ДЛЯ МАРКЕТИНГ-ДИРЕКТОРОВ И
ТЕХ, КТО ХОЧЕТ ИМИ СТАТЬ!

Новый маркетинг
Журнал о маркетинге   




«Новый маркетинг», №2/2004


ПРЕДСКАЖИТЕ МНЕ РОСТ

Практика прогнозирования объемов продаж




Автор(ы): Елена Крючкова
Рубрика: МАРКЕТИНГ-МИКС
Доступ: только для подписчиков
Просмотров: 945




Придя в маркетинг и получив первое задание – сделать прогноз продаж, я не ожидала никакого подвоха. Ведь существует множество книг и статей на эту тему. В них описаны разнообразные методы составления прогнозов и даже приведены примеры расчетов. Однако взявшись за работу, ответа на вопрос «Какой метод выбрать в моей ситуации?» я так и не нашла. Попробовала идти путем «научного тыка», используя каждый метод в отдельности. Цифры получались, конечно, интересные, но к реальности не имели никакого отношения. На практике количественные методы не работали, поскольку не учитывали многих влияющих на продажи факторов либо давали точечную оценку при неизменных условиях (случай, который в жизни почти не встречается). Применение в чистом виде метода экспертных оценок дало просто субъективную оценку рынка каждым из экспертов – все они люди, в конце концов. Однако выход был найден. Как оказалось, наилучший результат дает применение максимально возможного количества методов – количественных и качественных. Это позволяет сделать точный
расчет (что невозможно при экспертных оценках) и учесть все факторы (чего нельзя достичь количественными методами).


Выявление тенденции

Смысл методов анализа и прогнозирования временных рядов – в определении тенденции изменения продаж и перенесении ее на будущий период.
Казалось бы, не к чему придраться – тенденция есть всегда, нужно только ее обнаружить. Тем не менее данные, полученные с помощью метода выявления тренда, зачастую не соответствуют реальным показателям продаж. Полагаться на них можно, только если компания работает в следующих условиях:
 все влияющие на продажи факторы остаются неизменными (поскольку линия тренда не учитывает воздействия этих факторов);
 компания хотя бы несколько лет продает одну и ту же продукцию, причем продажи ни в одном из периодов не изменялись слишком резко (ни разу не было остановок производства из-за поломок, не замирали продажи из-за рекламной акции конкурента, не было невиданных доселе всплесков продаж после того, как компания дала рекламу);
 все это время не было ни одной «залповой» продажи, то есть неожиданной реализации крупной партии товара;
 продукция, для которой делается прогноз, не подвержена сезонным колебаниям спроса.


В этом случае все, что нужно сделать для точного прогнозирования продаж на следующий год, – просто продлить линию тренда на 12 месяцев. Однако на практике такие ситуации встречаются нечасто, и чтобы приблизить полученный прогноз к реальности, его необходимо корректировать.
Допустим, существует компания, в ассортименте которой присутствует несколько видов продукции. Это товары одной группы, сезонного спроса, причем цикл сезонности у каждой ассортиментной позиции разный (хотя есть и общие тенденции, поскольку товары все-таки относятся к одной группе). Естественно, на продажи этой компании влияют действия конкурентов, политические и таможенные новшества, цены на сырье и т.д. Каждый из товаров компания вводила в ассортимент путем пробных партий, что дает нереально оптимистичное уравнение тренда, обещающее постоянный рост продаж и процветание.


Вообще, если у каждого из продуктов своя линия сезонности, хорошо бы и прогноз делать по каждому наименованию отдельно. Но очень уж это хлопотно. Поэтому если существуют общие тенденции в сезонных колебаниях спроса (например, продажи всех товаров компании растут зимой и падают летом), можно строить линию тренда по всему ассортименту в целом.
Первое, что нужно сделать, – это принять решение о том, какой массив данных даст наиболее достоверный прогноз. В идеале нужно брать ...


Закрытая статья   Просмотр всей статьи возможен только подписчикам журнала. Зарегистрироваться



 ‹ Логин
 ‹ Пароль

Вход | Регистрация