Прогноз продаж с учётом сезонности

Какое любимое время года у Ваших продаж?

Я уже писал о том, что ABC-XYZ анализ это замечательно, но продажи большинства товаров имеют сезонные всплески и падения, которые конечно необходимо учитывать. XYZ анализ даёт нам к сожалению только средний коэффициент отклонений, и не известно в большую или меньшую сторону. Для корректного прогнозирования, учитывать сезонность просто необходимо. Метод «Я хочу чтобы в Этом месяце мой торговый отдел продал на столько-то» – согласитесь… пальцем в небо.

Как же высчитать сезонный коэффициент? Эта статья предназначена прежде всего для того, чтобы возникло понимание моделей прогнозирования с учётом сезонности. Она даёт не блестящие результаты и часто выше чем фактовые продажи (по крайней мере у меня на предприятии), в то же время, применяя её к ТОПовым позициям вашего ассортимента, вы придёте к тому, что данный товары в достаточном количестве будут у вас на складе и вы его не перетарите. Существует ещё довольно много различных показателей, которые следует учесть (к примеру, скорость продаж), но лучше начать с Этого.

Получить 7 видео-уроков как создать такую же систему Управлению Закупками:

Чаще всего, сезонность имеет схожую тенденцию из года в год. Если вы ещё не привели в порядок ваши категории товаров, сделайте это перед тем как начать анализ. Потому как в данном случае, не верное распределение товара, может иметь довольно пагубные последствия на финансы вашей компании. Подумайте о том, в каких единицах измерения вам лучше брать данные. Я не советую брать суммы продаж в «деньгах», потому как цены в нашем государстве сами знаете как себя ведут. Количество в штуках (или ящиках, тоннах, в зависимости от отрасли компании), будет оптимальным. Для дальнейшей работы нам понадобятся данные минимум за последние три года, помесячно.
1 — Берём продажи по месяцам за год, выводим средние ( = Сумма продаж за год / 12 ), затем продажи каждого месяца делим на средние продажи. Получаем сезонный коэффициент месяца анализируемого года. Не торопитесь радоваться, это ещё не всё ).

Можем автоматизировать прогноз продаж в Украине и России.

2 — То же самое проделываем с ещё двумя годами.

3 — Вычисляем средний коэффициент каждого месяца ( = (Коэф.первого года + Коэф.второго года + Коэф.третьего года)/3). ВНИМАНИЕ! Внимательно рассмотрите полученные результаты, и в случае надобности подкорректируйте. По той простой причине, что в некоторых категориях может быть довольно весомая разница в коэффициентах, если получается что в один год коэффициент равен 0.6, а в другой 1.2, выставьте лучше «1», категория не поддаётся прогнозу (впрочем, в этом случае, усреднённые данные всё равно будут близки в реальности). Причин таких скачков может быть несколько. 1- К примеру, категория действительно не имею ярко выраженной сезонности; 2- Товары в категориях распределены не верно. Возможно, в категории «Пиво» «затесались» «Йогурты». Это утрированно, но и такое бывает. Если такие случаи встречаются слишком часто, возможно, есть смысл пересмотреть ваш ассортимент с точки зрения категорийного менеджмента.

4 — Не мешало бы вычислить Годовую тенденцию продаж. Для этого, возьмите данные, к примеру, за шесть ближайших месяцев (если вы делаете прогноз на Август, берите данные за Февраль, Март, Апрель, Май, Июнь, Июль) за 2010 год (прогноз продаж составляем на Август 2010г) и за 2009г, вычислите прирост / падение продаж ( = Февраль 2010 / Февраль 2009 ). Так же сделаете с другими месяцами. Дальнейшие вычисления лучше делать не только с помощью формул, а ещё и просматривая данные. Если у вас получилось примерно так: 1.2, 1.22, 1.33, 0.95, 1.25, 1.23, лучше не учитывайте «0.95». Возможно товара небыло на складе или ещё что-то. Средний прирост года получаем = (1.2 + 1.22 + 1.33 + 1.25 + 1.23)/5

5 — Берём данные продаж за последние 11 месяцев, вычисляем средние, умножаем полученный результат на сезонный коэффициент месяца и умножаем на «годовую тенденцию». – Готово!
Это был заключительный шаг.

Если вы устали от формул, обратитесь к нам, мы автоматизируем  прогнозирование продаж в 1С в Украине и России.

Кроме того, это можно применить в XYZ анализе для исключения сезонных «шумов». Достаточно при построении анализа, разделить данные каждого анализируемого периода на сезонный коэффициент категории в которой он находится. В прогнозах продаж нам это только поможет, а кроме того, для вас может оказаться сюрпризом: довольно много товара «переместились» из класса Y в X или из Z в Y. Иными словами, коэффициент вариации уменьшился, а значит и страховой запас по товару действительно можно делать чуть меньше.

Иногда, сезонный коэффициент рассчитывается на конкретный товар, а не на категорию. На мой взгляд это перебор. И не из-за того, что работы больше, а потому что «скачки» получаются очень уж большие и они только мешают в прогнозировании.

После изучения данного метода, опробуйте несколько моделей прогнозирования, а потом уж решите, какая из них оптимальна для вашего предприятия. Вот здесь можно найти описание ещё одной модели прогнозирования. Кроме того, вам наверняка будет полезно почитать про тренд-сезонную модель прогнозирования (кстати, часто она даёт наиболее точный прогноз). Сложность в прогнозировании даже не в расчётах по моделям, а в том, что все расчёты нужно делать как минимум два раза (а вообще-то минимум для семи месяцев, то есть, семь раз), если вы конечно не пользуетесь автоматизированной системой прогнозирования продаж. Первый раз вы просчитываете прогноз когда выявляете оптимальную модель, а второй раз уже когда делаете прогноз.

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

4 thoughts on “Прогноз продаж с учётом сезонности

  1. Очень интересно, благодарю. Скажите а пункт 4й ,это 2й способ прогноза продажи? И еще мне не понятно- Мы пронозируем Август 2010 в 4м пункте. В 5м мы берем последние 11 месяцев от августа? Т.е Июль2010-Июнь2010-Май2010-…Сентябрь2009?

    1. Добрый день. Нет, пункт 4 это не второй способ, это продолжение вычислений. С помощью этого пункта мы вычисляем средний годовой коэффициент роста. То есть Сезонный коэффициент месяца мы вычисляем с помощью трёх последних лет, годовой, с помощью шести последних месяцев. В 5-ом мы берём последние 11 месяцев ОТ Августа 2010г (если прогноз будет на Август 2011). То есть с Сентября 2010г по Июль 2011г. Обратите внимание, эта статья предназначена прежде всего для понимания Основ прогнозирования (и в статье это указано), но на практике, она вряд ли даст достаточно точный результат. На практике я советую применять этот http://atrade.info/trend-seas.html или этот метод http://atrade.info/prognoz_2.html. Данная статья, — описание того, что каждый месяц (а может и неделя или квартал, в зависимости от типа товара) имеет свои сезонные колебания, каждый год имеет какую-то тенденцию, и эти данные можно и нужно успешно использовать в управлении продажами и закупками.

Добавить комментарий

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


*