Записи с меткой Прогнозирование

Прогнозирование сверху и снизу

0

Рано или поздно, формируя прогноз продаж по большому объему товарных категорий (SKU), структурных подразделений Вы придете к пониманию, что процесс необходимо оптимизировать.
Давайте разберемся с такими понятиями как прогноз «сверху-вниз» и «снизу-вверх».
Например, Ваша цель сформировать КПЭ (ключевые показатели эффективности) по всем структурным подразделениям.
Вы начинаете упорно формировать прогноз по одной товарной категории, по второй, по третьей и т.д. Затем находите сумму объемов продаж всех товарных категорий в рамках одного структурного подразделения, затем второго и т.д., пока не сформируете прогноз в целом по предприятию. Такой способ прогнозирования часто называют «снизу-вверх».
А что если Вы решили поступить наоборот, Вы сначала построили динамику продаж в целом по предприятию, несомненно это можно сделать даже быстрее, Вы же будете работать с меньшим количеством данных. Но Ваша задача сводилось к формированию КПЭ подразделений. И после того как прогноз продаж в целом по предприятию готов, Вы переходите к делению общей выручки на структурные подразделения согласно доли вклада каждого подразделения в общий объем выручки предприятия.
Рассмотрение способов такого деления заслуживает отдельной статьи.
Такой способ прогнозирования называют «сверху-вниз».
Как правило прогнозирование «сверху-вниз» используется при формировании стратегического долгосрочного плана развития компании. «Снизу-вверх» напротив при среднесрочном и краткосрочном прогнозировании.

Теперь Вы знаете чем отличаются данные методы, удачи в применении!


Прогноз по средним

2

Открою Вам небольшой секрет, Вы можете начинать строить прогноз, зная математику на уровне 5-ого класса.

Самый простой прогноз, который Вы можете построить не обладая глубоким математическим и статистическим аппаратом, является прогноз по среднему значению за несколько последних периодов.
Конечно, он не будет учитывать динамики, сезонных факторов и так далее. Но зато он достаточно устойчивый.

Итак, вы имеет ряд продаж.
S1, S2, S3, S4, S5, S6
Для того, чтобы построить прогноз продаж на 7-ой месяц используйте формулу
S7 = (S1+S2+S3+S4+S5+S6)/6.
Если динамика роста или падения очень явная, уменьшайте кол-во используемых периодов.
S7 = (S5+S6)/2. Иногда даже S7=S6. Посчитайте относительный прирост продаж в % за последний период.
S6/S5-1 — в этом диапазоне скорее всего будет погрешность Вашего прогноза.
Если данная погрешность для Вас велика, тогда этот метод Вам скорее всего не подойдет.

О других секретах и методах прогнозирования Вы можете узнать на страницах моего блога.
Удачи в прогнозах!


Заблуждения о прогнозировании

0

Основные заблуждения:

  • Чем сложнее модель, тем лучше. Не всегда справедливое утверждение, иногда бывают случаи, когда более простая модель лучше анализирует ситуацию в будущем, оставаясь устойчивой к непредвиденным факторам.
  • Чем больше исторических данных, тем лучше модель. Мне так часто приходится слушать от коллег, что для того, чтобы строить точный прогноз необходимо обладать историческими данными минимум за 2, а лучше за 3 года. В корне неверное утверждение, ситуация на рынке так часто меняется, что применение большого массива исторических данных иногда приводит к тому, что модель становится сильно неустойчивой по истечении короткого промежутка времени.
  • Построив точную модель, которая неплохо себя показала в течение года, у меня нет сомнений, что данная модель будет отлично работать и дальше. Опять же неверное утверждение. Процесс прогнозирования должен быть непрерывным, для того, чтобы вовремя адаптировать его к изменяющейся рыночной ситуации.
  • Хочу построить точную модель, чтобы она учитывала всевозможные факторы и могла использоваться для прогноза любой товарной категории. Утверждение из области фантастики. Построить модель, которая будет хорошо работать для каждой товарной категории и учитывать все факторы, невозможно в принципе. Все товарные категории имеют свою специфику, разную сезонность, разную степень устойчивости к рыночным факторам. Для каждой товарной категории должна быть своя индивидуальная модель, которая будет учитывать факторы данной товарной категории. Бывают конечно исключения, когда одна и та же модель хорошо работает в нескольких товарных категориях, но это лишь до поры до времени, пока не «всплывет» фактор, который присущ именно данной товарной категории.
  • Сейчас мы внедрим софт, который будет строить прогноз самостоятельно и больше у нас не будет никаких проблем.  Это тоже самое как сказать, я куплю самую лучшее хирургическое оборудование и буду самым лучшим хирургом. Обладать лучшим инструментом для прогнозирования, это не значит быть лучшим специалистом по прогнозированию. Софт – это всего лишь инструмент, а не панацея от всех бед.  Хороший софт в неумелых руках может даже навредить.
  • Анализ временных рядов позволяет строить самые точные модели. Действительно есть программное обеспечение, которое строит прогноз, только используя анализ временных рядов.  Применение данных моделей строиться на предположении, что ситуации, которые были в прошлом, с большой долей вероятности повторяться и в будущем. Применение данных моделей лучше всего практиковать при краткосрочном прогнозировании и лишь по тем данным, в которых не прослеживаются причинно следственные связи. Там где такие связи прослеживаются лучше использовать регрессию. Кроме этого, для прогноза продаж новых продуктов такие модели также не используются.
  • Для того, чтобы построить прогноз по продажам товарной категории обязательно необходимы исторические данные о продажах данной товарной категории.  Можно вовсе не иметь никаких данных, чтобы построить прогноз.

Подробнее познакомиться с методами прогнозирования, в каких случаях их применять, как построить прогноз не имея исторических данных и многих других секретах прогнозирования и анализа данных читайте на страницах моего блога.


Вверх
Яндекс.Метрика