Реалистичность и исполнимость бюджета компании во многом зависит от того, насколько корректно составили план реализации продукции и, соответственно, спрогнозировали поступление выручки. В этом решении предлагается несколько способов планировать продажи, из которых можно выбрать наиболее подходящий под специфику деятельности компании.

Преимущества и недостатки

В решении подробно и на примерах раскрывается порядок планирования объемов реализации в натуральном и денежном выражении, а также согласования плана продаж с бюджетом доходов и расходов, движения денежных средств. Если планирование продаж – прерогатива коммерческой службы, предлагаемая методика пригодится собственнику бизнеса для проверки обоснованности и корректности заявленных цифр.

Так как большинство компаний работают в условиях конкуренции и успешность бизнеса зависит от возможности реализовать продукцию, рассмотрим вариант – когда план продаж служит отправной точкой при составлении бюджета.

Как организовать планирование продаж

Продажи, как правило, планируют коммерсанты и экономисты. Первые из них прогнозируют состояние рынка, взаимоотношения с покупателями, определяют величину коэффициентов роста продаж и (или) цен; вторые обеспечивают аналитический материал (на базе бухгалтерской и (или) управленческой отчетности). В зависимости от того, какие критерии особенно важны для предприятия, план продаж можно структурировать по-разному: по контрагентам, номенклатуре, группам цен, условиям, платежам и т. д. Продажи можно планировать на горизонт как в месяц, так и несколько лет. Как правило, их прогнозируют на год в разбивке по месяцам и на последующие несколько лет – без разбивки. При необходимости (сложном финансовом положении и угрозе кассовых разрывов) возможна большая детализация – например, только первый (ближайший) квартал раскрывается подекадно, а далее дается помесячный план.

Как подготовить план продаж

Для планирования «от достигнутого» основой служит информация о динамике продаж (в натуральном и стоимостном выражении) за предыдущий период, сопоставимый как по продолжительности, так и по сезонности с плановым. Это требование бывает трудно выполнить, так как продажи обычно прогнозируются в IV квартале, когда год еще не закончился и итоги по нему не подведены. В этом случае используют информацию о фактической реализации за 9 или 10 прошедших месяцев и плановой – за оставшееся до конца года время (ноябрь–декабрь).

Если компания применяет различные ставки НДС или занимается несколькими видами деятельности, предусматривающими разные системы налогообложения, то для нее особенно важно прогнозировать продажи в стоимостном выражении без НДС – так план будет корректнее. Это можно рекомендовать и компаниям, применяющим стандартный, 18-процентный НДС. В дальнейшем, при уточнении направлений использования базового прогноза (например, для подготовки бюджета движения денежных средств, для расчета налоговой нагрузки, для постановки задач отделу продаж и т. п.), следует рассчитывать выручку с НДС.

В зависимости от ассортимента продукции, количества контрагентов и других особенностей бизнеса могут использоваться различные методики планирования объема реализации: по одному продукту, с детализацией по контрагентам и номенклатуре, с учетом не только конечной стоимости, но и ее составляющих (количество, цена, ресурсные ограничения).

Самый простой способ спланировать продажи – взять объем реализации за базовый период (тот, что берется за основу, например, прошлый месяц или аналогичный месяц прошлого года – при планировании по месяцам) и скорректировать его на желаемый прирост по формуле 1.

Формула 1. Расчет плана продаж

Такой способ используется в том случае, когда компания выпускает только один продукт, а продажи планируются на один месяц или в течение года нет сезонных колебаний спроса.

Учесть структуру продаж.

Объем реализации может прогнозироваться в детальном виде, по товарам или (и) клиентам. Расчеты проводятся по формуле 1, но данные за базовый период берутся в той же аналитике (товары или покупатели). Более того, целевые коэффициенты роста продаж придется также задать индивидуально для каждого вида продукции (покупателя). Прогноз формируется на год в целом либо по периодам – но только при отсутствии сезонных колебаний спроса. При планировании в разрезе по клиентам коэффициенты устанавливаются в зависимости от состояния бизнеса контрагентов (например, если компания-покупатель активно развивается, можно планировать прирост продаж), исходя из достигнутых договоренностей, а также на основе экспертных оценок коммерсантов (см. таблицу 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам).

Таблица 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам

Пономенклатурный план реализации формируется с учетом индивидуальных коэффициентов роста продаж по каждому продукту, в зависимости от того, предполагается ли увеличить продажи или вывести товар с рынка (см. таблицу 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре).

Таблица 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре

Можно предусмотреть и двухуровневую структуру плана продаж:

• по контрагентам (покупателям) и закупаемой ими номенклатуре товаров (см. таблицу 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции);
• по номенклатуре и ее покупателям (см. таблицу 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям).

Этот способ позволяет подготовить более детализированный план. Целевые коэффициенты при этом устанавливаются с учетом как состояния взаимоотношений с покупателями, так и намерений компании по продвижению своих продуктов.

