Моделирование спроса — сложное дело, но оно служит основой для подготовки всего бюджета компании. Это должен быть один из довольно значительных процессов в компании. Значительные ошибки могут даже привести к банкротству предприятия из-за несоответствия остальных ресурсов, которые нужно заплатить.
Поэтому рекомендуется включить данный пункт в ежегодную повестку дня компании и привлечь к прогнозированию побольше людей из самых разнообразных отделов.
Бюджетирование и планирование
Кто отвечает за моделирование спроса
Моделирование спроса — сложный, но процесс достаточно важный. Мы намеренно говорим «процесс», так как это не разовая деятельность, а пару этапов, в которых принимают участие люди из самых разнообразных отделов. За подготовку прогноза спроса обязан отвечать рекламный отдел, порой в небольших компаниях это может быть отдел продаж. Собственно эти отделы, применяя собственное знание рынка, могут лучше всего определить, каким будет потребительский интерес. Кроме того, производственный отдел должен подвергнуть анализу прогноз. Производственный отдел должен оценить, в состоянии ли он поставить заданную продукцию в установленное время. Экономический отдел контролирует общий процесс и принимает решения о распределении ресурсов. Может быть и так, что рекламный отдел оценивает 10-процентное повышения спроса если сравнивать с идущим до этого годом, однако при условии, что он получит дополнительный бюджет на рекламу. Если экономический отдел не согласен, то прогноз спроса должен быть скорректирован. Это лишь пример взаимодействий, происходящих в ходе процесса. Ситуаций такого рода может быть больше, и в них могут быть использованы представители различных отделов, в зависимости от влияния прогноза на их сферу ответственности.
Важно помнить, что прогноз спроса — это не то же самое, что прогноз продаж. Прогноз спроса служит основой для подготовки прогноза продаж.
Вам также нужно дать ответ на вопрос, для чего составлять прогноз спроса? Пессимисты скажут, что это бессмысленно, так как интерес невозможно предсказать, он слишком непостоянен и зависит от большого количества самых разных факторов, не зависящих от компании. Разумеется, на каждый прогноз оказывают влияние внешние факторы, но считать, что это повод отказаться от применения методов прогнозирования, неверно. Применение компанией инструментов маркетинга и поддержки продаж оказывает большое влияние на то, какой интерес на изделие будет предоставлен потребителями.
Как упоминалось ранее, прогноз спроса служит основой для подготовки прогноза продаж. Собственно прогноз спроса определяет, как будет смотреться суммарный бюджет, подготовленный компанией. Он определяет стоимость производства продукции, уровень административных затрат, затраты на сбыт и маркетинговые затраты. Прогноз спроса оказывает большое влияние на процессы производства. Имея прогноз спроса, компания может определить, какую продукцию она будет делать и в какое время. Это, со своей стороны, оказывает влияние на количество имеющихся акций. Хороший прогноз спроса дает возможность улучшить залежи готовой продукции. Разумеется, можно держать намного высокие залежи, чтобы удовлетворить потребительский интерес. Однако хранение акций стоит денег. Существуют затраты на хранение, страхование или затраты на замороженный капитал. Сюда можно прибавить влияние затрат, которые связаны с физическим и моральным износом продукции. Точное моделирование спроса не только дает возможность уменьшить уровень запасов до требуемого резервного запаса, но и увеличить качество обслуживания клиентов.
Разумеется, как и в случае с любым прогнозом, не стоит считать, что подготовленный прогноз сработает в 100% случаев, а если это не так, пропустите процесс. Приготовить 100% проверяемый прогноз во многих сферах фактически нельзя. Но подготовка прогноза спроса с большой степенью точности уже оказывается максимально возможной. Это, разумеется, сложный процесс, но комбинирование количественных методов с экспертными знаниями даст возможность создать хорошую модель прогнозирования.
Разработка универсальной модели для любой компании — не замечательное решение. Специфика отрасли или нововведения, внедряемые компаниями, означают, что такая модель должна быть адаптирована к потребностям определенной компании.
