Как с помощью Excel составить прогноз спроса на продукцию. Прогнозирование потребительского спроса

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.

Методы прогнозирования спроса

Прогнозирование спроса осуществляется с помощью различных методов, которые подразделяют на:

эвристические, в которых преобладают субъективные начала:

социологические - основаны на опросах конечных покупателей, выявлении их мнений и намерений;

экспертные методы - основаны на подборе и формировании группы достаточно компетентных специалистов, которые высказывают свое мнение на основе знаний, опыта, интуиции, и оно рассматривается как экспертная оценка (метод Дельфи, метод мозгового штурма);

экономико-математические, где преобладают объективные начала:

статистические методы - моделирование (строится прогнозная модель, которая характеризует зависимость изучаемого параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (базируется на прошлом опыте, который пролонгируется на будущее);

специальные методы (трендовые модели в графическом или математическом виде). Тренд - временной фактор, который характеризует основную тенденцию изменения показателей - учитывают особенности спроса на различные товары (товары длительного пользования - тестирование рынка, панельные опросы; товары единовременного пользования - метод пробных покупок, повторных покупок).

Тема 4. Теория и анализ производства

ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ФУНКЦИЯ - функция, отображающая зависимость между максимальным объемом производимого продукта и физическим объемом факторов производства при данном уровне технических знаний.

Поскольку объем производства зависит от объема использованных ресурсов, то зависимость между ними может быть выражена в виде следующей функциональной записи:

где Q - максимальный объем продукции, произведенной при данной технологии и определенных факторах производства;

L - труд; К - капитал; М - материалы; f - функция.

Производственная функция при данной технологии обладает свойствами, которые определяют соотношение между объемом производства и количеством используемых факторов. Для разных видов производства производственные функции различны, тем не менее все они имеют общие свойства. Можно выделить два основных свойства.

1. Существует предел для роста объема выпуска, который может быть достигнут ростом затрат одного ресурса при прочих равных условиях. Так, в фирме при фиксированном количестве машин и производственных помещений имеется предел роста выпуска путем увеличения дополнительных рабочих, поскольку рабочий не будет обеспечен машинами для работы.

2. Существует определенная взаимная дополняемость (комплектарность) факторов производства, однако без уменьшения объема выпуска вероятна и определенная взаимозаменяемость данных факторов производства. Так, для выпуска блага могут быть использованы различные комбинации ресурсов; можно произвести это благо при использовании меньшего объема капитала и большего объема затрат труда, и наоборот. В первом случае производство считается технически эффективным в сравнении со вторым случаем. Однако существует предел того, насколько труд может быть заменен большим объемом капитала, чтобы не сократилось производство. С другой стороны, имеется предел применения ручного труда без использования машин.

В графической форме каждый вид производства может быть представлен точкой, координаты которой характеризуют минимально необходимые для выпуска данного объема продукции ресурсы, а производственная функция - линией изокванты.

Рассмотрев производственную функцию фирмы, перейдем к характеристике следующих трех важных понятий: общего (совокупного), среднего и предельного продукта.

На рис. 22.1, а показана кривая общего продукта (ТР), который изменяется в зависимости от величины переменного фактора X. На кривой ТР отмечены три точки: В - точка перегиба, С - точка, которая принадлежит касательной, совпадающей с линией, соединяющей данную точку с началом координат, D - точка максимального значения ТР. Точка А перемещается по кривой ТР. Соединив точку А с началом координат, получим линию ОА. Опустив перпендикуляр из точки А на ось абсцисс, получим треугольник ОАМ, где tg а есть отношение стороны AM к ОМ, т. е. выражение среднего продукта (АР).

Рис. 22.1. а) Кривая общего продукта (ТР); б) кривая среднего продукта (АР) и предельного продукта (МР)

Проведя через точку А касательную, получим угол Р, тангенс которого будет выражать предельный продукт МР. Сопоставляя треугольники LAM и ОАМ, находим, что до определенного момента тангенс Р по величине больше tg а. Таким образом, предельный продукт (МР) больше среднего продукта (АР). В том случае, когда точка А совпадает с точкой В, тангенс Р принимает максимальное значение и, следовательно, предельный продукт (МР) достигает наибольшего объема. Если точка А совпадает с точкой С, то значение среднего и предельного продукта равны. Предельный продукт (МР), достигнув максимального значения в точке В (рис. 22, б), начинает Сокращаться и в точке С пересечется с графиком среднего продукта (АР), который в этой точке достигает максимального значения. Затем и предельный, и средний продукт сокращаются, но предельный продукт уменьшается опережающими темпами. В точке максимума общего продукта (ТР) предельный продукт МР = 0.

Мы видим, что наиболее эффективное изменение переменного фактора X наблюдается на отрезке от точки В до точки С. Здесь предельный продукт (МР), достигнув своего максимального значения, начинает уменьшаться, средний продукт (АР) еще увеличивается, общий продукт (ТР) получает наибольший прирост.

В теории маржинального анализа (анализа безубыточности) выделяется такое понятие, как маржинальный доход, рассчитываемый в целом по предприятию как разность между выручкой и совокупными переменными затратами. Для единичного изделия маржинальный доход рассчитывается как разница между ценой реализации и удельными переменными затратами на единицу продукции.

Маржинальный анализ призван обеспечить объективную оценку состояния резервов производства и степени их использования, очевидный реальный дефицит или избыток ресурсов. На базе операционного анализа разрабатываются пути мобилизации резервов, возможности их ресурсного и финансового обеспечения.

Экономический смысл маржинального дохода заключается в том, что он обеспечивает покрытие постоянных затрат и формирует чистую прибыль от основной деятельности предприятия. Маржинальный доход (прибыль) – это предельная прибыль, которую может получить предприятие от производства и продажи каждого вида продукта.

Концепция маржинального дохода вписывается в метод управления и учета затрат, получивший название директ-костинг. Суть данного метода состоит в том, что к себестоимости относятся только прямые затраты, накладные же расходы, не зависящие от объема продаж, в себестоимость продукции не включаются, а периодически списываются на финансовый результат.

Основной смысл данной концепции в том, что самая точная калькуляция не та, в которую после трудоемких расчетов и распределения накладных расходов в соответствии с принятой на предприятии базой включаются все затраты предприятия, а та, в которую вносятся издержки, непосредственно обеспечивающие выпуск данной продукции.

В практической деятельности зачастую возникает ситуация, когда в выпускаемом предприятием ассортименте существуют отдельные продукты с отрицательной рентабельностью по себестоимости, но имеющие положительный маржинальный доход. Такие продукты полностью покрывают переменные затраты, связанные с их производством, и часть общих постоянных затрат предприятия.

