Все методы прогнозирования спроса можно разделить на две группы: качественные и количественные.

Качественные методы прогнозирования субъективны, основаны на суждении экспертов и лиц, принимающих решения, или даже на интуиции. Как правило, эти методы применяются в следующих случаях:

• для долго- и среднесрочного прогнозирования, так как:

в такой перспективе весьма вероятны изменения спроса, которые не носят чисто инерционного характера, а могут отражать существенное изменение условий на том или ином рынке сбыта (макроэкономические изменения, изменение структуры рынка, значительное усиление или ослабление важных участников рынка и т.п.);

при долгосрочном прогнозировании необходимо опираться на поведенческие данные, полученные проведением маркетинговых исследований;

• для прогнозирования спроса на новую продукцию, не имеющую аналогов, что делает недоступным применение метода исторической аналогии;
• профили спроса и связи нестабильны;
• есть необходимость основываться на мнении руководителей или экспертов по субъективным причинам;
• когда нет возможности даже для краткосрочного прогнозирования применить количественные методы (например, когда нет необходимого для применения количественных методов объема исходных данных или когда прогноз должен быть получен очень быстро, и нет времени на то, чтобы выполнить необходимый количественный анализ).

Качественные методы имеют определенные недостатки, которые необходимо осознавать при их применении:

• в силу субъективности прогноза есть большая вероятность смещения прогноза, то есть его систематического отклонения от факта в ту или иную сторону;
• как правило, неполнота документирования – редко, когда получение прогноза таким способом сопровождается развернутыми объяснениями экспертов о том, почему они выбрали именно такой прогноз, а не иной.
• они не практичны, когда необходимо подготовить прогноз спроса для сотен или даже тысяч номенклатурных позиций продукции — человек не в состоянии оперировать такими объемами информации;
• есть опасность доминирования одной точки зрения над остальными (например, точки зрения руководителя или ведущего признанного эксперта) при консолидации экспертных мнений (например, при применении метода консенсус-панели), и не факт, что эта доминирующая точка зрения окажется ближе к истине.

Количественные методы можно разделить на две подгруппы: экстраполяционные и регрессионные.

Экстраполяционные методы (основанные на продлении наблюдающейся тенденции в будущее) основаны на нескольких важных предположениях:

• будущее будет похоже на прошлое, не произойдет никаких существенных изменений в расстановке сил на рынке;
• есть качественные ряды исходных данных достаточной длины;
• профиль спроса в будущем будет таким же, как и в прошлом.

Существует множество различных экстраполяционных методов: метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод экстраполяции тренда, нейросетевые модели и др.

В рядах динамики могут выделяться следующие основные профили (компоненты):

• тренд, показывающий основное направление движения ряда динамики;
• сезонная компонента, показывающая колебания сезонного характера (лето, зима; последние недели месяца, последние дни недели, и т.п.);
• случайная компонента — то, что невозможно спрогнозировать в принципе;
• циклическая компонента — выделяется для очень длинных рядов динамики и на практике редко используется на предприятиях, поскольку требует накопления многолетней статистики и относительно неизменных условий.

Любой из экстраполяционных методов подразумевает, что для прогнозирования спроса достаточно опираться на данные о спросе в прошедших плановых периодах. Эти данные, как правило, хранятся в базах данных предприятия (в ERP-системе или СКЬ-системе), поэтому экстраполяционные методы относительно недороги в их использовании.

Регрессионные методы основаны на построении причинно-следственных связей между величиной спроса и факторами, на нее влияющими. Факторы могут при этом иметь как демографический, так и экономический характер. Для применения регрессионных методов необходимы ряды данных достаточной длины, причем как данные о спросе, так и данные о факторах, влияющих на спрос. Для вычисления прогнозных значений спроса строится модель регрессии, связывающая факторы и результативный признак. Можно сказать, что эти методы самые сложные и дорогостоящие, поскольку они требуют сбора и обработки не только внутренней, но и внешней для предприятия информации на регулярной основе. Построение модели регрессии (однофакторной или, в более сложном случае, многофакторной) требует нескольких шагов:

• выделение состава факторов (обычно этот шаг выполняется экспертами);
• проверка факторов на предмет меры их влияния на результативный признак;
• проверка факторов на их взаимную корреляцию (связь) с целью отсева лишних факторов, действующих однонаправленно;
• построение регрессионной зависимости;
• прогнозирование значений каждого из факторов регрессионной модели на будущий плановый период (будущие плановые периоды);
• формирование прогноза результативного признака (то есть спроса) на основе применения модели регрессии.

Из приведенного выше списка очевидно, что регрессионные методы требуют большого объема исходной информации и немалых навыков ее статистической обработки. Поэтому применяют эти методы в бизнесе, как правило, тогда, когда прогноз, полученный более простыми и дешевыми методами, не дает устраивающее предприятие качество.

Журнал: ФармОбоз.

Продолжая тематику «Управления запасами», которую начали в прошлом номере, хотелось бы напомнить, что смысл существования любой коммерческой струткуры в получении прибыли. Вопрос лишь в том, благодаря чему компания обеспечивает себе прибыль? Одна из самых распространенных точек зрения, заключается в том, что успех, в частности аптеки, зависит от того уровня цен, уровня обслуживания, месторасположении аптеки и так далее, и так далее. Все это так и есть, но отталкиваться стоит от другого. Прибыль аптеки обеспечивают ее КЛИЕНТЫ. Именно они делают покупки в аптеке. Или не делают! А вот задача сотрудников удержать и приумножить клиентов аптеки. Это можно сделать, поддерживая уровень обслуживания на очень высоком уровне. Уровень сервиса зависит от того, насколько вежливы продавцы, от того, каков уровень цен в данной аптеке, сколько кассовых аппаратов стоит в зале, от возможности обеспечения лекарственными средствами под закак, и от того ассортимента, который мы предлагаем нашим клиентам. Есть ли у нас в наличии те препараты, которые необходимы нашим покупателям? Как часто у нас в аптеке возникает дефицит по тем или иным позициям?

А поскольку формацевтические оптовики достаточно оперативно пополняют запасы аптеки, то здесь важно вовремя определить потребность в товаре и не упустить момента заказа оптовику, чтобы не допустить дефицита. При столь большом ассортименте, который поддерживают аптеки, удерживать в памяти все позиции просто невозможно, именно поэтому необходимо, используя современные програмные продукты, обеспечить учет потребности в лекарственных средствах на более высоком уровне.

Как обычно происходит процесс определения потребности в конкретной позиции в аптеке? Покупатели спрашивают, значит надо заказать. Закончился препарат, наступило время подачи заявки поставщику. Но этот подход работает, когда непосредственно продавцы заинетересованы в увеличении продаж. К сожалению, столь развитая система мотивации персонала аптеки встречается крайне редко.

Представим себе самою обычную ситуацию. Приходит потенциальный клиент в аптеку, отстаивает очередь, задает вопрос о наличии того лекарственного средства, которое ему прописал доктор, а этого лекарства нет в наличии. Человек уходит из аптеки без покупки, да еще и расстроенный потерянным временем. Соответственно потребность не удовлетворена. А зафиксировал ли эту потребность сотрудник аптеки (провизор)? Вряд ли, так как у него очередь, а, следовательно, отвлекаться на дополнительные операции ему некогда. Итог: клиент ушел без покупки – у аптеки упущенная прибыль. И придет ли этот клиент в аптеку или нет сказать сложно.

