Процесс прогнозирования объема сбыта намного легче, чем вы думаете, и намного полезнее, чем вы себе представляете. Это не предположение о том, что произойдет в будущем. Это ожидания + контроль + управление.

Необходимо анализировать и регулярно пересматривать свой прогноз продаж. Так как продажи непосредственно связаны с издержками и расходами, прогноз помогает контролировать бюджет. К тому же у вас для этого имеется информация по количеству продуктов, объемам и каналам сбыта, и все это, как и в любом другом предприятии, измеряется бизнес-результатами.

Вы должны тем более ориентироваться на прогнозы, если продаете новый продукт или открыли новый бизнес без конкретных данных за прошлые годы. Однако в любом случае прогноз по объемам сбыта точно не предскажет будущее. Это понятно с самого начала. То, что вы должны сделать — определить драйверы продаж и выявить взаимозависимости, то есть соединить точки соприкосновения таким образом, чтобы можно было легко исправить курс своего поведения в продажах.

Если вы думаете, что прогнозирование объемов сбыта трудно, попытайтесь управлять бизнесом без каких-либо прогнозов. Это намного сложнее. Дело в том, что ваш прогноз по объемам сбыта — основа и фундамент бизнес-плана. Предприниматели измеряют рост бизнеса продажами, и ваш прогноз объема сбыта устанавливает норму для расходов, прибыли и роста. Прогноз по продажам почти всегда будет первым набором чисел, которые вам придется отслеживать согласно бизнес-плану.

Прогнозирование продаж, анализ фактических результатов, внесение корректив — это уже фактически бизнес-планирование.

Прогнозирование продаж — простая математика

Для бизнес-плана сделайте свой прогноз по продажам на ближайшие 12 месяцев и на два года после этого. Представьте его в виде таблицы с колонками. Укажите количество единиц товара, цену за них, а затем посчитайте, каким должен быть результат по продажам.

Если вы продаете не товары, а услуги, то можете просто прогнозировать продажи по проектам или обязательствам — так, как это делают адвокаты, бухгалтера и другие профессионалы, чья деятельность связана с консалтингом.

Как узнать, какая цифра должна скрываться в прогнозах объема реализации?

Математика может быть простой, но то, что касается прогнозирования будущего, люди делают недостаточно хорошо. Не пытайтесь предсказать будущее точно в течение многих месяцев заранее. Вместо этого стремитесь к пониманию того, что стимулирует продажи: может быть, это интернет-трафик или какие-то преобразования? Рассмотрите ситуацию на нескольких примерах. Фиксируйте результаты анализа данных каждый месяц и корректируйте прогнозы. Ваши предположения станут более точными со временем.

Опыт как огромное преимущество

Рассмотрим пример с владельцем магазина велосипедов, у которого уже есть опыт в продажах. Он не разбирается в бухгалтерском учете и не разбирается в прогнозировании как технологии, но зато хорошо знает свой магазин и велосипедный бизнес. Он в курсе всех изменений, происходящих на рынке, и существующих способов продвижения бизнеса. А потому он делает компетентные предположения.

Если лично у вас нет опыта, попытайтесь найти информацию и сделать прогнозы на основе опыта своих сотрудников, коллег, инвесторов и других людей, с которыми вы обсуждаете проблемы индустрии.

Используйте прошлые результаты в качестве гида

Используйте результаты недалекого прошлого, если они есть у вашего бизнеса. Сравнивайте свежие цифры с данными предыдущих лет и делайте соответствующие выводы.

Быть может, у вас появились новые возможности, которые стимулируют рост продаж? Или вы стали проводить новые маркетинговые кампании? Появились новые конкуренты и новые проблемы? Никто не хочет прогнозировать снижение продаж, но, если такая ситуация возможна, вы должны уметь правильно на нее реагировать — сокращать издержки и менять фокус.

