Контакты
Главная / Кадровый учет

Энциклопедия маркетинга. Методы прогнозирования объема продаж

Цель данной статьи - изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж, наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов, на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:

  • методы экспертных оценок;
  • методы анализа и прогнозирования временных рядов;
  • казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию - построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса.

Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.

Рассмотрим подробнее сущность некоторых методов прогнозирования объема продаж, возможности их использования в маркетинговом анализе, а также необходимые исходные данные и временны2е ограничения.

Прогнозы объема продаж с помощью экспертов могут быть получены в одной из трех форм:

  1. точечного прогноза;
  2. интервального прогноза;
  3. прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема продаж - это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации. Как правило, заранее предполагается, что точечный прогноз может быть ошибочным, но методикой не предусмотрен расчет ошибки прогноза или вероятности точного прогноза. Поэтому на практике чаще применяются два других метода прогнозирования: интервальный и вероятностный.

Интервальный прогноз объема продаж предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Примером является утверждение типа: «В предстоящем году объем продаж составит от 11 до 12,4 млн. руб.».

Прогноз распределения вероятностей связан с определением вероятности попадания фактического значения показателя в одну из нескольких групп с установленными интервалами. Примером может служить прогноз типа:

Хотя при составлении прогноза существует определенная вероятность, что фактический объем продаж не попадет в указанный интервал, но прогнозисты верят, что она настолько мала, что может игнорироваться при планировании.

Интервалы, учитывающие низкий, средний и высокий уровень продаж, иногда называют пессимистичными, наиболее вероятными и оптимистическими. Конечно, распределение вероятностей может быть представлено большим количеством групп, но наиболее часто используются три указанных группы интервалов.

Для выявления общего мнения экспертов необходимо получить данные о прогнозных значениях от каждого эксперта, а затем произвести расчеты, используя систему взвешивания индивидуальных значений по какому-либо критерию. Известны четыре метода взвешивания различных мнений:

Выбор метода остается за исследователем и зависит от конкретной ситуации. Ни один из них не может быть рекомендован для использования в любой ситуации.

Избежать проблемы взвешивания индивидуальных прогнозов экспертов и искажающего влияния отмеченных нежелательных факторов позволяет Дельфи-метод (см., например, ). Его основу составляет работа по сближению точек зрения экспертов. Всех экспертов знакомят с оценками и обоснованиями других экспертов и предоставляют возможность изменить свою оценку.

Вторая группа методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.

Таблица 1 представляет временной ряд по показателю потребления безалкогольного напитка «Тархун» в декалитрах (дал) в одном из регионов начиная с 1993 г. Анализ временных рядов может проводиться не только по годовым или месячным данным, но также могут использоваться ежеквартальные, недельные или ежедневные данные об объемах продаж. Для расчетов был использован программный продукт Statistica 5.0 for Windows.

Таблица 1
Ежемесячное потребление безалкогольного напитка «Тархун» в 1993-1999 гг. (тыс. дал)

По данным таблицы 1 построим график потребления напитка «Тархун» в 1993-1999 гг. (рис. 1), где на оси абсцисс представлены даты наблюдения, на оси ординат - объемы потребления напитка.

Рис. 1. Ежемесячное потребление напитка «Тархун» в 1993-1999 гг. (тыс. дал)

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, подобные тем, что приведены в таблице 1, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов . Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции - методами выравнивания.

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления - укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени. Так, например, месячные данные таблицы 1 могут быть преобразованы в ряд годовых данных. График ежегодного потребления напитка «Тархун», приведенный на рисунке 2, показывает, что потребление возрастает из года в год в течение исследуемого периода. Тренд в потреблении является характеристикой относительно стабильного темпа роста показателя за период.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Рис. 2. Ежегодное потребление напитка «Тархун» в 1993-1999 гг. (тыс. дал)

Порядок расчета скользящих средних по потреблению напитка «Тархун» в 1993 г. приведен в таблице 2. Аналогичный расчет может быть проведен на основе всех данных за 1993-1999 гг.

Таблица 2
Расчет скользящих средних по данным за 1993 г.

В данном случае расчет скользящей средней не позволяет сделать вывод об устойчивой тенденции в потреблении напитка «Тархун», поскольку на нее влияет внутригодовое сезонное колебание, которое может быть устранено лишь при расчете скользящих средних за год.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:

Y t = f(t).

Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

  1. при равномерном развитии - линейная функция: Y t = b 0 + b 1 t;
  2. при росте с ускорением:
    1. парабола второго порядка: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 ;
    2. кубическая парабола: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 + b 3 t 3 ;
  3. при постоянных темпах роста - показательная функция: Y t = b 0 b 1 t;
  4. при снижении с замедлением - гиперболическая функция: Y t = b 0 + b 1 x1/t.

Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.

Оценки параметров b 0 , b 1 , ... b n находятся методом наименьших квадратов, сущность которого состоит в отыскании таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней, вычисленных по искомой формуле, от их фактических значений была бы минимальной.

Для сглаживания экономических временных рядов нецелесообразно использовать функции, содержащие большое количество параметров, так как полученные таким образом уравнения тренда (особенно при малом числе наблюдений) будут отражать случайные колебания, а не основную тенденцию развития явления.

Расчетные значения параметров уравнения регрессии и графики теоретических и фактических годовых объемов потребления напитка «Тархун» представлены на рисунке 3.

Рис. 3. Теоретические и фактические значения объемов потребления напитка «Тархун» в 1993-1999 гг. (тыс. дал)

Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Разность между фактическими значениями ряда динамики и его выравненными значениями () характеризует случайные колебания (иногда их называют остаточные колебания или статистические помехи). В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические колебания и сезонные колебания.

Среднеквадратическая ошибка, рассчитанная по годовым данным потребления напитка «Тархун» для уравнения прямой (рис. 1), составила 1,028 тыс. дал. На основании среднеквадратической ошибки можно рассчитать предельную ошибку прогноза. Для того чтобы гарантировать результат с вероятностью 95%, используется коэффициент, равный 2; а для вероятности 99% этот коэффициент увеличится до 3. Итак, мы можем гарантировать с вероятностью 95%, что объем потребления в 2000 г. составит 134,882 тыс. дал. плюс (минус) 2,056 тыс. дал.

Расчеты по подбору функций, описывающих объем потребления напитка «Тархун» в отдельные месяцы с 1993 г. по 1999 г., показали, что ни одно из перечисленных уравнений не подходит для прогнозирования этого показателя. Во всех случаях объясненная вариация не превысила 28,8%.

Сезонные колебания - повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

При проверке ежемесячных данных из таблицы 1 можно обнаружить, что пик потребления напитка приходится на летние месяцы. Объем продаж детской обуви приходится на период перед началом учебного года, увеличение потребления свежих овощей и фруктов происходит осенью, повышение объемов строительных работ - летом, увеличение закупочных и розничных цен на сельхозпродукты - в зимний период и т.п. Периодические колебания в розничной торговле можно обнаружить и в течение недели (например, перед выходными днями увеличивается продажа отдельных продуктов питания), и в течение какой-либо недели месяца. Однако самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года. При анализе сезонных колебаний обычно рассчитывается индекс сезонности, который используется для прогнозирования исследуемого показателя.

