Прогноз продаж - это приблизительный расчет с использованием статистических методов, который позволяет узнать прогноз продаж компании в будущем периоде времени.
По сути, он состоит в том, чтобы выяснить, сколько мы можем продать, имея в виду, что прогноз продаж связан с остальной деятельностью.
Следовательно, это один из важнейших анализов, который должна выполнить любая компания. Помните, что центром любого бизнеса являются клиенты, а их выставление счетов - основной источник дохода.
С другой стороны, за выполнение этих расчетов отвечает коммерческий директор.
Как сделать прогноз продаж
Прогноз продаж позволяет получить информацию о необходимых покупках. Это, в свою очередь, позволит нам обеспечить адекватное казначейство и эффективно управлять человеческими ресурсами. Поэтому очень важно знать, как это делать. Мы можем начать с трех ситуаций, мы рассмотрим каждый метод более подробно в следующем разделе:
- Наша компания начинает свою деятельность. В этом случае узнать данные из прошлого практически невозможно. Мы можем сравнивать только с другими конкурентами, которые находятся на рынке дольше, и к этой информации следует относиться с осторожностью. Обычно в этих случаях используются качественные методы, которые позволяют использовать небольшие выборки и основаны на субъективной информации, например, метод Дельфи или экспертные опросы.
- Наша компания работает недолго. В этом случае у нас уже есть некоторые данные, но их недостаточно для выполнения количественных статистических методов с большими выборками. В этом случае мы можем разослать нашим клиентам анкеты удовлетворенности, а также узнать их будущие предпочтения. Мы можем проводить статистический исследовательский анализ для сбора информации или использовать такие методы, как скорость выполнения.
- Наконец, если наша компания существует на рынке какое-то время, лучшими и наиболее эффективными являются количественные методы. Они позволяют моделировать прогноз продаж с помощью математики и статистики. Наиболее распространенными, которые мы также рассмотрим подробно, являются, среди прочего, регрессии, скорости изменения или скользящие средние.
Некоторые методы прогнозирования
Существует множество качественных и количественных методов прогнозирования будущего переменной. Мы сосредоточимся на наиболее актуальных, которые также могут быть легко применены к небольшой или средней компании. Для большинства из них нам понадобится только электронная таблица.
Качественные методы
Эти методы основаны, как мы уже сказали, на небольших выборках и субъективности. Они используются для проведения исследовательских анализов, которые можно дополнить другими количественными анализами. Они также в значительной степени не дают нам ослепнуть, когда мы только начинаем. Они не позволяют делать выводы.
- Метод Дельфи. Это качественный метод, позволяющий разработать систему сбора данных группой экспертов. То, что требуется, - это консенсус участников посредством интерактивного процесса. Ответы на серию вопросников и с этими данными снова выполняются, пока не будет достигнут консенсус.
- Фокус-группа. Этот метод похож на предыдущий, но основан на личных или виртуальных встречах. В них будет модератор и ряд людей, занимающихся обсуждаемым вопросом. Например, в этом случае это может быть коммерческий директор и разные агенты. Речь идет о направлении участников через такие процессы, как «облако идей», к цели получения информации о возможных прогнозах продаж.
Количественные методы
Они наиболее распространены в компаниях, которые работают долгое время. У них есть большие выборки клиентов и длительные периоды времени. Наиболее актуальные показаны ниже:
- Средняя скорость роста. Если ваш бизнес существует уже давно, вы можете рассчитать среднегодовой процент роста. Используя эти данные и данные за предыдущий год, вы можете составить базовый прогноз продаж. Метод простой, этот процент прибавляется к старым продажам. Это похоже на расчет скорости изменения.
- Метод Run Rate используется для прогнозирования продаж в определенные периоды в течение года. Для расчета он использует среднемесячные продажи за период, и на их основе прогнозируются те, которые произойдут в следующем периоде.
- Скользящие средние в рамках анализа временных рядов очень полезны для тех компаний, чьи продукты имеют стабильные продажи и не зависят от сезонности. Выполняется усреднение определенного количества исторических данных, и на основании этого делается прогноз. В случае высокой сезонности можно использовать другой метод - индексы сезонности.
- Простая регрессия, о которой подробно написано здесь. В нашем случае зависимой переменной являются продажи, а независимой переменной - время. Их можно легко рассчитать с помощью статистического программного обеспечения или электронной таблицы. Они предлагают график, а также вычисляют коэффициент детерминации (R в квадрате) со значениями от нуля до единицы. Чем ближе к единице, тем лучше способность предсказывать.
Пример прогноза продаж
Для примера мы воспользуемся простой техникой регрессии.
Представим себе компанию, которая предлагает данные, показанные ниже. Появляются ежемесячные продажи за последние 3 года. Мы включили в таблицу только некоторые данные, чтобы она не была слишком длинной. Зависимая переменная (Y) называется продажами, а независимая переменная (X) - временем. Цель состоит в том, чтобы вычислить бета-коэффициенты X и независимого члена.
Мы видим, что таблица показывает линию регрессии. В этом случае его наклон отрицательный, но умеренный, о чем свидетельствует коэффициент X (меньше нуля). Однако, к сожалению, эта техника не принесла нам много пользы. R Squared имеет значение, близкое к нулю, и поэтому линия не помогает нам прогнозировать, и мы должны выбрать другой статистический метод.