Как составить прогноз продаж в таблице

Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.

В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.

Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.

Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.

Пример прогнозирования продаж в Excel

Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).

Уравнение линейного тренда:

y = bx + a

• y — объемы продаж;
• x — номер периода;
• a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
• b — увеличение последующих значений временного ряда.

Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.

1. Рассчитаем значение линейного тренда. Определим коэффициенты уравнения y = bx + a. В ячейке D15 Используем функцию ЛИНЕЙН:



2. Выделяем ячейку с формулой D15 и соседнюю, правую, ячейку E15 так чтобы активной оставалась D15. Нажимаем кнопку F2. Затем Ctrl + Shift + Enter (чтобы ввести массив функций для обеих ячеек). Таким образом получаем сразу 2 значения коефициентов для (a) и (b).



3. Рассчитаем для каждого периода у-значение линейного тренда. Для этого в известное уравнение подставим рассчитанные коэффициенты (х – номер периода).



4. Чтобы определить коэффициенты сезонности, сначала найдем отклонение фактических данных от значений тренда («продажи за год» / «линейный тренд»).



5. Рассчитаем средние продажи за год. С помощью формулы СРЗНАЧ.



6. Определим индекс сезонности для каждого месяца (отношение продаж месяца к средней величине). Фактически нужно каждый объем продаж за месяц разделить на средний объем продаж за год.



7. В ячейке H2 найдем общий индекс сезонности через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).
8. Спрогнозируем продажи, учитывая рост объема и сезонность. На 3 месяца вперед. Продлеваем номера периодов временного ряда на 3 значения в столбце I:



9. Рассчитаем значения тренда для будущих периодов: изменим в уравнении линейной функции значение х. Для этого можно просто скопировать формулу из D2 в J2, J3, J4.
10. На основе полученных данных составляем прогноз по продажам на следующие 3 месяца (следующего года) с учетом сезонности:

Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:

График прогноза продаж:

График сезонности:

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:

1. Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
2. Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
3. Вычисляем прогнозные значения на определенный период.

Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.

• бланк прогноза деятельности предприятия

Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример:

Хитрости »

23 Март 2017              159361 просмотров

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 35 092 скачиваний)

Прогнозирование продаж является неотъемлемой частью при планировании работы коммерческих и финансовых служб, поэтому задача довольно актуальная. Вариантов построения прогнозов достаточное множество, но я хочу показать как сделать простой, но в то же время достаточно жизнеспособный прогноз «на скорую руку», без лишних телодвижений и поправок «на ветер»(читайте как: без кучи доп.расчетов, которые применяются для создания более точных прогнозов). Почему я это уточняю? Потому что на мой взгляд, каким бы точным ни был прогноз продаж – это всего лишь предположение и быть уверенным в том, что именно так и будет развиваться ход событий, никак нельзя.
И тем не менее при помощи встроенных в Excel функций мы можем построить довольно неплохой прогноз даже с учетом сезонности. Плюс я хочу показать как сделать не просто прогноз, а прогноз с отклонениями – пессимистичный и оптимистичный. С помощью подобной модели можно будет выстроить тактику продаж таким образом, чтобы постараться максимально «вписаться» в границы между пессимистичным и оптимистичным прогнозом.
А в довершение мы построим красивый график с прогнозом.

Исходные данные

Для расчета прогноза потребуются данные о продажах за ранние периоды. Чем больше данных, тем точнее будет прогноз. Желательно, чтобы были помесячные данные хотя бы за два года. На мой взгляд это тот минимум, на основании которого можно построить весьма точный прогноз с учетом прошлого опыта. Именно из таких данных и будем исходить. Предположим, что у нас есть данные с января 2013 года по август 2015, в табличном виде:

Нам необходимо рассчитать прогноз продаж на будущий год: с сентября 2015 по август 2016 и отразить это на графике. Я специально беру рваный период посреди года, чтобы показать, что начало прогноза может быть с любой даты.

Чтобы дальше в статье не запутать вас столбцами и где они должны быть добавлены, сразу приведу конечную структуру:

Т.е. у нас должно быть именно в указанном порядке 7 столбцов: Период; Продажи компании, руб.; Прогноз; Оптимистичный; Пессимистичный; Коэффициент сезонности; Отклонение. И чтобы все получилось они должны идти точно в таком же порядке, как на картинке выше.

Советую сразу создать все эти столбцы или скачать готовую модель для примера, чтобы дальше использовать именно её для пошагового выполнения описанных ниже действий:
Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 35 092 скачиваний)

В файле два листа:

• Исходные данные — только фактические данные по продажам, без доп.столбцов, чтобы можно было самостоятельно с нуля построить модель
• Прогноз — лист с готовыми функциями и графиком прогноза

В самый низ таблицы, после последней фактической даты, я добавил даты, на которые необходимо построить прогноз(от сен.2015 до авг.2016).

Расчет прогноза

Для расчета непосредственно прогноза в Excel есть специальная функция, которая основываясь на данных предыдущих периодов предсказывает вероятные значения для указанной даты. Она так и называется – ПРЕДСКАЗ(FORECAST). Функция основана на линейной регрессии и специально предназначена именно для прогнозирования продаж, потребления товара и пр. В столбец Прогноз (столбец C – сразу после столбца с суммами продаж) в ячейку

C34

записываем функцию (и распространяем на все прогнозируемые даты –

C34:C45

):

=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)

Сама функция требует указания следующих входных данных:

• х — Дата, значение для которой необходимо спрогонозировать (A34)
• Известные значения y — ссылка на ячейки таблицы с суммами продаж за известные периоды ($B$2:$B$33)
• Известные значения x — ссылка на ячейки таблицы с дата продаж за известные периоды ($A$2:$A$33)

С одной стороны, мы уже имеем готовый прогноз, а с другой…Данная функция пока не учитывает фактор сезонности. А это в продажах в большинстве случаев немаловажный фактор. Поэтому желательно потратить еще чуточку времени и сделать так, чтобы прогноз получился еще больше приближен к реальности. Для учета фактора сезонности сначала необходимо вычислить коэффициент сезонности для каждого месяца. Для этого добавим в столбец Коэффициент сезонности следующую формулу:
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/SUM($B$2:$B$25))*12
Формула вводится в ячейку как формула массива и сразу в 12 ячеек(чтобы получить коэффициенты для каждого месяца года). Для этого сначала выделяем ячейки F2:F13 -переходим в строку формул и вводим формулу выше. После указания верных ссылок на нужные ячейки завершаем ввод формулы одновременным нажатием трех клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, то функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ!(#VALUE!)

Подробнее про принцип работы формулы: она берет отдельно сумму каждого месяца за 2013 и 2014 год, складывает их. Делит полученное значение на общую сумму продаж за весь период целых месяцев(т.е. 24 месяца) и умножает на 12, чтобы получить коэффициент именно за один месяц. И так для каждого месяца. Т.е. для ячейки F2 расчет будет выглядеть следующим образом:
=((56 769+68 521)/ 1 542 293)*12
=((сумма за янв.2013 + сумма за янв.2014)/ общая сумма за два года(янв.2013 – дек.2014))*12

В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля — 0,989928632237843 и т.д. Я для наглядности назначил ячейкам процентный формат(правая кнопка мыши —Формат ячеек -вкладка Число —Процентный(Format cells —Number —Percent), два знака после запятой):

Теперь добавим учет этих коэффициентов для расчета прогноза в имеющуюся функцию ПРЕДСКАЗ(ячейки C34:C45):
=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)*ИНДЕКС($F$2:$F$13;МЕСЯЦ(A34))
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)*INDEX($F$2:$F$13,MONTH(A34))
Здесь применяется функция ИНДЕКС(INDEX), в которой первым аргументом указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности($F$2:$F$13), а вторым – номер месяца, чтобы вернуть коэффициент именно для нужного месяца(для этого используем функцию МЕСЯЦ(MONTH), которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 это будет выглядеть так:
=ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)

Основную задачу выполнили – у нас есть прогноз на будущие периоды. Теперь осталось в дополнение к самому прогнозу, создать допустимые верхние и нижние границы, которые часто еще называют оптимистичный прогноз и пессимистичный(но по сути это просто возможное отклонение от прогнозных данных). Такой прогноз даст нам возможность более гибко планировать тактику на будущие периоды.
Для того, чтобы построить такие прогнозы необходимо рассчитать допустимое отклонение от прогнозируемых значений. Здесь так же будем использовать имеющиеся в Excel функции. В ячейку G2 запишем формулу:
=ДОВЕРИТ(0,05; СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЁТ(C34:C45))
=CONFIDENCE(0.05,STDEV(C34:C45),COUNT(C34:C45))
ДОВЕРИТ(CONFIDENCE) – возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение.

