Практически в любой сфере деятельности, от экономики до инженерии, существует востребованность предсказать результат того или иного действия, получить значения и приблизительные данные. В этом направлении есть масса различного софта. И большинство этого программного обеспечения имеет платные функции.
Табличный процессор Microsoft имеет в своем программном обеспечении мощный инструмент для прогнозирования, который позволяет построить целый ряд различных моделей и с легкостью на практике применять различные методы. При этом в большинстве случаев этот инструмент дает более достоверные результаты, чем у платных программ. Как и каким образом? Давайте разберемся.
Прогнозирование – поиск темпов развития и получаемого результата относительно исходных данных в конкретное время.
Рассмотрим несколько способов, которые могут дать прогнозированный результат:
1. Линия тренда
Линия тренда – графическое отображение прогнозирования за счет экстраполяции. Звучит заумно? На практике все проще.
Давайте попробуем спрогнозировать сумму доходов компании через 36 месяцев на основе показателей за прошлые 12 лет.
Построим точечную диаграмму на основе исходных данных компании, а именно ее прибыль в течение всех 12 лет. Запишем исходные данные по прибыли в таблицу, выделим все ее поля и перейдем в меню «Вставка» - «Диаграмма» и выберем точечный вид диаграммы.
Для построения линии тренда выберем любую точку на диаграмме, откроем контекстное меню правой клавишей мышки и выберем из списка «Добавить линию тренда...». В появившемся меню выбора аппроксимации выберем тип «Линейная».
Произведем небольшие настройки формата линии: «Прогноз» установим на три года, вписываем «3.0», и укажем, чтобы показывалась величина достоверности и само уравнение на диаграмме.
По построенной линии тренда можем спрогнозировать доход через три года – он будет более 4500 тыс. руб. Достоверность прогнозирования принято считать верным при «0.85» ед. Эффективность прогнозирования не будет успешным, если период будет превышать 30% от периода базы.
2. Использование оператора ПРЕДСКАЗ
Также в наборе функций программы есть ряд стандартных фунций создания прогноза. Одним из таких является оператор «ПРЕДСКАЗ», синтаксис которого таковой: «=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)».
Аргумент «Х», исходя из нашей таблицы, это искомый год для прогнозирования. «Значения у» - прибыль за прошлое время. «Значения х» - года, в течение которых были собраны данные.
Узнаем, на основе уже полученных данных прогноз на следующий год с помощью оператора «ПРЕДСКАЗ». Для этого вставим в ячейку прибыли на 2018 год с помощью мастера функций оператор «ПРЕДСКАЗ».
В появившемся диалоговом окне укажем все исходные данные, согласно описанию выше.
Полученный результат совпадает с результатом предыдущего метода, поэтому можно считать прогнозирование прибыли достоверным. Для визуального подтверждения можем построить диаграмму.
3. Использование оператора ТЕНДЕНЦИЯ
Еще одним статическим оператором, который можно использовать для прогнозирования, является оператор «ТЕНДЕНЦИЯ» со следующим синтаксисом: «=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])». Аргументы оператора идентичны аргументам оператора «ПРЕДСКАЗ».
Попробуем провести прогнозирование на следующий год, используя оператор «ТЕНДЕНЦИЯ». В новую ячейку вставим функцию из мастера функций.
Заполняем аргументы исходными данными и убеждаемся, что очередной метод прогнозирования прекрасно справляется со своей задачей – его результат схож с результатами прошлых шагов и является достоверным.
4. Использование оператора РОСТ
Аналогичным методом для прогноза данных является функция «РОСТ», за исключением того, что он использует при расчете прогноза экспоненциальную зависимость, в отличие от предыдущих методов, которые использовали линейную. Его аргументы идентичны аргументам оператора «ТЕНДЕНЦИЯ».
Как и в предыдущих шагах, вставляем в новую ячейку функцию «РОСТ», заполняем аргументы исходными данными и сравниваем результат прогнозирования. Он также дает достоверные данные, схожие с предыдущими.
5. Использование оператора ЛИНЕЙН
Другой оператор, который может спрогнозировать результат на определенный период времени, оператор «ЛИНЕЙН», который основан на линейном приближении. Его синтаксис схож с прошлыми операторами: «=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])».
Вставим новую функцию в ячейку с прогнозированным годом и заполним аргументы.
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.).
Ошибка многих бизнесменов — ведение продаж вслепую. Они не делают никаких прогнозов продаж, оценивая лишь итоги отчетного периода. Такая схема напоминает американские горки: то пик, то длительное затишье.
Почему так делать не стоит?
- Если не составлять прогноз продаж, персонала падает. Нет ориентира к чему стремиться.
- Любая цифра оценивается по принципу «хоть что-то».
- Нет духа конкуренции, нет лидеров, на которых необходимо равняться.
Чтобы достигать целей, их, прежде всего, надо ставить. Чтобы увеличить выручку, нужно составить прогноз. Главное, чтобы желаемый рост был реалистичен. Практика показывает, что цифры прогноза достигаются тогда, когда запланированные показатели отличаются от реальных возможностей ваших продавцов не более чем на 30-35%.
Обратите внимание на следующие способы составления прогноза:
1. Плюс 10% от достигнутого
Этот способ знаком тем, кто изучал советскую экономику и ее методику прогнозов. Основной смысл этого метода — в прогнозировании показателей на 10-15% выше, чем было достигнуто за предыдущий отчетный период.
Этот метод хорошо работает, когда в вашей компании уже выстроена система продаж, и у каждого менеджера установлены минимально допустимые показатели эффективности.
