Рассмотрим иллюстративные примеры прогнозирования основных статей финансовой отчетности на несколько периодов, демонстрирующие формат и некоторые основные принципы перспективного анализа, — в рамках изучения анализа финансовой отчетности по программе CFA.
Прогнозы будущих финансовых результатов за несколько периодов необходимы в моделях оценки стоимости компании или ее капитала путем дисконтирования будущих денежных потоков.
Затем полученную таким образом стоимость компании или ее капитала можно сравнить с ее текущей рыночной ценой в качестве основы для принятия инвестиционных решений.
Прогнозы будущих показателей также используются для кредитного анализа. Эти прогнозы важны для оценки способности заемщика выплатить проценты и основную сумму долга.
Инвестиционные рекомендации зависят от потребностей и целей клиента, а также от оценки риска инвестиций в сравнении с ожидаемой доходностью — и то, и другое зависит от условий самого долгового обязательства, а также от условий финансового рынка.
006. Прогнозирование бизнес показателей — Сергей Линев
Условия долгового обязательства включают сумму, процентную ставку, срок погашения, финансовые условия (ковенанты) и обеспечение.
Пример 4 представляет собой элементарную иллюстрацию прогнозирования чистой прибыли и денежных потоков, показывающую формат анализа и некоторые основные принципы.
В Примере 4 сначала показаны допущения, а затем спрогнозированная сокращенная финансовая отчетность по периодам, составленная на основе этих допущений.
В зависимости от целей использования прогноза аналитик может выбрать дополнительные, более специфичные показатели денежного потока.
Например, отношение свободного денежного потока к собственному капиталу, которое используется при оценке собственного капитала на основе дисконтированных денежных потоков, можно оценить как чистую прибыль, скорректированную на неденежные статьи, минус (-) инвестиции в чистый оборотный капитал и чистые основные средства плюс (+) чистые заемные средства.
Пример 4. Базовый пример финансового прогнозирования.
Предположим, что компания сформирована с собственным капиталом в размере $100, который сразу же инвестируется в оборотный капитал.
Сделаны следующие допущения:
Дивиденды не выплачиваются
Продажи (выручка) за 1-й год
Себестоимость проданных товаров / Продажи
Операционные расходы / Продажи
Ставка процентного дохода
Ставка налога на прибыль
Оборотный капитал, в процентах от продаж
На основе этой информации спрогнозируйте чистую прибыль и денежный поток компании на 5 лет.
Решение:
В Иллюстрации 2 показан прогноз чистой прибыли в Строке 7 и прогноз денежного потока («Изменение денежных средств») в Строке 18.
Иллюстрация 2. Базовый пример финансового прогноза на 5 лет.
(1) Продажи (выручка)
(2) Себестоимость продаж
(3) Операционные расходы
(4) Процентный доход
(5) Прибыль до налогообложения
(7) Чистая прибыль
Математические методы прогнозирования объемов продаж — Константин Воронцов
(8) Денежные средства / Заимствования
(9) Оборотный капитал (неденежная статья)
(10) Итого, активов
(12) Собственный капитал
(13) Итого, обязательства + собственный капитал
(14) Чистая прибыль
(15) Плюс (+): неденежные статьи
(16) Минус (-): инвестиции в оборотный капитал
(17) Минус (-): инвестиции в основные средства
(18) Изменение денежных средств
(19) Начальный остаток денежных средств
(20) Конечный остаток денежных средств
Иллюстрация 2 показывает, что в момент времени 0 (т.е. на начало деятельности) компания была сформирована с собственным капиталом в $100 (Строка 12). Предполагается, что весь капитал компании будет немедленно инвестирован в оборотный капитал (Строка 9).
В будущих периодах (исходя из допущения, что дивиденды не будут выплачиваться), балансовая стоимость собственного капитала будет ежегодно увеличиваться на сумму чистой прибыли (Строка 14). Предполагается, что необходимый размер оборотного капитала в будущих периодах (Строка 9) составит 90% от годовой выручки (Строка 1).
Предполагается, что объем продаж (выручки) в 1-й период составит $100 и будет расти с постоянным темпом 10% в год (Строка 1). Себестоимость продаж предполагается постоянной и составляет 20% от продаж (Строка 2), поэтому валовая прибыль составляет 80%.
Предполагается, что операционные расходы составляют 70% от продаж ежегодно (Строка 3).
Процентный доход (Строка 4) рассчитывается по ставке 5% от начального остатка денежных средств / заимствований или конечного остатка за предыдущий период (Строка 8) и является статьей дохода при наличии остатка денежных средств, как в этом примере.