Более глубокий анализ эффективности выпускаемой продукции с использованием понятия маржинального дохода показывает, что снятие с производства продукта с отрицательной рентабельностью по себестоимости не всегда оказывается оправданным и зачастую приводит к парадоксальным на первый взгляд результатам в виде снижения прибыли предприятия в целом.

Как правило, в операционном анализе наиболее часто используются следующие показатели: Коэффициент маржинального дохода; Коэффициент изменения валовых продаж; Коэффициент валового дохода; Коэффициент операционной прибыли; Прибыльность продаж.

1. Коэффициент маржинального дохода, который рассчитывается как отношение маржинального дохода к выручке:

КМД = (выручка - совокупные переменные затраты) / выручка

Данный коэффициент показывает в выручке долю, идущую на покрытие постоянных затрат и обеспечение прибыли. Рост данного коэффициента является положительным фактором, он возможен за счет повышения отпускных цен или снижения переменных затрат. Возможна ситуация, при которой выручка у предприятия

2. Коэффициент изменения валовых продаж. Показатель характеризует изменение объема валовых продаж текущего периода по отношению к объему валовых продаж предыдущего периода. Рассчитывается по формуле:

КВП = (Выручка за текущий год - Выручка за прошлый год) / Выручка за прошлый год

Следует иметь в виду то что, данный показатель содержит в себе инфляционную компоненту, что приводит к некоторому искажению значений данного показателя.

3. Коэффициент валового дохода (или коэффициент валовой маржи). Валовый доход (сумма для покрытия постоянных затрат и формирования прибыли) определяется как разница между выручкой и переменными затратами. Формула расчета:

КВД = Валовый доход / Выручка от реализации

Коэффициент валового дохода (валовой маржи) служит для оценки прибыльности продаж предприятия. По определению, валовой доход должен покрыть издержки, связанные с общим управлением компании и реализацией готовой продукции и, кроме того, обеспечить прибыль предприятию.

Иными словами коэффициент способность менеджмента компании управлять производственными издержками. Чем выше этот показатель, тем успешнее менеджмент предприятия управляет производственными издержками.

4. Коэффициент операционной прибыли (операционной маржи), характеризует отношение операционной прибыли, т.е. валового дохода за вычетом общих, административных и реализационных издержек, к объему продаж. Коэффициент рассчитывается по формуле:

КОП = Операционная прибыль / Выручка от продаж

Данный показатель показывает, насколько эффективна собственно производственная деятельность предприятия.

5. Прибыльность продаж или коэффициент чистой прибыли, формула расчета имеет вид:

КПП = Чистая прибыль / Выручка от реализации

Тема 5. Теория и анализ затрат

Определение и использование издержек в экономическом ана­лизе. Первоначальная стоимость и восстановительная стоимость. Альтернативные и прямые издержки. Связь между производством и издержками. Эффект масштаба.

Издержки производства - затраты на покупку экономических ресурсов, потребленных в процессе выпуска тех или иных благ.

Любое производство товаров и услуг, как известно, связано с использованием труда, капитала и природных ресурсов, которые представляют собой факторы производства, стоимость которых определяется издержками производства.

В связи с ограниченностью ресурсов возникает проблема наилучшего их использования из всех отвергнутых альтернатив.

Альтернативные издержки - это издержки выпуска благ, определяемые стоимостью наилучшей упущенной возможности применения ресурсов производства, обеспечивающие максимальную прибыль. Альтернативные издержки предприятия называются экономическими издержками. Эти издержки необходимо отличать от бухгалтерских издержек.

Бухгалтерские издержки отличаются от экономических издержек тем, что они не включают стоимость факторов производства, являющихся собственностью владельцев фирм. Бухгалтерские издержки меньше экономических на величину неявного заработка предпринимателя, его жены, неявной земельной ренты и неявного процента на собственный капитал владельца фирмы. Иначе говоря, бухгалтерские издержки равны экономическим минус все неявные издержки.

Варианты классификации издержек производства многообразны. Начнем с установления различий между явными и неявными издержками.

Явные издержки - это альтернативные издержки, принимающие форму денежных платежей собственникам ресурсов производства и полуфабрикатов. Они определяются суммой расходов фирмы на оплату покупаемых ресурсов (сырья, материалов, топлива, рабочей силы и т. п.).

Неявные (вмененные) издержки - это альтернативные издержки использования ресурсов, которые принадлежат фирме и принимают форму потерянного дохода от использования ресурсов, являющихся собственностью фирмы. Они определяются стоимостью ресурсов, находящихся в собственности данной фирмы.

Классификация издержек производства может быть осуществлена с учетом мобильности факторов производства. Выделяются постоянные, переменные и общие издержки.

Постоянные издержки (FC) - издержки, величина которых в коротком периоде не изменяется в зависимости от изменения объема производства. Их иногда называют "накладными расходами" или "безвозвратными издержками". К постоянным издержкам относятся расходы на содержание производственных зданий, закупку оборудования, рентные платежи, процентные выплаты по долгам, жалованье управленческого персонала и т. д. Все эти расходы должны финансироваться даже тогда, когда фирма ничего не производит.

Переменные издержки (VC) - издержки, величина которых изменяется в зависимости от изменения объема производства. Если продукция не производится, то они равны нулю. К переменным издержкам относятся расходы на покупку сырьевых ресурсов, топливо, энергию, транспортные услуги, заработную плату рабочим и служащим и т. д. В супермаркетах оплата услуг работников-контролеров входит в переменные издержки, поскольку управляющие могут приспособить объем данных услуг к числу покупателей.

Общие издержки (ТС) - совокупные издержки фирмы, равные сумме ее постоянных и переменных издержек, определяются по формуле:

Общие издержки увеличиваются по мере увеличения объема производства.

Издержки на единицу производимых благ имеют форму средних постоянных издержек, средних переменных издержек и средних общих издержек.

Средние постоянные издержки (AFC) - это общие постоянные издержки на единицу продукции. Они определяются путем деления постоянных издержек (FC) на соответствующее количество (объем) выпущенной продукции:

Поскольку общие постоянные издержки не изменяются, то при делении их на увеличивающийся объем производства средние постоянные издержки будут падать по мере увеличения количества выпускаемой продукции, ибо фиксированная сумма издержек распределяется на все большее и большее количество единиц продукции. И наоборот, при сокращении объема производства средние постоянные издержки будут расти.

Средние переменные издержки (AVC) - это общие переменные издержки на единицу продукции. Они определяются путем деления переменных издержек на соответствующее количество выпущенной продукции:

Средние переменные издержки вначале падают, достигая своего минимума, затем начинают расти.

Средние (общие) издержки (АТС) - это общие издержки производства на единицу продукции. Они определяются двумя способами:

а) путем деления суммы общих издержек на количество произведенной продукции:

б) путем суммирования средних постоянных издержек и средних переменных издержек:

АТС = AFC + AVC.

