Как повысить точность прогнозирования продаж в компании

Если у вас на складе нет того, что нужно клиенту, то вы не сможете предоставить ему это.
А раз вы не можете дать клиенту желаемое, значит, ваш сервис нельзя считать хорошим.
Но как сделать так, чтобы на складе было все, что может понадобиться вашим клиентам,
причем в достаточном, но не избыточном количестве?
Карл Сьюэлл «Клиенты на всю жизнь»

Зачем организовывать прогнозирование продаж и за счет чего можно повысить точность прогнозов? За счет организации прогнозирования продаж и повышения точности прогнозов компания сможет:

  • Высвободить оборотные средства со склада;
  • Увеличить объем продаж – за счет более полного удовлетворения спроса;
  • Увеличить прибыль – за счет снижения затрат на хранение и логистику.

Процесс прогнозирования в компании можно разбить на пять этапов:

1. Подготовка данных к прогнозу;

2. Выбор модели;

3. Расчет прогноза;

4. Корректировка прогноза дополнительными факторами;

5. Оценка точности прогноза и корректировка модели.

Первый этап. Подготовка данных к прогнозу

В 90% случаях мы сталкиваемся с ситуацией, что прогнозисты считают прогнозы на неподготовленных данных и удивляются, почему у них такая низкая точность. Подготовка данных – это ключ к повышению точности прогнозов. Подготовка – самостоятельный, регулярный процесс. Подготовленные к прогнозу данные необходимо копить и обновлять с регулярностью обновления прогнозов. Ваши данные – это возможность увеличить точность прогноза. Необходимо сформировать отдельную базу подготовленных данных.

продажи

Подготовка данных – это регулярный процесс, результат которого – расчет прогноза

Что входит в подготовку данных?

1. Выбор уровня расчета прогноза, например, выбор расчет прогноза по позициям, по группам товаров, по подгруппам.

2. Очистка от факторов – это очистка от крупных акций по стимулированию сбыта, от отгрузок спецклиентам (нерегулярные клиенты с долей отгрузки больше 10% по позиции), вводы – выводы из торговых сетей, распродажи и т.д.

3. Восстановление данных – это восстановление данных о продажах в момент отсутствия товара (дефицит, ремонт в торговой точке, временное закрытие по независящим причинам).

Для получения информации по многим из факторов необходимо организовать процесс по сбору данных из всех влияющих подразделений – отдел продаж, склад, маркетинг, производство.

Для организации сбора информации необходимо процесс описать и регламентировать. Вначале, конечно, многие факторы будут учитываться вручную, затем вы часть процессов автоматизируете, когда отработаете ручной алгоритм, а затем, возможно, перейдете на полную автоматизацию по сбору и учету факторов. Автоматизация удобна и выгодна, ведь для менеджера – это повышение производительности труда, а для организации – это снижение ошибок и рост точности. Когда данные подготовлены к прогнозу, переходим к выбору модели и расчету прогноза.

Второй этап. Выбор модели прогноза

Объем продаж по месяцам или неделям – это временной ряд. Существуют разные временные ряды с разными характеристиками. И для разных типов временных рядов подходят разные модели прогнозирования. Например, ряд может содержать явный рост или быть статичным. Если ряд с тенденцией к росту, тогда нам подойдут модели с трендами и сезонностью (то есть модели, описывающие рост). Если максимальный вес имеют тенденции за последний период, то мы берем модель скользящей средней или выделяем тренд для прогноза за последний период.

В таблице «Соответствие моделей прогноза и характеристик временных рядов» вы найдете, для какой характеристики временного ряда, какую модель лучше использовать. Если мы хотим добиться прогнозов высокой точности на большом массиве данных, то нам надо научиться применять для разных характеристик временного ряда различные модели прогноза. Это можно делать с помощью специального программного обеспечения, либо самостоятельно разобраться с моделями и подобрать несколько подходящих для разных ситуаций в продажах.

Соответствие моделей прогноза и характеристик временных рядов.

Характеристика ряда/ модель

Трендовая модель

Скользящая средняя

Модели экспоненциального сглаживания

Bootstrapping

Полный ряд
продажи минимум за год

Тренд + сезонность

Скользящая + сезонность

Хольта-Винтерса


Неполный ряд
продажи за несколько месяцев

Тренд

Средняя

Простая или Хольта


Есть рост

Линейный, экспоненциальный или логарифмический тренд (+ сезонность для полных рядов)

Хольта или Хольта-Винтерса


Ряд статичный без роста

Полиномы

Скользящая + сезонность

-


Тенденции за длительный период имеют максимальный вес для прогноза

Тренды за весь период, линейный, экспоненциальный, логарифмический (+ сезонность для полных рядов)

-

Хольта или Хольта-Винтерса с коэффициентом сглаживания, стремящимся к нулю, чем ближе к нулю, тем больше влияние тенденций за весь период

-

Тенденции за последний период имеют максимальный вес для прогноза

Используем тренды (линейный, логарифмический, экспоненциальный) за последние периоды, а сезонность рассчитываем за длительный период

Используем скользящую среднюю за столько периодов, сколько имеют максимальный вес для прогнозирования (ср. за 2, 3, 4 … периодов)

Хольта или Хольта-Винтерса с коэффициентом сглаживания, стремящимся к нулю, чем ближе к нулю, тем больше влияние тенденций за весь период

-

Нерегулярные, разовые события


Если нарастающим итогом, то используем скользящую


Bootstrapping

Третий этап. Расчет прогноза продаж

После того, как выбрали модель, переходим к расчету прогноза:

продажи

Еще раз скажу, что прогноз продаж по каждому ряду мы рассчитываем с помощью модели, которая для него подходит в зависимости от его характеристик. Если ряд с заметным ростом, то используем модель, которая этот рост лучшим образом описывает и прогнозирует – это либо трендовая модель, либо модель Хольта или Хольта-Винтерса.

Например, для расчета прогноза с помощью трендовой модели с сезонностью, мы:

1. Рассчитываем значение тренда (тренд может быть линейный, логарифмический, экспоненциальный, полиномиальный) – используем тот, который наилучшим образом описывает рост. Какой тренд использовать, мы решили на предыдущем этапе прогнозирования.

2. Выделяем сезонность. Сезонность у нас будет равна усредненным отклонениям ряда от тренда.

3. Рассчитываем прогнозный тренд.

4. Корректируем прогнозный тренд сезонностью – получили прогноз.

Если продажи есть только за четыре-пять месяцев и сезонность еще не выделить, используем для этого ряда модель простого экспоненциального сглаживания, Хольта, тренд или скользящую среднюю, в зависимости от того, на какой модели для неполных рядов при тестировании вы остановились.

Если позиций для прогноза много, тогда лучше этот процесс автоматизировать, чтобы значительно сэкономить время, исключить возможные ошибки при расчете и ускорить свою работу.

Четвертый этап. Учет дополнительных факторов в прогнозе

Итак, сначала взяли исходные данные, подготовили их к прогнозу, выбрали модель и рассчитали прогноз. Но на будущее у нас запланированы мероприятия, которые мы точно знаем, что в прогнозе не учтены. Какие это могут быть мероприятия? Приведем пример с рынка FMCG:

1. Ввод товара в торговую сеть;

2. Проведение мероприятий по стимулированию сбыта – трейд, BTL…

3. Рекламные кампании;

4. Спецклиенты – крупные разовые заказчики;

5. Тендеры;

6. Задачи отделам продаж.

Как нам учесть мероприятия и эффект от их проведения в прогнозе?

1. Организовываем учет планов по мероприятиям – в учетной системе, в Excel, в базах данных;

2. Определяем показатель для учета по каждому мероприятию в прогнозе – прирост продаж или объем продаж. Например, при проведении акции в работающей торговой сети мы учитываем планируемый прирост продаж за счет акции, а в случае ввода продукции в торговую сеть – учитываем целиком планируемый объем продаж в сеть.

3. Организовываем регулярный сбор информации по мероприятиям от отделов – описываем и запускаем регламент, делаем и настраиваем программное обеспечение для учета факторов;

4. Учитываем полученную информацию в прогнозе.

Итого мы получили:

продажи

Чтобы организовать сбор факторов, мы:

  • Описываем процесс – составляем регламент;
  • Описываем логику – подход к прогнозированию;
  • Согласовываем регламент и логику со всеми заинтересованными, влияющими отделами;
  • Организовываем регулярную работу в соответствии с регламентом – делаем и настраиваем ПО;
  • Корректируем регламент по мере необходимости и развития.

Описав, согласовав и организовав процесс, мы будем уверены, что ответственные знают, когда, как, какую информацию и в каком виде предоставить и к каким последствиям может привезти своевременное непредставление информации о планируемых мероприятиях.