Если имеющихся денежных средств недостаточно для покрытия необходимого оттока денежных средств, предполагается, что дефицит покрывается за счет заимствований. Такое заимствование будет показано как отрицательный остаток в Строке 8 и связанные с ним процентные расходы в Строке 4.
В качестве альтернативы, денежные средства и заимствования могут быть представлены в прогнозе в виде отдельных строк.
Налоги в размере 30% удерживаются для получения чистой прибыли (Строка 7).
Чтобы рассчитать денежный поток за каждый период, начните с чистой прибыли (Строка 7 = Строка 14), добавьте обратно любые неденежные статьи, такие как амортизация (Строка 15), вычтите инвестиции в оборотный капитал за период или изменение оборотного капитала за период (Строка 16), и вычтите инвестиции в основные средства за период (Строка 17).
Оборотный капитал представляет собой средства, которые необходимо инвестировать в повседневную деятельность компании, например, для поддержания запасов и дебиторской задолженности.
Термин «инвестиции» (‘investment’) в данном контексте означает «увеличение» или «прирост».
«Инвестиции в основные средства» также упоминаются как «капитальные затраты» или «капвложения» (‘capital expenditure’, ‘capex’).
В этом простом примере мы предполагаем, что компания не инвестирует в основные средства (внеоборотные активы), а скорее арендует меблированные офисные помещения. Следовательно, амортизация отсутствует, а неденежные статьи равны нулю.
Изменение денежных средств за каждый период (Строка 18) добавляется к начальному остатку денежных средств (Строка 19), чтобы получить конечный остаток денежных средств.
Пример 4 упрощен для демонстрации некоторых принципов прогнозирования.
На практике каждый аспект прогноза несет в себе ряд проблем. Прогнозы продаж могут быть очень подробными, с отдельными прогнозами на каждый год для каждой продуктовой линейки, каждого географического региона и/или каждого бизнес-сегмента.
Прогнозы продаж могут основываться на прошлых результатах (для относительно стабильных компаний), прогнозах руководства, отраслевых исследованиях и/или макроэкономических прогнозах.
Аналогично, прогноз валовой рентабельности может быть основан на прошлых результатах или прогнозируемых взаимосвязях и может быть детализирован.
Остальные расходы, помимо себестоимости продаж, могут быть разбиты на более подробные статьи, каждая из которых может быть спрогнозирована на основе ее взаимосвязи с выручкой (если эти расходы переменные) или на основе ее исторических уровней.
Необходимый объем оборотного капитала может оцениваться как доля от выручки (как в Примере 4) или изменения выручки, или как сочетание отдельных прогнозов по запасам, дебиторской и кредиторской задолженности.
Большинство прогнозов будут включать в себя инвестиции в основные средства, и в этом случае суммы амортизации влияют на налогооблагаемую прибыль и чистую прибыль, но не на денежный поток.
Пример 4 содержит упрощающее предположение, что проценты выплачиваются на остаток денежных средств на начало года.
Пример 4 представляет собой серию точечных оценок будущей чистой прибыли и денежных потоков.
На практике прогнозирование обычно включает в себя поправку на риск, — в этом случае это оценка влияния на прибыль и денежный поток, если фактические значения переменных значительно отличаются от допущений, использованных в базовом расчете, или если фактические продажи значительно отличается от прогнозов.
Количественная оценка риска в прогнозах требует анализа экономики и структуры расходов компании, а также потенциального воздействия событий, влияющих на компанию, отрасль и экономику в целом.
Когда это исследование завершено, аналитик может использовать анализ сценариев или метод моделирования Монте-Карло для оценки риска. Сценарный анализ включает в себя определение допущений, которые отличаются от базовых допущений (т.е. базового сценария).
В Примере 4 прогнозы чистой прибыли и денежных потоков могут быть изменены на более пессимистичный сценарий с допущениями, отражающими более медленный рост продаж и более высокие затраты.
Моделирование методом Монте-Карло включает в себя определение вероятностных распределений значений переменных величин и случайную выборку из этих распределений.
В анализе в Примере 4 прогнозы будут многократно пересчитываться с выбранными значениями переменных величин — ключевых компонентов чистой прибыли и денежного потока, что позволит аналитику оценить диапазон возможных результатов и вероятность моделирования возможных фактических результатов.
Понимание финансовых отчетов и коэффициентов позволяет финансовому аналитику сделать более подробные прогнозы по статьям отчета о прибылях и убытках, балансового отчета и отчета о движении денежных средств.
