Если все сделки «выстрелят», впереди сделок уже не будет. За пиком продаж неизбежно следует провал. Но прогнозировать подъемы и спуски можно — причем легко и технологично.
Причина провала может быть простой: менеджеры по продажам видят перспективу только в ближайших сделках. Чтобы сбыт был стабильным, необходимо его планировать и прогнозировать. И не до конца текущего месяца, как это обычно делают. Необходим прогноз продаж на несколько месяцев вперед.
Техника и технология
Несколько правил прогнозирования продаж уместятся на двух страницах.
- Все наметки на клиентов, имеющиеся у каждого менеджера по продажам, учитываются в конкретных суммах. Недостаточно сказать: «Мы можем продать сайт клиенту XYZ». Нужно конкретизировать: «Мы планируем продать клиенту XYZ сайт бизнес-класса стоимостью $9500».
- Необходимо запланировать месяц, когда можно ждать продажи. Например: сейчас на дворе май 2007 г. И мы планируем, что сайт удастся продать в течение двух месяцев. Значит, оплаты можно ждать в июле 2007 г.
- Неплохо бы определить (и трезво оценить) вероятность совершения сделки. Каждой вероятности соответствует свой коэффициент, на который множится сумма сделки для учета в прогнозе продаж. Например, делим все ожидаемые платежи на три вида: «гарантированные», «вероятные» и «маловероятные». «Гарантированные» платежи принимаем к прогнозу с коэффициентом 1: они поступят практически наверняка. «Вероятные» платежи принимаем к прогнозу с коэффициентом 0,6: вероятность их поступления больше 50%, но далека от 100%. «Маловероятные» платежи принимаем к прогнозу с коэффициентом 0,1: мы почти не ждем, что эти деньги к нам поступят.
Суммируем обороты по планируемым сделкам, взвешенные с учетом вероятности. Отдельно берем сумму по ожидаемым сделкам за текущий месяц (X), за ближайший будущий месяц (X+1) и за месяц, следующий за ним (X+2).
- Прогноз продаж на текущий месяц, равный сумме оборота, реально поступившего с начала месяца, и прогноза продаж по сделкам, ожидающимся до конца месяца.
- Прогноз продаж на месяц, следующий за текущим — (текущий месяц + 1).
- Прогноз продаж на текущий месяц + 2.
Обычно все эти данные загоняются в знакомый всем формат таблицы MS Exel. В ней делаются отдельные страницы на каждый месяц, блоки на каждого вашего сотрудника. И вставляются формулы, автоматически учитывающие вероятность платежей и выдающие итоговые прогнозы. Общий, и по каждому сотруднику отдельно.
Необходимо сделать две вещи. Во-первых, собрать и загнать в таблицу исходные данные. Во-вторых, выработать у сотрудников безусловный рефлекс: они должны учитывать все промежуточные результаты работы с клиентами в изменениях прогноза. Например, при обсуждении контракта на сайт коммерсант убедил клиента в необходимости продвижения сайта. Для себя он должен сразу оценить, как изменится прогноз продаж. Какую дополнительную сумму должен будет заплатить клиент за продвижение? Например, $5000. Насколько изменится прогноз? Если сделка «вероятная», прогноз увеличится на $5000 × 0,6 = $3000.
Теперь по итоговым данным прогноза продаж можно контролировать ход коммерческой работы. Важны не сами итоговые данные, а их изменения изо дня в день.
Если прогноз продаж не изменился по сравнению со вчерашним днем — значит, коммерческая работа не велась.
Это даже хуже, чем если бы прогноз уменьшился. Уменьшение прогноза означает, что какие-то сделки попытались дожать — и они слетели. Но работа все-таки велась. А неизменный прогноз означает именно то, что никто ничего не делал.
Прогноз — это уже результат
Как определить оптимальный прогноз продаж?
В нашем случае для расчета прогноза продаж используется технологичный подход. А это означает, что прогноз не берется с неба и не высасывается из пальца. Он является объективным отражением текущего положения дел по перспективным контрактам. Поэтому технологичный прогноз не может быть «оптимальным» или «неоптимальным». Он всегда является объективным отражением действительности. Если, конечно, ведется правильно.