• алфа – уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Используемое в формуле 0,05 означает доверительный уровень в 95%. В большинстве случаев это оптимальное значение
• станд_откл – стандартное отклонение генеральной совокупности. Должно быть известно. Но т.к. мы этими данными не располагаем – то это значение вычисляем при помощи функции СТАНДОТКЛОН(STDEV), передавая ей для расчетов спрогнозированные данные
• размер – указывается целое число, обозначающее количество данных для выборки. Как правило равно количеству спрогнозированных данных. У нас количество определяется функцией СЧЁТ, которая подсчитывает количество чисел в указанных ячейках.

Теперь в ячейки столбцов Оптимистичный и Пессимистичный(D и E), начиная со строки 34, запишем такие формулы:
Оптимистичный: =$C34+$G$2
Пессимистичный: =$C34-$G$2

Т.е. мы для оптимистичного прогноза берем сумму прогноза и прибавляем к ней сумму рассчитанного отклонения. А для пессимистичного, мы сумму отклонения вычитаем. Вот мы и получили все необходимые данные.

График

Но было бы кощунством с нашей стороны проделать такую работу и не использовать возможности Excel для построения красивого графика. Придется добавить немного шаманства(на деле, мы уже начали шаманить, когда стали записывать прогноз в отдельный столбец, а не продолжать его в том же столбце, что и фактические продажи). В ячейки C33, D33 и E33 скопируем значение из ячейки B33, чтобы они все имели одинаковые значения:

Теперь выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку Вставка(Insert) – группа Диаграммы(Charts) —График(Line). И получим такую картину:

Наглядно и сразу понятно что к чему и чего можно ожидать.

• Синим – фактические продажи
• Оранжевый – прогноз
• Серый – Оптимистичный прогноз
• Желтый – Пессимистичный

Согласитесь, такой график смотрится достаточно эффектно и может украсить собой отчет для руководства. Особенно, если проявить немного фантазии и отформатировать график в соответствии с корпоративными цветами компании.

Быстрый прогноз в Excel 2016 и выше
Начиная с версии 2016 в Excel появилась замечательная возможность создать прогноз двумя кликами мыши. При этом сразу с оптимистичным и пессимистичным развитием событий и графиком. За основу возьмем все те же исходные данные из двух столбцов:

Выделяем необходимые данные из двух столбцов -переходим на вкладку Данные(Data) -группа Прогноз(Forecast) —Лист прогноза(Forecast Sheet):

В появившемся окне раскрываем пункт Параметры(Options) и настраиваем:

• Завершение прогноза(Forecase End) – указывается дата, которой должен заканчиваться прогноз. Я советую всегда проверять эту дату, т.к. по умолчанию Excel почти всегда выставляет некую среднюю дату, которая отличается от необходимой.
• Начало прогноза(Forecase Start) – указывается дата, с которой необходимо начать строить прогноз. Как правило это последняя дата фактических данных. Если указать дату, которая будет раньше последней даты фактических данных, то для построения прогноза будут использоваться данные только ДО этой даты (так же это называется «ретроспективным прогнозированием»).
• Доверительный интервал(Confidence interval) – этот пункт поможет понять, насколько точно построен прогноз. Чем больше будет доверительный интервал, тем меньше точность прогноза и чем меньше доверительный интервал – тем выше точность прогноза. Что вполне логично. По умолчанию определяется для 95% точек, хотя его можно изменить в соответствующем поле. Если интервал создавать не нужно – снять галочку.
• Сезонность(Seasonality) – как понятно из названия, отвечает за определение фактора сезонности. Лучше оставлять автоматическим, при котором сезонность определяется на основании всех точек месяцев(т.е. 12). Но если этот фактор необходимо рассчитывать из иного количества точек, то необходимо выбрать Установка вручную и указать нужное количество точек. Но следует учитывать, что если точек будет недостаточно – то прогноз может быть очень неточным и график в итоге будет иметь вид, далекий от ожидаемого.
• Диапазон временной шкалы(Timeline Range) – указывается диапазон значений с датами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон значений.
• Диапазон значений(Values Range) – указывается диапазон значений с суммами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон временной шкалы.
• Заполнить отсутствующие точки с помощью(Fill Missing Poins Using) – если каких-то данных не хватает(например, имеются пропуски в ячейках с суммами), то можно выбрать чем эти данные заполнить. По умолчанию используется интерполяция. Это означает, что отсутствующие данные вычисляется как взвешенное среднее соседних ячеек, если отсутствует менее 30 % точек. Если необходимо заполнять отсутствующие точки нулями, то необходимо выбрать из выпадающего списка пункт Нули.
• Объединить дубликаты с помощью(Aggregate Duplicates Using) – если в фактических данных есть повторяющиеся даты, то Excel объединит их в одну точку с этой датой, а в качестве суммы подставит среднее арифметическое для этой даты. Это оптимальный вариант, но так же допускается выбрать из списка и другую функцию: Количество, СЧЁТЗ, Максимум, Медиана, Минимум, Сумма.
• Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics) – при включении данного пункта на листе с таблицей графика правее основных данных будет создана таблица с дополнительной статистической информации о прогнозе. В таблице при помощи функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.СТАТ будут рассчитаны коэффициенты сглаживания (Альфа, Бета, Гамма), и метрики ошибок (MASE, SMAPE, MAE, RMSE).

После нажатия кнопки Создать(Create) будет создан новый лист, в котором будет создана таблица со всеми необходимыми данными и формулами и готовым графиком:

если при создании был отмечен пункт Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics), то правее таблицы основных данных будет так же создана таблица статистических данных:

Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 35 092 скачиваний)

Так же см.:
Как быстро подобрать оптимальный вариант решения
Автообновляемая сводная таблица

Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями!

    Видеоуроки

Поиск по меткам



Access
apple watch
Multex
Power Query и Power BI
VBA управление кодами
Бесплатные надстройки
Дата и время
Записки
ИП
Надстройки
Печать
Политика Конфиденциальности
Почта
Программы
Работа с приложениями
Разработка приложений
Росстат
Тренинги и вебинары
Финансовые
Форматирование
Функции Excel
акции MulTEx
ссылки
статистика

Когда мы запускали Oko и планировали первые результаты, в шутку спросили маркетолога: готов ли он назвать конкретные цифры продаж? Никита назвал цифру и дату. Точность его предсказания составила 91%. «Внук Ванги или внебрачный сын Кашпировского?», – подумали мы. Но оказалось, что коллега заранее просчитал прогноз плана продаж. Вот что он нам рассказал.

Зачем планировать продажи

Чтобы поставить цели. Если по уму, то прогнозирование продаж — это часть грамотно составленного бизнес-плана. Мы как бы планируем в прогнозе цифру, к которой должны прийти через определенный промежуток времени. Например, через год. А от нее уже отталкиваемся при постановке задачи отделу продаж, планировании премий и бонусов, распределении квартальных и месячных показателей.

Чтобы планировать ресурсы и мощности. Компания увидит, сколько сможет закрыть продаж и сколько получится заработать. Эти данные помогут спланировать закупки, потребности в персонале, производственных и складских мощностях.