Например, аналитик может собирать информацию о нормальной оборачиваемости запасов и дебиторской задолженности и использовать эту информацию для прогнозирования дебиторской задолженности, запасов и денежных потоков на основе прогнозов продаж, а не использовать комбинированное допущение об инвестициях в оборотный капитал, как в Примере 4.
Поскольку аналитик составляет ряд подробных прогнозов, он или она должен убедиться, что прогнозы согласуются друг с другом.
Например, в Примере 5 прогноз аналитика относительно срока оборачиваемости торговой дебиторской задолженности (что является оценкой среднего времени получения оплаты за товары, проданные в кредит) должен согласовываться с прогнозом среднего остатка дебиторской задолженности.
Пример 5. Согласованность прогнозов.
У гипотетической компании Brown Corporation в 2017 году средний срок оборачиваемости дебиторской задолженности (DSO) составлял 19 дней.
Аналитик считает, что DSO компании снизится в 2018 году (из-за ожидаемых улучшений в отделе сбора задолженности), чтобы соответствовать среднему по отрасли показателю в 15 дней.
Общий объем продаж (все в кредит) в 2017 году составил $300 млн., и Brown ожидает, что этот объем вырастет до $320 млн. в 2018 году.
Для достижения более низкого DSO, изменение среднего остатка дебиторской задолженности с 2017 по 2018 год, должно быть ближе всего к:
- -$3.51 млн.
- -$2.46 млн.
- $2.46 млн.
- $3.51 млн.
Решение:
Вариант B правильный.
Сначала необходимо рассчитать оборачиваемость дебиторской задолженности за срок DSO.
Оборачиваемость дебиторской задолженности составляет:
365/19 (DSO) = 19.2 за 2017 год и 365/15 = 24.3 за 2018 год.
Затем аналитик использует тот факт, что средний остаток дебиторской задолженности равен отношению выручки к дебиторской задолженности, чтобы сделать вывод, что в 2017 году средняя дебиторская задолженность составляла $300,000,000/19.2 = $15,625,000, а в 2018 году она должна составлять $320,000,000/24.3 = $13,168,724.
Разница представляет собой уменьшение дебиторской задолженности на $2,456,276.
В следующем разделе показано применение анализа финансовой отчетности к анализу кредитного риска.
Источник: fin-accounting.ru
6 кейсов прогнозирования продаж
Бизнес-аналитик
Почему важно уметь планировать продажи?
С точки зрения бизнеса умение точно планировать свою деятельность является залогом его долгосрочного развития и стабильности. Планирование продаж при этом является отправной точкой для процессов кадрового, инвестиционного, производственного планирования, бюджетирования и так далее. Невозможно строить производственную программу, не зная, какой объем произведенной продукции может быть реализован в будущем периоде.
Отличие прогнозирования от планирования
Необходимо, однако, различать прогнозирование продаж от планирования. Прогнозирование — это процесс, необходимый для проработки различных сценариев развития окружения бизнеса: спроса, конкурентов, ценовой политики и так далее. В результате прогнозирования, как правило, получаются некие сценарии: базовый, пессимистичный и оптимистичный.
Их может быть и больше трех в зависимости от условий прогноза, но точно не должно быть меньше двух. Далее необходимо перейти к плановым цифрам продаж. Именно они послужат основой для расчета всех базовых финансово-экономических показателей деятельности компании.
Прогнозы бывают разные
Как подойти к прогнозированию продаж? Этот вопрос особенно сложен для новых компаний, стартапов: нет никакой истории продаж, отсутствует отправная точка. И все немного проще для компаний с многолетней историей бизнеса, так как возможностей применения разнообразного инструментария для прогнозирования становится больше.
Прогнозирование бывает долгосрочное, среднесрочное и краткосрочное. Как правило все зависит от размера компании. Небольшие компании и индивидуальные предприниматели редко фокусируются на прогнозировании с горизонтом более 3–6 месяцев.
В таких компаниях руководитель совмещает несколько функций, поэтому его основная задача — обеспечить безубыточную работу на коротком горизонте времени. На крупных предприятиях с длинными циклами производства продажи прогнозируют на 5 лет вперед. Специфика бизнеса сама предъявляет требования к прогнозированию, а, следовательно, к инструментам, которые вы сможете для этого использовать.
Кейс 1. Идем вместе с рынком
Для кого подходит: компании, имеющие историю продаж на конкретном продуктовом рынке более одного года. Размер компании не имеет критического значения. Суть: метод заключается в простой предпосылке.