Вначале средние (общие) издержки высокие, поскольку производится небольшой объем продукции, а постоянные издержки большие. По мере увеличения объема производства средние (общие) издержки снижаются и достигают минимума, а затем начинают расти.

Предельные издержки (МС) - это издержки, связанные с выпуском дополнительной единицы продукции.

Предельные издержки равны изменению общих издержек, деленному на изменение объема произведенной продукции, т. е. они отражают изменение издержек в зависимости от количества выпускаемой продукции. Поскольку постоянные издержки не меняются, то постоянные предельные издержки всегда равны нулю, т. е. MFC = 0. Поэтому предельные издержки - это всегда предельные переменные издержки, т. е. MVC = МС. Из этого следует, что увеличивающаяся отдача переменных факторов сокращает предельные издержки, а понижающаяся отдача - наоборот, их увеличивает.

Предельные издержки показывают, какова величина затрат, которые фирма понесет при росте производства на последнюю единицу продукции, или тех средств, которые она сэкономит в случае уменьшения производства на данную единицу. В том случае, когда дополнительные издержки на производство каждой дополнительной единицы продукции меньше средних издержек уже произведенных единиц, производство данной следующей единицы понизит средние общие издержки. Если же издержки на следующую дополнительную единицу будут выше, чем средние издержки, ее производство повысит средние общие издержки. Изложенное относится к короткому периоду.

В практике российских предприятий и в статистике используется понятие "себестоимость", под которой понимается денежное выражение текущих издержек производства и реализации продукции. В состав затрат, включаемых в себестоимость, включаются расходы на материалы, накладные расходы, заработная плата, амортизация и т. д. Различают следующие виды себестоимости: базисная - себестоимость прошлого периода; индивидуальная - сумма затрат на изготовление конкретного вида изделий; перевозок - затраты на транспортировку грузов (продукции); реализованной продукции, текущая - оценка реализованной продукции по восстановленной себестоимости; технологическая - сумма затрат на организацию технологического процесса изготовления продукции и оказания услуг; фактическая - на основе данных фактических затрат по всем статьям себестоимости за данный период.

Эффект масштаба производства

После того, как фирма определит для себя наиболее эффективный способ производства, расширение объемов выпуска возможно исключительно за счет изменения масштабов производства, т.е. пропорционального увеличения использования всех производственных ресурсов.

Пусть исходная зависимость между объемом выпуска и ресурсами описывается производственной функцией вида

Увеличение в некоторое количество раз (например, в z раз) всех применяемых ресурсов приведет к изменению объема выпуска с Q0 до Q1, так что

Если новый объем выпуска увеличится более, чем в z раз (Q1 > zQ0), то имеет место положительный эффект масштаба производства.

Если новый объем выпуска увеличится менее, чем в z раз (Q1< zQ0), то имеет место отрицательный эффект масштаба производства.

И наконец, если новый объем выпуска увеличится также в z раз (Q1= zQ0), то имеет место постоянный эффект масштаба производства.

Для большинства производственных процессов характер эффекта масштаба меняется в зависимости от достигнутых объемов выпуска. Первоначально эффект может быть постоянным или даже положительным, однако после расширения размеров предприятия сверх некоторого предела эффект становится отрицательным.

Графически эффект масштаба производства может быть проиллюстрирован через кривые долгосрочных средних издержек, как это представлено на рис. 3.3-3.5.

Положительный эффект масштаба предполагает возрастание отдачи используемых ресурсов. Как следствие этого, объем выпуска (Q) растет более быстрыми темпами, чем совокупные затраты (ТС) на факторы производства. Другими словами, средние издержки долгосрочного периода убывают, или

LATC0 > LATC1.

Рис. 3.3. Положительный эффект масштаба производства

Существует несколько причин, объясняющих положительный эффект масштаба.

Во-первых, крупное массовое производство позволяет использовать большую специализацию ресурсов и разделение труда, что в свою очередь повышает производительность всех применяемых ресурсов;

во-вторых, крупные предприятия могут применять более передовую технологию и дорогостоящую автоматизацию производства, недоступное мелким фирмам;

в-третьих, осуществлять специализацию управления и максимально полно использовать труд высококвалифицированных специалистов, так что расходы на управленческий персонал будут расти более медленными темпами, чем производство;

в-четвертых, эффект может быть связан с технологической спецификой отдельных видов производства (в том числе, как следствие геометрического закона соответствия площади поверхностей и объемов, или сечений). Утроение производительности сборочного конвейера может потребовать лишь одного, а не двух дополнительных контролеров. Увеличение диаметра трубы нефтепровода увеличит объем перекачиваемой нефти в более чем два раза и другие случаи, когда объем выпуска увеличивается раньше, чем потребуется дополнительная единица оборудования.

Отрицательный эффект масштаба производства Если объем выпуска (Q) растет более медленными темпами, чем совокупные затраты (ТС) на факторы производства, то в отрасли имеет место отрицательный эффект, а средние издержки долгосрочного периода увеличиваются, или

LATC0 < LATC1

Рис. 3.4. Отрицательный эффект масштаба производства

Отрицательный эффект связан:

во-первых, с ограниченными возможностями эффективного управления крупномасштабным производством. По мере расширения предприятия процесс принятия решений все более и более усложняется, нарастает чрезмерные формализация и бумаготворчество, усиливается бюрократизация управленческого персонала, и как результат, постепенно снижается эффективность производства;

во-вторых, с наличием технологических барьеров на пути чрезмерного увеличения размеров предприятия.

Постоянный эффект масштаба производства

Постоянный эффект предполагает неизменность отдачи используемых ресурсов. Это означает, что объем выпуска (Q) растет такими же темпами, как и совокупные затраты (ТС) на ресурсы. В этих условиях средние издержки долгосрочного периода остаются неизменными, или

Рис. 3.5. Постоянный эффект масштаба производства

Нахождение оптимального размера предприятия для производства той или иной продукции позволяет фирме поддерживать этот оптимум достаточно долго, уже после того, как иссякнут источники положительного эффекта. Это происходит путем создания в рамках единого технологического процесса не одного, а нескольких производственных единиц оптимального размера. Так, если Q*=5 тыс. ед., то крупная компания может производить 15 тыс. ед., построив три завода, и повышая эффективность за счет централизации закупок, сбыта, управления и т.д.

Тема 5 . Рыночные структуры и анализ ценообразования

Узнайте, как при помощи статистики о рождаемости в России в течение 30-40 минут спрогнозировать – какой товар будет пользоваться высоким спросом через три, пять, или двадцать лет?

• Вводная часть
• Как прогнозировать спрос

Вводная часть

Как рассчитывать спрос, исходя из общедоступных статистических данных, рассмотрим на примере данной статьи.