Ищите драйверы

Чтобы спрогнозировать продажи для нового ресторана, нужна схема расположения столов и стульев, чтобы оценить наполняемость заведения и предположить количество заказов в ситуации, когда ресторан работает на полную мощь. Это будет не случайное число, а показатель того, сколько гостей в принципе может обслужить заведение за время работы.

Чтобы предположить уровень продаж нового мобильного приложения, можно воспользоваться данными по количеству загрузок близких по тематике приложений. В принципе вы можете воспользоваться любой информацией из достоверных источников в интернете, из блогов, отраслевых новостей, которые рассказывают о состоянии и трендах рынка приложений.

Взгляните на имеющиеся данные и подумайте о том, как в вашем случае они могут отличаться. Возможно, вы, зная уровень трафика на своем сайте, сможете предположить, каков процент его посетителей загрузит приложение.

Оцените прямые затраты

Прямые затраты важны, поскольку они помогают рассчитать прибыль, которая учитывается в качестве основания для сравнения данных в финансовых документах и указывает на уровень доходности бизнеса. Но не у всех компаний есть прямые затраты. В частности, у сервисных компаний (адвокатских контор, например) обычно нет прямых затрат, таким образом, их прибыль составляет 100%.

Чтобы сформировать нормальный прогноз продаж, нужно учесть информацию по количеству единиц товара, цены, затраты на единицу товара и т.д.

Никогда не стройте прогнозы спонтанно

Никогда не занимайтесь прогнозированием объемов сбыта в отрыве от реальности. Прогнозы вытекают из стратегических планов с их предположениями, этапами и метриками. Маркетинговая деятельность тесно связана с продажами, так же, как и каждый этап бизнес-планирования.

Вы, конечно, будете менять этапы, потому что все бизнес-планы меняются — и вам, конечно, придется корректировать свой прогноз объемов сбыта, чтобы одно другому соответствовало.

Опирайтесь на свои прогнозы

Прогнозирование объема сбыта — это история не о точном предположении того, что произойдет в будущем. Это история о том, что, делая предположения, вы можете эффективно управлять изменениями — продажами, прямыми затратами. И то какие-то показатели могут отличатся от тех, что вы ожидали. Используйте эту информацию, чтобы совершенствовать бизнес, корректируя курс и отказываясь от неэффективных методов ведения бизнеса.

Прогнозирование продаж и спроса с использованием информационных технологий уже не является чем-то необычным. Современные ИТ-решения позволяют без труда обрабатывать большие массивы данных, высчитывать всевозможные статистические показатели продаж - простые и экспоненциальные - на основе которых и формируются прогнозы большинства компаний.

Методы прогнозирования продаж

Методы средних позволяют достаточно точноспрогнозировать продажи товаров с регулярным спросом, дают возможность учета выбросов, сезонных факторов. Однако в случае, когда речь идет о товарах с нерегулярным спросом, данные методы не обеспечивают должного уровня точности прогнозов.

Спрогнозировать спрос на товары с нерегулярным спросом на больших промежутках времени (квартал, полугодие, год) не составит особого труда, но прогноз теряет свою точность в случае горизонта планирования «неделя-месяц».

Как правило, учитывая высокую стоимостьтоваров с нерегулярным спросом, достаточно сложно определить оптимальный уровень обеспеченности складских запасов по данным позициям и принять решение о закупке с избытком. ABC и XYZ-анализ этих товаров также не дает ответа на ключевой вопрос.

Сколько товара с нерегулярным спросом надо приобрести для поддержания разумного уровня сервиса?

Чрезмерные запасы дорогостоящих товаров с нерегулярным спросом приведут, в лучшем случае, к «закапыванию» в склад большого объема оборотных средств, которые могли быть использованы для других целей. Или к образованию «мёртвых остатков» или неликвидов - в случае, когда речь идет о товарных позициях, коллекции которых обновляются ежегодно: дорогой электроинструмент, крупная бытовая техника премиум-класса, предметы люксовой категории, продаваемые наряду с обычными позициями.