Если вы и конкуренты в своем бизнесе/продукте ничего не меняете, либо придерживаетесь сложившегося паритета (качество/ценовое позиционирование), то ваши продажи будут изменяться в том же направлении, что и рынок. Если рынок вырастет на 5%, то продажи всех участников вырастут на 5%. Если рынок упадет на 10%, то продажи всех упадут пропорционально. Это справедливо и это работает.
Редко можно найти такие рынки, где нет острой конкурентной борьбы и где условия стабильны. Но все же в отсутствии какого-либо математического или статистического инструментария этот подход вполне рабочий. Необходимые инструменты и информация: для прогнозирования данным методом необходимо знание прогноза роста вашего территориального рынка.
Например, если вы продаете товар по всей России, то потребуется прогноз российского рынка. Если же ваш бизнес ограничен территорией Астраханской области, то и прогнозы нужны соответствующие. Как правило, данные по стране можно найти в интервью отраслевых экспертов или купить готовые отчеты аналитических агентств. Сложнее с небольшими территориальными рынками.
Пример: компания производит и продает велосипеды по всем регионам РФ. Локальные рынки могут отличаться своей спецификой, но в целом на уровне страны производитель имеет долю рынка 10%. Чтобы спланировать продажи на амбициозном, но достижимом уровне, производитель купил готовое исследование рынка велосипедов у аналитической компании. В этом исследовании на основании ряда предположений сделан прогноз общего рынка на ближайшие 5 лет со среднегодовым темпом роста (CAGR) +2%. Для производителя это означает, что при прочих равных его продажи также могут расти на 2% в год.
Кейс 2. Экстраполяция
Для кого подходит: компании, имеющие историю продаж на конкретном продуктовом рынке более 3 лет. Размер компании не имеет критического значения.
Суть: с помощью простого статистического аппарата прогнозируется сложившийся в продажах тренд. История продаж за 3 года позволит выявить имеющуюся сезонность в продажах и учесть это в прогнозе. Экстраполяцию чаще всего используют как дополнительный метод получения прогнозных данных на более длительном горизонте времени.
Например, на базе доступной информации о рынке строится прогноз продаж на ближайшие три года. Далее с помощью экстраполяции получают прогноз еще на два года. В результате имеем пятилетний прогноз продаж. При использовании экстраполяции необходимо подобрать наиболее подходящий метод: линейный, экспоненциальный, логарифмический или полиномиальный.
Все это можно сделать с помощью встроенных инструментов MS Excel. Необходимые инструменты и информация: для построения прогноза необходимы данные о продажах за прошедшие периоды в формате таблицы Excel. На основании этих данных можно будет построить прогноз сразу в таблице, либо на графике. Я рекомендую использовать график.
Так вы сможете визуально понять, как ведут себя данные о продажах за прошедшие года: изменяются линейно, волнообразно с пиками в сезонные месяцы и так далее. Это поможет подобрать соответствующий тип функций для построения прогноза. В MS Excel это называется «Линия тренда». Эта функция становится доступна после щелчка правой кнопкой мыши на построенном графике продаж. Интуитивно понятное меню настройки позволит вам выбрать тип линии, количество прогнозируемых периодов и другие параметры.
Кейс 3. Дистрибьюторы
Для кого подходит: компании, реализующие продукцию через дистрибьюторов (оптовиков). Размер имеет критическое значение. Суть: дистрибьюторы в некоторых сегментах рынка являются ключевым элементом цепочки реализации товаров. Оптовик владеет критически важной информацией для прогнозирования спроса — товарные остатки на своем складе и складах розничных клиентов.
Даже если предыдущий год для вас как для производителя был хорош, на продажи будущего периода могут повлиять плохие розничные продажи и, следовательно, высокие остатки под конец сезона. Если ваша компания сравнительно небольшая и товар не отличается уникальностью, то с большой вероятностью доля вашей продукции в общем объеме реализации этой товарной группы низкая.
В таком случае дистрибьютор будет принимать решение о закупке по остаточному принципу. Но даже в такой ситуации можно получить хоть какое-то предположение закупщика относительно планов на будущий период с объяснением базовых причин.
Если же ваша компания является крупным производителем, работает с несколькими национальными дистрибьюторами и имеет существенную долю в их продажах (более 10–15%), то всегда можно рассчитывать на более качественный подход к прогнозу закупок со стороны оптовика. Ведь теперь уже от его грамотного решения зависит финансовый результат его компании.
Также при обсуждении планов на будущий период дистрибьютор запросит программу поддержки реализации складских остатков, если по вашей продукции они выше норматива. Необходимые инструменты и информация: для получения прогноза таким способом вам потребуется телефон, ручка и лист бумаги.