Пятый этап. Оценка точности прогноза и корректировка модели

Прогноз на подготовленных данных с учетом мероприятий и факторов рассчитан. Оценим его точность. Точность желательно оценивать, как по позиции, так и по группе в целом.

По каждому отклонению прогноза от факта больше норматива разбираемся в причинах:

  • Подготовка данных;
  • Модель прогноза;
  • Учет факторов;
  • Сбой в организации.

Корректируем процесс, повлиявший на снижение точности, для корректировки регламента и учета в будущем. Получаем развивающуюся систему прогнозирования.

Выводы

Организация прогнозирования в компании – это возможность увеличить:

  • Объем оборотных средств на счетах;
  • Объем продаж;
  • Прибыль компании.

Точных вам прогнозов!

Расскажите коллегам:
Комментарии
Генеральный директор, Санкт-Петербург

Виктор, факторы можем выделить экспертным методом
или проанализировать продажи используя анализ по правилу ''ящика'' - Ящик с усами - медиана, квартили, размах, выбросы... Выделить влияющие выбросы, определить их природу и организовать учет...

По поводу списка факторов - имеется ввиду в первую очередь внутренние факторы -
крупные акций по стимулированию сбыта, отгрузки спец. клиентам (нерегулярные клиенты с долей отгрузки больше 10% по позиции), вводы – выводы из торговых сетей, распродажи, рекламные кампании и т.д.
Сталкивался со случаями, когда компании пытаются учесть в прогнозировании погоду, но не очищают данные от дефицита, или закрытий магазинов на ремонт. Начинают учитывать внешние факторы, которые на количество клиентов, средний заказ... не влияют, а не учитывают внутренние факторы, такие как дефицит, отсроченный спрос, акции, вводы - выводы из сетей...

Аналитик, Краснодар
Виталий Эйнула пишет: Вопрос топику: кто этим должен заниматься? где раскрыта зависимость прогнозирования и увеличения прибыли компании, объема продаж?
Этим заниматься должен маркетолог-аналитик. Это если как в западных компаниях. А вот вопрос о зависимости прогнозирования и увеличения объема продаж может задать только продаван, причем не самый умный продаван. У нас в России почти все руководители вот такие. Зачем нам микроскоп, если он не продает?
Нач. отдела, зам. руководителя, Ярославль

Вопрос топику:
кто этим должен заниматься?
где раскрыта зависимость прогнозирования и увеличения прибыли компании, объема продаж?

Нач. отдела, зам. руководителя, Ярославль
Дмитрий Огурцов пишет: Этим заниматься должен маркетолог-аналитик. Это если как в западных компаниях. А вот вопрос о зависимости прогнозирования и увеличения объема продаж может задать только продаван, причем не самый умный продаван. У нас в России почти все руководители вот такие. Зачем нам микроскоп, если он не продает?
Дмитрий, мои вопросы вполне обоснованы. Как вы думаете какой процент российских компаний , где есть должность маркетолог- аналитик? а я вам скажу - не более 5% Сейчас почти на всех предприятиях остались только универсалы, узких специалистов почти не стало т.к они не нужны в нынешней экономической ситуации. Сейчас максимальный горизонт планирования 2-3 недели. да и вообще прогноз это случайность ,а кто хочет рисковать? Кто сказал сто это событие произойдет и нужно сейчас нести затраты на него?
Владимир Токарев +15105 Владимир Токарев Генеральный директор, Нижний Новгород

Что думает автор о ТОС логистике Голдратта?

Генеральный директор, Ростов-на-Дону

В большей степени общая теория, не более того. Предложенный алгоритм покажет какими могут быть продажи, если условия продажи будут такими как в прошлых периодах. Объем продаж это производная от ёмкости рынка и вашей доли на этом рынке. Это многоитерационная работа по сбору, анализу информации и корректировке прогноза, который в моей случае имел 4 итерации по бизнес-процессу.
Основываясь на своём опыте построения системы сбора информации и разработки системы прогнозирования, которая давала точность прогноза рынка на уровне 95-97%, без системной работы в этом области, можно ничего не делать в принципе.
Добавлю, что для точности прогноза, например, пришлось даже перевести предприятие на работу не по календарному году, а по сельхозгоду.