Другой пример. Предположим ассортимент у аптеки 5000 позиций. Пришла пора делать заказ поставщикам. Может ли провизор достаточно точно определить объем необходимой партии для каждой позиции? Наверняка нет. Идем по списку товаров, предположим в алфавитном порядке. Уже через 20 минут такой работы, бдительность и внимательность провизора притупляется, не хватает времени, или исчерпан финансовый лимит заказа. В результате те позиции, которые у нас в конце алфавитного списка остаются без внимания. Что получается в результате? Образуется дефицит, а, следовательно, упущенные продажи и прибыль.

И, наконец, третий пример. На этапе выбора поставщика и установления с ним отношений, проводится некий переговорный вопрос, где, в том числе, поставщика должен волновать вопрос об объемах поставок для Вашей аптеки. От объема поставок будет зависеть тот уровень цен, который Вам предоставит поставщик. Кроме того, сам поставщик будет у себя планировать объемы поставок от производителей лекарственных средств и медикаментов. Какие данные аптека может поставщику предоставить об объемах поставок, если нет системы прогнозирования? Только данные об объемах продаж в предыдущий период. Но насколько они соответствую действительному спросу, не знает никто.

Именно поэтому целесообразно использовать системы прогнозирования спроса, которые, учитывая спрос в прошедших периодах, формируюет данные о возможном спросе в следующих периодах.

Итак, что такое прогнозирование? Прогноз – это предположение относительно будущего. Конечно, мы не можем обеспечить абсолютно точный прогноз. Кроме того, чем меньше горизонт прогнозирования, тем более точный прогноз возможно получить. Но отсутствие в компании систем прогнозирования не облегчает и не улучшает ситуации, а наоборот, делает систему неконтролируемой и непрозрачной.

В статье рассматриваются довольно простые и доступные методы прогнозирования. Это связанно с тем, что существенное усложнение методик не ведет к существенному повышению качества прогноза.

Ниже приведена базовая расчетная формула прогноза, от которой стоит отталкиваться, добавляя тонкости и индивидуальности продуктов, с которыми аптеки работают.

Рt – прогноз величины спроса на период t;

Бt – величина базового спроса в период t;

Сt – коэффициент сезонных колебаний в период t;

Т – коэффициент временной тенденции: прирост или сокращение спроса за период t;

Мt – коэффициент поправок на стимулирование продаж в период t (маркетинговая составляющая;

Давайте рассмотрим все составляющие по порядку.

Величина базового спроса – средняя величина спроса за прошедший период.
Коэффициент сезонных колебаний необходимо рассчитывать для продуктов, у которых есть сезонный характер. Для этого необходимо проанализировать потребление за 3 года. Можно собрать данные и за большее количество лет, но здесь есть вероятность влияния на товар факторов, которые уже устарели. Анализ сезонности меньше чем за 3 года может быть не точен в связи со случайностью событий.
Итак, как определить Коэффициент сезонных колебаний?

Расчет представлен в таблице 1 и формулах.

Таблица 1 – Определение индекса сезонности

3. коэффициент поправок на стимулирование продаж. Этот коэффициент устанавливает отдел маркетинга, исходя из собственного опыта, поскольку расчету не подлежит.
Кроме базовой модели прогнозирования спроса существует большое количество статистический методов. Перечислим некоторые из них:

Нахождение средней арифметической. Эта методика приемлема для товаров высокой стабильности, без сезонной составляющей, при отсутствии временной тенденции. Применять нецелесообразно, так как таких товаров практически не существует.
Определение прогнозного значения методом скользящей средней. Применяется также для стабильных товаров.
Линейный прогноз. Работает с помощью нахождения зависимости объема продаж будущего периода от базового, с помощью линейной функции. На рисунке 1 графически представлен прогноз на тринадцатый период с помощью скользящей средней и линейной функции.
Рисунок 1 – Пример прогноза для стабильного товара

Синяя линия на графике отображает фактический объем спроса, лиловый – прогноз, используя скользящую среднюю, а черная – линейный прогноз. Вопрос в том, какой из этих прогнозов более точный. График скользящей средней на графике за прошедший период постоянно находится рядом с фактическим значением. А график линейного прогноза демонстрирует тенденцию к росту. Он и будет в данном случае более точным.

Экспоненциальное сглаживание. Применяется для нестабильных товаров, в связи с этим точность прогноза будет невысока. Примеры на рисунках 2, 3, 4.
Рисунок 2 – Пример прогноза для нестабильного товара (степенная функция).

Рисунок 3 – Пример прогноза для нестабильного товара (полином)

Рисунок 4 – Пример прогноза для нестабильного товара

Исходя из рисунков 2, 3 и 4, можно увидеть, насколько разный результат мы получаем на одних и тех же исходных данных применяя разные функции. Поэтому для нестабильных товаров для повышения точности прогнозирования особенно важно тщательно выбирать методы прогнозов.

При этом надо заметить, что те компании, которые уже внедрили и активно применяют статистические методы прогнозирования, сталкиваются с целым рядом проблем.

Во-первых, применяемые системы довольно часто являются неадекватными. То есть не соответствуют поведению товара. При автоматизации этого процесса, менеджер по закупками опирается на те данные, которые выдает информационная система, не задумываясь, на сколько эти данные точны. Да и сам менеджер зачастую не в курсе, каким именно образом формируются данные прогноза.

Предположим у нас есть информация о движении товаре «Спазмалгон» за 2 месяца (Таблица 2).

Из таблицы 2 видно, что за два месяца было большое количество дней, когда «Спазмалгон» отсутствовал на полке аптеки. Если прогноз на сентябрь строить на основе продаж за июль и сентябрь месяцы, используя среднюю арифметическую, мы получим следующие данные (средняя арифметическая здесь применяется для примера, метод прогнозирования необходимо подбирать индивидуально для каждой группы товара; кроме того, для применения этого метода необходимы данные как минимум за три месяца):

При таком подходе мы не учитываем те дни, когда товара не было на складе. Фактически это дефицит, то есть спрос был, но аптека его удовлетворить не смогла. А, следовательно, возникли упущенные прибыли.

Если использовать ту же методику, но опираться на спрос, мы сможем получить более точные данные о спросе. Как это сделать? Здесь есть два варианта:

Каждый раз, когда клиент обращается к продавцу с вопросом о товаре, которого нет в наличии, вносить об этом информацию в специальный документ, не забывая регистрировать тот объем, который необходим клиенту. Но в рознице такой подход не приемлем, так как при этом сильно увеличивается время обслуживания клиента, а, следовательно, падает уровень сервиса.
Другой вариант – определять спрос, учитывая только дни, когда товар был на складе. Данные о реальных продажах в нашем примере представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Определение реального спроса

Необходимо при этом стремиться к уменьшению ошибки прогнозирования. Кроме того, следует на нее опираться при выборе системы прогнозирования. Рассматривая различные варианты прогнозов (в том числе эмпирических, то есть построенных на личном опыте), выбирать ту методику, которая обеспечит минимальную ошибку прогнозирования.

Но все-таки у статистических методов прогнозирования есть несколько ограничений:

1. При открытии новой аптеки нельзя абсолютно точно определить объем продаж в ней;
2. Для точного прогнозирования необходимы данные за 3 периода (года, месяца, недели)
3. При вводе нового товара никто не знает, каков на него реальный спрос.

Но, что касается текущей оперативной работы с запасами, это один из самых важных инструментов, который в дальнейшем упрощает и качественно улучшает нашу работу.

