Необходимым элементом стратегического планирования является установление потенциального показателя продаж. После его определения прорабатывается подробный прогноз реализации. При этом необходимо понимать различия между прогнозированием и планированием.

«План» и «Прогноз продаж» – это составные части одного процесса.

Лучшая статья месяца

Мы подготовили статью, которая:

✩покажет, как программы слежения помогают защитить компанию от краж;

✩подскажет, чем на самом деле занимаются менеджеры в рабочее время;

✩объяснит, как организовать слежку за сотрудниками, чтобы не нарушить закон.

С помощью предложенных инструментов, Вы сможете контролировать менеджеров без снижения мотивации.

План – показатель, который доводится до исполнителя и подлежит выполнению в полном объеме.

Прогноз – это предположительный уровень продаж, который собственник ожидает получить от своего магазина в определенном временном интервале.

Прогнозирование всегда основано на гипотезах и желаемом видении развития бизнеса, хотя оно и базируется на конкретных фактах, оценках и результатах. Это понятие не является необоснованным желанием получения определенных выгод.

Сценарий всегда строится на фундаменте из аналитических выводов развития бизнеса, полученных ранее показателей и динамике рынка.

Простейший пример прогноза продаж будет таким: магазин реализовал в последнем периоде товар на общую сумму 1 млн руб. Если предположить, что условия рынка останутся прежними, экономическая ситуация в стране и регионе не изменится, не появится сильный конкурент, то прогнозируемый сбыт на аналогичный следующий отрезок времени будет равен показателю последнего периода.

Такой сценарий продаж на месяц обоснован конкретными данными, поэтому он становится основой плана реализации продукции для исполнителей на будущий период. Получаем текущую задачу магазина – сбыт товара на сумму не менее 1 млн руб.

Отличие планирования от прогнозирования состоит в том, что первое совершается на базе второго. Сначала составляется сценарий на конкретный временной интервал (прогноз продаж на год) на основе анализа необходимых показателей, затем полученные данные заносятся в планы и передаются менеджменту. Цели составляются для:

1. Ближайшей перспективы (месяц, квартал, год).
2. Среднесрочного планирования (один–три года).
3. Долгосрочного планирования (три–пять лет и более).

Прогноз продаж существенным образом сказывается на выборе стратегии развития. Например, прогнозирование показало, что привлечение новых покупателей в освоенных границах местности будет более прибыльным для бизнеса, нежели выход на новый рынок. При таких условиях предприниматель отложит проекты по запуску продуктов на другие торговые площадки и сфокусируется на росте объемов реализации в пределах имеющейся территории.

• Прогноз продаж в своем корне должен иметь аналитику безубыточной работы. В случае, когда прогнозные данные показывают отрицательный результат или деятельность, равную точке безубыточности, тогда анализируемая стратегия не принесет выгоды бизнесу.
• В процессе подготовки плана и сценария сбыта необходимо принимать во внимание низкие индексы в начале работы, а также уровень сезонности.
• Следует помнить, что прогноз продаж в рамках определенной стратегии не является бюджетом, а только служит основой для формирования целей.

Прогноз продаж – это инструмент, позволяющий принимать решения о сбыте продукта, об инвестировании в его продвижение. Разработка сценария выявляет потенциальную прибыльность в определенных рыночных условиях и временных границах.

Для получения желаемых результатов в бизнесе и составления предельно точных прогнозов необходимо правильно применять накопленный опыт, владеть интуицией, познаниями в области торговых отношений.

Результатом сценария продаж будет формирование документа, отражающего информацию о продуктах и их количестве, выгодных для реализации на определенной территории в конкретном временном интервале.

Единицы измерения, используемые в прогнозе, – валюта, литры, штуки и пр.

Цель прогнозирования продаж – определение трендов на заданную перспективу и формирование базы для будущего плана реализации. Действия по составлению сценария подразумевают, что за ними последует разработка бюджета, плана сбыта и достижение установленных показателей.

Прогноз объема продаж находится в прямой зависимости от маркетинговой работы организации, которая планируется к применению в конкретном периоде. Стимулирование процесса сбыта и активная рекламная деятельность определяют объемы реализации продукта и помогают составить сценарий на перспективу.

Прогноз реализации выявляет предположительный спрос на конкретный вид товара. Соответственно, при разработке данного сценария необходимо принимать во внимание работу ближайшего круга конкурентов (развитие сети магазинов), рекламную деятельность, активность в области роста продаж.

Особенности прогноза:

• Прогноз продаж – это серьезный инструмент в руках руководителя для получения нужных сведений с целью эффективного управления своей компанией. Он не помогает в работе по мотивации и повышению результативности персонала. Первоочередная задача сценария – получение данных для дальнейших расчетов финансовых потоков в организации.
• Прогноз продаж на год предельно точно отражает цифровой показатель будущей доходности бизнеса, необходимый для планирования расходной составляющей. Еще одним существенным моментом является тот факт, что составление сценария помогает в работе по контролю правильности формирования закупочных программ с учетом представления о потребностях компании в складских помещениях, оборудовании, персонале.
• Прогноз продаж позволяет топ-менеджерам организации увидеть конкретные критерии для понимания о целевых клиентах, каким потребителям необходимы особые взаимоотношения или контроль, внимание управленцев, знания какого сотрудника необходимы.

