Прогнозирование продаж: от простых к сложным методам

Зачем? Прогнозирование продаж – это то, чем должна заниматься каждая компания, даже та, что только вчера открылась. Это необходимо, чтобы ставить цели, снижать расходы, планировать ресурсы и управлять складскими остатками.

Как? Для прогнозирования продаж существуют различные методы – простые и сложные. Для одних достаточно Excel, для других потребуется более профессиональное ПО. Какой бы способ вы ни выбрали, сперва следует подготовиться к расчетам, а также поговорить с менеджерами.

Зачем прогнозировать продажи

Под прогнозом продаж понимают предполагаемый объем продукции, который должен быть реализован за определенный период времени (месяц, квартал, год). Эта информация используется для многих целей, поэтому этот процесс является довольно сложным и кропотливым мероприятием, в корне отличающимся от простой разработки набора цифр.

Суть прогнозирования заключается в управлении определенными данными. Отличия между реальными результатами и ожидаемыми показателями продаж есть не что иное, как риски для всего бизнеса. Причем они могут быть не только значительными, но и фатальными.

Прогнозирование продаж осуществляют для:

• Постановки целей бизнеса. В данном случае ориентиром является та сумма, которую организация рассчитывает получить на конец отчетного периода. В зависимости от этой цифры топ-менеджмент отдела продаж осуществляет планирование премии сотрудникам и значение их KPI.

• Снижения расходов. С помощью прогнозирования продаж товаров осуществляют оптимизацию затрат на их производство и логистику. Если план не выполняется, то именно эти направления в первую очередь подлежат секвестрованию.

• Планирования ресурсов. Когда в распоряжении специалистов по прогнозированию появится информация о том, сколько получат денег, то можно будет более эффективно планировать процессы закупки сырья, материалов и оборудования, наем сотрудников для выполнения работы, расходы на рекламу и аренду помещений для хранения.

• Управления складскими остатками. Имея данные о предполагаемой прибыли, приходит понимание, какое количество товара и по какой цене необходимо отдавать на реализацию. Этот шаг не допускает возникновения дефицита или переизбытка на складе.

• Прогнозирования спада. Для смягчения удара по бизнесу в результате снижения уровня сбыта необходимо учитывать причины, которые привели к такому результату. Например, сезонность бизнеса.

Отличия планирования продаж и прогнозирования

Планирование и прогнозирование продаж, несмотря на кажущуюся схожесть, являются разными понятиями. Второе представляет собой гипотезу или предположение о том, сколько и за какой период будет реализовано товара. Специалисты аналитического отдела делают свои выводы, исходя из подробного анализа потенциала продаж. Прогнозированию должна предшествовать серьезная работа, простой интуиции или желания видеть тот или иной уровень реализации здесь недостаточно.

План продаж, особенно его выполнение, является поставленной задачей. Иными словами это – конкретная измеримая цель, формирование которой основывается на анализе аналогичных показателей за прошедшие периоды. Коммерческий директор осуществляет постановку ориентиров руководителю отдела продаж, а тот доводит задачи до рядовых менеджеров.

Что потребуется для прогнозирования продаж

Для более точного прогнозирования продаж специалисты рекомендуют пользоваться следующими элементами:

1. Персональными планами, а также их подвидами на отдел или направление, так как при точной оценке производительности невозможно обойтись без них или KPI.

2. Формализованными процессами продажи. Очень затруднительно давать оценку эффективности работы сотрудников, если нет единой методики продвижения товара.

3. Стандартизированной терминологией. Все сотрудники отдела должны пользоваться общими определениями и понятиями.

4. CRM-системой. В организации должна быть работающая система автоматизированного учета клиентов и продаж. При ее отсутствии невозможно прогнозирование реализации, а те показатели, которые все же предоставит аналитический отдел, будут весьма условны.

5. Ответственностью за результат. Если не удается достичь прогнозных значений, то менеджеры обязательно должны определить причину этого. В противном случае продажники будут относиться к расчетным данным, как к некой справочной информации.

Инструменты прогнозирования продаж

Существует несколько инструментов прогнозирования объемов продаж продукции, каждый из которых можно использовать как по отдельности, так и комплексно:

1. Программное обеспечение CRM

   С его помощью появляется возможность поиска и хранения базы данных со специальными, помогающими менеджерам по продажам в заключении сделок, функциями. К наиболее важным из них относятся:

   • отслеживание потенциальных клиентов;

   • аналитика воронки;

   • последовательность звонков;

   • составление отчетности.

