Какие есть основные методы прогнозирования продаж

Из чего состоит прогнозирование продаж: основные методы 

Прогнозирование продаж играет важную роль в стратегическом планировании и управлении предприятием. Для бизнеса важно иметь надежный прогноз продаж, чтобы оптимизировать запасы, производственные мощности и маркетинговые усилия.

Зачем прогнозировать продажи

Под прогнозом продаж понимают предполагаемый объем продукции, который должен быть реализован за определенный период времени. Эта информация имеет широкий спектр применений, делая процесс прогнозирования сложным и трудоемким, в отличие от простого составления списка цифр.

Я выделила несколько основных причин, почему прогнозирование продаж является важным аспектом для любого предприятия:

1. Планирование запасов и производства: Прогнозы продаж позволяют компаниям планировать запасы сырья, компонентов и готовой продукции, что помогает избежать излишков или дефицита. Это оптимизирует процессы производства и снабжения, снижает затраты на хранение и улучшает эффективность использования ресурсов.

2. Формирование маркетинговых стратегий: Знание ожидаемого спроса позволяет компаниям разрабатывать эффективные маркетинговые кампании, учитывая предпочтения и поведение потенциальных клиентов. Прогнозы также помогают в планировании акций, скидок и других мероприятий для привлечения клиентов.

3. Управление финансовыми потоками: Прогнозирование продаж позволяет компаниям составить бюджеты, планировать доходы и расходы, а также принимать обоснованные финансовые решения на основе ожидаемых объемов продаж.

4.  Развитие бизнеса: Прогнозы продаж помогают предприятиям планировать свое развитие, выявлять новые рыночные возможности и адаптироваться к изменяющимся условиям.

В целом, прогнозирование продаж позволяет компаниям принимать информированные решения, минимизировать риски, оптимизировать бизнес-процессы и стимулировать рост. Этот инструмент является необходимым элементом успешного управления бизнесом в современной динамичной экономике.

Что потребуется для прогнозирования продаж

Для более точного прогнозирования продаж я рекомендую использовать следующие компоненты:

1. Индивидуальные планы и их разновидности для отделов или направлений, так как они необходимы для точной оценки производительности, а также ключевые показатели эффективности (KPI).
2. Формализованные процессы продаж. Оценка эффективности работы сотрудников затруднительна без унифицированных методик продвижения товаров.
3. Стандартизированная терминология. Единые определения и понятия должны использоваться всеми сотрудниками отдела.
4. CRM-система. Наличие функционирующей системы автоматизированного учета клиентов и продаж необходимо для прогнозирования реализации. В противном случае предоставленные аналитическим отделом показатели будут условными.
5. Ответственность за результат. Менеджеры обязаны выявлять причины недостижения прогнозных значений. Иначе сотрудники по продажам могут не серьезно воспринимать расчетные данные, рассматривая их как справочную информацию.

Методы прогнозирования продаж

Существует несколько основных методов прогнозирования продаж, каждый из которых имеет свои особенности и применим в зависимости от конкретной ситуации.

1. Расчет по среднему (SMA)

Расчет по среднему (SMA) является одним из наиболее простых и распространенных методов прогнозирования спроса, который применяется во многих компаниях. Формула для простого скользящего среднего выглядит следующим образом:

Прогноз (t + 1) = (1 / (T + 1)) х [Продажи (t) + Продажи (t — 1) +...+ Продажи (t — T)].

Для использования этого метода необходимо выбрать ширину окна (T), которая определяет период, за который будет производиться усреднение продаж. Например, при прогнозировании ежедневного спроса можно выбрать последние два или три дня, неделю и т.д. В случае управления спросом по месяцам, можно выбрать соответствующие периоды.

Для прогнозирования будущих продаж необходимо рассчитать среднее значение за выбранный период. Например, при прогнозировании продаж на десятый день с установленной шириной окна в пять дней, необходимо взять среднее значение за последние пять дней. Такой процесс усреднения продолжается для каждого нового дня.