• Управление временем, или Как объявить бойкот пожирателям планов

На каких принципах должно базироваться составление объема продаж

Руководитель компании лично не участвует в подготовке прогноза продаж. Однако ему необходимо владеть основными аспектами этой работы ввиду особой важности данного процесса для деятельности организации.

1. Руководитель отдела продаж обязан обладать информацией по всем сделкам, планируемым к заключению, в конкретных цифрах. Предоставлять генеральному директору сведения о предполагаемой реализации без уточнения профиля клиента и суммы оборота недопустимо. Информация о величине продаж должна быть предельно конкретной.
2. Важно составлять план на период, в котором предполагается реализация.
3. Менеджеры отдела продаж конкретизируют даты получения выручки. Все сведения собирает коммерческий директор, который предоставляет их для рассмотрения руководителю компании. Задача менеджеров – определить вероятность заключения сделки.
4. Каждой вероятности присваивается конкретный коэффициент. Для внесения в прогноз продаж цена сделки умножается на индекс вероятности. Коммерческий отдел определяет коэффициенты, после чего они утверждаются руководителем компании. Выведенные индексы служат критерием для контроля отчетов, которые составляет служба сбыта.
5. Очень удобно разрабатывать прогноз продаж в Microsoft Excel. В сценарий включаются суммы оборотов по запланированным сделкам, скорректированные на коэффициент вероятности. В таблице Excel создаются страницы для каждого месяца и отдельные разделы для конкретных работников. Формулы помогают автоматически определить вероятность оплат и произвести итоговый расчет.
6. Составление прогноза продаж относится к непосредственной компетенции коммерческого директора. Он отвечает за передачу готового сценария руководителю компании, который, в свою очередь, должен предельно четко обозначить задачу для персонала службы сбыта. Функция менеджеров заключается в своевременном внесении данных в документ Excel. Кроме этого, персонал на уровне автоматизма должен фиксировать все промежуточные показатели при работе с клиентами для последующего учета этой информации в прогнозе.
7. Руководитель организации ведет контроль над деятельностью отдела продаж, используя сведения сформированного сценария. Для этого недостаточно один раз составить таблицу, изменения необходимо вносить регулярно. Если руководитель обнаружит отсутствие корректировок в определенный день, это может свидетельствовать о невыполнении своих функций коммерческим отделом.

Основные методы прогноза продаж на предприятии

Можно выделить несколько методов прогноза продаж, как самых поверхностных, базирующихся на предположениях руководителей или отчетных данных за истекшие периоды, так и самых глубоких, составленных на основе стратегических моделей.

Простые (эмпирические) методы формируются с учетом предположений топ-менеджеров, общего мнения персонала и экспериментального маркетинга.

Лидеры организации, как правило, участвуют в составлении сценария, но редко случается, что прогнозирование основывается преимущественно на предположениях руководителей. В большинстве случаев компании, ведущие торговую деятельность, используют аналитические данные из отчетов за последние периоды, а также показатели за несколько прошедших лет. Помимо этого, во внимание берутся опросы покупателей. После систематизации сведений, предоставленных персоналом, анализу подлежат результаты, полученные в определенных районах, или объемы реализации по отдельным видам продукции. Хорошие продавцы всегда знают профиль своего клиента и готовы дать оценку на перспективу.

• Оценка активов предприятия: памятка для владельца компании

Пробный маркетинг оптимален для составления прогноза продаж новых продуктов.

№1. Методы целевого прогнозирования продаж

Расчет прогноза продаж при помощи данной группы методов производится в следующем порядке:

• Определяется количество продукции, которое организация хотела бы реализовать в планируемом периоде.
• Рассчитывается показатель, который поможет достигнуть целевого результата.

Менеджмент отдела продаж и руководители организации определяют объемы продаж, после чего формируют детальные планы для реализации основного проекта.

Целевое прогнозирование – эффективный инструмент для выхода компании из сложного периода, обусловленного низким сбытом при росте конкуренции, при этом подразумевающий работу с прежней продукцией.

1 этап. Определите оптимальный объем продаж. Например, в текущем году сбыт должен составить 150 тыс. единиц товара.

Когда реализуемый продукт или его эквивалент хорошо зарекомендовал себя на рынке и стабильно продается, при формировании целевого прогноза необходимо брать во внимание такие факторы, как :

1. Количественные показатели продаж за прошлые периоды.
2. Сезонные провалы и повышения спроса на рынке.
3. Размер бюджета, выделенного на рекламные мероприятия, относительно бюджета конкурентов.
4. Наполненность рынка эквивалентной продукцией.

Принимая во внимание указанные факторы, можно определить объемы продаж товара на следующий период. В этом случае прогнозируемые показатели будут соответствовать реальным условиям и потенциалу организации.

2 этап. Определить действия, которые помогут реализовать выгодное для компании количество продукции.

Выполнить анализ всех издержек, необходимых для закупки и сбыта:

• транспортные расходы;
• для импортной продукции – расходы на таможенное оформление;
• при использовании заемных средств на закупку – суммы процентов по займам;
• издержки на продажу продукта;
• расчет суммы прибыли с единицы товара.