Конечно, сам процесс внедрения и адаптации системы прогнозирования весьма сложный и длительный. Но, в результате, на выходе мы получаем:

Автоматизация и ускорение процесса принятия решения об объемах поставок;

Сокращение дефицита вследствие более пристального внимания к каждой позиции ассортиментного портфеля аптеки;

• Уменьшение товарного запаса;
• Увеличение объема продаж;
• Планирование работы с поставщиками;
• Получение лучших предложений от поставщика в связи со стабильностью отношений;
• Более качественное использование денежного ресурса аптеки;
• Повышение оборачиваемости запасов.

Моделирование и прогнозирование спроса населения на товары и услуги

Научное прогнозирование спроса необходимо для вы­работки долгосрочной экономической политики и приня­тия тактических управленческих решений в области производства продукции и торговли товарами народного пот­ребления.

Спрос должен прогнозироваться на всех уровнях уп­равления экономикой.

На макроуровне на основе прогнозов спроса на товары народного потребления разрабатывается механизм государственного воздействия на потребительский рынок с целью обеспечения сбалансированности спроса и предло­жения и наиболее полного удовлетворения потребностей населения в товарах как в текущем периоде, так и в перспективе. Подобного рода проблемы решаются и на регио­нальном уровне.

На микроуровне прогнозы спроса разрабатывают­ся как торговыми организациями, так предприятиями-пот­ребителями и изготовителями.

Торговые организации в условиях рыночных отноше­ний могут требовать от предприятий-производителей пос­тавок товаров, необходимых населению.

Предприятия-производители на основе результатов про­гнозных расчетов спроса заключают договоры на поставку продукции и формируют производственную программу.

Разрабатываются долго-, средне- и краткосрочные про­гнозы спроса. Различия целей отдельных видов прогнозов временного аспекта придают каждому из них специфичес­кие особенности. Так, краткосрочные прогнозы реа­лизуются в рамках уже сложившейся структуры спроса и возможностей производства продукции. Результаты про­гнозов используются для обоснования заказов и заявок на товары народного потребления, расчетов товарного обеспе­чения розничного товарооборота и для принятия управлен­ческих коммерческих решений. Краткосрочные прогнозы разрабатываются на месяц, квартал, год. Они должны от­личаться более высокой степенью точности. При кратко­срочном прогнозировании определяется достаточно широ­кий круг показателей (совокупный спрос, спрос на груп­пы товаров, ассортиментная структура и др.).

При разработке среднесрочных прогнозов учиты­ваются сложившаяся структура, возможности производства и влияние инвестиций на развитие производственной деятельности. В течение трех - пяти лет ассортимент товаров в стране существенно обновляется и заметно изменяется структура спроса. В этих условиях нет необходимости де­тализировать прогноз спроса до моделей и марок товаров. Достаточно определить совокупный спрос с выделением ос­новных товарных групп.

Долгосрочные прогнозы (свыше пяти лет) служат средством разработки стратегии производства товаров и тор­говли. Особенностью долгосрочного прогнозирования спро­са является то, что оно не обусловливает необходимость увязки прогнозных оценок со складывающейся структу­рой производства. Долгосрочный прогноз спроса служит основой разработки перспективных направ­лений развития производства товаров и торговли.

Различные по срокам упреждения прогнозы отлича­ются также методами прогнозирования.

Для повышения точности прогнозов необходимо при­менять комплекс методов прогнозирования с целью полу­чения нескольких вариантов прогноза и выбора оптималь­ного варианта.

Спрос выступает в качестве определяющего фактора при принятии решений о производстве или импорте того или иного вида продукции, поэтому он должен изучаться как внутри страны по регионам, так и на мировом рынке.

Процесс прогнозирования спроса включает ряд этапов:

Комплексное исследование рынка, конкурентной сре­ды, выделение сегментов рынка;

Анализ состояния спроса и предложения, определение степени удовлетворения спроса населения в конкретных то­варах, совокупного спроса; анализ факторов, влияющих на спрос и установление взаимозависимости показателей;

Выбор методов прогнозирования;

Осуществление прогноза спроса;

Оценка надежности прогноза;

Определение перспектив развития спроса населения;

Разработка конкретных мероприятий по более пол­ному удовлетворению спроса населения.

Прогнозирование платежеспособного спроса базирует­ся на статистике ретроспективного периода и на прогнозе ряда факторов, определяющих спрос.

Для осуществления прогнозных расчетов необходима следующая исходная информация:

Сведения о численности населения, половозрастном составе в прогнозном периоде, количестве городских и сельских жителей;

Динамика спроса и предложения;

Данные о развитии сельскохозяйственного производ­ства и производства товаров народного потребления;

Балансы денежных доходов и расходов населения;

Распределение населения по размеру доходов;

Бюджеты семей рабочих, служащих, колхозников;

Данные специальных единовременных выборочных
обследований запасов предметов длительного пользования
у населения, доходов и расходов;

Сведения об индексах потребительских цен (общих и индивидуальных - по конкретным товарам), соотноше­нии внутренних и мировых цен;

Данные опроса покупателей с целью выявления их желания в приобретении определенных товаров;

Изменение денежных доходов населения в предшест­вующих и прогнозном периодах;

Доля расходов населения на продовольственные, не­продовольственные товары, отдельные группы товаров в предшествующие периоды.

На начальном этапе прогнозирования выявляются тен­денции изменения спроса.

Для анализа тенденций изменения спроса целесооб­разно использовать графики и различного рода диаграммы и картограммы.

На основе выявленных тенденций спрос на кратко­срочный период целесообразно определять с помощью ме­тодов экстраполяции: метода подбора функции, экспонен­циального сглаживания с регулируемым трендом и др.

В случае устойчивой тенденции изменения спроса про­гнозные расчеты можно производить путем выравнивания динамических рядов и подбора функции (у = at + b - линейная, у = at 2 + bt + с - параболическая и др.).

При изменяющихся условиях целесообразно применять метод экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом. Развитие спроса подвержено сезонным колебани­ям, которые необходимо учитывать при краткосрочных про­гнозах на квартал, месяц. Учет влияния сезонных колеба­ний продаж (спроса) целесообразно проводить с помощью расчетных индексов сезонности.

На практике для изучения спроса широко использу­ются наблюдения, опросы покупателей о покупательских намерениях (анкетные опросы, интервьюирование), ярмар­ки, выставки, книги предложений, тестирование, рек­лама.

На макроуровне наиболее широкое распростране­ние для прогнозирования спроса получил нормативный ме­тод, предполагающий использование норм потребления продуктов (товаров) на душу населения. При этом в зави­симости от прогнозного периода необходимо применять сле­дующие подходы.

При определении спроса на длительную перспек­тиву целесообразно использовать рекомендуемые (рациональ­ные) нормы потребления. Например, рациональная норма пот­ребления мяса и мясопродуктов на душу населения - 82 кг в год. На основе этой нормы и численности населения в стране (регионе) рассчитывается потребность в мясе и мясо­продуктах на прогнозный период. Потребности выступают в качестве ориентира для развития производства и разра­ботки мер с целью достижения рациональных норм пот­ребления.

Краткосрочные прогнозы спроса следует строить с учетом корректировки норм потребления. Для этого фак­тическое потребление на душу населения анализируется по периодам и сопоставляется с рекомендуемыми норма­ми. Выявляются тенденции потребления продукции, тем­пы падения или увеличения спроса, причины его изменения.

Затем с учетом влияния факторов, прежде всего из­менения доходов населения и потребительских цен, опре­деляется реальное потребление на душу населения в про­гнозном периоде.

Прогнозы спроса по важнейшим товарам разрабатыва­ются для анализа и прогнозирования состояния товарных рынков и выработки рекомендаций о мерах государствен­ного воздействия на эти рынки, а также обеспечения за­интересованных организаций информацией о динамике спроса.

