Методы оценки и прогнозирования объема продаж бизнес план

Методы оценки и прогнозирования объема продаж бизнес план thumbnail

Прогнозирование продаж — очень мощный инструмент, играющий важную роль в успехе любой компании. Исследования показывают, что компании, умеющие правильно прогнозировать продажи на 10% чаще удваивают ежегодные доходы и на 7,5% чаще выполняют поставленные планы.

Несмотря на все преимущества прогнозирования продаж, многие руководители по-прежнему испытывают сложности с этим. Им с трудом удаётся делать реалистичные прогнозы.

В данном подробном руководстве, мы собрали все самые важные аспекты прогнозирования продаж. Вы научитесь правильно его делать и выясните, какую пользу оно принесёт вашему бизнесу. Читайте дальше и вы узнаете:

  • Что такое прогнозирование продаж?
  • Почему важно прогнозировать продажи?
  • Что нужно для прогнозирования продаж?
  • Ключевые факторы, влияющие на прогнозирование продаж
  • 5 методов прогнозирования продаж

Что такое прогнозирование продаж?

Прогнозирование продаж — это одна из частей управления продажами и предсказывает на какую сумму вся компания, отдел или отдельный сотрудник совершит продаж за определённый отрезок времени – неделю, месяц, квартал, год.

Руководители отделов продаж используют индивидуальные показатели менеджеров для того, чтобы прогнозировать продажи отдела или направления бизнеса. Директора используют показатели отделов или направлений для прогнозирования продаж по всей компании.

Отчёты с прогнозами предоставляются руководству или акционерам для обсуждения перспектив развития компании за отчётный период и анализа необходимых действий. Это в каком-то роде хрустальный шар, предсказывающий будущее компании.

Читайте также:

Почему в каждой компании должен быть формализованный процесс продажи?

Почему важно прогнозировать продажи?

Прогнозирование продаж позволяет своевременно выявлять проблемы и предпринимать необходимые действия для их устранения. Например, вы замечаете, что отстаёте от выполнения плана на 35%, самое время разобраться в причинах. Возможно, ваши конкуренты начали агрессивную дисконтную политику или продуктивность менеджеров по продажам значительно снизилась.

Своевременное выявление этих причин даёт вам возможность вовремя исправить ситуацию. Хуже будет, если вы заметите эти изменения в самом конце месяца или квартала, когда у вас уже не останется времени на выяснение обстоятельств и внесение корректировок.

Прогнозирование продаж также важно и по ряду других причин начиная от планов по найму сотрудников и распределения ресурсов до постановки целей и бюджетирования.

Представьте, что прогнозирование показывает 25% перевыполнение плана. Для того чтобы справиться с планируемой загрузкой, возможно, необходимо расширить команду и нанять ещё сотрудников. Если же наблюдается другой тренд и продажи планируют снизиться, то, вероятно, правильным решением будет приостановить найм или временно снизить темп. Соответствующим образом необходимо планировать бюджеты на маркетинг и рекламу, а также и на обучение персонала.

Помимо всего прочего, прогнозирование продаж – мощный мотивационный инструмент для менеджеров.

В качестве примера, еженедельная, а если технологии позволяют, то и ежедневная трансляция показателей продаж и выполнения поставленного плана будут мотивировать менеджеров не отставать от намеченных целей.

Одна из самых важных вещей в прогнозировании продаж заключается в том, что прогноз не должен быть идеально правильным, для того чтобы представлять ценность. Прогноз продаж почти всегда будет слегка отличаться от фактических показателей. Конечно, большое расхождение между прогнозом и фактом в любую из сторон говорит о неточном прогнозировании, или неправильном использовании самого метода (о них мы поговорим чуть позже). Использование правильных данных и методов помогут вам составить точный прогноз и тем самым выполнить поставленный план, что, несомненно, позитивно скажется на росте компании.

Что нужно для прогнозирования продаж?