• какие рекламные инструменты будут наиболее эффективны;
• стоимость создания и запуска маркетинговых акций;
• какая реклама заинтересует целевого покупателя.

После сбора и систематизации всех данных составляется расчет прогноза продаж и график безубыточности. Точка и график безубыточности являются фундаментальными показателями при разработке сценария реализации продукции.

В процессе целевого прогнозирования аналитические данные безубыточности выявляют, как скоро после продажи целевого объема товара организация компенсирует издержки.

№2. Методы пошагового прогнозирования продаж

Обратной методикой является пошаговый прогноз продаж. В первую очередь расчету подлежат издержки, цена реализации и прибыль. Полученные сведения и аналитика рынка позволяют составить прогноз продаж по периодам.

1 этап. Пошаговая разработка сценария начинается с выявления:

• издержек, которые компания понесет в своей деятельности при реализации продукции;
• прибыли, которую рассчитывает получить организация;
• стоимости продукции, которую определяет рынок.

Для эффективного составления прогноза необходимо ответить на вопросы :

• Какую цену установить для продажи запланированного объема продукции?
• Какие издержки допустимы для того, чтобы реализовать целевой оборот с оптимальной прибыльностью?
• Какая должна быть разница между общей стоимостью проданного товара и понесенными расходами? Удастся ли получить желаемую маржу? Будет размер прибыли удовлетворительным?

2 этап . Проводится анализ потенциала рынка, готовность целевых потребителей покупать товар по заданной цене.

• Планирование производства - фундамент эффективной деятельности предприятия

3 этап. Экстраполяция.

Для работы по составлению пошагового прогноза предельную ценность имеют отчетные данные по выручке. С помощью этих показателей и сведений об объемах товара, реализованного в истекших периодах, можно выявить точную направленность, то есть определить, как влияют на оборот сезонные колебания рынка, в какое время отмечается рост или спад продаж. Метод экстраполяции основывается именно на анализе рыночных тенденций.

Экстраполяция – это составление прогноза на последующие периоды, аналитика издержек за прошедшее время с учетом ожидаемых тенденций. Этот метод особенно полезен в тех сферах, где изменения происходят медленно.

Отчетные данные, систематизируемые продавцами, дают четкое видение тенденций в сбыте. Детальное изучение прошедших продаж в разные промежутки времени поможет понять и транслировать этот курс на следующие периоды, просчитав, таким образом, объемы реализации на будущее. Данное прогнозирование можно считать обоснованным, если ситуация на рынке в корне не поменяется.

Составление экстраполяции будет эффективным, если получить у продавцов ответы на несколько вопросов :

• Какие сделки вы планируете заключить в следующем месяце?
• Какую динамику среди конкурентов вы ожидаете в следующем квартале?

Составление прогноза продаж методом экстраполяции обязывает учитывать экономические индикаторы. Обычно это процентные и числовые показатели:

1. Изменения банковских ставок.
2. Колебания валютного курса.
3. Предполагаемые изменения в налогообложении.

Разбивка на категории производится путем деления на группы продукции по региональному принципу (нахождение торговых представителей), по рынкам. Если ценовой показатель не применим в конкретной ситуации, например, продавец реализует несколько товаров по разной цене, то такой показатель не используется. При этом объемы и стоимость должны быть определены.

Строки бюджета «факт» и «отклонения» при формировании прогноза продаж не нужны, но они имеют высокую важность для контроля. Внимание к этим показателям помогает следить за работой по выполнению прогноза.

После сбора всех необходимых сведений нужно начинать расчеты и строить график безубыточности. График безубыточности и точка безубыточности – это критические показатели, которые являются ключевыми ориентирами в прогнозе объема продаж.

Разрабатывая пошаговый сценарий, с помощью анализа безубыточности можно выявить, способна ли организация продать то количество продукции, которое покроет издержки и принесет ощутимую прибыль.

Возможна ситуация, когда спрогнозированный объем продаж выявит низкий показатель доходности. В этом случае необходимо детальное изучение сценария и выбор одного из вариантов:

1. Повышение розничной цены на товар в возможных пределах.
2. Понижение затратной составляющей в допустимых показателях.
3. Единовременное повышение цены и уменьшение издержек.
4. Снижение размера маржи (это делается в последнюю очередь).

Мнение эксперта

Методы «куда хотим попасть» и «откуда мы идем»

Александр Дорохин ,

Для организации предпочтительно применять два метода прогноза продаж.

Первый из методов можно определить как: «куда мы хотим попасть».

Второй метод – «откуда мы идем». Каждый в своей основе имеет предположение.

Руководитель компании определяет, какому методу отдать предпочтение. Следуя первому пути, организация определяет себе масштабные цели на долгосрочный период. Такие цели всегда превосходят прогнозы персонала. Для выполнения этих задач потребуется высокая концентрация, производительность и целеустремленность.

После постановки масштабной цели компания прорабатывает варианты достижения обозначенных задач и информирует об этом персонал. При таком подходе предприятие создает последовательное движение к основному показателю. При этом достижение предельно выполнимого прогноза имеет достаточно низкий процент вероятности, потому что цель превышает имеющиеся возможности и предполагает приложение сверхусилий.

