Прогнозирование покупательского спроса и продаж представляет собой исследование и оценку будущего спроса
на товары и необходимо, в первую очередь, для принятия различных управленческих решений.
Прогноз спроса – ключевая составляющая процесса планирования продаж и операций, а также необходимо для
управления товарными запасами, формирования заказов поставщикам и в целом для качественного
функционирования цепи поставок.
Максимально точный прогноз продаж позволяет избежать случаев дефицита или переизбытка товара
на складах и на полках магазинов, снижает вероятность простоев в работе производственных компаний, сбоев
в расписании поставок и закупок, улучшает уровень сервиса при одновременном снижении запасов.
Прогнозирование продаж - ключевая область деятельности GoodsForecast
При необходимости система может осуществлять ежедневный расчет продаж по всему ассортименту товаров. Высокая точность обеспечивает эффективный выбор моментов и объемов закупок,
а также размера страхового запаса. В то же время, очевидно, что, в зависимости от свойств товара, завышение и занижение прогноза не равноценны
с точки зрения возможных потерь, поэтому стратегия минимизация возможных потерь предпочтительнее стандартной стратегией минимизации ошибок. Решения GoodsForecast построены на специальных алгоритмах, минимизирующих не ошибку анализа,
а величину ожидаемых суммарных потерь.
Кроме того, GoodsForecast производит автоматический выбор алгоритма индивидуально для каждого товара, и автоматически вычисляет доверительный интервал, оценивающий погрешность прогноза.
В процессе эксплуатации на основе получаемых новых данных осуществляется контроль точности алгоритмов, и при необходимости, их перенастройка. Кроме того, система может проводить сравнение полученных математических данных и цифр, вводимых пользователями, с фактическими данными о продажах.
Основные подходы к прогнозированию объема
продаж и покупательского спроса
Методы прогнозирования временных рядов
Под понятием понимаются такие методы, на вход которым подаются только предыдущие (известные) значения величины. Это как такие хорошо известные модели, как скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, так и некоторые более сложные модели, которые определяют будущее значение спроса в конкретный момент времени исходя из предыдущих значений спроса. Методы могут применяться как в краткосрочном прогнозировании с горизонтами планирования от одной недели до трех месяцев, так и на средний срок с горизонтами планирования от трех месяцев до нескольких лет. В таком случае они должны иметь возможность учитывать сезонный, циклический и трендовый факторы.
Причинно-следственные (каузальные) методы
Каузальные методы используют модели статической регрессии для установления взаимосвязи между зависимой переменной (спросом) и независимыми переменными, например ценой, рекламными бюджетами и т.д. Если такую модель удается построить, это позволяет проводить сценарный анализ, что является значительным преимуществом. Однако нужно помнить, что независимую переменную нужно уметь хорошо прогнозировать, а также то, что взаимосвязь со временем может меняться.
Качественные методы
В отличие от описанных выше количественных методов, качественные методы не используют математический аппарат. Они могут использоваться для прогнозирования спроса на продукцию как на новые изделия, для которых не существует никаких статистических данных и данных, имеющих к ним отношения, так и на текущий ассортимент. К этим методам относятся различные методы экспертных оценок, в том числе метод Делфи.
Методы прогнозирования спроса на новые изделия
Предсказание спроса на новые изделия не может быть связано со статистическими данными, описывающими продажи, просто в силу их отсутствия. В этом случае используются вспомогательные данные, например данные о существующих аналогах, данные исследовательских агентств и т.д.
Учет факторов, влияющих на спрос и объем продаж