Чтобы управлять скидками и запасами. Планирование продаж помогает рационально управлять остатками и расходовать ресурсы предприятия на определенном этапе. С помощью планирования мы можем избежать дефицита или переизбытка продукции на складе. Компания будет располагать запасами, достаточными для выполнения плана. Ни больше, ни меньше.

Чтобы спрогнозировать спад. Продажи могут проседать. Например, из-за сезонного падения спроса или ожидаемого кризиса на рынке. В плане продаж это можно предусмотреть. Бизнес станет мобильнее, предпримет необходимые меры для смягчения удара и сможет остаться на плаву в момент спада. Предупрежден, значит, вооружен.

Чтобы оптимизировать расходы. План покажет, сколько потратим на производство или поставку продукции. Мы сможем спланировать бюджет и заранее увидим, где тратим больше, чем хотелось бы. Если план не будет выполнен, эти расходы первыми попадут под нож.

Чем план продаж отличается от прогноза

Прогноз продаж — это предположение. У нас есть гипотеза, что в перспективе определенных рыночных условий мы реализуем какой-то объем товара. Мы проанализировали нишу, рынок, спрос, конкурентов, другие факторы и сделали предположение. Прогноз — еще незадача для отдела продаж. Он строится на результатах анализа и ложится в основу плана продаж.

План продаж — это задача. Мы учитываем результаты анализа, смотрим на показатели прошлых периодов и ставим цель. В основе плана продаж лежат: планирование сбытовых мероприятий, маркетинговых акций, рекламы. Мы сможем составить маркетинговый бюджет, распределить ресурсы, проконтролировать конкуренцию, потребности, определиться с поставщиками, объемами закупок товара, прогнозировать финансовые потоки.

3 метода прогнозирования продаж

Метод экспертных оценок

Субъективный метод: собираются эксперты, анализируют рынок, прилагают собственный опыт и дают оценки ситуации, выдвигают гипотезы. Эксперты могут быть внутренними и внешними. Внутренние — это сотрудники и партнеры компании. Внешние — бизнес-консультанты, аналитики, эксперты рынка.

Когда использовать. При отсутствии адекватной статистики. Например, если выводим новый продукт на рынок или в запускаем новое предприятие.

Особенности. Качество прогноза сильно привязано к компетентности экспертов. Иногда прогнозирование превращается в гадание — когда в основу прогноза ложится единственное верное мнение собственника или инвестора. Чтобы не гадать, прогноз строят на коллективных оценках внутренних и внешних экспертов.

Пример. Предприятие проводит «мозговой штурм». Приглашаем руководителей отдела продаж и логистики, маркетолога и бизнес-эксперта со стороны. Каждый озвучивает свои показатели и оценки, показывает графики и делает предположения. На основе общих идей формируется единая картина и делается прогноз на заданный период.

Метод прогнозирования временных рядов

Объективный метод: берем данные за несколько прошлых лет, делаем помесячную разбивку и строим для каждого года графики. Проще всего получить данные для построения графика, если вы внедрили OkoCRM. Система выгрузит сведения о продажах в виде таблицы за любой период. Собираем графики вместе и наблюдаем общий тренд, видим пики и спады. Учитывая текущую рыночную ситуацию, можем спроецировать кривую на будущий период.

Когда использовать. Лучший метод для предприятия, у которого есть подробная статистика по продажам за прошлые несколько лет. Работает при условии стабильности в нише и отсутствии сильных колебаний.

Особенности. Прогноз требует корректировки с учетом позиции экспертов и сильно зависит от текущей ситуации. Если рынок в яме, предложение сильно превысило спрос или просел рубль, а у нас импортная продукция, кривая прошлых периодов перестанет быть релевантной. Тогда мы будем опираться на мнение экспертов и кризис-менеджмент. А еще будет использовать в дополнение каузальный метод прогнозирования.

Пример. Предприятие собрало статистику продаж за 2018-2020 годы, построило график и увидело общие тренды. 3 года подряд с января по март мы наблюдаем рост спроса, в апреле — сильный сезонный спад, а в июне — возвращение к нормальным показателям продаж. Если в 2021 году на рынке не будет кризиса, мы увидим похожую ситуацию. Учитывая плановый рост показателей, мы можем прогнозировать продажи в 2021 году.

Каузальный метод

Дополнительный метод: проецируем на прогнозируемую кривую продаж независимые от нас факторы. Например, доходы потребителей, демпинг со стороны конкурентов, провалы рекламной кампании и прочие факторы, которые определяют поведение нашей аудитории. Учитывая существующие факторы и прогнозы конъюнктуры, мы выдвинем гипотезу на будущий период.

Когда использовать. В дополнение к методу прогнозирования временных рядов, когда на уровень продаж могут влиять иные объективные факторы, кроме спроса и предложения.

Особенности. Повышает объективность прогноза с учетом прямых и косвенных рыночных факторов. Требует аудита всех учитываемых показателей и их связи с реакцией на спрос. Часто требует привлечения внешних экспертов и проведения глубокой аналитики.

Пример. Предприятие реализует строительные материалы. В прошлые периоды наблюдался рост продаж. Но из-за падения рубля эксперты рынка прогнозируют падение объемов строительства на будущий год в пределах 20%. Это первый фактов. Второй — рекламная кампания. Предприятие знает, что увеличение рекламного бюджета на 10% дает 5% прироста в продажах. Третий фактор — открытие поблизости крупного гипермаркета строительных материалов — ожидается 15% оттока клиентов. Предприятие определит уровень значимости каждого фактора и составит многоуровневое уравнение плана продаж.

Для получения объективных цифр бизнес сочетает методы прогноза. Они лучше всего работают в краткосрочной перспективе. Это вызвано сильной привязкой динамики экономических факторов к политической ситуации. Предсказать ее может только гадалка.

Как составить план продаж

План продаж — это не табличка с цифрами, а полноценный документ бизнес-планирования, в котором зафиксирована стратегия, цели и инструменты их достижения. У него нет универсальной структуры. Зато есть понимание того, что он точно должен содержать.

1. Анализ результатов за предыдущие периоды

Берем помесячную разбивку с данными продаж за прошлые периоды. Идеально, если она есть за 2–3 предыдущих года. Анализируем, строим графики и смотрим на тенденции. Мы должны ответить на вопросы:

• Сколько новых клиентов приходят к нам ежегодно?
• Сколько людей мы ежегодно теряем?
• Сколько продаж приходится на одного клиента?
• В какие месяцы мы делаем больше всего продаж, а в какие меньше всего?
• Сколько единиц продукта вы продаете в год/в месяц по каждому рыночному сегменту?

Тут же нам нужно определить эластичность спроса, чтобы понять зависимость продаж от колебаний цены. Нам важно понять: какие клиенты купили больше, какие меньше и с чем это связано.

Тут же мы можем определить наиболее перспективные товары для реализации. Для этого считаем 2 показателя: валовую прибыль и коэффициент валовой маржи. Для их расчета есть специальный калькулятор. Или используйте формулы:

Так мы узнаем, какую выручку получим с одного доллара. Например, если коэффициент 20%, то с 1 у.е. наш доход составит 20%, а остальное расходуется на производство. Зная эти показатели для каждого продукта, мы сможем определить, что нам выгоднее всего продавать. Анализировать это удобнее всего в табличке.

Чем выше коэффициент валовой маржи, тем выгоднее предприятию реализации товара

2. Анализ трендов рынка

На этом этапе изучаем текущие тренды рынка и их влияние на продажи. В этом помогут отраслевые интернет- и печатные издания, данные рейтинговых агентств, аналитические обзоры, прочая отраслевая литература. Для анализа трендов хорошо бы иметь в штате собственного аналитика или привлечь его со стороны.

Что учитывать:

• экономическое положение на рынке и в нише
• политические риски
• колебания на финансовых рынках
• выход на рынок крупного игрока
• демпинг со стороны конкурентов
• финансовое положение целевой аудитории
• темпы роста рынка и пр.