В самой простой форме индекс сезонности рассчитывается как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год (в процентах). Все другие известные методы расчета сезонности различаются по способу расчета выравненной средней. Чаще всего используются либо скользящая средняя, либо аналитическая модель проявления сезонных колебаний.

Большинство методов предполагает использование компьютера. Относительно простым методом расчета индекса сезонности является метод центрированной скользящей средней. Для того чтобы его проиллюстрировать, предположим, что в начале 1999 г. мы хотели рассчитать индекс сезонности для потребления напитка «Тархун» в июне 1999 г. Используя метод скользящей средней, мы должны были бы последовательно осуществить следующие этапы:


Сравнение средних квадратических отклонений, вычисленных за разные периоды времени, показывает сдвиги в сезонности (рост свидетельствует об увеличении сезонности потребления напитка «Тархун»).

Другим методом расчета индексов сезонности, часто используемым в различного рода экономических исследованиях, является метод сезонной корректировки, известный в компьютерных программах как метод переписи (Census Method II). Он является своего рода модификацией метода скользящих средних. Специальная компьютерная программа элиминирует трендовую и циклическую компоненты, используя целый комплекс скользящих средних. Кроме того, из средних сезонных индексов удалены и случайные колебания, поскольку под контролем находятся крайние значения признаков.

Расчет индексов сезонности является первым этапом в составлении прогноза. Обычно этот расчет проводится вместе с оценкой тренда и случайных колебаний и позволяет корректировать прогнозные значения показателей, полученных по тренду. При этом необходимо учитывать, что сезонные компоненты могут быть аддитивными и мультипликативными. Например, каждый год в летние месяцы продажа безалкогольных напитков увеличивается на 2000 дал, таким образом, в эти месяцы к существующим прогнозам необходимо добавлять 2000 дал, чтобы учесть сезонные колебания. В этом случае сезонность аддитивна. Однако в течение летних месяцев продажа безалкогольных напитков может увеличиваться на 30%, то есть коэффициент равен 1,3. В этом случае сезонность носит мультипликативный характер, или другими словами, мультипликативный сезонный компонент равен 1,3.

В таблице 3 приведены расчеты индексов и факторов сезонности методами переписи и центрированной скользящей средней.

Таблица 3
Индексы сезонности объема продаж напитка «Тархун», рассчитанные по данным за 1993-1999 гг.

Данные таблицы 3 характеризуют природу сезонности потребления напитка «Тархун»: в летние месяцы объем потребления возрастает, а в зимние - падает. Причем данные обоих методов - переписи и центрированной скользящей средней - дают практически одинаковые результаты. Выбор метода определяется в зависимости от ошибки прогноза, о которой упоминалось выше. Итак, индексы, или факторы, сезонности могут быть учтены при прогнозировании объемов продаж через корректировку трендового значения прогнозируемого показателя. Например, предположим, что был сделан прогноз на июнь 1999 г. методом скользящей средней и он составил 10,480 тыс дал. Индекс сезонности в июне (по методу переписи) равен 115,1. Таким образом, окончательный прогноз для июня 1999 г. составит: (10,480 x 115,1)/100 = 12,062 тыс. дал.

Если бы на изучаемом интервале времени коэффициенты уравнения регрессии, которое описывает тренд, оставались бы неизменными, то для построения прогноза достаточно было бы использовать метод наименьших квадратов. Однако в течение исследуемого периода коэффициенты могут меняться. Естественно, что в таких случаях более поздние наблюдения несут большую информационную ценность по сравнению с более ранними наблюдениями, а следовательно, им нужно присвоить наибольший вес. Именно таким принципам и отвечает метод экспоненциального сглаживания, который может быть использован для краткосрочного прогнозирования объема продаж. Расчет осуществляется с помощью экспоненциально-взвешенных скользящих средних:

где Z - сглаженный (экспоненциальный) объем продаж;
t - период времени;
a - константа сглаживания;
Y - фактический объем продаж.

Последовательно используя эту формулу, экспоненциальный объем продаж Zt можно выразить через фактические значения объема продаж Y:

где SO - начальное значение экспоненциальной средней.

При построении прогнозов с помощью метода экспоненциального сглаживания одной из основных проблем является выбор оптимального значения параметра сглаживания a . Ясно, что при разных значениях a результаты прогноза будут различными. Если a близка к единице, то это приводит к учету в прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений; если a близка к нулю, то веса, по которым взвешиваются объемы продаж во временном ряду, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) наблюдения. Если нет достаточной уверенности в выборе начальных условий прогнозирования, то можно использовать итеративный способ вычисления a в интервале от 0 до 1. Существуют специальные компьютерные программы для определения этой константы. Результаты расчетов объема продаж напитка «Тархун» методом экспоненциального сглаживания приведены на рисунке 4.

На графике видно, что выравненный ряд достаточно точно воспроизводит фактические данные объема продаж. При этом при прогнозе учитываются данные всех прошлых наблюдений, веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, a

Таблица 5
Результаты прогнозирования объема продаж напитка «Тархун» в 1999 г.

Методика выявления цикличности заключается в следующем. Отбираются рыночные показатели, проявляющие наибольшие колебания, и строятся их динамические ряды за возможно более продолжительный срок. В каждом из них исключается тренд, а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайные колебания, стандартизируются, т.е. приводятся к одному знаменателю. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции, характеризующие взхаимосвязь показателей. Многомерные связи разбиваются на однородные кластерные группы. Нанесенные на график кластерные оценки должны показать последовательность изменения основных рыночных процессов и их движение по фазам конъюнктурных циклов.

Казуальные методы прогнозирования объема продаж включают разработку и использование прогнозных моделей, в которых изменения в уровне продаж являются результатом изменения одной и более переменных.

Казуальные методы прогнозирования требуют определения факторных признаков, оценки их изменений и установления зависимости между ними и объемом продаж. Из всех казуальных методов прогнозирования рассмотрим только те, которые с наибольшим эффектом могут быть использованы для прогнозирования объема продаж. К таким методам относятся:

  • корреляционно-регрессионный анализ;
  • метод ведущих индикаторов;
  • метод обследования намерений потребителей и др.

К числу наиболее широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ. Техника этого анализа достаточно подробно рассмотрена во всех статистических справочниках и учебниках. Рассмотрим лишь возможности этого метода применительно к прогнозированию объема продаж.

Может быть построена регрессионная модель, в которой в качестве факторных признаков могут быть выбраны такие переменные, как уровень доходов потребителей, цены на продукты конкурентов, расходы на рекламу и др. Уравнение множественной регрессии имеет вид

Y (X 1 ; X 2 ; ...; X n) = b 0 + b 1 x X 1 + b 2 x X 2 + ... + b n x X n ,

где Y - прогнозируемый (результативный) показатель; в данном случае - объем продаж;
X 1 ; X 2 ; ...; X n - факторы (независимые переменные); в данном случае - уровень доходов потребителей, цены на продукты конку- рентов и т.д.;
n - количество независимых переменных;
b 0 - свободный член уравнения регрессии;
b 1 ; b 2 ; ...; b n - коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение ре- зультативного признака от его средней величины при от- клонении факторного признака на единицу его измере- ния.