Единственное, что можно уточнить по ходу дела (статистически) — это вероятностные коэффициенты. После сопоставления прогнозов и реальных результатов продаж за несколько месяцев может оказаться, что «вероятным» контрактам нужно присвоить коэффициент 0,9. А «маловероятным» — коэффициент 0,15.
Жесткое внедрение
Как заставить сотрудников спрогнозировать и оценить потенциальных клиентов?
Дисциплинарно. Без жесткого регулярного управления на основе технологий и стандартов прогноз продаж жить не будет.
Как выявить сознательные занижения в прогнозе продаж менеджеров?
Во-первых, менеджер может занизить саму сумму ожидаемой сделки. Это — проблема «личного порога». Ее нужно лечить наставничеством. И тренингами продаж хороших практиков.
Во-вторых, менеджер может занизить вероятность успеха сделки. Ну, меньше «маловероятной» он поставить не сможет. Если у большинства менеджеров вероятности сделок разные, а у кого-то все сделки — «маловероятные», это хорошо видно по сводному прогнозу продаж. У таких менеджеров проблемы с уверенностью в себе или товарах/услугах своей компании. Им нужна поддержка опытных товарищей при «дожиме» сделок.
Самое опасное — когда переговоры с клиентами ведутся, а в прогнозе продаж клиенты не появляются. Как минимум, это означает, что менеджер занимается с клиентами тусовкой, а не продажей. Он даже не предполагает, что конкретно будет предлагать данному клиенту. И на какую сумму. Как максимум, сделки уводятся на сторону.
Эта ситуация становится очевидной, когда коммерсант ведет переговоры с клиентами и ездит к ним на встречи. А его личный прогноз продаж не меняется. Эта ситуация требует немедленного вмешательства руководителя продаж. И жестких решительных действий. От совместного проведения переговоров до увольнения сотрудника.
Как добиться максимального выполнения прогноза продаж?
В наибольшей степени это зависит от личных усилий руководителя продаж. Он должен постоянно отслеживать, насколько его сотрудники могут обеспечить выполнение прогноза по их клиентам. Здесь действует правило «не более одной дополнительной попытки». Если в назначенный день клиент оплатил — хорошо. Если нет — разговор об объективных трудностях клиента никого не волнует. Сотрудник сам должен назвать руководителю продаж тот срок (небольшой!), за который он доведет эту сделку до результата. Если срок прошел, а результата нет, руководитель берет «дожим» сделки на себя. За соответствующее вознаграждение.
Отметим напоследок: прогноз продаж позволяет по нескольким итоговым значениям насквозь контролировать работу отдела. Мало того: как греет душу рукводителя сама возможность предсказать будущее!
Прогнозирование – это очень важный элемент практически любой сферы деятельности, начиная от экономики и заканчивая инженерией. Существует большое количество программного обеспечения, специализирующегося именно на этом направлении. К сожалению, далеко не все пользователи знают, что обычный табличный процессор Excel имеет в своем арсенале инструменты для выполнения прогнозирования, которые по своей эффективности мало чем уступают профессиональным программам. Давайте выясним, что это за инструменты, и как сделать прогноз на практике.
Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.
Способ 1: линия тренда
Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.
Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.
Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ
Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ . Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:
ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)
«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.
«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.
«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.
Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.
При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.
Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.
Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.
Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ
Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ . Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:
ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ , а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа» , но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.
Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.
Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.
Способ 4: оператор РОСТ
Ещё одной функцией, с помощью которой можно производить прогнозирование в Экселе, является оператор РОСТ. Он тоже относится к статистической группе инструментов, но, в отличие от предыдущих, при расчете применяет не метод линейной зависимости, а экспоненциальной. Синтаксис этого инструмента выглядит таким образом:
РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы у данной функции в точности повторяют аргументы оператора ТЕНДЕНЦИЯ , так что второй раз на их описании останавливаться не будем, а сразу перейдем к применению этого инструмента на практике.