В этой ситуации у руководителя компании есть две основные задачи:

• Сформулировать и поставить перед работником задачи, определить должностные обязанности, предоставить необходимые полномочия для достижения прогнозируемого результата.
• Вести контроль над выполнением поставленных перед работником задач.

Второй метод прогнозирования характеризуется тем, что персонал отдела продаж ориентируется не на поставленные цели, а на собственные показатели в истекших периодах. «В прошлом месяце сумма продаж составила 130 тыс. руб., следовательно, в текущем месяце можно повторить этот результат. Есть вероятность, что реализация составит 135 тыс. руб.». Если обороты в текущем месяце упадут, то исполнитель подготовит прогноз продаж на месяц, ориентируясь на последние низкие показатели.

Достигать поставленных результатов следуя этому методу, достаточно просто, однако эффективность для предприятия крайне мала. Если персонал не прилагает серьезных усилий и не получает соответствующих результатов, компания прекратит свой рост и развитие.

• Проведение планерок: как эффективно донести информацию до коллектива?

Как рассчитать прогноз продаж в Excel с учетом роста и сезонности

Поделим расчет прогноза продаж на 3 части :

1. Расчет показателей тенденций.
2. Выявление данных сезонности.
3. Прогнозирование объемов реализации.

Высчитаем прогноз продаж по периодам на следующие два года и три месяца на основании выручки за 5 лет.

1. Для расчета значений тренда:

Определим показатели уравнения линейного тренда y=bx+a с помощью функции Excel =Линейн().

Для этого в ячейки Excel вводим функцию =Линейн(объемы продаж за 5 лет; номера периодов; 1;0).

Выделяем 2 ячейки, в левой – формула =Линейн(), нажимаем комбинацию клавиш в следующей последовательности (F2+Ctrl+Shift+Enter). Excel выведет для нас значения коэффициентов a и b.

Рассчитываем значения тренда

Для этого в уравнение y = bx + a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде. Получаем y – значение линейного тренда для каждого периода.

2. Для расчета коэффициентов сезонности:

• Выводим отклонения фактических данных от показателей тренда. Для получения результата реальные показатели делим на значения тренда.
• По всем месяцам выводим средние отклонения за последние 5 лет.
• Определяем общий индекс сезонности – среднее значение коэффициентов, рассчитанных в 3 пункте.
• Выводим коэффициенты сезонности. Каждый коэффициент из пункта 3 делим на коэффициент из пункта 4.

3. Рассчитываем формулу прогноза продаж с учетом роста и сезонности:

• Определяем период, на который необходимо сделать прогноз. Продлеваем номера периодов временного ряда на 2 года и 3 месяца.
• Рассчитываем значения тренда для будущих периодов. В уравнение y = bx + a подставляем полученные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде. Определяем y – значение линейного тренда для каждого будущего периода.
• Рассчитываем прогноз. Для этого значения линейного тренда умножаем на коэффициенты сезонности.

Прогноз роста реализации с учетом сезонности готов.

Составить свой пример сценария продаж можно, меняя коэффициенты a и b в линейном тренде y = bx + a.

Дополнительные факторы прогноза продаж

Для того чтобы расчет прогноза продаж был предельно точным, мало учитывать рост и сезонность, важны еще и дополнительные условия, влияющие на объем сбыта, такие как:

1. Рекламные мероприятия.
2. Работа по стимулированию продаж.
3. Внедрение новой продукции.
4. Отдельная категория покупателей с разовыми покупками в крупных объемах.
5. Выявление новых направлений сбыта.

Как определить оптимальный прогноз продаж

Прогноз продаж составляется на основании расчетов, которые дают возможность увидеть действительное состояние дел по перспективным договорам и проектам. По этой причине неправильно называть технологический сценарий «оптимальным». Такое прогнозирование всегда является объективным отражение настоящей действительности, если все расчеты менеджеров компании выполнены верно.

Пример расчета прогноза продаж

Мнение эксперта

Точный объем продаж в 100 % случаев оказывается низким

Александр Дорохин ,

руководитель отдела дистрибуции компании «Heinz-Петросоюз», Москва

В работе нередки случаи, когда предельно точный прогноз продаж продукции оказывается заметно заниженным. В чем причина?

Если руководитель предприятия ставит перед менеджером по реализации продукции задачу предоставить достоверные сведения о возможных продажах, работник всегда определяет объем, который он выполнит без особых трудозатрат. После этого руководитель предприятия делает анализ прогноза, полученного от сотрудника, сравнивая показатели с планом. Данные не соответствуют друг другу: план оказывается выше прогноза. На следующей планерке с менеджером руководитель сообщает, что прогноз его не устраивает и требует подготовить новый, «правильный» сценарий, без заниженных показателей по продажам.

Если генерального директора опять не устроит исправленный прогноз, он доводит до работника данные, которые сам хочет видеть в сценарии, и требует выполнить их в полном объеме. Однако прогноз объема продаж, для исполнения которого необходимо максимально активизировать все ресурсы отдела сбыта, нельзя называть предельно точным. В действительности это план, так как он спущен сверху и имеет своей главной задачей достижение показателей, установленных для развития компании. Как убедить менеджеров составлять прогноз продаж, соответствующий ожиданиям руководителя?