В то же время, недостаток таких товаров на складе существенно сокращает возможную прибыль от продаж, так как прибыль от продажи одной единицы дорогостоящего товара порой может превышать прибыль от продажи типового товара в десятки раз.

Пример прогнозирования продаж по методу BRT

Предположим, что данные о продажах такого товара можно представить в следующей таблице:

Допустим, время поставки товара с момента его заказа у поставщика до прихода на склад составляет четыре дня, а текущий остаток на складе - 1 штука. Количество проданных наименований в заданный период - 30 штук.

В каком количестве необходимо произвести закупку товара сейчас с учетом срока поставки товара?

При расчете на основе средних продаж мы бы получили значение средней реализации товара в размере: 30 штук/31 дней = 0,97 штуки в день, а объем продаж за время поставки составил бы около 4 единиц, точнее 0,97 штуки*4 дня = 3,9 штуки.

Имея в наличии одну единицу товара, мы можем предположить, что нам нужно заказывать еще три штуки для пополнения запасов. Однако анализ продаж показывает, что реализация пяти штук товара и более не является такой уж необычной ситуацией. И при закупке всего трех штук товара мы не сможем удовлетворить спрос и лишим себя продажи.

Сколько же товара надо держать на складе и какой уровень сервиса можно гарантировать клиентам в этой ситуации, чтобы обеспечить удовлетворение максимального спроса, не потратив излишних денег на большие закупки?

Проведенный выше анализ на основе расчета средних продаж не отвечает на эти вопросы.

Поэтому для прогнозирования нерегулярных продаж крайне важно использовать специальные методы, позволяющие производить анализ нерегулярных событий. Сравнительно недавно стали разрабатываться методы на основе так называемой Bootstrapping-статистики. Одним из таких методов, используемых при анализе нерегулярных и разреженных рядов, является метод под названием Bootstrapping Reaction Time (BRT)*.

Отличие BRT-метода от расчета средних состоит в определении наиболее вероятного объема продаж за период поставки заказа, а не расчета среднего дневного объема продаж. В нашем случае этот период поставки составляет четыре дня.

Какой вариант прогноза продаж наиболее приемлем, исходя из имеющихся данных?

Для поиска ответа составим таблицу всех возможных вариантов на основании имеющихся данных. Для этого разбиваем наш ряд по порядку на периоды реакции (сроки поставки заказа): сначала с 1 по 4 день, потом с2 по 5, потом с 3 по 6 и т.д. - всего 28 возможных вариантов.

В крайней правой колонке мы получили множество вариантов того, какой объем товара может быть продан за выбранный промежуток времени (четыре дня) - получили разброс от 0 до 11 штук. Как понять, какое из этих значений наиболее отвечает нашим требованиям? Для этого составим частотную гистограмму - она покажет, как часто одно или другое значение встречается в выборке:

Скольким клиентам наша компания готова обеспечить безусловную доступность товара?

Под «безусловной доступностью» будем понимать следующую ситуацию: если у нас в среднем покупают по 10 штук ежедневно, но был случай, что кто-то купил 100 штук, то «безусловная доступность» означает, что у нас на складе должно быть в наличие 100 штук товара.

Высокий уровень доступности товара означает, что вы можете предоставить клиентам более высокий уровень обслуживания, но при этом на вашем складе хранится большое количество товара.

Отсутствие товара на складе - низкий уровень доступности - означает, что мы закупаем меньше товаров впрок, но снижаем и качество сервиса, не имея возможности отгрузить товар клиенту вовремя.

Какой процент клиентов мы можем обслужить - продать товар, отбросив фактор наличия на складе?

Как правило, это значение колеблется в районе 80-91%. Для нашего примера остановимся на уровне доступности - 80%. Оставшихся клиентов - 20% - мы «отбрасываем», считая, что для них мы не готовы хранить большие запасы товара на складе и не будем учитывать в плане закупок.