Способ 5: оператор ЛИНЕЙН
Оператор ЛИНЕЙН при вычислении использует метод линейного приближения. Его не стоит путать с методом линейной зависимости, используемым инструментом ТЕНДЕНЦИЯ . Его синтаксис имеет такой вид:
ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Последние два аргумента являются необязательными. С первыми же двумя мы знакомы по предыдущим способам. Но вы, наверное, заметили, что в этой функции отсутствует аргумент, указывающий на новые значения. Дело в том, что данный инструмент определяет только изменение величины выручки за единицу периода, который в нашем случае равен одному году, а вот общий итог нам предстоит подсчитать отдельно, прибавив к последнему фактическому значению прибыли результат вычисления оператора ЛИНЕЙН , умноженный на количество лет.
Как видим, прогнозируемая величина прибыли, рассчитанная методом линейного приближения, в 2019 году составит 4614,9 тыс. рублей.
Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ
Последний инструмент, который мы рассмотрим, будет ЛГРФПРИБЛ . Этот оператор производит расчеты на основе метода экспоненциального приближения. Его синтаксис имеет следующую структуру:
ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Как видим, все аргументы полностью повторяют соответствующие элементы предыдущей функции. Алгоритм расчета прогноза немного изменится. Функция рассчитает экспоненциальный тренд, который покажет, во сколько раз поменяется сумма выручки за один период, то есть, за год. Нам нужно будет найти разницу в прибыли между последним фактическим периодом и первым плановым, умножить её на число плановых периодов (3) и прибавить к результату сумму последнего фактического периода.
Прогнозируемая сумма прибыли в 2019 году, которая была рассчитана методом экспоненциального приближения, составит 4639,2 тыс. рублей, что опять не сильно отличается от результатов, полученных при вычислении предыдущими способами.
Мы выяснили, какими способами можно произвести прогнозирование в программе Эксель. Графическим путем это можно сделать через применение линии тренда, а аналитическим – используя целый ряд встроенных статистических функций. В результате обработки идентичных данных этими операторами может получиться разный итог. Но это не удивительно, так как все они используют разные методы расчета. Если колебание небольшое, то все эти варианты, применимые к конкретному случаю, можно считать относительно достоверными.
на тему
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ
Выполнила Студентк а группы 5120-1 IV- го курса
факультета экономического
Малеева Светлана Викторовна
Приняла Научный руководитель доцент
кафедры
экономической кибернетики
Максишко Наталья Константиновна
/Ф.И.О., учёная степень и звание /
Регистрационный номер_________
Дата_________
Подпись _________
Курсова робота: 31 страниц, 5 таблицы, 3 рисунка, 10 источников.
Объект исследования – методы прогнозирования объемов продаж.
Цель данной работы – 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.
Метод исследования – описательный, сравнительный.
В ходе выполнения данной работы были рассмотрены основные методы прогнозирования объемов продаж, их классификация, этапы проведения и анализа.
ПРОГНОЗ, ТРЕНД, ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ, СЕЗОННЫЕ КОЛЕБАНИЯ, КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, ВЕДУЩИЕ ИНДИКАТОРЫ.
ВВЕДЕНИЕ............................................................................................................ 3
1 КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ........ 3
2 МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК............................................................. 3
3 АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ..................................................................... 3
4 СЕЗОННЫЕ КОЛЕБАНИЯ.............................................................................. 3
5 ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ..................................................................... 3
6 КАЗУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ...................................... 3
ВЫВОДЫ............................................................................................................... 3
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ............................................... 3
Процесс управления предприятием представляет собой непрерывную разработку управленческих решений и применение их на практике. От эффективности разработки этих решений в значительной степени зависит успех дела. И прежде чем начинать какое-либо дело, необходимо определить цель своих действий. В процессе производства руководителям предприятия очень часто приходится сталкиваться с критическими проблемами, и от того, на сколько оптимально принятое решение, будет зависеть конечный финансовый результат деятельности предприятия.
Потребность в решении возникает только при наличии проблемы, которая в общем, виде характеризуется двумя состояниями – заданным (желаемым) и фактическим (прогнозируемым), и именно прогнозирование будет отправной точкой в процессе принятия управленческого решения. Рассогласование между этими состояниями предопределяет необходимость выработки – управленческого решения и контроля за его реализацией.
