Разбивка месячного прогноза на недели

Составление прогноза до уровня продукта.

Корректировка месячного прогноза.

Расчет статистического прогноза.

Строим прогноз продаж

Очищенная статистика продаж.

Действительная статистика продаж.

Анализируем и обрабатываем статистику

Планирование продаж начинается с обработки статистики — сглаживания пиков и провалов. Мы сознательно искривляем статистику, убирая из нее эффекты от несистемных, разовых удачных продаж и, наоборот, нестандартных провалов, отсутствия продаж.

В итоге у нас должны получиться два файла:

После того как у нас появилась очищенная статистика продаж хотя бы за один месяц, мы можем начать строить прогноз продаж. В этом процессе можно выделить несколько основных этапов:

Конечно, мы можем просто продлить статистику и получить ожидаемые продажи следующего месяца. Однако в бизнесе есть факторы, влияющие на объем продаж, которые можно и нужно предугадывать. Например:

Национальные праздники: 8 марта, 14 февраля, Новый год и 1 сентября. В эти дни объем продаж сильно увеличивается почти во всех сферах. Однако также меняются пропорции продаж по типам продукции.

Время года. Лето, сезон отпусков — это мертвый сезон для розничного бизнеса, объемы продаж очень низкие. При этом у каждого сезона есть свои тенденции, например, цвет: весной и летом люди предпочитают холодные цвета, осенью и зимой — теплые.

Рекламные акции. Если у вас стартует специальное предложение, которое широко анонсируется, следует ожидать увеличения продаж.

Школьные каникулы, о которых мы уже говорили. Время, когда люди уезжают из города, негативно влияет на объем продаж.

Таким образом, корректируем общий объем продаж по статистическому прогнозу и пропорции по группам продуктов.

В качестве примера попробуем построить прогноз продаж белых iPhone на май для магазина сотовых телефонов. Допустим, у нас есть годовая очищенная статистка продаж, на основе которой мы можем предположить, что среднемесячный объем продаж составляет 1000 телефонов. В среднем iPhone составляют 10 % наших продаж (процент рассчитывается от штук, а не от суммы в рублях).

Вносим изменения:

1. Увеличиваем общий объем продаж из-за праздников 1 и 9 мая на 20%.

2. Запускаем акцию на все товары Apple и ожидаем увеличение пропорции продаж iPhone с 10 до 20 %.

В итоге мы ожидаем продать всего: 1000×1,2 = 1200 телефонов.

Из них 1200×0,2 = 240 iPhone.

Допустим, магазин продает 2 вида iPhone: белые и черные. Для того чтобы рассчитать продажи каждого из них, можно использовать статистическую пропорцию, то есть соотношение продаж этих двух видов. В нашем случае эти два телефона продавались в пропорции 20 белых на 80 черных.

Исходя из этих данных, мы рассчитываем, что за май мы продадим 240×0,2 = 48 белых iPhone.

Основное правило построения прогнозов — «От большего к меньшему».

Если мы будем пытаться спрогнозировать продажи по каждой конкретной модели телефона — это будет весьма неточно и займет много времени. В то время как подход, описанный выше, имеет прозрачную логику и позволяет довольно быстро строить точные прогнозы с помощью Excel.

После того как мы получим готовый план продаж на следующий месяц, его нужно разбить по неделям. В ряде случаев продажи внутри месяца будут происходить более или менее равномерно, тогда нам просто надо поделить месячный прогноз пропорционально количеству дней. Но бывает и по-другому: например, 90 % продаж за март произойдут в первые две недели.

Дата добавления: 2015-05-08