Прогнозирование спроса и продаж — студенческий портал

На первый взгляд, вопрос звучит абсурдно, но если внимательнее разобраться, то можно выявить следующее: «если у товара значительное число фактов нулевых продаж (спрос на товар редкий), то все методы точечного прогнозирования (в том числе и сложные), будут давать плохой результат»

Выходом из ситуации может стать применение специальных методов математического моделирования, позволяющих рассчитать накопительную вероятность возникновения спроса.

То есть оценить не стараясь угадать число проданного, а посмотреть с какой вероятность может быть продан тот или иной объем товара.

При упрощении механизм следующим образом.

Специальное программное обеспечение проводит серию экспериментов (100 000 раз) о возможном спросе на товар на период поставки (в западной практике – lead time LT).

Анализируется, сколько раз случился спрос разного объема. После этого строится накопительная вероятность распределения спроса (не более какого объема товара будет продано с разной вероятностью)

После этого учитывается уровень сервиса и рассчитывается оптимальный товарный запас, как значение спроса, соответствующее накопительной вероятности, равной уровню сервиса.

Более наглядно это можно посмотреть на следующем графике или таблице: (из программы Forecast NOW!):

Рис. 1 Уровень сервиса и оптимальный товарный запас на примере программы Forecast NOW!  

Вероятность Сумма ,%	Объём ,ед
100	80
99,5	71
99	69
…	76
90	60

На рисунке светло-синим построена накопительная вероятность. Оптимальный запас находится на пересечении выставленного уровня сервиса и накопительной вероятности.

Таким образом, применение подобных методов поможет сразу рассчитать оптимальный товарный запас для товаров редкого спроса.

Важным вопросом остается критерий отнесения товаров к редкому спросу:

Для этого считается среднее расстояние в днях между соседними фактами продаж. Если это число больше 1.25 дней, то перед нами редкий спрос, если меньше – гладкий.

Пример:

История продаж товара:

День	1	2	3	4	5	6	7	8
Спрос	3	0	6	4	0	0	7	9

Среднее расстояние между соседними фактами продаж = ((3-1)+(4-3)+(7-4)+(8-7))/4 = 1,75 >1,25 -> спрос редкий

Но для товаров гладкого спроса без прогнозирования спроса не обойтись:

Для чего нужно прогнозировать спрос

Работа любого торгового предприятия неизбежно связана с проблемой оптимизации товарных запасов. Избыток товаров приводит к дополнительным финансовым издержкам, а недостаток – к потере постоянных покупателей и снижению объемов продаж. В обоих случаях происходит недополучение возможной прибыли, что в условиях острой конкуренции может стать причиной банкротства предприятия.

Одной из важнейшей составляющих поддержания оптимального ассортимента товаров является оперативное и долгосрочное прогнозирование спроса.

Конечно, при планировании закупок можно ничего и не прогнозировать, используя как источник исходной информации устоявшийся или возникший уровень спроса.

Однако такой устаревший подход в условиях динамично изменяющегося рынка и «избалованного» покупателя трудно назвать эффективным (за исключением небольших поселений, где имеется всего один магазин).

Так, например, зная, что в следующем месяце возникнет повышенный спрос не мороженое, можно будет заранее принять на работу продавцов, закупить холодильное оборудование и предусмотреть дополнительное финансирование.

Если же все подобные мероприятия начать проводить в пик сезона, то все усилия могут оказаться напрасными и, даже убыточными.

Как прогнозировать спрос

Чтобы спрогнозировать спрос, разработано огромное количество теорий и специальных инструментов.

Специальное ПО

Так, например, при планировании закупок для супермаркета не обойтись без специализированного программного обеспечения.

Основная проблема здесь в огромном ассортименте товаров, который просто физически невозможно «удержать в голове».

Кроме того, специальное ПО позволяет автоматизировать процесс подготовки заявок, что при больших объемах закупок дает возможность сэкономить массу времени.

Microsoft Excel

При небольшом ассортименте товаров отличные результаты в прогнозировании спроса можно получить с помощью стандартного приложения Microsoft Excel.

Специальные статистические функции, такие как, например, ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ, позволяют без ввода сложных формул мгновенно обработать большие массивы информации.

Богатые оформительские возможности Microsoft Excel помогут представить полученные данные не только в табличном виде, но и в более наглядном – в форме графиков и диаграмм.

Вручную

Прогноз спроса на отдельные позиции товаров можно составлять и вручную. Так, например, если товар является новинкой, то даже самые мудреные статистические формулы и ранее накопленная информация не помогут предугадать его популярность. В таких случаях приходится надеяться не на расчеты, а на интуицию и на дополнительные факторы (мнения покупателей, рекламная поддержка и т.п.).

Формулы и методы прогнозирования спроса

Методы, используемые при прогнозировании спроса, отличаются большим разнообразием – от наивных (предполагается, что спрос в следующем месяце будет такой же, как и в прошедшем) до применения в расчетах сложных экономических и математических теорий и их программных реализаций (нейронные сети).

Метод Простой средней

Простейшим из подобных методов является использование вычислений по формуле «простого среднего».

Прогноз спроса на следующий период при этом способе высчитывается как среднее арифметическое показателей спроса за все предыдущие периоды.

Недостатком этого метода является его высокая «консервативность» – устаревшая информация о прежних продажах помешает проявиться последним тенденциям спроса.

Метод скользящего среднего

Более оперативно на изменение спроса реагирует метод «скользящее среднее». Расчет при этом производится не на основании данных за весь срок наблюдения, а за несколько последних периодов.