Цель данной работы - 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.
Чтобы прогнозирование было наиболее эффективным, цели должны быть конкретными и измеримыми. То есть для каждой цели должны существовать критерии, которые позволили бы оценить степень достижения цели. Без этих критериев не возможна реализация одной из основных функций управления – контроля. Исходя из этого, можно сделать вывод, что цель, степень достижения которой можно количественно измерить, будет всегда лучше цели, сформулированной лишь словесно (вербально).
Прогнозирование – это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем. Так как каждое решение – это проекция в будущее, а будущее – содержит элемент неопределенности, то важно правильно определить степень рисков, с которыми сопряжена реализация принятых решений.
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 временные 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. грн.”.
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.
Грамотное прогнозирование объема продаж является одной из главных составляющих успеха вашего бизнеса. Если при этом речь идет о продукции, прогнозирование продаж дает возможность оптимизировать запасы на складе.
Необходимо, чтобы менеджеры по продажам понимали, что прогнозирование объема продаж является одной из их профессиональных обязанностей. Зачастую они сконцентрированы на самих продажах.
Целью прогнозирования объема продаж является эффективное планирование деятельности. И задача это должна возлагаться именно на менеджера по продажам. Ведь бухгалтер предприятия не может предсказать рост или падение спроса на продукцию. По итогам прогнозирования осуществляется планирование объемов продаж, а следовательно, и планирование бизнеса. И в случае ошибочных прогнозов показатели будут неточными.
То есть главной целью прогнозирования является распределение ресурсов компании для обеспечения требуемого объема продаж. Компания может прогнозировать продажи путем прогноза рынка в целом с дальнейшим вычислением доли своего продукта, или путем прогнозирования объема продаж компании.
Простейшим способом прогнозирования является экстраполяция - распространение существующих тенденций на будущее. Этот метод прогнозирования подходит для краткосрочного планирования, однако при необходимости отдаленного прогноза следует учитывать вероятность изменения рыночных условий.
Существует три основные группы методов прогнозирования объемов продаж:
Методы экспертных оценок, которые базируются на оценке текущего момента и перспективы развития. Применяются в ситуациях, когда нет возможности получить актуальную информацию о процессе или явлении;
методы анализа и прогнозирования временных рядов - связаны с исследованием независимых друг от друга показателей, состоящим из двух элементов - прогнозов детерминированной и случайной компоненты;
казуальные или причинно-следственные методы прогнозирования - поиск факторов, влияющих на поведение прогнозируемого показателя.
Использование тех или иных методов зависит от целей прогнозирования - краткосрочный (неделя, месяц, квартал) или долгосрочный (1 год и более) прогноз. Планирование объема продаж на длительный период - более сложный процесс, так как существуют факторы, которые могут повлиять на ожидаемые результаты.
Однако сделать точные прогнозы для компании тоже задача вполне по силам.
Точным прогнозом называется такой прогноз, отклонение которого колеблется в пределах 10% от реальных показателей. Для того, чтобы построить точный прогноз, потребуется выполнить следующие действия:
1. Зафиксируйте точные показатели продаж за определенные отрезки времени в прошедшем периоде, к примеру, ежемесячные продажи за год.
2. Рассчитайте коэффициенты сезонности для каждого отрезка времени и постройте соответствующий график.
3. Рассчитайте эластичность спроса по цене. Для этого прежде всего определите, как при изменении цен меняется спрос на вашу продукцию.
4. Учтите рост производства или открытие новых торговых точек.
5. Рассчитайте коэффициент влияния внешних факторов (конкуренция, экономическая ситуация в стране). Для этого необходима история продаж за длительный период (как минимум 2 года). Рассчитывается прогноз продаж на прошлый год с учетом коэффициентов эластичности и сезонности и сравнивается с реальными цифрами. Разница является показателем влияния внешних факторов.
6. Ознакомьте каждого сотрудника отдела продаж с прогнозом.
Точное прогнозирование объемов продаж дает возможность сократить расходы, оптимально запланировать деятельность компании и эффективно распределить имеющиеся ресурсы.