Лайфхак. Чтобы увидеть текущие тенденции в интернет-продажах, мы используем Яндекс.Вордстат. Задаем в поисковой строке название продукта который продаем, выбираем опцию «история запросов» и получаем график. В нем отражается общий тренд — насколько активно люди спрашивают у Яндекса про наш товар. Если мы видим спад активности — продажи будут падать.

График вордстата показывает — спрос на наш продукт падает. Значит, чтобы планировать повышение продаж нам необходимо предпринимать меры — в обычных условиях клиенты будут уходить. Чтобы удержать поток клиентов, мы будем планировать маркетинговые акции, снижать стоимость продукции и отбивать аудиторию у конкурентов

3. Учет сезонности

Почти в каждой товарной нише есть сезонные провалы. Например, в нише строительных материалов, это зимние и летние спады, в цветочном бизнесе — январь и летние месяцы, а в кондитерке — с июня по сентябрь. Сезонные спады наглядно покажет нам график прошлых периодов. А если его нет, можем учитывать те же графики Яндекса.

График Вордстата по запросу «купить строительные материалы». Видим, что рост спроса наблюдается с начала года и до мая, а потом спад. К сентябрю спрос восстанавливается, и держится до мая. И опять на спад

По уму нам нужно высчитать коэффициент сезонности — чтобы учитывать при планировании. Допустим, что мы продаем газонокосилки. В апреле 2020 года мы продали 100 единиц, а в июне — уже 189. В апреле 2021 года наш показатель достиг 125 единиц газонокосилок. Имея эти данные, можем подсчитать коэффициент сезонности и спрогнозировать продажи на июнь 2021 года:

189 ÷ 100 = 1,89 — коэффициент сезонности

1,89 х 125 = 236 газонокосилок — прогноз продаж на июнь

4. Ценовая политика

В этом разделе фиксируют цены на продукции и акции, которые будут проводить в течение планового периода. Что мы собираемся делать, чтобы привлечь новых клиентов и какая будет связь с реализацией продукции? Зафиксируйте это в таблице — сможете более точно спрогнозировать продажи с поправкой на маркетинг.

Повышение цены ожидаемо приведет к сокращению спроса, а маркетинговые акции — к увеличению продаж. Зная реакцию потребителей на изменения в ценовой политике можем более точно прогнозировать продажи на будущие периоды

5. Минимальные требования к продажам

Это объем выручки, при котором валовая прибыль сможет покрыть постоянные расходы, а предприятие достигнет показателя целевой прибыли. Показатель считается по простой формуле ниже. Еще мы нашли в интернете специальный калькулятор.

Допустим, мы ежемесячно тратим на производство одного продукта 50 000 долларов. Целевая прибыль — 60 000 долларов. Коэффициент валовой маржи по продукту — 40%. Чтобы получить такой доход, нам необходимо делать продажи на сумму не меньше:

(50 000 + 60 000) ÷ 40% = 200 000 долларов

6. План продаж

Учитывая изложенную. выше информацию, делаем прогноз продаж на будущий целевой период. Лучше, если этот период будет краткосрочным — в пределах года. Идеально, если вам удастся сделать помесячную и поквартальную разбивку целевых показателей или даже разбивку по дням. В разрезе номенклатуры товаров, с учетом спроса на товары конкретных размеров, комплектации, цвета и прочих параметров, правильнее всего строить план продаж с учетом нормативов распределения. Например, вот так.

Планируем продажи товаров из категории «женская спортивная одежда». В наших планах продать 10 000 позиций из этой категории. При составлении плана продаж мы учитываем распределение спроса по трем параметрам: размеру, цвету и составу полотна. Задаем нормативы распределения в процентах и раскладываем общую сумму продаж по категории

7. Бюджет отдела продаж

Напоследок зафиксируйте расходы, которые компания понесет для выполнения прогноза плана продаж. Обычно в этом разделе фиксируют:

• зарплату, бонусы, процент менеджера с продаж
• обучение персонала
• софт и другие рабочие инструменты
• призы за победу в соревнованиях продажников
• тимбилдинг

5 типичных ошибок прогнозирования продаж

Не учитывать план продаж. Самая большая ошибка: составить план и спрятать его в дальний ящик стола. Регулярно сверяйтесь с вашим планом и вносите в него изменения по мере того, как будет меняться ситуация. Если показатели меняются, а план не выполняется — это нормально, есть над чем подумать и где искать ошибки.

Не составлять план продаж. Бывает, собрались на совещание и руководитель говорит: все, на следующий год нужно +20% продаж. Руки в руки, записали в блокнотики и бегом выполнять. Так планирование не работает. Цифры, взятые из головы, объективно невозможно выполнить. Каким бы авторитетом не обладал руководитель.

Использовать только один метод прогнозирования. Был случай: пригласили бизнес-аналитика с именем, он убедительно все рассказал и подытожил — в этом году будет рост на 30%. Мы взяли показатели прошлого года, приплюсовали 30% и все — план готов. Как-то позабыли, что до этого прироста больше 7% в год не было.

Менеджеры потели и кряхтели, но ни в одном месяце 30% прироста не получили. А потом мы поняли: 30% рост — это показатель рынка. Нам, при текущей динамике можно было рассчитывать только на 9,1% (30% от 7-процентного ежегодного роста). Ошибка была в том, что мы не учли своих же показателей в прогнозе. Вывод: дураки учатся на своих ошибках.

Забыть про набор факторов. Прелесть каузального метода прогнозирования в том, что повышает объективность оценок. Но при его использовании важно учитывать все факторы, которые влияют на продажи. Если занизить влияние факторов или отнестись к ним упрощенно, получим необъективные показатели — прогнозы будут сильно неточными.

Строить план на догадках. План продаж — это точные цифры и графики. Конечно, когда привлекаешь экспертов, ждешь объективных оценок и четких инструкций. Они могут быть только при наличии четкой статистики. Получить исчерпывающие данные поможет статистика в OkoCRM. Вы сможете в два клика сформировать график продаж за прошлые периоды с разбивкой по товарам, размерам и даже менеджерам. Без такой статистики план продаж будет строится на догадках.

Коротко: как прогнозировать продажи

1. Учитывать показатели прошлых лет: выгрузить статистику из OkoCRM, построить графики продаж и спроецировать их на будущие периоды
2. Проанализировать тренды рынка: оценить текущую экономическую ситуацию, поведение конкурентов, динамику и эластичность спроса с учетом сезонности. Если необходимо — пригласить экспертов и аналитиков
3. Составить ценовую политику: запланировать рост или падение цены, маркетинговые акции и определить их связь с реакцией потребителей и продажами
4. Рассчитать минимальные требования к продажам: определить сумму выручки, которая минимально необходимо для покрытия издержек и получение целевого дохода
5. Построить план продаж: учитывая все факторы и советы, прогнозировать целевые показатели по продажам на будущие периоды. Сделать разбивку по периодам, группам товаров, отдельным наименованиям в номенклатур и даже по размерной сетке
6. Постоянно сверятся и корректировать план продаж с учетом текущей ситуации. Никогда не откладывать план в дальний ящик. Поощрять менеджеров за выполнение и перевыполнение плана

Прогнозирование продаж является важным видом деятельности практически для любого бизнеса, поскольку это влияет на все: на вашу компанию, ваших клиентов и ваших деловых партнеров. Без прогнозирования продаж вы движетесь вслепую, а ваш бизнес не будет стабильным.

Независимо от того, существует ли у вас процесс прогнозирования продаж или вы начинаете с нуля создавать новый, эта статья научит вас пошаговому систематическому процессу создания и управления эффективным прогнозом продаж. Вы узнаете, как создавать правильные процессы, выбирать правильные методы и использовать соответствующие количественные и качественные данные для создания максимально точного прогноза продаж.

Прогнозирование продаж – это навык, который вы можете использовать практически в любой области вашего бизнеса. Наличие такого навыка сделает вас более ценным, независимо от того, на какой должности вы находитесь сегодня.