   CRM выбирается в зависимости от масштаба компании и рода ее деятельности. С помощью настроек специалисты получают максимальную отдачу от программного обеспечения такого типа.

   

2. Excel

   Если организация только начинает свою деятельность или линейка ее продукции состоит всего из нескольких товаров, то для оценки продаж достаточно такого инструмента, как электронные таблицы Excel.

3. Платформы аналитики продаж

   С помощью платформ аналитики продаж происходит сбор данных для ряда товаров или услуг, создаются прогнозы и предоставляется углубленная аналитика. Часть из них располагает полезными графиками и диаграммами. Основным преимуществом специальных аналитических инструментов заключается в их постоянном обновлении. Они способны предоставлять подробные данные о воронках продаж, ассортименте продукции, производительности персонала. Эти платформы облегчают труд работников за счет определения возможностей развития и выбора конкретного менеджера для того или иного потребителя.

4. Инструменты для управления проектами и распределения ресурсов

   Самым важным этапом продаж продукции является сопровождение, он к тому же – единственный способ установления прочных связей с клиентами. С помощью инструментов управления проектами ваша команда будет в курсе всех происходящих событий, а также сможет иметь гарантии, что имеются все необходимые для завершения проекта ресурсы.

   Это программное обеспечение будет брать на себя существенный объем обязанностей человека в части фиксации того, что и когда было сделано. Также его используют для упрощения процесса интеграции с другими командами, которые используют аналогичные технологии.

5. Бухгалтерское программное обеспечение

   Если вам необходимо узнать новый прогноз только доходов организации, то для этого хватит и не очень сложных решений. Следует иметь в виду, что полная стоимость продажи определяется не суммой сделки, но и теми затратами, которые были произведены в других подразделениях.

   

   Для получения реальных и точных оценок реализации необходимо учитывать волновой эффект. При этом может возникнуть потребность в интеграции данных из бухгалтерского ПО в маркетинговое, описанное выше. Так вы получите прогнозные значения валовой прибыли с учетом стоимости проданных товаров.

6. Инструменты оценки потенциальных клиентов

   Они призваны помочь продажнику с определением персон, которые способны продолжать делать покупки, с присвоением им определенного приоритетного статуса. С их помощью происходит оценка прогнозирования продаж и потенциальных клиентов на основе их активности на сайте организации, результатов телефонных переговоров и других аспектов, которые отдел реализации считает ключевыми.

   Посредством этих инструментов маркетинг может определять, кто из потребителей готов, желает и может купить, а с кем нужно дополнительно поработать. С помощью этих средств можно осуществлять настройку контента для выявления текущей степени заинтересованности потенциального клиента в вашей компании, а также конкретных областей, которые его привлекли.

Подготовка к прогнозированию продаж

Подход к прогнозированию объема продаж предприятия должен осуществляться в соответствии с его маркетинговым планом. В первую очередь потребуется правильно определить свое позиционирование на рынке, то есть ту нишу, в которой вы будете конкурировать с другими производителями. Здесь можно пойти двумя путями, первый из которых – определение этого пространство укрупненным методом, а второй, наоборот, более сфокусированным.

К примеру, вы являетесь производителем линейки продукции для ухода за полостью рта, поэтому крайне важно определить свое место на рынке в этой сфере. Ваша организация производит весь ассортиментный ряд продуктов этого вида: пасты и щетки, зубную нить, средства для отбеливания, всевозможные бальзамы для укрепления десен и т. д. Если определяете свою нишу таким путем, то происходит следующее:

• Во-первых, перед вами открываются широкие возможности, которые может предоставить рынок, за счет большого ассортимента. При этом и количество проблем увеличится, так как объем конкурентов будет расти прямо пропорционально удлинению списка предлагаемых вашей организацией товаров.

• Во-вторых, определение ниши можно осуществить точнее, например, в одном направлении – зубные пасты, щетки или отбеливатели. Так станет очевидно, что не особо нужны широкие возможности рынка, т. к. все ваше внимание сконцентрировано на одном продукте, за счет него и обеспечивается конкурентное преимущество.

