Прогнозирование объема продаж

К разработке системы прогнозирования объема продаж предприятия следует подходить реалистично, понимая, что абсолютно надежного метода не существует.

Методы прогнозирования можно представить в виде статистических и оценочных прогнозов. Статистические прогнозы включают следующие методы: наименьших квадратов, регрессионного и корреляционного анализа, скользящей средней, экспоненциального сглаживания (взвешенной скользящей средней), следящего сигнала и др.

Оценочные прогнозы основаны на мнении экспертов. Экспертами являются специалисты, работающие в области сбыта: знающие рынок, продукцию конкурентов, новые тенденции движения цен, а также любую другую информацию о возможных изменениях потребности товара.

То обстоятельство, что все методы прогнозирования не обладают полной надежностью, не означает, разумеется, что прогнозирование не имеет смысла. Прогнозирование объема продаж является основой для планирования производственной программы. В условиях реальной хозяйственной практики целесообразнее всего использовать простые статистические методы в сочетании с разумным суждением.

Наиболее простым и распространенным методом прогнозирования объема продаж является расчет средней величины. Один из таких методов — «среднегодовая на текущую дату». Среднегодовая рассчитывается путем деления фактического объема продаж по месяцам или неделям на продолжительность анализируемого периода. Скользящая средняя определяется аналогично, только изменяется ретроспективная выборка.

Например, фирма захотела использовать скользящую среднюю на 12 недель для объема продажи какого-либо товара. Для этого суммируют

продажи за последние 12 недель и делят на 12, получая среднюю величину. Через неделю добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая опять 12 недель.

Взвешенная средняя рассчитывается с учетом значимости исходных данных.

Например, по старому прогнозу месячные продажи должны составить 100 машин, а фактическая продажа последнего месяца — 80.

Обычно предпочтение отдается старому прогнозу и реже — текущим продажам, так как они могут представлять случайную величину, выходящую за рамки тенденции.

Метод экспоненциального сглаживания представляет собой исчисление взвешенной скользящей средней. Он упрощает вычисления и позволяет хранить меньший объем данных.

В условиях случайного, разового спроса для прогнозирова­ния объема продаж следует руководствоваться не статистическими, а экспертными методами. Опытный работник, проанализировав ход продаж с медленной оборачиваемостью, почти всегда определяет разумный уровень производства продукции без формул расчета.

Прогноз объема продаж нужно сравнивать с фактической реализацией за рассматриваемый период (табл. 12.4).

Таблица 12.4

	Анализ осуществления	прогноза
Месяц		Прогноз		Факт	Отклонение (+, -)
1-й					-100
2-й					+50
3-й					+110
4-й					-60
5-й					-10
6-й					+30
Итого
Среднее отклонение

«Следящий сигнал», учитывающий ошибку прогноза, рассчитывается путем деления абсолютной суммы отклонений (знаками «плюс» и «минус» пренебрегают) на среднее отклонение: 360/60=6.

Нормальным признается колебание «следящего сигнала» в пределах 3,0—7,0. По ходовым товарам следует задавать более узкие пределы, в результате чего данные будут анализироваться чаще. По менее ходовым, недорогим товарам продажи можно анализировать реже, следовательно, уместны более широкие пределы. Накопленная сумма ошибок прогноза позволяет определить, имеет ли прогноз какое-либо положительное смещение. Хороший прогноз должен включать примерно равное количество отклонений со знаками «плюс» и «минус». В завышенном прогнозе преобладают отклонения со знаком «минус».

Для того чтобы избежать больших отклонений в прогнозе объема продаж, необходимо знать, что точность прогнозов выше:

—для более широких групп товаров;

—более коротких периодов времени.

Дата добавления: 2014-01-03