Ключевым вопросом является определение «окна скольжения» — за сколько последних периодов необходимо проводить усреднение. Чем больше этот период, тем больше совпадает прогноз по скользящему среднему с простым средним.

Определить период можно эмпирически на основании ошибки прогноза (RMSE) – рассчитать эту ошибку для разных периодов и выбрать оптимальный.

Период	3	4	5
RMSE	48,73	46,2	50,1

Очевидно, что оптимальным является период в 4 дня.

Интересной вариацией метода является расчет скользящей средней по определенным дням (то есть – для всех понедельников считается скользящая средняя за n последних понедельников, и т.д.) Такой метод может подойти товаров, обладающих ярко выраженной внутри недельной сезонностью (например, хлеб).

Метод средневзвешенной

Сочетанием вышеописанных методов является «метод взвешенного скользящего среднего». В этой модели вычисляется средневзвешенное значение на основании нескольких периодов, но более отдаленным периодам придаются меньшие веса. Таким образом, для расчетов можно брать более длительные наблюдения, но ограничить влияние на расчеты неактуальных данных.

Метод экспоненциального сглаживания

К сожалению, вышеперечисленные методы расчетов «по среднему» позволяют получить лишь очень приближенные результаты. Более точного прогноза можно добиться при использовании моделей «экспоненциального сглаживания» и «экспоненциального сглаживания с трендом».

В первом методе последний прогноз объема продаж, корректируется на основе ошибки прогноза, допущенной в последнем периоде.

При втором методе расчетов (называемом еще методом «двойного экспоненциального сглаживания») учитываются данные с трендами – благодаря этому данный метод может использоваться даже для среднесрочного прогнозирования.

Метод «Хольта-Уинтерса»

Для учета сезонности и общего тренда спроса применяется модель «Хольта-Уинтерса» (трехпараметрическое экспоненциальное сглаживание). Чтобы получить прогноз спроса в этом методе необходимо правильно подобрать три параметра. Для этого можно использовать как специальные алгоритмы, так и ограничиться простым перебором.

Метод Авторегрессии

При желании получить еще более совершенные прогнозы можно использовать модели «авторегрессии». Эта методика позволяет провести очень подробный анализ имеющихся данных, выявить любые тенденции и отсеять случайные влияния. Однако, в отличие от предыдущих методов, подбор множества параметров потребует от пользователя очень много усилий и времени.

Нейронные сети, генетические алгоритмы

Следует отметить, что чем более сложные методы прогнозирования используются, тем труднее их практическое применение и тем выше вероятность возникновения ошибок.

Анализ огромных объемов информации, подбор оптимальных параметров, оперативный учет колебаний рынка – все это порой находится на пределе человеческих возможностей. Наиболее перспективным в решении этой проблемы является использование алгоритмов «нейронных сетей».

В этой методике специальная программа после предварительного обучения способна самостоятельно найти лучшее решение – при этом пользователю не нужно вникать во все премудрости используемых теорий.

Кроме того «нейронные сети» способны учесть не только явный тренд спроса и сезонность, но и скрытые тенденции и создать достоверный прогноз в такой нестабильной ситуации, где ранее прогнозирование считалось вообще невозможным.

По проведенным специалистами проекта «Forecast NOW» исследованиям прогнозирование нейронными сетями дает лучший результат, чем по всем вышеприведенным методам:

По оси Х показано количество товаров при анализе, по Y- а сколько процентов нейронные сети оказывается лучше, чем другой алгоритм в относительном выражении.

• Рис. 2 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА) и экспоненциальное сглаживание  
•  
• Рис. 3 Нейронные сети + Генетические  алгоритмы (ГА) и авторегрессия  
•  
• Рис. 4 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА)  и метод Хольта Винтерса
• Из рисунков видно, что прогнозирование нейронными сетями дает значительно лучший результат.
• Выводы
• Для прогнозирования спроса нужно:

1. Определить характер спроса на товар (если гладкий – прогнозирование нужно, если редкий – прогнозирование не нужно, можно рассчитывать оптимальный запас методами математического моделирования)
2. Определить способы прогнозирования спроса (если товарный ассортимент небольшой, то можно вручную или при помощи Excel, если большой – лучше использовать специальное программное обеспечение
3. Определить методы прогнозирования спроса (для некоторых товаров хорошо работают стандартные методы (см про скользящее среднее), в общем случае лучшие результаты достигаются нейронными сетями
4. Важно помнить, что прогнозирование спроса – лишь первое звено цепочки поставок, и даже самый точный прогноз спроса в случае неправильного управления запасами и пополнением не сможет обеспечить эффективность всей цепочки поставок. 

Источник: https://fnow.ru/articles/prognozirovanie-sprosa

Прогнозирование продаж и спроса

Прогнозирование покупательского спроса и продаж представляет собой исследование и оценку будущего спроса на товары и необходимо, в первую очередь, для принятия различных управленческих решений. Прогноз спроса – ключевая составляющая процесса планирования продаж и операций, а также необходимо для управления товарными запасами, формирования заказов поставщикам и в целом для качественного функционирования цепи поставок. Максимально точный прогноз продаж позволяет избежать случаев дефицита или переизбытка товара на складах и на полках магазинов, снижает вероятность простоев в работе производственных компаний, сбоев в расписании поставок и закупок, улучшает уровень сервиса при одновременном снижении запасов.

Прогнозирование продаж и спроса лежит в основе всех решений GoodsForecast

При необходимости система может осуществлять ежедневный расчет продаж по всему ассортименту товаров. Высокая точность обеспечивает эффективный выбор моментов и объемов закупок, а также размера страхового запаса.

