Коэффициент сезонности в продажах

Без планирования продаж жизни нет

На практике встречается много крупных компаний (особенно в регионах страны), которые только через пять-десять лет своего существования приходят к идее планирования своей деятельности. Но до этого озарения у большинства компаний все текло своим чередом.

Почему же так долго у них получалось жить без планирования? Всему виной, на мой взгляд, бурная докризисная экономика с изобилием кредитных ресурсов. В любой момент большинство компаний без проблем могло покрыть нехватку денежных средств с помощью банков. Однако времена изменились, и приходится «сводить концы с концами». Для этого и необходимо планирование. Как мы можем рассчитать ликвидность компании на определенный период, не планируя продажи, закупки, расходы, поступление выручки и т.п.? Без планирования – никак.

Итак, первый важный шаг в бюджете торговой компании – это планирование продаж. Хотя составлением плана продаж является задачей торгового отдела, я приверженец того, чтобы планы продаж составлялись двумя отделами: отделом продаж и отделом продукт-менеджмента (закупок), если такой имеется. Для чего так все усложнять? Это хорошая перепроверка плановых результатов, которые рассчитываются разными методами.

Торговый отдел составляет планы продаж исходя из возможностей своих клиентов, планов развития новых рынков и т.п. Однако часто сейлзы не обладают аналитическими способностями, которые необходимы при составлении плана продаж. На подмогу должен прийти отдел продукт-менеджмента, в функции которого входит управление запасами, ценообразование, бюджетирование, аналитика и продвижение продукции.

Так или иначе, ниже предоставляю к вашему рассмотрению практическую методику расчета плана продаж:

1. Расчет коэффициентов сезонности по прошлым периодам продаж;

2. Расчет плановых показателей продаж на основе:

• коэффициентов сезонности;
• тенденции роста (падения);
• внутреннего плана развития предприятия;
• экспертная корректировка рассчитанных плановых показателей.

Расчет коэффициентов сезонности по прошлым периодам продаж

Коэффициенты сезонности определяются по формуле:

k сезонности = Si / sS

где Si – фактическая сумма продаж определенного месяца,

sS – среднемесячная сумма продаж за год.

В таблице №1 приведен практический пример расчета.

Таблица 1. Расчет коэффициентов сезонности

Как видно из таблицы №1, для расчета коэффициента сезонности были взяты фактические ежемесячные продажи за три года. В конце таблицы для каждого года были рассчитаны среднемесячные продажи по формуле MS Excel: СРЗНАЧ(). Затем в нижнем блоке таблицы были рассчитаны коэффициенты сезонности для каждого месяца в году. Возьмем, например, расчет коэффициента для первого месяца 2005 года, который был найден следующим образом: 18 500 / 30 725 = 0,60.

Для сглаживания внешних факторов, которые могли повлиять на сезонность в определенный год, мы сделали усреднение коэффициентов сезонности для каждого месяца (нижняя строка таблицы 1). Очень важно, чтобы сумма за год всех коэффициентов сезонности составляла значение «12,00», что указывает на правильность проведенных расчетов.

Расчет плановых показателей продаж

На основе: коэффициентов сезонности, тенденции роста (падения), внутреннего плана развития предприятия.

Тенденция роста (падения) экономики

При расчете сумм плановых продаж необходимо учитывать тенденцию развития экономики. Крайне неправильно опираться только на внутреннюю информацию компании (в нашем случае, продажи за прошедшие периоды). До кризиса многие компании строили свои планы исключительно по собственным историческим данным. И это работало до тех пор, пока кризис не встряхнул их сознание.

А встряской для большинства торговых компаний оказались раздутые складские запасы, сформированные по данным продаж, которые никак не прогнозировали ухудшение в экономике страны. Да, фактические продажи компании отображают текущие тенденции, которые заложены в экономике, но они не прогнозируют ее точки разворота. Коэффициент тенденции – это, скорее, экспертный показатель, который невозможно точно рассчитать. Он основывается на анализе и прогнозе развития экономической ситуации.

Тема анализа экономики – это отдельный масштабный вопрос, который не будет рассматриваться в данной статье.

Внутренний план развития предприятия

Это план предприятия на будущий финансовый год, который содержит в себе информацию о стратегии развития компании. К такой информации можно отнести планы по развитию каналов сбыта, по увеличению клиентской базы компании и прочее, что в конечном итоге отображается в плановом уровне прироста продаж.

Итак, после расчета коэффициентов сезонности приступаем к расчету ежемесячных сумм плановых продаж.

Таблица 2. Расчет ежемесячных сумм плановых продаж

Сначала рассчитываем общую плановую сумму продаж на новый период (строка «Продажи (план) – 2008 год» в таблице №2). Коэффициент роста продаж на 2008 год руководство компании определило на уровне 1,2 – 20% прироста к фактическим продажам прошедшего года. Так как фактические продажи за 2007 год составили 495 545 у.е., то плановый уровень на 2008 год составит: 551 454 у.е. (495 545 у.е. + 20%).

Затем в строке «k тенденции» определяем коэффициенты для каждого месяца. В указанном примере (таблица 2) видно, что во втором квартале мы ожидаем прирост деловой активности в стране на 5% (коэффициент 1,05), а в третьем и четвертом кварталах – на 10%.

В строке «k сезонности» мы вставляем рассчитанные ранее (таблица 1) усредненные коэффициенты сезонности.

Чтобы определить суммы плановых продаж, необходимо произвести следующий расчет для каждого месяца: среднемесячную сумму плановых продаж (551 454 у.е. / 12 мес. = 45 955 у.е.) умножить на k сезонности и на k тенденции.

