Прогнозирование продаж нового предприятия

Прогноз продаж нового предприятия

Давно хотел уже написать эту статью, но сперва я не видел смысла этого делать, так как прогнозирование продаж молодого предприятия всё-таки не может быть точным на столько, на сколько прогноз уже давно работающего предприятия. А вторая причина в том, что я на примере предприятия, которым сейчас занимаюсь (управление развитием, прогнозирование, анализ продаж и рекламных акций и прочее) пытался как раз подобрать такую модель, которая даст хоть какой-то нормальный результат, на который уже можно будет опираться при планировании бюджета и самого развития.

Итак, всё началось с того, что мне, в рамках проекта, понадобилось прогнозировать продажи «молодого» предприятия с которым я сейчас сотрудничаю. Как их прогнозировать, если чуть ли не каждый месяц наступает серьёзные подъём продаж? Можно было бы воспользоваться вариацией трендовой модели и всё было бы хорошо если бы не… практически ежемесячные колебания продаж, да плюс к тому, эта тенденция увеличения продаж весомо не постоянна.

Не буду говорить, что я нашел модель прогнозирования, которая бы давала какую-то совершенно маленькую ошибку (погрешность). К сожалению нет. В моём случае, средняя ошибка прогноза составляет весомых 20%, медиана ошибки может составлять 13-18% (в конце статьи по тренд-сезонной есть описание этого показателя), в зависимости от вариаций расчётов. Но это не значит, что эту модель мы не можем применять. С одной стороны, бывают ситуации при которых мы и 20% ошибки можем применять для планирования закупок. Я с таким сталкивался и это всё равно улучшало состояние запасов предприятия. А в нашем случае, при том что предприятие новое, это в целом не так уж плохо, особенно учитывая, что продажи у нас есть только за 21 месяц и первые несколько месяцев вообще использовать нельзя (слишком изменилась тенденция).

По большому счёту, для прогноза мы вообще будем использовать только последние 12 месяцев продаж. Это обосновано тем, что предприятие ещё совершенно не вышло на какую-то ровную тенденцию, кроме того, учитывая изменения в самой работе, наборе партнёров и даже ассортимента продукции, мы не можем использовать более ранние периоды для прогноза.

Итак, сами расчёты:

Продажи поза-прошлого месяца / Среднее значение продаж прошлых 5 месяцев

Предположим, вы сейчас хотите построить прогноз на февраль. Значит в этом пункте, делите продажи Января на средние продажи с Августа по Декабрь).

То же самое проделываете ещё с пятью прошлыми месяцами двигая среднее значение каждый раз так же на один месяц назад

В порядке убывания от поза-прошлого. По итогу, у вас должно получится 6 коэффициентов и во всех вычислениях прошлый месяц вы не используете.

Теперь вычислите среднее значение этих коэффициентов

Если у вас есть возможность или не лень высчитывать это в экселе, лучше использовать СреднеВзвешенное значение вместо простого среднего.

Умножьте Средние продажи с Сентября по Январь на полученный в прошлом действии Коэффициент

В принципе, это и есть ваш прогноз. Результат может вас не очень порадовать, но скорее всего пока ничего лучше не сделаешь. Нужно набирать статистику. Напомню, что если ваше предприятие уже работает хотябы 2,5 года, вполне вероятно что вам могут подойти более классические модели прогнозирования основанные на сезонных колебаниях. Кроме того, чем больше у вас чеков в день или месяц (чем больше покупателей), тем выше вероятность получения прогноза получше. Ах да, минус этой модели в том, что она как раз не учитывает сезонные колебания. Теоретически, если вы занимаетесь товаром, который не имеет эту яркую выраженность, то у вас эта сезонность и не будет особо видна. Конечно, ваше предприятие на хорошей волне развития, а не стагнации.

В следующей статье планирую описать материал о том, как связано Развитие молодого предприятия с Прогнозированием продаж.

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *


*