Консультант, Челябинск

Статья закрепляет ошибочную посылку, что точное прогнозирование возможно. Точно спрогнозировать, сколько мы сможем продать каждой отдельной единицы хранения НЕВОЗМОЖНО. Для решения поставленных задач

Высвободить оборотные средства со склада;
Увеличить объем продаж – за счет более полного удовлетворения спроса;
Увеличить прибыль – за счет снижения затрат на хранение и логистику.

нет необходимости повышать точность прогноза. Нужно научиться работать без прогноза. Это позволяет подход управления запасами по ТОС. Проверено, работает.

Генеральный директор, Санкт-Петербург

Виктор, ТОС подходит для регулярного прогнозирования для 10 000 или хотя бы для 1000 товарных позиций? Когда вам надо понимать сколько товара поставить в магазин на этой неделе, сколько на следующей... + учесть планируемые акции в этом магазине + скорректировать дефицит...?

Управляющий директор, Москва

Хорошая статья есть интересные идеи, при этом с рядом моментов я не согласен.

Я Рекомендую делать планирование в различных разрезах.
Это, как и все остальное необходимо для точности контроля исполнения прогнозов.

1. По каналам продаж и отделам

Через дилерскую сеть

Через собственную сеть фирменных магазинов/ филиалов и пр.

Отдел по работе с крупными клиентами

2. По продавцам

По каждому отделу

Менеджеры дилерских отделов
Менеджеры по работе с крупными клиентами

Директора филиалов

3. Фоновые доходы (продажи существующим средним и мелким клиентам) и крупные сделки

4. По продуктам (укрупнённые группы) (мужская/женская/детская одежда; тренинги/консалтинг/скрипты; морские/авто/авиа перевозки и пр)

Группа А

Группа Б

Группа В

При этом разбивка должна быть согласована с отделами производства, логистами закупок и т. д. Т.к. необходимы рессурсы.

За выполнение указанных планов отвечают менеджеры по продуктам, если таковые есть.

5. По регионам

Москва / Центральный регион / Сибирь и Дальний Восток / СНГ

6. По кварталам

7. По клиентам (речь идет о крупных клиентах и диллерах)

8. Другие варианты сечений


При этом есть тонкости связанные с тем, что планы на каждую группу (разрез планирования) должен быть выше на 10-20% чем общий план по компании в целом.


Спасибо, Алексей, за статью и возможность обсуждения

Высоких продаж и Эффективного дня!

Дмитрий Чередник

Сообщение было отредактировано модератором. Нарушение пункта 7.1 Декларации Сообщества:

"Участникам Сообщества настоятельно рекомендуется:

1) воздерживаться от открытой саморекламы и рекламы своего бизнеса (в том числе недопустимо размещение на общих форумах или в блогах информации о вакансиях/мероприятиях компаний); "




Руководитель проекта, Москва

Алексею Батурину

Алексей, у меня к Вам несколько вопросов и ряд утверждений по статье:

1. Признавая важность прогноза продаж хочу заметить, что прогноз, даже самый точный, не решает задачу увеличения прибыли компании, роста продаж или высвобождения оборотных средств не решает. Для решения этих задач необходимо много еще чего, что и добавляют и делают системы управления запасами.

2. Понимая, что Ваша публикация не научная, тем не менее вынужден заметить, что пятый этап описан очень уж схематично. О оценки точности крайне важны! Посему вопрос, Алексей, а как Вы оцениваете точность прогноза , что за оценку берете? Каковы требования к точности прогноза ? После каких значений численных этой оценки Вы должны сказать, что прогноза нет?

3. Известно, что прогноз по группе однотипных товаров делать обычно проще. Хотя бы в силу чисто статистических причин, а переходя к прогнозам по отдельным артикулам Прогнозист сталкивается часто с тем, что можно было бы обозначить фразой " сегодня густо, а завтра пусто". Как быть с выбором модели в том случае, если прогнозируемый временной ряд "рваный"?

4. Какие факторы учитывать сия в моделях прогноза должны из обычных ( не из списка перечисленных Вами дополнительных факторов)?


Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
Россияне стали меньше тревожиться из-за работы

Год назад уровень тревожности россиян по поводу различных возможных проблем на работе был выше.

Уровень счастья напрямую влияет на продуктивность большинства россиян

При этом почти каждый четвертый респондент считает, что их руководитель ничего не делает для счастья сотрудников.

70% россиян отмечают сильное влияние работы на уровень стресса

Наибольший стресс создают строгие дедлайны, внезапные и большие объемы задач, а также собственные ошибки при выполнении задач.