Значения продаж могут быть взяты последовательно, как они были зафиксированы в предыдущем периоде, либо в разрозненном порядке за месяц, год и т.д. Этот метод позволяет гибко подходить к выбору периода исторических данных, используемых для расчета среднего значения.

Данный метод я рекомендую использовать только для товаров с устойчивыми продажами и минимальными колебаниями. В других случаях он может привести к большей погрешности и быть неэффективным в управлении запасами, что может привести к избыткам или дефициту товаров. Вместо этого метода часто используют расчеты средневзвешенного среднего, которые обладают своими особенностями.

2. Метод по Шрайбфедеру

Метод средневзвешенной по Шрайбфедеру представляет собой один из методов прогнозирования временных рядов, который отличается от простой скользящей средней. Вместо использования средних значений продаж этот метод применяет разные веса для данных по месяцам.

Для определения прогноза по методу Шрайбфедера необходимо:

1. Определить количество продаж на один рабочий день в прошлом периоде, исключая выходные и праздничные дни.
2. Выбрать соответствующие веса для прошлых месяцев, чтобы установить их влияние на расчеты, где некоторые данные будут иметь больший вес, чем другие.
3. Рассчитать прогноз на один рабочий день будущего периода (месяца) на основе значений прошлых продаж и соответствующих весов.
4. Определить значение на предстоящий месяц, учитывая количество рабочих дней в нем.

Метод по Шрайбфедеру позволяет учитывать изменения в количестве рабочих дней, что делает его более точным при прогнозировании продаж. Я убеждена, что данный метод может быть полезен для компаний, сталкивающихся с сезонностью или изменяющимися тенденциями в продажах, поскольку он позволяет более гибко адаптироваться к изменениям и учитывать их в прогнозах.

3. Метод экспоненциального сглаживания (ES) 

Данный метод является эффективным инструментом прогнозирования временных рядов, который широко используется в бизнесе для предсказания будущих продаж. Он базируется на идее учета влияния всех предшествующих значений временного ряда с различными весами.

Применение метода экспоненциального сглаживания включает следующие шаги:

• Инициализация: Начальные значения для модели ES устанавливаются на начальном этапе.
• Сглаживание: На каждом последующем шаге происходит сглаживание текущего наблюдения с использованием предыдущих значений и установленных весов.
• Прогнозирование: На основе сглаженных значений строится прогноз на определенный период времени.

Существуют различные варианты метода экспоненциального сглаживания, такие как простое экспоненциальное сглаживание (SES), двойное экспоненциальное сглаживание (DES) и тройное экспоненциальное сглаживание (TES). Каждый из них имеет свои особенности и подходит для определенных видов данных.

Например, метод экспоненциального сглаживания позволяет учитывать изменения тренда и сезонности, а также обладает возможностью адаптироваться к новым данным и изменениям внутри временного ряда.

Этот метод является полезным инструментом для компаний, которые сталкиваются с динамическими и изменчивыми данными о продажах, поскольку он способен гибко реагировать и обеспечивать более точные прогнозы, учитывая последние изменения в данных.

4. Метод Хольта-Винтерса

Метод Хольта-Винтерса, также известный как метод тройного экспоненциального сглаживания, представляет собой эффективный инструмент для прогнозирования временных рядов, особенно в случаях, когда данные обладают трендом и сезонностью.

Основной идеей метода Хольта-Винтерса является учет тренда и сезонности в данных временного ряда. Применение этого метода включает следующие шаги:

• Учет уровня: Начальные значения для уровня инициализируются на первом этапе.
• Учет тренда: Тренд учитывается путем применения экспоненциального сглаживания к предыдущим значениям тренда.
• Учет сезонности: Сезонная компонента учитывается с использованием метода Хольта-Винтерса, что позволяет учесть циклические изменения в данных.
• Прогнозирование: На основе уровня, тренда и сезонности строится прогноз на определенный период времени.

Метод Хольта-Винтерса позволяет учитывать как тренд, так и сезонность в данных, что делает его эффективным для прогнозирования временных рядов с подобными характеристиками. Он также способен гибко адаптироваться к изменениям в данных и обеспечивать более точные прогнозы.

