Алгоритм прогнозирования объёма продаж в MS Excel. Как с помощью Excel составить прогноз спроса на продукцию

Цель данной статьи — изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж, наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов, на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:

• методы экспертных оценок;
• методы анализа и прогнозирования временных рядов;
• казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию — построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса.

Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.

Рассмотрим подробнее сущность некоторых методов прогнозирования объема продаж, возможности их использования в маркетинговом анализе, а также необходимые исходные данные и временны2е ограничения.

Прогнозы объема продаж с помощью экспертов могут быть получены в одной из трех форм:

1. точечного прогноза;
2. интервального прогноза;
3. прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема продаж — это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации. Как правило, заранее предполагается, что точечный прогноз может быть ошибочным, но методикой не предусмотрен расчет ошибки прогноза или вероятности точного прогноза. Поэтому на практике чаще применяются два других метода прогнозирования: интервальный и вероятностный.

Интервальный прогноз объема продаж предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Примером является утверждение типа: «В предстоящем году объем продаж составит от 11 до 12,4 млн. руб.».

Прогноз распределения вероятностей связан с определением вероятности попадания фактического значения показателя в одну из нескольких групп с установленными интервалами. Примером может служить прогноз типа:

Хотя при составлении прогноза существует определенная вероятность, что фактический объем продаж не попадет в указанный интервал, но прогнозисты верят, что она настолько мала, что может игнорироваться при планировании.

Интервалы, учитывающие низкий, средний и высокий уровень продаж, иногда называют пессимистичными, наиболее вероятными и оптимистическими. Конечно, распределение вероятностей может быть представлено большим количеством групп, но наиболее часто используются три указанных группы интервалов.

Для выявления общего мнения экспертов необходимо получить данные о прогнозных значениях от каждого эксперта, а затем произвести расчеты, используя систему взвешивания индивидуальных значений по какому-либо критерию. Известны четыре метода взвешивания различных мнений:

Выбор метода остается за исследователем и зависит от конкретной ситуации. Ни один из них не может быть рекомендован для использования в любой ситуации.

Избежать проблемы взвешивания индивидуальных прогнозов экспертов и искажающего влияния отмеченных нежелательных факторов позволяет Дельфи-метод (см., например, ). Его основу составляет работа по сближению точек зрения экспертов. Всех экспертов знакомят с оценками и обоснованиями других экспертов и предоставляют возможность изменить свою оценку.

Вторая группа методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.

Таблица 1 представляет временной ряд по показателю потребления безалкогольного напитка «Тархун» в декалитрах (дал) в одном из регионов начиная с 1993 г. Анализ временных рядов может проводиться не только по годовым или месячным данным, но также могут использоваться ежеквартальные, недельные или ежедневные данные об объемах продаж. Для расчетов был использован программный продукт Statistica 5.0 for Windows.

Таблица 1
Ежемесячное потребление безалкогольного напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

По данным таблицы 1 построим график потребления напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (рис. 1), где на оси абсцисс представлены даты наблюдения, на оси ординат — объемы потребления напитка.

Рис. 1. Ежемесячное потребление напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, подобные тем, что приведены в таблице 1, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.

Тренд — это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов . Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции — методами выравнивания.

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления — укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени. Так, например, месячные данные таблицы 1 могут быть преобразованы в ряд годовых данных. График ежегодного потребления напитка «Тархун», приведенный на рисунке 2, показывает, что потребление возрастает из года в год в течение исследуемого периода. Тренд в потреблении является характеристикой относительно стабильного темпа роста показателя за период.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Рис. 2. Ежегодное потребление напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

Порядок расчета скользящих средних по потреблению напитка «Тархун» в 1993 г. приведен в таблице 2. Аналогичный расчет может быть проведен на основе всех данных за 1993—1999 гг.

Таблица 2
Расчет скользящих средних по данным за 1993 г.

В данном случае расчет скользящей средней не позволяет сделать вывод об устойчивой тенденции в потреблении напитка «Тархун», поскольку на нее влияет внутригодовое сезонное колебание, которое может быть устранено лишь при расчете скользящих средних за год.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:

Y t = f(t).

Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

1. при равномерном развитии — линейная функция: Y t = b 0 + b 1 t;
2. при росте с ускорением:
   1. парабола второго порядка: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 ;
   2. кубическая парабола: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 + b 3 t 3 ;
3. при постоянных темпах роста — показательная функция: Y t = b 0 b 1 t;
4. при снижении с замедлением — гиперболическая функция: Y t = b 0 + b 1 x1/t.

Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.

Оценки параметров b 0 , b 1 , ... b n находятся методом наименьших квадратов, сущность которого состоит в отыскании таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней, вычисленных по искомой формуле, от их фактических значений была бы минимальной.

Для сглаживания экономических временных рядов нецелесообразно использовать функции, содержащие большое количество параметров, так как полученные таким образом уравнения тренда (особенно при малом числе наблюдений) будут отражать случайные колебания, а не основную тенденцию развития явления.

Расчетные значения параметров уравнения регрессии и графики теоретических и фактических годовых объемов потребления напитка «Тархун» представлены на рисунке 3.

