Прогнозирование продаж

Прогнозирование очень часто входит в обязанности маркетолога, даже если он не является аналитиком. Для построения прогноза продаж необходимо хотя бы в общих деталях понимать, что представляет собой сам процесс прогнозирования. То есть знать базовую теорию. В этом случае – интернет в помощь. Информации просто море, выбирай - не хочу. Яндекс или Гугл вам подскажет, куда копать. Что такое прогноз в упрощенном, схематичном виде? У вас есть ваши продажи за последний, допустим, год. Вы должны к этому ряду данных продаж подобрать математическую модель (формулу), которая будет его хорошо описывать (давать примерно те же значения, что и в вашем ряду данных). Когда вы такую модель подобрали, вы просто продолжаете ее в будущее, и получаете свой прогноз. Это если кратко. Более полно здесь учить прогнозированию не буду – на эту тему написаны десятки книг. Я же лишь остановлюсь на важных моментах процесса.

Самый плохой прогнозист, которого мне приходилось видеть – это человек, абсолютно не понимающий, почему прогноз будет именно такой, а не какой-то другой. Эти люди скачивают из интернета некие якобы «готовые» инструменты для прогноза в MS Excel, что называется «просто подставь свои цифры», и, абсолютно не понимая, как это все работает, начинают пытаться строить прогнозы. Естественно, ни к чему хорошему это не приводит. Потому что каждая такая модель имеет свои некоторые принципы действия, условия и ограничения, которые нужно учитывать при добавлении в нее исходных данных. Если с базовой теорией вы разберетесь, проблем с пониманием в дальнейшем не будет. Тем более, это не настолько сложно, чтобы не смог понять человек с гуманитарным складом ума. Существуют разные модели построения прогнозов. Большинство из них можно реализовать в MS Excel, причем достаточно легко. Многие можно скачать из интернета в готовом виде. Потом нужно экспериментировать с каждым своим рядом данных, то есть пробовать на основе данных своих продаж прогнозировать те периоды, значения которых вы уже знаете. Так проверяется точность модели – какая модель будет точнее «попадать» в ваши реальные данные, такую и используйте для построения прогноза на будущие периоды. Здесь нужно понимать, что каждый ряд данных индивидуален, и если для прогнозирования одного ряда прекрасно подходит одна модель, то совершенно не факт, что эта же модель будет также адекватно описывать и прогнозировать продажи другого товара. Пример: вы прогнозируете прибыль компании одной какой-то моделью, которая хорошо описывает и прогнозирует этот ряд (вы убедились в точности модели, ее хорошем предсказательном потенциале). Если вы попробуете спрогнозировать при помощи этой же модели выручку компании, то совершенно не факт, что эта модель хорошо справится с задачей. Потому что прибыль и выручка – это ряды, хотя и связанные между собой в экономическом плане, но имеющие разную природу в плане прогнозирования.

Очень сильно точность прогнозирования зависит от того, насколько стабильны продажи товара в течение времени. Одно дело – когда регулярно, из месяца в месяц, заказывается примерно одно и то же количество товара А, или же какой-то диапазон вроде «от 5000 штук до 7000 штук». Тогда возможна высокая точность прогноза – потому что ряд в целом стабилен. И совершенно другое дело, когда продажи «скачут, как ретивые кони» вверх-вниз, от 0 в один месяц до 100.000 штук в другой месяц. Чем сильнее скачки, или волатильность, тем сложнее сделать точный прогноз. В простых случаях можно прямо на глаз определить тренд (основное направление движения) и прямо рукой дорисовать траекторию продаж на будущий период. В сложных случаях потребуется проводить над данными много операций – сглаживать их, преобразовывать, удалять минимумы и максимумы, и так далее. Для составления адекватного прогноза на 1 год вперед нужно иметь «исторических данных», то есть истории продаж вашего товара как минимум 2 года, а лучше вообще 3 года.

Если ситуация в экономике была стабильна, и в целом хорошо предсказуема в последние годы, то можно брать и 6 лет «исторических» данных. Если же экономику периодически трясет, высокая волатильность, продажи то растут, то падают, лучше брать не более 2 последних лет. Потому что то прошлое, которое дальше 2 лет назад, уже совершенно неактуально для составления прогноза на будущее. Одна важная деталь – чем больше период вашего прогноза (полгода, год, два года), тем больше будет ошибка прогноза (несовпадение вашего прогноза и реальных продаж). Иными словами – чем на более длительный период делается прогноз, тем больше ошибка прогноза. Логически это легко объяснить – по мере развития во времени ошибки накапливаются, и если в первом месяце ошибка незначительна, то в последнем месяце этого года она может быть серьезной – она накопилась к концу периода. В российских условиях не стоит строить прогнозы дальше, чем на 1 год. И даже построив прогноз на 1 год, вы должны каждый квартал вносить коррективы – подставлять реальные данные продаж вместо прогнозных значений и смотреть, где и насколько вы ошиблись, делать выводы, а затем исправлять дальнейшие значения прогноза.