В условиях современного рынка приходится всегда находить баланс между возможностями сбыта и жесткостью конкурентной борьбы как неотъемлемой части бизнеса. Поэтому специалисты рекомендуют для прогнозирования плана продаж тесно контактировать с отделом маркетинга. Так вы сможете понять механизмы определения рыночных сегментов, в которых будет осуществляться конкурентная борьба. Также нужно знание того, что для каждой ниши характерны определенные внутренние процессы: рост, снижение продаж или их нахождение на одном уровне. Для успешного бизнеса необходимо не просто знать направление тренда, но и понимать его причину. Только в этом случае вы сможете составить наиболее точный прогноз продаж.

Представим ситуацию, при которой на рынке идет рост продаж. На волне такого успеха нельзя быть слишком самоуверенным. Лучше попытаться определить причины роста. Ведь всегда за ним следует некоторое затишье или даже спад. Может быть, дистрибьюторы или постоянные клиенты делают определенные запасы товара, и этим объясняется временный рост продаж. Более точные прогнозы по реализации можно составить только тогда, когда специалист знает состояние рыночной ниши, а также достоверные причины происходящих изменений.

Может случиться и так, что вы создали точный прогноз продаж на основе реальной информации и с помощью современных методов прогнозирования, но рыночная ситуация и обстановка внутри предприятия могут измениться, что повлияет на прогнозные значения.

• Действия конкурента могут быть непредсказуемы. Может быть, он готовит выпуск нового продукта, который в разы лучше, качественнее и совершеннее вашего. Или же снижает цены или планирует проведение специальной акции на все свои продукты. Но допускается и противоположная ситуация, при которой продукция конкурента будет иметь много негативных отзывов, или случится событие, которое уберет его товар с рынка. Казалось бы, это – хорошая новость, но вам необходимо оперативно на нее отреагировать и сделать корректировку прогноза. В противном случае резко увеличившийся спрос на ваши товары может исчерпать запасы, а это приведет к недовольству постоянной целевой аудитории.

• На уровень продаж могут повлиять изменения в правовой, нормативной, политической сферах. К примеру, компания работает в пищевой промышленности, а регулирующий орган принимает положение, которое ограничивает продажи такой продукции. Или же в результате политических событий (выборы, смена курса и т. д.) реализация изделий вашего предприятия будет расти.

• Самым сложным моментом в процессе прогнозирования объема продаж товара является изменение структуры покупательской активности. Оно заключается в том, что следующее поколение потенциальных клиентов может перестать приобретать товары в том виде, в котором они пользуются хорошим спросом на данный момент у постоянных потребителей, или будут покупать, но в гораздо меньшем объеме. В этом случае полученная оценка должна быть подвергнута корректировке.

• На прогноз продаж могут повлиять и изменения в технологии. К примеру, компания Apple анонсирует отказ от гнезд для наушников размером 3,5 мм, следствием этого является пересмотр всеми компаниями, которые поддерживают устаревшие функции, своих прогнозов продаж.

• Не исключено, что и в вашей организации могут происходить вещи, которые влияют на прогноз сбыта продукции. Например, на предприятии изменилась общая стратегия в коммерческом направлении, что может напрямую воздействовать на показатели реализации. Также отделом маркетинга может быть проведена крупная рекламная кампания или принято решение о продвижении продукции на новых рынках.

После того как вы правильно определите свою рыночную нишу, начнете понимать динамику движений рынка, наступает время, когда нужно сосредоточить все усилия на разработке и составлении прогноза продаж. В настоящее время предлагается достаточное количество методик и программного обеспечения в этом направлении. Остается только выбрать именно то, что оптимально подходит вашей компании.

Существуют следующие методы прогнозирования продаж – количественные и качественные. В первом случае методика основывается на числовых показателях информации, а во втором – на данных, полученных от потребителей. Специалисты в области прогноза продаж предпочитают использовать комбинацию этих способов.

Субъективные методы прогнозирования продаж

Их основой являются не цифры, которые получены опытным путем или берутся из статистики прошлых продаж, а собственная точка видения ситуации конкретных специалистов.

Ожидания пользователей

Метод ожиданий пользователей имеет и второе название – метод намерений потенциальных клиентов. Его основой является озвученное желание потребителей приобрести тот или иной вид продукции.

При составлении прогноза объема реализации продукции применение данного метода дает показатели, в соответствии с которыми реальнее можно оценить потенциал сбыта или емкость рынка, а не спрогнозировать уровень продаж. Анализ ожидания пользователей более привлекателен для использования при оценке целесообразности входа на конкретный рынок или его сегмент. Но для прогнозирования продаж его лучше не применять. Это объясняется тем, что между желанием приобрести и реальной покупкой очень большая разница, преодолеть которую можно с помощью маркетинговой стратегии сбыта. И при выходе на рынок с предложением новых товаров или услуг об этом необходимо не забывать.

Для данного метода характерен ряд существенных недостатков. Организация может часто вкладывать значительные суммы в маркетинг, но, несмотря на это, продажи нового товара будут на низком уровне. По расчетам же ситуация иная, продукция должна отлично продаваться. Из этого следует вывод, что прогнозирование продаж, основанное на анализе намерений покупателей, может давать неправильные результаты.

Чтобы планировать свою будущую деятельность в бизнесе, необходимо знать ожидания пользователей от товаров или услуг. Например, у покупателей есть желание сократить время, которое они тратят на приобретение. Бизнес может удовлетворить эту потребность только в том случае, если будет иметь достоверную информацию о спросе и рыночных предпочтениях. Итогом этого может быть принятие решения об открытии или строительстве супермаркета в спальном районе. Также можно организовать торговлю на онлайн-площадке с последующей доставкой.

Использование метода ожиданий клиентов в области прогнозирования сбыта продукции компании чревато не только возможными ошибками, но и крахом бизнеса. В качестве примера можно привести компанию Kawasaki с ее попыткой вывода на рынок водных мотоциклов. На тот момент фирма была лидером рынка моторных лодок и решила исследовать предпочтения потребителей. Получили информацию, что особым спросом будет пользоваться модель, у которой есть большое пространство для ног, т. к. тогда все водные мотоциклы были без сидений.

Все усилия фирмы были сосредоточены на создании изделия, которое обладало бы максимальным комфортом. Итог – постройка лучшей техники в своем классе. Но пока Kawasaki проектировала, разрабатывала и продвигала свой мотоцикл, конкуренты вывели на рынок модель с сиденьем. Естественно, что все покупатели предпочитали брать более комфортную технику, поэтому соперники переиграли компанию Kawasaki.

Важно понимать, что потребитель склонен к субъективизму и видит проблемную ситуацию ограниченно. И это вполне объяснимо: обычный человек не может быть профессионалом в разработке новых товаров. Он может просто дать оценку имеющемуся товару, высказывать мнение, что в этом товаре можно усовершенствовать. Но это ни в коем случае нельзя считать рекомендацией для решения всех проблем. Например, пользователи хотели бы иметь прачечную рядом с домом или автомобиль с большим салоном и хорошей проходимостью. На этот счет хорошо высказался Генри Форд: «Если бы я делал все то, что желают мои потребители, то я бы перестал производить автомобили и перешел бы на выпуск быстрых лошадей».

Мнение продавцов

Еще одним методом прогнозирования объемов продаж является способ, основанный на изучении мнений продавцов о том, какой объем товаров/услуг каждый планирует реализовать за отчетный период. Информацию проверяет, обсуждает, корректирует управленческий персонал, учитывая достоверность предыдущих прогнозов каждого работника: людям свойственно ошибаться, они могут переоценить/приуменьшить свои возможности. Порой это бывает намеренно, особенно когда налицо повышенный спрос на конкретные товары, если организация не выполнила план производства из-за нехватки сырья и материалов, при быстрых темпах продаж. Тогда выгодно завысить предсказание: можно получить намного большую партию товара для реализации.

Если плановые показатели отдела продаж основываются на прогнозных данных от продавцов, то логично предположить, что работникам выгодно уменьшить будущий уровень продаж, так как будет легче выполнять доведенные до них показатели. А превышение прогноза может привести к дополнительному премированию и хорошему отношению вышестоящего начальства.

Мнение менеджеров компании

Опросу на тему прогноза продаж на предстоящий период подлежат только ключевые сотрудники, по окончании его все мнения суммируются и выводится среднее значение. Когда варианты сильно расходятся, то происходит их коллективное обсуждение, цель которого – нахождение консенсуса. Обычно точка зрения руководителя основывается на его интуиции. Иногда за базу берутся показатели прошлых периодов или предварительный прогноз на основе других методов.

Более сложные методы прогнозирования продаж

На основании данных спроса на определенный товар в прошлом отчетном периоде, можно предположить объем его будущих продаж. Общая особенность разных наборов методов классического прогнозирования – то, что прогноз спроса на день, неделю, месяц будет соответствовать определенному числу. При этом могут использоваться разные модели: простые и сложные. Ниже представлены наиболее распространенные методы.