Рис. 3. Теоретические и фактические значения объемов потребления напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Разность между фактическими значениями ряда динамики и его выравненными значениями () характеризует случайные колебания (иногда их называют остаточные колебания или статистические помехи). В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические колебания и сезонные колебания.

Среднеквадратическая ошибка, рассчитанная по годовым данным потребления напитка «Тархун» для уравнения прямой (рис. 1), составила 1,028 тыс. дал. На основании среднеквадратической ошибки можно рассчитать предельную ошибку прогноза. Для того чтобы гарантировать результат с вероятностью 95%, используется коэффициент, равный 2; а для вероятности 99% этот коэффициент увеличится до 3. Итак, мы можем гарантировать с вероятностью 95%, что объем потребления в 2000 г. составит 134,882 тыс. дал. плюс (минус) 2,056 тыс. дал.

Расчеты по подбору функций, описывающих объем потребления напитка «Тархун» в отдельные месяцы с 1993 г. по 1999 г., показали, что ни одно из перечисленных уравнений не подходит для прогнозирования этого показателя. Во всех случаях объясненная вариация не превысила 28,8%.

Сезонные колебания — повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

При проверке ежемесячных данных из таблицы 1 можно обнаружить, что пик потребления напитка приходится на летние месяцы. Объем продаж детской обуви приходится на период перед началом учебного года, увеличение потребления свежих овощей и фруктов происходит осенью, повышение объемов строительных работ — летом, увеличение закупочных и розничных цен на сельхозпродукты — в зимний период и т.п. Периодические колебания в розничной торговле можно обнаружить и в течение недели (например, перед выходными днями увеличивается продажа отдельных продуктов питания), и в течение какой-либо недели месяца. Однако самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года. При анализе сезонных колебаний обычно рассчитывается индекс сезонности, который используется для прогнозирования исследуемого показателя.

В самой простой форме индекс сезонности рассчитывается как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год (в процентах). Все другие известные методы расчета сезонности различаются по способу расчета выравненной средней. Чаще всего используются либо скользящая средняя, либо аналитическая модель проявления сезонных колебаний.

Большинство методов предполагает использование компьютера. Относительно простым методом расчета индекса сезонности является метод центрированной скользящей средней. Для того чтобы его проиллюстрировать, предположим, что в начале 1999 г. мы хотели рассчитать индекс сезонности для потребления напитка «Тархун» в июне 1999 г. Используя метод скользящей средней, мы должны были бы последовательно осуществить следующие этапы:

Сравнение средних квадратических отклонений, вычисленных за разные периоды времени, показывает сдвиги в сезонности (рост свидетельствует об увеличении сезонности потребления напитка «Тархун»).

Другим методом расчета индексов сезонности, часто используемым в различного рода экономических исследованиях, является метод сезонной корректировки, известный в компьютерных программах как метод переписи (Census Method II). Он является своего рода модификацией метода скользящих средних. Специальная компьютерная программа элиминирует трендовую и циклическую компоненты, используя целый комплекс скользящих средних. Кроме того, из средних сезонных индексов удалены и случайные колебания, поскольку под контролем находятся крайние значения признаков.

Расчет индексов сезонности является первым этапом в составлении прогноза. Обычно этот расчет проводится вместе с оценкой тренда и случайных колебаний и позволяет корректировать прогнозные значения показателей, полученных по тренду. При этом необходимо учитывать, что сезонные компоненты могут быть аддитивными и мультипликативными. Например, каждый год в летние месяцы продажа безалкогольных напитков увеличивается на 2000 дал, таким образом, в эти месяцы к существующим прогнозам необходимо добавлять 2000 дал, чтобы учесть сезонные колебания. В этом случае сезонность аддитивна. Однако в течение летних месяцев продажа безалкогольных напитков может увеличиваться на 30%, то есть коэффициент равен 1,3. В этом случае сезонность носит мультипликативный характер, или другими словами, мультипликативный сезонный компонент равен 1,3.

В таблице 3 приведены расчеты индексов и факторов сезонности методами переписи и центрированной скользящей средней.

Таблица 3
Индексы сезонности объема продаж напитка «Тархун», рассчитанные по данным за 1993—1999 гг.

Данные таблицы 3 характеризуют природу сезонности потребления напитка «Тархун»: в летние месяцы объем потребления возрастает, а в зимние — падает. Причем данные обоих методов — переписи и центрированной скользящей средней — дают практически одинаковые результаты. Выбор метода определяется в зависимости от ошибки прогноза, о которой упоминалось выше. Итак, индексы, или факторы, сезонности могут быть учтены при прогнозировании объемов продаж через корректировку трендового значения прогнозируемого показателя. Например, предположим, что был сделан прогноз на июнь 1999 г. методом скользящей средней и он составил 10,480 тыс дал. Индекс сезонности в июне (по методу переписи) равен 115,1. Таким образом, окончательный прогноз для июня 1999 г. составит: (10,480 x 115,1)/100 = 12,062 тыс. дал.

