Узнайте, как очистить данные от акций и восстановить упущенные продажи. Рассказываем, как строить прогноз объема спроса с учетом сезонности, чтобы избежать дефицита и излишков.
Прогнозирование объема спроса - это расчет потребности в товаре на будущий период, основанный на очищенной истории продаж, текущих остатках и планах маркетинговых активностей. Главная задача здесь - отделить реальный, естественный интерес покупателей от искусственных всплесков, вызванных скидками, чтобы не закупить лишнего, когда акции закончатся. Мы в команде БрайтБорд называем это «гигиеной данных»: прежде чем строить планы, нужно привести в порядок историю.
Суть за 30 секунд:
Если вы просто возьмете средние продажи за прошлый месяц, где две недели шла активная распродажа, и закажете товар на следующий месяц по этой цифре, вы заморозите деньги. Склад будет забит, потому что без «желтого ценника» товар уходит медленнее. Это классическая ошибка, которая убивает оборотные средства.
Устали гадать на кофейной гуще и переплачивать за хранение неликвида? Используйте БрайтБорд для автоматизации расчетов и точного заказа.
Прежде чем углубляться в формулы и методы планирования спроса, давайте определимся с терминологией. В ритейле часто путают «прогноз продаж» и «план продаж». План - это то, чего мы хотим достичь. Прогноз - это то, что вероятнее всего случится, исходя из текущей ситуации.
Чтобы построить качественный прогноз продаж товаров, нужно действовать поэтапно. Представьте, что вы собираете бургер. Нельзя просто смешать все ингредиенты в блендере. Нужно класть слои по порядку.
Любой расчет прогнозирования спроса начинается с анализа прошлого. Но «сырые» данные из 1С или Excel часто врут. Если в прошлом месяце вы продали 1000 единиц товара, из которых 600 ушли по акции «2+1», то ваш реальный базовый спрос - около 400-500 единиц. Мы делаем поправку на то, что акция могла заставить людей купить впрок. Если вы заложите в прогноз продаж на месяц цифру 1000, в следующем месяце у вас останется 600 лишних единиц.
Что нужно сделать:
Это критически важный момент в планировании спроса на предприятии. Пример: Товар отлично продавался 20 дней, а потом закончился. Оставшиеся 10 дней продаж было ноль. Если система возьмет среднее за месяц, она занизит план закупки. Ведь если бы товар был, его бы покупали. В анализе прогнозирования спроса мы должны «достроить» эти нули до уровня средних продаж, чтобы в будущем заказать достаточно.
Когда история очищена от акций и дефицита, мы можем рассчитать базовый прогноз объемов продаж. Это та линия, по которой товар будет продаваться в спокойном режиме. Для этого часто используют методы скользящего среднего или более сложные алгоритмы, такие как экспоненциальное сглаживание, которые придают больший вес свежим данным.
Теперь на «чистую» базу накладываем коэффициенты.
Только в самом конце мы добавляем в план запланированные акции. Если вы знаете, что в будущем месяце будет скидка 20%, вы берете базовый прогноз и умножаете его на коэффициент эластичности (насколько сильно ваши покупатели реагируют на скидку). Именно такой порядок (очистка -> база -> сезонность -> промо) дает точный прогноз выполнения плана продаж.
Сложно учитывать сотни акций и сезонных коэффициентов вручную в таблицах? Доверьте рутину алгоритмам. Попробуйте БрайтБорд для точного управления запасами.
Даже зная теорию, ритейлеры часто наступают на одни и те же грабли при планировании спроса на продукцию.
Когда вы запускаете промо на популярный бренд, продажи его конкурентов или «соседей» по полке могут упасть. Если не учитывать это в прогнозировании спроса на рынке конкретной категории, вы получите дефицит акционного товара и затоваривание по аналогам, которые никто не берет из-за цены.
Оценка и прогнозирование спроса «на глазок» работает, пока у вас 50 позиций. Когда SKU становятся тысячи, человеческий мозг не способен удержать в памяти историю продаж, сезонность и все факторы влияния. Нужен системный подход и математические методы прогнозирования спроса.
Если у вас розничный магазин, но иногда закупаются оптовики, эти потоки нужно разделять. Прогноз продаж бизнес-клиентам строится по контрактам и заявкам. Прогнозирование потребительского спроса - по статистике розничных чеков. Смешивать их в одну кучу - верный путь к ошибкам в закупках.
Мало просто сделать прогноз будущих продаж. В конце месяца нужно сравнить план с фактом. Если отклонение больше допустимого (например, 20%), нужно искать причину: ошибка в модели, сбой поставки или активность конкурентов? Анализ и прогноз продаж - это циклический процесс, который нужно постоянно калибровать.
Вы можете использовать функцию СРЗНАЧ для расчета базы, но обязательно вручную исключите дни, когда товара не было, и дни пиковых акций. Для учета трендов подойдет функция ПРЕДСКАЗ или построение линии тренда на графике. Эксель прогноз продаж подходит для старта, но сложен в поддержке при росте ассортимента.
Для новых товаров, у которых нет истории, используют методы аналогов (смотрят на продажи похожего товара), экспертные оценки или метод тестовых продаж. Прогнозирование спроса на товары-новинки всегда имеет большую погрешность, поэтому закупки делают мелкими партиями с частым пополнением.
Зависит от вашего срока поставки. Если поставщик везет товар 2 недели, вам нужен точный оперативный прогноз продаж на месяц. Для финансового планирования и бюджетирования обычно строят прогноз продаж на год, но он корректируется ежеквартально.
Планирование спроса - это оценка того, сколько рынок готов купить. Планирование продаж учитывает ограничивающие факторы: бюджет на закупку, вместимость склада, логистические возможности. Процесс прогнозирования спроса первичен.
Продвинутые системы используют календарь событий. Они анализируют, как вели себя продажи в аналогичные праздничные периоды прошлых лет, и автоматически применяют повышающие коэффициенты к базовому спросу. Это позволяет автоматизировать прогноз объемов продаж без ручного ввода коэффициентов.
Это алгоритмы, которые ищут неочевидные связи в больших данных. Например, как погода, день недели или даже курс валют влияют на продажи конкретного SKU. Такое прогнозирование покупательского спроса обычно точнее классических статистических методов.
Читайте, как работает прогнозирование спроса на услуги и планирование ресурсов. Узнайте, как рассчитать пропускную способность и составить график работы персонала без простоев.
Рассказываем, как наладить планирование и обеспечение закупок на основе прогноза и бюджета. Узнайте, как рассчитать страховой запас, чтобы избежать дефицита и затоваривания склада.
Объясняем, как составить понятный регламент планирования закупок для защиты от дефицита. В статье — структура документа, методы расчета партии и правила согласования заявок.