Начните с рыночного исследования
Перед тем как разрабатывать прогноз спроса, компании нужно собрать ключевую информацию о рынке, на котором она работает, и о потребителях. Следует определить область, в которой работает компания, и потенциал потребителей. Возможно, компания хочет увеличить собственный бизнес, поэтому в исследование рынка следует прибавить новые рынки. Основной вопрос исследований рынка всегда касается потребителя — чего он ждет, какие у него вкусы, какая демографическая структура потребителей, каков срез доходов потребителей и даже каковы их интересы или досуг. Глубина этого анализа зависит от предлагаемого продукта/услуги. К примеру, компания, продающая оборудование для площадок для детей, должна знать количество детей на собственном целевом рынке и цену, которую родители, вероятнее всего, заплатят за оборудование такого рода. Но кроме этого, необходимо также подвергнуть анализу количество жилых районов и структуру их населения, поскольку очень часто собственно рекомендации жилых районов выносят решение о создании площадок для детей.
Кроме потребителя, также необходимо знать потребности покупателей. Клиентами могут быть, к примеру, большие розничные сети или оптовики, с которыми совместно работает производитель. Благодаря более тесному партнерству с клиентами компании будет очень легко составлять прогнозы спроса, так как она будет намного лучше знать потребителей. Как пример можно привести все более доступные карты лояльности. Это очень большая база данных с информацией о том, какие товары приобретают потребители, в какое время года и по каким ценам. Выяснив о потребностях покупателей, производитель может лучше приготовить прогноз спроса и очень результативно донести информацию до потребителя. Такой потребностью может быть, к примеру, продукт в оригинальной упаковке или конкретный SKU, который будет лучше продаваться в регионе X, тогда как другой SKU будет иметь намного высокие продажи в регионе Y. Все данные мероприятия преследуют одну цель — лучше понять потребности потребителя и клиента. Тогда можно сделать хороший прогноз спроса.
Вопрос, разумеется, состоит в том, какие инструменты можно применять для лучшего понимания потребностей клиентов и потребителей? Очень популярным инструментом считается маркетинговая разведка. Другими словами просто сбор информации про то, что происходит на рынке, как меняются вкусы потребителей, какое влияние оказывает экономическая ситуация на покупки, каковы социальные тенденции, каковы достижения в области технологий, каков демографический срез. Это достаточно важные области. К примеру, увеличение рождаемости детей приводит к увеличению спроса на игрушки. Если к этому добавить более подробный анализ структуры по полу, то можно точно определить, какого типа будут эти игрушки. С другой стороны, падение доходов потребителей на рынке может привести к сокращению потребительских затрат в барах и ресторанах. Стало быть, производителям, поставляющим продукцию в сектор общепита, нужно реорганизовать собственное производство и, может быть, перейти к продаже приготовленных блюд в магазинах. Иным примером может быть тенденция перехода к органическим продуктам. Это приведет к увеличению продаж тех же продуктов, но в биоразлагаемой упаковке. Возможно, решение проблемы расслоения с точки зрения доходов состоит в расширении продуктовой линейки за счёт продуктов, которые будут доступны в самых разнообразных конфигурациях. Иногда данную роль могут играть
даже размер упаковки. Поэтому необходимо себе задать один несложный вопрос — знаю ли я, кто приобретает нашу продукцию / пользуется нашими услугами и почему.
Уже упомянутое узкое партнерство с клиентами станет важным источником знаний. Это тоже будет включать анализ отрасли, исследование потребителей, обзор контента в Интернете (блоги, дискуссионные форумы, соцсети, страницы мнений).
Сотрудники отдела продаж тоже могут быть источником рекламной информации. Они ближе всех к рынку, они знают, что делают конкуренты, что ищет покупатель и как можно увеличить текущее предложение, чтобы лучше охватить потребителя. Как мы писали ранее, много знаний можно получить от международных ритейлеров, которые располагают информацией про то, как продаются отдельные товары и вся категория товаров в их магазинах. Дополнительным источником станут внешние компании, которые специализируются на мониторинге и исследовании рынка. Эти компании могут приготовить исследования по инновациям и прогнозы по покупательским вкусам потребителей в перспективе.