За основу примем показатели отечественной рождаемости. По аналогии можно моделировать спрос на определенные товары и услуги, исходя из статистики браков и разводов, количества мужчин и женщин, пенсионеров и трудоспособных граждан, смертности, занятости населения, уровня жизни и т.д. Все данные находятся в свободном доступе на сайте Федеральной Службы государственной статистики .

Рассмотрим таблицу:

Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России

Начиная с 2005 года, в России начался сперва медленный, а потом все более интенсивный рост рождаемости. О чем говорит нам эта информация? Во-первых, самый закономерный вывод, складывающейся из сокращения числа умерших и увеличения числа родившихся - численность населения растет. Это значит, что эквивалентно росту количества людей в нашей стране, будет увеличиваться и спрос на товары массового потребления: продукты питания, бытовая химия и косметика, одежда, бытовые услуги и т.п.

Например, если в 2011 году, когда естественный прирост был отрицательным, количество потребителей хлеба в стране увеличилось по отношению к 2009 году на 119 тыс. человек (в общей картине населения страны - на 0,083%). А уже в 2013 году при положительном естественном приросте, увеличение потребителей хлеба к 2009 году составило 273 тыс. человек (подъем продаж хлеба на 0,19% в общей массе по стране). Таким образом, всего за четыре года динамика роста продаж хлеба составила 43,6%.

Это же можно сказать обо всех продуктах ежедневного потребления - молокопродуктах, мясе, воде, медикаментах и проч.

Теперь давайте рассмотрим эту же методику прогнозирования спроса в сегменте рынка недвижимости. В 2010 году в России, по данным Росстата, было зафиксировано 54,9 млн. частных домохозяйств, средний размер одного домохозяйства - 2,6 чел.

Таким образом, если принимать во внимание рост количества населения (см. Табл.2 Естественное движение прироста и смертности) с 142 856 536 человек в 2010 году до 143 347 059 человек в 2013 году (490,5 тыс. чел.), рынок недвижимости должен был дать за два-три года не менее 188,6 тысяч новых квартир. Это только для удовлетворения потребностей растущего населения, но если к этим расчетам добавить статистику браков и разводов, что также влияет на состояние рынка недвижимости, цифра может увеличиться в 2-2,5 раза.

Табл.2 Естественное движение прироста и смертности

Наглядный график этих же данных:

Что мы видим, исходя из данной таблицы (обратный анализ):

1. Падение рождаемости в 1986-1992 и 1996 -2009 годах (в течение 13 лет) стало причиной того, что уже сейчас на рынке труда ощущается дефицит молодых специалистов, т.е. поколение 1990-х не придет на смену поколению 1970-80хх, и в стране остро будет стоять (частично уже стоит) проблема нехватки новых кадров.
2. Начиная с 2015 года, конкурс на места в ВУЗах страны будет меньше, соответственно, в стране будет больше специалистов с высшим образованием и дефицит людей - со средним специальным, что приведет к пересмотру работы многих социальных структур;
3. Повышение рождаемости с 2010 по 2014 год и продолжение этой тенденции несет в себе еще одну угрозу на рынке занятости - снижение производственной эффективности среди молодых женщин.

Как прогнозировать спрос

Для прогнозирования спроса нам понадобятся:

• данные о рождаемости (Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России);
• прогноз рождаемости (Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года).

Например, редко в каком городе в России можно констатировать насыщенность рынка детских кафе. Они есть, но их недостаточно. Основным посетителем такого заведения являются родители с малышами в возрасте от двух до шести лет, т.е. детьми, рожденными в 2008 - 2012 годах. За этот период в стране появилось 8 963 295 детей - сейчас это аудитория детских кафе.

Принимая во внимание статистику рождаемости (см. Табл.1), а также прогноз рождаемости на ближайшие десятилетия, составленные специалистами Росстата (см. Табл.3.), можно быстро прикинуть, что аудитория детских кафе составит:

• в 2016 году (рожденные с 2010 по 2014 гг) - 9 223 627 человек;
• в 2018 году (рожденные с 2012 по 2016 гг) - 9 327 948 человек.

Т.е., заниматься детскими кафе надо уже сейчас, поскольку пик продаж этого продукта начнется уже в 2015-2016 гг и рост спроса ожидается по сравнению с нынешним в среднем на 3-5%.

Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года

Варианты прогнозирования спроса товаров разных возрастных категорий

В 2013 году в школу пошли дети, рожденные в 2006 году. Предположительно, каждому первокласснику родители обеспечили персональный компьютер. При средней цене компьютера или ноутбука 15 000 руб., емкость данного сегмента составляет 22,1 миллиардов руб. А если спрогнозировать спрос на 2020 год, то размер рынка будет на 28 % больше, без учета изменения цены это составит 28,3 миллиардов рублей.

В 2014 году идут в детский сад малыши, рожденные в 2012 году (2 годика), соответственно, родители обеспечат группу наборами карандашей и альбомами для рисования для каждого ребенка. Такой набор в среднем стоит 35 рублей. На 2014 год спрос составит примерно 66,5 миллионов рублей, а уже в 2019 году падение спроса на этот товар составит 4,5% и в деньгах выразится суммой 63,8 миллионов рублей. Следовательно, 2014-2015 годы являются пиковыми в продаже подобных товаров аудитории яслей.

Группа товаров для новорожденных

Для того чтобы наглядно увидеть динамику рынка товаров для младенцев, возьмем периодичность в 2 года:

• в 2011 году родилось - 1 796 629 детишек;
• в 2013 году родилось - 1 895 822 детей;
• в 2015 ожидается рождение 1 848 608 младенцев.

Средний бюджет на содержание одного ребенка в первой год жизни составляет около 125 000 руб. (подсчитано тематическим сайтом baby.ru) Стоимость в течение года растет в среднем на 20%. Рассчитываем емкость рынка детских товаров для детей первого года жизни:

• 2011 год - 224,6 млрд. руб;
• 2013 год - 236,9 млрд. руб;
• 2015 год - 231 млрд. руб.;

Группа товаров для первоклассников

1 сентября 2014 года в школы страны отправятся дети, рожденные в 2007 году, т.е, стране понадобится 1 610 122 ранцев, столько же наборов тетрадей, пеналов и т.д.

Если предположить, что каждому школьнику родители покупают мобильный телефон, чтобы держать малыша на связи, можно посчитать, насколько увеличится за период конца лета-начала осени реализация в данном сегменте. Если покупка стоит около 4,5 тыс. руб. (нынешние младшие школьники носят смартфоны средней руки), то общее увеличение продаж этой электроники составит:

• в 2014 году 7,24 млрд. руб;
• в 2015 году 7,71 млрд. руб;
• в 2016 году 7,92 млрд. руб, т.е. динамика за 2-3 года составит 8-9%.