Что эти цифры означают для нашего анализа? Это означает, что на основании нашей гистограммы требуется определить максимальное значение объема продаж таким образом, чтобы суммарная частота спроса на меньшие объемы продаж была максимально приближена к выбранному нами уровню доступности.

В управленческой логике это можно интерпретировать следующим образом: мы должны выбрать возможный максимум спроса, который возникнет у 80 из 100 наших клиентов за выбранное время реакции (срока поставки заказа).

Для нашей выборки это значение равняется 8 штукам, что покроет требование 21 из 28 возможных исходов (если бы мы выбрали уровень доступности 70/10, то это было бы значение 5 штук, что покрывало бы 20 возможных исходов из 28 возможных).

В управленческой логике, найденное нами значение в 8 штук можно интерпретировать следующим образом: при обслуживании 8 из 10 клиентов, в течение 4 дней они купят суммарно меньше 8 штук товара, а закупка будет равняться 8 - 1 = 7 штук. Этот результат существенно отличается от значения, полученного при расчете «простой средней».

Таким образом, метод BRT дает более точную и обоснованную аналитику для товаров, которые должны находиться в доступности для клиентов, даже в том случае, если их покупают достаточно редко, но с некоторым постоянством.

Ошибка многих бизнесменов — ведение продаж вслепую. Они не делают никаких прогнозов продаж, оценивая лишь итоги отчетного периода. Такая схема напоминает американские горки: то пик, то длительное затишье.

Почему так делать не стоит?

Если не составлять прогноз продаж, персонала падает. Нет ориентира к чему стремиться.
Любая цифра оценивается по принципу «хоть что-то».
Нет духа конкуренции, нет лидеров, на которых необходимо равняться.

Чтобы достигать целей, их, прежде всего, надо ставить. Чтобы увеличить выручку, нужно составить прогноз. Главное, чтобы желаемый рост был реалистичен. Практика показывает, что цифры прогноза достигаются тогда, когда запланированные показатели отличаются от реальных возможностей ваших продавцов не более чем на 30-35%.

Обратите внимание на следующие способы составления прогноза:

1. Плюс 10% от достигнутого

Этот способ знаком тем, кто изучал советскую экономику и ее методику прогнозов. Основной смысл этого метода — в прогнозировании показателей на 10-15% выше, чем было достигнуто за предыдущий отчетный период.

Этот метод хорошо работает, когда в вашей компании уже выстроена система продаж, и у каждого менеджера установлены минимально допустимые показатели эффективности.

Однако при этом методе важно установить реальные возможности ваших продавцов. Чтобы прогноз имел вызов, а не содержал показатели нижней планки допустимого.

2. Равнение на лучших

Это популярный мотиватор достижения поставленных целей. Основная суть метода заключается в том, чтобы показать, что если кто-то смог оправдать ожидания прогноза продаж, то смогут и другие.

Однако в качестве ориентира на цифры в прогнозе этот метод не всегда бывает эффективным. Как минимум, потому что в любом отделе продаж есть «локомотивы» и «кандидаты на увольнение». Поэтому, чтобы прогноз был более реальным и оправданным, нужно ориентироваться на нечто среднее между результатами этих двух категорий.

3. Смотрим на конкурентов

Делать прогноз, исходя из собственных достижений, логично, но периодически необходимо сравнивать себя с конкурентами, чтобы выйти на лидирующие позиции.

Это отличный способ делать прогноз продаж, если у вас есть доступ к информации о конкурентах. К их стратегии, бизнес-процессах, закупочных ценах, скидках, и о многом таком, о чем не пишется в коммерческих предложениях и не рассказывается на сайте.

Достать эту информацию можно разными способами. В том числе, проводя партизанские методы работы. Например, позвонить конкуренту под видом покупателя и посмотреть, как выстроена у него цепочка работы с клиентом.

