Стандартный алгоритм планирования товародвижения, в частности закупок и отгрузок поставщиками:
- Планирование продаж или потребления.
- Планирование графика потребности в запасах.
Которые позволят удовлетворить спрос и выполнить план продаж или потребления.
Который позволит поддержать запасы на уровне, необходимом и достаточном, чтобы удовлетворить спрос и выполнить план продаж.
Который обеспечит выполнение плана-графика пополнения запасов.
- Планирование возврата денежных средств от продаж (реализации).
- Планирование графика операционных расходов (затрат на обеспечение закупок и пополнение запасов).
- Планирование графика cashhttps://www.ec-logistics.ru/articles/podgotovka-statistiki-k-prognozirovaniyu-sprosa-i-planirovaniyu-prodazh-nyuansy-kotorye-neobhodimo-uchityvat-pri-planirovanii-pr» target=»_blank»]www.ec-logistics.ru[/mask_link]
Как спрогнозировать продажи нового бизнеса
Предсказание спроса — один из ключевых инструментов для функционирования процессов в компаниях из FMCG, QSR (рестораны быстрого питания) и ритейла. На примере ритейла при повышении точности прогнозирования значительно повышается эффективность таких процессов, как:
Простой прогноз продаж в Excel с учетом сезонности
- финансовое планирование и целеполагание;
- управление ассортиментом;
- ценообразование и планирование промо;
- оптимизация товарных запасов на всех узлах логистической цепи;
- открытие новых точек.
Глубокий анализ данных позволяет получить дополнительную информацию для поддержки принятия решений:
- найти различия в структуре спроса между торговыми точками и объединить их в кластеры со схожей структурой;
- понять, какие потребности являются ключевыми для покупателя, и сформировать дерево принятия решений;
- выделить товары, по которым будет формироваться восприятие бренда, и товары, которые могут генерировать дополнительную прибыль;
- определить эффективные и неэффективные промо-механики;
- учитывать такие кросс-эффекты, как каннибализация и гало.
Предсказания можно осуществлять в различных разрезах, что дает возможность рассчитать ключевые бизнес-показатели:
- розничный товарооборот и валовую прибыль;
- трафик торговой точки;
- средний чек.
Внедрение системы предсказания спроса на базе машинного обучения позволяет сделать первый шаг к построению рекомендательной системы в областях ассортиментного, ценового и промо-планирования за счет скорости расчета прогнозов при возможности задавать различные входные параметры.
Например, на этапе планирования акции менеджер может смоделировать множество сценариев с различными механиками промо и выбрать тот, который будет максимально удовлетворять поставленным KPI.
Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.
Как спрогнозировать сбыт, когда бизнеса еще нет? 2 способа расчета плана продаж для предпринимателей
Как работает машинное обучение для предсказания спроса
Для этой задачи используется метод машинного обучения «с учителем». Собираются данные, которые позволяют максимально подробно описать поведение спроса. На их основе формируется набор признаков, который подается на вход в модель машинного обучения. Модель извлекает закономерности между признаками и спросом, которые в дальнейшем используются для формирования прогноза спроса.
Например, можно взять исторические продажи, объединить данные в тройки «товар — магазин — день» и научить модель находить потенциально полезные для прогнозирования сигналы.
Модель не ограничена количеством признаков, но для качественных предсказаний необходимы такие данные:
- продажи и остатки;
- справочники и описания товаров и магазинов;
- данные по изменению цен;
- календарь и описание промо.
Разумный минимум глубины данных — от полутора лет. Данные за год нужны для обучения модели, так как в продажах существуют годовые и циклические закономерности, которые необходимо выявить для повышения качества модели. Остальные данные (отрезки в несколько месяцев) нужно оставить для внутренних экспериментов и тестирования модели и точности ее прогноза.
Какие данные необходимы?
- справочник товаров,
- исторические планы (ассортимент, спрос, промо и др.),
- исторические продажи,
- исторические остатки,
- исторические цены и промо.
- справочник магазинов.
При прогнозировании возможно учитывать и внешние данные:
- информацию о конкурентах;
- трафик (сколько людей ходит по улице возле магазина);
- погоду.
Но часто значимость внешних данных сильно переоценена.
Например, при очевидном влиянии погоды на продажи, не существует точного прогноза отрезком дольше двух недель, а если брать средние показатели за 10 лет, то нужно учитывать наличие аномальных случаев жары или холода. Поэтому лучше извлекать максимум пользы из внутренних данных, и тогда модель сама будет вовремя интерпретировать сигналы и улучшать прогноз.