Управление прогнозом продаж: основные этапы

Для того чтобы составить эффективный прогноз продаж, необходимо совместно с коммерческим директором установить четкие правила:

• Периодичность получения коммерческого прогноза (раз в неделю, раз в месяц или квартал).
• Конкретные сведения, которые должны быть отражены в отчете (выручка, реализованный или отправленный покупателям товар и т. д.).
• В какой форме предоставлять отчет (графики, таблицы и пр.).

Еще необходимо определить порядок применения коммерческого сценария в компании. Важно решить, будет ли система мотивации связна с прогнозом продаж, верно определяющим результаты, разместить итоги прогнозирования в открытом для персонала доступе или только для руководителей. Компетенцию для решения этих задач можно передать коммерческому директору. Стоит поручить ему обозначить этапы работы исполнителя с покупателями.

Этапы продаж:

1. Живая встреча, прямое взаимодействие с потенциальным потребителем. Менеджер демонстрирует продукты.
2. Выявление потребности. Менеджер интервьюирует клиента с целью определить желания и мотивацию к покупке.
3. Выставление предложения. Оно формируется после выявления потребности покупателя.
4. Подготовка договора, согласование с клиентом всех его условий и сроков подписания.
5. Заключение договора. Руководитель подписывает согласованный договор, затем менеджер передает его на подписание клиенту. Документ оформляется должностными лицами со стороны покупателя, после чего передается на исполнение.
6. Оплата сделки. Клиент перечисляет сумму сделки на расчетный счет или проводит оплату наличным способом.
7. Итоговое согласование сделки. Изготовленный макет согласовывается с покупателем.
8. Утвержденный документ заверяется подписями и печатью.

• Подготовьте отчет по продажам

Надо предусмотреть удобную для работы структуру отчета по прогнозу продаж. Здесь главное формировать сценарий реализации «снизу вверх»:

• Менеджеры, которые ведут непосредственную работу с потребителями, обязаны отчитываться перед старшим менеджером о том, на какой стадии находится процесс работы с каждым клиентом.
• Старший менеджер, основываясь на сведениях отчета, выявляет, по какой причине покупатель не продвигается дальше в деле продаж, возможно, ему требуется помощь.
• Руководитель отдела сбыта систематизирует все прогнозы, составленные продавцами, и представляет их коммерческому директору в форме единого сценария.
• Коммерческий директор может применить этот документ в качестве базы для отчета перед генеральным директором относительно прогноза продаж всей компании.

• Распределите ответственность за предоставление отчета

Важно: коммерческий директор – это лицо, ответственное за точность прогноза. Его задача – работать с каждым из менеджеров для получения достоверных данных, указанных в сценарии продаж.

• Вознаграждайте людей за точные прогнозы

Коммерческий директор должен разработать систему мотивации для менеджеров отдела реализации продукции. Руководителю, в свою очередь, следует решить, стоит ли связывать достоверность прогноза продаж с вознаграждением коммерческого директора и (или) с бонусными выплатами менеджерам по сбыту.

Каждый из способов может быть эффективным. При этом, внося любое изменение в систему оплаты и мотивации труда, действовать надо осторожно. Сотрудники должны понимать причины и условия перемен в расчете заработной платы. В этом направлении будет полезен индивидуальный подход. Однако система бонусов часто становится дорогой к результативному прогнозу продаж.

• Управляйте процессом

Результат принесут еженедельные или ежемесячные планерки коммерческого директора с менеджерами, где будут освещаться текущие достижения. Периодичность совещаний определяется циклом реализации продукции. Частота составления прогноза продаж должна ему соответствовать. Если компания ведет крупные дорогостоящие сделки, оформление которых занимает месяцы, периодичность отчета стоит подстраивать под циклы работ над этими договорами. Обратная ситуация складывается, если бизнес имеет дело с продажей рекламы. Модель прогноза реализации продукции и периодичность его составления в этой сфере прямо противоположна.

• Добивайтесь, чтобы прогноз продаж был максимально выполнен

Это прямая функция начальника отдела сбыта.

1. Руководитель осуществляет непрерывный контроль над тем, как сотрудники выполняют работу по достижению прогнозируемых показателей. Здесь существует правило «не более одной дополнительной попытки». Если оплата в обозначенный день не прошла, проблемы клиента никого не волнуют.
2. Менеджер самостоятельно определяет и называет руководителю отдела продаж крайний срок, за который он доведет эту сделку до результата. Этот период должен быть коротким. Если в обозначенный день результат не достигается, начальник берет на себя вопрос завершения сделки. И бонусы за реализацию получает руководитель.

• Каналы для привлечения новых клиентов на сайт компании

Почему менеджеры занижают прогноз продаж и как с этим бороться

• Во-первых, исполнитель часто занижает сумму предполагаемой сделки.

В действительности проблема в психологическом «потолке». Для устранения этого барьера нужна работа с наставником, также очень эффективны тренинги хороших специалистов в этой области. Руководитель отдела способен обнаружить проблему во время анализа итогового прогноза продаж. Характерной чертой является то, что все сотрудники работают с разными сделками, от мелких до самых крупных, при этом у одного или двух исполнителей проекты только небольшие.

• Во-вторых, менеджеры иногда занижают процент вероятности положительного закрытия сделки.