В рыночной экономике спрос на товары народного пот­ребления формируется под влиянием ряда факторов, по­этому для осуществления прогнозных расчетов рекоменду­ется использовать многофакторные модели - линейные или нелинейные:

y 1 = а 1 х 1t + a 2 x 2t + ...+ а n х nt + b;

y 1 = bx 1t a1 * x 2t a2 *….. * x nt an

где у - показатель спроса на товар; x 1 , x 2 , … х n: - факто­ры, влияющие на спрос.

С помощью корреляционно-регрессионного анализа ус­танавливается связь между спросом и факторами, опреде­ляются ее форма (линейная, нелинейная) и теснота связи.

Целесообразно разрабатывать несколько вариантов про­гнозов спроса на товары народного потребления, отличаю­щихся значениями определяющих их факторов. Сравне­ние различных вариантов позволяет выбрать тот, который обеспечивает наиболее полное удовлетворение потребнос­тей населения в отдельных товарах.

Прогнозирование спроса можно осуществлять на осно­ве однофакторных моделей. Их целесообразно применять при необходимости учета влияния важнейшего фактора на спрос. Например, при стабильном уровне цен можно опре­делить зависимость спроса на товары от изменения дохо­дов населения.

Спрос на товары народного потребления можно опреде­лять с помощью коэффициента эластичности.

Экономический смысл коэффициента эластичности сос­тоит в том, что он является показателем, характеризую­щим степень изменения (роста или снижения) спроса на 1 % изменения (роста или снижения) фактора. Спрос фор­мируется в основном под влиянием изменения доходов и цен. К э показывает, как изменяется спрос в процентах при изменении этих факторов.

В переходный период при усилении дифференциации доходов населения для прогнозирования спроса целесооб­разно использовать регрессионную модель, построенную на основе данных о дифференциации доходов населения и рас­ходов по товарным группам, суть которой заключается в следующем. Население в соответствии с доходом на одного человека разбивается на процентильные (децильные) груп­пы, т.е. выделяют 10 % населения с наименьшим дохо­дом, затем следующие 10 % и т.д., заканчивая распреде­ление группой, состоящей из 10 % населения с наиболь­шим доходом. В качестве единственного фактора формиро­вания перспективной структуры спроса рассматриваются доходы населения. Данные о доходах населения и расхо­дах по товарным группам формируются в виде таблицы. В ней отражаются группы населения по доходам, интервал дохода на одного человека в год (месяц), доля населения в процентах по интервалам доходов, средний доход на одно­го человека, расходы по товарным группам на одного чело­века в год (месяц).

Прогноз спроса на каждую товарную группу будет фор­мироваться под влиянием изменения доходов на душу на­селения.

Для прогнозирования спроса на товары можно исполь­зовать модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений, базирующуюся на принципах оп­тимального удовлетворения потребностей по группам пот­ребителей. Модель имеет вид:

∑ Y j → max;

∑ P j Y j ≤ D;

Qj ≤ Y j ≤ Qj

где Y j - спрос на j-й товар; P j - цена на j-й товар; D - доходы потребителей; Qj , Qj - нижний и верхний пре­делы спроса j-го товара с учетом предложения.

Потребители предварительно подразделяются на одно­родные группы по социально-демографическим признакам. Считается, что внутри каждой группы предпочтения на множество товаров и услуг одинаковы.

При прогнозировании спроса с учетом особенностей то­варов могут применяться различные подходы. Так, на то­вары легкой промышленности спрос определяется в усло­виях их широкого ассортимента. Разработать прогноз по такому широкому кругу позиций затруднительно, поэто­му отдельные позиции необходимо агрегировать. Напри­мер, в группе швейных изделий можно выделить модную одежду, рабочую одежду и другие подгруппы. Следует также учитывать сроки износа изделий и обновления гардероба, подразделять товары на группы с учетом половозрастного признака потребителей (например, товары для молодежи, детей, лиц пожилого возраста).

Прогнозы спроса на товары культурно-бытового назна­чения должны базироваться на числе семей, их обеспечен­ности этими товарами, покупательских намерениях на при­обретение, наличии денежных сбережений, жилищных ус­ловиях и т.д.

Общий объем спроса на товары длительного пользова­ния состоит из двух частей: спроса на замену и спроса на расширение парка этих изделий. Спрос на замену можно определить исходя из данных о реализации этих товаров в предшествующие годы и средних сроков их использова­ния в семьях. Согласно статистическим данным, средние сроки службы телевизоров, электропылесосов, часов всех видов, магнитофонов составляют 10 лет, холодильников - 20, стиральных машин - 15 лет.

Прогноз спроса на конкретные виды товаров следует выполнять с учетом данных об изменении доли отдельных товаров в общем объеме товарооборота.

Исходя из прогнозных расчетов спроса определяется структура платежеспособного спроса населения и разраба­тывается сводный заказ торговли на производство важней­ших товаров народного потребления на плановый период.

Прогноз спроса предприятий-производителей на выпус­каемую продукцию предполагает:

Анализ тенденций изменения доли фирмы в общем рынке;

Оценку рыночной стратегии конкурентов и перспек­тив освоения новых видов изделий;

Анализ рыночной стратегии фирмы и качества про­дукции;

Прогноз спроса на продукцию фирмы.

Для фирмы главное - завоевание доверия потребите­лей к ее продукции. Для того чтобы прогнозировать буду­щие потребности людей, необходимо проанализировать, как потребитель реагирует на появление на рынке принципи­ально новых изделий.

Зарубежные исследователи выделяют среди возможных следующие направления стратегии фирмы по производству продукции:

Внешнее отличие товара в глазах покупателя от това­ра конкурентов;

Выход на рынок с новым товаром;

Разработка пионерного товара, который будет лиде­ром на ближайшие годы, обеспечивая превосходство над конкурентами.

Для реализации этих направлений собираются идеи по созданию нового товара и до минимума сокращаются сро­ки между выдвижением идей и пробной продажей товара. С целью поиска идей широко применяются методы эксперт­ных оценок: метод коллективной генерации идей, метод "635", метод "Дельфи".

Лидером в выработке стратегии фирмы является Япо­ния. Японские фирмы гордятся тем, что их служащие еже­годно вносят огромное количество идей, из которых отбираются 7 - 10 оригинальных, имеющих практическое зна­чение.

Прежде чем принять решение о выпуске новых изде­лий, наряду с прогнозом спроса необходимо спрогнозиро­вать издержки производства, цену и прибыль.

Для выявления реакции потребителей целесообразно использовать рекламу, пробную продажу. Изучение спро­са на новые товары может также осуществляться на выс­тавках-продажах, выставках-просмотрах, ярмарках. Опре­деляются степень соответствия изделий запросам покупа­телей, их предпочтения другим товарам-аналогам и усло­вия, при которых население отдает предпочтение новым товарам (цена, оформление и др.).

Товары рыночной новизны являются ключевыми для коммерческого успеха предприятия. Фирмы, производя­щие такие товары, имеют возможность устанавливать мо­нопольные цены и получать более высокую прибыль.

Каждый товар имеет свой жизненный цикл (ЖЦТ). Концепция ЖЦТ исходит из того, что товар имеет опреде­ленный период рыночной устойчивости. ЖЦТ или описы­вающую его в координатах "прибыль-время" кривую можно разделить на стадии внедрения, роста, зрелости, насыще­ния и спада. Переход от стадии к стадии происходит без резких скачков, в связи с чем необходимо следить за изме­нениями темпов продажи или прибыли, чтобы уловить гра­ницы стадий и внести изменения в товар или производ­ственную программу.