Экспертная корректировка рассчитанных плановых показателей

После расчета плана продаж на новый период необходимо логически осмыслить получившиеся цифры. Это позволяет определить места, где формулы могли не учесть ряд факторов, которые обитают в вашей голове и которые трудно описать цифрами. Откорректированный план продаж становится черновым и подлежит рассмотрению руководством компании. Что решит руководство – это уже совсем другая история…

Впервые статья была опубликована на Executive.ru 29 ноября 2010 года в рубрике «Творчество без купюр»

Сезонность спроса в бизнесе — исследования Яндекса

Спрос на категории товаров и услуг зависит от сезона, погоды, приближения праздников, событий глобального и национального масштаба. Маркетологи строят прогнозы, ориентируясь на все эти факторы. Яндекс же подготовил исследование, в основе которого — клики по объявлениям Директа за период с 2015 по 2018 год.

Большая часть русскоязычного интернета каждый день видит сотни таких объявлений, потому данные этого исследования отражают самую реальную статистику взлетов и падений интереса к самым популярным товарным категориям.

Поскольку исследование охватывает не один год, связь между популярностью отдельных товаров и услуг и сезонами можно назвать устойчивой.

Январь

Несмотря на то, что пользователи Яндекса разбросаны практически по всем климатическим поясам, в январе из года в год самые частотные запросы связаны с холодами. Одни заботятся о досуге и ищут инвентарь для занятий зимними видами спорта: лыжи, сноуборды, аксессуары для горнолыжного спорта. Другие — пытаются оживить севший на морозе аккумулятор и ищут компании, которые оказывают помощь автомобилистам на дорогах. Популярны запросы про горнолыжный отдых.

Февраль

Главные темы февраля — гендерные праздники, подготовка к дачному сезону (готовится в основном бизнес) и Масленица. Потому люди ищут подарки и блинницы, а торговые предприятия закупаются растениями и семенами.

Март

В марте растет оптовый спрос на цветы — на искусственные в первую очередь. Вероятно, так магазины готовятся к Радонице, которая обычно приходится на середину апреля-начало мая. В розницу и оптом покупают живые цветы и букеты. Также с первым весенним солнышком продавцы начинают готовиться к наплыву со стороны дачников и фермеров — оптом закупают теплицы, оборудование для птицеводства и саженцы.

Апрель

На дорогах сходит снег, автомобилисты закупаются летней резиной, родители выбирают велосипеды для детей, любители спорта присматриваются к роликовым конькам. Увеличивается интерес к теплицам, теперь уже в розницу, а магазины тем временем снова на шаг впереди — закупают оптом удобрения.

Май

Последний весенний месяц — самое время подумать, в какой летний лагерь отправить ребенка, а заодно и подготовиться к собственному отдыху за городом — положить садовый газон, обработать растения от болезней и установить систему полива. По таким объявлениям в мае кликают традиционно чаще всего.

Июнь

Дипломы и курсовые практически дописаны, поэтому в июне чаще всего откликаются на предложения, связанные с услугами переплета. По-прежнему людей интересует садовая тема — оснастка к садовой технике и газонокосилки выходят в топ. Владельцы авто, изнывая от жары, ремонтируют автокондиционеры. Начинается сезон отпусков, а с ним растет спрос на средства до и после загара, пляжные аксессуары, товары и услуги водной тематики — аренда морских и речных судов, аксессуары для спортивных бассейнов.

Июль

Пока школьники на каникулах, магазины готовятся к наплыву их родителей. Школьная форма оптом — топовая категория июля. Объявления о высшем образовании тоже пользуются популярностью, ведь в июле обычно подают документы в вузы.

Июль — обычно самый жаркий месяц, потому у многих выходят из строя кондиционеры, что провоцирует спрос на услуги по их ремонту.

В разгар отпускного сезона люди охотно откликаются на предложения, связанные с аксессуарами для плавания для детей и взрослых, арендой яхт и загородных домов, круизами, автобусными турами, загородным и экоотдыхом. Бизнес заказывает мебель для пляжей и пансионатов.

Август

Большая часть августовского топа состоит из товаров, связанных со школой — одежда и обувь для школы, письменные столы, рюкзаки, канцтовары. Популярны строительные категории — сайдинг, аренда оборудования для ремонта, гидроизоляция и бетонные работы. Растет интерес к агротехнике для уборки сена.

Сентябрь

Главный интерес сентября — образование. Родители закупают тетрадки, учебники и принтеры, подыскивают репетиторов и детские кружки — по единоборствам, танцам, музыке. Урожай на дачных участках собран — растет интерес к объявлениям о продаже электросушилок для овощей и фруктов.

Октябрь

С похолоданием оживает спрос на теплую одежду и услуги, связанные с хранением и монтажом шин. Пока родители выбирают шапки для детей, магазины закупают головные уборы для взрослых. Автовладельцы готовят машины к зимнему сезону: отдают летние шины на хранение, покупают зимние шины, ищут услуги шиномонтажа.

Ноябрь

До Нового года еще целых два месяца, но бизнес уже во всю готовится к декабрьскому ажиотажу. В топе ноября — новогодние елки и украшения оптом. Также предприятия массово закупаются сувенирами и подарочной упаковкой.

Декабрь

В декабре только и разговоров, что о праздниках. Почти все самые популярные категории связаны с Новым годом — сувениры, елки, новогодние украшения, билеты на представления, фейерверки, праздничная иллюминация. Люди готовятся к праздничному застолью, кликая по объявлениям о продаже икры, и заботятся о досуге для детей на долгие январские каникулы — покупают санки и коньки.

Как использовать информацию о сезонности спроса?