Вероятность ниже «маловероятной» исполнитель поставить не сможет. Когда у большего числа менеджеров вероятности для сделок разные, при этом есть сотрудники, которые прогнозируют только «маловероятность», руководитель сразу видит нежелательную статистику в сводном прогнозе продаж. Работникам, которые боятся или не желают устанавливать высокие показатели в сценарии, требуется помощь специалистов для устранения неуверенности или получении недостающих знаний и опыта. Крайне нежелательна ситуация, когда процедура обсуждения договора идет, а в прогнозе продаж такие сделки не появляются.

Самый неприятный вариант, когда менеджер занимается пустыми разговорами вместо переговорного процесса, направленного на конкретный результат. Такой исполнитель, вероятно, не знает, что именно предлагать покупателю и какова будет стоимость сделки. Худшее, что может быть, – клиент уводится на сторону.

Такая ситуация становится очевидной, если менеджер проводит переговоры на чужой территории, при этом его прогноз продаж не изменяется. Данное положение дел требует немедленного вмешательства руководителя, а также решительных действий по пресечению подобных случаев: от совместного переговорного процесса до увольнения работника.

Мнение эксперта

Что делать, если менеджеры занижают прогнозы продаж

Николай Кувшинов ,

генеральный директор ООО «КомПрактикс», Москва

Исполнители устанавливают минимальную вероятность в своих прогнозах продаж преимущественно по следующим причинам:

• Страховка на случай отрицательного исхода в предстоящем периоде.
• Желание повысить бонусное вознаграждение за перевыполнение плановых показателей.

Генеральному директору необходимо в каждом отдельном случае устанавливать причину занижения прогноза. Эту задачу руководитель может решить самостоятельно или делегировать коммерческому директору. Это позволяет определить серьезные риски на стартовом этапе, внося необходимые корректировки в планы и общую перспективу работы организации.

Когда показатели одного периода отражают превышение прогноза, а другого – недовыполнение, более того, эта ситуация носит системный характер, выявляются следующие слабые стороны:

• Отсутствие четкой стратегии продаж.
• Отсутствие диалога с потенциальными покупателями с целью сотрудничества.
• Пассивный рынок для реализуемого товара исчерпан.

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.

Мы уже разобрали, что такое временной ряд и функцию тренда. Теперь подробнее разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда.

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

1. Регулярную составляющую
2. Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

1. Тренда
2. Сезонности
3. Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

1. Тренд (Tt)
2. Сезонность (St)
3. Цикличность (Ct)
4. Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Виды моделей временного ряда

Обычно, выделяют две модели временного ряда и третью — смешанную.

При выборе необходимой модели временного ряда смотрят на амплитуду колебаний сезонной составляющей. Если ее колебания относительно постоянны, то выбирают аддитивную модель . То есть, амплитуда колебаний примерно одинакова:

Если амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается, строят мультипликативную модель временного ряда, которая ставит уровни ряда в зависимость от значений сезонной компоненты.

Построение этих моделей сводится к расчету тренда (Tt), сезонности (St) и случайных возмущений (Et) для каждого уровня ряда (Yt).

Алгоритм построения модели

1. Выравниваем ряд с помощью скользящей средней, то есть сглаживаем ряд и отфильтровываем высокочастотные колебания.
2. Рассчитываем значение сезонной компоненты St.
3. Рассчитываем значения Tt с использованием полученного уравнения тренда.
4. Используя полученные значения St и Tt, находим прогнозные значения уровней временного ряда.
5. Оцениваем качество модели.

Реализация на практике

Итак, мы имеем на руках данные о продажах за 2016 и 2017 год и хотим спрогнозировать продажи на 2018 год.

Шаг 1

Следуя нашему алгоритму, мы должны сгладить временной ряд. Воспользуемся методом скользящей средней. Видим, что в каждом году есть большие пики (май-июнь 2016 и апрель 2017), поэтому возьмем период сглаживания пошире, например, месячную динамику, т.е. 12 месяцев.

Удобнее брать период сглаживания в виде нечетного числа, тогда формула для расчета уровней сглаженного ряда:

yi — фактическое значение i-го уровня ряда,

yt — значение скользящей средней в момент времени t,

2p+1 — длина интервала сглаживания.

Но так как мы решили использовать месячную динамику в виде четного числа 12, то данная формула нам не подойдет и мы воспользуемся этой:

Иными словами, мы учитываем половины от крайних уровней ряда в диапазоне, в остальном формула не претерпела больше никаких изменений. Вот ее точный вид для нашей задачи:

Сглаживаем наши уровни ряда и растягиваем формулу вниз:

Сразу можем построить график из известных значений уровня продаж и их сглаженной. Выведем ее уравнение и значение коэффициента детерминации R^2:

В качестве сглаженной я выбрала полином третьей степени, так как он лучше всего описывал уровни временного ряда и имел наибольший R^2.

Шаг 2

Так как мы рассматриваем аддитивную модель вида:

Найдем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и значениями скользящей средней St+Et = Yt-Tt, так как Yt и Tt мы уже знаем.

Используем оценки сезонной компоненты (St+Et) для расчета значений сезонной компоненты St. Для этого найдем средние за каждый интервал (по всем годам) оценки сезонной компоненты St.