Однако при этом методе важно установить реальные возможности ваших продавцов. Чтобы прогноз имел вызов, а не содержал показатели нижней планки допустимого.
2. Равнение на лучших
Это популярный мотиватор достижения поставленных целей. Основная суть метода заключается в том, чтобы показать, что если кто-то смог оправдать ожидания прогноза продаж, то смогут и другие.
Однако в качестве ориентира на цифры в прогнозе этот метод не всегда бывает эффективным. Как минимум, потому что в любом отделе продаж есть «локомотивы» и «кандидаты на увольнение». Поэтому, чтобы прогноз был более реальным и оправданным, нужно ориентироваться на нечто среднее между результатами этих двух категорий.
3. Смотрим на конкурентов
Делать прогноз, исходя из собственных достижений, логично, но периодически необходимо сравнивать себя с конкурентами, чтобы выйти на лидирующие позиции.
Это отличный способ делать прогноз продаж, если у вас есть доступ к информации о конкурентах. К их стратегии, бизнес-процессах, закупочных ценах, скидках, и о многом таком, о чем не пишется в коммерческих предложениях и не рассказывается на сайте.
Достать эту информацию можно разными способами. В том числе, проводя партизанские методы работы. Например, позвонить конкуренту под видом покупателя и посмотреть, как выстроена у него цепочка работы с клиентом.
4. Поощряем свои желания
Один из методов составления прогноза продаж заключается в том, что вы отталкиваетесь от ваших реальных желаний. Пусть даже это не соответствует здравому смыслу. Но вы ставите себе за цель определенные цифры и подбираете методы его реализации.
5. Ориентируемся на свою воронку продаж
Этот метод можно применять при прогнозе, если у вас есть замеры результатов всех этапов продаж. Т.е. вы знаете все цифры, которые влияют на продажи в вашем бизнесе.
Чтобы получить все необходимые показатели — проанализируйте работу своего отдел. Для составления прогноза необходимы цифры за период 2-3 месяца.
Какую информацию вы должны анализировать:
- сколько времени в среднем тратится на один холодный звонок,
- сколько времени в среднем тратится на сбор информации о потенциальном клиенте,
- сколько надо сделать звонков, чтобы по цепочке добраться до лица, решения,
- сколько встреч реально может провести в день один менеджер,
- какой процент встреч заканчивается заказом,
- количество повторных продаж,
- средний чек.
Имея на руках эти цифры, вы можете составить реалистичный прогноз.
Как декомпозировать план
Необходимо определиться с целями, которые вы ставите в прогнозах. Дальше важно декомпозировать их на задачи для каждого сотрудника.
Поэтому, составляя прогноз продаж, разбейте общее видение на конкретные направления, с которыми нужно работать для достижения результата.
Необходимо составить следующие планы:
- По новым клиентам;
- По новым продуктам;
- По увеличению доли в текущих клиентах;
- По из различных каналов;
- По оттоку клиентов;
- По невозврату дебиторской задолженности (если есть такая проблема).
Каждую цифру в плане разбейте еще по следующим направлениям:
- По регионам;
- По отделам;
- По сотрудникам;
- По месяцам/дням;
- По промежуточным показателям эффективности с учетом показателей по в воронке (текущая и новая клиентская база).
Чем точнее и детальней вы раздробите цифры в каждом плане, тем вероятней осуществление прогноза.
Пример декомпозиции
Приведем пример декомпозиции прогноза продаж до уровня ежедневных показателей для каждого сотрудника. Но прежде, чем сделать это, убедитесь, что коммерческая структура работает оптимально. Необходимо провести небольшой аудит по 4 направлениям.
Клиенты. Нужно провести сегментацию текущей базы покупателей, чтобы выявить основные целевые группы и сосредоточиться на работе с наиболее рентабельными.
Каналы. Проанализируйте конверсию каждого из них с учетом средней стоимости лида и прекратите вкладывать в то, что не приносит результата.
Сотрудники. В отделе должны остаться работать только самые лучшие кадры. Отсев произойдет автоматически, если вы внедрите 2 принципа:
- принцип «сложного оклада», в котором бонусная часть за выполнение прогноза продаж составляет не менее 50%;
- принцип «больших порогов», который регулирует выплату бонусов: не выполнил до 80% плана – не получил бонус, 80-100% — плюс 1 оклад, перевыполнил план – плюс 2 оклада.
Продукты. Избавьтесь от неликвидных и низкомаржинальных продуктов. Это предотвратит расход ресурсов.
Опираясь на оптимально настроенную систему приступайте к декомпозиции, следуя плану ниже.
1. Определите прогнозную цифру прибыли. Посмотрите на прибыль предыдущих периодов. Исключите разовые сделки. Учтите влияние маркетинга и сезонность.
2. Зная свою маржинальность, по доле прибыли вычислите выручку.
3. Разделите выручку на средний чек и получите примерное количество сделок, которые нужно заключить, чтобы достичь поставленной прибыли.
4. Используя показатель конверсии из заявки в покупателя, просчитайте количество лидов.
5. По промежуточной конверсии в воронке рассчитайте общее количество действий, которые необходимо совершить в рамках бизнес процесса. Речь идет о звонках, встречах, презентациях, повторных звонках, высланных коммерческих предложениях, выставленных счетах.
6. Как только у вас будут количественные показатели каждого этапа, разделите их на количество рабочих дней прогнозного периода (чаще всего принято говорить о месяце).
Таким образом, вы выясните что и сколько должен делать каждый продавец, чтобы в итоге весь отдел закрыл план к концу месяца. Контролируйте выполнение этих показателей на ежедневной основе.
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.
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.