Для точного прогнозирования продаж необходим как минимум следующий набор элементов:

  • Персональные планы и планы на отдел или направление: для того чтобы измерить производительность нужны чёткие показатели или KPI;
  • Формализованный процесс продажи: если менеджеры по продажам не следуют единому процессу, вы не сможете прогнозировать их продуктивность и результаты;
  • Стандартизированная терминология (лид, сделка, контакт т.д.): Все должны оперировать одними понятиями и определениями. Так же как все должны понимать, в какой именно момент начинается продажа, и в какой момент она заканчивается.
  • CRM-система: у менеджеров по продажам должна быть единая система учёта потенциальных клиентов и сделок. Без единой системы прогнозирование продаж проблематично, если, вообще, возможно.
  • Ответственность за результат: если менеджер по продажам не выполнил план, разобрались ли вы в чём причина? Если нет, то у сотрудников сложится впечатление, что прогнозирование продаж – это всего лишь необязательные для выполнения цифры.

Ключевые факторы, влияющие на прогнозирование продаж

При прогнозировании продаж, обращайте внимание на следующие факторы, влияющие на точность результатов:

Внутренние факторы

Найм и увольнение сотрудников: уход сотрудников, неважно, по какой причине, по собственному желанию или из-за слабых показателей, всегда сказывается на показателях продаж. Исключением может быть только своевременная замена ушедших сотрудников новыми. При активном найме стоит ожидать скачка показателей с момента как сотрудники пройдут обучение и испытательный срок.

Изменение условий работы: изменения оплаты труда и выплаты бонусов также сказываются на прогнозировании продаж. Если привязать мотивацию менеджеров к определённому минимальному жизненному циклу клиента, то продажи, скорее всего, снизятся, так как менеджеры будут стараться продавать тем, кто точно не откажется от продукта или подписки в течение этого времени. И, наоборот, при низком проценте отказников продажи покажут значительный рост.

Другой пример, если вы запретите менеджерам давать скидку после 15 числа каждого месяца. Тогда первая половина месяца будет богата на продажи, а во второй половине, скорее всего, наметится спад.

Изменение территорий: менеджерам необходимо время, чтобы привыкнуть к новой территории и наработать клиентскую базу, поэтому перераспределяя территории, будьте готовы к понижению показателей продаж.

Внешние факторы

Изменения со стороны конкурентов: неудивительно, что в большинстве случаев, действия конкурентов влияют на продажи. Если кто-то из них значительно снизил цены, вашим сотрудникам придётся давать большие скидки, чтобы поддержать продажи. Другое дело если кто-то из конкурентов закрылся и вышел из бизнеса, тогда вполне вероятно ваши продажи начнут расти.

Экономическая ситуация: при благоприятной экономической ситуации клиенты с большей вероятностью будут развивать бизнес, и приобретать ваши продукты или услуги. Во времена рецессии процесс продажи занимает большее количество времени, и размеры сделок снижаются.

Рыночные изменения: хорошей практикой является мониторинг рынков и их ситуаций. Важно понимать, что происходит на рынках ваших клиентов. Любые скачки спроса или депрессии будут сказываться и на ваших продажах.

Законодательные изменения: новые законы или указы могут повлиять на ваш бизнес. Они могут сказаться как позитивно, так и негативно.

Изменения в продуктах или услугах: вы выпускаете новый продукт или услугу, широко востребованную на рынке? Или же вы предлагаете дополнительные бонусы или предложения? Всё это может сказаться как на размере самих сделок, так и на цикле продаж.

Сезонность: ваши клиенты могут активнее покупать в одни интервалы времени и меньше в другие. Необходимо учитывать сезонность бизнеса при прогнозировании продаж.

Читайте также:

12 проверенных способов ускорить ваш процесс продажи

5 методов прогнозирования продаж

Существует несколько методов прогнозирования продаж. Ниже мы рассмотрим пять наиболее популярных.

1)  Прогнозирование по количеству сделок

Это метод напрямую связан с этапами продаж в вашей воронке. Чем дальше по воронке двигается сделка, тем с большей вероятностью она закроется. Например, сделки, находящиеся, на стадии «первичный контакт» закроются с вероятностью 10%, а сделки на стадии «согласование КП» с вероятностью 40%.