Последовательность разработки регрессионной модели для прогнозирования объема продаж включает следующие этапы:

  1. предварительный отбор независимых факторов, которые по убеждению исследователя определяют объем продаж. Эти факторы должны быть либо известны (например, при прогнозировании объема продаж цветных телевизоров (результативный показатель) в качестве факторного признака может выступать число цветных телевизоров, находящихся в эксплуатации в настоящее время); либо легко определяемы (например, соотношение цены на исследуемый продукт фирмы с ценами конкурентов);
  2. сбор данных по независимым переменным. При этом строится временной ряд по каждому фактору либо собираются данные по некоторой совокупности (например, совокупности предприятий). Другими словами, необходимо, чтобы каждая независимая переменная была представлена 20 и более наблюдениями;
  3. определение связи между каждой независимой переменной и результативным признаком. В принципе, связь между признаками должна быть линейной, в противном случае производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака;
  4. проведение регрессионного анализа, т.е. расчет уравнения и коэффициентов регрессии, и проверка их значимости;
  5. повтор этапов 1-4 до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель. В качестве критерия удовлетворительности модели может служить ее способность воспроизводить фактические данные с заданной степенью точности;
  6. сравнение роли различных факторов в формировании моделируемого показателя. Для сравнения можно рассчитать частные коэффициенты эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится объем продаж при изменении фактора X j на один процент при фиксированном положении других факторов. Коэффициент эластичности определяется по формуле

где b j - коэффициент регрессии при j-м факторе.

Регрессионные модели могут использоваться при прогнозировании спроса на потребительские товары и средства производства. В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа объема продаж напитка «Тархун» была получена модель

Y t+1 = 2,021 + 0,743A t + 0,856Y t ,

где Y t+1 - прогнозируемый объем продаж в месяце t + 1;
A t - затраты на рекламу в текущем месяце t;
Y t - объем продаж в текущем месяце t.

Возможна следующая интерпретация уравнения многофакторной регрессии: величина объема продаж напитка в среднем увеличивалась на 2,021 тыс. дал, при увеличении затрат на рекламу на 1 руб. объем продаж в среднем увеличивался на 0,743 тыс. дал., при увеличении объема продаж предыдущего месяца на 1 тыс. дал объем продаж в последующем месяце увеличивался на 0,856 тыс. дал.

Ведущие индикаторы - это показатели, изменяющиеся в том же направлении, что и исследуемый показатель, но опережающие его во времени. Например, изменение уровня жизни населения влечет за собой изменение спроса на отдельные товары, а следовательно, изучая динамику показателей уровня жизни, можно сделать выводы о возможном изменении спроса на эти товары. Известно, что в развитых странах по мере увеличения доходов возрастают потребности в услугах, а в развивающихся странах - в товарах длительного пользования.

Метод ведущих индикаторов чаще используется для прогнозирования изменений в бизнесе в целом, чем для прогнозирования объема продаж отдельных компаний. Хотя нельзя отрицать, что уровень объема продаж большинства компаний зависит от общей рыночной ситуации, сложившейся в регионах и стране в целом. Поэтому перед прогнозированием собственного объема продаж фирмам часто бывает необходимо оценить общий уровень экономической активности в регионе.

Существенным обоснованием прогноза объема продаж товаров потребительского назначения могут служить данные обследований намерений потребителей. Они знают о собственных перспективных покупках больше, чем кто-либо, поэтому многие компании проводят периодические обследования мнений потребителей о производимой продукции и вероятности ее покупки в будущем. Чаще всего эти обследования касаются товаров и услуг, приобретение которых планируется потенциальными покупателями заранее (как правило, это дорогие покупки типа автомобиля, квартиры или путешествия).

Конечно, нельзя недооценивать полезность такого рода обследований, но также нельзя не учитывать, что намерения потребителей относительно какого-то товара могут измениться, что скажется на отклонении фактических данных о потреблении от прогнозных.

Итак, при прогнозировании объема продаж могут быть использованы все рассмотренные выше методы. Естественно, возникает вопрос об оптимальном методе прогнозирования в конкретной ситуации. Выбор метода связан, по крайней мере, с тремя ограничивающими условиями:

  1. точность прогноза;
  2. наличие необходимых исходных данных;
  3. наличие времени для осуществления прогнозирования.

Если требуется прогноз с точностью 5%, то все методы прогнозирования, обеспечивающие точность 10%, могут не рассматриваться. Если нет необходимых для прогноза данных (например, данные временных рядов при прогнозировании объема продаж нового продукта), то исследователь вынужден прибегнуть к казуальным методам или экспертным оценкам. Подобная ситуация может возникнуть в связи со срочной потребностью в прогнозных данных. В этом случае исследователь должен руководствоваться временем, имеющимся в его распоряжении, осознавая, что срочность расчетов может сказаться на их точности.

Необходимо отметить, что мерой качества прогноза может служить коэффициент, характеризующий отношение числа подтвердившихся прогнозов к общему числу сделанных прогнозов. Очень важно осуществлять расчет этого коэффициента не по окончании прогнозируемого срока, а при составлении самого прогноза. Для этого можно использовать метод инверсной верификации путем ретроспективного прогнозирования. Это означает, что правильность прогнозной модели проверяется ее способностью воспроизводить фактические данные в прошлом. Других формальных критериев, знание которых позволило бы априорно заявить об аппроксимирующей способности прогнозной модели, не существует .

Прогнозирование объема продаж - неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема продаж и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.

Литература

1. Баззел Р.Д. и др. Информация и риск в маркетинге. - М.: Финстатинформ, 1993.

2. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. - М.: Финансы и статистика, 2001.

3. Березин И.С. Маркетинг и исследования рынков. - М.: Русская деловая литература, 1999.

4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. - М.: Издательство «Финпресс», 1998.

5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. - М.: Финансы и статистика, 1996.

6. Ефимова М.Р., Рябцев В.М. Общая теория статистики. - М.: Финансы и статистика, 1991.

7. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. - М.: Патент, 1996.

8. Лобанова Е. Прогнозирование с учетом экономического роста // Экономические науки. - 1992. - № 1.

9. Рыночная экономика: Учебник. Т. 1. Теория рыночной экономики. Часть 1. Микроэкономика / Под ред. В.Ф. Максимова - М.: Соминтэк, 1992.

10. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / Под ред. И.К. Беляевского. - М.: Финансы и статистика, 1995.

11. Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева - М.: Финансы и статистика, 1989.

12. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Под ред. А.Г. Гранберга. - М.: Финансы и статистика, 1990.

13. Юзбашев М.М., Манелля А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. - М.: Финансы и статистика, 1983.

14. Aaker, David A. and Day George S. Marketing Research. - 4th ed. - NewYork: John Wiley and Sons, 1990. - Chapter 22 «Forecasting».

15. Dalrymple, D.J. Sales forecasting practices // International Journal of Forecasting. - 1987. - Vol. 3.

16. Kress G.J., Shyder J. Forecasting and Market Analysis Techniques: A Practical Approach. - Hardcover, 1994.

17. Schnaars, S.P. The use of multiple scenarios in sales forecasting // The International Journal of Forecasting. - 1987. - Vol. 3.

18. Waddell D., Sohal A. Forecasting: The Key to Managerial Decision Making // Management Decision. - 1994. - Vol 32, Issue 1.