Все, что требуется — это установить доверительный диалог с сотрудником дистрибьютора, отвечающим за закупки вашего товара — категорийным менеджером. Вы сможете кратко обсудить результаты совместной работы за прошедший период и обсудить планы на будущее. Наиболее целесообразно проводить такие беседы в конце года (ноябрь-декабрь).
Пример: реализация автомобильных шин построена на нескольких национальных дистрибьюторах, которые далее обеспечивают распространение шин во все розничные точки, шиномонтажные мастерские, автосервисы и так далее. Каждый год перед началом сезона сотрудник отдела продаж, отвечающий за ключевых клиентов, проводит индивидуальные встречи с оптовиками для обсуждения их прогнозов по закупкам. Эти прогнозы сопоставляются с предполагаемым ростом рынка и маркетинговыми целями производителя (доля на рынке, доля продаж через оптовый канал и так далее). После объединения с данными по другим каналам продаж получается целостная картина прогноза.
Кейс 4. Воронка продаж
Для кого подходит: компании, имеющие длинные циклы продаж (более 1 года). Часто встречается на промышленных b2b и b2g-рынках. Суть: метод заключается в формализованном описании воронки продаж в компании, включая наиболее ранние ее стадии.
Каждая стадия предполагает наличие мониторинга запросов с рынка, сотрудника, отвечающего за отработку по этим запросам и % вероятности конверсии данного запроса в продажи. У каждого запроса есть ожидаемая дата заключения контракта, сумма контракта, количество единиц товара. Все запросы клиентов будут находиться в разной степени проработки.
Перемножив стоимость (количество единиц продукции) контракта на % вероятности, получаем математическое ожидание стоимости. Если просуммировать все математические ожидания по всем этапам воронки и сгруппировать результаты по месяцам, то получится прогноз продаж.
Необходимые инструменты и информация: для реализации этого подхода необходим четко налаженный процесс консолидации информации по запросам клиентов со всех этапов воронки и по всем каналам продаж (колл-центр, отдел продаж, интернет-сайт). Пример: в тяжелом машиностроении с момента выявления потребности у заказчика до поставки продукции может пройти больше двух лет. Подобная длительность связана с тем, что процесс разбивается на несколько крупных самостоятельных стадий: выявление потребности, формулирование технических требований к решению, проведение тендера, заключение контракта, производство продукции, поставка. Если речь идет о транспортных проектах, то с момента появления потребности в строительстве железной дороги может пройти не один год на технико-экономическое обоснование, проектно-изыскательские работы, строительство инфраструктуры прежде чем заказчик начнет закупать подвижной состав. Однако включение таких проектов в воронку продаж на самой ранней стадии, позволяют прогнозировать продажи на длинном горизонте (5 лет и более).
Кейс 5. Модель многофакторной регрессии
Для кого подходит: компании, имеющие историю продаж на конкретном продуктовом рынке не менее 3 лет. Размер компании не имеет критического значения. Суть: метод заключается в разработке собственной статистически обоснованной модели многофакторной регрессии.
Модель позволяет связать продажи с изменением факторов, которые могли повлиять на них, например, ценовое позиционирование, количество холодных звонков, количество скачанных демоверсий, потраченного бюджета на продвижение в социальных сетях и так далее. Факторы подбираются исходя из специфики вашего бизнеса.
Чем больше исторических данных в вашем распоряжении имеется, тем качественнее получится модель и, следовательно, меньше ошибок в прогнозе. Необходимые инструменты и информация: для создания такой модели потребуется сотрудник, владеющий необходимым математическим аппаратом, либо аналитическое агентство.
В любом случае вам потребуется набор данных за довольно продолжительное время. Чем больше ретроспектива, тем выше шанс найти аномалии в данных, которые могли быть связаны не с исследуемыми факторами, а со структурными изменениями в экономике (глобальные кризисы). В конечном итоге вы получите формулу, которая позволит вам, задав значения факторов, получить прогнозное значение продаж. Пример: компания, производящая мобильные телефоны, может построить свой прогноз продаж на данных о ценовом позиционировании против ключевого конкурента, размере бюджета на рекламу и охвате розничных точек, в которых присутствует товар данной компании.
Кейс 6. Машинное обучение
Для кого подходит: компании, имеющие историю продаж на конкретном продуктовом рынке не менее 3 лет. Размер компании не имеет критического значения. Объем данных для обучения модели имеет критическое значение.