Проведение исследований рынка считается обязанностью отдела маркетинга. Обладая данными знаниями, можно проверить результаты, полученные при помощи моделей, применяемых в прогнозировании.
С чего начинать составление прогноза
Перед тем как строить модель для прогнозирования спроса, следует определить горизонт прогнозирования. Вы можете сделать кратковременный прогноз (до 1 года), среднесрочный прогноз (от 1 до 3 лет) и долговременный прогноз (более 3 лет). Кратковременный прогноз применяется для определения потребности в производственном персонале, определения бюджета финансов, наличия техники, доставок материалов. Среднесрочный прогноз дает возможность планировать маркетинговые бюджеты, размер торгового персонала, уровень складских запасов. С другой стороны, долговременный прогноз очень часто упускается из виду или составляется наименее точно. Подобный подход ошибочен. Нужно помнить, что собственно на основе долговременных прогнозов компании принимают решения об инвестициях в расширение заводов или покупку новых производственных линий. Не высокоточная подготовка такого прогноза может привести к большим финансовым последствиям.
Также следует определить рынок, для которого будет выполняться прогноз. Это отличается для рынка Польши и Соединенных Штатов. Также могут существовать различия по регионам в пределах одной страны. Это значит, что компания не обязана ограничиваться одной моделью для прогнозирования спроса, а может применять несколько. Это особенно правильно для кратковременной перспективы. В данном случае могут даже существовать отдельные инструменты для отдельных продуктов.
Скорее, модель, применяемая для прогнозирования, должна иметь вид функции, в которой величина спроса зависит от кое каких переменных, влияющих на него. Такой переменной может быть цена, маркетинговые затраты или располагаемый доход потребителей.
Компания должна оценить, каким будет рыночный интерес в отрасли. Таким образом, это объем продукта, который будет приобретен на анализируемом рынке потребителями в конкретное время (к примеру, в течение года). Для этого могут быть полезны отраслевые прогнозы, скорректированные с учетом прогнозов руководства компании. Но конкретно руководство обладает самыми большими знаниями про то, как развивался интерес на изделие до настоящего времени и как он выглядит в перспективе.
Знание потенциального спроса также принципиально важно. TTЭтот интерес определяет, каков общий потенциал рынка, т.е. каков интерес к продукту, не без учета ограничений в доходах потребителей. Сравнивая рыночный интерес с потенциальным спросом, компания может определить степень проникновения на рынок. Если данный показатель высок, это значит, что последующее стимулирование спроса нет смысла, поскольку ни уменьшение цен, ни увеличение рекламных затрат не приведут к такому приросту спроса, который принесёт отрасли больше пользы. Существуют отрасли, в которых насыщение до такой степени велико, что единственным решением для роста считается отъем рынка у конкурентов или создание абсолютно нового сегмента рынка. Примером новой категории продуктов могут быть энергетические напитки, которые длительное время не были доступны в Польше.
Если мы знаем, Что такое рыночный интерес и потенциальный интерес, компания может приступать к определению спроса на собственную продукцию. Иначе говоря это доля компании на рынке (рыночный интерес). Разумеется, эта доля может изменяться в зависимости от принятой политики цен или рекламной поддержки.
Дальнейшим шагом будет уже использование подробных моделей прогнозирования.
Количественные методы прогнозирования спроса
Для подготовки прогноза спроса можно применять две группы методов — количественные и качественные.