В то же время, очевидно, что, в зависимости от свойств товара, завышение и занижение прогноза не равноценны с точки зрения возможных потерь, поэтому стратегия минимизация возможных потерь предпочтительнее стандартной стратегией минимизации ошибок. Решения GoodsForecast построены на специальных алгоритмах, минимизирующих не ошибку анализа, а величину ожидаемых суммарных потерь.

В процессе эксплуатации на основе получаемых новых данных осуществляется контроль точности алгоритмов, и при необходимости, их перенастройка. Кроме того, система может проводить сравнение полученных математических данных и цифр, вводимых пользователями, с фактическими данными о продажах.

Задачи прогноза объема продаж

Прогноз продаж представляет собой сложный, многоступенчатый процесс. Уровень,детализация и набор параметров прогнозирования определяются целью построения.

К таким параметрам могут быть отнесены: горизонт (на какой срок формируется план), уровень (категория, группы товаров или отдельные SKU), частота пересмотра (как часто требуется пересматривать и корректировать данные), интервал построения модели (каким временным периодам должен соответствовать прогноз).

Выделяют 4 основных шага прогнозирования спроса на продукцию:

Получение исторических данных. На практике эта задача может оказаться далеко не тривиальной. Но будем считать, что все необходимые данные хранятся в учетной системе компании, и могут быть оттуда извлечены. Объем получаемых данных зависит от стоящих задач и горизонта прогнозирования, но как правило лежит в диапазоне 1-3 лет.

Предобработка. Иногда для целей прогнозирования фактические данные необходимо изменить. Например: нехарактерно высокий спрос в прошлом месяце был вызван проблемами у компаний-конкурентов. Если эти проблемы устранены, имеет смысл уменьшить значение фактических продаж.

Прогнозирование. Получившийся после корректировок факт продаж подается на вход алгоритму. Если для увеличения продаж не проводится никаких новых мероприятий, останавливаемся на этом этапе. Если же для стимулирования сбыта планируется дополнительная рекламная компания, или известна информация о внешних событиях, способных повлиять на продажи, — переходим к следующему шагу.

Постобработка. Эксперты оценивают вклад внешних факторов с помощью Volume Building Blocks (VBB). Каждое событие учитывается отдельно. Вводить факторы должны эксперты в предметной области: специалисту по промо-акциям не следует вводить VBB, связанный с деятельностью конкурентов. Каждый VBB сопровождается комментарием. Такой подход позволяет понять, кто, когда, насколько и почему изменил прогноз.

Подходы к прогнозированию объема продаж и покупательского спроса

• Методы прогнозирования временных рядов. Под понятием понимаются такие методы, на вход которым подаются только предыдущие (известные) значения величины. Это как такие хорошо известные модели, как скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, так и некоторые более сложные модели, которые определяют будущее значение спроса в конкретный момент времени исходя из предыдущих значений спроса. Методы могут применяться как в краткосрочном прогнозировании с горизонтами планирования от одной недели до трех месяцев, так и на средний срок с горизонтами планирования от трех месяцев до нескольких лет. В таком случае они должны иметь возможность учитывать сезонный, циклический и трендовый факторы.
• Причинно-следственные (каузальные) методы. Каузальные методы используют модели статической регрессии для установления взаимосвязи между зависимой переменной (спросом) и независимыми переменными, например ценой, рекламными бюджетами и т.д. Если такую модель удается построить, это позволяет проводить сценарный анализ, что является значительным преимуществом. Однако нужно помнить, что независимую переменную нужно уметь хорошо прогнозировать, а также то, что взаимосвязь со временем может меняться.
• Качественные методы.

Источник: https://goodsforecast.ru/demand_forecasting/

Полное руководство по прогнозированию продаж

Прогнозирование продаж — очень мощный инструмент, играющий важную роль в успехе любой компании. Исследования показывают, что компании, умеющие правильно прогнозировать продажи на 10% чаще удваивают ежегодные доходы и на 7,5% чаще выполняют поставленные планы.

Несмотря на все преимущества прогнозирования продаж, многие руководители по-прежнему испытывают сложности с этим. Им с трудом удаётся делать реалистичные прогнозы.

В данном подробном руководстве, мы собрали все самые важные аспекты прогнозирования продаж. Вы научитесь правильно его делать и выясните, какую пользу оно принесёт вашему бизнесу. Читайте дальше и вы узнаете:

Что такое прогнозирование продаж?

Прогнозирование продаж — это одна из частей управления продажами и предсказывает на какую сумму вся компания, отдел или отдельный сотрудник совершит продаж за определённый отрезок времени – неделю, месяц, квартал, год.

Руководители отделов продаж используют индивидуальные показатели менеджеров для того, чтобы прогнозировать продажи отдела или направления бизнеса. Директора используют показатели отделов или направлений для прогнозирования продаж по всей компании.

Отчёты с прогнозами предоставляются руководству или акционерам для обсуждения перспектив развития компании за отчётный период и анализа необходимых действий. Это в каком-то роде хрустальный шар, предсказывающий будущее компании.

Почему в каждой компании должен быть формализованный процесс продажи?

Почему важно прогнозировать продажи?

Прогнозирование продаж позволяет своевременно выявлять проблемы и предпринимать необходимые действия для их устранения. Например, вы замечаете, что отстаёте от выполнения плана на 35%, самое время разобраться в причинах. Возможно, ваши конкуренты начали агрессивную дисконтную политику или продуктивность менеджеров по продажам значительно снизилась.

Своевременное выявление этих причин даёт вам возможность вовремя исправить ситуацию. Хуже будет, если вы заметите эти изменения в самом конце месяца или квартала, когда у вас уже не останется времени на выяснение обстоятельств и внесение корректировок.

