Прогнозирование спроса и объема продаж

Прогнозирование спроса и объема продаж

Система прогнозирования продаж:
01
Автоматически выбирает наиболее подходящий алгоритм
02
Контролирует точность алгоритма
03
Автоматически вычисляет доверительный интервал, оценивающий погрешность прогноза
04
Проводит сравнение полученных математических данных и цифр, вводимых пользователями, с фактическими данными о продажах
Результаты внедрения
Обоснованные решения
Высококачественное прогнозирование потребительского спроса по каждой ассортиментной позиции на каждый день, которое является основой для решения проблем оптимизации производственной и торговой деятельности.
Рациональное использование ресурсов
Автоматизация прогнозирования объемов продаж позволяет планировать закупки, оптимизировать их объемы и увеличивать товарооборот, повышать эффективность склада, повышать оборачиваемость денежных средств и сокращать издержки.
Снижение издержек
Прогнозирование продаж ведет к сокращению издержек во всей цепочке поставок. Чистая прибыль компании увеличивается, так как производится и хранится столько продукции, сколько необходимо.
Основные методы прогнозирования

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.

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.

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.

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.

Сообщение отправлено!
Наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время.
Заполните форму
и получите ссылку на скачивание Партнерской программы