Данный материал предназначен для профессионалов в области управления продажами, управления маркетингом или для тех, кто хочет знать, что может произойти в будущем. Возможность составлять точные прогнозы продаж делает вас ценным членом команды, включая практически любую команду, в которой вы находитесь.

Перед началом изучения данного материала у вас должно быть базовое понимание маркетинга и того, как ваша компания генерирует продажи. Мы будем использовать Microsoft Excel для количественной части этого курса. Вам не нужно быть опытным пользователем Excel, но вы должны понимать основные операции, такие как ввод формул и как копировать и вставлять эти формулы в другие ячейки. Суть в том, что вам не нужно быть специалистом по количественным показателям или мастером Excel, чтобы получить пользу от этой статьи.

Понимание прогноза продаж

Прогноз продаж – это прогноз того, какими будут ваши результаты в качестве организации сбыта продукции в конце определенного периода времени. Он используется для многих целей, но прогнозирование продаж – это гораздо больше, чем просто разработка определенного набора цифр.

Прогнозирование заключается в управлении данными, насколько неправильным является ваш прогноз, а не насколько он верный. Расстояние между фактическими результатами и ожидаемыми результатами является риском для вашего бизнеса, и этот риск может быть значительным, даже разрушительным.

Если вы ожидаете высоких результатов, но не дотягиваете до них, вы застрянете с дополнительными запасами на руках, и это будет стоить вашей компании больших денег, которые могли бы быть использованы для лучших проектов. С другой стороны, представьте, что ваши реальные результаты намного выше, чем ваш прогноз. Теперь у вас может возникнуть ситуация, когда у вас закончится продукция. У вас возникают задержки, и вы начинаете терять клиентов.

Вот почему процесс прогнозирования продаж должен информировать организацию о том, что вы ожидаете, но, главное, какие непредвиденные обстоятельства могут произойти в случае неизбежных ошибок. Конечно, время от времени вы можете получить идеальный прогноз, но не рассчитывайте на него.

У вас должен быть план для устранения ошибок. Этот план может включать безопасный резерв продукции, на случай, если клиент захочет сделать непредвиденный заказ. Или, возможно, вам понадобится команда дистрибьюторов, которая со скидкой сможет выкупить ваш резерв.

Другими словами, посмотрите на каждое последствие того, что ваш прогноз может быть слишком оптимистичным или пессимистичным, и разработайте способ смягчения этого последствия. Таким образом, ваш процесс прогнозирования помогает компании работать лучше, а также защищает компанию от неопределенности.

Прогнозирование продаж является одним из наиболее важных процессов в компании, потому что с ним связано множество отделов бизнеса. Давайте посмотрим, почему прогнозирование продаж так важно:

1. Во-первых, влияние прогноза продаж на финансовое планирование бизнеса. Например, прогнозы влияют на цены акций и возможность привлечения новых инвестиций.
2. Во-вторых, прогнозирование продаж влияет на то, как компания создает и управляет своим отделом продаж. Прогнозы продаж будут использоваться для определения территории продаж, установления квот для каждого торгового представителя и для измерения производительности.
3. В-третьих, другие отделы компании полагаются на точные прогнозы продаж. Например, операционный отдел будет принимать важные решения на основе прогнозов продаж. Если вы производитель, вы решаете, сколько продукции производить каждый день, основываясь на тех же прогнозах.
4. В-четвертых, сфера услуг, такие как розничная торговля, банковское обслуживание и общественное питание, решают, сколько сотрудников им нужно каждый день для обслуживания прогнозируемого объема клиентов.
5. В-пятых, прогнозы продаж могут повлиять даже на управление людьми. Они влияют на то, как и когда вы нанимаете новых людей, и на любое увеличение или уменьшение заработной платы.
6. В-шестых, если компания хочет развиваться за счет приобретения другой компании, ей потребуется точный прогноз продаж целевой компании, чтобы решить, сколько за нее заплатить.

Теперь вам должно быть очевидно, что руководители уделяют так много внимания прогнозированию продаж из-за его далекоидущих последствий. Прогнозирование продаж – это систематический процесс, включающий различные бизнес-функции. Вот почему первым шагом в этом процессе является создание правильной команды. 

Так кто же должен участвовать в процессе прогнозирования продаж? Конечно, большинство компаний будут полагаться на команду управления продажами. Они ежедневно управляют торговыми представителями, у них есть много информации о ваших клиентах и конкурентах, которые могут быть использованы в прогнозировании.

Но, хотите верьте, хотите нет, но ваша команда по продажам может не подходить для прогнозирования. Дело в том, что вы можете оказаться в отрасли, где другие отделы, например, отдел маркетинга, лучше разбираются в разработке прогнозов.

Как правило, ваша межфункциональная группа по прогнозированию продаж должна включать финансовый отдел. У них есть много данных о прошлых результатах продаж и расходах в различных областях бизнеса для достижения этих результатов.

Маркетинг предоставляет важную информацию о тенденциях рынка, маркетинговой стратегии, поведении покупателей и позиционировании. Эта информация необходима вам для оценки вероятности конвертации потенциальных клиентов. Операционный отдел производит продукт или услугу и имеет в наличаи свои полезные данные и знания для более подробного прогноза.

После того как вы определили ключевых игроков в своей команде, убедитесь, что они знают о вашем графике планирования, знают свою роль, понимают ожидания, которые вы возлагаете на каждого из них при разработке хорошего прогноза продаж.

Теперь рассмотрим основные шаги прогнозирования:

1. Сначала проанализируйте рынок. В какой вы категории? Насколько велик рынок, какие тенденции, а также как динамика рынка влияют на будущие результаты?
2. Соберите данные. Вам нужно собирать только те данные, которые имеют отношение к прогнозу. Вы также должны учитывать данные, которые хотели бы иметь, но у вас их нет. В таком случае вы делаете предположения.
3. Определитесь с техникой, которую вы будете использовать. Качественная, количественная или комбинация двух?
4. Проверьте ваш прогноз. Проведите свою модель прогнозирования через прошлые циклы продаж и посмотрите, как она выполняется. Есть ли какие-то корректировки, которые необходимо внести для точной настройки прогноза?

Хорошие прогнозы не являются просто предположением. Они являются результатом дисциплинированного и многофункционального подхода.

Подготовка к прогнозированию продаж

Ваш подход к прогнозированию продаж должен соответствовать маркетинговому плану вашей компании. Сначала вам нужно определить свою рыночную нишу, т.е. пространство в котором вы конкурируете. Вы можете определить это пространство более глобально или, наоборот, более узко, но более сфокусировано.

Например, предположим, вы производите линию продуктов для чистки зубов. Вы можете определить свою нишу на очень глобальном уровне здоровья полости рта. Это говорит о том, что вы предлагаете все виды продуктов, такие как зубные щетки, зубная паста, зубная нить, отбеливание зубов и все остальное. Когда вы определяете рыночную нишу таким образом, происходят две вещи:

• Во-первых, вы предоставляете себе очень широкие возможности для рынка, решая множество специфических задач с помощью широкого спектра продуктов. Но это также означает, что вы сталкиваетесь с широким кругом конкурентов, борющихся за одних и тех же клиентов.
• Во-вторых, вы можете определить свою нишу более узко. Возможно, до определенного уровня, скажем, отбеливание зубов. Этот узкий охват означает, что вы стремитесь к меньшим возможностям на рынке, но с гораздо большей концентрацией внимания и меньшей конкуренцией.

Так что это баланс между возможностью продаж и жесткостью конкуренции, с которой вы сталкиваетесь. Вот почему для прогнозирования продаж мы рекомендуем собраться с вашим маркетинговым отделом, чтобы понять, как они определяют различные рыночные ниши, в которых вы конкурируете.