Оценка качества и экономический эффект от прогнозирования
При оценке качества прогнозов принято использовать две ключевые метрики:
- WAPE (взвешенная абсолютная процентная ошибка) — показывает ширину разброса наших прогнозов, учитывая веса товаров в общих продажах;
- BIAS (смещение) — показывает смещение ошибок прогноза в положительную или отрицательную сторону.
При оценке качества прогноза ставится общая цель на уменьшение WAPE и задаются ограничения на BIAS в зависимости от прогнозируемой категории. Например, для скоропортящихся продуктов смещение BIAS в положительную сторону критично, так как это приводит к риску списания товара.
Повышение точности предсказания спроса оказывает прямое влияние на экономический эффект в управлении товарными запасами. Для его оценки сравниваются два модельных сценария — со старым и новым прогнозом. Затем оценивается сокращение влияющих на выручку и валовую прибыль негативных эффектов, вызванных перепрогнозом и недопрогнозом конкретных связок «товар — магазин — период».
Интерпретируемость прогнозов
Распространена ситуация, когда бизнес-пользователи не принимают результаты модели, несмотря на кажущееся повышение качества предсказания. Отсутствие доверия вызвано тем, что предсказания строятся в «черном ящике» и их сложно интерпретировать с точки зрения бизнес-смысла.
Для интерпретации модели прогнозов можно использовать разные параметры, которые учитываются моделью. Например, это могут быть эластичность по цене, каннибализация, гало-эффект и многие другие.
Эластичность по цене
Учебники по экономике показывают красивую гиперболическую зависимость спроса от цены. На самом деле эта зависимость выглядит скачкообразно. В модель изначально не заложены требования к зависимости спроса от цены, но бизнес-пользователю это интересно.
Для этого следует заложить ограничения монотонности по признакам: задать алгоритму условие, при котором он будет искать зависимость спроса по цене.
Без потери качества соблюдается монотонность по цене и результат, который выдает модель, совпадает с внутренними ожиданиями пользователя.
Каннибализация
Это сокращение спроса одного товара за счет возросшего спроса на другой товар в аналогичной категории.
Отслеживание каннибализации следует отдельно закладывать в модель, так как для нее не очевидны зависимости спроса двух схожих товаров.
Объем работы зависит от количества товаров. При малом количестве товаров можно настроить матрицу каннибализации вручную. Это требует временных затрат, но результат будет ощутим.
При большом количестве товаров универсального хорошего решения нет. Можно анализировать пользовательские сценарии принятия решений или смотреть различные корреляции товаров по историческим данным.
- ручная разметка связанности товаров для выделения групп каннибализации;
- различные корреляции;
- учет каннибализации за счет монотонности по признакам других товаров из той же группы каннибализации.
- эмбеддинги товаров;
- анализ пользовательских сценариев принятия решений.
Организация процесса работы
- Работа Data Science команды — итерационный Rhttps://rb.ru/opinion/demand-forecasting/» target=»_blank»]rb.ru[/mask_link]
Искусство прогнозирования: как предсказать объем будущих продаж
Предсказать объем продаж в бизнесе — необходимость, которой будет определяться успех вашего предприятия. От этого напрямую будет зависеть, как вы сможете развивать свое дело, на что делать ставку. О том, как освоить искусство прогнозирования, расскажем в этой статье.
Заглянуть в будущее
Прогнозирование продаж намного проще и полезнее, чем вы могли себе представить. Дело не в том, чтобы правильно угадать будущее. Это непросто, ведь ни у кого из нас нет машины времени. Речь идет только о предположениях, ожиданиях, вариантах развития событий.
Поймите, что прогноз, который вы сделаете, не будет постоянной величиной, к которой вы уже не сможете возвращаться. Вы регулярно будете его пересматривать, корректировать и исправлять. Это совершенно нормальная ситуация.
Поскольку продажи тесно связаны с затратами и расходами, прогноз помогает планировать и управлять.
Особенно это важно делать при запуске нового продукта. Вам нужно выстроить стратегию продаж, рассчитать, какими могут быть ваши ежемесячные фактические результаты.
Запомните главное правило: если вы думаете, что прогнозировать продажи сложно, попробуйте вести бизнес без прогноза. Это будет для вас намного сложнее.
Ваш прогноз продаж также станет основой вашего бизнес-плана. Прогноз почти всегда будет набором цифр, который вы сможете отслеживать для плана, а не для фактического использования.
Просто прогнозируйте свои продажи, отслеживайте план по сравнению с фактическими результатами и вносите исправления.
