Прогнозирование спроса на новые продукты и услуги

В логистике часто приходится решать проблему прогнозирования спроса на продукцию, по которой пока еще нет достаточно большой статистики продаж. Для решения этой проблемы используются несколько различных подходов, которые помогут преодолеть этот ранний период в продвижении продукта на рынке.

Во-первых, начальный прогноз можно получить из отдела маркетинга, пока не будет накоплена достаточная статистика продаж. Обычно маркетологи лучше знают, сколько средств требуется на продвижение товара, какой будет потребительская реакция на товар и какие будут ожидаемые продажи. Этот прогноз должен охватывать период не менее шести месяцев, чтобы можно получить достаточно представительную статистику для последующего прогнозирования.

Во-вторых, прогноз продаж можно построить на основании статистики о продажах схожих продуктов. Известно, что многие компании полностью обновляют свою продуктовую номенклатуру в среднем каждые пять лет. Однако некоторые товары оказываются принципиально новыми. Их появление связано с изменениями в размерах, стиле продукции или просто с радикальным пересмотром номенклатуры как элемента маркетинговой политики фирмы. Такие товары прогнозируются только на основании оценочных данных, получаемых из отдела маркетинга.

В-третьих, для прогнозирования можно использовать модель экспоненциального сглаживания, установив коэффициент a на уровне 0,5 и выше. По мере того, как будет накапливаться все больше и больше статистики, этот показатель можно снизить до нормального уровня.

Нерегулярный спрос

О проблеме нерегулярного спроса уже шла речь в начале этого раздела. При нерегулярном спросе случайные колебания столь велики, что не позволяют выявить тренд или сезонную составляющую спроса. У такого спроса может быть несколько причин:

§ продажи осуществляются редко, но очень крупными партиями;

§ продажа товара зависит от продаж других продуктов и услуг;

§ слишком велики сезонные и иные перепады в продажах в течение одного года, что не позволяет выявить тренд;

§ продажи обусловлены случайными факторами, такие как спекуляция, слухи, кратковременная мода и пр.

Нерегулярный спрос трудно прогнозировать с помощью математических методов вследствие большого разброса временного ряда. Однако все же можно дать несколько советов, что лучше делать при нерегулярном спросе.

Во-первых, следует выявить причины нерегулярности спроса и с учетом этого фактора построить прогноз продаж. Также следует отделить продукты с нерегулярным спросом от тех, который показывают устойчивый тренд, и использовать для каждой категории разные, наиболее подходящие методы прогнозирования.

Пример. Производитель химической продукции выпускает средство для очистки яблок во время сбора урожая. В зависимости от урожая яблок, продажи этого средства значительно колеблются из года в год. Для прогнозирования продаж этого средства использовалась модель экспоненциального сглаживания, как и для всех прочих продуктов. Вследствие этого запасы продукции данного средства на складах оказывались существенно больше, либо существенно меньше спроса, который предъявлялся на рынке. Причиной этого было то, что компания при прогнозировании не разделяла продукцию с регулярным и нерегулярным спросом. Ситуация можно исправить, если прогноз строить с учетом того главного фактора, который определяет спрос на товар, т.е. исходя из того, какой урожай яблок ожидается в этом году.

Во-вторых, не следует слишком быстро реагировать на изменения в продажах такого рода продуктов или услуг, если, конечно, нет серьезных причин полагать, что спрос действительно изменился. Лучше всего использовать простую модель прогнозирования, которая не слишком быстро реагирует на изменения. Например, это может быть экспоненциальное сглаживание с низким уровнем коэффициента a или регрессионная модель с шагом прогнозирования 1 год.

В-третьих, поскольку нерегулярный спрос часто наблюдается у товаров с небольшим объемом продаж, можно не уделять слишком много внимания точности прогноза. Например, если прогноз используется для определения уровня запасов, то более экономично будет создать небольшой дополнительный запас, чем использовать более сложные и точные методики прогнозирования.