Одним из количественных методов считается метод скользящей средней. Это предусматривает сопоставление данных о спросе за несколько периодов (к примеру, месяцев) и их сглаживание. Усредненное значение будет являться предсказуемым значением для периода, следующего за рассчитанными периодами. Такой способ подойдет для прогнозирования спроса, который не сильно колеблется во времени. С другой стороны, если вы хотите применять его для прогнозирования спроса на изделие, отличающаяся сезонностью, вам следует уменьшить число средних показателей до периодов, когда интерес близок к предсказуемому периоду. Также необходимо применять такой способ, когда на полученные результаты повлияли случайные ситуации, в данном случае скользящее усредненное сглаживает влияние данных факторов на финишный результат. Чем больше ряд данных, принятый для прогноза, тем больше влияние эффекта сглаживания. От прогнозиста зависит, какое количество периодов он возьмёт для определения среднего значения. Скользящее усредненное арифметическое рассчитывается по формуле:
Может произойти так, что определенные периоды, учитываемые при расчитывании скользящей средней, должны оказывать меньшее влияние на прогнозное значение. После значениям из периодов можно присвоить веса. В данном случае нужно рассчитать взвешенную скользящую среднюю. Веса принимают значение от 0 до 1 и в сумме должны быть равны 1. Маленькие веса лучше назначать для значений, на которые сильно повлияли случайные факторы. Немалую значимость веса должно быть присвоено величине, отличающийся постоянной повторяемостью. Этот средний показатель рассчитывается по формуле:
MPC = Yt x *W / W
Yt — значения в период T
W — вес
Пример
Интерес в июле на коробки из картона был намного больше, чем интерес, наблюдавшийся в последующие месяцы, в связи с незапланированным заказом от заграничного иностранного подрядчика. Поэтому, чтобы сгладить влияние этого заказа на прогноз на октябрь месяц, компания решила применять метод взвешенного скользящего среднего. Для этого он определил следующие веса.
(26 ? x0,34 + 17 ? x0,35 + 14 ? x0,3) / 1 = 19,38При подсчете весов компания решила подкорректировать интерес с месяца июлец на дополнительную закупку у иностранного клиента, а потом определить веса пропорционально доле продаж этого месяца в общем объеме продаж за 3 месяца. Исходя из этого, прогноз составил:
Еще одним методом считается регрессионный анализ. Она предусматривает создание модели, описывающей, как предсказуемая переменная зависит от описывающих переменных (т.е. от прочих моментов). К примеру, переменной прогноза может быть интерес на оранж. На него будет оказывать влияние цена апельсина или, допустим, количество подростков от 15 до 18 лет (которые, по данным компании, производящей апельсины, считаются главными потребителями напитка). Это дескрипторные переменные. Модель имеет вид:
Y = ax + b
Y — предикторная переменная. A и B — это коэффициенты, которые следует вычислить. Для этого применяется метод наименьших квадратов или абсолютной величины разницы. Регрессионные модели могут принимать и более криволинейную форму, если предсказуемая переменная зависит от определенных факторов. После функция принимает вид:
Y = a1X1 + a2X2 + …. + anXn + b
В данной статье мы не будем детально описывать оценку коэффициентов регрессии. Такие способы можно найти в статистической литературе. Для их оценки можно еще применять электронные таблицы и статистическое программное обеспечение.
Другой метод — метод Z-графиков. TTЭтот метод помогает прогнозировать продажи на ежегодной основе. Такой способ собирает данные по индивидуальным, кумулятивным и двенадцатимесячным итоговым показателям. Лучше всего это можно проиллюстрировать на другом примере:
Пример
В январе 2013 года компания проводит анализ интерес за 2012 год. Результаты должны послужить базой для прогноза на 2013 год. Для этого ей потребуются данные за 2011 год, чтобы рассчитать интерес на год. Данный показатель рассчитывается как сумма следующих 12 месяцев. Так, для января 2012 года это будет сумма помесячного спроса с февраля 2011 года по январь 2012 года.
График всегда обязан иметь форму Z. Сравнивая показатели 2012 года с показателями 2011 года, компания может сделать более точные предположения для прогноза на 2013 год. Понятно, что продажи имеют устойчивую (хотя и несущественную) тенденцию к росту, которая обязана сохраниться и в 2013 году.
К этому всему к ранее упомянутым моделям можно применять и более продвинутые решения, например диффузионные модели или компьютерное моделирование.
Качественные методы прогнозирования спроса
К этому всему к количественным методам возможны и качественные методы, применяемые в прогнозировании спроса.
