Як підвищити точність прогнозування продажів в компанії
Якщо у вас на складі немає того, що потрібно клієнтові, то ви не зможете надати йому це.
А раз ви не можете дати клієнту бажане, значить, ваш сервіс можна вважати хорошим.
Але як зробити так, щоб на складі було все, що може знадобитися вашим клієнтам,
причому в достатній, але не надмірній кількості?
Карл Сьюелл «Клієнти на все життя»
Навіщо організовувати прогнозування продажів і за рахунок чого можна підвищити точність прогнозів? За рахунок організації прогнозування продажів і підвищення точності прогнозів компанія зможе:
- Вивільнити оборотні кошти зі складу;
- Збільшити обсяг продажів - за рахунок більш повного задоволення попиту;
- Збільшити прибуток - за рахунок зниження витрат на зберігання і логістику.
1. Підготовка даних до прогнозу;
2. Вибір моделі;
3. Розрахунок прогнозу;
4. Коригування прогнозу додатковими факторами;
5. Оцінка точності прогнозу і коригування моделі.
Перший етап. Підготовка даних до прогнозу
У 90% випадках ми стикаємося з ситуацією, що прогнозисти вважають прогнози на непідготовлених даних і дивуються, чому у них така низька точність. Підготовка даних - це ключ до підвищення точності прогнозів. Підготовка - самостійний, регулярний процес. Підготовлені до прогнозу дані необхідно збирати і оновлювати з регулярністю оновлення прогнозів. Ваші дані - це можливість збільшити точність прогнозу. Необхідно сформувати окрему базу підготовлених даних.
Підготовка даних - це регулярний процес, результат якого - розрахунок прогнозу
Що входить в підготовку даних?
1. Вибір рівня розрахунку прогнозу, наприклад, вибір розрахунок прогнозу по позиціях, по групах товарів, по підгрупах.
2. Очищення від факторів - це очищення від великих акцій зі стимулювання збуту, від відвантажень спецкліентам (нерегулярні клієнти з часткою відвантаження більше 10% по позиції), вводи - висновки з торгових мереж, розпродажі і т.д.
3. Відновлення даних - це відновлення даних про продажі в момент відсутності товару (дефіцит, ремонт в торговій точці, тимчасове закриття з незалежних причин).
Для отримання інформації по багатьом з факторів необхідно організувати процес зі збору даних з усіх впливають підрозділів - відділ продажів, склад, маркетинг, виробництво.
Для організації збору інформації необхідно процес описати і регламентувати. Спочатку, звичайно, багато факторів будуть враховуватися вручну, потім ви частина процесів автоматизуєте, коли відпрацюєте ручної алгоритм, а потім, можливо, перейдете на повну автоматизацію зі збору та обліку факторів. Автоматизація зручна й вигідна, адже для менеджера - це підвищення продуктивності праці, а для організації - це зниження помилок і зростання точності. Коли дані підготовлені до прогнозу, переходимо до вибору моделі і розрахунком прогнозу.
Другий етап. Вибір моделі прогнозу
Обсяг продажів по місяцях або тижнях - це тимчасової ряд. Існують різні часові ряди з різними характеристиками. І для різних типів тимчасових рядів підходять різні моделі прогнозування. Наприклад, ряд може містити явне зростання або бути статичним. Якщо ряд з тенденцією до зростання, тоді нам підійдуть моделі з трендами і сезонністю (тобто моделі, що описують зростання). Якщо максимальна вага мають тенденції за останній період, то ми беремо модель ковзної середньої або виділяємо тренд для прогнозу за останній період.
У таблиці «Відповідність моделей прогнозу і характеристик часових рядів» ви знайдете, для якої характеристики часового ряду, яку модель краще використовувати. Якщо ми хочемо домогтися прогнозів високої точності на великому масиві даних, то нам треба навчитися застосовувати для різних характеристик часового ряду різні моделі прогнозу. Це можна робити за допомогою спеціального програмного забезпечення, або самостійно розібратися з моделями і підібрати декілька відповідних для різних ситуацій в продажах.
Відповідність моделей прогнозу і характеристик часових рядів.
Третій етап. Розрахунок прогнозу продажів
Після того, як вибрали модель, переходимо до розрахунку прогнозу:
Ще раз скажу, що прогноз продажів по кожному ряду ми розраховуємо за допомогою моделі, яка для нього підходить в залежності від його характеристик. Якщо ряд з помітним зростанням, то використовуємо модель, яка це зростання кращим чином описує і прогнозує - це або трендова модель, або модель Хольта або Хольта-Вінтерса.
Наприклад, для розрахунку прогнозу за допомогою трендового моделі з сезонністю, ми:
1. Розраховуємо значення тренда (тренд може бути лінійний, логарифмічний, експонентний, поліноміальний) - використовуємо той, який найкращим чином описує зростання. Який тренд використовувати, ми вирішили на попередньому етапі прогнозування.
2. Виділяємо сезонність. Сезонність у нас буде дорівнює усередненим відхилень ряду від тренду.
3. Розраховуємо прогнозний тренд.
4. Коректуємо прогнозний тренд сезонністю - отримали прогноз.
Якщо продажу є тільки за чотири-п'ять місяців і сезонність ще не виділити, використовуємо для цього ряду модель простого експоненціального згладжування, Хольта, тренд або ковзаючу середню, в залежності від того, на якій моделі для неповних рядів при тестуванні ви зупинилися.
Якщо позицій для прогнозу багато, тоді краще цей процес автоматизувати, щоб значно заощадити час, виключити можливі помилки при розрахунку і прискорити свою роботу.
Четвертий етап. Облік додаткових факторів в прогнозі
Отже, спочатку взяли вихідні дані, підготували їх до прогнозу, вибрали модель і розрахували прогноз. Але на майбутнє у нас заплановані заходи, які ми точно знаємо, що в прогнозі не враховані. Які це можуть бути заходи? Наведемо приклад з ринку FMCG:
Як нам врахувати заходи та ефект від їх проведення в прогнозі?
1. Організовуємо облік планів по заходам - в обліковій системі, в Excel, в базах даних;
2. Визначаємо показник для обліку за кожним заходом в прогнозі - приріст продажів або обсяг продажів. Наприклад, при проведенні акції в працюючої торгової мережі ми враховуємо планований приріст продажів за рахунок акції, а в разі введення продукції в торговельну мережу - враховуємо цілком планований обсяг продажів в мережу.
3. Організовуємо регулярний збір інформації по заходам від відділів - описуємо і запускаємо регламент, робимо і налаштовуємо програмне забезпечення для обліку чинників;
4. Враховуємо отриману інформацію в прогнозі.
Разом ми отримали:
Щоб організувати збір чинників, ми:
- Описуємо процес - складаємо регламент;
- Описуємо логіку - підхід до прогнозування;
- Погоджуємо регламент і логіку з усіма зацікавленими, що впливають відділами;
- Організовуємо регулярну роботу відповідно до регламенту - робимо і налаштовуємо ПО;
- Коригуємо регламент в міру необхідності і розвитку.
П'ятий етап. Оцінка точності прогнозу і коригування моделі
Прогноз на підготовлених даних з урахуванням заходів і факторів розрахований. Оцінимо його точність. Точність бажано оцінювати, як по позиції, так і по групі в цілому.
По кожному відхиленню прогнозу від факту більше нормативу розбираємося в причинах:
- Підготовка данних;
- Модель прогнозу;
- Облік чинників;
- Збій в організації.
Організація прогнозування в компанії - це можливість збільшити:
- Обсяг оборотних коштів на рахунках;
- Об'єм продажу;
- Прибуток компанії.