Сегодня можно наблюдать огромные очереди в детских поликлиниках, недостаток мест в дошкольных учреждениях, детских уличных площадках, развлекательных заведениях для детей. При этом наглядная картина рождаемости говорит о том, что этот сегмент товаров будет востребованным еще долгие годы, а если планировать акцент в собственном бизнесе, исходя из приведенной модели прогнозирования спроса, можно будет существенно увеличивать прибыль, удовлетворяя актуальный спрос.

Рассмотрим, как прогнозировать спрос на конкретном примере

Давайте представим конкретного предпринимателя, который строит свои прогнозы на количественных показателях рождаемости. ИП Семенов реализует в городе N с населением 400 тыс. человек товары для детей.

Таких реализаторов в городе 5 человек, т.е. при моделировании ситуации по высокому варианту прогноза рождаемости Минстата (табл.3), в 2015 году в N-ске родится около 5 120 младенцев, примерно по 426 в месяц. Т.е. приобретать товары новоиспеченные родители и их родственники будут у индивидуального предпринимателя Семенова и четырех его конкурентов. При равном распределении продаж, ИП Семенов будет реализовывать в месяц набор для младенцев в количестве 86 шт.

В 2016 году - 84 шт в месяц, в 2020 году - 79 шт в месяц, т.е. падение налицо. А значит, чтобы удержать доходность бизнеса, ИП Семенов должен рассматривать состав рынка и предоставлять покупателям те товары, которые подходят им по возрасту:

• с 2015 года - товары для детей от 5 лет (игрушки, одежда, книжки);
• с 2017 года - товары для детей уже трех категорий:
• младенцы, родившиеся в текущем году (памперсы, распашонки, погремушки, молочные смеси и т.д.);
• дети 2010-2011 г.р., которые к этому времени становятся школьниками (ранцы, тетради, школьная форма, а также это могут быть простейшие мобильные телефоны);
• дети 2012-2016 годов - малыши детсадовцы (игрушки, книжки, обучающие игры и материалы, одежда).

Уже с 2017 года ИП Семенов должен хорошо задуматься, чем ему торговать через три года, и пока бизнес основан на прежних расчетах, начать подыскивать варианты, соответствующее его взрослеющей аудитории.

Это могут быть товары для среднего школьного возраста, т.к. основной пик рождаемости пришелся на 2011-2013 года, соответственно, с 2020 года ИП Семенову лучше переключаться на товары той потребительской аудитории, которая представлена большим количеством клиентов - детьми 7-9 лет и их родителями. На волне этих товаров (это могут быть одежда, обувь, конструкторы, компьютеры, смартфоны, первая детская косметика и т.д.) предприниматель может продолжать свою деятельность вплоть до 2028-2030 гг.

Далее логика и статистика подсказывает переход на товары для аудитории студентов (модная одежда, услуги клубов и концертов, фаст-фуды и т.д.) а еще через 10 лет ИП Семенов может возвращаться к товарам для младенцев и будущих мам.

Таким образом, на простейшем примере мы разобрали основные принципы долгосрочного и перспективного планирования по методике моделирования спроса на основании демографической ситуации. Все расчеты относительны и не являются окончательными.

Прогнозирование спроса представляет собой обоснованное исследованиями рынка предсказание его развития. Основывается прогнозирование на изучение закономерностей в динамике рынке, причинно-следственных связей и основных тенденций. Для торгового предприятия прогнозирование является основой для планирования продаж, совершения закупок и составления заказов на поставку.

Основные особенности прогнозирования

Чтобы прогнозирование было точным и давало максимально полезный результат, следует помнить несколько основных правил составления прогнозов спроса на рынке.

1. Для группы продуктов можно составить более точный прогноз, чем для отдельных товаров.
2. На короткий срок прогнозирование более точно, чем на длительный.

В зависимости от срока, на который составляется прогноз, выделяют следующие виды прогнозирования спроса:

• Оперативное – на срок не более 30 дней.
• Конъюнктурное – на срок от квартала до полугода.
• Краткосрочное – на один-два года.
• Среднесрочное – на срок от двух до пяти лет.
• Долгосрочное – на срок от пяти до десяти лет.
• Перспективное – на срок более десятилетия.

Когда нужно и когда не нужно прогнозирование спроса?

Прогнозирование спроса – незаменимый инструмент ведения бизнеса. Он позволяет избежать лишних расходов на создание нереализуемой продукции и в максимальной степени удовлетворить потребности клиентов. Существует лишь несколько случаев, когда прогнозирование не актуально:

• Когда продукция создается по заказу клиенты. В этом случае, как правило, клиент готов подождать определенный срок, которого хватит и на приобретение компонентов, и на производство самого товара. В таком случае планирование закупок и, как следствие, спроса, не требуется.
• Если необходимые для выполнения заказов клиентов мощности можно быстро, без существенных затрат, изменить.
• Когда финансовое планирование в принципе не целесообразно

Во всех прочих ситуациях планирования спроса проводится в обязательном порядке. Однако формирование прогноза зависит от того, какие цели преследует проводящий анализ спроса на продукцию. Перед началом проведения анализа следует ответить на несколько основных вопросов, которые оказывают решающее влияние на характер прогнозирования:

• Каковы сроки планирования? Прогноз должен соответствовать горизонту планирования, будь то один месяц или десяток лет.
• Какой уровень детализации прогноза? Должен ли он содержать суммарный план по регионам или рассматривать каждого отдельного заказчика.
• Как часто пересматривается прогноз? Требуется ли пересмотр результатов прогнозирования через определенный период после формирования прогноза? Если да, то через какой промежуток времени – год, месяц или неделю?
• Какой интервал прогнозирования? Какие временные промежутки должен отображать прогноз – дни, недели, месяцы и т.д.

Методы прогнозирования спроса

Самое главное в прогнозировании спроса – это выбор методов прогнозирования. Все методы, которые используются при анализе и прогнозировании спроса, можно поделить на три категории:

• Эвристические – эти методы основываются в первую очередь на субъективных началах.
• Экономико-математические – объективные методы, имеющие четкое научное обоснование.
• Специальные – представляют собой особую категорию, в равной степени основывающуюся и на объективных, и на субъективных началах.

Эвристические методы прогнозирования спроса, в свою очередь, включают более мелкие категории. Это могут быть как социологические методики, основывающиеся на опросах покупателей и выявлении их мнений, так и экспертные методики, которые базируются на информации, полученной от специалистов в определенной области, которые высказывают мнение на основе своего опыта, интуиции и профессиональных навыков. Недостатком таких методик является невозможность точно определить, какие факторы были учтены при прогнозе, а какие нет. Неявная форма учета различных критериев подвергает анализ потребительского спроса на основе эвристических методик сомнению, поэтому оптимальным вариантом является сочетание эвристических методик с экономико-математическими.