Далее, для каждой рыночной ниши вы должны понимать тенденции, которые происходят внутри нее. Есть только три направления: продажи растут, продажи снижаются или продажи не меняются. Кажется, все просто, но недостаточно знать направление тренда. Вы должны также попытаться понять причины, т.е. почему сейчас именно такой тренд. Это поможет вам составить более точный прогноз продаж.

Например, представьте, что продажи на вашем рынке растут. В таком случае лучше понять причины, чтобы не быть слишком самоуверенным. Продажи могут быть вызваны определенным трендом, который со временем прекратится. Или, возможно, клиенты или дистрибьюторы запасаются продуктами, вызывая временное увеличение продаж. Более точное прогнозирование продаж составляется тогда, когда прогнозист знает рыночную нишу и реальные причины изменений на этом рынке.

Вы можете подумать, что создали точный прогноз продаж, основанный на достоверных данных и методах прогнозирования, но на рынке, а также внутри вашей компании может многое произойти, что может повлиять на ваш прогноз.

• Во-первых, вы можете быть удивлены тем, что делает ваш конкурент. Что если они запустят отличный новый продукт, который лучше, чем ваш? Или, возможно, они снижают цену или проводят специальную акцию на свою линейку продукции? Может произойти и обратное. Что если у вашего конкурента негативный отзыв на продукт или другое неблагоприятное событие, которое выводит их продукцию с рынка? Сейчас это может показаться хорошей новостью, но вы и ваши коллеги должны скорректировать прогноз и быстро отреагировать. Если вы этого не сделаете, вы можете исчерпать запасы из-за внезапного увеличения спроса, и это может негативно повлиять на ваших постоянных клиентов.
• Во-вторых, на продажи вашей компании также могут повлиять правовые, нормативные или политические изменения. Представьте, что вы работаете в пищевой промышленности, и регулирующий орган объявляет о новом положении, которое ограничивает то, что вы можете продавать? Или представьте себе результат политических выборов, который сделает ваши товары более продаваемыми.
• Теперь, пожалуй, самая сложная вещь в прогнозировании – это изменение структуры покупательской активности. Следующее поколение потребителей может не захотеть покупать ваши товары в том виде, который пользуется спросом у нынешних постоянных клиентов, или, они будут покупать их в меньшем объеме. Здесь нужно снова корректировать ваш прогноз.
• Изменения в технологии могут также повлиять на ваш прогноз продаж. Когда такая компания, как Apple, объявляет о том, что она отказывается от 3,5-миллиметровых гнезд для наушников или использует USB-порт последнего поколения, все компании, поддерживающие эти устаревшие функции, должны пересмотреть свои прогнозы продаж.
• В вашей компании также могут происходить вещи, которые могут повлиять на ваш прогноз продаж. Ваша компания может изменить свою общую коммерческую стратегию, что может помешать или помочь продажам продуктов, которые она производит. Например, отдел маркетинга может решить провести крупную рекламную кампанию или продвигать продукцию на новые рынки.

Как только вы определите свою рыночную нишу и поймете динамику рынка, настало время сконцентрироваться на составлении прогноза продаж. Существует множество методик и пакетов программного обеспечения, поэтому вы должны определить тот, который подходит именно вам.

Методы прогнозирования продаж делятся на две большие категории. Качественный метод, основанный на данных от людей, и количественный метод, основанный на показателях числовых данных, но, честно говоря, лучшие прогнозисты полагаются на комбинацию обоих.

Вот несколько вопросов, которые вы можете задать себе при выборе метода прогнозирования:

• Насколько хорошо вы понимаете свой рынок?
• Он растет или уменьшается и почему?
• Есть ли новые потребительские, конкурентные или технологические тренды?
• Это сезонный бизнес?

Если вы не очень много знаете о своем рынке и происходящих важных изменениях, вы можете использовать качественный метод, который опирается на советы экспертов.

Количественный метод часто использует исторические данные, такие как предыдущие данные о продажах и доходах, производственные и финансовые отчеты, а также статистику посещаемости сайта. Например, анализ данных о сезонных продажах может помочь компании спланировать на следующий год производственные потребности и человеческие ресурсы на основе прошлогодних месячных или квартальных показателей.

Количественный метод также использует прогнозы, основанные на статистическом моделировании, анализе тенденций или другой информации из экспертных источников, таких как правительственные учреждения, торговые ассоциации и даже академические учреждения.

Качественное прогнозирование включает в себя сочетание количественных и качественных методов. Главное для вас – это справиться с последствиями ошибки, поэтому минимизируйте риск, выбирая лучшую технику для вашей ситуации.

Использование количественного метода прогнозирования

Прогнозирование продаж с использованием количественных методов означает, что вам необходимо иметь исторические данные о продажах. То, что вам удалось продать в прошлом, может быть очень хорошим показателем того, что вы сможете продавать в будущем. Каждый период времени, когда ваша компания продавала свои продукты и услуги, происходило множество событий, с точки зрения конкурентных действий, потребительских тенденций и даже изменений в экономике в целом.

Исторические данные, которые вы используете для прогнозирования продаж, должны быть чистыми. То есть ваши данные должны быть точны, они не искажены событиями, которые были вне вашего контроля, т.к. это маскирует истинные и фактические результаты продаж за определенный период.

Для тех методов, которыми мы собираемся поделиться, вам нужно как можно больше данных о прошлых продажах. Обратитесь в финансовый или IT-отдел, чтобы они вам помогли собрать самые точные и полные данные, которые доступны. После этого вам следует очистить эти данные от множества переменных, которые ведут к неточностям прогноза.

Для начала убедитесь, что вы понимаете периоды времени, которые ваша компания использует для регистрации продаж. Эти данные могут быть ежедневными, еженедельными, ежемесячными, ежеквартальными или даже ежегодными. Если у вас имеется такая возможность, тогда используйте ежеквартальные данные. Исследования показали, что этот период времени дает более точные результаты прогноза.

Затем нанесите данные на график о продажах и посмотрите на них визуально. Спросите себя: «Что здесь происходит?». Если вы видите дикие колебания в данных, т.е. слишком высокие продажи или слишком низкие, попробуйте выяснить, что произошло.

В ваших данных могут быть и другие искажения. Например, ваша компания может регистрировать продажи по полной прейскурантной цене, тогда как фактические денежные поступления намного меньше из-за скидок. Скидки, которые вы предлагаете от месяца к месяцу, могут существенно отличаться. Методы, о которых вы узнаете далее, могут решить проблему такого типа.

Далее, избавьтесь от данных, которые представляют период, который не отражает ваш текущий бизнес. Если вы приобретаете бизнес в результате которого заявленные продажи растут, вы можете либо проигнорировать результаты продаж до приобретения, либо использовать два отдельных набора данных для прогнозирования продаж и сложить их вместе.

Теперь перейдем непосредственно к самим методам количественного прогнозирования. Простой, но эффективный метод прогнозирования продаж – это метод, который мы называем ролловер (roll-over). Его легко использовать, потому что техника делает всю работу за вас. Нет расчетов, нет догадок.

Вот как работает прогноз ролловер. Прогноз на следующий период времени – это просто фактические результаты продаж за последний период. Другим словами, для прогнозирования продаж вы берете фактические результаты продаж за один период, например, в прошлом месяце, и делаете это же число своим прогнозом на следующий месяц.

Но как такой подход может быть точным? Как и в случае с любой другой техникой прогнозирования, эта методика будет иметь определенный уровень ошибки, но вы будете удивлены, насколько этот подход может быть очень эффективным для многих бизнес-моделей.

Если вы работаете в довольно стабильном бизнесе с небольшой сезонностью или, вообще без нее, эта техника может вам подойти. И что самое важное в данном методе – независимо от того, насколько он точен, его результаты могут служить ориентиром для сравнения с другими методами прогнозирования.

Давайте посмотрим, как рассчитать погрешность между фактическими и прогнозируемыми продажами. В столбце C вы найдете фактические результаты за 24 месяца. В столбце D вы увидите прогнозируемые результаты ролловера, которые являются фактическими результатами предыдущего месяца. Например, вы можете видеть, что прогноз ролловер на февраль такой же, как и в январе – 4398 единиц.