19. Wheelwright, S. and Makridakis, S. Forecasting Methods for Management. - 4th ed. - John Wiley & Sons, Canada, 1985.

Прогнозирование продаж -- один из самых важных информационных инструментов планирования деятельности как компании в целом, так и каждого ее подразделения. Например, финансовый отдел использует прогноз продаж для планирования денежных потоков, принятия инвестиционных решений и составления операционных бюджетов; производственный отдел -- для определения объемов, составления графиков производства и управления товарно-материальными запасами; отдел кадров -- для планирования потребности в работниках и в качестве исходной информации при заключении коллективных договоров; отдел закупок -- для планирования совокупной потребности компании в материалах и составления графиков их поставок; отдел маркетинга -- для планирования программ маркетинга и сбыта и распределения ресурсов между различными видами маркетинговой деятельности. На первый взгляд может показаться, что, чем крупнее компания, тем важнее точность прогноза; на самом же деле нет принципиальной разницы между ошибкой, сделанной при прогнозировании продаж киоска, и ошибкой, допущенной при прогнозировании сбыта крупного завода. Особенно опасны ошибки в прогнозировании продаж начинающих фирм -- ведь у них, в отличие от более опытных компаний, как правило, нет дополнительных ресурсов для покрытия дефицита, который может возникнуть в результате неправильного планирования.

Прогноз продаж применяется также для планирования и оценки работы каждого продавца. Он используется для установления квот продажи, формирования схемы оплаты труда и оценки деятельности торгового персонала, поэтому очень важно, чтобы менеджеры по продажам были хорошо знакомы с основными методами прогнозирования продаж. Для прогнозирования продаж используются субъективные и объективные методы.

Рисунок - Классификация методов прогнозирования продаж

I. Субъективные методы прогнозирования продаж при составлении прогноза не используют количественные (эмпирические) и аналитические данные продаж, а основываются на субъективных мнениях разных специалистов.

1) Ожидания пользователей.

Метод ожиданий пользователей в прогнозировании продаж известен также как метод намерений покупателей, поскольку основывается на высказываниях потребителей об их готовности приобрести тот или иной товар.

Метод ожиданий пользователей в прогнозировании продаж обычно дает оценки, более близкие к потенциалу рынка или потенциалу продаж, чем к прогнозам продаж. Этот метод можно использовать скорее в качестве индикатора привлекательности для компании определенного рынка либо его сегментов, чем как инструмент прогнозирования продаж. В большинстве случаев намерения покупателей отделены от реальной покупки огромной пропастью, преодолеть которую должен маркетинговый план компании. Особенно важно помнить об этой пропасти при разработке и выводе на рынок новых товаров или услуг.

Недостатки этого метода очевидны. Зачастую компания тратит большие средства на маркетинговые исследования, а потом не может продать новый товар, необходимость которого в материалах исследований казалась очевидной. Это говорит о том, что прогноз продаж на основе метода ожиданий пользователей может давать неверные результаты. Для планирования своей деятельности компании нужно знать, что именно потребитель хочет получить от товара или услуги. Предположим, покупатель хочет меньше тратить времени на покупку продуктов. Только фирма (но не потребитель), обладая всей информацией о рынке и спросе, может поставить задачу: построить магазин в новом густонаселенном районе или организовать продажу продуктов через Интернет с доставкой на дом.

2) Мнение продавцов.

Метод прогнозирования продаж на основе мнения продавцов или торгового персонала -- это выявление данных о том, какой объем продукции каждый сотрудник сбыта рассчитывает продать в течение определенного периода.

Полученные оценки проверяются, обсуждаются и корректируются на разных уровнях управления с учетом точности предыдущих прогнозов каждого представителя сбыта. По разным причинам сотрудники могут либо недооценивать, либо переоценивать свои возможности. Например, если какие-то товары компании оказываются в дефиците (например, из-за нехватки исходных материалов или быстрого роста рынка) или доступны лишь ограниченному кругу потребителей (например, в случае проведения краткосрочной кампании по стимулированию сбыта), сотрудники сбыта завышают свои возможности в ожидании, что им выделят больше “дефицитных” товаров. Если же квоты продажи являются производными от прогнозов, то торговый персонал склонен недооценивать возможные объемы продаж, чтобы получить квоту поменьше и выполнить ее без излишних усилий. Превысив прогнозируемые показатели, такой работник зарекомендует себя как эффективный продавец и может даже получить материальное вознаграждение.

3) Мнение менеджеров компании.

Метод прогнозирования продаж, базирующийся на выявлении оценок или коллективного мнения менеджеров/руководителей компании, -- это проводимый внутри фирмы-продавца формальный или неформальный опрос ключевых руководителей для получения их оценки будущих продаж. Все оценки экспертов объединяются в прогноз продаж компании -- иногда путем простого усреднения индивидуальных оценок. В других случаях явно расходящиеся между собой точки зрения опрашиваемых обсуждаются в группе, где и достигается консенсус. Первоначальные позиции экспертов могут означать не более чем интуитивную догадку того или иного руководителя о будущем развитии событий. Бывает, что мнение руководителя базируется на богатом фактическом материале, а иногда даже на первоначальном прогнозе, выполненном какими-нибудь иными способами.

4) Метод Дельфи

Метод Дельфи позволяет получить более точный прогноз. Он базируется на интерактивном подходе с повторными измерениями и контролируемой анонимной обратной связью (вместо непосредственного общения экспертов и обсуждения ими своих оценок будущего сбыта). При этом каждый эксперт готовит собственный прогноз на основе имеющихся у него фактов, данных и общего знания среды, в которой работает компания. Затем координатор на основе полученных прогнозов составляет обобщающий отчет и вручает его каждому из участников. Как правило, этот отчет содержит индивидуальные прогнозы каждого эксперта, рассчитанный средний показатель и разбросы оценок. Обычно экспертов, чьи первоначальные оценки резко расходятся с усредненным показателем, просят аргументировать свою точку зрения, и эти мнения также включаются в итоговый документ. Участники “опроса” изучают его и предлагают новый вариант прогноза. Обычно эксперты приходят к единому мнению в результате нескольких итераций. Опыт показывает, что разброс данных постепенно уменьшается, поскольку оценки экспертов сближаются, а совокупное мнение группы дает результат, близкий к объективным показателям.

II) Объективные методы прогнозирования продаж.

Объективные методы прогнозирования продаж базируются в основном на количественных (эмпирических) и аналитических данных.

1) Рыночное тестирование

Метод рыночного тестирования предполагает продажу товара в нескольких считающихся репрезентативными географических регионах для выяснения реакции потребителей, с последующим проецированием полученных данных на весь рынок в целом. Нередко такой метод используется для разработки нового товара или усовершенствования старого.

Многие фирмы рассматривают результаты рыночного тестирования как важнейшее свидетельство отношения потребителей к новому товару и конечный показатель потенциала рынка. Исследования показывают, что примерно три из четырех товаров, получивших одобрение потребителей в ходе рыночного тестирования, добиваются успеха на рынке, а четыре из пяти товаров, не выдержавших тестирование, терпят неудачу. И все же рыночное тестирование имеет ряд недостатков.

2) Анализ временных рядов

Прогнозирование продаж с использованием анализа временных рядов базируется на анализе данных за прошедшие периоды. В простейшем случае прогноз предполагает, что объем сбыта в следующем году будет равен объему сбыта в текущем году. Такой прогноз может оказаться достаточно точным для зрелой отрасли, характеризующейся незначительными темпами роста рынка. В других обстоятельствах необходимо использовать более сложные методы анализа временных рядов. Здесь мы рассмотрим следующие методы :

  • - скользящего среднего;
  • - экспоненциального сглаживания;
  • - декомпозиции.