При прогнозных исследованиях товарного рынка на­ряду с комплексным анализом большую роль играет разра­батываемая стратегия ценообразования, так как цена явля­ется важным рычагом продвижения товара на рынок и оп­ределяющим фактором объема продаж и прибыли.

• Почему прогнозы спроса оказываются неточными
• Как выстроила процесс прогнозирования спроса компания Nestle

Руководители розничных и дистрибьюторских компаний часто не удовлетворены объемом продаж, а также избытком или дефицитом товарных позиций. Отправная точка для изменения ситуации – прогнозирование спроса. Чем прогноз точнее, тем меньше будет на складе запасов непродаваемых товаров, востребованные же всегда будут в наличии. Кроме того, компания сможет вовремя вводить в ассортимент новые товары и убирать устаревшие, устанавливать конкурентоспособные розничные цены и оптимизировать цепочку поставки. 


Как формируется прогноз спроса 


Все данные о фактических продажах, проведенных и планируемых маркетинговых акциях, изменениях розничных цен и других событиях нужно проанализировать. Самый простой инструмент для этого – программа Excel. Тем самым компания получит статистические прогнозы спроса. Далее их выборочно корректирует аналитик и передает на согласование соответствующим подразделениям: отделам продаж, закупок, маркетинга и др. Итоговый прогноз утверждает руководство компании.


Формирование прозноза спроса

Почему появляются неточные прогнозы
 спроса

Прогнозы компании оказываются неточными по четырем причинам:

• вариативность спроса;
• субъективность корректировок;
• неопытность аналитиков;
• недостаточная функциональность программного обеспечения. 


Вариативность спроса

Например, спрос на сотовые телефоны или одежду чаще всего импульсивен, а значит, неравномерен в разных магазинах – объем продаж зависит от того, насколько умело продвигается товар. Соответственно, при планировании надо учитывать, какие рекламные акции будет проводить магазин, и корректировать прогноз в зависимости от ожидаемых результатов. Иное дело хлеб – этот товар пользуется спросом в любой ситуации. Поэтому достаточно рассчитать статистический прогноз, корректировки не требуются.


Субъективность корректировок

Нередко в компанию приходит эксперт с большим опытом и «на глаз» определяет спрос. Однако такого рода «экспертные» оценки зачастую ошибочны. Например, в американской компании по продаже электронной техники RadioShack обнаружили, что в 70% случаев прогноз, скорректированный специалистом, оказывается менее точным, чем статистический прогноз, полученный на основе средних значений еженедельных продаж за последние пять недель (так называемый прогноз по скользящим средним). 


Кроме того, разные подразделения, которые корректируют прогнозы, часто действуют несогласованно или намеренно искажают цифры, чтобы затем иметь возможность переложить ответственность друг на друга. Классический пример – противоборство отделов продаж и закупок. Первые утверждают, что низкие продажи обусловлены отсутствием товара на складе, а вторые заявляют, что не закупают товар, поскольку менеджеры все равно не могут его продать. Соответственно, департамент продаж старается завысить прогноз, а департамент закупок, наоборот, занизить. Это не лучшим образом сказывается на точности прогнозов.


Неопытность аналитиков

По моим наблюдениям, аналитики или специалисты по планированию делают менее точные корректировки, чем категорийные менеджеры, которые отлично знают товар. Кроме того, ошибки в прогнозах нередко возникают по банальной причине, когда аналитик не владеет в должной мере техниками прогнозирования. Как показало исследование компании Fildes & Goodwin, ручные изменения прогнозных значений на небольшие величины не приводят к существенному повышению точности прогноза, а в ряде случаев даже снижают ее. В исследовании участвовали четыре компании, деятельность которых связана с цепочками поставок; они корректировали вручную до 75% своих статистических прогнозов 1 .


Неточность программных инструментов

Существует множество видов спроса. Он может быть устойчивым сезонным, устойчивым несезонным, неустойчивым сезонным, неустойчивым несезонным и прерывистым. Отдельно выделяется спрос на товары с коротким жизненным циклом. Помимо всего этого, на спрос влияет множество внешних событий: маркетинговые акции, изменение розничных цен, смена товарных линеек, активность конкурентов и пр. Сочетания этих событий могут быть как взаимодополняющими, так и взаимоисключающими. Не все программные инструменты способны учитывать эти нюансы при формировании статистических прогнозов, и отсюда следуют неточности.

• Удобное прогнозирование продаж поможет сделать программа автоматизации бизнеса Класс365

Определите природу спроса. Универсального алгоритма, который бы гарантировал точные прогнозы для всех видов товаров, не существует. Но есть важное правило – первым делом нужно понять природу спроса на товар: он импульсивный или естественный? Определив это, вам будет проще подобрать правильные методы для управления продажами. 


Используйте эталонный прогноз спроса. Вопрос, насколько точен статистический прогноз, возникает уже в самом начале процесса прогнозирования. Чтобы понять, эффективны ли меры по корректировке прогноза, необходимо иметь эталонный прогноз для сравнения. Тогда статистический прогноз, допустим, на завтра сравнивается с эталоном. Таким прогнозом может служить скользящее среднее значение, например, за последние семь дней. Вы можете выбрать и другой эталон – главное, руководствоваться следующими принципами: 


• построение эталонного прогноза не должно отнимать много времени;
• алгоритм должен быть очень простым и подходить для всех видов спроса. Например, он должен одинаково стабильно прогнозировать спрос на товары с циклом продаж в одну неделю и на товары с циклом продаж в несколько лет.

Результаты дальнейших корректировок статистического прогноза необходимо сравнивать именно с эталонным. Введение эталонного прогноза изменит процесс предсказания будущего спроса (см. рис. 2 ).


Устанавливайте адекватные цели прогнозирования
 спроса. Вот пример неверно сформулированной цели: точность прогноза должна быть не менее 80% для всех товаров. Правильнее сформулировать цель следующим образом: точность итогового прогноза должна быть выше точности эталонного. Или так: точность итогового прогноза должна быть выше точности используемого на текущий момент.


Казалось бы, в последних формулировках цель выглядит более размытой, но зато она позволяет учитывать особенности спроса на разные товары. Например, в подразделении по продаже мобильных телефонов компании Mobistar долгое время не могли преодолеть планку в 30% по точности прогнозов ввиду редких и импульсивных продаж товаров. Развертывание системы статистического прогнозирования временных рядов позволило повысить точность прогнозов до 50%. Дальнейшее выстраивание процесса согласования итогового прогноза с экспертами из других отделов помогло поднять точность прогнозов до 60%. Текущий уровень точности прогнозов составляет порядка 70%, и этот результат был достигнут за счет повышения качества данных 2 .


Если же цели слабо связаны с реальностью, сотрудники начинают подстраивать прогнозы под имеющиеся данные. Это лишает смысла всю работу по прогнозированию.

Не копируйте цели конкурентов. Часто при прогнозировании спроса розничные сети смотрят на конкурентов. Однако это не всегда оправданно. Цели по точности прогнозов должны учитывать размеры компании, специфику ее процессов, географическое положение, широту ассортимента и т. д. То есть региональной розничной сети небольших или средних размеров не следует ориентироваться на точность прогнозирования федеральной сети из списка топ-10. Вместе с тем у более крупных конкурентов полезно позаимствовать сведения об организации бизнес-процессов и их автоматизации. 


• Категорийный менеджмент в рознице: 3 принципа увеличения продаж

Занимайтесь товарами, которые приносят максимальную прибыль, но показывают самую низкую точность прогнозов продаж. Если Вам удастся хотя бы немного повысить точность прогноза продаж товаров, приносящих основную маржу, Вы получите существенный финансовый эффект за счет сокращения издержек. Если же Вы повысите, пусть даже до 100%, точность прогноза продаж на товары с небольшой выручкой, эффект будет значительно меньше. Если же есть два товара, сопоставимые по выручке, разумнее сосредоточить усилия на повышении точности прогноза продаж того товара, у которого она ниже. Дело в том, что если точность прогноза уже высокая, то ее дальнейшее улучшение потребует несравнимо больших усилий. Если же первоначальная точность прогноза низкая, то ее проще повысить и, значит, проще получить прирост прибыли. 


Контролируйте качество поступающих данных. Использование в качестве отправной точки эталонного прогноза и установка адекватных целей еще не гарантия получения точных итоговых прогнозов. Важно контролировать качество поступающих данных. Например, фактические сведения о реализации могут не отражать действительной картины, поскольку продаж могло не быть не из-за отсутствия спроса, а, например, из-за нехватки товара на складе. В этом случае используйте среднее значение продаж в периоды отсутствия дефицита. Причем не стоит стараться восстанавливать спрос идеально точно – для прогнозирования нет принципиальной разницы, был ли реальный спрос вчера равен пяти или семи единицам товара. Достаточно знать, что в среднем спрос составлял шесть единиц. 


Автоматизируйте процессы, влияющие на спрос. Многие компании не собирают информацию о результатах проведенных маркетинговых акций и не оценивают их эффективность. Они уверены, что любая рекламная кампания увеличивает продажи, но это не так. Аналогично многие не отслеживают историю ценообразования и т. д. Важно выстроить процесс формирования прогноза спроса для каждой товарной группы, а лучше – для каждого товара. И здесь требуется программное обеспечение. Однако, выбирая его, обращайте внимание на возможности для анализа влияния внешних событий на спрос, таких как праздники, различные промоакции, изменение розничных цен и т. д. Откажитесь от ручной корректировки статистического прогноза по тем товарным категориям, по которым экспертное мнение специалиста не дает стабильного улучшения точности итогового прогноза.


Прогнозирование спроса в действии: опыт компании Nestle


В качестве примера расскажу о проекте компании Nestle по построению процесса прогнозирования спроса. Он был выполнен совместно со специалистами компании SAS. Небольшая справка: Nestle производит продукты питания, работает в 469 регионах в 86 странах мира, годовой оборот – 90 млрд швейцарских франков.


В компании особое значение для формирования прогнозов спроса придают категории товаров, именуемой «безумные быки», – это товары одновременно с высоким объемом продаж и вариативностью спроса. К «безумным быкам» можно отнести, например, кофе марки Nescafe. Для этого продукта характерен устойчивый спрос, однако, чтобы объем продаж не падал, постоянно проводят стимулирующие промоакции.


В Nestle пришли к выводу, что использование лишь статистического прогноза, равно как и только экспертного опыта специалиста по планированию, не дает должных результатов. Руководство поставило задачу выстроить пошаговый процесс формирования прогноза спроса, чтобы повысить его точность. Действовали следующим образом:


1. Сформировали эталонный прогноз – он был получен при помощи метода усреднения значений продаж.


2. Создали статистический прогноз, затем аналитик скорректировал данные, передал на рассмотрение другим отделам. Те внесли корректировки, вернули прогноз, руководитель утвердил. Кстати, точность прогноза рассчитывалась по следующей формуле: 
Точность прогноза спроса = 1 – |Прогноз – Факт| : Прогноз.


Компания Nestle не открывает точных цифр, поэтому рассмотрим условный пример. Допустим, сегодня 22-е число. Прогноз спроса, сделанный 20-го числа на 21-е, равен 10 единицам товара (банки кофе Nescafe). Фактические продажи за 21-е число составили 8 единиц. Точность прогноза, согласно формуле, которую используют в компании Nestle, составит 80% (1 – |10 – 8| : 10). 


3. Чтобы достичь высокой точности прогноза спроса, были сформулированы гипотезы возможных событий, которые могут повлиять на спрос: праздники, перенос выходных дней, структурные сдвиги продаж (например, обусловленные кризисом), промоакции. Эксперты оценивали влияние каждой гипотезы на спрос и затем сравнивали с эталоном. Если это повышало точность прогнозов, гипотезу учитывали в процессе прогнозирования.

Приведу условный пример (к сожалению, специалисты компании Nestle не предоставили точных данных, что именно они делали в рамках процесса экспертной корректировки). В компании узнали, что конкурент неожиданно снизил цены на 1%. Опыт эксперта показывает, что такие действия приведут к падению продаж на 3%. Значит, необходимо уменьшить величину прогноза на эти 3%.


Вернемся к опыту компании Nestle. Первоначально сформированный статистический прогноз спроса для «безумных быков» показал точность 55,2%. Затем его подвергли процессу экспертной корректировки, что повысило точность итогового прогноза до 82,4%. Кроме того, компания повысила точность прогнозов и по другим категориям товаров. Все это позволило высвободить время маркетологов и специалистов по планированию. Они стали уделять больше внимания стабильно прибыльным товарам, сконцентрировав свои усилия на сложной продукции (для поддержания высокого спроса на которую требуются постоянные рекламные акции и пр.). Работа с товарами с низкими продажами ведется по остаточному принципу.

Формирование прогноза спроса

В каждой компании свои примеры, Nestle раскрывает информацию только для сегмента «безумные быки» – напиток Nescafe. Эта таблица дает директорам повод задуматься и попытаться составить аналогичную для своего ассортимента. Ведь Nescafe в «Пятерочке» может оказаться совсем в другой категории, нежели Nescafe в «Азбуке Вкуса».

Копирование материала без согласования допустимо при наличии dofollow-ссылки на эту страницу

В современных цепях поставок процесс планирования и прогнозирования спроса будет отличаться в зависимости от выбранной компаниями стратегии спроса/предложения: "производство на склад", "производство на завершающей стадии" и "производство на заказ".

Планирование спроса для "производства на склад" и "производства на завершающей стадии"

Для компаний, осуществляющих производство на склад, планирование необходимо, чтобы создавать оптимальный уровень запасов в сети распределения для максимального удовлетворения клиентов и избегать ситуации дефицита или затоваривания складов. К основным причинам необходимости составления плана спроса можно отнести:

• а) несбалансированность времени выполнения заказа. Время выполнения заказа превышает время, которое потребитель готов ждать. Предназначение планирования спроса гарантировать наличие продукта в любой момент времени и возможность его поставки клиенту в течение того периода, которого он готов ждать;
• 6) управление распределением. Точный план спроса используется для принятия многих решений, необходимых для размещения нужного продукта в нужном количестве тогда, когда он нужен, и там, где нужен;
• в) планирование производственной деятельности и ресурсов.

План спроса позволяет организациям формировать более стабильный и обеспечивающий эффективное производство план и одновременно удовлетворять запросы потребителей.

Планирование спроса – это определение потребностей рынка в товаре цепи поставок. Как мы уже говорили, в рамках данного учебника, в качестве товара могут пониматься как продукция или услуги, так и то и другое вместе. Результатом планирования спроса является максимально точный план по потребностям в готовой продукции для планирования поставок. Спрос и поставки – суть разные понятия.

Разработка плана спроса состоит из пяти этапов.