Если бы на изучаемом интервале времени коэффициенты уравнения регрессии, которое описывает тренд, оставались бы неизменными, то для построения прогноза достаточно было бы использовать метод наименьших квадратов. Однако в течение исследуемого периода коэффициенты могут меняться. Естественно, что в таких случаях более поздние наблюдения несут большую информационную ценность по сравнению с более ранними наблюдениями, а следовательно, им нужно присвоить наибольший вес. Именно таким принципам и отвечает метод экспоненциального сглаживания, который может быть использован для краткосрочного прогнозирования объема продаж. Расчет осуществляется с помощью экспоненциально-взвешенных скользящих средних:

где Z — сглаженный (экспоненциальный) объем продаж;
t — период времени;
a — константа сглаживания;
Y — фактический объем продаж.

Последовательно используя эту формулу, экспоненциальный объем продаж Zt можно выразить через фактические значения объема продаж Y:

где SO — начальное значение экспоненциальной средней.

При построении прогнозов с помощью метода экспоненциального сглаживания одной из основных проблем является выбор оптимального значения параметра сглаживания a . Ясно, что при разных значениях a результаты прогноза будут различными. Если a близка к единице, то это приводит к учету в прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений; если a близка к нулю, то веса, по которым взвешиваются объемы продаж во временном ряду, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) наблюдения. Если нет достаточной уверенности в выборе начальных условий прогнозирования, то можно использовать итеративный способ вычисления a в интервале от 0 до 1. Существуют специальные компьютерные программы для определения этой константы. Результаты расчетов объема продаж напитка «Тархун» методом экспоненциального сглаживания приведены на рисунке 4.

На графике видно, что выравненный ряд достаточно точно воспроизводит фактические данные объема продаж. При этом при прогнозе учитываются данные всех прошлых наблюдений, веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, a = 0,032.

Количественные значения прогнозных показателей объема продаж напитка «Тархун» в 2000 г., полученные с помощью метода экспоненциального сглаживания, приведены в таблице 4.

Рис. 4. График результатов экспоненциального сглаживания

Таблица 4
Прогнозируемый объем продаж напитка «Тархун» в 2000 г.

В таблице 4 приведены не все прогнозные данные за 2000 г., что обусловлено зависимостью между количеством исходных данных и возможным количеством прогнозируемых данных.

Обобщая результаты прогнозирования с помощью методов временных рядов, необходимо оценить точность расчетов, на основании которой можно сделать вывод об аппроксимирующей способности моделей. Для того чтобы продемонстрировать возможности всех методов прогнозирования временных рядов рассмотрим, насколько точно были предсказаны объемы продаж в 1999 г., и сравним расчетные данные с фактически полученными. Соответствующие расчеты приведены в таблице 5.

Данные таблицы 5 показывают, что все методы прогнозирования дают примерно одинаковые результаты с ошибкой, не превышающей 5%. Следовательно, любой из этих методов может быть использован для прогнозирования объема продаж фирмы в будущем.

Статистические таблицы, характеризующие сезонность потребления напитка «Тархун», могут дополниться графиками, позволяющими подчеркнуть сезонный характер исходных данных и провести сравнение.

Объемы продаж большинства компаний показывают более значительные колебания, чем те, что представлены в таблице 1. Они растут и падают в зависимости от общей ситуации в бизнесе, уровня спроса на продукты, производимые компаниями, деятельности конкурентов и других факторов. Колебания, отражающие конъюнктурные циклы перехода от более или менее благоприятной рыночной ситуации к кризису, депрессии, оживлению и снова к благоприятной ситуации, называются циклическими колебаниями. Существуют различные классификации циклов, их последовательности и продолжительности. Например, выделяются двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре сферы производства; циклы Джанглера (7—10 лет), проявляющиеся как итог взаимодействия денежно-кредитных факторов; циклы Катчина (3—5 лет), обусловленные динамикой оборачиваемости запасов; частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности .

Таблица 5
Результаты прогнозирования объема продаж напитка «Тархун» в 1999 г.

Методика выявления цикличности заключается в следующем. Отбираются рыночные показатели, проявляющие наибольшие колебания, и строятся их динамические ряды за возможно более продолжительный срок. В каждом из них исключается тренд, а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайные колебания, стандартизируются, т.е. приводятся к одному знаменателю. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции, характеризующие взхаимосвязь показателей. Многомерные связи разбиваются на однородные кластерные группы. Нанесенные на график кластерные оценки должны показать последовательность изменения основных рыночных процессов и их движение по фазам конъюнктурных циклов.

Казуальные методы прогнозирования объема продаж включают разработку и использование прогнозных моделей, в которых изменения в уровне продаж являются результатом изменения одной и более переменных.

Казуальные методы прогнозирования требуют определения факторных признаков, оценки их изменений и установления зависимости между ними и объемом продаж. Из всех казуальных методов прогнозирования рассмотрим только те, которые с наибольшим эффектом могут быть использованы для прогнозирования объема продаж. К таким методам относятся:

• корреляционно-регрессионный анализ;
• метод ведущих индикаторов;
• метод обследования намерений потребителей и др.