Таблица 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции

Контрагент	Номенклатура
ООО «Елочка»	Конфеты «Бриз»	1500,00	1,015	1522,50
	Конфеты «Грильяж»	1000,00	1,040	1040,00
	Конфеты «Сладкоежка»	1500,00	1,070	1605,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,050	1050,00
	Итого	5000,00	1,044	5217,50
ООО «Замок»	Конфеты «Бриз»	5000,00	1,010	5050,00
	Конфеты «Грильяж»	2000,00	1,040	2080,00
	Конфеты «Сладкоежка»	2000,00	1,075	2150,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,015	1015,00
	Итого	10 000,00	1,030	10 295,00
ООО «Зебра»	Конфеты «Бриз»	1000,00	1,110	1110,00
	Конфеты «Грильяж»	500,00	1,090	545,00
	Конфеты «Сладкоежка»	1500,00	1,100	1650,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,040	1040,00
	Итого	4000,00	1,086	4345,00
ООО «Кенгуру»	Конфеты «Бриз»	7500,00	1,010	7575,00
	Конфеты «Грильяж»	9500,00	1,040	9880,00
	Конфеты «Сладкоежка»	2000,00	1,050	2100,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,030	1030,00
	Итого	20 000,00	1,029	20 585,00
Всего		39 000,00	1,037	40 442,50

Определение коэффициентов роста продаж по контрагентам с учетом закупаемой ими продукции дает несколько иные результаты, чем планирование только по покупателям или только по видам продукции. Принимая во внимание двухуровневую структуру продаж, нужно анализировать не только тенденции взаимоотношений с контрагентом, но и состояние рынка, соотносить интересы предприятия по продвижению того или иного продукта с потребностями и возможностями покупателей. Эта работа сложнее, но ее результаты ценнее для компании.

Таблица 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям

Номенклатура	Контрагент	Объем продаж за базовый период, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.
Конфеты «Бриз»	ООО «Елочка»	1500	1,015	1522,50
	ООО «Замок»	5000	1,010	5050,00
	ООО «Зебра»	1000	1,110	1110,00
	ООО «Кенгуру»	7500	1,010	7575,00
	Итого	15 000	1,017	15 257,50
Конфеты «Грильяж»	ООО «Елочка»	1000	1,040	1040,00
	ООО «Замок»	2000	1,040	2080,00
	ООО «Зебра»	500	1,090	545,00
	ООО «Кенгуру»	9500	1,040	9880,00
	Итого	13 000	1,042	13 545,00
Конфеты «Сладкоежка»	ООО «Елочка»	1500	1,070	1605,00
	ООО «Замок»	2000	1,075	2150,00
	ООО «Зебра»	1500	1,100	1650,00
	ООО «Кенгуру»	2000	1,050	2100,00
	Итого	7000,00	1,072	7505,00
Конфеты «Солнышко»	ООО «Елочка»	1000,00	1,050	1050,00
	ООО «Замок»	1000,00	1,015	1015,00
	ООО «Зебра»	1000,00	1,040	1040,00
	ООО «Кенгуру»	1000,00	1,030	1030,00
	Итого	4000,00	1,034	4135,00
Всего		39 000,00	1,037	40 442,50

Учесть факторы, влияющие на рост продаж

На величину выручки влияют два показателя: цена и объем продаж в натуральном выражении. При планировании можно учитывать желаемую динамику каждого из них. Различные источники прироста (цена и количество) принимаются во внимание при формировании целевого процента увеличения (прироста) продаж (см. формулу 2 Расчет целевого процента прироста продаж):

Формула 2. Расчет целевого процента прироста продаж

Например, перед коммерсантами поставили задачу: увеличить объем продаж на 10 процентов. При этом не уточняется, что должно быть источником этого роста. Можно сформулировать цель четче: увеличить количество продаваемого товара на 5 процентов при росте цен на 6 процентов. В этом случае целевой прирост продаж будет равен 11,3 процента ((100% + 5%) × (100% + 6%) : 100% – 100%). Применяя этот способ планирования продаж, нужно учитывать двухуровневую структуру прогноза реализации продукции – ее можно раскрыть как по видам продукции с разделением по контрагентам, так и наоборот (см. таблицу 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации). Если у компании большой ассортимент продукции или широкий круг контрагентов, номенклатуры или клиентов лучше объединить в группы. Например, контрагентов можно агрегировать по регионам, масштабам закупок, целям приобретения товара, способам оплаты и т. п.