Прогнозирование продаж также важно и по ряду других причин начиная от планов по найму сотрудников и распределения ресурсов до постановки целей и бюджетирования.

Представьте, что прогнозирование показывает 25% перевыполнение плана. Для того чтобы справиться с планируемой загрузкой, возможно, необходимо расширить команду и нанять ещё сотрудников.

Если же наблюдается другой тренд и продажи планируют снизиться, то, вероятно, правильным решением будет приостановить найм или временно снизить темп.

Соответствующим образом необходимо планировать бюджеты на маркетинг и рекламу, а также и на обучение персонала.

Помимо всего прочего, прогнозирование продаж – мощный мотивационный инструмент для менеджеров.

В качестве примера, еженедельная, а если технологии позволяют, то и ежедневная трансляция показателей продаж и выполнения поставленного плана будут мотивировать менеджеров не отставать от намеченных целей.

Конечно, большое расхождение между прогнозом и фактом в любую из сторон говорит о неточном прогнозировании, или неправильном использовании самого метода (о них мы поговорим чуть позже).

 Использование правильных данных и методов помогут вам составить точный прогноз и тем самым выполнить поставленный план, что, несомненно, позитивно скажется на росте компании.

Что нужно для прогнозирования продаж?

Для точного прогнозирования продаж необходим как минимум следующий набор элементов:

• Персональные планы и планы на отдел или направление: для того чтобы измерить производительность нужны чёткие показатели или KPI;
• Формализованный процесс продажи: если менеджеры по продажам не следуют единому процессу, вы не сможете прогнозировать их продуктивность и результаты;
• Стандартизированная терминология (лид, сделка, контакт т.д.): Все должны оперировать одними понятиями и определениями. Так же как все должны понимать, в какой именно момент начинается продажа, и в какой момент она заканчивается.
• CRM-система: у менеджеров по продажам должна быть единая система учёта потенциальных клиентов и сделок. Без единой системы прогнозирование продаж проблематично, если, вообще, возможно.
• Ответственность за результат: если менеджер по продажам не выполнил план, разобрались ли вы в чём причина? Если нет, то у сотрудников сложится впечатление, что прогнозирование продаж – это всего лишь необязательные для выполнения цифры.

Ключевые факторы, влияющие на прогнозирование продаж

При прогнозировании продаж, обращайте внимание на следующие факторы, влияющие на точность результатов:

Внутренние факторы

Найм и увольнение сотрудников: уход сотрудников, неважно, по какой причине, по собственному желанию или из-за слабых показателей, всегда сказывается на показателях продаж. Исключением может быть только своевременная замена ушедших сотрудников новыми. При активном найме стоит ожидать скачка показателей с момента как сотрудники пройдут обучение и испытательный срок.

Изменение условий работы: изменения оплаты труда и выплаты бонусов также сказываются на прогнозировании продаж.

Если привязать мотивацию менеджеров к определённому минимальному жизненному циклу клиента, то продажи, скорее всего, снизятся, так как менеджеры будут стараться продавать тем, кто точно не откажется от продукта или подписки в течение этого времени. И, наоборот, при низком проценте отказников продажи покажут значительный рост.

Другой пример, если вы запретите менеджерам давать скидку после 15 числа каждого месяца. Тогда первая половина месяца будет богата на продажи, а во второй половине, скорее всего, наметится спад.

Изменение территорий: менеджерам необходимо время, чтобы привыкнуть к новой территории и наработать клиентскую базу, поэтому перераспределяя территории, будьте готовы к понижению показателей продаж.

Внешние факторы

Изменения со стороны конкурентов: неудивительно, что в большинстве случаев, действия конкурентов влияют на продажи. Если кто-то из них значительно снизил цены, вашим сотрудникам придётся давать большие скидки, чтобы поддержать продажи. Другое дело если кто-то из конкурентов закрылся и вышел из бизнеса, тогда вполне вероятно ваши продажи начнут расти.

Экономическая ситуация: при благоприятной экономической ситуации клиенты с большей вероятностью будут развивать бизнес, и приобретать ваши продукты или услуги. Во времена рецессии процесс продажи занимает большее количество времени, и размеры сделок снижаются.

Рыночные изменения: хорошей практикой является мониторинг рынков и их ситуаций. Важно понимать, что происходит на рынках ваших клиентов. Любые скачки спроса или депрессии будут сказываться и на ваших продажах.

Законодательные изменения: новые законы или указы могут повлиять на ваш бизнес. Они могут сказаться как позитивно, так и негативно.

Изменения в продуктах или услугах: вы выпускаете новый продукт или услугу, широко востребованную на рынке? Или же вы предлагаете дополнительные бонусы или предложения? Всё это может сказаться как на размере самих сделок, так и на цикле продаж.

Сезонность: ваши клиенты могут активнее покупать в одни интервалы времени и меньше в другие. Необходимо учитывать сезонность бизнеса при прогнозировании продаж.

12 проверенных способов ускорить ваш процесс продажи

5 методов прогнозирования продаж

Существует несколько методов прогнозирования продаж. Ниже мы рассмотрим пять наиболее популярных.

1)  Прогнозирование по количеству сделок

Это метод напрямую связан с этапами продаж в вашей воронке. Чем дальше по воронке двигается сделка, тем с большей вероятностью она закроется. Например, сделки, находящиеся, на стадии «первичный контакт» закроются с вероятностью 10%, а сделки на стадии «согласование КП» с вероятностью 40%.