Теперь, чтобы определить среднюю погрешность, мы собираемся вычесть прогноз ролловер из фактических результатов. Мы будем использовать функцию абсолютного значения (=ABS), потому что нам все равно, положительная или отрицательная разница. Здесь у нас есть разница между фактическим результатом и прогнозируемым результатом за период. Мы можем перетащить эту ячейку вниз, чтобы быстро рассчитать оставшиеся погрешности по всем месяцам.

Наконец, мы хотим найти среднюю погрешность для прогноза ролловер. Мы будем использовать функцию (=СРЗНАЧ) и выделим все погрешности по всем месяцам. Получается, что округленная среднемесячная погрешность составляет 1420 единиц продукции. Это довольно хорошо, в зависимости от того, что может выдержать ваша бизнес-модель. Давайте помнить об этом числе, когда будем оценивать другие методы прогнозирования, чтобы понять, сможем ли мы его улучшить.

С помощью метода ролловер вы используете только фактические результаты продаж текущего месяца, чтобы спрогнозировать следующий. По сути, вы предполагаете, что все, что вы знаете о будущем месяце, основано только на том, что вы узнали в этом. Но это не совсем так. Если у вас есть результаты прошлых продаж в течение нескольких месяцев, у вас есть возможность учиться у каждого месяца. Это может улучшить точность вашего прогноза.

Например, что если вы взяли последние четыре месяца фактических продаж, рассчитали среднее значение и использовали это среднее в качестве прогноза на следующий месяц? Другими словами, если вы прогнозируете продажи на май, вы должны рассчитать средние фактические продажи за январь, февраль, март и апрель. Для прогноза на июнь вы снова будете использовать средние фактические продажи за предыдущие четыре месяца: февраль, март, апрель и май.

Этот метод называется прогнозом скользящего среднего. Среднее число движется от месяца к месяцу. Посмотрим, работает ли он лучше, чем наш предыдущий метод.

Мы начнем с расчета скользящей средней за май. Для этого мы сначала подведем итоги за четыре месяца, то есть с января по апрель, а затем, разделим на четыре. Скользящая средняя составляет 5 534.

Далее, мы вычисляем среднюю погрешность, вычитая скользящее среднее из фактических результатов с помощью функции абсолютного значения (=ABS). Похоже, что наша средняя погрешность составила 988 единиц.

Теперь рассчитаем среднюю погрешность за все месяцы. Мы снова перетаскиваем ячейку скользящего среднего на последний месяц и сделаем то же самое со средней погрешностью. Мы так же используем функцию =СРЗНАЧ и найдем среднюю погрешность за весь период. Она составила 1312 единиц, что уже лучше, чем 1420, которые мы получили с помощью метода ролловер.

Но что, если характер вашего бизнеса таков, что в последние месяцы квартала вы имеете наибольший объем продаж? Другими словами, в эти месяцы прослеживается наибольшая динамика на вашем рынке. Здесь вам необходимо делать упор на последние месяцы. Этот метод называется взвешенным скользящим средним.

Вот как рассчитать взвешенное скользящее среднее за май месяц:

1. Во-первых, мы используем фактические продажи за январь-апрель, как и раньше, но теперь мы хотим решить, какой вес должен иметь каждый месяц. Мы думаем, что в апреле получим 40% веса, март – 30%, февраль – 20%, а январь – 10%. Мы выбрали эти проценты произвольно, но вы можете поэкспериментировать, опираясь на вашу статистику продаж, чтобы найти то, что лучше для вас.

2. Во-вторых, вычислим взвешенное скользящее среднее в Excel. Сначала мы умножаем фактические результаты за январь на 0,1, затем добавляем фактические результаты за февраль и умножаем на 0,2, еще добавляем фактические результаты за март, умноженные на 0,3, и, наконец, добавляем фактические результаты за апрель, умноженные на 0,4. Нажимаем Enter и получаем 5 754 единиц.

3. В-третьих, когда у нас уже есть прогноз взвешенной скользящей средней, давайте посмотрим, в чем сейчас заключается погрешность, через вычитание полученного результата 5754 с фактического результата мая месяца.

4. В-четвертых, просчитаем среднюю погрешность за два года. Для этого потянем обе формулы до последнего месяца. Мы получили результат 1257, что еще лучше предыдущих результатов. Это говорит о том, что последние месяцы действительно отражают то, что происходит в нашем бизнесе.

Мы возьмем последнюю модель. В конце концов, более точный прогноз позволяет нам и нашей команде лучше управлять планами действий на случай непредвиденных обстоятельств, а именно этим и занимается прогнозирование продаж – управление рисками и возможностями нашего бизнеса.

Мы хотим показать вам еще одну методику количественного прогнозирования, потому что она популярна у опытных прогнозистов и дает очень хорошие результаты в большинстве ситуаций. Данный метод называется экспоненциальным сглаживанием (ЭС).

Вот основная идея. Используя метод взвешенного скользящего среднего, мы использовали лишь несколько предыдущих точек данных, чтобы вычислить среднее значение в качестве нашего прогноза на следующий период. Мысль здесь заключается в том, что последние месяцы обладают большим весом, с точки зрения рыночных факторов.

Что если бы был способ собрать все данные о продажах за предыдущие месяцы, но сделать это таким образом, чтобы сгладить большие максимумы и минимумы в наших данных? По сути, это устраняет то, что мы называем «шумом» наших данных.

Это легко рассчитать. Нам нужно только три показателя. Продажи за текущий период, прогноз на текущий период и весовой коэффициент для текущего периода, точно такой же, как мы использовали для взвешенной скользящей средней. Только теперь это число будет называться сглаживающим фактором.

Вот как это рассчитать. Возьмем фактические продажи за последний период, умноженные на коэффициент сглаживания. Добавьте к этому прогноз самого последнего периода, умноженный на один минус коэффициент сглаживания.

ЭС=(ФП×КС) + (ПП×(1−КС))

ФП – соответствует фактическим продажам за последний период;

КС – равно коэффициенту сглаживания, представленному в десятичной форме. Давайте использовать тот же вес из последнего примера 0,4;

ПП – соответствует прогнозу самого последнего периода. Другими словами – это результат вычисления сглаживания из предыдущего периода, т.е. ЭС предыдущего месяца.

Используя скользящую среднюю и метод ролловер, мы предполагаем, что каждый результат продаж содержит некоторое предвидение относительно будущих результатов. Теперь мы также учитываем не только прошлые фактические результаты, но и все прошлые прогнозы. Другими словами, мы предполагаем, что прошлые прогнозы тоже могут поделиться с нами о будущем прогнозе.

Рассчитаем среднее экспоненциального сглаживания в Excel. В электронной таблице Excel мы начнем со столбца J. Поскольку январь – наш первый месяц в наборе данных, мы возьмем фактические результаты за январь и предположим, что это прогноз. Итак, мы возьмем 4398 с января месяца и перенесем это же число в ячейку J3. Чтобы рассчитать прогноз на февраль, мы умножим фактические результаты предыдущего месяца на 0,4, а затем добавим прогноз предыдущего месяца, умноженный на 0,6. Опять же, эти числа выбираются произвольно, и вы можете выбрать показатели, которые больше подходят вам под бизнес-модель.

Далее, мы вычислим абсолютную погрешность, вычитая фактические результаты по прогнозу экспоненциального сглаживания.

Мы еще раз перетащим обе эти формулы до последнего месяца. Наконец, мы рассчитаем среднее значение ошибки для сравнения с другими методами прогнозирования. У нас получилась средняя погрешность равна 1229 единиц, что еще немного лучше предыдущих результатов.

Экспоненциальное сглаживание не только легко, но и отлично реагирует на новые тенденции или сезонность в вашем бизнесе. Этот метод быстро реагирует на изменения на рынке, сохраняя при этом лучший результат предвидения из всех перечисленных методик.