Метод скользящего среднего

Метод скользящего среднего достаточно прост. Рассмотрим прогноз, который сводится к тому, что объем сбыта в следующем году будет равен объему продаж в году текущем. При значительных колебаниях объемах продаж из года в год такой прогноз чреват серьезными последствиями. Чтобы учесть все нюансы, можно рассчитать среднее значение нескольких показателей объемов продаж за определенные периоды времени, например произвести усреднение объемов продаж за два, три, пять последних лет или за другое количество удобных для расчетов периодов. При таком подходе прогноз продаж оказывается обычным средним значением объемов сбыта. Количество показателей, используемых в вычислении, определяется экспериментальным путем. В конечном итоге число периодов, которое обеспечит наиболее точные прогнозы подающихся проверке данных, будет использоваться для разработки модели прогноза. Термин “скользящее среднее” используется потому, что вычисленное новое среднее значение служит прогнозом на каждом этапе наблюдения при появлении новых данных.

Метод экспоненциального сглаживания

При прогнозировании следующего значения метод скользящего среднего придает равный вес каждому из последних значений n, где n -- количество используемых лет. Таким образом, когда n = 4 (т.е. используется четырехгодичное скользящее среднее), при прогнозировании объема сбыта на следующий год одинаковый вес назначается объемам сбыта за каждый год из последних четырех лет.

Метод экспоненциального сглаживания -- это разновидность метода скользящего среднего. Его отличие в том, что наибольшие весовые коэффициенты назначаются не всем наблюдениям, а самым последним, поскольку они несут в себе больше информации о вероятном развитии событий в ближайшем будущем.

Эффективность метода экспоненциального сглаживания во многом зависит от выбора так называемой константы сглаживания, которая в алгоритме вычисления обозначается как б и находится в диапазоне от 0 до 1. Высокие значения б придают больше веса последним наблюдениям и меньше -- более ранним. Если объемы продаж с течением времени изменяются незначительно, то целесообразно использовать низкие значения б. Однако, когда объемы сбыта колеблются в широком диапазоне, следует использовать высокие значения б, в результате чего прогнозируемый ряд будет отражать эти изменения. Обычно значение б определяется эмпирическим путем, т.е. проверяются разные значения б и в итоге принимается то, которое обеспечивает наименьшую погрешность прогноза для определенного количества наблюдений за предыдущие периоды времени.

Метод декомпозиции

В случае необходимости анализа данных за более короткие периоды времени, например месяц или квартал, при наличии сезонных колебаний продаж, когда руководство хочет получить прогнозы продаж не только на год, но и на отдельные его периоды, используется метод прогнозирования продаж, называемый декомпозицией. Здесь важно определить, какая доля изменения объемов продаж обусловлена тенденциями на рынке, а какая объясняется сезонностью спроса. Суть метода декомпозиции заключается в выявлении четырех составляющих временного ряда:

  • - тренд;
  • - циклический фактор;
  • - сезонный фактор;
  • - случайный фактор.

Тренд отражает долгосрочные изменения, которые наблюдаются во временном ряде, когда циклический, сезонный и нерегулярные компоненты исключены. Обычно предполагается, что тренд можно представить в виде прямой линии.

Циклический фактор присутствует не всегда, поскольку отражает подъемы и спады (“волны”) во временном ряде, когда сезонный и случайный компоненты исключены. Циклические подъемы и спады, как правило, проявляются на протяжении достаточно длительного периода времени -- примерно от двух до пяти лет. Для некоторых товаров (например, для консервированной кукурузы) отмечаются незначительные циклические колебания, в то время как продажи других (например, строительство жилья) претерпевают весьма существенные изменения.

Сезонность отражает ежегодные колебания во временном ряде, вызванные естественной сменой сезонов. Сезонный фактор, как правило, проявляется ежегодно, хотя точная картина продаж с каждым годом может меняться.

Случайный фактор отражает воздействие, которое может наблюдаться после исключения влияния тренда, циклического и сезонного факторов.

3) Статистический анализ спроса

Взаимосвязь объемов продаж и определенных периодов времени, которая используется в методе временных рядов, формирует основу для составления прогноза на будущее. Статистический анализ спроса -- это попытка определить взаимосвязь объемов продаж и основных факторов влияния и составить на этой основе прогноз на будущее. Как правило, для оценки такой взаимосвязи используется регрессионный анализ. При этом акцент делается на выделении не всех факторов, влияющих на объемы сбыта, а лишь на самых значимых, оказывающих наибольшее влияние на объемы сбыта. Например, компания по производству пластиковых окон при прогнозировании сбыта может учитывать такие факторы, как цикличность строительства жилья, колебания процентных ставок и сезонное повышение спроса в весенне-летний период.

Все методы прогнозирования продаж имеют свои преимущества и недостатки, поэтому решение об использовании того или иного метода далеко не очевидно. В первую очередь, решение об использовании метода прогнозирования зависит от самого товара или услуги. Например, для прогнозирования продаж абсолютно нового и ни на что не похожего товара (например, игрушки тамагочи) не может быть использован ни один из методов, так как возможные продажи могут колебаться от нуля до миллиардов рублей.

Под определением «прогнозирование объемов продаж» принято понимать возможные пути и результаты дальнейшего развития организации, а также проведение возможной оценки ряда показателей с целью выявления прибыльности или убыточности предприятия.

Облачная CRM система с функцией прогнозирования продаж.
Выработайте оптимальную схему дальнейшего развития на основе анализа!

Как правило, прогнозирование ведется на несколько временных периодов, как ближайшее будущее, так и на последующие этапы существования компании. Далее предлагается рассмотреть все ключевые особенности прогнозирования экономической деятельности организации с указанием последовательности этапов и действий, необходимых для реализации данного процесса.

Как правильно прогнозировать продажи

Можно привести несколько важных советов, от выполнения которых зависит, сможет ли организация вести качественное и практичное прогнозирование продаж:

  • Прогнозировать продажи на каждый месяц в отдельности и на год в целом. Прогноз также может быть составлен и на несколько лет вперед для долгосрочного планирования работы предприятия и последующего его развития.
  • Использование для определения показателей продаж результатов предыдущих периодов. Это позволяет составить объективный прогноз, основанный на конкретных данных по деятельности организации. При анализе работы компании следует также учитывать возможность сезонных колебаний объемов продаж. Читайте также Формулы расчета объема продаж >>
  • Если компания занимается, к примеру, туристическим бизнесом, следовательно, в зависимости от сезона, показатели работы также будут отличаться. В этом случае требуется составлять отдельный прогноз на квартал, в зависимости от предыдущих периодов.
  • Обязательная корректировка прогнозирования экономической деятельности в связи с новыми обстоятельствами. В ходе функционирования компании могут возникать различные изменения, как на самом рынке, так и внутри организации. Данные изменения могут быть связаны с развитием и расширением компании, открытием новых филиалов и представительств. Учитывается также и наработка клиентской базы, увеличение которой в значительной степени скажется и на последующей прибыли, что, в частности, обязательно должно быть отражено в прогнозе.
  • Проверка соответствия данных ценовой политике рынка. Данное сравнение требуется проводить регулярно, для чего предварительно проводится обязательное исследование рынка на предмет изменений и корректировки цен на товары или оказываемые услуги.
  • Использование автоматизированной системы, посредством которой возможно осуществлять прогнозирование, как отдельных направлений деятельности, так и всей компании в целом. При этом использование специализированных программных компонентов позволяет в полной мере реализовать все необходимые мероприятия для получения наиболее точного и реального прогноза.