Расчёт по среднему (SMA), или простая скользящая средняя

Считается самым легким, но в то же время самым распространенным методом прогнозирования спроса, применяется во многих компаниях. Простое скользящее среднее (SMA) считается по формуле:

Чтобы определить величину спроса этим методом, нужно:

• Выбрать ширину окна – Т. Данное значение показывает, за какой период будет происходить усреднение продаж. Если речь идет о дневном спросе, то за два или три последних дня, семь суток и т. д., а если управляем спросом по месяцам, то за последние такие периоды.

• Для расчета прогноза на предстоящий срок надо брать среднее за выбранную ширину окна. Например, мы прогнозируем продажи на десятый день. Значение ширины окна составляет пять штук, соответственно, мы берем среднее значение за последние пять суток. Получили значение продаж за новый день – снова берем среднее за крайние 5 дней. Так и происходит процесс прогнозирования спроса.

• Значение продаж могут браться как подряд, как они шли в прошлом периоде, так и в разнобой за месяц, год и т. д. Здесь применяется гибкий подход к промежутку расчета данных, которые берутся для получения среднего значения.

Ниже приведен пример прогнозирования продаж в Exсel с учетом сезонности.

Есть ряд реализации, на основе которого нужен прогноз. Все продажи разбиты помесячно, и, к примеру, мы хотим видеть предсказанные значения на помесячные периоды. Что нужно делать? В первую очередь – выбрать ширину окна, для чего находим среднее значение за последние два, три, четыре и 10 месяцев. Если мы ее возьмем равную двум, а количество продаж в ноябре и декабре составило 15 и 40, то прогноз января будет 27,5, а февраля – 40.

Прослеживается тенденция – чем шире окно, тем ближе становятся показатели к расчету по средним значениям за весь период. Наглядно это можно увидеть на графике, где синей линией показаны реальные продажи, а все остальные – это прогнозы, у которых разная ширина окна.

Такой метод рекомендуется применять только к тем товарам, для которых характерны хорошие и стабильные продажи с минимальными колебаниями. Во всех остальных случаях этот способ будет давать большую погрешность и будет неэффективен с точки зрения управления складскими запасами, так как может привести к их дефициту либо излишкам. Поэтому вместо этого метода стали применять расчеты по средневзвешенному среднему, для которых также характерны некоторые особенности.

Метод по Шрайбфедеру, или метод средней взвешенной

Он отличается от предыдущего тем, что в нем вместо средних значений продаж появляются разные веса по месяцам. Что нужно делать, чтобы определить прогноз:

1. Необходимо определить, сколько продаж приходилось на один рабочий день в прошедшем периоде. Если в нем были выходные и праздничные дни, их не считают.

2. Затем надо выбрать систему весов для прошлых месяцев. Так, какие-то данные будут иметь первостепенное значение для проведения расчетов, а какие-то – посредственное.

3. Далее рассчитывается прогноз на один рабочий день будущего периода (месяца), основой для чего будут значения прошлых продаж и весов.

4. И наконец, определяется значение на предстоящий месяц, исходя из количества рабочих дней в нем.

Ниже приведен пример прогнозирования продаж:

Первый столбец показывает исходные данные за каждый месяц, на их основе нужно построить прогноз на декабрь. Ноябрьские продажи составили 560 единиц за 28 рабочих дней. Таким образом, среднее потребление за рабочий день составляет 20 шт. После того как мы определили потребление по каждому месяцу, в действие вступает система весов. В нашем случае применяется модель, для которой характерно сильное влияние недавних продаж на построение прогноза.

Вес в сентябре составит 2, в ноябре – 3 и т. д. Максимальный показатель у того месяца, который ближе всего к тому, для которого проводится расчет. В нашем случае это ноябрь. Нужно умножить каждый месяц на его вес – 20 х 3 = 60. После чего находим сумму месячных потреблений, умноженных на вес, которая составит 143. При этом сумма весов равна 10.

Декабрьский прогноз будет равен 143 / 10 х 28 = 400 штук, где 28 – это количество рабочих дней.

В книге «Эффективное управление запасами» Шрайбфедером предложено большое количество схем весов, которые применяются для товаров различного вида. К примеру:

• Простая шести- или трёхмесячная средняя, которая представляет собой расчет среднего значения с окном, равным 6. Другими словами, нужно взять шестимесячный период и посчитать среднее значение.