4. Поощряем свои желания

Один из методов составления прогноза продаж заключается в том, что вы отталкиваетесь от ваших реальных желаний. Пусть даже это не соответствует здравому смыслу. Но вы ставите себе за цель определенные цифры и подбираете методы его реализации.

5. Ориентируемся на свою воронку продаж

Этот метод можно применять при прогнозе, если у вас есть замеры результатов всех этапов продаж. Т.е. вы знаете все цифры, которые влияют на продажи в вашем бизнесе.

Чтобы получить все необходимые показатели — проанализируйте работу своего отдел. Для составления прогноза необходимы цифры за период 2-3 месяца.

Какую информацию вы должны анализировать:

сколько времени в среднем тратится на один холодный звонок,
сколько времени в среднем тратится на сбор информации о потенциальном клиенте,
сколько надо сделать звонков, чтобы по цепочке добраться до лица, решения,
сколько встреч реально может провести в день один менеджер,
какой процент встреч заканчивается заказом,
количество повторных продаж,
средний чек.

Имея на руках эти цифры, вы можете составить реалистичный прогноз.

Как декомпозировать план

Необходимо определиться с целями, которые вы ставите в прогнозах. Дальше важно декомпозировать их на задачи для каждого сотрудника.

Поэтому, составляя прогноз продаж, разбейте общее видение на конкретные направления, с которыми нужно работать для достижения результата.

Необходимо составить следующие планы:

По новым клиентам;
По новым продуктам;
По увеличению доли в текущих клиентах;
По из различных каналов;
По оттоку клиентов;
По невозврату дебиторской задолженности (если есть такая проблема).

Каждую цифру в плане разбейте еще по следующим направлениям:

По регионам;
По отделам;
По сотрудникам;
По месяцам/дням;
По промежуточным показателям эффективности с учетом показателей по в воронке (текущая и новая клиентская база).

Чем точнее и детальней вы раздробите цифры в каждом плане, тем вероятней осуществление прогноза.

Пример декомпозиции

Приведем пример декомпозиции прогноза продаж до уровня ежедневных показателей для каждого сотрудника. Но прежде, чем сделать это, убедитесь, что коммерческая структура работает оптимально. Необходимо провести небольшой аудит по 4 направлениям.

Клиенты. Нужно провести сегментацию текущей базы покупателей, чтобы выявить основные целевые группы и сосредоточиться на работе с наиболее рентабельными.

Каналы. Проанализируйте конверсию каждого из них с учетом средней стоимости лида и прекратите вкладывать в то, что не приносит результата.

Сотрудники. В отделе должны остаться работать только самые лучшие кадры. Отсев произойдет автоматически, если вы внедрите 2 принципа:

принцип «сложного оклада», в котором бонусная часть за выполнение прогноза продаж составляет не менее 50%;
принцип «больших порогов», который регулирует выплату бонусов: не выполнил до 80% плана – не получил бонус, 80-100% — плюс 1 оклад, перевыполнил план – плюс 2 оклада.

Продукты. Избавьтесь от неликвидных и низкомаржинальных продуктов. Это предотвратит расход ресурсов.

Опираясь на оптимально настроенную систему приступайте к декомпозиции, следуя плану ниже.

1. Определите прогнозную цифру прибыли. Посмотрите на прибыль предыдущих периодов. Исключите разовые сделки. Учтите влияние маркетинга и сезонность.

2. Зная свою маржинальность, по доле прибыли вычислите выручку.

3. Разделите выручку на средний чек и получите примерное количество сделок, которые нужно заключить, чтобы достичь поставленной прибыли.

4. Используя показатель конверсии из заявки в покупателя, просчитайте количество лидов.

5. По промежуточной конверсии в воронке рассчитайте общее количество действий, которые необходимо совершить в рамках бизнес процесса. Речь идет о звонках, встречах, презентациях, повторных звонках, высланных коммерческих предложениях, выставленных счетах.