Выберите интересующий вас период, обычно это месяц, квартал или год, всё зависит от цикла ваших продаж и планов сотрудников. Дальше необходимо разделить вероятность сделки на 100 и умножить на предполагаемую сумму сделки – получаем ожидаемую сумму в случае успешного закрытия сделки.

После того как вычисления сделаны для всех сделок на всех стадиях, определяем общую ожидаемую сумму за отчётный период.

Хотя это и простой метод прогнозирования продаж, но он даёт не совсем точные результаты. Данный метод не учитывает продолжительность сделок.

Другими словами, сделки, находящиеся, в воронке три месяца имеют такое же влияние на прогнозирование, как и сделки, которым десять дней.

Жизненный цикл сделки негативно сказывается на конечном результате, поэтому используя данный метод необходимо, чтобы сотрудники своевременно очищали воронку от зависших сделок – актуализировали её.

Ещё один минус такого подхода в том, что он опирается на исторические данные. Любое изменение в вашем маркетинге, продукте или процессе продаж скажется на вероятности закрытия сделок на каждом из этапов. Если вы своевременно не учитываете эти факторы и не обновляете процент вероятности закрытия сделок для каждого из этапов – вы попросту гадаете.

2)  Прогнозирование на основании продолжительности сделок

В этом методе за основу берётся продолжительность сделок, чтобы предсказать, когда они, вероятнее всего, успешно закроются. Например, средний срок сделки в вашей компании составляет 3 месяца. Если менеджер по продажам работает со сделкой полтора месяца, значит, он находится примерно на половине пути и вероятность успешного завершения этой сделки 50-55%.

Данный подход является субъективным и не учитывает обратной связи от сотрудников о том, как идут дела по сделкам, поэтому прогнозирование получается очень общим.

К примеру, предположим, что менеджер по продажам выставил клиенту коммерческое предложение и сообщает вам, что клиент уже почти готов купить.

Но он общается с ним всего две недели и вероятность того, что клиент действительно купит при среднем цикле сделки в три месяца в районе 17%. Это говорит о том, что покупка маловероятна на данном этапе.

Другая проблема этого метода прогнозирования продаж в том, что он обобщает разные циклы продаж. Например, прямая продажа новому клиенту может занимать в среднем шесть месяцев, клиенту, пришедшему по рекомендации три месяца, а клиенту, пришедшему к вам по выставке восемь месяцев. Используя этот метод, вы обобщаете эти разные временные циклы.

Для того чтобы этот метод прогнозирования давал точные результаты, необходимо отслеживать источники или каналы привлечения клиентов и делать по ним соответствующее прогнозирование.

3)  Интуитивное прогнозирование

Некоторые руководители отделов продаж опрашивают своих менеджеров, с какой вероятностью они успешно закроют свои текущие сделки. Кто-то из менеджеров может сказать: «Я уверен, что закрою сделку на сумму 500.000 рублей в течение 14 дней».

С одной стороны, этот метод имеет право на жизнь, так как он основан на ощущениях самих менеджеров по продажам, которые ежедневно общаются с клиентами. С другой стороны, менеджеры обычно относятся к сделкам оптимистично и поэтому высока неточность такого прогнозирования.

Ещё один минус такого подхода – невозможность формализовать и стандартизировать процесс оценки на предмет успешного завершения сделок. Тяжело выделить единые критерии оценки.

Такое прогнозирование продаж часто используется в компаниях на начальных этапах развития, когда нет практически никаких статистических данных по продажам.

4)  Прогнозирование, основанное на статистических данных

Быстрый, но в то же время недостаточно точный способ прогнозирования продаж на месяц, квартал или год – сравнить показатели этого отрезка времени за предыдущий период и ожидать похожих результатов.

Например, если отдел продаж закрыл сделок на 800.000 рублей в апреле 2016 года, то примерно на такую же сумму можно рассчитывать и в апреле 2017. Если все остальные переменные, такие как количество менеджеров, продуктов, офисов и так далее остались неизменными.

Данную схему можно немного усложнить. К примеру, рост ваших продаж составляет 8-10% в год. Соответственно если в апреле 2016 продажи составили 800.000 рублей, то в апреле 2017 можно ожидать ~880.000 рублей.

У данного метода, тем не менее есть ряд минусов. Он не учитывает сезонность и изменение других показателей. Если в компании изменился состав отдела продаж или начался не сезон, то продажи могут и опуститься на 8-10%.

Другой минус такого прогнозирования продаж – он не учитывает нестабильность спроса. Любое изменение на рынке может сказаться на прогнозе в ту или иную сторону.

Прогнозирование продаж, основанное на статистических данных, может быть использовано как ориентир и основа для более точного прогнозирования.

5)  Мультивариантное прогнозирование продаж

Самый сложный, но в то же время самый точный способ прогнозирования продаж. Он включает в себя все факторы и элементы предиктивной аналитики, упомянутые выше, такие как средний срок сделки, вероятность успешного завершения, индивидуальные показатели менеджеров и статистические данные.

Самый простой пример такого прогнозирования: представим, что в вашем отделе работают два менеджера. Каждый работает над своей сделкой. Первый проводит встречу с отделом закупок клиента, второй только вступил в контакт и находится на стадии выявления потребностей.

Учитывая все факторы, влияющие на успешное закрытие сделки: среднюю продолжительность, процент успешных закрытий, размер сделки и количество дней до окончания квартала получается 40% вероятность того, что сделка будет закрыта в этом квартале. Размер потенциальных поступлений 960.000 рублей.

Второй менеджер, находясь, на более ранней стадии, имеет такую же вероятность 40%, но размер сделки у него меньше и ожидаемые поступления 680.000 рублей.