• Для нестабильно реализуемых в течение года товаров применяется сезонная средняя, простая либо взвешенная. Так, если нужно построить прогноз на декабрь, то надо брать данные за последнюю зиму или среднюю сезонную взвешенную.

• Коэффициенты взвешенной средней. В соответствии с нашим примером это – 3, 2, 5 и на убыль.

То есть на выбор предлагается воспользоваться каким-то предполагаемым набором весов, либо организация может разработать собственную схему. Для данного метода прогнозирования характерно наличие большого количества ограничений.

Ниже представлен пример расчёта в Excel по средневзвешенным продажам.

Имеется ряд продаж и количество рабочих дней в каждый период, нужно определить вероятные значения. В наличии представлены прогнозы на пять месяцев с весами от трех до одного и на три – с весами от пяти до одного. Сначала делим продажи на количество рабочих дней, затем полученное умножается на вес месяца. Это число делится на сумму весов, потом умножается на количество рабочих дней. Все расчеты проще делать в электронных таблицах Excel. Алгоритм: выбирается какая-то формула весов и на ее основе определяются прогнозы.

Метод экспоненциального сглаживания (ES)

Еще одной самой простой схемой прогнозирования продаж является модель экспоненциального сглаживания, которая часто применяется. В ней расчетные значения спроса зависят от:

• продаж за прошлый период;

• прогноза спроса, построенного на этот отрезок времени каким-то иным методом.

Необходимо задать коэффициент сглаживания (α), с учетом двух этих факторов. Чем больше α, тем сильнее влияют последние продажи на прогноз (от 0 до 10).

Расчет проводится с несколькими значениями α, после чего выбирается оптимальный. Метод считается рабочим, но надо помнить, что коэффициентом сглаживания не учитываются трендовые или сезонные товары и т. д. На основе этого метода был разработан способ Хольта-Винтерса, который дает возможность работать с товарами разного типа.

Метод Хольта-Винтерса

Так как эта формула довольно сложна для полного разбора в статье, остановимся на просмотре ее логической цепочки.

где:

• h – на какой период в будущем считаем;

• Y^[t+h] – прогноз на период номер h;

• p – период сезонности (для недельной – 7).

Нам предстоит построить прогноз на будущий период, который имеет зависимость от множества факторов. Что же находится внутри этой формулы? Выделяются три основных фактора – сглаживание, тренд и сезонность.

1. a[t] = [α * (Y[t] / s[t−p])] + (1 – α) * (a[t – 1] + b[t – 1]) – сглаживание;

2. b[t] = β * (a[t] – a[t – 1]) + (1 – β) * b[t – 1] – тренд;

3. s[t] = γ * (Y[t]/a[t]) + (1 – γ) * s[t – p] – сезонность.

Здесь α, β, γ – коэффициенты (от 0 до 1).

После того как рассчитали сезонный и трендовый факторы, нашли экспоненциальное сглаживание, а также подобрали коэффициенты, появилось прогнозное значение спроса на будущий период. Данный метод неплохо подходит для трендовых товаров и сезонной продукции. Ниже приведена его реализация в таблице Excel.

В исходных данных есть значения помесячных продаж. В первую очередь считается сезонный фактор с помощью метода по среднему значению (путем деления реальных продаж на средние за период). В результате у нас появились коэффициенты сезонности. Затем рассчитали коэффициент тренда и получили прогнозное значение. Оперируя данным методом, мы учитываем сезонность, тренд и экспоненциальное сглаживание. Способ Хольта-Винтерса подходит для тех товаров, для которых характерны стабильные продажи и ярко выраженная их тенденция.

Авторегрессия, Arima и другие методы

Несколько позднее появились такие техники прогнозирования продаж, как авторегрессия и Arima. Для них характерно построение модели спроса и подбор коэффициентов. В первую очередь здесь необходимо определить период регрессии (какое количество прошлых периодов берется для прогнозов). Затем нужно вычислить коэффициенты регрессии и определить постоянную величину:

где:

• εt – белый шум;

• α(Х) – набор коэффициентов;

• с – постоянная константа.

Продажи будущих периодов строятся на основе прошлых данных с подборов множества наборов коэффициентов.