К числу наиболее широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ. Техника этого анализа достаточно подробно рассмотрена во всех статистических справочниках и учебниках. Рассмотрим лишь возможности этого метода применительно к прогнозированию объема продаж.

Может быть построена регрессионная модель, в которой в качестве факторных признаков могут быть выбраны такие переменные, как уровень доходов потребителей, цены на продукты конкурентов, расходы на рекламу и др. Уравнение множественной регрессии имеет вид

Y (X 1 ; X 2 ; ...; X n) = b 0 + b 1 x X 1 + b 2 x X 2 + ... + b n x X n ,

где Y — прогнозируемый (результативный) показатель; в данном случае — объем продаж;
X 1 ; X 2 ; ...; X n — факторы (независимые переменные); в данном случае — уровень доходов потребителей, цены на продукты конку- рентов и т.д.;
n — количество независимых переменных;
b 0 — свободный член уравнения регрессии;
b 1 ; b 2 ; ...; b n — коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение ре- зультативного признака от его средней величины при от- клонении факторного признака на единицу его измере- ния.

Последовательность разработки регрессионной модели для прогнозирования объема продаж включает следующие этапы:

1. предварительный отбор независимых факторов, которые по убеждению исследователя определяют объем продаж. Эти факторы должны быть либо известны (например, при прогнозировании объема продаж цветных телевизоров (результативный показатель) в качестве факторного признака может выступать число цветных телевизоров, находящихся в эксплуатации в настоящее время); либо легко определяемы (например, соотношение цены на исследуемый продукт фирмы с ценами конкурентов);
2. сбор данных по независимым переменным. При этом строится временной ряд по каждому фактору либо собираются данные по некоторой совокупности (например, совокупности предприятий). Другими словами, необходимо, чтобы каждая независимая переменная была представлена 20 и более наблюдениями;
3. определение связи между каждой независимой переменной и результативным признаком. В принципе, связь между признаками должна быть линейной, в противном случае производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака;
4. проведение регрессионного анализа, т.е. расчет уравнения и коэффициентов регрессии, и проверка их значимости;
5. повтор этапов 1—4 до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель. В качестве критерия удовлетворительности модели может служить ее способность воспроизводить фактические данные с заданной степенью точности;
6. сравнение роли различных факторов в формировании моделируемого показателя. Для сравнения можно рассчитать частные коэффициенты эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится объем продаж при изменении фактора X j на один процент при фиксированном положении других факторов. Коэффициент эластичности определяется по формуле

где b j — коэффициент регрессии при j-м факторе.

Регрессионные модели могут использоваться при прогнозировании спроса на потребительские товары и средства производства. В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа объема продаж напитка «Тархун» была получена модель

Y t+1 = 2,021 + 0,743A t + 0,856Y t ,

где Y t+1 — прогнозируемый объем продаж в месяце t + 1;
A t — затраты на рекламу в текущем месяце t;
Y t — объем продаж в текущем месяце t.

Возможна следующая интерпретация уравнения многофакторной регрессии: величина объема продаж напитка в среднем увеличивалась на 2,021 тыс. дал, при увеличении затрат на рекламу на 1 руб. объем продаж в среднем увеличивался на 0,743 тыс. дал., при увеличении объема продаж предыдущего месяца на 1 тыс. дал объем продаж в последующем месяце увеличивался на 0,856 тыс. дал.

Ведущие индикаторы — это показатели, изменяющиеся в том же направлении, что и исследуемый показатель, но опережающие его во времени. Например, изменение уровня жизни населения влечет за собой изменение спроса на отдельные товары, а следовательно, изучая динамику показателей уровня жизни, можно сделать выводы о возможном изменении спроса на эти товары. Известно, что в развитых странах по мере увеличения доходов возрастают потребности в услугах, а в развивающихся странах — в товарах длительного пользования.

Метод ведущих индикаторов чаще используется для прогнозирования изменений в бизнесе в целом, чем для прогнозирования объема продаж отдельных компаний. Хотя нельзя отрицать, что уровень объема продаж большинства компаний зависит от общей рыночной ситуации, сложившейся в регионах и стране в целом. Поэтому перед прогнозированием собственного объема продаж фирмам часто бывает необходимо оценить общий уровень экономической активности в регионе.

Существенным обоснованием прогноза объема продаж товаров потребительского назначения могут служить данные обследований намерений потребителей. Они знают о собственных перспективных покупках больше, чем кто-либо, поэтому многие компании проводят периодические обследования мнений потребителей о производимой продукции и вероятности ее покупки в будущем. Чаще всего эти обследования касаются товаров и услуг, приобретение которых планируется потенциальными покупателями заранее (как правило, это дорогие покупки типа автомобиля, квартиры или путешествия).

Конечно, нельзя недооценивать полезность такого рода обследований, но также нельзя не учитывать, что намерения потребителей относительно какого-то товара могут измениться, что скажется на отклонении фактических данных о потреблении от прогнозных.

Итак, при прогнозировании объема продаж могут быть использованы все рассмотренные выше методы. Естественно, возникает вопрос об оптимальном методе прогнозирования в конкретной ситуации. Выбор метода связан, по крайней мере, с тремя ограничивающими условиями:

1. точность прогноза;
2. наличие необходимых исходных данных;
3. наличие времени для осуществления прогнозирования.