Вместе в этом квартале они в сумме должны закрыть сделок на 1.640.000 рублей

Такой метод прогнозирования продаж более точен.

Для того чтобы добиться максимальной точности необходимы инструменты продвинутой аналитики, которые стоят недёшево и если у вас небольшой бюджет, то вам придётся обходиться без них.

Если вы научитесь точно прогнозировать продажи, вы будете готовы к любому будущему, чтобы он вам не приготовило.

Как вы прогнозируете ваши продажи? Какие методы используете?

Источник: http://softforce.ru/blog/ultimate-guide-for-sales-forecasting/

Программа для прогнозирования спроса и оптимизации запасов — Forecast NOW!

Предназначена для розничных и оптовых торговых предприятий.

Основные возможности программы:

1) Анализ и прогнозирование спроса 2) Расчет оптимального товарного запаса 3) Автоматическое формирование заказов поставщикам 4) Эффективное управление ассортиментом

5) Расчет и анализ KPI склада

Программный продукт Forecast NOW! помогает оптимизировать складские товарные запасы, снизить издержки на хранение, повысить оборачиваемость средств, автоматизировать работу отдела закупок. Для решения этих задач строятся прогнозы продаж. Опираясь на построенные ранее прогнозы, происходит расчет оптимального товарного запаса.

Далее происходит автоматическое формирование заказа, с учетом частоты поставок, кратности партии, минимального остатка на полке, степени учета риска.

Отчет может быть предоставлен как по товарным группам, так и в разрезе поставщиков или производителей.

Программа «Forecast NOW!» получает данные из истории продаж, которая может храниться в различных системах автоматизации торговли, таких как 1С.

Описание системы

Forecast NOW! — это система управления складскими запасами, а также товарными. Программа предназначена для розничных и оптовых торговых предприятий, а также аутсорсинговых компаний в сфере управления складскими запасами.

Программа получает данные из системы автоматизации пользователя, строит прогноз, на основании внешних факторов и заданных ограничений вычисляется оптимальный товарный запас и формируется отчет о необходимых закупках.

Программа позволяет строить краткосрочные (до 4 недель) и долгосрочные прогнозы (до 6 месяцев).

презентация для клиентов from Макс Раевский

• В программе используются нелинейные модели прогнозирования, такие как нейронные сети и генетическая стабилизация. Система предоставляет возможность автоматического выбора структуры нейронной сети и формата входных данных, а также прочих параметров в автоматическом режиме на основе исходных данных, горизонта прогнозирования и прочих факторов. Генетическая стабилизация базируется на генетических алгоритмах, позволяет снизить вариативность получаемых прогнозов, которая характерна для нейросетевых моделей.
• Программа реализует алгоритмы для работы с редким (разряженным) спросом, который имеет место в сфере торговли автозапчастями, стройматериалами и прочими товарами с непостоянным спросом. Реализованные алгоритмы: Эфрон, Деккер, Виллемейн.
• Система Forecast NOW! автоматически определяет характер спроса и на основе этого выбирает оптимальную прогнозирующую модель (алгоритм).
• Программа предоставляет возможность учета произвольного числа любых дополнительных факторов, имеющих статистику прошлых периодов. Такими факторами могут быть, например, погода, курс доллара, объем занимаемого рынка, цена на товар, складские остатки и другие.
• В системе реализован учет синонимов, кросс-номеров и аналогов товаров.
• Программа предоставляет возможность проведения срезов данных по заданным свойствам. К примеру, поставщик, страна производителя, тара, цвет, товарная группа. Прогноз может быть построен по конкретным значениям срезов. Это позволяет анализировать и прогнозировать продажи в различных срезах. Например, можно узнать прогноз продаж различных поставщиков и их положение в ABC-XYZ анализе, выбрать наиболее перспективных.
• Программа позволяет строить прогнозы по группам товаров как «сверху-вниз», так и «снизу-вверх». Прогнозирование «сверху-вниз» предполагает построение прогноза по общей истории продаж всей группы и дальнейшую детализацию для подгрупп. А прогнозирование «снизу-вверх» предполагает построение прогнозов для каждого товара в отдельности и суммирование результата по подгруппам.
• Отчет о необходимых закупках товаров можно сформировать автоматически с учетом графика поставок.

• Построение краткосрочного (до 4 недель) и долгосрочного (до 6 месяцев) прогноза
• Определение оптимального товарного запаса с заданным уровнем сервиса
• Построение отчета о необходимых закупках в ручном и автоматическом режимах с учетом внешних ограничений (кратность поставки, минимальный остаток) и расписания поставок
• Проведение ABC-XYZ анализа по произвольным критериям (количество, прибыль, стоимость закупки)
• Проведение кросс-ABC анализа по произвольным критериям
• Визуализация данных продаж, остатков, цен, прибыли и прогнозов спроса по товарам и товарным группам.
• Учет произвольных факторов, влияющих на продажи в автоматическом режиме. Требует от пользователя только загрузки фактора и указания списка товаров, для которых его необходимо учитывать.
• Программа позволяет группировать товары, задавать и создавать новые свойства в интерактивном режиме и посредством загрузки из системы автоматизации.
• Применение фильтров по любым свойствам товаров и с учетом заданной группировки позволяет эффективно производить анализы и строить прогнозы по различным критериям и для различных нужд.

Программа совместима с любыми системами автоматизации на уровне обмена данных посредством выгрузки-загрузки информации, такими как 1С, SAP и другими.

Лицензирование

Проприетарное ПО. Для защиты программы используются ключи Guardant Code Time.