Прогнозирование по регионам

Хотя до сих пор обсуждение касалось только вопросов прогнозирования продаж во времени, однако прогнозирование продаж в разрезе по регионам также заслуживает внимания. Необходимо решить, как будут прогнозироваться продажи: в целом по всему рынку, по отдельным районам и регионам или же по территориям, которые примыкают к конкретным заводам или складским комплексам. Очень важно обеспечить высокую точность прогнозирования, если оно ведется отдельно по каждому региону. Обобщающий прогноз по всему рынку оказывается, как правило, более точным, чем сумма отдельных прогнозов по регионам. Поскольку это так, то, возможно, лучше будет построить общий прогноз по рынку, чтобы затем его пропорционально разбить по регионам, чем вести раздельное прогнозирование по каждому региону. Впрочем, как показывает практика, однозначного ответа на вопрос, какой подход лучше, не существует. Следовательно, нужно иметь в виду оба варианта и использовать их в зависимости от конкретной ситуации.

Ошибка прогнозирования

В конце главы поговорим об одном очень важном инструменте прогнозирования. Было рассмотрено уже много моделей и методик прогнозирования. У каждой есть свои плюсы и минусы, поэтому лучше всего использовать при прогнозировании сразу несколько моделей, что позволит получить более точный и стабильный прогноз на будущее.

Пример. Вернемся к проблеме прогнозирования продаж женской одежды, которая обсуждалась выше. Производитель выделил в году пять сезонов продаж. Нет никакой гарантии, что для каждого сезона наилучшей будет одна и та же методика прогнозирования. Фактически, для прогнозирования использовалось четыре разных модели. Во-первых, использовалась модель множественной регрессии (R), которая учитывала факторы: 1) количество потребительских заявок; 2) изменения задолженности покупателей. Во-вторых, два варианта модели экспоненциального сглаживания (ES₁, ES₂). И в-третьих, собственный прогноз компании, который основывается на мнениях и оценках персонала (MJ). Средняя ошибка прогнозирования, полученная по каждому методу в разрезе по сезонам, показана на следующем рисунке:

/* в среднем за три сезона; /** в среднем за два сезона.

Объединить полученные прогнозы в один можно методом взвешенных коэффициентов, которые зависят от средней ошибки прогнозирования каждого метода. В этом случае не придется отказываться ни от одного из методов и впадать в зависимость от какой-то одной методики, которая кажется наиболее достоверной.

Для иллюстрации метода взвешенных коэффициентов, рассмотрим осенний период продаж. Средняя ошибка прогнозирования по методам, а также порядок расчета взвешенных коэффициентов представлены в следующей таблице (см. ниже).

Наконец, получив весовые коэффициенты, с их помощью можно рассчитать итоговый прогноз продаж, который составляет $20 210 тыс. Расчет показан во второй таблице (см. ниже).

Таблица 1

	Ошибка прогнозирования	Доля ошибки прогнозирования	Инверсия	Весовые коэффициенты
(1)	(2)	(3)=1/(2)	(4)
MJ	9,0	0,466	2,14	0,045
R	0,7	0,036	27,57	0,573
ES1	1,2	0,062	16,08	0,334
ES2	8,4	0,435	2,30	0,048
S	19,3	1,000	48,10	1,000

Таблица 2

Модель прогнозирования	Прогноз продаж	Весовые коэффициенты	Взвешенная пропорция
Мнения персонала фирмы (MJ)	$19 500 000	0,045	$869 427
Регрессионная модель (R)	$20 367 000	0,573	$11 675 350
Экспоненциальное сглаживание (ES1)	$20 400 000	0,334	$6 821 656
Экспоненциальное сглаживание (ES2)	$17 660 000	0,048	$843 631
Сумма			$20 210 064

Прогнозирование спроса - это научно обоснованное предсказание развития рынка во времени на основе изучения причинно-следственных связей, тенденций и закономерностей.

Прогнозирование спроса в торговом предприятии — это прогноз будущих продаж, определение потребности в товарах и необходимых объемов закупок, составление заказов на поставку товаров.

В зависимости от времени различают следующие виды прогнозирования спроса:

§ оперативное — до 1 месяца;

§ конъюнктурное — от 3 до 6 месяцев;

§ краткосрочное — от 1 года до 2 лет;

§ среднесрочное — от 2 до 5 лет;

§ долгосрочное — от 5 до 10 лет;

§ перспективное — свыше 10 лет.