Имея данные о периодах низкого и высокого спроса в своей категории, маркетолог может выбрать наиболее эффективные рекламные стратегии. Когда интернет-аудитория «охладевает» к вашей тематике, есть смысл сконцентрироваться на поддержании интереса к бренду. К горячему сезону хорошо бы подготовиться заранее, чтобы допиливать кампании в последний момент. Запустите РК заблаговременно, а когда заметите рост — анализируйте и корректируйте настройки. Стратегия на пике спроса — максимальное присутствие. Задействуйте в этот период все рекламные инструменты.

Прогнозирование продаж: точный расчет или гадание на кофейной гуще?

Время чтения: 7 мин.  

Прогнозирование продаж: точный расчет или гадание на кофейной гуще? Когда мы строили систему в компании-девелопере Урбан Групп, коммерческий директор, Дмитрий Усманов, задал вопрос, — подпишемся ли мы под конкретной цифрой. Мы назвали цифру, дату и время.

Через три недели в 12.15 мы сидели в кафе и наблюдали за графиком поступлений. В 12.00 разносятся приходы за последний день. Точность прогноза составила 99,7%.

Самый частый вопрос, который задают нам клиенты: «Как вы можете так точно рассчитать будущий объем продаж?».

Все дело в кофе) Нет, не в том, по которому можно узнать судьбу вашего бизнеса, а в том, которое мы выпиваем, пока решаем задачу прогнозирования для каждого конкретного предприятия.

Не стоит путать прогнозы объема продаж, основанные на детальных расчетах, с ненаучной ворожбой. Давайте рассмотрим, как составить максимально точный прогноз продаж и какие задачи он решает.

Для чего нужен прогноз продаж?

1. Постановка целей. Полученная по годовому прогнозу цифра – то, к чему компания должна прийти на следующий год, тот план, который необходимо выполнить. Это часть бизнес-плана для предприятия и реальная, четко просчитанная цель для отдела продаж, от которой можно отталкиваться при начислении премий и бонусов. Очень часто цель ставится из желаний, а не из реальных возможностей.
Поэтому перед тем как поставить цель необходимо сначала сделать прогноз, а потом устанавливать цель. Если цель выше прогноза, то нужно понимать за счет каких изменений цель будет выполнена.

2. Формирование необходимой базы трудовых и производственных ресурсов. Исходя из прогнозного количества клиентов и объема продаж. Задача: запланировать закупки и определить будущие потребности компании в оборудовании и персонале.

3. Управление складскими запасами. В каждый момент времени в распоряжении производства будет находиться складской остаток, достаточный для выполнения задач на определенном этапе. Никакого дефицита или избытка материалов на складе – только рациональное расходование средств!

4. Повышение мобильности бизнеса. На прогнозном графике (или в таблице) можно заблаговременно увидеть моменты возможного проседания объема продаж (например, из-за сезонности продукта) и предпринять меры для корректировки ситуации еще до окончания периода. Кроме того, повышаются шансы мгновенно отследить незапланированный спад продаж, оперативно выявить причины снижения показателей и своевременно исправить ситуацию.

5. Контроль и оптимизация расходов. Прогнозирование покажет, какие затраты в целом понесет компания на производство и реализацию продукции. А значит, можно разработать бюджет и заблаговременно определить, какие издержки подлежат сокращению в случае неисполнения прогноза по увеличению объема продаж.

К содержанию

Методы прогнозирования и как они работают

Существует 3 основных группы методов:

1. Метод экспертных оценок. Базой для них является субъективная оценка определенной группы экспертов, которые имеют свое видение текущей ситуации и перспектив развития. В роли внутренних экспертов выступают руководители компаний и топ-менеджеры. Внешними экспертами могут быть привлеченные консультанты и финансовые аналитики.

Эту методику выбирают при отсутствии большого количества статистических данных, например, когда компания выводит на рынок новый товар или услугу. Эксперты оценивают проблему, основываясь на интуиции и логике. Обобщенное мнение специалистов и становится прогнозом.  Метод очень сильно зависит от опыта эксперта в отрасли. Иногда это лучший способ прогнозирования. И тут нет ничего общего с гаданием. Интуиция это вычисления нашего мозга, которые человек не может отследить. Главное уметь очистить интуицию от предрассудков.

Пример.

«Мозговой штурм» – коллективный метод экспертной оценки, в котором принимают участие начальники отделов продаж, маркетинга, производства и логистики. Каждый по очереди озвучивает факторы, которые могут положительно или отрицательно повлиять на будущие продажи. Прогноз формируется по сводному перечню выдвинутых идей.

Но нужно учитывать что каждый из участников будет иметь свои интересы. Продажникам нужно занизить план, чтобы потом геройски его выполнить. Маркетологам завысить чтобы показать перспективы рынка. Производству сократить ассортимент до 1 единицы и сформировать ровный график, логистике не нужны пики и спады.

2. Методы анализа и прогнозирования временных рядов. Оптимальный вариант для предприятия, накопившего базу данных по продажам за несколько лет. Для упрощенного прогнозирования можно воспользоваться стандартной программой Excel. В ней составляется таблица с ежемесячным объемом продаж в каждом году, и на основе этой таблицы выстраивается график.

График показывает основной тренд (повышение или снижение объемов продаж), а также сезонные колебания. Остается экстраполировать кривую на месяц, на год или любой другой период времени. Можно расширить этот метод следующим пунктом.

3. Казуальные (причинно-следственные) методы. Они учитывают зависимость уровня продаж от одной или нескольких переменных. Для построения адекватной модели необходимо знать независимые факторы, которые влияют на спрос.
Что это за факторы? Доходы населения, цены конкурентов, эффективность рекламы, объемы производства смежных областей – то есть все, что определяет поведение потребителей.