Таблица 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации

Контрагент	Номенклатура	Факт			Коэффи- циент роста цен, ед.	Коэффи- циент роста объема реализации, ед.	Коэффи- циент роста продаж, ед.	План
		Цена, руб.	Коли- чество, кг	Объем продаж, руб.				Цена, руб.	Количество, кг	Объем продаж, руб.
ООО «Елочка»	Конфеты «Бриз»	50,00	30,00	1500,00	1,05	1,06	1,113	52,50	31,80	1669,50
	Конфеты «Грильяж»	100,00	10,00	1000,00	1,03	1,06	1,092	103,00	10,60	1091,80
	Конфеты «Сладкоежка»	25,00	60,00	1500,00	1,04	1,07	1,113	26,00	64,20	1669,20
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,05	1,05	1,103	42,00	26,25	1102,50
Итого	–	125,00	5000,00	–	–-	–	–	132,85	5533,00
ООО «Замок»	Конфеты «Бриз»	40,00	125,00	5000,00	1,07	1,09	1,166	42,80	136,25	5831,50
	Конфеты «Грильяж»	100,00	20,00	2000,00	1,04	1,08	1,123	104,00	21,60	2246,40
	Конфеты «Сладкоежка»	20,00	100,00	2000,00	1,06	1,05	1,113	21,20	105,00	2226,00
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,10	1,06	1,166	44,00	26,50	1166,00
Итого	–	270,00	10 000,00	–	–	–	–	289,35	11 469,90
ООО «Зебра»	Конфеты «Бриз»	50,00	20,00	1000,00	1,08	1,10	1,188	54,00	22,00	1188,00
	Конфеты «Грильяж»	100,00	5,00	500,00	1,09	1,06	1,155	109,00	5,30	577,70
	Конфеты «Сладкоежка»	25,00	60,00	1500,00	1,11	1,10	1,221	27,75	66,00	1831,50
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,06	1,09	1,155	42,40	27,25	1155,40
Итого	–	110,00	4000,00	–	–	–	–	120,55	4752,60
ООО «Кенгуру»	Конфеты «Бриз»	34,90	215,00	7500,00	1,20	1,10	1,320	41,88	236,39	9900,00
	Конфеты «Грильяж»	95,00	100,00	9500,00	1,09	1,03	1,123	103,55	103,00	10 665,65
	Конфеты «Сладкоежка»	20,00	100,00	2000,00	1,08	1,04	1,123	21,60	104,00	2246,40
	Конфеты «Солнышко»	40,000	25,00	1000,00	1,06	1,06	1,124	42,40	26,50	1123,60
Итого	–	440,00	20 000,00	–	–	–	–	469,89	23 935,65
Всего		–	944,90	39 000,00	–	–	–	–	1012,64	45 691,15

Ситуация: как составить прогноз поступления выручки исходя из бюджета продаж

Для подготовки бюджета движения денежных средств необходимо планировать продажи по месяцам, желательно в разрезе контрагентов, так как это позволит учитывать динамику дебиторской задолженности. Выручка прогнозируется с НДС. Если компания не применяет специальные ставки этого налога (10% и 0%), то весь запланированный объем продаж умножается на 18 процентов (см. таблицу 8. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств). В обратном случае потребуется группировать контрагентов и продажи по ним, а затем умножить полученные объемы реализации на соответствующие ставки налога. Составляя бюджет движения денежных средств, не забудьте скорректировать план продаж на прирост и погашение дебиторской задолженности. Если условия платежа для всех контрагентов одинаковы (например, оплата в течение 14 календарных дней после отгрузки), можно уточнять общий план продаж на переходящую дебиторскую задолженность. При различных условиях оплаты необходимо группировать покупателей по длительности отсрочки (см. таблицу 9. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств).

Таблица 6. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Контрагент	Январь			…	Декабрь			Итого за год
		Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.	…	Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.	Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.
ООО «Елочка»	500,00	1,05	525,00	…	400,00	1,05	420,00	6000,00	1,05	6300,00
ООО «Замок»	600,00	1,04	624,00	…	700,00	1,04	728,00	7800,00	1,04	8112,00
ООО «Зебра»	300,00	1,10	330,00	…	150,00	1,10	165,00	3000,00	1,10	3300,00
ООО «Кенгуру»	2000,00	1,03	2060,00	…	1500,00	1,03	1545,00	21 000,00	1,03	21 630,00
Всего	3400,00	–	3539,00	…	2750,00	–	2858,00	37 800,00	–	39 342,00
НДС (18%)	612,00	–	637,02	…	495,00	–	514,44	6804,00	–	7081,56
Всего с НДС	4012,00	–	4176,02	…	3245,00	–	3372,44	44 604,00	–	46 423,56

Таблица 7. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Показатель	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май	…
Дебиторская задолженность на начало периода, руб.	30 000	31 250	27 500	32 750	36 250	…
Объем продаж, руб. с НДС, в т. ч.:	75 000	65 000	74 000	85 000	73 000	…
с отсрочкой платежа 14 календарных дней (приблизительно 50% продаж оплачивается в следующем месяце)	50 000	45 000	57 000	60 000	55 000	…
ООО «Елочка»	20 000	25 000	27 000	30 000	25 000	…
ООО «Замок»	30 000	20 000	30 000	30 000	30 000	…
с отсрочкой платежа 7 календарных дней (приблизительно 25% продаж оплачивается в следующем месяце)	25 000	20 000	17 000	25 000	18 000	…
ООО «Зебра»	10 000	10 000	10 000	10 000	10 000	…
ООО «Кенгуру»	15 000	10 000	7000	15 000	8000	…
Плановая дебиторская задолженность, руб., в т. ч. длиной:	31 250	27 500	32 750	36 250	32 000	…
14 дней	25 000	22 500	28 500	30 000	27 500	…
7 дней	10 000	5000	4250	6250	4500	…
Поступления с учетом прироста (погашения) дебиторской задолженности (дебиторская задолженность на начало периода + объем продаж – плановая дебиторская задолженность)	73 750	68 750	68 750	81 500	77 250	…

Ситуация: как учесть в прогнозе продаж маркетинговые акции и периоды дефицита

Планировать продажи нужно исходя из спроса, а не динамики объемов реализации за прошлые периоды. Ведь спрос может быть искусственно ограничен размерами поставок или дефицитом на складе. Когда для прогнозов используются заниженные оценки – это приводит к очередному дефициту. Ситуация с маркетинговыми акциями обратная. На некоторое время спрос искусственно увеличен проводимой акцией. Если при планировании закупок ориентироваться на данные за этот период, то ожидания будут необоснованно завышены.