Если требуется прогноз с точностью 5%, то все методы прогнозирования, обеспечивающие точность 10%, могут не рассматриваться. Если нет необходимых для прогноза данных (например, данные временных рядов при прогнозировании объема продаж нового продукта), то исследователь вынужден прибегнуть к казуальным методам или экспертным оценкам. Подобная ситуация может возникнуть в связи со срочной потребностью в прогнозных данных. В этом случае исследователь должен руководствоваться временем, имеющимся в его распоряжении, осознавая, что срочность расчетов может сказаться на их точности.

Необходимо отметить, что мерой качества прогноза может служить коэффициент, характеризующий отношение числа подтвердившихся прогнозов к общему числу сделанных прогнозов. Очень важно осуществлять расчет этого коэффициента не по окончании прогнозируемого срока, а при составлении самого прогноза. Для этого можно использовать метод инверсной верификации путем ретроспективного прогнозирования. Это означает, что правильность прогнозной модели проверяется ее способностью воспроизводить фактические данные в прошлом. Других формальных критериев, знание которых позволило бы априорно заявить об аппроксимирующей способности прогнозной модели, не существует .

Прогнозирование объема продаж — неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема продаж и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.

Литература

1. Баззел Р.Д. и др. Информация и риск в маркетинге. — М.: Финстатинформ, 1993.
2. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. — М.: Финансы и статистика, 2001.
3. Березин И.С. Маркетинг и исследования рынков. — М.: Русская деловая литература, 1999.
4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. — М.: Издательство «Финпресс», 1998.
5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 1996.
6. Ефимова М.Р., Рябцев В.М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 1991.
7. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. — М.: Патент, 1996.
8. Лобанова Е. Прогнозирование с учетом экономического роста // Экономические науки. — 1992. — № 1.
9. Рыночная экономика: Учебник. Т. 1. Теория рыночной экономики. Часть 1. Микроэкономика / Под ред. В.Ф. Максимова — М.: Соминтэк, 1992.
10. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / Под ред. И.К. Беляевского. — М.: Финансы и статистика, 1995.
11. Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева — М.: Финансы и статистика, 1989.
12. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Под ред. А.Г. Гранберга. — М.: Финансы и статистика, 1990.
13. Юзбашев М.М., Манелля А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. — М.: Финансы и статистика, 1983.
14. Aaker, David A. and Day George S. Marketing Research. — 4th ed. — NewYork: John Wiley and Sons, 1990. — Chapter 22 «Forecasting».
15. Dalrymple, D.J. Sales forecasting practices // International Journal of Forecasting. — 1987. — Vol. 3.
16. Kress G.J., Shyder J. Forecasting and Market Analysis Techniques: A Practical Approach. — Hardcover, 1994.
17. Schnaars, S.P. The use of multiple scenarios in sales forecasting // The International Journal of Forecasting. — 1987. — Vol. 3.
18. Waddell D., Sohal A. Forecasting: The Key to Managerial Decision Making // Management Decision. — 1994. — Vol 32, Issue 1.
19. Wheelwright, S. and Makridakis, S. Forecasting Methods for Management. — 4th ed. — John Wiley & Sons, Canada, 1985.

Отметим, что здесь рассматривалась сезонная компонента с длиной сезонности, равной 4 (4 квартала). Если исходные данные представлены помесячной динамикой (12 месяцев), то и сезонная компонента будет содержать 12 индексов сезонности вместо четырех. Процедура их вычисления при этом остается аналогичной.

Пример. Подбор наилучшей модели прогноза (модель Винтера)

Приведем пример выбора метода прогнозирования с использованием ранее рассмотренной информации на основе процедуры ППП Statgraphics «Forecasting– прогнозирование», как это указано на рис. 58.

Рис. 58. Выбор процедуры «прогнозирование» в ППП Statgraphics

Процедура «Forecasting» предусматривает возможность выбирать среди нескольких моделей прогноза (в том числе и модель Винтера) наилучшую модель, ориентируясь на ошибки прогноза.

Для того чтобы можно было использовать модель Винтера, необходимо в установках процедуры прогнозирования указать длину сезонности, а это автоматически включает процедуру учета сезонности при любой выбранной модели, что и отражено в отчете (рис. 59). Данная процедура позволяет выбирать одновременно 5 типов моделей, которые можно сравнивать по точности на основе ранее рассмотренных показателей точности прогноза.

В нашем случае наиболее точной оказалась модель (В) – линейный тренд (с учетом сезонной компоненты). Точность моделей можно сравнивать по различным показателям, например, по столбцу RMSE– стандартной ошибке прогноза (рис. 59).

Рис. 59. Отчет о выборе модели прогнозирования в ППП Statgraphicsс указанием длины сезонности

Перечислим модели, отраженные в отчете на рис. 59. В позиции (А) была назначена модель линейного экспоненциального сглаживания Холта. Как и отмечалось, для этой модели необходимы два параметра сглаживания: и. В позиции (В) была назначена модель линейного тренда. В позиции (С) – модель простого экспоненциального сглаживания. В позиции (D) – модель Брауна линейного экспоненциального сглаживания. В позиции (Е) – модель Винтера. Как видим, в последнем случае понадобилось три параметра сглаживания:,и.