Суть: сегодня разрабатывать сложные многофакторные модели можно с помощью методов машинного обучения. Говоря простым языком, вам необходимо загрузить большой объем данных, в которых компьютер с помощью алгоритмов будет распознавать устойчивые связи и подбирать факторы внешней и внутренней среды компании, максимально влияющие на продажи.
Необходимые инструменты и информация: для разработки такого рода моделей нужен сотрудник, знающий языки программирования, например, Python или R, и модели для прогнозирования временных рядов. Одной из достаточно распространенных моделей является SARIMA. Однако нужно учитывать, что для разного уровня сложности могут потребоваться разные модели или даже корпус моделей.
Отталкиваться нужно всегда от решаемой задачи. Пример: множество сложных вычислительных задач поиска закономерностей и прогнозирования временных рядов. Какой бы способ прогнозирования в компании вы ни выбрали, необходимо помнить, что прогноз — это только составная часть этапа планирования продаж. Прогноз всегда должен содержать как минимум два варианта: оптимистичный и пессимистичный. Где-то между ними и будет располагаться ваш план продаж — консенсус маркетинга и коммерции относительно перспектив развития рынка и амбиций компании по доле на этом рынке.
Источник: delovoymir.biz
Прогнозирование продаж: задачи, методы, подводные камни
Прогнозирование продаж – это важный этап разработки стратегии компании, который и определит дальнейшие действия на рынке. Например, в ходе прогнозирования станет ясно, что компании выгоднее выходить на новые рынки, а не работать с другой целевой аудиторией на освоенных. Естественно, что такая информация существенно влияет на развитие фирмы. Как показывает практика, успешные прогнозы повышают вероятность удвоить годовую прибыль на 10 %, а выполнение плана – на 7,5 %.
Однако, несмотря на то что это важный и мощный инструмент, далеко не все руководители и собственники бизнеса умеют им пользоваться. Проблемы возникают как из-за большого количества методов прогнозирования, так и из-за неверных установок (например, ожидается точность около 100 %). В нашей статье мы расскажем, как осуществлять прогнозирование продаж, каких ошибок нужно избегать, а также коснемся отличий этого процесса от похожих на него.
Задачи прогнозирования продаж
Прогнозирование продаж – это составляющая управления процессами сбыта, позволяющая предсказать сумму, на которую реализует продукт компания в целом, конкретный отдел или даже сотрудник за выделенный промежуток времени. Это может быть год, квартал, месяц или неделя.
Для прогнозирования продаж отдела или направления бизнеса руководители отдела продаж пользуются индивидуальными показателями менеджеров. Директора же берут за основу итоговые цифры отделов или направлений бизнеса в целях прогнозирования продаж товаров по организации в целом.
Прогнозы в формате отчетов передаются руководителям или акционерам для построения перспектив компании за отчетный период и проведения анализа требуемых действий. Эти данные становятся своего рода хрустальным шаром, способным предсказать будущее компании.
Прогнозирование продаж способствует своевременному выявлению проблем и помогает в принятии правильных решений, чтобы устранить недостатки. Например, вы отмечаете отставание от выполнения плана на 25 %. В таком случае необходимо оперативно выявить причины происходящего. Есть вероятность, что ваши конкуренты прибегли к агрессивной дисконтной политике или менеджеры по продажам стали работать менее продуктивно.
Вовремя определенные причины позволяют своевременно исправить положение, а это гораздо лучше, чем заметить подобные изменения в самом конце отчетного периода, когда времени, чтобы выяснить обстоятельства и скорректировать ситуацию, уже не будет.
Важность прогнозирования продаж определяется также и другими причинами. Оно необходимо при планировании найма персонала, распределения ресурсов, при постановке целей и бюджетировании.
Отличие плана продаж от прогнозирования
Между понятиями «прогноз продаж» и «план» никак нельзя ставить знак равенства. Этими терминами обозначаются разные управленческие элементы.
План – определенная задача, которую ставят перед менеджером. Он должен ее выполнить.
Прогноз – возможность магазина в перспективе продать определенный объем товара, выявленная путем анализа. Прогноз является не задачей, а лишь предположением о вероятном развитии бизнеса.
Прогноз всегда основывается на конкретной базе и никогда не создается из предположений, если они связаны, к примеру, с беспричинным желанием руководства получить определенную выгоду в каком-то периоде. Прогноз всегда имеет под собой определенную базу.
Как правило, в качестве базы для прогнозирования продаж выступают данные об объемах предыдущих периодов. Наиболее простой пример прогнозирования приведем ниже.