Экономико-математические методы включают в себя более точные способы прогнозирования. К числу этих методов относится моделирование, которое заключается в формировании прогнозной модели на основе ряда существенных факторов. Также к этой категории относится экстраполяция, которая заключается в пролонгировании опыта прошлого на будущий период. Также в категории экономико-математических методов прогнозирования находится расчет коэффициента эластичности спроса. Развитие математической статистики и экономики, а также активное включение в процесс прогнозирования современных технических средств делает экономико-математические методы особенно точными.

Специальные методы прогнозирования представляют собой трендовые модели в виде математической или графической информации. Тренд является временным фактором, который позволяет охарактеризовать тенденции в динамике основных показателей рынка. Он учитывает и особенности спроса на те или иные товары. Также к специальным методам можно отнести панельные опросы, методы пробных покупок, метод повторной покупки, тестирование рынка и т.д. Все эти методы позволяют изучить тренд и на его основе сделать прогноз о развитии рынка.

Значение прогнозирования спроса

Изучение и прогнозирование покупательского спроса позволяет оптимизировать планирование производства. Хотя точный на 100% прогнозов до сих пор не существует, чем вше точность прогноза, тем эффективнее вы сможет вести бизнес. При помощи прогнозирования спроса можно оптимизировать поставки дилерам или в магазины, предотвратить затоваривание складов, дефицит или, напротив, порчу просроченных продуктов. Именно поэтому профессиональное прогнозирование спроса на рынке необходимо каждой компании, занимающейся производством тех или иных товаров.

• Как прогнозирование спроса на продукцию позволило компании «САХО-химпром» запланировать 30-процентный рост производства
• Какие прогнозы учитывает при составлении годового бюджета продаж кондитерский дом «Шандени»
• Зачем компания «БГ-холдинг» оценивает каждый новый товар по 30 параметрам
• Как научиться прогнозировать спрос на продукцию с точностью до 95%

Опыт Ваших коллег, изложенный в этой статье, показывает, что от грамотного прогнозирования спроса на продукцию напрямую зависит финансовая стабильность бизнеса. В условиях рынка выигрывает тот, кому удается оперативно корректировать работу своего предприятия в соответствии с изменчивым спросом.

Планировать объёмы производства нужно на основе прогнозирования спроса на продукцию, поступающего от конечных потребителей

Дмитрий Важенин, Директор торгового дома «САХО-химпром», Новосибирск

Российский рынок агрохимии – один из самых динамично развивающихся рынков в мире: его ежегодный рост составляет около 20%. Мы основали химическое производство в 2000 году. Наш успех во многом зависел от точного прогнозирования спроса на продукцию предприятия. Нельзя было допустить нехватки или, напротив, избытка продукции. Чтобы освоиться на рынке, нам нужно было обязательно поставить товар клиенту, оценившему пробную партию, – в противном случае заказчик оказался бы для компании потерян. С другой стороны, хранение многих препаратов жестко регламентировано. Мы же стремились обеспечить доступные цены на свою продукцию и не могли увеличивать их, закладывая в стоимость еще и хранение излишков.

При планировании производства приходилось учитывать, что структура спроса на агрохимию в разных земледельческих регионах России неоднородна. Например, в Башкирии и Татарии весьма развито свекловодство, а в Сибири – выращивание зерновых. Рассчитывая долю производства различных видов пестицидов в общем объеме предполагаемого выпуска, нужно принимать во внимание эту территориальную специфику. Замечу, что опираться на данные независимых исследований рынка мы не могли, поскольку они отражают общероссийскую картину, но не всегда дают верное представление о положении дел в конкретном регионе.

Чтобы прогнозирование спроса на продукцию было максимально точным, мы приблизились к конечному потребителю – иными словами, начали самостоятельно изучать региональные рынки. Для этого наши специалисты по сбыту отправлялись в главные земледельческие регионы, где общались с агрономами управлений сельского хозяйства, главами районов, а также собственно с сельхозпроизводителями. Собранная информация (в том числе данные сельхозуправлений об итогах прошедших агросезонов и их планы сева на будущий сезон) помогала нам строить прогнозы относительно того или иного региона. Рынок средств защиты растений, как и другие сельскохозяйственные рынки, – сезонный. Поэтому прогнозы строятся на ближайший агросезон. Со временем мы приступили к созданию разветвленной сети региональных филиалов. Это позволило регулярно оценивать емкость местных рынков. Мы открывали филиал или представительство, только если были уверены, что через несколько лет гарантированно сможем продавать здесь продукции более чем на 60–100 млн руб. ежегодно. Был разработан алгоритм выхода в новый регион. В первый год работы филиала планируются минимальные продажи: сельхозпроизводителям нужно время, чтобы познакомиться с нашими товарами. Во второй год продажи должны вырасти на десятки процентов, а в третий и последующие – каждый год увеличиваться в несколько раз. Затем, после нескольких лет работы, ежегодный прирост закономерно снижается. При этом стабилизация спроса облегчает прогнозирование: работа завода на ближайший год планируется исходя из числа заявок, уже поступивших от конечных потребителей.

Такая практика позволила нам за первые пять лет работы открыть 12 филиалов и 11 региональных подразделений и представительств в странах СНГ.

> ;

Антикризисные инструменты прогнозирования спроса на продукцию

1. Активизация сотрудничества с государственными заказчиками – участие в тендерах.

2. Развитие собственной программы товарного кредитования. В отличие от конкурентов, начавших жестко настаивать на предоплате, мы не свернули программу товарного кредитования, действовавшую многие годы, – напротив, еще и расширили ее. В прошлый кризис такая модель сотрудничества позволила не только сохранить объемы производства, но и существенно увеличить их.

Планируя работу с учетом этого, компания заложила рост объемов производства на 30% при увеличении лимита товарного кредитования на 50%. Сейчас мы строим краткосрочные прогнозы (на ближайший сезон), чтобы спланировать деятельность региональных филиалов сбытовой сети. Среднесрочное прогнозирование (на два-три сезона) применяется, когда нужно оценить целесообразность создания новых подразделений в регионах. А к долгосрочному (на пять-десять сезонов) мы прибегаем, чтобы просчитать эффективность открытия представительства в той или иной стране СНГ.

Различают сезон производства и сезон продаж. Первый короче: он стартует в январе-феврале и завершается фактически уже в июне (реже – в июле), когда возникает необходимость, быстро что-то подкорректировав, выпустить дополнительные объемы препаратов. А сезон продаж в нашей сбытовой сети длится с февраля по сентябрь.

Антикризисные инструменты прогнозирования спроса на продукцию демонстрируют высокую эффективность. Понимая это, мы тем не менее убеждены, что составлять объективные и максимально приближенные к реальности прогнозы нам удается за счет создания такой структуры, при которой прогнозирование, как это ни парадоксально, оказывается не нужно. Сейчас мы уже не прогнозируем спрос – мы его знаем.