Выберите интересующий вас период, обычно это месяц, квартал или год, всё зависит от цикла ваших продаж и планов сотрудников. Дальше необходимо разделить вероятность сделки на 100 и умножить на предполагаемую сумму сделки – получаем ожидаемую сумму в случае успешного закрытия сделки.

После того как вычисления сделаны для всех сделок на всех стадиях, определяем общую ожидаемую сумму за отчётный период.

Прогнозирование продаж

Хотя это и простой метод прогнозирования продаж, но он даёт не совсем точные результаты. Данный метод не учитывает продолжительность сделок. Другими словами, сделки, находящиеся, в воронке три месяца имеют такое же влияние на прогнозирование, как и сделки, которым десять дней. Жизненный цикл сделки негативно сказывается на конечном результате, поэтому используя данный метод необходимо, чтобы сотрудники своевременно очищали воронку от зависших сделок – актуализировали её.

Ещё один минус такого подхода в том, что он опирается на исторические данные. Любое изменение в вашем маркетинге, продукте или процессе продаж скажется на вероятности закрытия сделок на каждом из этапов. Если вы своевременно не учитываете эти факторы и не обновляете процент вероятности закрытия сделок для каждого из этапов – вы попросту гадаете.

2)  Прогнозирование на основании продолжительности сделок

В этом методе за основу берётся продолжительность сделок, чтобы предсказать, когда они, вероятнее всего, успешно закроются. Например, средний срок сделки в вашей компании составляет 3 месяца. Если менеджер по продажам работает со сделкой полтора месяца, значит, он находится примерно на половине пути и вероятность успешного завершения этой сделки 50-55%.

Данный подход является субъективным и не учитывает обратной связи от сотрудников о том, как идут дела по сделкам, поэтому прогнозирование получается очень общим. К примеру, предположим, что менеджер по продажам выставил клиенту коммерческое предложение и сообщает вам, что клиент уже почти готов купить. Но он общается с ним всего две недели и вероятность того, что клиент действительно купит при среднем цикле сделки в три месяца в районе 17%. Это говорит о том, что покупка маловероятна на данном этапе.

Другая проблема этого метода прогнозирования продаж в том, что он обобщает разные циклы продаж. Например, прямая продажа новому клиенту может занимать в среднем шесть месяцев, клиенту, пришедшему по рекомендации три месяца, а клиенту, пришедшему к вам по выставке восемь месяцев. Используя этот метод, вы обобщаете эти разные временные циклы.

Для того чтобы этот метод прогнозирования давал точные результаты, необходимо отслеживать источники или каналы привлечения клиентов и делать по ним соответствующее прогнозирование.

3)  Интуитивное прогнозирование

Некоторые руководители отделов продаж опрашивают своих менеджеров, с какой вероятностью они успешно закроют свои текущие сделки. Кто-то из менеджеров может сказать: «Я уверен, что закрою сделку на сумму 500.000 рублей в течение 14 дней».

С одной стороны, этот метод имеет право на жизнь, так как он основан на ощущениях самих менеджеров по продажам, которые ежедневно общаются с клиентами. С другой стороны, менеджеры обычно относятся к сделкам оптимистично и поэтому высока неточность такого прогнозирования.

Ещё один минус такого подхода – невозможность формализовать и стандартизировать процесс оценки на предмет успешного завершения сделок. Тяжело выделить единые критерии оценки. Для того чтобы действительно понять потенциал и вероятность каждой отдельной сделки руководителю необходимо прослушать телефонные разговоры менеджеров, присутствовать на встречах с клиентами и читать Email-переписку.

Такое прогнозирование продаж часто используется в компаниях на начальных этапах развития, когда нет практически никаких статистических данных по продажам.

4)  Прогнозирование, основанное на статистических данных

Быстрый, но в то же время недостаточно точный способ прогнозирования продаж на месяц, квартал или год – сравнить показатели этого отрезка времени за предыдущий период и ожидать похожих результатов.