Этап I. Прогнозирование спроса. Прогноз – первоначальная оценка будущего спроса, основанная на статистических данных за прошлые периоды.

Выделяют четыре основные характеристики прогноза.

• 1. Горизонт планирования – срок, на какой период в будущем должен быть составлен прогноз. При определении горизонта планирования следует помнить, что точность прогнозов выше для близкой перспективы, чем для отдаленного будущего. Чтобы составлять прогнозы на максимально короткий горизонт времени, организация должна стремиться сокращать время выполнения заказа.
• 2. Уровень агрегирования. Определяет, что должен отражать прогноз: спрос на ассортимент или на номенклатуру продукции по заказчикам. Точность прогнозирования спроса выше для группы продуктов, чем для индивидуальных продуктов.
• 3. Частота пересмотров. Прогноз не является статичным, для обеспечения точности прогнозирования необходимо его периодично пересматривать (раз в год, раз в квартал, раз в неделю, каждый день или каждый час).
• 4. Интервал прогнозирования. Показывает, какие временные промежутки должен отражать прогноз спроса (годы, месяцы, недели, дни).

Неверное прогнозирование спроса может привести к следующим негативным последствиям:

• избыточный запас. Неточность спроса приводит к увеличению объемов страховых запасов, требующихся для обеспечения желательного уровня обслуживания потребителей, тем самым увеличивая затраты на содержание запасов;
• ненужные распродажи. При завышении объемов спроса могут оставаться излишки продукции, которые придется реализовывать ниже установленной цены, что приводит к сокращению маржинальной прибыли;
• дефицит товара. Без обоснованного прогноза спроса организации трудно понять будущие требования своих потребителей. Возможно возникновение ситуации, когда на складе не будет достаточного запаса, позволяющего удовлетворять запросы клиентов.

Следствием перечисленных выше результатов плохих прогнозов является упущенная выгода для всех предприятий, входящих в цепь поставок.

Точность прогноза обеспечивается выбранным методом и моделью прогнозирования. Рассмотрим наиболее часто используемые модели прогнозирования спроса.

• 1. Модели временных рядов. Модели временного ряда представляют собой экспоненциальное сглаживание, скользящее среднее значение и более сложные модели, которые соотносят одну и более (зависимые) переменные спроса в особой точке времени к значениям тех же самых (независимых) переменных спроса ранее. Модели временного ряда могут применяться в краткосрочном прогнозировании с горизонтами планирования от одной недели до трех месяцев или в прогнозировании на средний срок с горизонтами планирования от трех месяцев до одного года. Модели временного ряда среднего срока должны составлять сезонный, циклический и трендовый факторы в данных временного ряда.
• 2. Причинно-следственные модели. Причинно-следственные модели используют методы статической регрессии для установления отношений между зависимыми переменными в особой точке в будущем и независимыми переменными, которые могут не только включать в себя те же самые переменные спроса в более ранних точках, но и другие переменные, значения которых затрагивает спрос.
• 3. Модели новых изделий. Предсказание спроса на новые изделия не может быть связано со статистическими данными, описывающими продажи. Модели новых изделий работают с априорными данными, параметры которых получены на основе информации о существующих аналогах изделия, и описывают ожидаемую форму роста нового продукта. По мере того как рынки для новых изделий обнаруживаются, априорные данные уточняются и обновляются, чтобы улучшить прогнозы. Прогнозы, в свою очередь, используются для того, чтобы анализировать стратегию цепи поставок нового изделия, используя модели оптимизации.
• 4. Оценочные модели. Оценочные модели используются для прогнозирования спроса на новые изделия, для которых не существует никаких статистических данных и данных, имеющих к ним отношения. К этим моделям относятся метод экспертных оценок, метод Делфи, метод "мозгового штурма".

Высокое качество прогноза составляет хорошую основу для построения планов спроса, но прогноз необходимо регулярно уточнять с учетом внешних видов деятельности, оказывающих влияние на спрос того продукта, в отношении которого составляется прогноз.

Этап II. Учет реальных трендов и влияния сезонности. Прогноз состоит из трех основных компонентов.

1. Тренд (T ) – общая динамика объема продаж (которая может быть положительной, отрицательной или нейтральной):

где В t – средний спрос в период t; Вt-1 – средний спрос в период f-1.

Если Т > 1, то объем продаж постоянно растет; если Т < 1, то сокращается. Если же Т = 1, то объем продаж не меняется.

2. Сезонность (S) – регулярно повторяющийся образец (паттерна), выделяемый в рамках прогноза (например, повышение объема продаж к Новому году и Рождеству, продажа спортивного инвентаря для зимних видов спорта):

где –средний месячный объем спроса, ед.; –средний объем спроса за весь период наблюдений, ед.

Среднее значение коэффициента сезонности для всех периодов составляет 1, но в отдельных месяцах оно может колебаться от 0 до 12. Например, если коэффициент сезонности равен 1,2, то ожидается увеличение продаж на 20% среднего значения за год.

3. Шум (I ) – изменения спроса, которые происходят случайным образом и появление которых возможно прогнозировать.

Таким образом, прогнозное значение объема продаж рассчитывают по следующей формуле:

где В – средняя величина спроса за прошедшие периоды.

Пример 4.1

Ниже указан объем продаж за последние 11 кварталов. Составить на основе этих данных прогноз объема продаж на следующие два квартала.

Решение

Шаг 1. Исключение влияния сезонной вариации методом скользящей средней. Заполним табл. 4.1.

Таблица 4.1. Оценка сезонной вариации

Значения 4-го столбца представляют собой округленные до третьей цифры после запятой результаты деления чисел 1-го столбца на числа 3-го столбца и результат.

Затем проведем корректировку коэффициентов сезонности, для чего создадим следующую таблицу (табл. 4.2).

В таблицу вносим оценки сезонной вариации под соответствующим номером квартала в году. В каждом столбце вычисляем среднее значение и результат записываем в строке "Среднее". Сумма чисел в строке "Среднее" равна 3,994.

Чтобы усреднить значения сезонной вариации в целом за год, скорректируем значения в строке "Среднее". Так как значения сезонной вариации – это доли, а число сезонов в году – 4, следовательно, сумма средних коэффициентов сезонности должна быть равна 4. Корректирующий фактор определяется как отношение числа кварталов в году (4) к сумме средних оценок сезонной вариации (3,994).

Таблица 4.2. Корректировка сезонной вариации

Таким образом, итоговые коэффициенты сезонности нужно умножить на множитель 4/3,994. В строке "Скорректированная сезонная вариация" указываются окончательные коэффициенты сезонности. Исключим сезонную вариацию из фактических данных, для чего проведем десезонализацию данных. Числа 1-го столбца поделим на числа 2-го столбца, результат округлим до одной цифры после запятой и запишем в 3-й столбец (табл. 4.3).

Таблица 4.3. Десезонализация данных по объему продаж

Шаг 2. Определение линии тренда. Уравнение линии тренда имеет вид Т = а + bх.

Для вычисления коэффициентов а и b необходимо воспользоваться в Excel статистическими функциями ОТРЕЗОК (изв_знач_у; изв_знач_х) и НАКЛОН (изв_знач_у; изв_знач_х). Изв_знач_у; изв_ знач_х – это ссылки на ячейки, содержащие значения переменных десезонализированного объема продаж (у) и номера квартала (х ). В результате расчета трендовое значение объема продаж будет иметь следующий вид:

Т = 81,6 + 1,2 (номер квартала).

Шаг 3. Расчет ошибок. Рассчитаем ошибку I и заполним табл. 4.4.