Подробнее на сайте http://fnow.ru

Источник: http://uprzapasami.ru/programma-dlya-prognozirovaniya-spros/

Прогнозирование спроса

Вопрос прогнозирования продаж или спроса на продукцию встаёт перед каждым владельцем или руководителем бизнеса. Прогнозированием компания делает первый шаг в решении важнейших бизнес-задач, таких как оптимизация закупок, распределение ресурсов, минимизация кассовых разрывов, бюджетирование.

Нет простых способов прогнозирования, подходящих под любой случай. Спрос и объёмы продаж зависят от сезонности, динамики развития бизнеса, конкурентной среды, ценовой политики, маркетинговых действий и десятка других факторов.

Для практического построения полноценного решения не получится использовать встроенные в некоторые учётные системы модули прогнозирования, предназначенные для построения элементарных прогностических моделей.

Построение прогноза состоит из нескольких этапов, заслуживающих отдельного внимания:

• Очистка данных. «Сырые» данные нельзя, без предварительной обработки, использовать для построения моделей. Пропуски, аномалии, шумы, некорректные данные будут вносить искажения в прогноз. Deductor содержит инструменты, необходимые для предварительной обработки и очистки. Подготовленные специальным образом данные применимы для построения моделей.
• Эконометрические модели. В Deductor применяются прогностические модели на основе формул и классических методов, таких как скользящее среднее, ARIMA, аддитивные, мультипликативные и прочие модели.
• Адаптивные модели. В программу включены современные механизмы построения моделей на основе самообучающихся алгоритмов и машинного обучения. Эти алгоритмы способны «подстраиваться» под изменение ситуации, находить как линейные, так и сложные нелинейные закономерности. Используя подобные способы моделирования, строятся гибкие прогностические модели, способные к адаптации.
• Учёт внешних факторов. Реализованные в Deductor модели данных позволяют использовать записи о продажах товаров за предыдущие периоды, а также учитывать внешние факторы, зависимости между товарными группами, взаимозаменяемость продуктов. Например, при построении прогноза учитывать факт наличия товара или заменителей на складе.
• Сравнение и перебор моделей. Ни один из подходов к прогнозированию не в состоянии покрыть все потребности и учесть все особенности продаж. Для эффективной работы приходится строить множество моделей, перебирать их, выбирать подходящие, строить комитеты моделей. Всё это реализуется, используя заложенные в Deductor инструменты.

Deductor содержит все необходимые инструменты для решения сложной задачи прогнозирования продаж. Использование данной платформы обеспечивает поддержку всего цикла работ: от сбора данных до построения моделей и передачи результатов в сторонние системы. Deductor включает практически все современные алгоритмы, применяемые для построения прогностических моделей от простых до самых сложных.

Помимо решения отдельной задачи прогнозирования продаж, существуют комплексные решения автоматизации бизнес-процессов. Один из таких продуктов — Deductor Demand Planning, решает задачи планирования закупки товаров с целью минимизации дефицита и повышения оборачиваемости.

Источник: https://basegroup.ru/solutions/tasks/demand-forecast

Прогнозирование спроса в интернет-магазине на основе анализа запросов

Организация собственного бизнеса, ответственное непростое начинание. Избрав для себя путь владельца интернет-магазина, важно не дать своему ресурсу затеряться среди тысяч подобных сайтов, представленных на сегодняшний день в изобилии. И все же, при определенных условиях есть реальные шансы добиться успеха и сделать свой бизнес действительно доходным.

Прежде всего, нужно с большим вниманием отнестись к выбору наполнения магазина. Идеально, если Вы хорошо ориентируетесь в предлагаемом ассортименте, знакомы с его особенностями — являетесь своего рода экспертом. Но всегда ли товар, являющийся для Вас «открытой книгой», пользуется популярностью и характеризуется высокими продажами.

• Очень важно подойти к созданию магазина вооружившись необходимыми методами исследования необходимости или же ненужности потенциального перечня товаров.
• Основной способ позволяющий определить уровень заинтересованности людей в продукте — анализ статистики запросов пользователей.
• Именно результаты, полученные при этом анализе, помогают сформировать представление о популярности той или иной продукции, выявить степень ее востребованности и определиться со специализацией ресурса.

Спрос или его отсутствие — главный фактор успеха или неудачи любых бизнес начинаний. Для интернет-магазинов, основным показателем при прогнозирование спроса служат данные поисковиков, запоминающих запросы пользователей. И естественно, чем больший интерес проявляется к определенным товарам, тем выше будет его продаваемость.

Кроме того, грамотная оценка статистических данных, позволяет прогнозировать сезонную и региональную востребованность продукции.

Основным инструментом российских специалистов является поисковая система Yandex, предоставляющая данные статистики ключевых слов посредством Wordstar, что очень важно при прогнозирование спроса.

Какие возможности предоставляет этот сервис?

Определение частоты вводимой фразы в чистом виде, ее словоформ, уточнений к запросу.

К примеру, введя в поиске слово «сапоги», мы увидим, что за последний месяц с подобным запросом обращалось 1 131 225 пользователей. Разумеется, не все они интересовались собственно покупкой сапог.

Wordstar выдает информацию обо всех словоформах и словосочетаниях, в которых использовалось это слово.

Здесь и сапоги всех возможных видов и сказка «Кот в сапогах», которую желали видеть в форме мультфильма, игры, аудиокниги.

Поэтому требуется провести работу по отфильтровыванию лишних запросов и ориентироваться лишь на то их количество, которое отображает будущее наполнение Вашего магазина. Только после этого, можно получить достаточно достоверные сведения об уровне популярности этого товара.