Средняя оценка сезонной компоненты находится как сумма по столбцу, деленная на количество заполненных строк в этом столбце. В нашем случае оценки сезонной составляющей расположились в строках без пересечений, поэтому сумма по столбцам состоит из одиночных значений, следовательно и среднее будет таким же. Если бы мы располагали периодом побольше, например с 2015, у нас бы добавилась еще одна строка и мы смогли бы полноценно найти среднее, поделив сумму на 2.

В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем интервалам должна быть равна нулю. Поэтому найдя значение случайной составляющей, поделив сумму средних оценок сезонной составляющей на 12, мы вычитаем ее значение из каждой средней оценки и получаем скорректированную сезонную компоненту, St.

Шаг 3

Теперь рассчитываем значения уровня тренда T(t) по тому уравнению, которое мы получили при построении сглаженного тренда на первом шаге.

T(t) = - 23294 + 34114 * t - 1593 *t^2 + 26,3 *t^3

Вместо t используем значения из столбца Период из соответствующей строки.

Шаг 4

Имея рассчитанные значения S(t) и T(t) мы можем рассчитать прогнозные значения уровней ряда Y(t). Для этого накладываем уровни сезонности на тренд.

Теперь построим график известных значений Y(t) и спрогнозированных за 2018 год.

Вот мы и нашли спрогнозированные значения уровней продаж на 2018 год. Значения отражают возрастающую тенденцию и сезонные пики. Конечно, эти данные не дают 100% точности, ведь существует множество внешних воздействий, которые могут изменить направление тренда, поэтому к прогнозным значениям обычно строят доверительный интервал, это такой коридор, внутри которого могут колебаться прогнозные значения с заданной вероятностью (чаще всего выбирают 95%). Но об этом я расскажу в следующей статье.

Шаг 5

Осталось оценить точность модели. Для этого будем использовать среднюю ошибку аппроксимации, которая поможет рассчитать ошибку в относительном выражении. Иными словами, это среднее отклонение расчетных значений от фактических, которое вычисляется по формуле:

yi — спрогнозированные уровни ряда,

yi* — фактические уровни ряда,

n — количество складываемых элементов.

Итак, рассчитываем ошибку аппроксимации для нашего случая. Так как в основе нашего тренда лежит полином третьей степени, прогнозные значения начинают хорошо повторять фактические значения к концу 2016 года, думаю, я думаю, поэтому корректнее было бы рассчитать ошибку аппроксимации для значений 2017 года.

Сложив весь столбец с ошибками аппроксимации и поделив на 12, получаем среднюю ошибку аппроксимации 4,13%. Это значение меньше 15% и можем сделать вывод об адекватности модели.

Не забывайте, что прогнозы не бывают точными на 100%. Любые неожиданные внешние воздействия могут развернуть значения уровней ряда в неизвестном направлении 🙂

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.).

Требуется ли прогноз расходов на следующий год или проецирование ожидаемых результатов для ряда в экспоненциальном эксперименте, вы можете использовать Microsoft Office Excel для автоматического создания будущих значений, основанных на существующих данных, или для автоматического создания экстраполяция значений, основанная на линейных расчетах и тенденциях роста.

Вы можете заполнить ряд значений, которые соответствуют простой линейной тенденции или экспоненциального приближения, с помощью команды маркер заполнения или ряда . Для расширения сложных и нелинейных данных можно использовать функции листа или средство регрессионный анализ в надстройке "пакет анализа".

Автоматическое заполнение ряда для линейной наилучшей тенденции

В линейном ряду значение шага или разница между первым и следующим значением в ряду добавляется к начальному значению, а затем добавляется к каждому последующему значению.

Чтобы заполнить ряд для линейной наилучшей тенденции, выполните указанные ниже действия.

Перетащите маркер заполнения в нужном направлении, увеличив значения или уменьшив значения.

Совет: ряд (вкладка "Главная ", Группа " Редактирование ", кнопка " Заливка ").

Автоматическое заполнение ряда для экспоненциального роста

В ряде роста начальное значение умножается на значение шага, чтобы получить следующее значение в ряду. Конечный и каждый последующие продукты затем умножаются на нужное значение.

Чтобы заполнить ряд для экспоненциальной тенденции, выполните указанные ниже действия.

Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.

Если вы хотите улучшить точность цикла тренда, выберите дополнительные начальные значения.

Удерживая правую кнопку мыши, перетащите маркер заполнения в нужном направлении, увеличив значения или уменьшив значения, отпустите кнопку мыши, а затем выберите команду тенденция роста на контекстное меню.

Например, если выделенные начальные значения в ячейках C1: E1 - 3, 5 и 8, перетащите маркер заполнения вправо, чтобы заполнить с помощью увеличения значений тенденций, или перетащите его влево, чтобы заполнить с уменьшением значений.

Совет: Чтобы вручную управлять созданием ряда или заполнять его с помощью клавиатуры, нажмите кнопку ряд (вкладка "Главная ", Группа " Редактирование ", кнопка " Заливка ").

Заполнение линейного тренда или значений тенденций роста вручную

При нажатии команды ряд вы можете вручную настроить способ создания линейного тренда или экспоненциального тренда, а затем ввести значения с помощью клавиатуры.