Таблица 4.4. Оценка ошибки прогнозирования

Из чисел 2-го столбца вычтем числа 3-го столбца и результат запишем в 4-м столбце.

Таким образом, среднее абсолютное отклонение , среднеквадратическая ошибка . Ошибки достаточно малы, составляют около 1%, что гарантирует получение хорошего прогноза.

Шаг 4. Прогноз объема продаж на XII и XIII кварталы. Прогноз объема продаж на XII квартал составит, тыс. руб.:

(81,6 + 1,2 12) 1,41 1 = 135,4.

Прогноз объема продаж на XIII квартал составит, тыс. руб.:

(81,6 + 1,2 13) 0,757 1 = 73,6.

Чтобы прогноз был достаточно точным, необходимо добиться правильного учета уровня тренда и сезонности, включенных в модель. По мере изменения внешних факторов важно, чтобы аспекты, связанные с трендом и (или) сезонностью, в модели уточнялись.

Этап III. Учет стимулов/продвижения продаж при прогнозировании и планировании спроса. При прогнозировании и планировании спроса необходимо учитывать историю стимулирующих маркетинговые мероприятий (рекламные презентации, распродажи со скидкой, бесплатные предложения пробных продуктов, рекламные акции и т.д.) и их влияние на объемы продаж. Такие изменения часто характеризуются возрастанием спроса непосредственно во время рекламной кампании и падением спроса после ее завершения, когда потребители уже разобрали запасы, выделенные на стимулирование продаж.

Для прогнозирования регулярное стимулирование продаж играет роль сезонного фактора. Если же такие мероприятия проводятся нерегулярно, их следует выявлять и учитывать отдельно.

Точность плана спроса зависит и от информации о будущих маркетинговых мероприятиях, включенных в прогноз. Важно, чтобы эти мероприятия были включены в план спроса так, чтобы план обязательно учитывал их воздействие. Если эти мероприятия не включаются, точность плана спроса снижается.

Стимулирование маркетинговых мероприятий, влияющих на точность прогноза и плана спроса, не ограничивается только теми мероприятиями, которые проводит производственное предприятие. Большое влияние на продажи могут оказать стимулирующие мероприятия конкурентов.

Помимо деятельности конкурентов следует учитывать и стимулирующие действия посредников, также сказывающиеся на объеме продаж.

Этап IV. Учет жизненного цикла продукции. Влияние новых продуктов или вывод из ассортимента прежних продуктов также может повлиять на точность прогноза спроса продуктов.

Вывод на рынок нового продукта часто приводит к поглощению им доли рынка у существующих продуктов. Поэтому приблизительный прогноз объема продаж для новых продуктов должен быть известен заранее, так как он является исходным для прогнозирования спроса на существующие продукты.

Подобные действия необходимо учитывать в плане спроса, составляемом по всем релевантным продуктам.

ВОПРОСЫ ПРАКТИКИ

В сентябре 2004 г. компания Sony представила новую, уменьшенную версию приставки Sony PlayStation. При подготовке к запуску продаж новой модели SCPH-70000 летом 2004 г. Sony остановила производство старой модели SCH-5000x с тем, чтобы на складах каналов распределения приставки опустели текущие запасы. Позже в отдельных городах это привело к задержке с продажами новой модели. Так произошло в Великобритании из-за того, что российский нефтяной танкер застрял в Суэцком канале, заблокировав корабль из Китая с грузом приставок PS2, предназначенных для Великобритании; в течение одной из недель ноября продажи приставки в этой стране составили 6000 экземпляров при 70000 продаж за предыдущую неделю. Дефицит поставок ощущался также в Северной Америке в канун Рождества.

Этап V. Оценка плана спроса. Процесс планирования и прогнозирования спроса, как и любой другой бизнес-процесс, должен оцениваться. Основными показателями его эффективности можно считать следующие .

• 1. Точность прогноза и плана спроса. Она должна определяться в важнейших пунктах процесса разработки. К таким важнейшим пунктам относятся:
  • первоначальный статистический прогноз, на основании которого оценивается качество модели и при необходимости вносятся в модель требующиеся корректировки;
  • план спроса после учета в нем стимулирующих действий, который используется для оценки качества добавленных данных по стимулирующим мероприятий;
  • окончательный вариант плана спроса, когда оценивается его качество.
• 2. Точность стимулирующих действий и случайных мероприятий, добавленных к прогнозу. Эта точность также должна быть измерена. Когда имеются фактические данные по спросу, влияние мероприятия должно сравниваться с тем влиянием, которое было реально достигнуто. Это позволяет более точно оценить аналогичные будущие мероприятия и события, тем самым обеспечивая точность плана спроса.
• 3. Незапланированные изменения.

Этап VI. Согласование плана спроса между всеми участниками цепи поставок. При традиционном прогнозировании и планировании спроса, т.е. когда каждая организация планирует спрос самостоятельно, изолированно друг от друга, точность прогноза существенно ниже, чем при согласованном процессе планирования (рис. 4.2, 4.3).

Рис. 4.2.

Рис. 4.3.

Таким образом, в цепи поставок в процессе выработки согласованного плана должны участвовать все организации, составляющие цепь поставок. Типовая схема взаимодействия между производственным предприятием, выпускающим конечный продукт, и дистрибутором в процессе совместного планирования спроса в цепи поставок приведена на рис. 4.4.

Схема планирования, показанная на рис. 4.4, состоит из следующих шагов.

• 1. Дистрибуторы при взаимодействии с потребителями собирают информацию о предполагаемых объемах потребностей клиентов. В результате формируется план продаж.
• 2. Параллельно служба маркетинга производственного предприятия исследует спрос, факторы, на него воздействующие, влияние на спрос проведенных и запланированных в будущем стимулирующих маркетинговых мероприятий, активности конкурентов. На основе этих данных с использованием статистических моделей формируется прогноз маркетинга.
• 3. Представители дистрибуторов и производственного предприятия один раз в плановый период собираются на совместное совещание и вырабатывают совместный план спроса.
• 4. Совместный план проходит процедуры сравнения с целевыми показателями, оценки выполнимости и утверждения и становится принятым к исполнению планом.

Рис. 4.4.

Таким образом, согласованное планирование спроса позволяет учесть все возможные незапланированные изменения в процессах, выполняемых в производстве и дистрибуции, тем самым повышает точность плана спроса.

Планирование спроса для "производства на заказ"

Компании, производящие и собирающие продукт после получения заказов от клиента, обычно устанавливают три различные временные зоны для обязательств по поставкам (рис. 4.5). Зона твердых заказов содержит только подтвержденные заказы. Зона частичных твердых заказов содержит как подтвержденные заказы, так и, частично, прогноз. Зона прогнозов содержит только прогноз.

Месяц

Рис. 4.5.

Задача планирования спроса при производстве на заказ концентрирует внимание:

• на подтверждении и уточнении заказов клиентов в зоне твердых заказов;
• подтверждении и уточнении заказов клиентов и прогнозировании объемов ожидающихся заказов в зоне частичных твердых заказов. Для этой зоны входными данными являются деятельность по квотированию, проекты в активной фазе и т.д.;
• прогнозировании ожидаемых к получению объемов заказов в зоне прогнозов.

Последовательность действий при планировании спроса для "производства на заказ" такая же, как для "производства на склад"/"завершения на заказ". Различие заключается в отсутствии процесса статистического прогнозирования на уровне единиц хранения запасов.

В этом процессе большую роль играет контакт с клиентами. Нужно получить представление об их планах закупок, понять их отношение к вашим инициативам по выпуску новых продуктов и т.п.