Существует несколько подходов к обработке информации за периоды маркетинговых акций и дефицита. Один из способов – полностью исключить периоды с недостоверными показателями и не учитывать их при планировании. Однако, применяя такой подход, можно столкнуться с тем, что будет упущена значимая информация об изменении тренда продаж или о сезонности. Более того – существенно сократится объем исторических данных. Поэтому лучше воспользоваться альтернативным способом и провести восстановление спроса – очистить его от нехарактерных пиков и спадов. Самое простое – заменить эти значения средними показателями за достоверные периоды. Более сложный вариант – с помощью ретроспективного прогнозирования сформировать данные на прошлые периоды маркетинговых акций и дефицита.

Полученные восстановленные показатели служат более точной оценкой реальному спросу на продукцию. Кроме того, на основе этой информации можно рассчитать упущенную выгоду от дефицита и дополнительную прибыль от проведенной маркетинговой акции. Иногда следует рассматривать как недостоверный и период снижения спроса после маркетинговой акции. Во время нее покупатели приобретают товары на более длительный срок, чем обычно. Часто за значительным подъемом следует спад продаж. Восстанавливая спрос за этот период, можно посчитать негативный эффект от проведения маркетинговой акции. Сопоставление данных (фактических за период спада продаж после маркетинговой акции и с учетом восстановленного спроса за это же время) позволит оценить рентабельность проведенной акции и принять решение о целесообразности ее повторения. После дефицита, напротив, может наблюдаться рост продаж. Однако стоит учитывать то, какие товары реализует компания. Если они могут быть легко приобретены покупателями у других поставщиков, то резкого всплеска спроса не будет и данные за этот период можно будет считать достоверными.

Условное форматирование (5)
Списки и диапазоны (5)
Макросы(VBA процедуры) (63)
Разное (39)
Баги и глюки Excel (3)

Прогноз продаж в Excel

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями! Видеоуроки

{"Bottom bar":{"textstyle":"static","textpositionstatic":"bottom","textautohide":true,"textpositionmarginstatic":0,"textpositiondynamic":"bottomleft","textpositionmarginleft":24,"textpositionmarginright":24,"textpositionmargintop":24,"textpositionmarginbottom":24,"texteffect":"slide","texteffecteasing":"easeOutCubic","texteffectduration":600,"texteffectslidedirection":"left","texteffectslidedistance":30,"texteffectdelay":500,"texteffectseparate":false,"texteffect1":"slide","texteffectslidedirection1":"right","texteffectslidedistance1":120,"texteffecteasing1":"easeOutCubic","texteffectduration1":600,"texteffectdelay1":1000,"texteffect2":"slide","texteffectslidedirection2":"right","texteffectslidedistance2":120,"texteffecteasing2":"easeOutCubic","texteffectduration2":600,"texteffectdelay2":1500,"textcss":"display:block; padding:12px; text-align:left;","textbgcss":"display:block; position:absolute; top:0px; left:0px; width:100%; height:100%; background-color:#333333; opacity:0.6; filter:alpha(opacity=60);","titlecss":"display:block; position:relative; font:bold 14px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff;","descriptioncss":"display:block; position:relative; font:12px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff; margin-top:8px;","buttoncss":"display:block; position:relative; margin-top:8px;","texteffectresponsive":true,"texteffectresponsivesize":640,"titlecssresponsive":"font-size:12px;","descriptioncssresponsive":"display:none !important;","buttoncssresponsive":"","addgooglefonts":false,"googlefonts":"","textleftrightpercentforstatic":40}}

Прогнозирование - важная часть процесса управления. Без него невозможно разрабатывать ни тактические, ни стратегические планы развития предприятия. Как для торгового, так и для производственного предприятия важно предсказания продаж товаров на следующий период. От этого будет зависеть объем и создаваемых запасов, и аккумулированных для этого денежных средств.

Теме прогнозирования уделяют внимание многие ученых и практиков. Необходимо отметить среди них Ю.И. Рыжикова , который, собственно, создавал в то время еще советскую школу теории запасов. Ученому удалось системно и последовательно изложить базовые теоретические положения теории очередей, дать практические рекомендации по оптимизации сложных систем сбыта, уменьшение времени обслуживания, ликвидации избыточных запасов. Это очень мощное научное исследование. Впрочем для ознакомления с методами прогнозирования на уровне первичного представления целесообразно будет воспользоваться базовыми положениями (методологии прогнозирования) и некоторой литературой по этому вопросу .

Под методологией прогнозирования понимают отрасль знаний о методах, способах и системы прогнозирования, а именно:

Метод прогнозирования - способ исследования объекта, направленный на разработку прогноза;

Методика прогнозирования - совокупность одного или нескольких методов прогнозирования;

Система прогнозирования - упорядоченная совокупность методик прогнозирования и средств их реализации.

Известно, что теория прогнозирования включает: анализ объекта прогнозирования; методы прогнозирования (математические - формализованные, экспертные - интуитивные) системы прогнозирования.

В работе по теории прогнозирования при анализе объектов применяют классификацию прогнозов, при этом в качестве основных признаков выступают: масштабность - количество главных переменных для описания объекта; сложность - характеризует степень взаимосвязи переменных детерминированность или стохастичность переменных информационная обеспеченность периода ретроспекции. Одной из главных классификационных признаков также период прогноза. Исходя из этого, большинство авторов определяет три вида прогнозов: краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. Как отмечалось ранее, временные интервалы прогнозов зависят от природы объекта (мы уже приводили пример выше - по выбору периода для проведения АВС-ХУZ-анализа).

По двум группам методов прогнозирования, то эвристические методы базируются на интуитивных оценках, которые формулируются экспертами (менеджерами соответствующих направлений). Среди эвристических: индивидуальные - метод интервью, генерации идей; коллективные - метод простого ранжирования, метод весовых коэффициентов, метод последовательных сравнений, метод парных сравнений; комбинированные - метод "Дельфи" и его модификации.

Среди математических методов различают три группы: симплексные (простые) методы экстраполяции по временным рядами - метод наименьших квадратов, экспоненциальное сглаживание и тому подобное; статистические методы - корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ и др; комбинированные методы - синтез различных вариантов прогнозов.

Метод " наивного " прогноза основывается на условии, что продажи в следующем периоде будут равны продажам предыдущего периода.

Например, если продажи за январь составили 100 единиц, то, соответственно, прогноз продаж на февраль составит также 100 единиц. Или если продажи сегодня составляли 50 единиц, то прогноз продаж на завтра будет также 50 единиц. Чаще всего такой метод применяют магазины хлебобулочных изделий и работающих с товарами (запасами) устойчивого спроса - то есть X категории.

К достоинствам этого метода можно отнести моментальную реакцию на изменения спроса, но только при условии наличия тренда. К недостаткам - значительное чувствительность к случайным колебаниям. Среди оговорок необходимо назвать чрезвычайную чувствительность этого метода.

метод прогнозирования	Наличие тренда	наличие сезонности	Требования к минимальному количеству данных		прогноз возможен
			несезонные	сезонные	На один шаг		На несколько шагов
экспертный	не обязательно	не обязательно
экспоненциальное сглаживания (Простое)
арифметическое сглаживания
метод Хольта
Метод экспоненциальных средних (метод Брауна)
экстраполяция
метод Винтерса
Комбинированный прогноз (оценка среднего значения)
Комбинированный прогноз (оценка среднего значения и отклонения)

* Прогноз на несколько шагов возможен при соблюдении соотношения длины передпрогнозного периода и периода прогнозирования 3: 1.

** Т - периодичность сезонности.

*** Прогноз на один период, вмещающий сезонность (например, на 1 год ежеквартально).

**** "-" - Метод не применим для учета сезонности.

Дело в том, что основывать прогноз на двух точках не всегда правильно. Представим себе ситуацию, когда в определенной точке сбыта товар был распродан лишь благодаря посещению экскурсионной группой определенного памятника архитектуры, расположенного рядом. Прогноз заказ на следующий период - сутки или месяц - с учетом такого разового пикового всплеска неправильно. Поэтому его необходимо применять только при наличии устойчивого тренда при условии исключения разовых пиковых всплесков потребительской активности.

Арифметическое сглаживания (метод долгосрочной средней) предусматривает, что продажи в следующем периоде будут равняться средней арифметической продаж за все предыдущие периоды.

Например, продажи за 2011 г.. Составляли 10000 единиц. Тогда прогнозное значение на январь 2012 составит: 10000: 12 = 834 единицы. Реальные продажи за январь составили 500 единиц. Тогда прогнозное значение на февраль 2012 будет: (10000 + 500) :(12 + 1) = 808 единиц. И так далее, каждый раз добавляя новое значение реальных продаж к прежним значениям и деля полученную сумму на количество всех периодов.

К достоинствам метода можно отнести сглаживания случайных колебаний. Этот метод просто не видит их, поскольку влечет всю статистику предыдущих периодов. Собственно это и недостатком, поскольку метод таким образом не отражает изменения в тенденциях, всегда реагирует с задержанием на существенные колебания спроса. Но, если точка сбыта товара имеет свободные складские площади и договор с поставщиком составлен так, что по завершении периода продажи все расходы по реверсной логистикой (то есть расходы на отзыв непроданных товаров из точек) возложена на поставщика, то точка сбыта таким образом имеет 100- процентную защиту от колебаний спроса и несет умеренные расходы на содержание.

Метод скользящей средней (метод Хольта - Винтерса) является усовершенствованным методом экспоненциального сглаживания временного ряда. Экспоненциальное сглаживание обеспечивает наглядное представление о тренде и позволяет делать краткосрочные прогнозы, а при попытке распространить прогноз на больший период показывает абсолютно бессмысленные значения: создается впечатление, что развитие процесса в сторону увеличения или уменьшения совсем прекратился. Более совершенным является метод Хольта - Винтерса, успешно справляется и со среднесрочными и долгосрочным прогнозам, поскольку он способен проявлять микротренды (тренды, связанные с короткими периодами) в моменты времени, непосредственно предшествующих прогнозным, и экстраполировать эти тренды на будущее. И хотя возможна только линейная экстраполяция в будущее, в большинстве реальных ситуаций ее оказывается достаточно.

Итак, метод основывается на условии, что продажи в следующем периоде будут равняться средней арифметической от объема продаж за предыдущие n-периода. Главное - выбирать оптимальное значение количества предыдущих периодов для получения корректных прогнозов. Вообще в зависимости от объекта исследования - конкретной позиции, товара, запаса, группы - можно выбирать 2, 5, 6, 10, 12 периодов. Пример расчета приведен в табл. 4.10.

Таблица 4.10.

Пример расчета прогнозного значения методом скользящей средней (период - с месяца)

Таблица 4.11.

Прогнозирование продаж товаров сезонного спроса

Источник : Бузукова ЭЛ. Закупки и поставщики. Курс управления ассортиментом в рознице / Е.А. Бузукова; под ред. С. Сысоевой. СПб. : Питер, 2009. - 432 с. : Ил. - (Розничная торговля).

Как видим, этот метод является компромиссным между предыдущими двумя. Он достаточно гибкий и реагирует на резкие изменения в продажах достаточно быстро, однако не мгновенно.

Метод экспоненциальной средней взвешенной схож с предыдущим, но с применением определенных значений коэффициента (ИС), который принимает значения от 0 до 1. В случае, когда речь идет о запасах (товары) с постоянным плавным трендом, то значение этого коэффициента равно 0,1 -0,2. Для запасов, имеющих слишком сильные колебания, и £ = 0,5 и выше. Приведем пример . Пусть спрос на продукцию в точке сбыта на продукцию А является постоянным. Итак, К = 0,2. За январь было реализовано 300 единиц товара, прогноз по ним был на уровне 290 единиц. Таким образом, прогноз заказ товара будет на уровне 0,2 300 + (1 - 0,2) 290 = 292 единицы.

К преимуществам метода относят то, что он базируется на предыдущих, ближайших к отчетного периода данных, гибко реагирует на изменения. К недостаткам относится то, что все данные всех периодов имеют одинаковый вес.

Это облегченные для восприятия основные подходы, на которых базируются определенные методы прогнозирования. Для прогнозирования продаж товаров сезонного спроса на практике используют другой подход, основанный на коэффициенте тенденции. Этот коэффициент показывает, насколько изменились продажи по сравнению с предыдущими годами. Но в целом за год, как было показано в предыдущих примерах, а только по определенному периодом - высоким сезонным всплеском продаж. Итак, для прогнозирования продаж товаров сезонного спроса необходимо сравнивать аналогичные периоды прошлых лет и корректировать полученные данные с учетом экспертных оценок. Сравнение периодов необходимо для учета изменения в тенденциях - фиксации роста или уменьшения спроса по сравнению с аналогичными периодами прошлых лет (табл. 4.11). Сделать это помогает коэффициент тенденции (КД:

где Х1 - данные за отчетный период;

Х2 - данные за предыдущий период.

Для определения прогноза на июнь 2011 необходимо определить изменения по годам. Рост потребления за период март

Июнь 2009 составил: 26 единиц (3 + 5 + 18), за 2010

31 единица, за 2011г. - 41 единица:

Тенденция увеличения продаж в последние годы не изменилась - продажи имеют устойчивый тренд роста. Применив Кт до отчетного периода, получим прогнозное значение продаж на июнь 2011 г.: 60 + 32% = 79 единиц.

Бытует мнение, что такие расчеты всего удовлетворяют разработку прогнозов для групп С Z , BZ . Считается также, что для товаров, имеющих значительные продажи, такой подход - корректировка на аналогичные периоды прошлых лет - достаточно достоверным.

В бизнес-практике иногда применяют подход " коэффициентов ", который, собственно, также основывается на данных о продажах за предыдущий год. Сущность его заключается в том, что среди всех периодов продаж за год находят наименьшее значение, которому задают коэффициент, равный 1,0. Все остальные периоды получают собственные значения коэффициентов, отталкиваясь от 1,0. Например: известно месячные значения продаж товаров за 2012 г.., И установлены соответствующие коэффициенты (для февраля = 300 200 = 1,5 и т. Д.):

сентябрь

Итак, план продаж на следующий год будет корректироваться с учетом коэффициенты и может составлять по месяцам следующие данные (в зависимости от продаж за январь):

август 1000

сентябрь 625

октябрь 812,5

ноябрь 1125

декабрь 1875

Этот подход достаточно легкий для понимания, благодаря чему его

собственно, и используют в основном для формирования планов продаж на следующий год, но несколько несовершенен.

Правило полтора ("Правило 1,5") чаще всего используют в розничной торговле торговые агенты или если предприятие начинает работать с новым товаром, за которым нет никакой статистики продаж. Для того чтобы определить объем заказа на следующий период (день, неделя, месяц), необходимо соблюдать шага 1,5. Например, первая поставка была в количестве 33 единиц. Продажи за неделю составили 25 единиц, соответственно остаток - 8 единиц. За "Правилом 1,5", следующий объем поставок должен быть: 251,5-8 = 29,5 "30 единиц. Это можно записать в виде следующей формулы:

где замнут - новый объем заказа, шт.;

СПП - остатки на начало отчетного периода, шт.;

Постп - поставка в отчетном периоде, шт.;

ЗКП - остатки на конец отчетного периода, шт.

