Спринчан Алексей Николаевич Четверг, 23.11.2017, 20:41
Приветствую Вас Гость | RSS
Меню сайта

Мой опрос
Какой из методов прогнозирования продаж используется на Вашем предприятии?
Всего ответов: 620

Экономика и финансы

Главная » Статьи » Мои статьи

Управлять — значит предвидеть.

ТЕНДЕНЦИЯ, ОДНАКО...

Любая, даже самая развитая интуиция опирается на аналитические методы. В помощь же тем, кто предпочитает обосновывать решения, подсказанные внутренним голосом, существуют количественные методы прогнозирования.
Принцип, на котором обычно основаны все количественные методы прогнозирования, удачно иллюстрирует анекдот. Северный полюс, ледяная пустыня. На берегу океана сидит чукча, неподалеку пасется стадо оленей. Вдруг один олень подбегает к берегу и соскальзывает в воду. За ним следует второй, третий, четвертый... Когда утонуло все стадо, чукча глубокомысленно произнес: "Тенденция, однако”. Так вот, количественное прогнозирование — это инструмент предвидения падения второго оленя на основе факта падения первого для обоснования правильности решения: или поймать его, или построить на берегу ограждение, или повести стадо в другое место, подальше от воды.
Если же говорить серьезно, то количественное прогнозирование — это метод предсказания пространственных (где), ассортиментных (сколько и чего) и временных (когда) параметров спроса. Статистическую модель прогноза получают или в виде аналитически выраженной тенденции развития, или в виде уравнения зависимости от одного или нескольких факторов-аргументов. Базовая формула для построения такого прогноза может иметь, например, такой вид:

прогноз величины спроса
  • Ft — прогноз величины спроса на период t;
  • Bt — величина базового спроса в период t. Обычно для оценки базового спроса берут среднюю величину спроса за период;
  • St — коэффициент сезонных колебаний в период t. Среднее значение сезонного коэффициента для всех периодов составляет 1,0. В отдельные месяцы он может колебаться от 0 до 12. Если, предположим, в конкретный месяц сезонный коэффициент равен 1,2, значит, ожидается, что объем продаж в этом месяце на 20% превысит среднее значение за год;
  • Ct — коэффициент циклических колебаний в период t. Циклический фактор проявляет себя в изменении величины спроса с периодичностью, превышающей один год. Примером является деловой цикл от низшей точки спада до высшей точки подъема, который продолжается обычно от трех до пяти лет;
  • Pt — коэффициент поправок на стимулирование продаж в период t. Это важно для рекламных и маркетинговых мероприятий, проводимых время от времени. Этот коэффициент зависит от решений фирмы, которые необходимо сопоставить с динамикой спроса;
  • I — величина случайных колебаний в период t, которые не могут быть объяснены вышеперечисленными факторами.

Среди более детальных и отображающих более реальную картину количественных и качественных методов, также позволяющих предприятию гибко маневрировать в случае возникновения непредвиденных обстоятельств, стоит выделить метод средней скользящей, причинно-следственный метод, метод Делфи и SWOT-анализ. Эти методы особенно эффективны в тех случаях, когда необходимо отобразить именно тенденцию, причем довольно точную и позволяющую строить достаточно четкие прогнозы на будущее.

МЕТОД СКОЛЬЗЯЩЕЙ СРЕДНЕЙ

Метод средней скользящей обычно применяют для того, чтобы выявить выраженные тенденции и темпы роста в рамках этих тенденций. Этот инструмент построен на предпосылке, что будущее похоже на прошлое, т.е. существующая структура сохранится и в будущем.
На практике метод применяется следующим образом. На основе объемов продаж за период, которые обычно очень разбросаны и сами по себе могут отобразить только сезонные колебания, вычисляются средние показатели. Характерное отличие метода скользящей средней в том, что он позволяет постоянно обновлять существующие данные — когда кончается очередной период, вычисляют его средний показатель и отбрасывают показатель первого периода. Таким образом, данные все время обновляются, а количество периодов остается неизменным. Эффективность метода скользящей средней хорошо видна в графическом изображении.