6. Как только у вас будут количественные показатели каждого этапа, разделите их на количество рабочих дней прогнозного периода (чаще всего принято говорить о месяце).

Таким образом, вы выясните что и сколько должен делать каждый продавец, чтобы в итоге весь отдел закрыл план к концу месяца. Контролируйте выполнение этих показателей на ежедневной основе.

В данной статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования - анализ временных рядов. На примере розничного магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из главных обязанностей любого руководителя - грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов является прогнозирование.

Прогнозирование - это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа 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.

Временной ряд - это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда - общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации - краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

существующий тренд : объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

Первый этап анализа временных рядов - построение графика данных.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем - сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 - это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

	Объем продаж, тыс. руб.	Четырехквартальная скользящая средняя	Сумма двух соседних значений	Тренд, тыс. руб.	Объем продаж / тренд × 100
I кв. 2007 г.
II кв. 2007 г.
III кв. 2007 г.
IV кв. 2007 г.
I кв. 2008 г.
II кв. 2008 г.
III кв. 2008 г.
IV кв. 2008 г.

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

2009 г.	Объем продаж, тыс. руб.

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель , необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная вариация. (3)

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

	I квартал	II квартал	III квартал	IV квартал


Нескорректированная средняя

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

На основании данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV - 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;

сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

Из полученного прогноза видно, что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале "Справочник экономиста" №11 (2009 г.).

Из данной статьи вы узнаете, как в Excel рассчитать прогноз продаж с учетом роста и сезонности .

Прогнозируя продажи подобным образом, вы получите максимально точный и обоснованный прогноз на длительный промежуток времени.

Процесс расчета прогноза разделим на 3 части:

Расчет значение тренда ;
Определение коэффициентов сезонности ;
Прогнозирование продаж ;

Рассчитаем прогноз по месяцам на 2 года и 3 месяца на основании продаж за 5 лет (см. вложенный файл).

Для расчета значений тренда:

О различных вариантах расчета значений линейного тренда вы можете почитать в статье " " и выбрать для себя максимально удобный.

Для расчета коэффициентов сезонности:

Рассчитываем отклонение фактических значений от значений тренда. Для этого фактические значения делим на значения тренда;
Для каждого месяца определяем среднее отклонение за последние 5 лет.
Определяем общий индекс сезонности - среднее значение коэффициентов, рассчитанных в 4 пункте;
Рассчитываем коэффициенты сезонности ; каждый коэффициент из пункта 4 делим на коэффициент из пункта 5 (см. вложенный файл);

Рассчитываем прогноз продаж с учетом роста и сезонности:

Задаём период, на который мы хотим рассчитать прогноз. Для этого продлеваем номера периодов временного ряда на 2 года и 3 месяца.
Рассчитываем значения трена для будущих периодов . В уравнение y=bx+a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде (от 61 до 87). Получаем y-значения линейного тренда для каждого будущего периода (см. вложенный файл).
Рассчитываем прогноз . Для этого значения линейного тренда умножаем на коэффициенты сезонности.

Прогноз с учетом роста и сезонности готов.

Для более точного прогнозирования продаж не достаточно учитывать рост и сезонность, необходимо также учесть еще дополнительные факторы, которые значительно влияют на объем продаж, такие как

мероприятия по стимулированию сбыта,

ввод новых продуктов,

открытие новых направлений продаж,

спец. клиенты с разовыми значительными закупками

и т.д., но об этом в следующих статьях.

Точных вам прогнозов!

С помощью программы Forecast4AC PRO вы сможете рассчитывать прогноз с учетом роста и сезонности для более, чем 5000 строк одновременно одним нажатием клавиши. Легко и быстро!

Присоединяйтесь к нам!

Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа :

Novo Forecast Lite - автоматический расчет прогноза в Excel .
4analytics - ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition - BI-системы для анализа и визуализации данных.

Тестируйте возможности платных решений: