Процесс прогнозирования продаж или секреты эффективного планирования

Процесс прогнозирования продаж необходим для любой компании, которая стремится к успеху на рынке. Этот процесс помогает компаниям планировать свою деятельность, принимать решения о производстве, закупках и маркетинге. Но как выстроить этот процесс, если в компании этим раньше никто не занимался?

Если процесс прогнозирования ранее не выстроен в компании стоит начать с создания команды специалистов в этой области и их обучения. С первой частью этой задачи поможет HR служба, а вот вводная часть обучения ниже в этой статье.

Краткая вводная про процесс прогнозирования продаж?

Процесс прогнозирования продаж [англ. sales forecasting] — это процесс оценки будущих продаж компании на основе исторических данных и различных факторов, влияющих на продажи.

Он позволяет определить потенциальный объем продаж, выявить тенденции и зависимости, а также разработать стратегии для достижения поставленных целей. Кроме того, прогнозирование продаж помогает оптимизировать ресурсы компании и снизить риски, связанные с неопределенностью рыночной ситуации.

О важности понимания разницы между планированием и прогнозированием есть отдельная публикация на сайте 

Процесс прогнозирования продаж как цикл

Процесс прогнозирования включает в себя несколько этапов, которые можно резюмировать в наглядную картинку

На каждом из этих этапов десяток составляющих, нюансов и подводных камней, но суть одна – это непрерывный цикл повторяющихся действий, а не разовое мероприятие. Об этих подводных камнях и стоит написать чуть подробнее.

Основные этапы процесса прогнозирования пошагово

Процесс прогнозирования продаж состоит из нескольких последовательных шагов, пройдя которые мы сможем получить четкий, управляемый, и максимально точный прогноз продаж.

Шаг 1: целеполагание

Определите свои цели. Начните с четкого понимания целей вашего процесса прогнозирования. Какие конкретные области или показатели вы хотите спрогнозировать? Например, продажи, спрос, запасы или финансовые показатели? Это будет руководить всем вашим процессом.

Шаг 2: анализ рынка

Теперь, когда четко понятно зачем нам нужен прогноз, задача аналитика по прогнозированию — выявить и рассмотреть некоторые важные характеристики рынка. К таковым можно отнести:

Фаза рынка

Работает ли компания на устоявшемся и стабильном рынке с устойчивым прогнозируемым ростом или это относительно новый и сильно волатильный, а следовательно непредсказуемый рынок.

В случае нескольких категорий, совсем не бессмысленной идеей будет деление ассортимента на категории спроса и прогнозирования. Например:

• стабильный / устоявшийся спрос
• спрос хаотичный / нестабильный
• новинки ассортимента (мало предсказуемая категория)

Это не говорит о том, что с этими категориями нельзя работать при прогнозировании продаж. Это лишь для того, что методология расчета прогноза может быть разной.

Распределить ассортимент по нужным категориям прогнозирования легко можно в едином справочнике по ассортименту.

Сезонность

Сезонность продаж — это основной фактор, который необходимо изучить при построении прогноза продаж. Основные вопросы, ответы на которые важно найти в рамках этого:

• когда компания продает больше, когда меньше?
• есть ли зависимость спроса от времени года / праздников / иных событий?
• как ведет себя наша продукция относительно конкурентов?

Об учете сезонности продаж есть отдельная статья на сайте, можно ознакомиться

Чувствительность к цене

Знания о цене продукции и изменении спроса в зависимости от корректировки цены очень важный фактор при прогнозировании продаж компании.

Если продажи компании сильно зависят от изменения цены, то рост цен или увеличенная промоактивность желательно зашить отдельным коэффициентом в модели прогнозирования продаж.

Про ценовую эластичность спроса опубликована отдельная подробная статья на страницах нашего сайта

Заранее зная об этих нюансах и особенностях поведения продукции компании на рынке, вы сможете соответствующим образом скорректировать процесс прогнозирования продаж.

Шаг 3. Сбор исторических данных

Соберите соответствующие исторические данные для товаров или составляющих, которые вы хотите спрогнозировать. Этот шаг включает сбор данных о прошлых продажах и их анализ для выявления тенденций и закономерностей, которые могут повлиять на будущие продажи.

Если ваш продукт совершенно новый и только готовится к выходу на рынок то, очевидно, что найти данные продаж будет невозможно. Однако, если продукт уже продается, вам должно быть над чем поработать.

Теперь важно помнить, что экстраполяция данных работает только на устойчивых, стабильных рынках, которые испытывают небольшие колебания. Если происходит много разрушительных и непредсказуемых изменений, следует изучить альтернативный метод прогнозирования, например экспоненциальное сглаживание.

Шаг 4: Выберите метод прогнозирования

Теперь, когда вы завершили базовую подготовку, пришло время выбрать элементы процесса прогнозирования, которые лучше всего подходят вашему бизнесу. Процесс прогнозирования продаж обычно делятся на две группы: количественное прогнозирование и качественное прогнозирование продаж.

Количественное прогнозирование продаж

Так называемые количественные методы прогнозирования продаж используются при наличии исторических данных о продажах, которые можно экстраполировать для прогнозирования будущих доходов. Эти методы больше полагаются на точные математические уравнения, чем на самоуверенные суждения коллег-экспертов.

3 наиболее популярных метода:

Анализ тенденций. Идея заключается в том, что, изучая данные о прошлых продажах, вы можете выявить определенные тенденции, которые при разумных основаниях можно использовать для прогнозирования аналогичных колебаний в будущем. Это может быть связано либо с сезонностью, анализом случайных факторов, либо с экономическим спросом.

Экспоненциальное сглаживание: вероятно, считается наиболее точным и широко используемым процессом прогнозирования продаж. Оно позволяет экспоненциально рассматривать среднее значение прошлых продаж, чтобы попытаться спрогнозировать будущий доход.

Простое скользящее среднее: этот метод требует, чтобы менеджер по прогнозу экстраполировал данные о продажах за «динамический» установленный период времени; скользящее окно может длиться 2,3 или даже 6 месяцев.

Итак, если у вас есть данные о продажах, изучите плюсы и минусы каждого из этих методов, чтобы найти тот, который лучше всего соответствует вашей бизнес-модели.

интересное видео о математических методах прогнозирования продаж

Качественное прогнозирование продаж

Качественные методы прогнозирования являются полной противоположностью своим количественным собратьям; эти методы субъективны и больше полагаются на мнение рыночных экспертов или опросов, чем на какие-либо сложные математические уравнения.

Это не делает их менее полезным, они будут лучшим методом прогнозирования, если у вас нет каких-либо исторических данных о продажах, которые можно использовать.

Некоторые из качественных методов:

Метод Дельфи: для этого требуется помощь группы экспертов. Соберите непредвзятую команду лидеров рынка, чтобы вложить свои 2 цента и составить прогноз на определенный период времени. Ключевым моментом здесь является заставить их делать это сначала в одиночку, а затем в группе. Часто вы обнаруживаете, что среднее мнение эксперта никогда не далеко от реальности.

Исследование рынка: попросите партнеров по сотрудничеству и клиентов рассказать вам об их ожиданиях относительно продаж. Это дает вам приблизительное представление о том, что вы можете сделать с точки зрения роста рынка в вашей отрасли.

Спросите своего отдела продаж. Они находятся в постоянном контакте с вашими клиентами и поэтому могут сообщить вам сколько готовы купить ваши клиенты, как часто они совершают покупки и размер их бюджета.

Опять же, прежде чем сделать выбор, обязательно проведите тщательное исследование того, какой из методов, по вашему мнению, будет наиболее применим к вашему процессу продаж. Вы всегда можете провести тесты, чтобы определить точность, но полезно, если у вас уже есть короткий список, на основе которого можно работать.

Шаг 5: Очистка и подготовка данных

Очистите и систематизируйте ваши исторические данные, чтобы устранить любые выбросы, несоответствия или пропущенные значения. Убедитесь, что ваши данные точны, полны и представлены в формате, подходящем для анализа. Возможно, для этого шага вам потребуется использовать средства очистки данных или программное обеспечение.

Без этого даже самый сложный процесс прогнозирования продаж не сможет дать вам какой-либо информации.

Подумайте об идиоме «мусор на входе, мусор на выходе». Скармливайте системе дерьмовые данные, и она даст вам еще более дерьмовый прогноз продаж.

Ищите любые аномалии в данных. Это может быть связано с рядом причин:

• сезонность,
• произошло поглощение или слияние компаний
• или человеческая ошибка.

Если вы определите, что на самом деле это были просто «незаконные» данные и единичный случай, обычно рекомендуется полностью удалить их, прежде чем продолжить составление прогноза.

Эта же логика применима и при решении использовать качественный метод прогнозирования продаж. Ваши данные, независимо от того, собраны ли они из внутренних отчетов, обзоров рынков или экспертных групп, должны быть проверены на предмет достоверности. Если для альтернативных рыночных отчетов доступны другие наборы данных, перекрестно проверьте их на наличие очевидных аномалий.

Шаг 6: Построение моделей прогнозирования и ее точная настройка

Следующим шагом процесса прогнозирования продаж является построение модели и ее тестирование. Это может быть либо сетка Excel, либо специализированная программа, в зависимости от модели, которую вы выбрали.

По сути, это означает использование набора доступных данных, чтобы ваш опрос, исследование рынка или собственные данные о продажах прогнозировали определенный период времени, а затем сравнивали их с известными результатами.

Если ошибка прогноза за пределами выборки (разница между известными результатами и результатами, прогнозируемыми вашей моделью) лучше, чем средняя абсолютная ошибка, то есть большая вероятность, что вы нашли работоспособную модель для вашего процесс прогнозирования продаж.

Чем больше у вас данных, тем лучше, поскольку вы сможете более точно сравнить отклонение выходной выборки за более длительный период времени.

Цель состоит в разработке надежной модели прогнозирования. А будет это статистическая модель в Excel или специализированная программа построения прогноза, абсолютно не имеет значения.

Способы корректировки модели прогнозирования

Корректируйте и доводите до совершенства свои модели по мере необходимости, чтобы повысить их точность и надежность.

Изменение входных данных. Если модель прогнозирования показывает неточные результаты, можно попробовать изменить входные данные, которые используются для прогнозирования. Например, можно добавить новые данные или удалить старые, которые могут быть неактуальными.

Изменение параметров модели. В некоторых случаях модель прогнозирования может требовать корректировки своих параметров, чтобы улучшить точность прогноза. Это может включать изменение коэффициентов регрессии, добавление новых переменных или изменение типа модели.

Использование различных методов прогнозирования. Некоторые компании используют несколько методов прогнозирования продаж, чтобы получить более точную картину будущего. Это может включать в себя использование статистических моделей, нейронных сетей, машинного обучения и других техник.

Сбор дополнительных данных. Если есть возможность, можно собирать дополнительные данные, которые могут помочь улучшить модель прогнозирования. Это могут быть данные об изменениях в законодательстве, географии продаж, предпочтениях потребителей и т. д.

Протестируйте модель на исторических данных. Сделайте прогноз на известный фактический период (виртуально скройте фактические данные) и посмотрите, насколько точен будет результат, а в какой части нужна дополнительная шлифовка.

Шаг 8: Внедрение и мониторинг в процесс прогнозирования продаж

Как только вы будете удовлетворены точностью ваших моделей прогнозирования, внедрите их в процесс прогнозирования предприятия. Интегрируйте их в свою систему принятия решений и создайте регулярную систему мониторинга для отслеживания и оценки прогнозируемых результатов в сравнении с фактическими результатами.

Шаг 9: Анализируйте и обновляйте

Регулярно анализируйте и обновляйте свой процесс прогнозирования, чтобы убедиться, что он остается эффективным и соответствует любой меняющейся динамике бизнеса. Учитывайте отзывы заинтересованных сторон и вносите необходимые коррективы для повышения точности и актуальности ваших прогнозов.

Даже если процесс прогнозирования кажется идеальным, постоянно вносите незначительные корректировки, делающие его лучше, удобнее, понятнее пользователям.

Помните, что настройка процесса прогнозирования — это итеративный и непрерывный процесс совершенствования. Доработка и оптимизация ваших моделей может занять некоторое время, поэтому будьте терпеливы и готовы учиться на результатах. Удачи!

Преимущества и недостатки процесса прогнозирования

В следующей абзаце представлен обзор преимуществ и недостатков процесса прогнозирования:

Преимущества процесса прогнозирования

• помогает предприятиям планировать и принимать более обоснованные решения
• позволяет организации устанавливать реалистичные цели продаж
• помогает предприятиям более эффективно распределять ресурсы
• позволяет компании корректировать свои стратегии в соответствии с меняющимися условиями.

Недостатки

• прогноз может быть неточным, если он основан на ошибочных предположениях или плохих данных.
• выстраивание процесса прогнозирования может занять много времени и ресурсов
• механизм процесса прогнозирования может не учитывать непредвиденные события или изменения на рынке.

Два подхода организации процесса прогнозирования

Существует два основных подхода к прогнозированию продаж:

1. «сверху вниз»
2. «снизу вверх»

Сверху вниз. При подходе «сверху вниз» мы начинаем с общей картины, а затем работаем сверху вниз; мы определяем основные этапы, которые необходимо достичь для достижения цели. Например, если во всем мире насчитывается 1,8 миллиарда смартфонов, и мы предполагаем, что хотим занять 1% рынка, наше целевое число клиентов составит 18 миллионов. Если делать это в спешке и нечетко, это может привести к возникновению сложных ситуаций с нереалистичными ожиданиями.

Снизу вверх. При восходящем подходе мы рассматриваем микропредположения, основанные на ресурсах, которыми располагает компания. Примером одного из таких предположений о продажах может быть то, сколько продаж может быть осуществлено одним продавцом или сколько раз будет показываться реклама конвертируется в продажу. Этот метод позволяет предприятиям оценить эффективность своей текущей деятельности и выявить способы, с помощью которых они могут настроить факторы для увеличения продаж. Чем больше данных о предыдущих результатах деятельности имеет компания, тем точнее могут быть ее прогнозы в этой области.

Какой подход нам следует принять улучшая процесс прогнозирования продаж?

Как видно из приведенного выше описания, подход «сверху вниз» может привести к субъективным, чрезмерно оптимистичным прогнозам, но он полезен для быстрого установления четких контрольных точек, которые могут стать эталонами для всей организации.

Прогнозы, полученные с использованием более детального подхода «снизу вверх», обычно оказываются более консервативными, но при этом более точными из-за акцента на внутренние возможности.

Для целей прогнозирования продаж, как и в случае с финансовым моделированием в целом, восходящий подход может дать более структурированную и реалистичную перспективу, которую со стратегической точки зрения можно дополнить некоторым анализом сверху вниз.

Процесс прогнозирования продаж является важным инструментом для любого бизнеса. Он помогает определить потенциальный объем продаж, выявлять тенденции и зависимости, а также разрабатывать стратегии для достижения поставленных целей. Прогнозирование позволяет оптимизировать ресурсы компании, снижать риски и улучшать качество принимаемых решений. Важно помнить, что процесс прогнозирования продаж должен быть гибким и адаптивным, чтобы учитывать изменения во внешней среде и предпочтениях потребителей.