Тот факт, что модель Винтера оказалась наименее точной, не означает, что она не пригодна для прогнозирования с учетом сезонной компоненты. Если убрать из установок процедуры прогнозирования указание на присутствие сезонности (не указывать длину сезонности), то среди всех выбранных модель Винтера будет наиболее точной, как это видно из отчета на рис. 60, в котором перечислен тот же набор моделей без указания на сезонность (модель Винтера здесь заменена квадратичной моделью Брауна).

Как видим, все приведенные модели имеют ошибку прогноза существенно бо льшую, чем модель Винтера на рис. 59.

Рис. 60. Отчет о выборе модели прогнозирования в ППП Statgraphicsс без указания длины сезонности

Отметим, что результаты прогнозирования по методу сезонной декомпозиции с линейным трендом, полученные ранее, оказались те же самые, что и при прогнозировании по линейному тренду на рис. 59 (сравните уравнение тренда на рис. 60 в позиции (В) и полученное в примере на основе табл. 3.1). Однако в последнем случае при проведении прогноза нет информации о составляющих элементов временного ряда (трендовой и сезонной), как это было получено ранее, но зато здесь прогноз может быть рассчитан в автоматическом режиме с указанием интервальных оценок.

Приведем прогноз по модели Винтера (рис. 61).

Рис. 61. Отчет о прогнозе по модели Винтера

На рис. 62 приведен график прогноза, иллюстрирующий результаты расчетов, приведенных на рис. 61.

Рис.62. График прогноза по модели Винтера

Пример. Моделирование сезонной компоненты на основе фиктивных переменных

Как отмечалось выше (п. 2.3.4), сезонную компоненту можно моделировать и на основе фиктивных переменных. Выберем в качестве примера аддитивную модель сезонной декомпозиции и проиллюстрируем ее сходство с моделью с фиктивными переменными.

Пусть имеются данные о продажах продукции фирмы (см. информацию в столбце Dataна рис. 63). Анализ горизонтального графика ряда (рис. 64) показал наличие тренда с сезонной компонентой. Применим метод сезонной декомпозиции (аддитивную модель), результаты которого показаны на рис. 63.

Рис. 63. Отчет о расчетах по методу сезонной декомпозиции по аддитивной модели

Рис. 64. Горизонтальный график ряда

Ниже приведены результаты усреднения сезонно-случайной компоненты в виде показателей, указывающих, на сколько усл. ден. единиц продажи выше или ниже средних по тренду.

Далее приведен график этих показателей (рис. 66). Слово «индекс» взят в кавычки потому, что здесь этот показатель выражен в абсолютных единицах изучаемого процесса (усл. ден. ед.), а не в долях или процентах, как это обычно присуще индексам в статистике.

Рис. 66. График «индекса» сезонности

По приведенным расчетным показателям заключаем, что продажи в первом квартале в среднем на 67,3 усл. ден. ед. меньше, чем по тренду, а в остальных кварталах – выше на соответствующую величину.

Приведенный ниже (рис. 67) график данных, исправленных на сезонность показывает наличие тренда, который можно принять за линейный. Рассчитаем по этим данным линейный тренд.

Рис. 67. График данных, исправленных на сезонность

Результаты расчета линейного тренда приведены ниже (рис. 68).

Рис. 68. Уравнение линейного тренда (R 2 = 87,5%,d= 1,82)

Итак, уравнение тренда имеет вид

= 223.16 + 4.85t.

Проведем теперь моделирование сезонной компоненты с помощью фиктивных переменных. Как уже отмечалось, число таких переменных должно быть на единицу меньше, чем число уровней моделируемого явления. Т. к. у нас квартальные данные, то таких переменных будет три: х 1 , х 2 и х 3 . Каждая из них равна единице для соответствующего квартала и равна нулю – для остальных, как это отражено на рис. 69.

Рис. 69. Исходные данные для модели с фиктивными переменными

Результаты множественной регрессии с фиктивными переменными приведены на рис. 70.

Рис. 70. Отчет о множественной регрессии при моделировании сезонной компоненты с помощью фиктивных переменных

Итак, уравнение регрессии имеет вид (с округлением)

= 240.9 + 4,94t– 82,71x 1 – 5,27x 2 + 14,04x 3 .

Таким образом, по сравнению с четвертым кварталом продажи в первом квартале ниже на 82,7 1 ед., во втором – ниже на 5,27 ед., а в третьем – выше на 14,04 ед. Средний постоянный уровень продаж равен 240.9 ед., а среднее ежеквартальное увеличение продаж равно 4,94 ед. (коэффициент при t).

Аналогичные результаты можно получить, сравнивая сезонные «индексы» для аддитивной модели. Так, разница между такими индексами для соответствующих кварталов следующая: S 4 –S 1 = 20,26 – (–67,32) = 87,58;S 4 –S 2 = 20,26 – 13,56 = 6,7;

S 4 –S 3 = 20,26 – 33,49 = –13,23.

