Прогнозата за продажби е приблизително изчисление, използващо статистически техники, което позволява да се знае прогнозата за продажбите на компания в бъдещ период от време.
По същество се състои в това да разберем колко можем да продадем, имайки предвид, че прогнозата за продажбите е свързана с останалите дейности.
Следователно това е един от основните анализи, които всяка компания трябва да извърши. Не забравяйте, че центърът на всеки бизнес е клиентът и фактурирането им е основният източник на доходи.
От друга страна, лицето, отговорно за извършването на тези изчисления, е търговският директор.
Как да направим прогноза за продажбите
Прогнозата за продажби ви позволява да получите информация за необходимите покупки. Това от своя страна ще ни позволи да осигурим адекватна хазна и да управляваме ефективно човешките ресурси. Следователно знанието как да го направите е много важно. Можем да започнем от три ситуации, ще видим всеки метод по-подробно в следващия раздел:
- Нашата компания започва своята дейност. В този случай е практически невъзможно да се знаят данни от миналото. Можем да сравняваме само с други конкуренти, които са били на пазара по-дълго и тази информация трябва да се приема с повишено внимание. Обичайното в тези случаи е да се използват качествени техники, които позволяват използването на малки проби и се основават на субективна информация, като метода на Delphi или експертни проучвания.
- Нашата компания е активна за кратко време. В този случай вече имаме някои данни, но недостатъчни за извършване на количествени статистически техники с големи извадки. В този случай можем да изпратим въпросници за удовлетворение на нашите клиенти и също така да разберем техните бъдещи предпочитания. Можем да направим статистически изследователски анализ за събиране на информация или да използваме методи като Run Rate.
- И накрая, ако нашата компания е на пазара от известно време, най-добрите и ефективни са количествените техники. Те ви позволяват да моделирате прогнозата за продажби чрез математика и статистика. Най-често срещаните, които също ще видим в детайли, са регресиите, честотите на вариации или пълзящите средни, наред с други.
Някои методи за прогнозиране
Има много качествени и количествени методи за изготвяне на прогнози за бъдещето на дадена променлива. Ще се съсредоточим върху най-подходящите и които също могат лесно да бъдат приложени към малка или средна компания. Ще се нуждаем само от електронна таблица за повечето от тях.
Качествени методи
Тези методи се основават, както казахме, на малки проби и субективност. Те се използват за извършване на изследователски анализи, които могат да бъдат допълнени с други количествени. Те също така до голяма степен ни пречат да ослепеем, когато започваме. Те не ви позволяват да правите изводи.
- Методът на Делфи. Това е качествена техника, която разработва система за събиране на данни от група експерти. Търси се консенсус на участниците чрез интерактивен процес. Отговаря се на поредица от въпросници и с тези данни се извършват различни, докато се постигне споменатият консенсус.
- Фокус група. Тази техника е подобна на предишната, но се основава на лични или виртуални срещи. В тях ще има модератор и поредица от хора, участващи в въпроса, които ще бъдат обсъдени. Например в този случай това може да бъде търговският директор и различните агенти. Става въпрос за насочване на участниците, чрез процеси като "облака на идеите", към целта за получаване на информация за възможни прогнози за продажби.
Количествени методи
Те са най-често срещаните в компаниите, които работят от дълго време. Те имат големи клиентски мостри и дълги периоди от време. Най-подходящите са показани по-долу:
- Среден темп на растеж. Когато вашият бизнес работи дълго време, можете да изчислите средногодишен процент на растеж. С това и данните от предходната година можете да направите основна прогноза за продажбите. Методът е прост, този процент се добавя към старите продажби. Подобно е на изчисляването на темповете на промяна.
- Методът Run Rate се използва за прогнозиране на продажбите през определени периоди в годината. За изчислението той използва средните месечни стойности на продажбите за даден период и с тях се прогнозират тези, които ще се случат през следващия период.
- Плъзгащите се средни стойности в рамките на анализа на времевите редове са много полезни за онези компании, чиито продукти имат стабилни продажби и без сезонност. Извършва се средно определен брой исторически данни и с това се прави прогнозата. Ако има висока сезонност, тогава може да се използва друга техника, която е индексите на сезонност.
- Обикновена регресия, за която е писано подробно тук. В нашия случай зависимата променлива е продажбите, а независимата променлива е времето. Те могат лесно да бъдат изчислени със статистически софтуер или електронна таблица. Те предлагат графика и също така изчисляват коефициента на определяне (R Squared), със стойности между нула и единица. Колкото по-близо до един, толкова по-добра е възможността за прогнозиране.
Пример за прогнозиране на продажбите
За примера ще използваме простата техника на регресия.
Нека си представим компания, която предлага данните, показани по-долу. Появяват се месечните продажби през последните 3 години. Включихме само някои данни в таблицата, така че да не е твърде дълго.Зависимата променлива (Y) ще се каже продажби, а независимата променлива (X) ще бъде време. Целта е да се изчислят бета коефициентите на X и на независимия член.
Виждаме, че електронната таблица показва регресионната линия. В този случай наклонът му е отрицателен, но умерен, както се вижда от коефициента X (по-малък от нула). За съжаление обаче тази техника не би ни донесла много добро. R Squared има стойност, близка до нула и следователно линията не ни помага да предсказваме и трябва да изберем друг статистически метод.