Пример.

Компания реализует сантехнику. Первый фактор – объемы строительства в регионе. Они в прошлом году снизились на 15%, объемы продаж сантехники упали на 10%. В следующем году кризис в строительной сфере продолжится, значит, упадут и продажи унитазов, раковин и ванн. Второй фактор – реклама. Как показал опыт сантехнической компании в прошлые периоды, увеличение расходов на рекламу на 10% увеличивает продажи на 20%. И так далее по каждому фактору влияния.

Итоговый показатель рассчитывается с помощью многофакторного уравнения, в котором каждая переменная протестирована и выверен ее уровень значимости.

Выбор метода зависит от того, какие исходные данные есть в наличии. Самое эффективное решение – сочетание нескольких методов.

Следует учитывать, что прогнозирование величины продаж лучше работает в краткосрочном периоде, и не из-за каких-то особенностей расчета, а потому что на уровне бизнеса практически невозможно предсказать изменение внешних политических и экономических условий. Вспомните, кто был готов к кризису 2008? А к санкциям из-за ситуации на Украине?

К содержанию

Как рассчитать прогноз продаж – чек-лист для бизнеса

Посмотрите, какой алгоритм прогнозирования используем мы, перед тем как гарантировать своим клиентам увеличение объема продаж на 20-200%:

• Анализируем результаты деятельности предприятия за предыдущий период. Берем ежемесячные или еженедельные данные  за три предыдущих года. Для нового товара, у которого отсутствует история продаж, используем методы экспертной оценки – основываемся на опыте наших специалистов, работавших с аналогичным бизнесом, опрашиваем внешних экспертов и изучаем конкурентов.

На этом же этапе исходя из предоставленных сведений мы определяем эластичность спроса, чтобы понять, насколько сильно объем продаж зависит от повышения/понижения цены, если они были за эти периоды Каждый экстремум на графике наход объяснение путем анализа страктуры оборота. Какие клиенты купили больше или меньше, почему, что повлияло. В 99 % случаев ответы находятся без особых усилий.

• Определяем тренд рынка. Прогнозировать увеличение продаж продукции можно только в том случае, если общий тренд рынка является растущим или хотя бы стабильным. Увидеть текущие тенденции можно в ЯндексВордстате – мы набираем запрос, соответствующий продукту клиента, и изучаем график.

Если кривая спроса неуклонно снижается и нет никаких данных о скором окончании кризиса в этой отрасли, на рост продаж рассчитывать не стоит. однако можно попытаться удержаться на текущем уровне., кризис вечным не бывает. И если вы сохраните за собой долю рынка, в момент подъема у вас будет лучший старт, чем у конкурентов.

• Учитываем сезонность предлагаемого товара/услуги. Если есть сведения по прошлым продажам – отлично! Если нет, есть простой способ выяснить наличие или отсутствие сезонных колебаний – воспользоваться все тем же графиком по динамике запросов.

Посмотрите, как четко видны сезонные колебания по запросу «кровельные материалы»: летние пики и зимние провалы. Для товаров и услуг, спрос на которые отличается ярко выраженной сезонностью, нужно рассчитать коэффициент сезонности по каждому плановому периоду.

Пример.

Компания продает мягкую кровлю в рулонах. В апреле прошлого года было реализовано 100 рулонов, а уже в июне – 176 рулонов. В апреле этого года компания реализовала 124 рулона, сколько рулонов будет продано в июне? Простая задачка для начальной школы решается в одно действие: 176/100*124=218 рулонов (где 176/100=1,76 – коэффициент сезонности). Аналогично можно сделать расчет коэффициента в целом по рынку.

• Оцениваем актуальное УТП.  Например при продаже квартиры мы оцениваем УТП компании по 32 параметрам, каждой характеристике присваиваем вес и четко понимаем силу нашего предложения. Качество уникального торгового предложения серьезно влияет на конверсию. После конкурентного анализа мы можем сказать, какой будет конверсия на сайте для конкретного бизнеса – 2% или все 10%. Если доработать откровенно слабое УТП и четко прописать его в рекламных объявлениях, можно в разы увеличить количество обращений

• Тестируем эффективность рекламы по каждому каналу продаж. Для офлайн-магазинов можно запустить тестовую рекламную кампанию в газетах, на телевизионных каналах региона. Для интернет-магазинов – размещаем таргетированную рекламу в соцсетях или контекстные объявления в Яндекс.Директ (GoogleAdwords). Каждому рекламному каналу присваиваем свой номер телефона или любой другой маркер, позволяющий определить, что именно сработало.

Пример.

Компания реализует металлические двери в двух магазинах в своем городе и интернет-магазине с доставкой по области. Реклама в газетах представляет собой купон с 5% скидкой, который нужно предъявить при обращении. В контекстной рекламе размещаем телефон и отслеживаем количество поступивших по нему звонков. Одна реклама увеличила количество клиентов на 10%, а вторая не сработала? Используем эту информацию для планирования и прогнозирования.

• Анализируем клиентскую базу по физическим и юридическим лицам, среднему чеку, регулярности закупок. Берем статистику по уже завершенным сделкам, вычисляем средний чек для каждой группы клиентов. Мы уже выяснили, сколько новых покупателей принесет нам реклама. Умножаем их количество на средний чек и получаем прогнозный объем продаж.

В расчете будущих объемов продаж для сегмента B2B есть свои особенности. Как правило, это не разовые клиенты, а постоянные деловые партнеры, которые будут покупать товары в течение всего года. Соответственно, кроме среднего чека нужно определить периодичность поставок. Потенциал можно оценить по базам 2gis.ru.