Использование качественного метода прогнозирования продаж

Прогнозирование продаж опирается на поведение клиентов, а именно, что клиенты будут делать или не будут делать в течение определенного периода времени, поэтому имеет смысл применить ориентированный на клиента подход к прогнозированию. Это значит смотреть на два вида данных: что вы знаете о своих клиентах и что ваши клиенты знают о себе.

Начнем с первого. Анализируя любой рынок, вы хотите сгруппировать клиентов по четырем типам:

1. Клиенты, которые уже покупают у вас. На самом деле, они не только покупают у вас, они покупают исключительно у вас, и никогда у конкурентов.
2. Вторая группа похожа на первую в том, что они в настоящее время покупают ваши товары и услуги. Разница в том, что эти клиенты также покупают товары у ваших конкурентов. Почему? Потому, что для некоторых категорий продуктов клиенты хотят выбора. Например, рынок одежды. Вы почти наверняка носите одежду от разных производителей. Рынок продуктов питания является еще одним примером.
3. Третья группа клиентов – это те, кто покупает исключительно у ваших конкурентов, а не у вас. По крайней мере, пока.
4. Четвертая группа клиентов – это те, кто не покупает ваш тип продукта у кого-либо. Они называются потребителями без категории. Эти потенциальные клиенты очень важны, потому что их приобретение дает вам новый источник дохода. Вместо того чтобы просто брать долю рынка у конкурента, получение таких клиентов помогает вам увеличить свой рынок.

Теперь вам нужно оценить потенциальное количество клиентов, которых вы могли бы привлечь для каждого из этих четырех типов.

• Сначала вы оцениваете общее количество клиентов для каждого типа.
• Затем вы делаете предположения о том, какой процент вы можете переманить на свою сторону. В прогнозировании продаж мы называем это подходом к прогнозу сверху вниз. Вы сначала оцениваете клиентов из первых групп, а затем думаете, чем вы можете привлечь остальных из последних двух категорий.

Второй ориентированный на клиента подход к прогнозированию прост: спросите своих клиентов, что они ожидают у вас заказать в ближайший период. Конечно, это зависит от вашей отрасли, но вы будете удивлены, насколько клиенты смогут и захотят рассказать вам об ожидаемых расходах на предстоящий год.

Вы можете подумать, что потенциальные клиенты не захотят тратить на это время. Тогда дайте им оптовую скидку или другой стимул, чтобы сообщить вам о своих намерениях. Даже если это не на 100% точно, это все же хорошая информация. Прогнозирование – это управление погрешностями и клиенты могут сделать многое, чтобы помочь вам.

Торговые представители и ваши дистрибьюторы обладают уникальными, близкими к рынку взглядами, что может принести дополнительную пользу в прогнозировании продаж. Вот как это можно использовать.

Во-первых, попросите своих представителей и дистрибьюторов дать вам оценку общего годового объема продаж на их территории. Затем попросите их разбить эту сумму по месяцам или кварталам. Этот шаг хорош тем, что он заставляет их распределять общее количество по меньшим периодам времени. Это заставляет их действительно задуматься об оценках, которые они вам дают.

Теперь совет. Самый большой риск, связанный с тем, чтобы спрашивать представителей и дистрибьюторов об оценках продаж заключается в том, что вряд ли они будут проводить различие между прогнозом и квотой продаж. Торговые представители предпочли бы торговую квоту ниже, чем то, что может продаться на рынке. В этом есть смысл. Кому нужна квота продаж, которая не может быть достигнута?

Это одна из основных причин, по которой вы хотите использовать комбинацию качественных и количественных методов прогнозирования. Использование нескольких методов поможет вам обнаружить эту проблему.

Когда вам дают оценки от торговых представителей и дистрибьюторов, самое важное, что вы понимаете, какие предположения они использовали для оценки. Например, каковы их предположения о новых или утерянных клиентах, новых конкурентах, ценовых изменениях, новых маркетинговых инициативах, новых продуктах и т. д.

Наконец, вы можете рассмотреть возможность использования простого математического метода, называемого анализом ожидаемых значений. Ожидаемое значение – это ожидаемый прогноз для данной территории. ОЗ рассчитывается путем умножения каждого из возможных результатов на вероятность каждого результата, а затем суммирования всех этих значений.

Как это сделать. Попросите вашего представителя или дистрибьютора предоставить вам приблизительные продажи по каждому клиенту, и вероятность их достижения. Вероятность означает, что прогноз будет достигнут от 1% до 100%.

Давайте предположим, что у представителя пять клиентов, и он предоставляет вам всю информацию. Ожидаемое значение является прогнозом, основанным приведенном выше уравнении. Таким образом, в этом уравнении вы умножаете вероятность прогноза на каждого клиента, а затем складываете все вместе.

Использование анализа ожидаемых значений, скорее всего, даст прогноз с меньшей ошибкой, чем просто запрос представителей дать общий годовой прогноз. Подход ОЗ использует их скрытые знания о том, что происходит на их территории и эти знания могут помочь вам сделать лучшие прогнозы продаж.

Для некоторых отраслей лучший способ прогнозировать продажи – использовать группу экспертов. Это люди, которые имеют широкий спектр знаний в вашей отрасли. Вы можете работать на рынке, который является сезонным или непредсказуемым из-за факторов, связанных с экономикой или политическим климатом. Именно здесь экспертная оценка может помочь уменьшить ваши ошибки в прогнозировании.

Например, давайте представим, что вы занимаетесь строительными материалами. Ваша компания производит товары для строительства новых домов, а вы продаете товары новым подрядчикам. Это прекрасный пример отрасли, на которую влияют такие экономические факторы, как доверие потребителей, процентные ставки и демографические тенденции.

Прогнозирование продаж может быть сложным и дорогостоящим, если вы ошибаетесь. Чтобы создать группу экспертов, ищите людей, которые имеют разнообразное и уникальное представление об этой отрасли. Например, вы можете включить людей, которые работают в сфере ипотеки. Вы также можете включить экспертов по недвижимости, которые отслеживают движение рынка покупки жилья. Они дают важную информацию о покупателях и строительных компаниях, которые могут помочь вам с вашим прогнозом.

Когда вы создали группу экспертов, вы должны решить, какую информацию вы хотите от них получать. Хотите ли вы, чтобы оценка строительства нового дома базировалась на национальном, региональном или вашем рынке? Хотите ли вы получать ежегодные, ежеквартальные или ежемесячные данные?

Старайтесь определить, к какой группе экспертов лучше всего обращаться. Любая группа будет иметь разные уровни знаний и опыта, что помогает нейтрализовать искажения в данных. Когда вы получите их индивидуальные прогнозы строительства новых домов в следующем году, вы обнаружите, что все они разные, иногда совсем другие.

Вот совет: главное, не индивидуальный прогноз от каждого члена группы, а то, какие предположения они сделали, чтобы сделать этот прогноз. Вам больше всего нужны их предположения, потому что именно здесь вы найдете самые важные идеи о том, как разработать свой прогноз. На основании их предположений вы сможете решить, какие из них наиболее важны, а какие следует свести к минимуму или, возможно, даже игнорировать. Возьмите важные предположения и найдите способ проверить их.

Как и все методы прогнозирования, речь идет о точности по сравнению с нашей контрольной отметкой – прогнозом по методу ролловер. Вам необходимо отслеживать, как работают эксперты, по сравнению с простым ежемесячным подходом прогнозирования и решить, смогут ли эксперты дать более надежный результат.

Заключение

Правильное прогнозирование продаж – это несложный процесс, просто он требует немного времени для получения правильных данных и применения нескольких простых методов. Чем лучше вы становитесь в этом процессе, тем больше вы помогаете своей компании расти и оставаться конкурентоспособной.

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)

Далее
подставим данные и рассчитаем скользящую среднюю:

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.

Далее продолжаем расчеты аналогичным образом вплоть
до последних четырех кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем
столбце табл. 2.

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

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.

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.

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.