Логика, заложенная в это правило, проста: целью любого коммерческого предприятия является увеличение (!) Дохода, а не его постоянство. Таким образом, предприятие постоянно закладывает рост продаж, увеличивая его наполовину от предыдущего значения, одновременно корректируя на остаток. Такой подход позволяет достаточно динамично отслеживать продажи и корректировать остатки, не приводит ни к накоплению (затоваривание), ни к отсутствию запаса (резерва). Проиллюстрируем это примером (табл. 4.12).

Итак, первый заказ партии товара находилось на уровне 33 единицы, из них 25 было продано и 8 в остатке. Следующий заказ был сделан в объеме ЗО единиц. Представим ситуацию, что продажи составили 28 единиц и в остатке, соответственно, осталось 10 единиц. За "Правилом 1,5", объем заказа на следующий, третий период будет составлять 32 единицы (28 * 1,5 - 10). В третьем периоде с 32 заказанных единиц было продано 22 остаток равен также 20 единиц

Таблица 4.12.

Пример движения запасов при использовании Правила полтора

Остатки на начало отчетного периода, шт.	Заказ на поставку, шт.	Продажи в отчетном периоде, шт.	Остатки на конец отчетного периода, шт.
				(0 + 33-8) - 1,5-8 = 30
				(8+ 30-10) -1,5-10 = 32
				(10+ 32-20) -1,5-20 = 13
				(20 + 13-5) - 1,5-5 = 37

(10 - с предыдущего периода и еще 10 из этого). Итак, на четвертый период объем заказа должен составлять лишь 13 единиц (22 1,5 - 20) и т. Д. Соответственно, это не приведет к затоваривания, и товары, остались, будут также реализованы. Пока не будет определенной определенной динамики продаж - это довольно интересный способ определения объемов заказа и контроля за остатками. Одно только замечание: при предыдущих заказах 33, 30, 32 шт. может произойти ситуация, когда поставщик не захочет удовлетворять партию в 13 единиц, поскольку у него определен так называемый целевой размер заказа, о чем пойдет речь далее.

Вообще вопросу применения методов прогнозирования запасов в зависимости от уровня стохастичности (меры неопределенности в его поведении) посвящено много научно-практической литературы. В нашем случае можно сказать, что ни один из методов не даст 100 % правильных результатов, то есть не обеспечит прогнозируемость на 100%, что позволит свести к нулю отклонения между прогнозируемыми значениями и реальными продажами. Метод прогнозирования для каждого конкретного запаса должен избираться по критерию минимального отклонения между прогнозом и фактом (в нашем примере - реальными продажами). Соответственно, чтобы остановиться на определенном методе прогнозирования, необходимо провести расчеты по нескольким и выбрать среди них один, содержащий самые погрешности. Но обязательно делать планирования, ведь, как говорил Дуайт Эйзенхауэр, "готовясь к бою, я всегда убеждался, что планы бесполезны, но планировать необходимо!".

Бузукова ЭЛ.

1 Бузукова ЭЛ. Закупки и поставщики. Курс управления ассортиментом в рознице / Е.А. Бузукова; под ред. С. Сысоевой. - СПб.: Питер, 2009. - 432 с. : Ил. - (Розничная торговля).

В данной статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования - анализ временных рядов. На примере розничного магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из главных обязанностей любого руководителя - грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов является прогнозирование.

Прогнозирование - это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд - это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда - общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации - краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

существующий тренд : объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

• сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

Первый этап анализа временных рядов - построение графика данных.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем - сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 - это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

	Объем продаж, тыс. руб.	Четырехквартальная скользящая средняя	Сумма двух соседних значений	Тренд, тыс. руб.	Объем продаж / тренд × 100
I кв. 2007 г.
II кв. 2007 г.
III кв. 2007 г.
IV кв. 2007 г.
I кв. 2008 г.
II кв. 2008 г.
III кв. 2008 г.
IV кв. 2008 г.

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

2009 г.	Объем продаж, тыс. руб.

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель , необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная вариация. (3)

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

	I квартал	II квартал	III квартал	IV квартал
Нескорректированная средняя

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

На основании данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV - 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;

сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

Из полученного прогноза видно, что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале "Справочник экономиста" №11 (2009 г.).

Прогноз продаж – один из важных этапов ведения бизнеса: предприниматель должен иметь представление о том, сколько он продаст, на какую сумму, с какой рентабельностью. Причем, это должно быть не просто предположение о том, что «было бы неплохо»: прогноз продаж должен готовиться тщательно, иметь под собой весомую базу. Методы прогнозирования продаж бывают разными, начиная от элементарных, заканчивая теми, которые составляются с помощью сложных математических инструментов.

Скачать материалы по расчету объемов продаж :

Чем отличается прогноз продаж от плана?

«План» и «Прогноз продаж» – это далеко не одно и тоже, это термины, обозначающие разные элементы управления.

План – директивное понятие, это задача, которая ставится перед менеджером, задача, которую тот должен выполнить.

Прогноз – предположение о том, что в некой перспективе магазин продаст определенное количество товара. Прогноз – это не задача, которую необходимо выполнить, это именно предположение о том, как может развиваться бизнес.

Прогноз всегда имеет под собой определенную базу, он никогда не делается из предположений, связанных, например, с желанием предпринимателя получить ту или иную выгоду в каком-то периоде. Прогнозирование всегда основывается на определенной базе.

Обычно базой для прогнозирования являются данные о предыдущих объемах. Самый элементарный случай прогнозирования выглядит следующим образом:

Если предприниматель продал товаров в прошлом месяце на 1,5 миллиона рублей, то при прочих неизменных условиях (магазин будет стоять в том же месте, проходимость будет такая же, в районе не появится серьезный конкурент, доходы населения резко не сократятся и т. д.) в следующем месяце объемы продаж составят не менее 1,5 миллионов рублей.

Это уже прогноз, который имеет под собой основания и элементарный расчет. На его основе предприниматель поставит перед своими менеджерами задачи на планируемый месяц: реализовать продукции в общем объеме на 1,5 миллиона рублей.

Это еще одно отличие плана от прогноза: план строится на основе прогноза – сначала производится прогнозирование параметров бизнеса (объемы реализации, рентабельность) на определенный период времени (месяц, год), после этого спрогнозированные показатели указываются в планы и раздаются в работу менеджерам.

По времени делятся на:

1. Краткосрочные – на периоды в течение 1 года: на месяц, квартал, полугодие и год.
2. Среднесрочные – это обычно на период от 1 до 3 лет.
3. Долгосрочные – больше 3-5 лет.

В практической деятельности применяют три основных метода:

1. Метод экспертных оценок.
2. Анализ временных рядов.
3. Казуальный метод.

Метод экспертных оценок

То, что было рассмотрено в качестве примера выше, является также элементарным примером первого метода. Метод экспертных оценок заключается в том, что определение тех или иных параметров бизнеса, включая объемы реализации, строится на мнении экспертов и специалистов в той или иной сфере деятельности.

Примечание
Уважаемые читатели! Для представителей малого и среднего бизнеса в области торговли и услуг мы разработали специальную программу "Бизнес.Ру", которая позволяет вести полноценный складской учет, торговый учет, финансовый учет, а также имеет встроенную CRM систему. Имеются как бесплатный, так и платные тарифы.

Например, предприниматель, торгующий алкогольными напитками, пивом может спрогнозировать то, как успешно будет развиваться его бизнес в ближайшей перспективе, на основе выводов экспертов в этой области. Если эксперты говорят, что в следующем году рынок «просядет» на 12% (это пример, естественно), то и предприниматель вполне обосновано может просчитать возможное падение своих продаж на уровень около 12%.

Обратно, если специалисты говорят, что, например, в 4 квартале рынок мяса и колбасных изделий вырастет на 16%, то владелец мясного магазина может прогнозировать рост и своей реализации примерно на эту же относительную величину. Соответственно, перед менеджерами будут ставиться более амбициозные задачи с повышенными индивидуальными плановыми показателями.

Для применения метода экспертных оценок представители более крупного ритейла могут не только использовать мнения экспертов и аналитиков, которые находятся в открытом и бесплатном доступе, например, в интернете. Более крупные фирмы могут заказывать отдельные маркетинговые исследования: тогда эксперты и аналитики проведут более тщательный анализ и составят более точный прогноз для продаж конкретно для этого магазина (сети).

Анализ временных рядов

Это методы прогнозирования, когда прогнозирование базируется на данных о предыдущих продажах. Обычно для этих целей лучше брать объемы за прошедший год по месяцам. Если фирма только начала свою деятельность, например, магазин открылся всего 1-2 месяца назад, то в этом случае прогнозирование необходимо строить, исходя из других параметров, например, общих тенденций на рынке и т. д. А когда бизнесу исполнится год и более, применять другие методы расчета.

Для анализа временных рядов, для того, как рассчитать прогноз продаж, необходимо показатели реализации сначала выписать в таблицу пол месяцам. Для этого лучше использовать всем известное офисное приложение Excel.

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

Временные ряды – это данные о продажах (колонка 2) в каждом месяце (колонка 1) прошедшего года. В нашем примере проведен анализ объемов в 2015 году, на основе которого реализация продукции спрогнозирована на 2016 год.

В таблице анализ временных рядов проведен с целью выявления тренда. Мы видим, что в январе товаров продали в магазине на 150212 рублей, а в феврале уже на 160547 рублей. Рост составил 7%.

В колонке 3 рассчитан рост в каждом месяце по сравнению с предыдущим, например, в августе по сравнению с июлем рост продаж составил всего 1%, а в декабре по сравнению с ноябрем уже 6%. При этом среднемесячный прирост в 2015 году составил 4% (последняя строка колонки 3).

Получается, что если в январе 2015 года мы продали товаров на 150212 рублей, то на январь следующего года мы продадим на сумму в объеме 156220 рублей, то есть, на 4% больше.

Годовой же объем реализации в магазине также вырастет на 4%: с 2,3 миллионов рублей до 2,4 миллионов рублей.

В Excel все эти указанные расчеты делаются элементарно: формулы проставляются вручную один раз, в следующие ячейки копируются. Специальных знаний для этого не требуется.

Анализ временных рядов с учетом сезонности

Данные о прошлых продажах необходимо анализировать также для того, чтобы определить, насколько торговля сезонна и объемы их отличаются по периодам. Рассмотрим другой пример.

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

Проанализировав данные за прошлый 2015 год, мы видим, что в летний период времени с апреля по июль включительно, наблюдалась сезонность, объемы продаж падали – снижение в столбце 3.

Соответственно, применяя значения тренда с поправкой на сезонность, мы составили правильный прогноз для продаж на следующий год.