В линейной серии начальные значения применяются к алгоритму наименьших квадратов (y = mx + b) для создания ряда.

В ряде роста начальные значения применяются к алгоритму экспоненциальной кривой (y = b * m ^ x) для создания ряда.

В любом случае значение шага не учитывается. Созданный ряд эквивалентен значениям, возвращаемым функцией тенденция или рост.

Чтобы ввести значения вручную, выполните указанные ниже действия.

Выделите ячейку, в которой нужно начать ряд. Ячейка должна содержать первое значение в ряду.

Когда вы наберете команду ряд , результирующая серия заменяет исходные выделенные значения. Если вы хотите сохранить исходные значения, скопируйте их в другую строку или столбец, а затем создайте ряд, выделив копируемые значения.

На вкладке Главная в группе Редактирование нажмите кнопку Заполнить и выберите пункт Прогрессия .

Выполните одно из указанных ниже действий.

• Чтобы заполнить весь ряд вниз по листу, щелкните столбцы .

  Чтобы заполнить ряд на листе, нажмите кнопку строки .

В поле шаг введите значение, на которое нужно добавить ряд.

В разделе тип выберите вариант линейный или рост .

В поле значение остановки введите значение, по которому нужно остановить ряд.

Примечание: Если в ряду есть несколько начальных значений и вы хотите, чтобы в Excel создавалась тенденция, установите флажок тенденция .

Вычисление тенденций с помощью добавления линии тренда на диаграмму

Если у вас есть данные, для которых требуется прогнозировать тенденцию, вы можете создать линия тренда на диаграмме. Например, если у вас есть диаграмма в Excel, в которой отображаются данные о продажах за первые несколько месяцев года, вы можете добавить на диаграмму линию тренда, которая показывает общую тенденцию продаж (увеличение или уменьшение), или отображает плановые тенденции для месяцев вперед.

В этой процедуре предполагается, что вы уже создали диаграмму на основе существующих данных. Если вы еще не сделали этого, ознакомьтесь с разделом Создание диаграммы.

Щелкните диаграмму.

Щелкните ряд данных, в который вы хотите добавить линия тренда или скользящее среднее.

На вкладке Макет в группе анализ нажмите кнопку линия тренда , а затем выберите нужный тип регрессионной линии тренда или скользящего среднего.

Чтобы настроить параметры и отформатировать регрессионную линию тренда или скользящее среднее, щелкните линию тренда правой кнопкой мыши и выберите в контекстном меню пункт Формат линии тренда .

Выберите нужные параметры линии тренда, линии и эффекты.

• Если вы выбрали параметр полином , введите в поле порядок самое высокое значение для независимой переменной.

  Если вы выбрали скользящее среднее , введите в поле период число периодов, которые будут использоваться для расчета скользящего среднего.

Примечания:

В поле « на основе ряда » перечислены все ряды данных на диаграмме, поддерживающих линии тренда. Чтобы добавить линию тренда в другой ряд, щелкните его имя в поле, а затем выберите нужные параметры.

Если вы добавите скользящее среднее на точечную диаграмму, скользящее среднее будет основываться на порядке значений x, отображенных на диаграмме. Для получения нужного результата может потребоваться сортировка значений x перед добавлением скользящего среднего.

Выполнение регрессионного анализа с помощью надстройки "пакет анализа"

Если вам нужно выполнить более сложный регрессионный анализ, в том числе для вычисления и построения остатков, можно использовать средство регрессионный анализ в надстройке "пакет анализа". Дополнительные сведения можно найти в разделе Загрузка пакета анализа .

В Excel в Интернете можно вычислить значения в ряду с помощью функций листа или щелкнуть и перетащить маркер заполнения, чтобы создать линейную тенденцию чисел. Но вы не можете создать тенденцию роста с помощью маркера заполнения.

Ниже показано, как с помощью маркера заполнения создать линейную тенденцию чисел в Excel в Интернете.

Значения проекта с помощью функции листа

Использование функции ПРЕДСКАЗ Функция ПРЕДСКАЗ вычисляет или прогнозирует будущее значение с использованием существующих значений. Предсказываемое значение - это значение y, соответствующее заданному значению x. Значения x и y известны; новое значение предсказывается с использованием линейной регрессии. Эту функцию можно использовать для предсказания будущих продаж, потребностей в запасах и тенденций потребителей.

Использование функции тенденция или функции роста Функции тенденция и рост могут вырезки будущих значений y , которые расширяют прямую линию или экспоненциальную кривую, которая лучше описывает существующие данные. Кроме того, они могут возвращать только значения y по известным значениям x для наилучшего размера линии или кривой. Чтобы отобразить линию или кривую, описывающую существующие данные, используйте существующие значения x и y , возвращаемые функцией тенденция или рост.

Использование функции ЛИНЕЙН или функции ЛИНЕЙН Для вычисления прямой линии или экспоненциальной кривой с существующими данными можно использовать функцию ЛИНЕЙН или ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН и функция ЛИНЕЙН возвращают различные статистические данные по регрессии, в том числе наклон и перехват линии наилучшего размера.

Функция	Описание
	Значения проекта
	Значения проекта, которые соответствуют прямой линии тренда
Примечание: Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Была ли информация полезной? Для удобства также (на английском языке).