Также очень важно определить спрос на продукцию в конкретном регионе. Сервис позволяет это сделать, предоставляя возможность отследить количество релевантных запросов в конкретном крае, области или городе. Ведь основная масса заказчиков будет приходить из близлежащих населенных пунктов. Это обусловлено сроками доставки, ее стоимостью.

Не менее существенным является прогноз продаваемости товара в зависимости от сезона.

Источник: https://proap.ru/prognozirovanie-sprosa-v-internet-magazine-na-osnove-analiza-zaprosov.html

Прогнозирование спроса — Business Planner

Прогнозирование спроса представляет собой обоснованное исследованиями рынка предсказание его развития. Основывается прогнозирование на изучение закономерностей в динамике рынке, причинно-следственных связей и основных тенденций. Для торгового предприятия прогнозирование является основой для планирования продаж, совершения закупок и составления заказов на поставку.

Основные особенности прогнозирования

Чтобы прогнозирование было точным и давало максимально полезный результат, следует помнить несколько основных правил составления прогнозов спроса на рынке.

1. Для группы продуктов можно составить более точный прогноз, чем для отдельных товаров.
2. На короткий срок прогнозирование более точно, чем на длительный.

В зависимости от срока, на который составляется прогноз, выделяют следующие виды прогнозирования спроса:

• Оперативное – на срок не более 30 дней.
• Конъюнктурное – на срок от квартала до полугода.
• Краткосрочное – на один-два года.
• Среднесрочное – на срок от двух до пяти лет.
• Долгосрочное – на срок от пяти до десяти лет.
• Перспективное – на срок более десятилетия.

Когда нужно и когда не нужно прогнозирование спроса?

Прогнозирование спроса – незаменимый инструмент ведения бизнеса. Он позволяет избежать лишних расходов на создание нереализуемой продукции и в максимальной степени удовлетворить потребности клиентов. Существует лишь несколько случаев, когда прогнозирование не актуально:

• Когда продукция создается по заказу клиенты. В этом случае, как правило, клиент готов подождать определенный срок, которого хватит и на приобретение компонентов, и на производство самого товара. В таком случае планирование закупок и, как следствие, спроса, не требуется.
• Если необходимые для выполнения заказов клиентов мощности можно быстро, без существенных затрат, изменить.
• Когда финансовое планирование в принципе не целесообразно

Во всех прочих ситуациях планирования спроса проводится в обязательном порядке. Однако формирование прогноза зависит от того, какие цели преследует проводящий анализ спроса на продукцию. Перед началом проведения анализа следует ответить на несколько основных вопросов, которые оказывают решающее влияние на характер прогнозирования:

• Каковы сроки планирования? Прогноз должен соответствовать горизонту планирования, будь то один месяц или десяток лет.
• Какой уровень детализации прогноза? Должен ли он содержать суммарный план по регионам или рассматривать каждого отдельного заказчика.
• Как часто пересматривается прогноз? Требуется ли пересмотр результатов прогнозирования через определенный период после формирования прогноза? Если да, то через какой промежуток времени – год, месяц или неделю?
• Какой интервал прогнозирования? Какие временные промежутки должен отображать прогноз – дни, недели, месяцы и т.д.

Методы прогнозирования спроса

Самое главное в прогнозировании спроса – это выбор методов прогнозирования. Все методы, которые используются при анализе и прогнозировании спроса, можно поделить на три категории:

• Эвристические – эти методы основываются в первую очередь на субъективных началах.
• Экономико-математические – объективные методы, имеющие четкое научное обоснование.
• Специальные – представляют собой особую категорию, в равной степени основывающуюся и на объективных, и на субъективных началах.

Эвристические методы прогнозирования спроса, в свою очередь, включают более мелкие категории.

Это могут быть как социологические методики, основывающиеся на опросах покупателей и выявлении их мнений, так и экспертные методики, которые базируются на информации, полученной от специалистов в определенной области, которые высказывают мнение на основе своего опыта, интуиции и профессиональных навыков.

Недостатком таких методик является невозможность точно определить, какие факторы были учтены при прогнозе, а какие нет. Неявная форма учета различных критериев подвергает анализ потребительского спроса на основе эвристических методик сомнению, поэтому оптимальным вариантом является сочетание эвристических методик с экономико-математическими.

Экономико-математические методы включают в себя более точные способы прогнозирования. К числу этих методов относится моделирование, которое заключается в формировании прогнозной модели на основе ряда существенных факторов.

Также к этой категории относится экстраполяция, которая заключается в пролонгировании опыта прошлого на будущий период. Также в категории экономико-математических методов прогнозирования находится расчет коэффициента эластичности спроса.

Развитие математической статистики и экономики, а также активное включение в процесс прогнозирования современных технических средств делает экономико-математические методы особенно точными.

Специальные методы прогнозирования представляют собой трендовые модели в виде математической или графической информации. Тренд является временным фактором, который позволяет охарактеризовать тенденции в динамике основных показателей рынка.

Все эти методы позволяют изучить тренд и на его основе сделать прогноз о развитии рынка.

Значение прогнозирования спроса

Изучение и прогнозирование покупательского спроса позволяет оптимизировать планирование производства. Хотя точный на 100% прогнозов до сих пор не существует, чем вше точность прогноза, тем эффективнее вы сможет вести бизнес.

При помощи прогнозирования спроса можно оптимизировать поставки дилерам или в магазины, предотвратить затоваривание складов, дефицит или, напротив, порчу просроченных продуктов.

Именно поэтому профессиональное прогнозирование спроса на рынке необходимо каждой компании, занимающейся производством тех или иных товаров.

Источник: https://business-planner.ru/articles/prodazhi/prognozirovanie-sprosa.html