Прогнозирование потребительского спроса на продукцию следует регулярно корректировать

Янис Куликовский, Генеральный Директор кондитерского дома «Шандени», Москва

В нашей компании спрос прогнозируется на год. Ежемесячно мы сверяем показатели запланированных и фактических продаж и при необходимости корректируем прогноз. Существенно на производственный цикл вносимые коррективы не влияют – речь идет лишь о перераспределении доли каждого изделия или сорта в общем объеме выпуска для минимизации потерь. В кризис эта модель работы не изменилась, однако мы стали детальнее анализировать потребности клиентов и тенденции в разных сегментах рынка.

При прогнозировании спроса на продукцию предприятия можно ориентироваться на разные данные: результаты сопоставления основных показателей прошлых периодов, прогнозы экспертов и аналитиков, анализ и прогноз действий конкурентов, разбор макроэкономической ситуации, сведения Росстата о среднедушевом потреблении продуктов, выпускаемых фирмой, и т. д. В нашей компании планирование ведется следующим образом.

• Прогнозирование затрат: пошаговый анализ и планирование бюджета

Чтобы оценить оборачиваемость разных видов продукции и сделать соответствующий вывод о возможности увеличить сбыт тех или иных наименований товара, мы отслеживаем по показателю SKU (от англ. stock keeping unit – единица продукции на полке) объемы продаж через разные каналы сбыта (прямые продажи в несетевых магазинах, продажи на открытых рынках, продажи сетевых ритейлеров). При этом нужно точно знать, в каком количестве магазинов присутствует наша продукция и какими наименованиями она представлена. Такую детализацию продаж нужно составить для каждого региона. Как правило, данные контролируются менеджерами по продажам на местах.

Кроме этих сведений, во внимание принимается также показатель, на который мы хотим увеличить продажи. Допустим, он составляет X%. Тогда нам нужно на Y% увеличить свою долю рынка (на определенной территории). Соответственно, в каждом регионе мы ищем возможности обеспечить необходимый рост продаж по всем каналам. Выясняем, в каких городах продукция еще не представлена, рассчитываем нужное количество торговых точек и т. д. Важный вопрос для розницы – выбор приоритетных продуктов, которые обязательно должны быть в магазинах. Решения в каждом случае принимаются на основе анализа текущей оборачиваемости разных товаров в магазинах такого типа. Результаты анализа корректируются маркетинговой службой; учитываются мнения экспертов рынка, данные исследовательских панелей компаний «Бизнес Аналитика» или ACNielsen, среднедушевое потребление продуктов той или иной категории.

Следующий пункт плана – проведение маркетинговых проектов по запуску товаров в существующих или новых категориях. Если необходимо, нишевые продукты (то есть продукты, предназначенные для определенных групп потребителей) мы дополнительно тестируем. Затем просчитываются затраты на ATL– и BTL-акции, промоакции для сотрудников, дистрибьюторов, дополнительные расходы на персонал и пр. В результате мы получаем годовой бюджет продаж по SKU.

Соответственно планируемому объему продаж рассчитывается (по рецептурам) нужное количество сырья и упаковки. В течение года специалисты отдела закупок постоянно ведут мониторинг стоимости сырья, а также собирают информацию о ценах на биржевые товары (какао-масло, сахар). На основании прогнозов урожаев и сведений о тенденциях в этих отраслях вычисляется стоимость сырья и биржевых товаров в каждом месяце ближайшего года. Практически так же осуществляется планирование закупок упаковки. Здесь необходимы знания отраслей, предприятия которых задействованы в цепочке производства того или иного вида упаковки. Кто из производителей устанавливает более современное оборудование по производству или переработке сырья в конечный продукт, где ситуация близка к монопольной, каких цен ожидать – всю эту информацию специалисты отдела закупок собирают из открытых источников или непосредственно при общении с поставщиками. Также немаловажно учесть сменность производственного персонала и затраты на ремонт и плановое обслуживание оборудования. На основании всех полученных данных прогнозируется сырьевая и производственная себестоимость продуктов. Вычислив ее, мы рассчитываем объем дополнительных средств для финансирования операционной деятельности и запуска новых продуктов или проектов. И, наконец, принимаем решение об отпускных ценах на нашу продукцию, учитывая планируемые изменения затрат в соответствии с позиционированием товаров по SKU относительно наших конкурентов.

• Как повысить точность прогнозов продаж в розничной торговле

Прежде чем включить в свой ассортимент какой-либо товар, мы оцениваем его по 30 различным критериям

Анастасия Закатова, Директор по маркетингу компании «БГ-холдинг», Санкт-Петербург

В нашей компании при прогнозировании спроса на продукцию и планировании учитываются специфика конкретного товара, а также характер сотрудничества с клиентом. Постоянным покупателям продукция доставляется на заказ. Наряду с этим мы продвигаем и принципиально новые, стратегические товары для увеличения числа заказчиков.

Товар на заказ поступает от постоянного поставщика, в определенные сроки и в известных объемах. Количество продукции определяется потребностью наших клиентов, просчитанной заранее, и риски связаны только с возможным отказом от товара, что происходит крайне редко.

С новым товаром дела обстоят сложнее. Поскольку килограмм или литр ингредиента для единственного потенциального клиента везти нецелесообразно, нужно спрогнозировать спрос. Например, груз идет контейнерами, и, если принято решение везти контейнер винной кислоты, одна половина его должна быть продана заранее, а для второй надо спланировать продажи на ближайшие месяцы. Таким образом, спрос на кислоты мы прогнозируем примерно на один-два месяца. Спрос на биржевые товары (цена на которые не фиксирована, а изменяется в зависимости от предложения на рынке) определяется тем, сколько товаров-субститутов представлено на рынке и по какой цене. Покупатель такой продукции обращает внимание прежде всего на цену: если где-то появится аналог дешевле – туда клиент и обратится. Поэтому строить какие-либо прогнозы, кроме краткосрочных, в отношении этих ингредиентов не получится. И, наконец, для уникальной продукции, на которую есть постоянные покупатели (пример такого товара – пектин), возможно прогнозировать спрос на срок три – шесть месяцев.

Чтобы снизить риски, мы прорабатываем базу потенциальных клиентов, заинтересованных в конкретном товаре по данной цене. В этом случае ошибка в прогнозировании может привести к зависанию товара на складе и увеличению продолжительности денежного цикла. Особенно это опасно, если продукция низколиквидная и цена на нее все время сильно колеблется. Спрос на некоторые товары (например, яйцепродукты) подвержен сезонным колебаниям. А на некоторые – годичным. Скажем, цены на агар-агар взлетели до заоблачных высот, когда два года назад часть водорослей, из которых производится этот ингредиент, уничтожило штормом.