• Проверяем, как работают менеджеры по продажам. Прослушиваем, как менеджеры работают с обращениями. Если по итогам общения с потенциальным клиентом менеджер не смог довести его до заказа, нужно составить эффективные скрипты телефонных разговоров и провести обучение персонала. В результате, из 10 обращений до покупки дойдетне 1 клиент, а, 3.

Когда мы составляем прогноз роста продаж, мы используем именно этот чек-лист, дополняя или видоизменяя его в зависимости от вида бизнеса. Как видите, в нем встречаются элементы всех трех методик. По каждой гипотезе дается оценка, но их совокупность обеспечивает высокую точность прогноза.

Мы можем гарантировать максимально точное прогнозирование при условии, что клиент сначала предоставляет нам как можно большее количество исходных данных, а потом  четко реализуются все внедрения.  Мы проведем аудит любого бизнеса и точно определим объем на который способен Ваш бизнес и не обижайтесь если он будет в несколько раз Ваше текущего

Изучить ещё по теме продаж:

Прогнозирование продаж в Excel с учетом сезонности

В прошлой статье мы уже разобрали, что такое временной ряд и функцию тренда. Теперь подробнее разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда.

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

1. Регулярную составляющую
2. Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

1. Тренда
2. Сезонности
3. Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

1. Тренд (Tt)
2. Сезонность (St)
3. Цикличность (Ct)
4. Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Виды моделей временного ряда

Обычно, выделяют две модели временного ряда и третью — смешанную.

1. Аддитивная модель 

2. Мультипликативная модель  

3. Смешанная модель  

При выборе необходимой модели временного ряда смотрят на амплитуду колебаний сезонной составляющей. Если ее колебания относительно постоянны, то выбирают аддитивную модель.  То есть, амплитуда колебаний примерно одинакова:

Если  амплитуда  сезонных  колебаний  возрастает  или  уменьшается,  строят мультипликативную  модель  временного  ряда,  которая  ставит  уровни  ряда в зависимость от значений сезонной компоненты.

Построение этих моделей сводится к расчету тренда (Tt), сезонности (St) и случайных возмущений (Et) для каждого уровня ряда (Yt).

Алгоритм построения модели

1. Выравниваем ряд с помощью скользящей средней, то есть сглаживаем ряд и отфильтровываем высокочастотные колебания.
2. Рассчитываем значение сезонной компоненты St.
3. Рассчитываем значения Tt с использованием полученного уравнения тренда.
4. Используя полученные значения St и Tt, находим прогнозные значения уровней временного ряда.
5. Оцениваем качество модели.

Итак, мы имеем на руках данные о продажах за 2016 и 2017 год и хотим спрогнозировать продажи на 2018 год.

Шаг 1

Следуя нашему алгоритму, мы должны сгладить временной ряд. Воспользуемся методом скользящей средней. Видим, что  в каждом году есть большие пики (май-июнь 2016 и апрель 2017), поэтому возьмем период сглаживания пошире, например, месячную динамику, т.е. 12 месяцев.

Удобнее брать период сглаживания в виде нечетного числа, тогда формула для расчета уровней сглаженного ряда:

yi — фактическое значение i-го уровня ряда,

yt — значение скользящей средней в момент времени t,

2p+1 — длина интервала сглаживания.

Но так как мы решили использовать месячную динамику в виде четного числа 12, то данная формула нам не подойдет и мы воспользуемся этой:

Иными словами, мы учитываем половины от крайних уровней ряда в диапазоне, в остальном формула не претерпела больше никаких изменений. Вот ее точный вид для нашей задачи:

Сглаживаем наши уровни ряда и растягиваем формулу вниз:

Сразу можем построить график из известных значений уровня продаж и их сглаженной. Выведем ее уравнение и значение коэффициента детерминации R2:

В качестве сглаженной я выбрала полином третьей степени, так как он лучше всего описывал уровни временного ряда и имел наибольший R2.

Шаг 2

Так как мы рассматриваем аддитивную модель вида: 

Найдем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и значениями скользящей средней St+Et = Yt-Tt, так как Yt и Tt мы уже знаем.

Используем оценки сезонной компоненты (St+Et) для расчета значений сезонной компоненты St. Для этого найдем средние за каждый интервал (по всем годам) оценки сезонной компоненты St.

Средняя оценка сезонной компоненты находится как сумма по столбцу, деленная на количество заполненных строк в этом столбце. В нашем случае оценки сезонной составляющей расположились в строках без пересечений, поэтому сумма по столбцам состоит из одиночных значений, следовательно и среднее будет таким же. Если бы мы располагали периодом побольше, например с 2015, у нас бы добавилась еще одна строка и мы смогли бы полноценно найти среднее, поделив сумму на 2.

В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем интервалам должна быть равна нулю. Поэтому найдя значение случайной составляющей, поделив сумму средних оценок сезонной составляющей на 12, мы вычитаем ее значение из каждой средней оценки и получаем скорректированную сезонную компоненту, St.

Далее, заполняем нашу таблицу значениями сезонной составляющей дублируя ряд каждые 12 месяцев, то есть три раза:

Шаг 3

Теперь рассчитываем значения уровня тренда T(t) по тому уравнению, которое мы получили при построении сглаженного тренда на первом шаге.

T(t) = -23294+34114*t-1593*t2+26,3*t3

Вместо t используем значения из столбца Период из соответствующей строки.

Шаг 4

Имея рассчитанные значения S(t) и T(t) мы можем рассчитать прогнозные значения уровней ряда Y(t). Для этого накладываем уровни сезонности на тренд.

Теперь построим график известных значений Y(t) и спрогнозированных за 2018 год.

Вот мы и нашли спрогнозированные значения уровней продаж на 2018 год. Значения отражают возрастающую тенденцию и сезонные пики. Конечно, эти данные не дают 100% точности, ведь существует множество внешних воздействий, которые могут изменить направление тренда, поэтому к прогнозным значениям обычно строят доверительный интервал, это такой коридор, внутри которого могут колебаться прогнозные значения с заданной вероятностью (чаще всего выбирают 95%). Но об этом я расскажу в следующей статье.

Шаг 5

Осталось оценить точность модели. Для этого будем использовать среднюю ошибку аппроксимации, которая поможет рассчитать ошибку в относительном выражении. Иными словами, это среднее отклонение расчетных значений от фактических, которое вычисляется по формуле:

yi — спрогнозированные уровни ряда,

yi* — фактические уровни ряда,

n — количество складываемых элементов.

Модель может считаться адекватной, если:

Итак, рассчитываем ошибку аппроксимации для нашего случая. Так как в основе нашего тренда лежит полином третьей степени, прогнозные значения начинают хорошо повторять фактические значения к концу 2016 года, думаю, я думаю, поэтому корректнее было бы рассчитать ошибку аппроксимации для значений 2017 года.

Сложив весь столбец с ошибками аппроксимации и поделив на 12, получаем среднюю ошибку аппроксимации 4,13%. Это значение меньше 15% и можем сделать вывод об адекватности модели.

Не забывайте, что прогнозы не бывают точными на 100%. Любые неожиданные внешние воздействия могут развернуть значения уровней ряда в неизвестном направлении

Коэффициент сезонности: алгоритм расчета. Товары сезонного спроса

Маркетинг 8 июля 2017

Ни для кого не секрет, что одни товары лучше продаются летом, другие – зимой. Примеров существует множество: мороженое, теплая одежда и так далее. Большинство людей не очень обращают внимание на эти скачки, однако, если у вас собственный бизнес, обязательно нужно ориентироваться в сезонности. Именно для этого и была написана данная статья. Она поможет понять, что такое коэффициент сезонности, научит его рассчитывать, чтобы можно было грамотно планировать свои дальнейшие продажи.

Если не задумываться о сезонности тех или иных товаров, бизнес постоянно будет терпеть убытки, и вы не сможете нормально планировать свою деятельность. Итак, пришло время узнать, что представляет собой коэффициент сезонности, каково его применение в реальной жизни и, естественно, как именно его можно рассчитать.

Что это такое?

Коэффициент сезонности – это термин, который должен знать каждый маркетолог, так как он используется повсеместно и играет очень важную роль в грамотном планировании продаж. Это коэффициент, который демонстрирует, на сколько увеличиваются или уменьшаются продажи того или иного товара в зависимости от сезона, в который происходит реализация.

Соответственно, если в ассортименте торговой точки имеется большое количество сезонных товаров, вам обязательно нужно научиться обращаться с этим коэффициентом, так как он позволит добиться очень многого. Но как именно можно использовать коэффициент сезонности в реальной жизни?

Для чего нужен этот коэффициент?

Это соотношение является далеко не только цифрой на бумаге, которую можно высчитать и отложить в сторону. Оно играет очень важную роль в реальной деятельности, если вы торгуете сезонными товарами. Область применения этого коэффициента чрезвычайно широка, но в первую очередь стоит отметить тот факт, что он используется для прогнозирования дальнейшей деятельности. Это значит, что вы сможете решить, на какой месяц вам заказывать больше товаров того или иного типа, а на какой — меньше, как их позиционировать, чтобы обеспечить большее количество продаж, и так далее.

Соответственно, с помощью этого коэффициента вы сможете распланировать также и маркетинговые мероприятия, а вместе с ними и рекламный бюджет, который будет выделен на привлечение внимания покупателей к сезонным товарам. Как видите, этот показатель может сыграть ключевую роль в вашей деятельности. Если вы не будете обращать на него внимания, ваш рекламный бюджет будет в большинстве случаев тратиться впустую.

Соответственно, теперь вы знаете немного теории об этом коэффициенте, поэтому пора переходить к практике, а именно к вопросу расчета данного коэффициента. Сделать это можно довольно просто, однако для получения достоверных результатов вам придется проделать довольно большой объем работы. Однако данная статья проведет вас пошагово по всем этапам расчета, чтобы в итоге вы смогли самостоятельно узнавать этот показатель при наличии необходимых финансовых сведений.

Периоды использования

Прежде чем рассматривать непосредственно сам алгоритм расчета, необходимо уточнить одну важную деталь. Дело в том, что этот коэффициент является универсальным, то есть его можно использовать для самых разнообразных периодов и отрезков времени. Это значит, что вы можете даже рассчитать коэффициент сезонности для одной недели вашей деятельности, чтобы уточнить, в какой из дней недели торговля идет лучше всего, а в какой – хуже.

Естественно, у этого имеются свои особенности, например, вам нужно будет заказывать товары несколько раз в неделю, чтобы определить эффективность максимально точно, а также брать во внимание некоторые другие факторы. Также стоит отметить, что неделя – это слишком короткий срок, который не может дать вам полного представления о том, насколько хорошо или плохо продаются те или иные товары в конкретный день недели.

Традиционный период

Таким образом, необходимо сосредоточиться на традиционном для данного типа расчетов периоде. Это значит, что в расчет берутся среднемесячные продажи, чтобы затем рассчитать коэффициент для каждого из месяцев года. В результате полученные коэффициенты вы сможете использовать для того, чтобы прогнозировать успешную реализацию сразу на несколько месяцев вперед, что является очень полезным инструментом при планировании деятельности.

Итак, теперь вы понимаете, что лучше всего в качестве отрезка времени выбрать месяц и при этом рассматривать все периоды в контексте одного года, чтобы провести полноценное сравнение. Что ж, теперь у вас имеется достаточно сведений, чтобы пройтись от первого до последнего шага расчета коэффициента сезонности.

Получение статистических данных

Если вы хотите провести полноценное и эффективное планирование продаж с помощью данного коэффициента, вам понадобится довольно обширная статистика. В ассортименте вашего магазина может быть довольно много различных сезонных товаров, поэтому вам сразу же стоит понять, что расчет должен производиться отдельно для каждого из них.

Итак, выбирайте один из товаров и поднимайте статистику его продаж каждый месяц в течение года. Чем глубже в статистику вы сможете копнуть, тем более точные у вас получатся данные. Конечно, можно использовать данные одного года, но лучше всего будет иметь под рукой статистику продаж за последние 2-3 года как минимум. Все товары сезонного спроса должны иметь свою собственную статистику продаж, с которой вы будете работать в дальнейшем, чтобы получить коэффициент.

Чтобы продолжить работу, вам нужно вычислить средние продажи за каждый год, суммируя продажи за каждый месяц, а затем деля их на двенадцать, то есть на количество месяцев в году. Вот теперь вы готовы к тому, чтобы заполучить столь желанный коэффициент.

Коэффициент для каждого месяца

Первым шагом будет получение коэффициента для каждого месяца года. Делается это довольно просто: вам необходимо взять показатель продаж за каждый месяц и разделить его на средний показатель продаж за год. Полученное число должно быть в районе единицы. Если оно меньше единицы, это значит, что в конкретный месяц товар продавался хуже, если больше — соответственно, товар продавался лучше, чем в среднем за год.

Собственно говоря, вот вы и получили коэффициент сезонности. Вы знаете, в каком месяце ваш товар продается лучше, а в каком хуже, и теперь вы можете соответственно осуществлять прогнозирование продаж и рекламные акции. Если вы торгуете окнами, то можете узнать, в какой месяц лучше сделать скидки на пластиковые окна; если вы продаете теплую одежду — сможете понять, когда заказывать ее в больших количествах, а когда не заказывать вообще. Однако, если вы хотите получить максимальный результат, работа на этом не заканчивается.

Средний коэффициент

Прежде чем вы начнете делать скидки на пластиковые окна, мороженое или шубы, стоит вспомнить, что для получения лучшего результат у вас должна быть в руках более глубокая статистика за последние несколько лет. Если у вас получилось обзавестись подобной информацией, стоит высчитать коэффициенты для каждого из месяцев в каждом году, а затем подсчитать среднее арифметическое за каждый месяц. Результат может отличаться от первоначального, и причиной этого является тот факт, что ваши данные стали более точными, поэтому и расчеты смогли дать более достоверное отношение.

Экспертное мнение

Ну и последнее, о чем не стоит забывать, – это экспертное мнение. Что подразумевается под этим термином? Это рассмотрение всех дополнительных аспектов, которые могли повлиять на продажи в один из тех месяцев, которые рассматривались при расчете.

Это может быть дефицит товара либо его обширная поставка; начало продаж товара, которое привело к огромному спросу на него. Это даже может быть финансовый кризис, который очень сильно чувствовался в один из календарных периодов. Без экспертной оценки ваш коэффициент будет слишком математическим, оторванным от реальности.

Именно поэтому рекомендуется обращаться к специалистам по маркетингу, чтобы получить наилучший результат.

Источник: .ru

Составление плана продаж сезонных товаров с учетом экономической ситуации

Выработка плана продаж, и обеспечение этого плана, — острый вопрос в текущей экономической ситуации. Неверно составленный план приводит убыткам прямым — как в случае избыточного хранения товара на складе, так и косвенным – в случае недостачи товара на складе, что приводит к упущенной выгоде, ухудшению сервиса, и, даже, лишним выплатам бонусов менеджерам по продажам.

Одна из проблем, сильно влияющих на составление плана – сезонность продаж некоторых товаров. Одни товары, например — кроссовки для бега, летом — более популярны, чем зимой. А вот обогреватели продаются лучше в холодное время года. Эти товары — сезонные.

Разброд вносит так же нестабильная макроэкономическая ситуация, когда инфляция толкает цены вверх, а снижающийся покупательский спрос вынуждает снижать продажи в количественном выражении.

Кроме негативных факторов, могут так же влиять и факторы позитивные – как по компании в целом — если компания активно растет, так и по конкретным товарным позициям – если вы много вкладываетесь в маркетинг товара, то спрос на них может расти быстрее роста компании.

Все это вносит корректирующий элемент в прогнозы, потому что уже не так однозначно стоит ориентироваться на информацию об истории продаж, не принимая во внимание реальную ситуацию.  

Потому, при составления плана продаж, учитывайте сезонной фактор, и тренды в компании.

Каким образом мне рассчитать план с учетом сезонных колебаний?

Что такое сезонный фактор — «сезонность»? Это запланированное и регулярное отклонение продаж товара от среднестатистических значений. Сезонность часто рассчитывается помесячно на календарный год относительно предыдущего календарного года для каждого товара, на который строится план продаж и по каждой торговой точки индивидуально, а итоговый план составляется путем консолидации из полученных значений.

Для расчета коэффициентов я рекомендую рассчитывать в штучном выражении. Если вы рассчитываете в денежном выражении, то количество влияющих факторов увеличивается многократно и это, кроме того что увеличит объем расчетов, еще и сильно увеличит шанс ошибки.