Методы прогнозирования объемов продаж

В настоящее время при составлении прогноза объемов продаж принято руководствоваться различными методиками, которые так или иначе позволяют получить точный и полный набор данных.

Все методы можно подразделить на три основные группы:

  • метод использования полученных экспертных оценок
  • метод анализа и последующего прогнозирования временных интервалов
  • группа причинно-следственных выводов и решений.

Первая группа методов предусматривает проведение предварительного анализа рынка. В частности проводится анализ текущего состояния рынка, отношений на нем, возможных перспектив развития и многого другого. Использовать данную группу методов актуально в том случае, когда невозможно спрогнозировать последующее развитие организации, основываясь на определенных данных, в частности, на имеющихся числовых показателях. Однако метод является хоть и достаточно актуальным, все же он не позволяет составить точный прогноз и нуждается во внесении соответствующих корректировок.

Вторая группа методов подразумевает создание двух независимых друг от друга моделей, состоящих в свою очередь из таких компонентов, как прогноз случайностей и детерминации. При расчете значения детерминации проблем не возникнет в том случае, если направление деятельности было выбрано и осмыслено. Сложность может возникнуть только лишь в случае определения компонента случайности. Связано это опять же с невозможностью точного определения вероятности воздействия на работу организации случайных факторов. На основании сравнения двух компонентов возможно вывести общие тенденции по дальнейшему развитию организации.

Третья группа методов позволяет получить данные, основываясь на поведении одного из показателей экономической деятельности организации. Посредством использования данного метода можно составить своеобразную модель поведения объекта в будущем. Единственной проблемой, которую предстоит решить при проведении подобного анализа, является поиск и анализ различных групп факторов, так или иначе влияющих на дальнейшую работу компании. В данном случае решение не может быть обнаружено простым статистическим путем и должно быть непременно проработано.

Любой из методов прогнозирования является практичным и актуальным, позволяет получить точный конкретный результат и поэтому станет отличным выбором при составлении плана деятельности любой организации.

Пример прогнозирования экономической деятельности организации

В качестве примера хотелось бы привести последовательность определенных действий, направленных на получение в дальнейшем точного и структурированного прогноза деятельности той или иной организации.

Выглядит процесс следующим образом:

  • Формулировка и детализация проблем в работе предприятия.
  • Сбор и систематизация необходимой для анализа информации, последующий выбор оптимального метода прогнозирования.
  • Применение выбранного метода на практике и получение данных.
  • Проведение сравнительного анализа планируемого и реального результатов.

Использование автоматизированной системы Класс365 для прогнозирования продаж

Как правило, с целью обеспечения наиболее реалистичного и точного прогнозирования принято использовать различные автоматизированные программные комплексы, к примеру, CRM-системы.

Работа в онлайн-программе Класс365 не потребует много времени и сил, но при этом непременно позволит получить детальный структурированный прогноз продаж и выработать оптимальную схему дальнейшего развития экономической деятельности организации.

Работая с автоматизированной системой Класс365 вы избавляете себя от рутинной работы сбора данных, создания отчетности. Выберите необходимый период и система автоматически сгенерирует отчет по вашему запросу, не допустив при этом не единой ошибки. Опираясь на такую достоверную информацию, вы без труда сможете составить реальный прогноз продаж на предстоящий период.

Программа позволяет автоматизировать все основные процессы вашего бизнеса: финансовый и торговый учет, работу со складом, интернет-магазином, взаимодействие с клиентами.

Онлайн-программа не потребует длительного периода внедрения и затрат, а доступ к ней возможен из любой точки, где есть выход в Интернет. Вам не нужно будет обучать сотрудников, так как они смогут самостоятельно освоить программу не более чем за 15 минут! Словом, вы не теряете ничего, получая мощный инструмент управления и развития бизнеса!

Начните работу с онлайн-программой прямо сейчас абсолютно бесплатно и оцените все приемущества автоматизированного подхода к прогнозированию продаж!

Реалистичность и исполнимость бюджета компании во многом зависит от того, насколько корректно составили план реализации продукции и, соответственно, спрогнозировали поступление выручки. В этом решении предлагается несколько способов планировать продажи, из которых можно выбрать наиболее подходящий под специфику деятельности компании.

Преимущества и недостатки

В решении подробно и на примерах раскрывается порядок планирования объемов реализации в натуральном и денежном выражении, а также согласования плана продаж с бюджетом доходов и расходов, движения денежных средств. Если планирование продаж – прерогатива коммерческой службы, предлагаемая методика пригодится собственнику бизнеса для проверки обоснованности и корректности заявленных цифр.

Так как большинство компаний работают в условиях конкуренции и успешность бизнеса зависит от возможности реализовать продукцию, рассмотрим вариант – когда план продаж служит отправной точкой при составлении бюджета.

Как организовать планирование продаж

Продажи, как правило, планируют коммерсанты и экономисты. Первые из них прогнозируют состояние рынка, взаимоотношения с покупателями, определяют величину коэффициентов роста продаж и (или) цен; вторые обеспечивают аналитический материал (на базе бухгалтерской и (или) управленческой отчетности). В зависимости от того, какие критерии особенно важны для предприятия, план продаж можно структурировать по-разному: по контрагентам, номенклатуре, группам цен, условиям, платежам и т. д. Продажи можно планировать на горизонт как в месяц, так и несколько лет. Как правило, их прогнозируют на год в разбивке по месяцам и на последующие несколько лет – без разбивки. При необходимости (сложном финансовом положении и угрозе кассовых разрывов) возможна большая детализация – например, только первый (ближайший) квартал раскрывается подекадно, а далее дается помесячный план.

Как подготовить план продаж

Для планирования «от достигнутого» основой служит информация о динамике продаж (в натуральном и стоимостном выражении) за предыдущий период, сопоставимый как по продолжительности, так и по сезонности с плановым. Это требование бывает трудно выполнить, так как продажи обычно прогнозируются в IV квартале, когда год еще не закончился и итоги по нему не подведены. В этом случае используют информацию о фактической реализации за 9 или 10 прошедших месяцев и плановой – за оставшееся до конца года время (ноябрь–декабрь).

Если компания применяет различные ставки НДС или занимается несколькими видами деятельности, предусматривающими разные системы налогообложения, то для нее особенно важно прогнозировать продажи в стоимостном выражении без НДС – так план будет корректнее. Это можно рекомендовать и компаниям, применяющим стандартный, 18-процентный НДС. В дальнейшем, при уточнении направлений использования базового прогноза (например, для подготовки бюджета движения денежных средств, для расчета налоговой нагрузки, для постановки задач отделу продаж и т. п.), следует рассчитывать выручку с НДС.

В зависимости от ассортимента продукции, количества контрагентов и других особенностей бизнеса могут использоваться различные методики планирования объема реализации: по одному продукту, с детализацией по контрагентам и номенклатуре, с учетом не только конечной стоимости, но и ее составляющих (количество, цена, ресурсные ограничения).

Самый простой способ спланировать продажи – взять объем реализации за базовый период (тот, что берется за основу, например, прошлый месяц или аналогичный месяц прошлого года – при планировании по месяцам) и скорректировать его на желаемый прирост по формуле 1.