Для построения первого графика использованы простые средние фактические показатели, второго — средние скользящие. Так вот, в первом случае видны только сезонные колебания объемов продаж, во втором — динамика, тенденция, уже позволяющая говорить о будущих прогнозах. Применительно к оленям из графика видно, что в ближайшем будущем они падать не будут, т.е. никакие меры для их спасения не нужны. Можно остановиться и на этом этапе, условно продлив кривую, но для получения более точных цифр есть смысл продолжить прогнозирование. Сравнив полученные средние цифры с фактическим объемом продаж (т.е. результат, полученный после скользящего усреднения, делим на исходно известный объем продаж за период и переводим в проценты), найдем показатель отклонений, или сезонных колебаний.

показатель отклонений в планах продаж

 

 

показатель сезонности в планах продаж


Если продлить эту тенденцию на следующие периоды, а полученные данные умножить на среднее сезонное отклонение в периоде, получим прогнозное значение объемов продаж на будущий период с учетом динамики продаж и сезонности.

ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЙ МЕТОД

Этот метод позволяет оценить объем продаж с учетом влияния зависимых факторов. Рассмотрим наиболее наглядный пример. Объемы продаж предприятия, торгующего кондиционерами, напрямую зависят от колебаний температуры воздуха. На основе простых статистических данных (фактический объем продаж за период, на протяжении которого держалась определенная температура) выясняется пропорциональное соотношение зависимого потребления и независимого, т.е. покупателей, которые готовы купить кондиционер зависимо/независимо от погоды. Анализируя множество точек на графике, при помощи регрессивного метода можно построить прямую, точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, или тенденцию, — линию регрессии. Выявление этой связи и позволяет прогнозировать будущие объемы продаж — цифры просто соотносят с прогнозом погоды, предоставляемым Гидрометцентром. Еще раз отметим, что температура — фактор наиболее наглядный. На самом деле в каждом бизнесе существует некий конкретный фактор зависимости, от которого можно отталкиваться. Праздники и сезоны отпусков, модные тенденции, даже состояние экономики на макроуровне (взлет или кризис) — любой из этих элементов может сигнализировать о возможных тенденциях. Погрешность обоих методов можно вычислить. Обычно это делается путем сравнения показателей фактического спроса и прогноза с дальнейшим усреднением всех цифр на один период.

МЕТОД ДЕЛФИ

Метод Делфи объединяет в себе интуитивные и количественные инструменты. Представим, что перед группой экспертов стоит задача предположить, сколько горошин находится в стеклянной банке. Из предложенных вариантов выбирают максимальный и минимальный. Людям, предложившим их, задают уточняющие вопросы — производят так называемую мозговую атаку, в результате которой эксперты обычно сходятся на одном среднем показателе. Полученный показатель принимается как наиболее точный прогноз. При этом используется строгая процедура обмена мнениями, обеспечивающая по возможности беспристрастность выводов. Все указанные методики можно применять вручную, хотя это существенно повышает вероятность ошибки и увеличивает погрешность. Существуют специальные программные продукты для прогнозирования, например, программный пакет SPSS 10.0, обрабатывающий исходные данные статистическими методами. Автор: Ольга Пестрецова, кандидат экономических наук, доцент

 

Хотите знать больше?
ДА или НЕТ
 
Категория: Мои статьи | Добавил: Алексей (27.05.2009)
Просмотров: 4383 | Рейтинг: 3.7/6

Бизнес – тренер
Корпоративное обучение


Курсы в Херсоне

Курсы в Херсоне

Тренинги


Copyright MyCorp © 2017Хостинг от uCoz

Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0

Индекс цитирования. Яндекс.Метрика Образование в Украине Работа в Мариуполе