В случае, когда предприниматель имеет данные о продажах товаров в прошлом месяце на 850 тысяч рублей, он может сделать вывод о том, что при прочих равных условиях (не изменится локация места сбыта, не случится резкого изменения экономической ситуации в стране, не появится сильный конкурент поблизости и др.) в следующем месяце объем продаж не должен составить менее 850 тысяч рублей.
Это уже можно считать прогнозом, имеющим основания и расчет. С его помощью руководитель сможет поставить перед менеджерами конкретные задачи на следующий отчетный период, в данном случае реализовать продукцию на 850 тысяч рублей.
В этом заключается еще одно различие между планом и прогнозом. План формируется, основываясь на прогнозе – сперва проводят прогнозирование параметров бизнеса (рентабельность, объемы реализации) на конкретный отрезок времени, после чего данные указываются в планах и передаются менеджерам в работу.
Прогнозирование продаж с помощью целевого метода
Используя метод целевого прогнозирования в формировании прогноза продаж, важно сразу решить, какой объем продукции компания желает реализовать в будущем отчетном периоде либо сколько нужно продать, чтобы осуществить стратегические замыслы.
Менеджерами по продажам и руководством организации задается объем сбыта, после чего разрабатываются подробные планы.
Целевое прогнозирование продаж – метод, в котором нуждается компания при выходе из кризисных ситуаций, при резком росте конкуренции и работе с текущим перечнем продуктов.
- Задайте нужный объем продаж (к примеру, на этот период компания запланировала реализовать 1,2 миллиона единиц товара). Если продукт или его прямой аналог уже имеет историю продаж на рынке, следует брать в расчет при подготовке целевого прогноза следующие характеристики:
- объемы продаж предыдущих периодов;
- колебания реализации продукта в зависимости от сезона;
- наличие и количество аналогичных продуктов на рынке;
- разница в рекламном бюджете между компанией-конкурентом и вами.
Все эти факторы дают возможность определить целевой объем продаж товара на предстоящий период, соотносящийся с возможностями компании.
- доставка и транспортировка товара;
- таможенные затраты (для импортных товаров);
- банковский процент (если компания использует кредиты для закупки товара);
- затраты на осуществление продаж;
- определение размера прибыли от единицы товара.
Рекламной подготовке продаж уделяют отдельное внимание при составлении прогноза. При этом важно понять:
- из каких видов рекламы и СМИ предстоит выбирать;
- какие виды рекламы достигнут целевой аудитории;
- какова будет стоимость создания и распространения рекламы.
Когда вся информация собрана, пора приступать к формированию графика безубыточности и его построению. Точка безубыточности и сам график – важнейшая часть прогнозирования продаж.
При целевом прогнозировании анализ безубыточности используют, чтобы понять, получится ли у компании в сжатые сроки покрыть расходы на реализацию целевого объема продаж.
Пошаговые методы прогнозирования продаж
Пошаговое прогнозирование не похоже на целевое. Здесь в первую очередь проводится расчет затрат, прибыли и цен. Эти данные и анализ рынка становятся основой для предположения о том, какое количество товара удастся реализовать.
Шаг 1
Пошаговое прогнозирование следует начинать с выявления:
- всех затрат, требуемых для торговой деятельности в будущем;
- планируемой маржи;
- цены товара, определенной рынком.
Для планирования следует ответить на вопросы, такие как:
- Какую стоимость должен иметь товар для получения нужного объема продаж?
- Какой размер затрат для вас допустим для достижения с прибылью целевого объема продаж?
- Какой размер маржи вы хотите получить? Есть ли шанс обеспечить именно такие ее значения? Будете ли вы удовлетворены размером полученной прибыли?
Шаг 2
Проведите анализ потенциала рынка, финансовых возможностей и покупательского поведения целевой группы потребителей.
Шаг 3
При пошаговом прогнозировании особо важны отчеты по продажам. Они нужны для выявления различных тенденций на основании данных за прошлые периоды. С их помощью можно определить характер колебания объема сбыта, начало и конец сезонного спада и роста продаж. Наблюдение за этими изменениями – основа метода, называемого экстраполяцией.
Экстраполяция заключается в формировании предположений о будущем периоде с использованием анализа затрат и продаж предыдущего периода, учитывая предполагаемые тенденции. При применении этого метода принимают во внимание сезонные влияния, процент спада или роста рынка. Он особенно полезен в бизнесе тех областей, где изменения протекают медленно.