Одним из очень часто применяемых методов считается экспертная группа. В состав экспертной группы входят, к примеру, руководители компании. Перед тем как применять такой способ, нужно ознакомить тех, кто участвует в процессе прогнозирования, с направлениями как спроса компании, так и рынка. Это даст возможность уменьшить влияние субъективной оценки, которая может быть безмерно оптимистичной и обычно недооценивается в отношении возможностей. При любом прогнозировании чаще всего появляется проблема недооценки предсказуемых показателей. Те, кто занимается прогнозированием, думают, что таким образом они получат более легкие цели (это особенно касается тех, кто занимается продажами).
Индивидуальной группой, занимающейся прогнозированием, могут быть торговые представители, каждый из которых должен составлять прогноз для клиентов, с которыми он функционирует. После можно будет сравнить результаты прогноза, выполненного продавцами, с прогнозом, выполненным топ-менеджерами компании (экспертной группой). Во время использования прогнозирования отделом продаж лучше всего, если каждый представитель будет разбивать собственный прогноз по продуктам, которые продает компания.
Другой метод — это метод Дельфи. По функционалу он подобен экспертной группы. Но для этого составляется специализированный опросник, который рассылается экспертам. Обычно это специалисты снаружи компании. После сбора ответов результаты анализируются на предмет их согласия. Если результаты совпадают, то для прогноза принимается наиболее встречающийся очень часто ответ. Если есть разногласия, составляется еще один опрос (это тот же опрос, что и в начале), к которому прилагаются составленные результаты предыдущего опроса. На основании таких результатов респонденты дают новые ответы. Прорабатывая результаты, можно убрать отклонения. Данный процесс повторяется до той поры, пока не будет достигнута заранее определенная конкордантность. Например, для определения степени такого соответствия можно применять квартили. Важно, чтобы опрос не был довольно длинным. Рекомендуется, чтобы в нем было не больше 20-25 вопросов. Также полезно определить возможные ответы в опросе. А экспертов, давших сложные ответы, необходимо спросить обосновать их.
Другой метод — опросы потребителей. Она состоит в определении вероятных покупок продукта, которые покупатель совершит в течение предсказуемого периода. В таком способе могут применяться самые разнообразные инструменты. К примеру, это будут опросы, помогающие определить, насколько возможно, что покупатель купит тот или другой товар на следующий год. Данное решение подойдёт для этих продуктов, как автомобили, компьютерное оборудование, домашняя техника. Вы также можете спросить, сколько того либо другого продукта потребители/клиенты планируют приобрести в предсказуемом периоде. Данное решение лучше подойдет для компаний с минимальным количеством клиентов.
Еще одним способом считается метод исторической аналогичности. Он может применяться для прогнозирования спроса на новый продукт или на существующие продукты. И в том и другом случае он построен на уже совершенных продажах такой же или похожей продукции. На данной основе определяется, каким будет предсказуемый интерес на этот продукт/услугу.
Методом оценки того, каким будет интерес на новую продукцию, считается тестирование продукции. Используя такой способ, вы выпускаете тестовый продукт на определенный рынок и наблюдаете за реакцией потребителей на него. Можно проверить, повторяют ли потребители покупки, если вы, к примеру, тестируете товары каждодневного спроса. Для более долговечных товаров, которые приобретаются редко, можно спросить потребителей, как они оценивают товар, купили ли бы они его по конкретной цене. Для продуктов, повторные покупки которых могут происходить в течение короткого периода времени, вы также можете проверить реакцию потребителей на изменение цены. Потом вы получите дополнительную информацию об эластичности цены.
Процессный подход
Выше мы описали самый популярный методы, применяемые при прогнозировании спроса. Разумеется, как обычно, остается соблазн выбрать то, что даст самые лучшие результаты. Но это абсолютно не так просто. Иногда нужны сложные модели, а порой, в случае обычного серийного производства, достаточно обычного в использовании метода скользящего среднего. Если такой необходимости нет, то применение авангардных методов необязательно, хотя бы благодаря тому, что это требует времени и затрат. Вместо этого можно приготовить описание процесса, как правильно проводить моделирование спроса.