Каждый товар оценивается нами по 30 пунктам (ликвидность, колебания цены, объемы, которые могут закупить имеющиеся клиенты, емкость рынка, наличие у конкурентов, технологические особенности использования и т. д.). Только после того как по всем пунктам продукт получает положительную оценку, отделу закупок дается задание найти подходящего поставщика, а отделу сбыта – начать работу с клиентами, чтобы продать, условно говоря, половину контейнера.

Одна из важнейших задач на этом этапе – определить цену, которая будет реально конкурентоспособной и при этом обеспечит нам достаточную прибыль. В ингредиентном бизнесе спрос очень эластичный – при малейшем изменении цены он способен радикально измениться, причем в течение одной поставки. Исправить ситуацию помогает пересмотр цены. Иногда приходится снижать свою маржу до нуля, а то и вовсе работать в минус – только бы не уменьшать объемы продаж, не затоваривать склад и не замораживать оборотные средства.

Прогнозирование спроса на продукцию: экспертное мнение

Геннадий Юшкин, Директор по консалтингу компании City Consulting Group, Москва

Планирование деятельности предприятия в условиях неопределенного спроса существенно зависит от продолжительности производственного цикла, который включает не только собственно процесс производства, но и закупку необходимого сырья или комплектующих, а также нахождение продукции на складе. Некоторые клиенты – например, розничные сети – требуют особенно четкого исполнения заказов, а для этого производителям необходим определенный запас товаров. Чтобы решить проблему, нужно:

1. Координировать закупку и сроки распределения товара по дистрибьюторской цепочке, которая порой представляет собой сложную систему, задействующую многочисленные транспортные и складские узлы.

2. Анализировать динамику продаж и их сезонность, обращая внимание на внутренние данные компании, изучая ассортиментную матрицу, движение товара в пределах фирмы, цикличность заказов в тот или иной период. Если производство включает несколько этапов и предполагает работу с полуфабрикатами или комплектующими, можно обеспечить их запас на складах компании – это позволит минимизировать риски. Также важно построить работу с клиентами на предварительных заявках (твердых или по крайней мере четко свидетельствующих о намерении сотрудничать), заблаговременно выяснив у покупателя интересующий объем и ассортимент заказа.

У меня был опыт работы с компаниями пищевой отрасли, поставляющими продукцию розничным продавцам. Приведу пример прогнозирования спроса в двух компаниях с различной длительностью производственного цикла. Одна из них гарантировала исполнение любого объема заказа в течение нескольких дней при условии предварительного оформления заявки. Раньше эта фирма принимала срочные заказы, отчего накапливались большие остатки, которые затем застревали на ее складах. Клиентов это не устраивало, поскольку сроки годности продуктов проходили, хотя временные затраты на доставку товара и его реализацию были для розничных продавцов минимальными. Тогда компания гарантировала исполнение заказа лишь в том случае, если он будет оформлен за пять – семь дней до получения товара. Со своей стороны, производственный отдел фирмы пообещал 100-процентное исполнение заказа по количеству наименований и ассортименту. Часть покупателей перешла на такую схему работы. Таким образом, клиенты стали получать продукцию, которая почти не хранилась на складе.

В другой компании выполнение заказа предполагало закупку дополнительных компонентов. Длительность производственного цикла при этом составляла около одного месяца. Фирма предложила аналогичную схему: примерный объем и ассортимент заказов согласовывается с потенциальными покупателями за два-три месяца, а уже ближе к сроку выполнения заявки вносятся коррективы – как правило, незначительные сравнительно с прежней схемой, когда компания выполняла срочные заказы. Это привело к прогнозированию спроса на продукцию с точностью до 95%.

Копирование материала без согласования допустимо при наличии dofollow-ссылки на эту страницу

Понятие и виды

Другими словами, это прогноз будущих продаж, определение потребности в товарах и необходимых объемов закупок, составление заказов на поставку товаров.

В зависимости от временного периода выделяют следующие виды прогнозов спроса:

• Оперативный (до 1 месяца);
• Конъюнктурный (от 3 до 6 месяцев);
• Краткосрочный (от 1 года до 2 лет);
• Среднесрочный (от 2 до 5 лет);
• Долгосрочный (от 5 до 10 лет);
• Перспективный (свыше 10 лет).

Сбор данных

Прогнозирование спроса основывается на сборе статистики продаж. Причем эта статистика должна состоять из более-менее однородной по своему объему совокупности элементов и из достаточного их количества.

Для рынка B2C объем покупок в месяц достаточно высок –может достигать нескольких тысяч, и этого объема будет достаточно для анализа. Если же речь идет о рынке B2B, то количество сделок в месяц должно быть не менее 100, чтобы прогноз был максимально реалистичным. Стоит также отметить, что для чистоты прогноза необходимо исключать из статистики крупные сделки, «выбивающиеся» из общей совокупности, например, около 10% от месячной выручки. Если такие сделки не исключить, то они будут создавать в динамике «выбросы», которые ухудшат точность прогноза.

Факторы, которые необходимо учитывать, при построении прогноза:

• Объем и интенсивность рекламы,
• Проводимые мероприятия по стимулированию сбыта,
• Вывод новых продуктов на рынок,
• Открытие новых направлений продаж,
• Клиенты с разовыми значительными закупками.

Методы прогнозирования

Составление прогнозов спроса осуществляется различными методами, которые делятся на:

Эвристические.

Такие прогнозы характеризуются субъективизмом. Бывают двух видов:

• Социологические: прогнозы, основанные на опросах конечных потребителей с целью выявления их мнения и намерений;
• Экспертные: прогнозы, в основе которых лежит подбор и формирование группы компетентных специалистов в данной области с целью выяснения их мнения, основанного на знаниях, опыте, интуиции и пр. Результаты опроса экспертов называют экспертной оценкой. Основными формами таких исследований являются метод Дельфи и метод мозгового штурма.

1. Экономико-математические.

   Данный тип прогнозов считается наиболее объективным, так как построен на анализе имеющихся данных с помощью математических формул, графиков и моделей. К экономико-математическому прогнозированию относятся такие статистические методы, как моделирование (прогнозная модель, характеризующая зависимость одного параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (прогноз опирается на прошлый опыт, который затем транслируется на будущее).

   Специальные методы.

   Такие методы предполагают, например, построение трендовой модели 9в графическом или математическом виде). Тренд – это временной фактор, характеризующий основную тенденцию изменения показателей.

   Все прогнозы, независимо от метода и способа их получения, бывают оптимистичные и пессимистичные.

Замечание 1

Оптимистичный прогноз – такой прогноз, в котором превалируют наилучшие возможные показатели для данного периода. В пессимистичном же прогнозе учитываются минимально возможные показатели объемов продаж и выручки. Такой разбег позволяет компании, во-первых, предвидеть возможные варианты развития событий в будущем, а во-вторых, дает ей возможность и время, чтобы подготовить финансовую подушку безопасности на случай неблагоприятной ситуации на рынке.