Планируйте варианты дохода
Планируйте, сколько вариантов дохода у вас существует. Ищите правильный уровень детализации. Прогнозирование, даже если оно часто приводит к таблицам, которые выглядят как бухгалтерские отчеты, не слишком детализировано.
Например, ресторан должен прогнозировать продажи не для каждого элемента в меню, а для завтраков, обедов, ужинов и напитков. Книжный магазин не должен прогнозировать продажи по конкретным книгам и даже не по темам или авторам, а по более общим показателям. Это может быть твердый переплет, мягкие обложки, журналы. Возможно, основные разделы: художественная литература, учебники.
Всегда старайтесь настроить свои потоки так, чтобы они соответствовали вашему бухгалтерскому учету. Это позволит увидеть разницу между прогнозом и фактическими продажами. Данный вариант отлично подходит для реального бизнес-планирования. Суть процесса станет вам намного понятнее. Осуществлять управление станет проще и быстрее.
Займитесь детальным прогнозированием
Есть много способов прогнозировать продажи. Методы зависят от вашей бизнес-модели. Среди основных следует выделить несколько.
- Единица продаж, то есть цена за единицу товара. Вы устанавливаете среднюю цену и прогнозируете единицы. Конечно, прогнозы могут меняться с течением времени. Это оптимальный вариант для большинства компаний, потому что он дает вам два фактора, которые потребуются при корректировках: продажи за единицу или цена.
- Служебные единицы. Даже если службы не продают физические единицы, большинство реализует оплачиваемые единицы. Например, оплачиваемые часы для юристов и бухгалтеров или транспортные услуги, услуги консультантов.
- Периодические расходы, то есть подписка. Для каждого месяца или года должен быть прогноз по количеству новых регистраций. Оценки зависят как от новых регистраций, так и отказов, которые называют «оттоками».
- Только доход. Этот вариант актуален для тех, кто предпочитает прогнозировать доход по потоку как просто деньги, без дополнительной информации о разбивке на единицы и цены.
Как узнать, какие цифры включить в прогноз продаж?
Математика может быть простой. Но предсказывать будущее непросто. Не пытайтесь добиться точных показателей, даже на несколько месяцев вперед.
Вместо этого постарайтесь сделать четкие предположения и понять, что движет продажами. Проверяйте и корректируйте результаты каждый месяц, пересматривайте свой прогноз. Ваши догадки со временем будут становиться все более точными.
Опыт работы в этой сфере — огромное преимущество.
Оцените прямые расходы
Прямые затраты еще называют стоимостью проданных товаров и затратами на единицу продукции. Они важны, потому что они помогают рассчитать валовую прибыль, которая используется в качестве основы для сравнения в финансовых показателях.
Не у всех предприятий есть прямые затраты. У сервисных компаний, предположительно, нет прямых затрат. Поэтому валовая прибыль составляет 100 процентов. Это может быть верно для некоторых профессионалов, таких как бухгалтеры и юристы, но многие услуги имеют прямые затраты. Например, у таксистов это бензин и техническое обслуживание.
Как и у авиакомпаний.
Обычный прогноз продаж включает цену за единицу, продажи, прямые затраты за единицу. Математика проста: прямые затраты за единицу связаны с общими прямыми затратами так же, как цена за единицу относится к общему объему продаж.
Никогда не делайте прогноз в вакууме
Никогда не думайте о своем прогнозе продаж в вакууме. Это вытекает из стратегических планов действий с их предположениями, вехами и метриками.
Ваши маркетинговые вехи влияют на продажи. Все так или иначе влияет на продажи.
Когда вы меняете основные этапы, вы это делаете, потому что все бизнес-планы меняются. Вы должны изменить свой прогноз продаж, чтобы он соответствовал реалиям вашей конкретной ситуации.
Сроки имеют значение
Предполагается, что ваши продажи относятся к тому моменту, когда право собственности переходит к другому владельцу (для продуктов) или когда услуга выполняется (для услуг). Это не продажа, когда она заказана, или обещана, или даже когда она заключена.
При правильном учете по методу начисления — это продажа, даже если за нее еще не заплатили.
Это касается и прямых затрат. Предполагается, что прямые затраты в вашем ежемесячном отчете о прибылях и убытках- это только затраты, связанные с продажами за этот месяц.
Живи со своими предположениями
Прогнозирование продаж не связано с точным предсказанием будущего. Речь идет о том, чтобы изложить свои предположения, чтобы эффективно управлять изменениями, поскольку продажи и прямые затраты отличаются от ожидаемых.
Используйте это, чтобы скорректировать свой прогноз продаж и улучшить бизнес, внеся коррективы. Только так вы сможете разобраться, что работает, а что нет.
Источник: businessman.ru