Рассчитать годовые коэффициенты сезонности достаточно просто – необходимо взять средние месячные продажи на конец года (сумма продаж на год, деленное на количество), а потом, для каждого месяца, рассчитать отклонение фактического объема продаж от среднегодового.

(Потребление в месяц / Среднегодовое потребление = Сезонный коэффициент)

Если у нас график продажи сложились примерно вот так вот:

То по результатам расчета, должно получиться приблизительно такая табличка для расчета (для 2010 года):

Сезонные коэффициенты:

Но задача — не рассчитать коэффициенты как таковые, а рассчитать план продаж, согласно текущим фактическим значениям продаж в году. Предположим, что мы проводим анализ в конце апреля 2011 года и рассчитываем план продаж на май 2011:

И наша табличка будет выглядеть вот так вот:

Задача – понять, сколько мы должны продать на май, с учетом текущих фактических объемов продаж и сезонности. Для этого — каждый из месяцев текущего года приведем к единой базе, убрав из них сезонный коэффициент, которые мы знаем.

(Факт Потребление в месяц / Сезонный коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

Получим вот такие значения:

Что означает, что если учитывать сезонные факторы, то ожидаемая средняя месячная на год равна 246 шт./мес.

Из этого, зная ожидаемую среднюю на год и сезонный коэффициент в мае (рассчитанный на предыдущем шаге), рассчитываем — сколько ожидается продаж в мае месяце, умножив ожидаемые среднегодовые продажи на рассчитанный сезонный коэффициент: 246 * 1,44 = 354,4 шт.

Таким образом, продолжаем формирование плана продаж на каждый месяц до конца года, корректируя согласно фактическим данным о продажах.

К сожалению, эти лаконичные расчеты не совсем корректны…

Мы учли влияние сезонных колебаний, но не рассчитали влияние общего тренда.  Если у вас спрос падает (или растет) на 10% каждый месяц по объективным причинам, то без учета этих движений ваш вновь составленный план станет несостоятельным, и, как мы уже говорили выше —  приведет вас к убыткам.

Как оценить влияние тренда?

Выделить и рассчитать тренд — само по себе сложная задача. Я рекомендую использовать метод, разработанный Робертом Ходриком и Эдвардом Прескоттом для анализа бизнес-циклов. Основные «фишки» метода: метод более чувствителен к долгосрочным тенденциям, чем к краткосрочным (что нам и нужно), и его можно настраивать на нужный период оценки тренда (что полезно при построении тренда как внутри года, так и на несколько лет). . Узнать больше об этом методе можно по ссылке:

Выглядит результат его расчета примерно вот так (оранжевая линия):

Проблема в том, что такой метод сложно использовать при расчетах в экселе. Но можно попробовать использовать просто линейные функции, посчитав средние месячные продажи на состояние «на начало года» и «на конец года» (с учетом сезонности), и оценив то, как она изменилась со временем. Или просто взяв за целевое значение, то, на которое вы бы хотели бы ориентироваться («я уверен, что объем продаж должен вырасти на 10%»).

Как бы то ни было – результат расчетов, это полученные ежемесячные коэффициенты «наклона» тренда для каждого из товара по каждой из торговых точек на каждый месяц, где вы рассчитываете план продаж. Проблема еще и в том, что в нормальной ситуации, внутри года это не прямая линия, а плавно изгибается.

Полученные коэффициенты используются для корректировки оценки средней годовой продажи, на которую, напомню, у нас опирается оценка продаж будущих.

Если предположить, что в текущих экономических реалиях, спрос в штучном выражении будет падать на 10% к концу года, тогда ежемесячный корректирующий коэффициент должен быть, приблизительно, равен 0,987. Это означает, что на этот коэффициент мы изменим оценочную среднюю месячную внутри текущего года согласно трендовому коэффициенту на каждый месяц:

(Факт Потр. в мес. / Сез. Коэф  * Тренд. коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

А расчет текущих значений будет выглядеть так:

Заметили, что в результате получилось 349,8 шт. вместо ранее рассчитанных 354,4 шт.? Кажется, что это не очень много, но если у вас миллиардные обороты, то такая погрешность стоит очень много.

Чтобы увеличить качество работы с сезонностью, необходим пересчет и годовых сезонных коэффициентов по предыдущему году, относительно выявленных трендов. Но при нежелании производить большой объем вычислений, даже такое небольшое уточнение по текущему году уже способно качественно улучшить планирования.

Важно, что эти расчеты проводились и корректировались регулярно, согласно фактическим данным, чтобы получить наиболее адекватный план продаж и понимать то, каким образом вы его обеспечите и проконтролируете.

В реальной работе, профессионалы обычно используют более сложные подходы. Расчет ведется не по месяцам, а по неделям, или, даже, по дням. На целевые значения влияют больше факторов. А модель прогноза выходит за обычные средние расчеты. Но представленный выше подход это то, что может применить у себя любой человек, занимающийся планированием, даже без специальных инструментов.

Если это слишком трудоемко делать в «ручном режиме», и в том случае, если у вас 10 торговых точек и  15000 товаров, то — добро пожаловать к нам. Наше решение по управлению снабжением Mycroft Assistant автоматически собирает данные о продажах, анализирует текущее состояние продаж, самостоятельно высчитывает оптимальную модель работы и влияющие коэффициенты.

И на основании полученных данных формирует прогноз продаж для каждого из товаров на каждой из торговых точек. А на основании данных прогнозов выдает рекомендации о необходимости пополнения запасов, чтобы вы этот план продаж рационально обеспечили.

Так что, если хотите оптимизировать работу компании, но не знаете каким образом лучше всего это сделать – добро пожаловать к нам.