Формула 1. Расчет плана продаж

Такой способ используется в том случае, когда компания выпускает только один продукт, а продажи планируются на один месяц или в течение года нет сезонных колебаний спроса.

Учесть структуру продаж.

Объем реализации может прогнозироваться в детальном виде, по товарам или (и) клиентам. Расчеты проводятся по формуле 1, но данные за базовый период берутся в той же аналитике (товары или покупатели). Более того, целевые коэффициенты роста продаж придется также задать индивидуально для каждого вида продукции (покупателя). Прогноз формируется на год в целом либо по периодам – но только при отсутствии сезонных колебаний спроса. При планировании в разрезе по клиентам коэффициенты устанавливаются в зависимости от состояния бизнеса контрагентов (например, если компания-покупатель активно развивается, можно планировать прирост продаж), исходя из достигнутых договоренностей, а также на основе экспертных оценок коммерсантов (см. таблицу 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам).

Таблица 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам

Пономенклатурный план реализации формируется с учетом индивидуальных коэффициентов роста продаж по каждому продукту, в зависимости от того, предполагается ли увеличить продажи или вывести товар с рынка (см. таблицу 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре).

Таблица 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре

Можно предусмотреть и двухуровневую структуру плана продаж:

  • по контрагентам (покупателям) и закупаемой ими номенклатуре товаров (см. таблицу 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции);
  • по номенклатуре и ее покупателям (см. таблицу 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям).

Этот способ позволяет подготовить более детализированный план. Целевые коэффициенты при этом устанавливаются с учетом как состояния взаимоотношений с покупателями, так и намерений компании по продвижению своих продуктов.

Таблица 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции

Контрагент Номенклатура
ООО «Елочка» Конфеты «Бриз» 1500,00 1,015 1522,50
Конфеты «Грильяж» 1000,00 1,040 1040,00
Конфеты «Сладкоежка» 1500,00 1,070 1605,00
Конфеты «Солнышко» 1000,00 1,050 1050,00
Итого 5000,00 1,044 5217,50
ООО «Замок» Конфеты «Бриз» 5000,00 1,010 5050,00
Конфеты «Грильяж» 2000,00 1,040 2080,00
Конфеты «Сладкоежка» 2000,00 1,075 2150,00
Конфеты «Солнышко» 1000,00 1,015 1015,00
Итого 10 000,00 1,030 10 295,00
ООО «Зебра» Конфеты «Бриз» 1000,00 1,110 1110,00
Конфеты «Грильяж» 500,00 1,090 545,00
Конфеты «Сладкоежка» 1500,00 1,100 1650,00
Конфеты «Солнышко» 1000,00 1,040 1040,00
Итого 4000,00 1,086 4345,00
ООО «Кенгуру» Конфеты «Бриз» 7500,00 1,010 7575,00
Конфеты «Грильяж» 9500,00 1,040 9880,00
Конфеты «Сладкоежка» 2000,00 1,050 2100,00
Конфеты «Солнышко» 1000,00 1,030 1030,00
Итого 20 000,00 1,029 20 585,00
Всего 39 000,00 1,037 40 442,50

Определение коэффициентов роста продаж по контрагентам с учетом закупаемой ими продукции дает несколько иные результаты, чем планирование только по покупателям или только по видам продукции. Принимая во внимание двухуровневую структуру продаж, нужно анализировать не только тенденции взаимоотношений с контрагентом, но и состояние рынка, соотносить интересы предприятия по продвижению того или иного продукта с потребностями и возможностями покупателей. Эта работа сложнее, но ее результаты ценнее для компании.

Таблица 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям

Номенклатура Контрагент Объем продаж за базовый период, руб. Коэффициент роста продаж, ед. Планируемый объем продаж, руб.
Конфеты «Бриз» ООО «Елочка» 1500 1,015 1522,50
ООО «Замок» 5000 1,010 5050,00
ООО «Зебра» 1000 1,110 1110,00
ООО «Кенгуру» 7500 1,010 7575,00
Итого 15 000 1,017 15 257,50
Конфеты «Грильяж» ООО «Елочка» 1000 1,040 1040,00
ООО «Замок» 2000 1,040 2080,00
ООО «Зебра» 500 1,090 545,00
ООО «Кенгуру» 9500 1,040 9880,00
Итого 13 000 1,042 13 545,00
Конфеты «Сладкоежка» ООО «Елочка» 1500 1,070 1605,00
ООО «Замок» 2000 1,075 2150,00
ООО «Зебра» 1500 1,100 1650,00
ООО «Кенгуру» 2000 1,050 2100,00
Итого 7000,00 1,072 7505,00
Конфеты «Солнышко» ООО «Елочка» 1000,00 1,050 1050,00
ООО «Замок» 1000,00 1,015 1015,00
ООО «Зебра» 1000,00 1,040 1040,00
ООО «Кенгуру» 1000,00 1,030 1030,00
Итого 4000,00 1,034 4135,00
Всего 39 000,00 1,037 40 442,50

Учесть факторы, влияющие на рост продаж

На величину выручки влияют два показателя: цена и объем продаж в натуральном выражении. При планировании можно учитывать желаемую динамику каждого из них. Различные источники прироста (цена и количество) принимаются во внимание при формировании целевого процента увеличения (прироста) продаж (см. формулу 2 Расчет целевого процента прироста продаж):

Формула 2. Расчет целевого процента прироста продаж

Например, перед коммерсантами поставили задачу: увеличить объем продаж на 10 процентов. При этом не уточняется, что должно быть источником этого роста. Можно сформулировать цель четче: увеличить количество продаваемого товара на 5 процентов при росте цен на 6 процентов. В этом случае целевой прирост продаж будет равен 11,3 процента ((100% + 5%) × (100% + 6%) : 100% – 100%). Применяя этот способ планирования продаж, нужно учитывать двухуровневую структуру прогноза реализации продукции – ее можно раскрыть как по видам продукции с разделением по контрагентам, так и наоборот (см. таблицу 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации). Если у компании большой ассортимент продукции или широкий круг контрагентов, номенклатуры или клиентов лучше объединить в группы. Например, контрагентов можно агрегировать по регионам, масштабам закупок, целям приобретения товара, способам оплаты и т. п.