Запомните еще одну очень важную в прогнозировании вещь: статистика – это «круто», но это всего лишь сухая статистика, и не менее сухая математика. Это формулы. И не нужно придавать им какое-то священное значение. Хорошо известно, что жизнь сложнее любых формул, и нет таких формул, которые могли бы описать все многообразие жизни. Поэтому относитесь к построенному для вас моделью прогнозу, как к заготовке итогового прогноза. Объясню почему. Дело в том, что статистические (математические) модели содержат поведение и влияние лишь нескольких факторов, основных. Они не могут предсказать поведение абсолютно всех факторов, которые могут повлиять на ваши продажи. Пример: все статистические модели строятся на основе трендов (основных направлений развития). То есть, если у вас есть продажи за прошедшие 2 года, то ваш прогноз на третий год математическая модель построит как некоторое усреднение продаж этих 2 лет плюс какая-то тенденция к изменению (например – увеличение на 10%). Ничего «нового» модель (она же уравнение) предложить вам не сможет. Ваш «новый» прогноз будет находиться где-то в диапазоне ваших «старых» данных продаж за 2 года, или незначительно за него выходить на размер прироста год к году. Если произойдет кризис, как это было в 2008 году, и связанное с ним резкое сокращение спроса со стороны клиентов компании, то никакая модель вам не сможет этого предсказать. Повторяю – никакая модель не сможет волшебным образом спрогнозировать, что вот тут начнется кризис и все свалится, если в прошлом ваши продажи так не падали ни разу, а только росли. Другая ситуация, но аналогичная по воздействию – допустим, в какой-то месяц сотрудники грузового порта объявили забастовку. В порту застряли контейнеры с вашим товаром – их никто не разгружает. Соответственно, к вам приходят клиенты с желанием купить ваш товар, а у вас на складе товара нет! Тогда они идут к вашим конкурентам, у которых по счастливой случайности остался на складе нужный товар, потому что в этом году они возят его через другой порт. И пока ваша компания пытается как-то повлиять с помощью профсоюза на бастующих рабочих, или как-то вывезти из порта товар грузовыми фурами, вы теряете большие деньги в виде неудовлетворенного спроса (клиенты могли бы купить у вас, а купят у ваших конкурентов). Или еще пример – как обычно это бывает в России – в какой-то момент «внезапно» изменили в одностороннем порядке правила прохождения грузов через таможню, и никому, естественно, об этом официально заранее не сообщив. В итоге правила изменились, порядок изменился, процедура уже другая – нужны другие документы, другие накладные, другие паспорта, ваш товар теперь проходит таможню под другим кодом и оформляется по-другому. Соответственно, на таможне скапливается просто огромное количество грузов таких же компаний, как и ваша, которых тоже никто не предупредил. А в это время к вам, опять же, приходят за товаром ваши клиенты, которым ваш товар нужен позарез, потому что они, допустим, тканями от вашей компании обивают свои диваны, а потом их продают. Но товара у вас на складе нет – и вы теряете деньги, плюс еще и подводите своих партнеров.

Предсказать такие события в прогнозе, составляемом в конце года на следующий год, в принципе невозможно. При этом подобные события могут вызвать значительные изменения в продажах вашей компании за год. Единственный способ хоть как-то подстраховаться от таких форс-мажорных обстоятельств – это учитывать прогноз менеджеров по продажам. В компании, где я работал, менеджеров по продажам в начале каждого квартала просили расписать, сколько примерно они рассчитывают продать товара в каждом месяце этого квартала. Потом данные от всех менеджеров по продажам сводили в одну таблицу. Далее я брал свой помесячный прогноз продаж, построенный статистическими методами, и накладывал на него коллективный прогноз менеджеров по продажам (сумму их индивидуальных прогнозов). В случае серьезных расхождений мы с ними вместе садились и обсуждали, чем эти расхождения могут быть вызваны. Дело в том, и я уже писал об этом ранее, что менеджер по продажам обладает максимально полной и наиболее свежей и актуальной информацией о рынке – о деятельности конкурентов, их успехах и неудачах, их «прорывных» продуктах, которые могут составить реальную конкуренцию продуктам нашей фирмы, деятельности регулирующих рынок органов, таможни, профсоюзов. Они обладают доступом к слухам, которые ходят на рынке. Маркетологу собрать настолько точную и актуальную информацию в короткий срок невозможно. Например, менеджер по продажам может знать, что у поставщика А большие проблемы с переналадкой производства, и он в этом квартале не сможет поставлять столько же товара, сколько поставлял ранее. Или же, он может знать о том, что у конкурента, с которым наша фирма пересекается по нескольким важным позициям, проводится внеплановая налоговая проверка, поэтому в ближайшее время его работа будет на некоторый срок заморожена, и нашей компании стоит заказать больше того самого товара, по которому мы с ними пересекаемся (или его аналога-заменителя), потому что когда клиенты придут за этим товаром к конкуренту, и увидят, что его деятельность парализована до окончания проверки, они будут искать других продавцов с нужным им товаром, и вот тогда наша компания может переключить часть спроса конкурента на себя, пока тот решает свои проблемы. И может даже переключить спрос на постоянной основе, если аналог товара конкурента от нашей фирмы клиентам больше понравится по качеству, цене, расцветке, условиям, и так далее.

Таким образом, наиболее качественный прогноз – это коллективный прогноз маркетолога и менеджеров по продажам, в который еще вносит правки генеральный директор, потому что на его уровне всегда есть информация, недоступная сотрудникам, находящимся ниже в иерархии фирмы. В одиночку, используя некие «волшебные» методы статистики и формулы, маркетолог не сможет сделать хороший прогноз, тем более, если продажи отличаются сильной волатильностью (большими колебаниями). И повторю еще раз – не используйте модель, пока вы не разобрались, как она работает, пока вы не поняли, почему она считает именно так, а не иначе. Если вам повезет работать под началом человека, умеющего хорошо прогнозировать – считайте, что вам крупно повезло. Для вас процесс обучения этому очень важному навыку будет проходить значительно проще и быстрее, чем у тех, кто учится сам методом проб и ошибок. К сожалению, у меня всегда была обратная ситуация – когда мне приходилось объяснять своим руководителям, на основе каких принципов строится прогноз (потому что большинство из них просто брали для прогноза цифры «с потолка», которые им казались верными).

Поиск по сайту: