Одна из важных составляющих успеха компании – качественное прогнозирование продаж. Правильно рассчитанный прогноз позволяет более эффективно вести бизнес, прежде всего, контролировать и оптимизировать расходы. Кроме того, если речь идет о продукции, это позволяет сформировать оптимальные (а не завышенные или заниженные) запасы продукции на складе.
Очень важно, чтобы менеджер по продажам имел представление о том, что произойдет в будущем, поскольку это поможет ему планировать свои действия в случае возникновения тех или иных событий. Многие менеджеры по продажам не признают того, что прогнозирование объема продаж является одной из их обязанностей и оставляют это на усмотрение бухгалтеров, которым необходимо заниматься прогнозированием для составления бюджетов.
Возможно, менеджеры по продажам просто не понимают, зачем им необходимо такое прогнозирование, так как полагают, что гораздо более важной их задачей являются сами продажи. И действительно, задача прогнозирования менеджером по продажам формулируется часто нечетко и поэтому выполняется так же: торопливо, без соответствующей научной базы. Результаты подобного прогнозирования нередко ненамного лучше, чем простая догадка.
Цели прогнозирования объема продаж
Цель прогнозирования объема продаж - позволить менеджерам заранее планировать деятельность наиболее эффективным образом. Следует еще раз подчеркнуть, что именно менеджер по продажам является тем человеком, который должен отвечать за эту задачу. У бухгалтера нет возможностей предсказывать, будет ли рынок подниматься или падать; все, что он может сделать в этих условиях, — это экстраполировать результаты на основе предыдущих продаж, оценивать общий тренд и делать прогнозы на основе этого. Именно менеджер по продажам является тем человеком, который должен знать, в каком направлении двигается рынок, и если задача прогнозирования объема продаж оставляется на усмотрение бухгалтера, это означает, что менеджер по продажам игнорирует важнейшую часть своих обязанностей. Кроме того, к процедуре прогнозирования объема продаж следует подходить серьезно, поскольку из нее вытекает планирование всего бизнеса; если прогноз является ошибочным, то и планы будут такими же неточными.
То есть планирование вытекает из прогнозирования объема продаж, и целью планирования является распределение ресурсов компании таким образом, чтобы обеспечить эти ожидаемые продажи. Компания может прогнозировать свой объем продаж либо на основе продаж на рынке в целом (что называется прогнозом рынка), определяя свою долю в этом объеме, либо прогнозировать непосредственно свой объем продаж.
Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем.
Задавайте вопросы нашему консультанту, он ждет вас внизу экрана и всегда онлайн специально для Вас. Не стесняемся, мы работаем совершенно бесплатно!!!
Также оказываем консультации по телефону: 8 (800) 600-76-83, звонок по России бесплатный!
К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.
• методы экспертных оценок;
• методы анализа и прогнозирования временных рядов;
• казуальные (причинно-следственные) методы.
Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.
Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.
Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.
В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию — построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса.
Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.
Необходимо разделять прогнозы на долгосрочные (на 1, 3, 5 или больше лет) и кратко- или среднесрочные (неделя, месяц, квартал). Прогнозы на более длинные периоды обычно менее точные (хотя и не всегда). Это понятно, ведь больше факторов могут на протяжении длительного периода времени скорректировать ожидаемые результаты в ту или другую сторону. Однако вполне реально сделать точные прогнозы деятельности вашего предприятия для любого промежутка времени.
Точный прогноз – это прогноз, который имеет отклонение от реальных объемов продаж в пределах 10% в большую или меньшую сторону. Например, вы спрогнозировали, что за период 3 месяцев продадите продукции в размере 1000 шт. В конце периода вы получили результат 900, или же 1100 шт. или любую цифру в этом промежутке. Такой прогноз можно считать точным и качественным. Если отклонения существенны (вместо прогнозируемой цифры 1000 шт. получен результат – 500 шт.) – это свидетельствует о некорректном, слишком завышенном прогнозе, или же о форс-мажорных обстоятельствах, которые повлекли за собой резкое падение объемов продаж.
Как построить точный прогноз
Эта работа состоит из нескольких этапов:
• Запишите точные результаты деятельности за предыдущие промежутки времени (например, ежемесячные продажи вашей продукции на протяжении последнего года). Если ваша продукция новая и не имеет истории продаж, вам придется подождать 2-3 месяца, чтобы получить информацию о первых продажах. Без этого попытки построить точный прогноз, основываясь лишь на предположениях, будут напрасны.
• Рассчитайте коэффициенты сезонности. Сформируйте график, который показал бы объем продаж на протяжении определенного отрезка времени. Для этого возьмите за основу, например, один из месяцев и сравните с объемами продаж в следующие месяцы. Важно знать, есть товары и услуги, спрос на которые имеет незначительные, иногда малозаметные сезонные колебания. Однако в таких сферах, как туристические услуги или же продажа пищевых продуктов, сезонные колебания очень значительные. Понятно, что если ваша фирма занимается продажами туристических путевок в дома отдыха Крыма, и в марте вы продали, например, 100 путевок, на июнь планируйте продажи в несколько раз выше. А на июль-август прогноз должен быть еще выше. В сфере питания вопрос точного прогнозирования продаж стоит острее, ведь продукция имеет сроки хранения, на протяжении которых ее нужно сбыть. Потому рассчитайте коэффициенты сезонности для каждого планового отрезка и запишите их.
Пример: вы занимаетесь продажами безалкогольных напитков. В начале мая вы должны рассчитать прогноз продаж на июль. У вас есть данные по продажам за каждый месяц предыдущего года, в частности, в апреле (5 000 шт.) и июле (12 000 шт.) прошлого года, а также за апрель этого года (7 000 шт.). Для того, чтобы определить коэффициент сезонности, нужно получить соотношение продаж за июль прошлого года к количеству продаж в апреле того же года. Полученную цифру (коэффициент сезонности) нужно перемножить на данные по количеству продаж за апрель этого года. В результате получим прогноз продаж на июль, взвешенный на коэффициент сезонности: 12 000/5 000 = 2,4. 7 000*2,4 = 16 800 шт. – прогноз на июль. Если другие факторы, которые влияют на объем продаж, остались неизменными, этот прогноз будет очень точным.
• Рассчитайте эластичность спроса по цене на вашу продукцию. Тут не помешает вспомнить студенческий курс экономики. Определите, как изменялся спрос после изменения цен на вашу продукцию. Если спрос на вашу продукцию имеет высокую эластичность (то есть, заметно падал при росте цен), пытайтесь в дальнейшем избегать значительного повышения стоимости продукции для ваших потребителей, и ни в коем случае не поднимайте цены раньше, чем ваши конкуренты.
Пример: данные свидетельствуют: при повышении цены на 1% спрос на вашу продукцию падает на 2,5%. Вы планируете в июне повысить цену на 10%, это повлечет падение спроса на 25%. В прошлом году в этот же период цена оставалась неизменной. Продажи апреля составили 400 шт., коэффициент сезонности – 3,0. Рассчитываем прогноз на июль: 400*3*(100%-25%)=900 шт.
• Учтите рост производственных мощностей (или открытие новых магазинов, точек сбыта продукции). Если вы расширяете производство, выходите на новые рынки сбыта, обязательно учтите это в прогнозе.
Пример: раньше вы поставляли продукцию лишь в своем городе. Начиная со следующего месяца, вы начинаете сотрудничество с посредниками из других городов и открываете дополнительно 5 точек продаж. На данный момент 10 точек продаж сбывают 2 000 шт. продукции на месяц. Таким образом, ожидаемые продажи 15 точек дадут результат около 3 000 шт.
• Рассчитайте коэффициент влияния внешних факторов (в первую очередь общеэкономической ситуации в государстве и конкурентов). Для расчета этого коэффициента вы должны тщательным образом отслеживать ваш рынок и следить за появлением новых игроков. Очень часто компании не учитывают инновации конкурентов, их деятельность на рынке. И в результате получают более низкие показатели, чем ожидали изначально. Как рассчитать коэффициент внешних факторов? Для этого нужно иметь историю продаж за длительный период (хотя бы 2 года, желательно больше). Рассчитайте прогноз продаж на прошлый год по данным позапрошлого (с учетом коэффициентов сезонности и эластичности). Сравните прогноз с реальными цифрами. Из разницы, которая вышла, высчитайте форс-мажорные обстоятельства. Остальные – это и есть показатель влияния внешних факторов.
Пример: вы имеете коэффициенты сезонности и эластичности спроса на вашу продукцию. Допустимо, суммарные продажи позапрошлого года составили 10 000 шт., суммарные продажи в прошлом году составили 14 000 шт. с учетом коэффициента эластичности прогноз на прошлый год должен был составить 9 000 шт. Однако увеличение объемов сбыта позволило увеличить объемы продаж вдвое (вдвое расширили штат работников отдела продаж и открыли еще 2 точки продаж дополнительно до двух существующих, как и было до этого). Это увеличивает прогноз до 18 000 шт. Следовательно, фактическое отклонение составило 4 000 шт. из них 2 000 шт. не было продано по причине непредвиденные обстоятельств – форс-мажор (проблемы с поставщиками сырья на протяжении двух месяцев). Отклонение, связанное с влиянием внешних факторов, составило 2 000 шт. (18 000 – 14 000 – 2 000). Коэффициент влияния составит таким образом: 1-(2 000 влияние внешних факторов /18 000 прогноз -2 000 форс-мажор)=0,875
• Ознакомьте с прогнозом продаж каждого работника из отдела продаж (сбыта). Отметьте, что эти цифры получены на основе точных расчетов с учетом всех факторов. Это еще одна важная деталь, ведь работники будут знать, какие цифры от них ожидаются и что эти цифры не вымышленные, а вполне обоснованы реальными расчетами.
Создание точных прогнозов продаж позволит вам более эффективно использовать имеющиеся ресурсы, сократить расходы, правильно разработать планы работы, оптимизировать деятельность вашей компании, в том числе сектора продаж.
Статью подготовила ведущий эксперт-экономист по бюджетированию Ошуркова Тамара Георгиевна. 