Появление таких методик, как Arima + MA (авторегрессия + среднее) и SARIMA: AR + MA + сезонная составляющая, обусловлено тем, что методы авторегрессии начали расширяться. Сейчас имеется много способов, с их помощью можно подобрать модель для определенной продукции.

Самые популярные методы прогнозирования продаж

Методик анализа и прогнозирования розничных продаж очень много. Порой руководители организаций разрабатывают свой способ, в основе которого лежат их опыт, особенности продукта и т. д. Причем эти методы зачастую проще общепринятых и более востребованы.

Прогнозирование по стадии воронки продаж

В этом случае существует следующая закономерность: чем дальше сделка по воронке продаж, тем выше вероятность ее закрытия.

Пример.

Вероятность закрытия на основе воронки продаж составляет:

• Первоначальный звонок – 5 %.

• Квалификация клиента – 10 %.

• Демонстрация продукта – 35 %.

• Пробная версия товара – 60 %.

• Финальный звонок – 80 %.

• Сделка закрыта – 100 %.

Для прогнозирования объемов продаж в соответствии с этой методикой необходимо:

1. Определить отчётный период, который зависит от длительности цикла продаж. Как правило, это месяц, квартал или год.

2. Найти произведение потенциальной стоимости каждой сделки на вероятность закрытия.

3. Суммировать результаты по каждой сделке и сформировать общий прогноз.

Основным достоинством этой методики является легкость создания прогнозов, недостатком – возможные погрешности расчетов. Пользоваться ею следует с осторожностью, так как поведение покупателей подвержено инертности. Так, если человек продолжает идти по воронке продаж, то это вовсе не означает, что его все устраивает. Часто продвижение осуществляется по привычке или с надеждой, что дальше будет лучше. В связи с этим нередко сделка срывается на предпоследнем этапе воронки продаж.

Метод прогнозирования по продолжительности цикла продаж

Этот метод также основывается на воронке продаж. Отличие в том, что вместо этапов здесь используется информация, позволяющая понять, сколько времени потребуется лиду для превращения в платежеспособного клиента.

Пример.

Продолжительность цикла продаж – полгода. Работа менеджера с потенциальным клиентом идет уже три месяца. Вероятность закрытия сделки составляет 50 %.

Все лиды можно разложить по разным «корзинам» в зависимости от источника. Так можно получить более точную картину. К примеру: тот, кто пришел по рекомендации, может закрыть сделку за две-три недели, а работа с холодным клиентом растянется на 2–3 месяца.

Из плюсов метода стоит отметить возможность применения к различным источникам потенциальных клиентов для получения наиболее точных прогнозов. К минусам относятся:

• Возможная неточность результатов.

• Необходимость тщательного отслеживания, каким путем и когда потенциальный клиент попадал в каналы продаж.

Метод прогнозирования по источнику лидов

Методика основана на анализе исторической информации о продажах для каждого источника потенциальных клиентов. По началу пути покупателя можно понять, что будет в его конце.

Для прогнозирования потребуются следующие данные:

• количество лидов в месяц за предыдущий период;

• коэффициент конверсии потенциальных клиентов по источникам;

• средняя цена продажи по данному источнику.

Данный метод является прекрасной отправной точкой. Нужно учитывать те факторы, которые каким-либо образом могут оказывать влияние на конечный результат. К примеру, в случае изменения стратегии генерации лидов marketing-командой может стать другим коэффициент конверсии. Поэтому необходимо работать в тесном взаимодействии с отделом маркетинга и принимать во внимание возможные трансформации.

Из плюсов стоит отметить довольно точный прогноз продаж, а из минусов выделяют вероятность различных изменений из-за влияния определенных факторов.

Этим методом чаще всего пользуются те компании, которые ведут наблюдение за тем, когда и как потенциальные клиенты оказываются в воронке продаж. Важен своевременный обмен информацией между отделом маркетинга и отделом продаж.

Метод многофакторного прогнозирования

Является наиболее сложным и точным. Основан на подробном анализе следующих показателей:

• продолжительности цикла продаж;

• размера каждой потенциальной сделки;

• стадии цикла продаж;

• процента успеха при каждом размере сделки;

• доли удачного исхода на каждом этапе цикла продаж;

• процента успеха каждого из менеджеров.

Есть три типа специалиста-продажника, каждый из которых осуществляет работу со своим клиентом. Первый демонстрирует потенциальному потребителю все возможности продукта, второй – выставляет коммерческое предложение, а третий ведёт переговорный процесс.