Например, если отдел продаж закрыл сделок на 800.000 рублей в апреле 2016 года, то примерно на такую же сумму можно рассчитывать и в апреле 2017. Если все остальные переменные, такие как количество менеджеров, продуктов, офисов и так далее остались неизменными.

Данную схему можно немного усложнить. К примеру, рост ваших продаж составляет 8-10% в год. Соответственно если в апреле 2016 продажи составили 800.000 рублей, то в апреле 2017 можно ожидать ~880.000 рублей.

У данного метода, тем не менее есть ряд минусов. Он не учитывает сезонность и изменение других показателей. Если в компании изменился состав отдела продаж или начался не сезон, то продажи могут и опуститься на 8-10%.

Другой минус такого прогнозирования продаж – он не учитывает нестабильность спроса. Любое изменение на рынке может сказаться на прогнозе в ту или иную сторону.

Прогнозирование продаж, основанное на статистических данных, может быть использовано как ориентир и основа для более точного прогнозирования.

5)  Мультивариантное прогнозирование продаж

Самый сложный, но в то же время самый точный способ прогнозирования продаж. Он включает в себя все факторы и элементы предиктивной аналитики, упомянутые выше, такие как средний срок сделки, вероятность успешного завершения, индивидуальные показатели менеджеров и статистические данные.

Самый простой пример такого прогнозирования: представим, что в вашем отделе работают два менеджера. Каждый работает над своей сделкой. Первый проводит встречу с отделом закупок клиента, второй только вступил в контакт и находится на стадии выявления потребностей.

Учитывая все факторы, влияющие на успешное закрытие сделки: среднюю продолжительность, процент успешных закрытий, размер сделки и количество дней до окончания квартала получается 40% вероятность того, что сделка будет закрыта в этом квартале. Размер потенциальных поступлений 960.000 рублей.

Второй менеджер, находясь, на более ранней стадии, имеет такую же вероятность 40%, но размер сделки у него меньше и ожидаемые поступления 680.000 рублей.

Вместе в этом квартале они в сумме должны закрыть сделок на 1.640.000 рублей

Такой метод прогнозирования продаж более точен. Для того чтобы добиться максимальной точности необходимы инструменты продвинутой аналитики, которые стоят недёшево и если у вас небольшой бюджет, то вам придётся обходиться без них. Помимо этого, вам также нужны точные данные. Если ваши сотрудники не будут следить за вносимыми в CRM данными и их наличием там, то прогноз будет искажаться независимо от того, насколько мощную CRM-систему вы используете.

Если вы научитесь точно прогнозировать продажи, вы будете готовы к любому будущему, чтобы он вам не приготовило.

Как вы прогнозируете ваши продажи? Какие методы используете?

Источник

В данной
статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования —  анализ временных рядов. На примере розничного
магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из
главных обязанностей любого руководителя — грамотно планировать работу своей
компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми
изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее,
меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров,
появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо
понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них
коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс
прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1.                 
Формулировка проблемы.

2.                 
Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3.                 
Применение метода и оценка полученного прогноза.

4.                 
Использование прогноза для принятия решения.

5.                 
Анализ «прогноз-факт».

Все
начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача
прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для
краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж
в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства
продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным
ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее
тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор
конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли
объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или
аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого
явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри
массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в
рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии
собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли
повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере
хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится
принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение
основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов
является прогнозирование.

Прогнозирование
— это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической
системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее
отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя
метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе
анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах
продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие
периоды времени.

Временной
ряд
это
ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год,
неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой
переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких
компонентов:

1) тренда — общей долгосрочной тенденции изменения временного
ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации — краткосрочного регулярно повторяющегося
колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических
колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или
экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и
оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда
можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная
вариация. (1)

В ходе
составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние
несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование
продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж
салона «Часы» на 2009 г.
В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на
розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика
объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Год

I квартал

II квартал

III квартал

IV квартал

2007

937,6

657,6

1001,8

1239,2

2008

1112,5

1056,2

1458,6

1715,7

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два
основных момента:

  • существующий тренд:объем продаж в
    соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

  • сезонная вариация:в
    первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на
    относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда
    приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год.
    Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет,
    например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто
    отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с
    продолжительностью временного ряда. 

Первый этап анализа временных рядов — построение
графика данных .

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала
рассчитать тренд, а затем — сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд — это общая долгосрочная тенденция изменения
временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы
можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть
математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно
применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя
является усреднение nего прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой
будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Далее
подставим данные ирассчитаем скользящую среднюю:

Средний объем продаж за первые четыре квартала =  (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075
тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж
в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три
квартала, а данные за ранний
квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в
ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6
+ 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Далее продолжаем расчеты аналогичным образом вплоть
до последних четырех кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем
столбце табл. 2.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем
продаж за первый год  и находится
посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие
четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы.
Таким образом, данные столбца 3 —
это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета
сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и
исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние,
сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть
значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ
временного ряда

Год

Объем продаж, тыс. руб.

Четырехквартальная скользящая средняя

Сумма двух соседних значений

Тренд, тыс. руб.

Объем продаж / тренд × 100

I кв. 2007
г.

937,6

959,05

1002,775

1102,425

1216,625

1335,75

II кв. 2007
г.

657,6

III кв. 2007
г.

1001,8

1961,825

980,9125

102,1

IV кв. 2007
г.

1239,2

2105,2

1052,6

117,7

I кв. 2008
г.

1112,5

2319,05

1159,525

95,9

II кв. 2008
г.

1056,2

2552,375

1276,188

82,8

III кв. 2008
г.

1458,6

IV кв. 2008
г.

1715,7

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на
графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все
колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда
показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого
квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз
тренда на 2009 г.

2009 г.

Объем
продаж, тыс.
руб.

I кв.

1346,378

II кв.

1420,429

III кв.

1498,553

IV кв.

1580,973

Итого

5846,333

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж
на каждый квартал 2009 г.,
необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать
сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и
пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как
для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель,необходимо разделить каждый
показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация ×
Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная
вариация.     (3)

Результаты расчетов
представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей
в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди
брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше
или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет
средней квартальной вариации, тыс. руб.

Год

I квартал

II квартал

III квартал

IV квартал

2007 г.

102,1

117,7

2008 г.

95,9

82,8

Нескорректированная
средняя

95,9

82,8

102,1

117,7

Всего

398,6

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как
сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации
необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения
объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной,
на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные
компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма
нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить
каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних
составила 400.

Корректирующий
коэффициентрассчитывается следующим образом: Корректирующий
коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет
сезонной вариации

2009 г.

Процент

I квартал

95,9 × 1,0036 = 96,3

II квартал

82,8
×1,0036 =83,1

III квартал

102,1
× 1,0036 =102,46

IV квартал

117,7
× 1,0036 =118,12

Итого

400

На основании данных табл.
5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет
составлять 96,3 % значения тренда, в IV — 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

  • динамика тренда останется неизменной по сравнению с
    прошлыми периодами;

  • сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться
неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение
ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить
цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных
предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные
значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной
вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление
прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

2009 г.

Объем продаж, тыс. руб.

I квартал

1346,378 × 102,46 % = 1380

II квартал

1420,429 × 118,12 % = 1678

III квартал

1498,553 × 96,3 %
= 1443

IV квартал

1580,973 × 83,1 %
= 1313

Итого

5814

Из полученного прогноза видно,
что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для
этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале «Справочник экономиста» №11 (2009 г.).

А. Н. Романова,
аспирант ГОУ ВПО «РосЗИТЛП»

Источник