Таблица 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации

Контрагент Номенклатура Факт Коэффи- циент роста цен, ед. Коэффи- циент роста объема реализации, ед. Коэффи- циент роста продаж, ед. План
Цена, руб. Коли- чество, кг Объем продаж, руб. Цена, руб. Количество, кг Объем продаж, руб.
ООО «Елочка» Конфеты «Бриз» 50,00 30,00 1500,00 1,05 1,06 1,113 52,50 31,80 1669,50
Конфеты «Грильяж» 100,00 10,00 1000,00 1,03 1,06 1,092 103,00 10,60 1091,80
Конфеты «Сладкоежка» 25,00 60,00 1500,00 1,04 1,07 1,113 26,00 64,20 1669,20
Конфеты «Солнышко» 40,00 25,00 1000,00 1,05 1,05 1,103 42,00 26,25 1102,50
Итого – 125,00 5000,00 – –- – – 132,85 5533,00
ООО «Замок» Конфеты «Бриз» 40,00 125,00 5000,00 1,07 1,09 1,166 42,80 136,25 5831,50
Конфеты «Грильяж» 100,00 20,00 2000,00 1,04 1,08 1,123 104,00 21,60 2246,40
Конфеты «Сладкоежка» 20,00 100,00 2000,00 1,06 1,05 1,113 21,20 105,00 2226,00
Конфеты «Солнышко» 40,00 25,00 1000,00 1,10 1,06 1,166 44,00 26,50 1166,00
Итого – 270,00 10 000,00 – – – – 289,35 11 469,90
ООО «Зебра» Конфеты «Бриз» 50,00 20,00 1000,00 1,08 1,10 1,188 54,00 22,00 1188,00
Конфеты «Грильяж» 100,00 5,00 500,00 1,09 1,06 1,155 109,00 5,30 577,70
Конфеты «Сладкоежка» 25,00 60,00 1500,00 1,11 1,10 1,221 27,75 66,00 1831,50
Конфеты «Солнышко» 40,00 25,00 1000,00 1,06 1,09 1,155 42,40 27,25 1155,40
Итого – 110,00 4000,00 – – – – 120,55 4752,60
ООО «Кенгуру» Конфеты «Бриз» 34,90 215,00 7500,00 1,20 1,10 1,320 41,88 236,39 9900,00
Конфеты «Грильяж» 95,00 100,00 9500,00 1,09 1,03 1,123 103,55 103,00 10 665,65
Конфеты «Сладкоежка» 20,00 100,00 2000,00 1,08 1,04 1,123 21,60 104,00 2246,40
Конфеты «Солнышко» 40,000 25,00 1000,00 1,06 1,06 1,124 42,40 26,50 1123,60
Итого – 440,00 20 000,00 – – – – 469,89 23 935,65
Всего – 944,90 39 000,00 – – – – 1012,64 45 691,15

Ситуация: как составить прогноз поступления выручки исходя из бюджета продаж

Для подготовки бюджета движения денежных средств необходимо планировать продажи по месяцам, желательно в разрезе контрагентов, так как это позволит учитывать динамику дебиторской задолженности. Выручка прогнозируется с НДС. Если компания не применяет специальные ставки этого налога (10% и 0%), то весь запланированный объем продаж умножается на 18 процентов (см. таблицу 8. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств). В обратном случае потребуется группировать контрагентов и продажи по ним, а затем умножить полученные объемы реализации на соответствующие ставки налога. Составляя бюджет движения денежных средств, не забудьте скорректировать план продаж на прирост и погашение дебиторской задолженности. Если условия платежа для всех контрагентов одинаковы (например, оплата в течение 14 календарных дней после отгрузки), можно уточнять общий план продаж на переходящую дебиторскую задолженность. При различных условиях оплаты необходимо группировать покупателей по длительности отсрочки (см. таблицу 9. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств).

Таблица 6. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Контрагент Январь … Декабрь Итого за год
Коэффициент роста продаж, ед. Планируемый объем продаж, руб. … Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб. Коэффициент роста продаж, ед. Планируемый объем продаж, руб. Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб. Коэффициент роста продаж, ед. Планируемый объем продаж, руб.
ООО «Елочка» 500,00 1,05 525,00 … 400,00 1,05 420,00 6000,00 1,05 6300,00
ООО «Замок» 600,00 1,04 624,00 … 700,00 1,04 728,00 7800,00 1,04 8112,00
ООО «Зебра» 300,00 1,10 330,00 … 150,00 1,10 165,00 3000,00 1,10 3300,00
ООО «Кенгуру» 2000,00 1,03 2060,00 … 1500,00 1,03 1545,00 21 000,00 1,03 21 630,00
Всего 3400,00 – 3539,00 … 2750,00 – 2858,00 37 800,00 – 39 342,00
НДС (18%) 612,00 – 637,02 … 495,00 – 514,44 6804,00 – 7081,56
Всего с НДС 4012,00 – 4176,02 … 3245,00 – 3372,44 44 604,00 – 46 423,56

Таблица 7. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Показатель Январь Февраль Март Апрель Май …
Дебиторская задолженность на начало периода, руб. 30 000 31 250 27 500 32 750 36 250 …
Объем продаж, руб. с НДС, в т. ч.: 75 000 65 000 74 000 85 000 73 000 …
с отсрочкой платежа 14 календарных дней (приблизительно 50% продаж оплачивается в следующем месяце) 50 000 45 000 57 000 60 000 55 000 …
ООО «Елочка» 20 000 25 000 27 000 30 000 25 000 …
ООО «Замок» 30 000 20 000 30 000 30 000 30 000 …
с отсрочкой платежа 7 календарных дней (приблизительно 25% продаж оплачивается в следующем месяце) 25 000 20 000 17 000 25 000 18 000 …
ООО «Зебра» 10 000 10 000 10 000 10 000 10 000 …
ООО «Кенгуру» 15 000 10 000 7000 15 000 8000 …
Плановая дебиторская задолженность, руб., в т. ч. длиной: 31 250 27 500 32 750 36 250 32 000 …
14 дней 25 000 22 500 28 500 30 000 27 500 …
7 дней 10 000 5000 4250 6250 4500 …
Поступления с учетом прироста (погашения) дебиторской задолженности (дебиторская задолженность на начало периода + объем продаж – плановая дебиторская задолженность) 73 750 68 750 68 750 81 500 77 250 …

Ситуация: как учесть в прогнозе продаж маркетинговые акции и периоды дефицита

Планировать продажи нужно исходя из спроса, а не динамики объемов реализации за прошлые периоды. Ведь спрос может быть искусственно ограничен размерами поставок или дефицитом на складе. Когда для прогнозов используются заниженные оценки – это приводит к очередному дефициту. Ситуация с маркетинговыми акциями обратная. На некоторое время спрос искусственно увеличен проводимой акцией. Если при планировании закупок ориентироваться на данные за этот период, то ожидания будут необоснованно завышены.

Существует несколько подходов к обработке информации за периоды маркетинговых акций и дефицита. Один из способов – полностью исключить периоды с недостоверными показателями и не учитывать их при планировании. Однако, применяя такой подход, можно столкнуться с тем, что будет упущена значимая информация об изменении тренда продаж или о сезонности. Более того – существенно сократится объем исторических данных. Поэтому лучше воспользоваться альтернативным способом и провести восстановление спроса – очистить его от нехарактерных пиков и спадов. Самое простое – заменить эти значения средними показателями за достоверные периоды. Более сложный вариант – с помощью ретроспективного прогнозирования сформировать данные на прошлые периоды маркетинговых акций и дефицита.

Полученные восстановленные показатели служат более точной оценкой реальному спросу на продукцию. Кроме того, на основе этой информации можно рассчитать упущенную выгоду от дефицита и дополнительную прибыль от проведенной маркетинговой акции. Иногда следует рассматривать как недостоверный и период снижения спроса после маркетинговой акции. Во время нее покупатели приобретают товары на более длительный срок, чем обычно. Часто за значительным подъемом следует спад продаж. Восстанавливая спрос за этот период, можно посчитать негативный эффект от проведения маркетинговой акции. Сопоставление данных (фактических за период спада продаж после маркетинговой акции и с учетом восстановленного спроса за это же время) позволит оценить рентабельность проведенной акции и принять решение о целесообразности ее повторения. После дефицита, напротив, может наблюдаться рост продаж. Однако стоит учитывать то, какие товары реализует компания. Если они могут быть легко приобретены покупателями у других поставщиков, то резкого всплеска спроса не будет и данные за этот период можно будет считать достоверными.