Анализируя отчеты продавцов, можно определить тенденцию продаж. Изучите, как изменяется объем продаж, происходит рост или снижение и в каких размерах за месяц или квартал. После этого можно экстраполировать тенденцию на будущее и сформировать ожидаемый объем продаж на конец следующего периода. Важно отметить, что полученные в результате такой работы данные станут реальностью лишь при сохранении примерно той же ситуации на рынке, что была в период, когда проводилось прогнозирование продаж.
Продавцы могут обеспечить вас очень ценной информацией для экстраполяции, отвечая на вопросы:
- Каких заказов вы ожидаете в следующем отчетном периоде?
- Какую активность конкурентов вы ожидаете в следующем квартале?
При прогнозировании продаж, используя метод экстраполяции, следует уделить внимание экономическим индикаторам. Их несложно использовать в расчетах, ведь чаще всего эти показатели процентные или числовые, например:
- изменение курса валют;
- рост банковских процентных ставок;
- ожидаемые реформы систем налогообложения.
Категории определяются группами продукции, регионами торговых агентов, рынками. В случае если, например, несколько продуктов продаются агентом по разным ценам, строка «цена» может быть не заполнена. Строки «объем» и «стоимость» должны быть заполнены обязательно.
Колонки бюджета «фактические показатели» и «отклонения» при прогнозировании не пригодятся, но они требуются для осуществления контроля.
Бывает так, что прогнозируемый объем продаж оказывается недостаточно прибыльным. Тогда необходимо изучить все доступные варианты прогноза и поступить следующим образом:
- Повысить розничную цену товара в возможных размерах.
- Уменьшить затраты в наибольших приемлемых размерах.
- Применить совместно увеличение цены и снижение затрат.
- Уменьшить размер маржи (в последнюю очередь).
5 типичных ошибок прогнозирования продаж
Чаще всего руководителям и владельцам предприятий не удается здраво оценить возможности рынка. Они воспринимают их ниже, чем они есть в реальности. Это преуменьшение ведет к ложным планам реализации, в том числе страдает формирование ассортимента и выведение новинок на рынок. По итогу компания имеет высокие издержки и упущенную прибыль. Разберем наиболее частые ошибки при прогнозировании продаж предприятия.
- Анализ одного варианта развития событий. Это наиболее распространенная ошибка. Многие аналитики оценивают лишь один вариант развития событий на рынке. Как правило, прогнозирование основывается на ассортименте, регионе или каналах сбыта. Каждому направлению соответствует лишь один набор параметров прогнозирования (к примеру, объем и цена), который еще и занижается, чтобы перестраховаться. Спустя время экономистами будет проведена оценка финансовой модели на предмет чувствительности ко входящим параметрам. Кроме того, они исследуют, как изменились основные финансовые показатели по отношению к этим значениям. Но проанализировать это мало, нужен план действий, ведь без него фирма не будет готова к изменению объема продаж в сравнении с тем, что был в прогнозе.
- Дальше, как и прежде. Самый популярный метод прогнозирования продаж товаров – экстраполяция, уже упомянутая ранее. Здесь проблема состоит в том, что аналитики не в полной мере учитывают тенденции рынка и возможные экономические и политические изменения. Так, прогноз на 2 года с увеличением продаж на 8 % в год может провалиться уже в следующем отчетном периоде. В связи с этим следует осознавать, что метод экстраполяции применим лишь для получения «заготовки», на которой далее строится прогнозирование продаж.
- Недооцененные или проигнорированные факторы. Эту ошибку совершают, пытаясь проанализировать изменения в среде компании (внешней и внутренней). При таком анализе занижается влияние факторов, и сами они воспринимаются упрощенно. Например, при анализе сферы недвижимости важно брать в расчет не только снижение или повышение ставок по ипотеке и рост доходов, но и демографические показатели.
- Неполный учет предполагаемых изменений. В момент формирования бюджета следует помнить о возможных колебаниях. И эти изменения относятся как к доходной, так и к расходной части бюджета. Без их разумного учета нередко получается, что в плане есть лишь дополнительные доходы, а дополнительные расходы не учтены. Как правило, такое происходит при планировании условно-постоянных расходов, таких как, например, оплата труда и реклама. Бывает и наоборот, когда снижение расходов прогнозируется без изменения планируемого дохода.
- Стремление выдать желаемое за действительное. Далеко не все могут оценить ситуацию объективно. Обычно руководство видит дела своей компании лучше, чем они есть на самом деле. Такой взгляд не позволяет организации правильно и вовремя реагировать на различные изменения во внешней среде. Анализ данных и прогнозирование продаж в целом должны происходить при адекватной оценке экономических процессов и условий рынка.
Источник: 1billion.ru