Моделирование должно составляться для любого продукта отдельно. Моделирование спроса в общем будет малоэффективным. Не нужно говорить, что компания должна продать 2 миллиона гектолитров сока в 2014 году. Разумеется, это может быть общая цель, представленная сотрудникам компании. Однако точный прогноз уже обязан быть выполнен для любого продукта в отдельности. Каждый из данных продуктов имеет определенные маркетинговые бюджеты и мероприятия по продажам, которые определяют интерес, заявленный потребителями. Необходимо также определить указанные сроки, когда будет выполнен прогноз. Это сделает легче подготовку прогноза теми, кто знает, как будут выполняться разные маркетинговые мероприятия. Следует также определить целевые группы потребителей и каналы распространения продукции. Если хотите узнать более подробно про прогнозирование спроса, рекомендуем посетить сайт goodsforecast.ru.
После того, как вы установили все перечисленное выше, можно приступить к подготовке прогноза. Для этого необходимо применять как количественные, так и качественные методы. Обе группы методов должны дополнять друг друга и служить тестом на то, слишком ли оптимистично или слишком пессимистично составлен прогноз. Подготовленный прогноз (по SKU) должен быть еще раз представлен на экспертном форуме, чтобы убедиться, что все факторы, которые могут повлиять на финишный результат, учли. Исключительно после этого прогноз может быть представлен на заявление правления. Как показала практика часто случается, что совет директоров вносит собственные корректировки, и процесс прогнозирования начинается по новому. Нужно помнить еще об одном важном этапе. Иногда (еженедельно, каждый месяц) следует отслеживать, необходимо ли вносить корректировки в подготовленный прогноз. Потребительский интерес меняется чаще всего. Поэтому если понадобится следует внести корректировки в бизнес-план, чтобы не остаться с непроданным запасом продукции. Разумеется, стоить учесть, считается ли замена одного SKU на другой целесообразной для производственного отдела. Поэтому моделирование спроса должно быть важным процессом не только для выполнения целей отчетности, но, прежде всего, для хорошего управления бизнесом.
Необходимо запомнить!
- Моделирование спроса — сложный, но процесс достаточно важный. Это не разовое мероприятие, а в себя включает пару этапов и людей из самых разнообразных отделов.
- Компания, применяя маркетинговые инструменты и поддержку продаж, оказывает большое влияние на то, какой интерес на изделие будет у потребителей.
- Прогноз спроса определяет, как будет смотреться суммарный бюджет, подготовленный компанией. Он определяет стоимость производства продукции, уровень административных затрат, затраты на продажи и маркетинговые затраты.
- Точный прогноз спроса дает возможность не только уменьшить уровень запасов до требуемого страхового запаса, но и лучше обслуживать клиентов.
- Перед тем как разрабатывать прогноз спроса, компания должна собрать ключевую информацию о рынке, на котором она работает, и о потребителях.
- Кроме потребителей, также необходимо знать потребности клиентов. Благодаря более тесному партнерству с клиентами компании будет очень легко составлять прогноз спроса, поскольку у нее будет намного больше знаний о потребителях.
- Исследования рынка значительно делают легче процесс прогнозирования спроса и позволяют лучше анализировать данные, полученные при помощи моделей прогнозирования.
- Компания не обязана ограничиваться одной моделью для прогнозирования спроса, а может применять несколько.
- Если мы знаем, Что такое рыночный интерес и потенциальный интерес, компания может приступать к определению спроса на собственную продукцию. По-другому это называют долей рынка компании.
- Для подготовки прогноза спроса можно применять две группы методов — количественные и качественные.
- Если нет необходимости, не нужно применять передовые методы, хотя бы благодаря тому, что это требует времени и затрат.
- Необходимо применять как количественные, так и качественные методы. Эти две группы методов должны дополнять друг друга и выступать в качестве теста, позволяющего понять, слишком ли оптимистично или слишком пессимистично составлен прогноз.
- Потребительский интерес меняется чаще всего. Поэтому если понадобится следует внести корректировки в бизнес-план, чтобы не остаться с непроданным запасом продукции.