5.  Прогнозирование по стадии воронки продаж

Прогнозирование по стадии воронки продаж представляет собой метод прогнозирования, который фокусируется на отслеживании и анализе конверсии потенциальных клиентов через различные этапы воронки продаж. Этот метод позволяет оценить вероятность завершения сделок на каждом этапе и предсказать будущие продажи компании.

Прогнозирование по стадии воронки продаж включает следующие шаги:

• Идентификация этапов воронки продаж: Определение различных этапов, через которые проходят потенциальные клиенты, начиная от первоначального контакта до завершения сделки
• Отслеживание конверсии: Следует отслеживать процентное соотношение клиентов, переходящих с одного этапа на следующий, чтобы оценить эффективность продаж на каждом уровне воронки.
• Анализ и прогнозирование: На основе данных о конверсии на различных этапах воронки продаж можно провести анализ и предсказать будущие продажи, учитывая количество потенциальных клиентов на каждом этапе.

Прогнозирование по стадии воронки продаж обладает несколькими преимуществами. В частности, он позволяет компаниям лучше понять динамику своих продаж, идентифицировать слабые места в процессе продаж и принимать меры для их улучшения. Кроме того, этот метод позволяет более точно предсказать будущие продажи на основе текущей активности по взаимодействию с клиентами.

6. Метод прогнозирования по источнику лидов

Метод прогнозирования по источнику лидов основан на анализе исторических данных о продажах, связанных с каждым источником потенциальных клиентов. Начиная с первоначального этапа пути покупателя, можно предвидеть его окончательное поведение.

Для выполнения прогноза необходимо иметь следующие данные:

• количество лидов в месяц за предыдущий период;
• коэффициент конверсии потенциальных клиентов по источникам;
• средняя цена продажи через данный источник.

Важно учитывать факторы, которые могут влиять на конечные результаты. Например, изменение стратегии генерации лидов marketing-командой может привести к изменению коэффициента конверсии. Поэтому необходимо тесно сотрудничать с отделом маркетинга и учитывать возможные трансформации.

Одним из плюсов этого метода является достаточно точный прогноз продаж, но среди минусов следует выделить вероятность различных изменений из-за воздействия определенных факторов. Этот метод чаще всего используется компаниями, которые следят за тем, когда и как потенциальные клиенты попадают в воронку продаж. Очень важен своевременный обмен информацией между отделом маркетинга и отделом продаж.

7. Метод многофакторного прогнозирования

Метод многофакторного прогнозирования является наиболее сложным и точным способом. Он основан на детальном анализе следующих показателей:

• продолжительности цикла продаж;
• размера каждой потенциальной сделки;
• стадии цикла продаж;
• процента успешных сделок при каждом размере сделки;
• доли успешных исходов на каждом этапе цикла продаж;
• процента успешных сделок для каждого менеджера.

Данный метод предполагает работу трех типов специалистов-продавцов, каждый из которых занимается своим клиентом. Первый проводит демонстрацию всех возможностей продукта потенциальному покупателю, второй составляет коммерческое предложение, а третий ведет переговорный процесс.

Для осуществления прогнозирования продаж на основе метода многофакторного анализа данных необходимы:

• чистые данные, подробно отслеживаемые менеджерами. В противном случае результаты прогнозирования могут быть недостоверными.
• программное обеспечение, такое как CRM-система и т.д.

Достоинством данного метода является его основа на информации, точные результаты и возможность самостоятельного вычисления прогноза. Однако при использовании аналитических инструментов могут потребоваться значительные затраты, и при неточных входных данных могут возникнуть искажения в прогнозе.

Многофакторный анализ применяется в основном крупными компаниями, поскольку требует дорогостоящего программного обеспечения и больших объемов достоверной информации.

В заключение, отмечу, что выбор метода прогнозирования продаж зависит от конкретной ситуации, наличия данных, особенностей отрасли и целей прогноза. Часто компании комбинируют несколько методов для достижения наилучших результатов. Важно также помнить, что прогнозирование продаж — это искусство, поддерживаемое наукой, и требует как математических расчетов, так и понимания рыночных тенденций и отраслевых особенностей.