахунків є основним джерелом доходу.
З іншого боку, особою, відповідальною за проведення цих розрахунків, є комерційний директор.
Як скласти прогноз продажів
Прогноз продажів дозволяє отримати інформацію про необхідні покупки. Це, у свою чергу, дозволить нам забезпечити належну казну та ефективно управляти людськими ресурсами. Тому знати, як це зробити, дуже важливо. Ми можемо відштовхуватися від трьох ситуацій, ми детальніше розглянемо кожен метод у наступному розділі:
- Наша компанія починає свою діяльність. В цьому випадку практично неможливо знати дані минулого. Ми можемо порівнювати лише з іншими конкурентами, які були на ринку довше, і цю інформацію слід сприймати з обережністю. Звичайним у цих випадках є використання якісних прийомів, які дозволяють використовувати невеликі вибірки та базуються на суб’єктивній інформації, такій як метод Дельфі чи опитування експертів.
- Наша компанія працює протягом короткого часу. У цьому випадку ми вже маємо деякі дані, але недостатні для виконання кількісних статистичних методів з великими вибірками. У цьому випадку ми можемо розіслати анкети задоволення нашим клієнтам, а також з’ясувати їхні подальші переваги. Ми можемо проводити статистичний дослідницький аналіз для збору інформації або використовувати такі методи, як швидкість запуску.
- Нарешті, якщо наша компанія вже деякий час працює на ринку, найкращими та найефективнішими є кількісні методи. Вони дозволяють змоделювати прогноз продажів за допомогою математики та статистики. Найпоширенішими, які ми також побачимо докладно, є, зокрема, регресії, коефіцієнти варіацій або ковзні середні.
Деякі методи прогнозування
Існує багато якісних та кількісних методів для прогнозування майбутнього змінної. Ми зосередимося на найбільш актуальних, які також можуть бути легко застосовані до малих чи середніх компаній. Нам знадобиться лише електронна таблиця для більшості з них.
Якісні методи
Як ми вже говорили, ці методи засновані на невеликих зразках та суб'єктивності. Вони використовуються для проведення дослідницького аналізу, який можна доповнити іншими кількісними. Вони також значною мірою заважають нам осліпнути, коли ми починаємо. Вони не дозволяють робити висновки.
- Метод Дельфі. Це якісна методика, яка розробляє систему збору даних з групи експертів. Шукається консенсус учасників за допомогою інтерактивного процесу. Відповідає на низку анкет, і з цими даними знову виконуються різні, до досягнення згаданого консенсусу.
- Фокус-групи. Ця техніка схожа на попередню, але в її основі - особисті або віртуальні зустрічі. У них буде модератор та серія людей, які беруть участь у цьому питанні. Наприклад, у цьому випадку це може бути комерційний директор та різні агенти. Йдеться про спрямування учасників за допомогою таких процесів, як «хмара ідей», до мети отримання інформації про можливі прогнози продажів.
Кількісні методи
Вони найпоширеніші у компаніях, які працюють протягом тривалого часу. Вони мають великі вибірки клієнтів і тривалі періоди часу. Найбільш відповідні показані нижче:
- Середній темп зростання. Коли ваш бізнес працює протягом тривалого часу, ви можете розрахувати середньорічний відсоток зростання. За допомогою цього та даних попереднього року ви можете скласти базовий прогноз продажів. Спосіб простий, цей відсоток додається до старих продажів. Це схоже на обчислення темпів змін.
- Метод Run Rate використовується для прогнозування продажів у певні періоди протягом року. Для розрахунку він використовує середньомісячні обсяги продажів періоду, і разом із ними прогнозуються ті, що відбудуться в наступному періоді.
- Ковзні середні показники в рамках аналізу часових рядів дуже корисні для тих компаній, чия продукція має стабільні продажі та не має сезонності. Виконується середнє значення певної кількості історичних даних, і з цим робиться прогноз. Якщо спостерігається висока сезонність, тоді може бути використана інша техніка, яка є індексами сезонності.
- Проста регресія, про яку докладно писано тут. У нашому випадку залежною змінною є продаж, а незалежною - змінна часу. Їх можна легко розрахувати за допомогою статистичного програмного забезпечення або електронної таблиці. Вони пропонують графік, а також обчислюють коефіцієнт детермінації (R Squared), зі значеннями від нуля до одиниці. Чим ближче до одного, тим краща здатність передбачати.
Приклад прогнозування продажів
Для прикладу ми використаємо просту техніку регресії.
Уявімо собі компанію, яка пропонує дані, наведені нижче. З'являються щомісячні продажі за останні 3 роки. Ми включили в таблицю лише деякі дані, щоб вона не була занадто довгою: залежною змінною (Y) називали б продаж, а незалежною змінною (X) - час. Мета полягає в обчисленні бета-коефіцієнтів X та незалежного члена.
Ми бачимо, що електронна таблиця показує лінію регресії. У цьому випадку його нахил від’ємний, але помірний, як показує коефіцієнт X (менше нуля). Однак, на жаль, ця техніка не принесе нам великої користі. R Squared має значення, близьке до нуля, і, отже, рядок не допомагає нам прогнозувати, і нам слід вибрати інший статистичний метод.