Задания для самостоятельной работы

Задание 1

К следующим временным рядам подобрать лучшую линию тренда в виде аналитической кривой:

а) 21,6 22,9 25,5 21,9 23,9 27,5 31,5 29,7 28,6 31,4 32,1 31,2;

б) 146 106 123 89 97 74 80 53 56 35.

Изобразить в системе координат исходные данные и выбранную линию тренда.

Ниже (рис. 71 и рис. 72) приведены отчеты о решении задач с помощью статистического ППП. Вам необходимо его проанализировать и сделать соответствующие выводы по аналогии с тренировочным примером.

Рис. 71. Информация для решения задачи а)

Рис. 72. Информация для решения задачи б)

Прогноз сделать по линейному и квадратичному тренду.

Задание 2

Имеется следующая информация о потреблении электроэнергии жителями города за 4 года по кварталам (рис.73 в столбце Data ).

Используя результаты расчетов (рис. 73), построить график исходных данных и линию тренда по центрированным скользящим средним (столбец Trend - Cycle рис.73). Вычислить индексы сезонности, усреднив показатели сезонности (столбецSeasonality ) по соответствующим кварталам (например, для 3-го квартала необходимо сосчитать среднюю арифметическую из чисел с номерами 3, 7, и 11 в столбцеSeasonality и т. д.).

Рис. 73. Информация для анализа задачи из задания 2

Построить график индексов сезонности.

Спрогнозировать потребление электроэнергии по линии тренда (выбрать лучшую линию тренда по данным на рис. 58)

Рис. 74. Окно отчета о подборе линии тренда

Скорректировать прогноз по тренду с помощью индексов сезонности.

Задание 3

Для следующего ряда данных об объемах продаж некоторой фирмы по кварталам спрогнозировать объемы продаж на очередной 6-й год, выбрав наилучший тип модели:

350, 200, 150, 400, 550, 350, 250, 550, 550, 400, 350, 600, 750, 500, 400, 650, 850, 600, 450, 700.

Задание 4

Спрогнозировать на очередные 5 периодов процесс, характеризующийся следующими данными за 40 прошедших периодов, подобрав наилучший вид модели:

10,4 10,34 10,55 10,46 10,82 10,91 10,87 10,67 11,11 10,00 11,20 11,27 11,44 11,52 12,10 11,83 12,62 12,41 12,43 12,73 13,01 12,74 12,73 12,76 12,92 12,64 12,79 13,06 12,69 13,01 12,90 13,12 12,47 12,94 13,1 12,91 13,39 13,13 13,34 13,14.

Вы сможете спрогнозировать продажи, не прибегая к сложным формулам, рассчитать коридор спроса, определив верхнюю и нижнюю границы будущих продаж, использовать универсальный метод прогноза продаж для любого периода.

Вместо громоздких формул для прогноза спроса на продукцию мы используем один график в Excel, который строим исходя из данных о продажах компании. Алгоритм вывели самостоятельно, опираясь на советы знакомых бизнесменов и материалы из интернета. С помощью графика прогнозируем продажи на месяц, несколько месяцев или год. Чтобы повторить опыт, вам потребуется версия Excel 2003–2016 года. Кроме того, в конце статьи вы найдете альтернативный способ, который позволит построить прогноз за несколько минут. Однако он подходит исключительно для версии Excel 2016 года.

Ша г 1. Чтобы прогнозировать спрос на товары, собираем данные о продажах компании

Чтобы приступить к анализу, вам понадобятся данные о продажах компании за весь период ее существования. Чем больше информации, тем точнее прогноз. У нас, к примеру, есть сведения о продажах с января 2013 года по август 2015-го. Заносим их в таблицу (рисунок 1).

Лучшая статья месяца

Мы подготовили статью, которая:

✩покажет, как программы слежения помогают защитить компанию от краж;

✩подскажет, чем на самом деле занимаются менеджеры в рабочее время;

✩объяснит, как организовать слежку за сотрудниками, чтобы не нарушить закон.

С помощью предложенных инструментов, Вы сможете контролировать менеджеров без снижения мотивации.

Шаг 2. Делаем прогноз спроса на продукцию на заданный период

Чтобы спрогнозировать продажи, к примеру, на месяц или на будущий год, используем функцию «ПРЕДСКАЗ» в Excel. Функция основана на линейной регрессии и предназначена для прогнозирования продаж, потребления товара и пр.

В ячейку C34 записываем функцию:

ПРЕДСКАЗ(x; известные_значения_у; известные_значения_х),

х - дата, значение для которой необходимо предсказать (ячейка A34);

Шаг 3. Делаем расчет коэффициента сезонности для прогноза спроса

Чтобы учесть сезонные спады и рост продаж, с помощью стандартных функций вычисляем коэффициент сезонности. Для этого суммы продаж за первый и второй год делим на общую сумму продаж за два года и умножаем на 12. С помощью клавиши F4 устанавливаем абсолютные ссылки, чтобы расчет шел исключительно из нужного нам диапазона (рисунок 1).