Считается процент завершенных сделок первого менеджера на этапе демонстрации. Принимаем объем средней ожидаемой реализации в 20 млн рублей. У продавца есть приблизительно 25 % шансов на удачное закрытие сделки, что составляет прогнозируемые 5 млн рублей.

Для второго менеджера на этапе выставления коммерческого предложения принимаем объем меньшей ожидаемой сделки в размере 8 млн рублей. У продавца есть около 65 % шансов на ее удачное закрытие, что составляет прогнозируемые 5,2 млн рублей.

Считаем процент завершенных сделок третьего менеджера на этапе переговоров, принимая объем ожидаемой крупной сделки в 50 млн рублей. У продавца есть приблизительно 80 % шансов на удачное ее закрытие, что составляет прогнозируемые 40 млн рублей.

В итоге компания получает общую квартальную сумму возможной реализации в 50,2 млн рублей.

Для прогнозирования продаж, в основе которого лежит многофакторный анализ данных, необходимы:

• Чистые данные. Для этого в обязанности менеджера входит педантичное отслеживание каждого параметра сделки. Иначе результаты прогнозирования будут недостоверны.

• Программное обеспечение, такое как CRM-система и т. д.

Достоинством данного способа является то, что он основан на информации, обладает точными результатами, и, несмотря на наличие сложной математики, используемые технологии самостоятельно рассчитывают прогноз и осуществляют выдачу результатов. К минусам относится необходимость использования аналитических инструментов, которые недешевы, и при неточных исходных данных возможно получение искаженного прогноза.

Многофакторный анализ применяется в основном крупным бизнесом, поскольку для него требуются дорогое программное обеспечение и большие массивы корректной информации.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Типичные ошибки в прогнозировании продаж

Прогнозы, которые делают начальники отделов продаж или руководители предприятия, могут не всегда сбываться. Наиболее часто встречающейся ошибкой предпринимателей является неспособность адекватно оценить рыночный потенциал. Ведь любой сегмент имеет свой предел насыщения, хотя с каждым днем идет рост потребления продукции. Соответственно, преуменьшение может привести к ложным планам сбыта готовой продукции. В этом случае компанию ждет потеря потенциальной прибыли и увеличение переменных издержек.

Также аналитики и топ-менеджеры допускают следующие ошибки при прогнозировании:

• Анализу подвергается только один вариант развития событий, который кажется наиболее верным. Анализируя отчеты прошлых периодов, в работу берутся только два показателя, чаще всего это количественный объем продаж и цена товара. На самом деле спрос и поведение потребителей зависимы от многих показателей, но почему-то на них никто не обращает внимание.

• Чрезмерное использование экстраполяции. Метод основывается на мнении, что уровень будущих продаж будет таким же, что и прошлый. Но для любого рынка характерно наличие разных тенденций, которые могут оказывать влияние на спрос. К примеру, мода на товары определенного вида, цвета, вариантов использования. Экстраполяции должна применяться только при создании заготовок, на которые будут накладываться переменные составляющие.

• Недооценка некоторых факторов. Изучая целевую аудиторию, многие аналитики рассматривают только финансовые возможности потребителей. Но ведь на спрос оказывают влияние и другие характеристики. Например, может измениться политическая, экономическая или демографическая обстановка, что переведет спрос в большую или меньшую сторону, стимулирует возникновение потребности в новой продукции.

Прогнозирование реализации представляет собой обоснованное предположение о тех доходах, которые можно получить в будущем. Основой для этого являются исторические данные и здравый смысл. Прогноз продаж должен рассматриваться командой аналитиков как некий ориентир, к которому нужно стремиться. Прежде чем начинать его разработку, необходимо оценить длительность среднего цикла реализации, а также коэффициент конверсии. Прогнозирование спроса и продаж можно осуществлять различными способами, и для своего бизнеса вы должны пробовать несколько методов, выбрать наиболее подходящий.

Автор статьи

Алексей Бояркин

Сооснователь компании «Генератор продаж»

Последние статьи этого автора:

• Бенчмаркинг компании: примеры из зарубежной и российской практики
• СTА-элементы, которые привлекут в 2 раза больше клиентов
• Формула рентабельности продаж: пример расчета

Забрать подарки
из закрытой базы

Скачать 7,4 MB

Полезные
материалы
для руководителей

Скачать 3,2 MB