=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12

Далее копируем формулу и вставляем в ячейки F2:F13 как формулу массива. Завершаем ввод сочетанием клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ! В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля - 0,989928632237843 и т. д. Для наглядности можно назначить ячейкам процентный формат. Правой кнопки мыши выбираем «Формат ячеек», затем вкладку «Число» и далее вкладку «Процентный, два знака после запятой».

• Сезонные спады в бизнесе: 3 способа вытянуть продажи

Шаг 4. Корректируем прогноз спроса на продукцию, учитывая сезонность

Добавим рассчитанные коэффициенты в имеющуюся функцию «ПРЕДСКАЗ» (ячейки C34:C45):

Чтобы скорректировать продажи, учитывая коэффициент, используем функцию «ИНДЕКС» (рисунок 2).

Первым аргументом в функции указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности ($F$2:$F$13), вторым - номер месяца, чтобы вернуть коэффициент для нужного месяца (для этого используем функцию «месяц», которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 года формула индекса выглядит так:

ИНДЕКС($F$3:$F$14;МЕСЯЦ(A35))

Чтобы скорректировать прогноз, нужно значение «ИНДЕКС» умножить на значение «ПРЕДСКАЗ», которое рассчитывали в шаге 2. Вот что мы получим:

ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС ({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)

Распространяем функцию на дальнейшие периоды и получаем скорректированный прогноз с учетом сезонности в ячейках C34:С45 (рисунок 1).

Шаг 5. Рассчитываем отклонение и строим два сценария

Реальные продажи редко в точности соответствуют прогнозам. Поэтому компании дополнительно строят допустимые верхние и нижние границы - прогноз продаж по оптимистичному и пессимистичному сценариям. Это помогает отследить тенденцию и понять, выходят ли реальные показатели продаж за спрогнозированные значения. При большом отклонении можно в срочном порядке принять необходимые меры.

Верхние и нижние границы коридора спроса строим по формуле (ячейка G2 на рисунке 1):

ДОВЕРИТ(0,05 (АЛФА); СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЕТ(C34:C45)),

«ДОВЕРИТ» возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение. Функция учитывает колебания продаж компании, включая сезонные.

«АЛФА» - уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Показатель 0,05 означает, что мы получим прогноз с точностью 95%.

«СТАНДОТКЛОН» - стандартное отклонение генеральной совокупности. Показывает, насколько прогнозируемые продажи отличаются от реальных.

«СЧЕТ» подсчитывает количество месяцев, по которым мы прогнозируем продажи.

Чтобы получить оптимистичный и пессимистичный сценарии, в ячейки D34 и D35 записываем формулы (рисунок 1).

Оптимистичный: =$C34+$G$2 (прибавляем к сумме прогноза сумму рассчитанного доверительного интервала)

Пессимистичный: =$C34–$G$2 (вычитаем из суммы прогноза сумму доверительного интервала)

Чтобы по полученным данным построить график, в ячейки C33, D33 и E33 копируем значения из ячейки B33. Далее выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку «Вставка», находим вкладку «Диаграммы» и затем вкладку «График». В итоге получаем график с коридором спроса (рисунок 3).

Вывод. Построив коридор спроса, внимательно следим за продажами в новом году. В 99 % случаев они развиваются в рамках коридора. Если нет - анализируем продажи еще раз и строим новый график.

• Как регулярное изучение спроса повышает динамику продаж на 648%

Мнение эксперта

Метод эффективен для прогнозирования продаж малого количества SKU

Максим Люлин,

генеральный директор «Актион-пресс»

Я бы советовал использовать метод для прогноза в отношении одного артикула - тогда он будет максимально точным. В целом метод понравился мне своей простотой и тем, что позволяет избежать ошибок. Его также можно применять для прогноза продаж группы товаров, схожих по характеристикам и близких по цене.

К недостаткам метода отнесу сложность учета изменения цен, влияния аукционной деятельности. Кроме того, при оценке продаж в рублях вы не можете объективно оценить долю продаж компании в отраслевой нише, поэтому рискуете потерять долю рынка. Ваши конкуренты могут этим воспользоваться и предложить товар по более низкой цене.

Мнение эксперта

Метод идеален для анализа продаж по зафиксированным показателям

Кирилл Чихачев,

генеральный директор «МЦФЭР-пресс»

До прочтения статьи я был знаком с методом в теории. Теперь, попробовав его на практике, могу сказать, что он мне понравился. Метод идеален для анализа продаж по зафиксированным показателям: количество продуктов, сбытовая мощность и пр. Его также стоит применять для малого числа продуктов: рост и падение спроса на каждый из них зависит от разных причин. Прогноз предельно понятен, логичен и точен. Однако для еще большей точности я бы учел следующие моменты.

Максимальное и минимальное значения продаж проще рассчитывать исходя из двух точек в начале и конце периодов, а не искать точки, через которые должна проходить прямая.

При прогнозировании продаж на месяц разницу верхнего и нижнего значений для оптимистичного и пессимистичного сценариев логичнее делить не на 12, а на количество месяцев внутри отрезка. Так вы более точно рассчитаете ежемесячный прирост продаж.

Прогноз продаж в Excel

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

{"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}}

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

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

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

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)

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

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.