• Главная
•  > 
• Статьи
•  > 
• Прогнозирование в современной рознице

Прогнозирование в современной рознице

Максим Недякин

Прогнозирование, а точнее правильное прогнозирование, наверное, одна из самых важных проблем в современной рознице. Точный прогноз – это продажи, прибыль, лояльность клиентов, доля на рынке, неправильный – с точностью до-наоборот. Как же делать точные прогнозы? Этот вопрос, наверное, задают себе абсолютно все коллеги, причем, чем крупнее розничный бизнес, тем более остро стоит этот вопрос, тем значительнее цена ошибки. Причем самое интересное в том, что существует достаточное количество методик разработки прогнозов, но проблема все равно существует и частично состоит именно в ответе на вопрос , какую модель использовать. Наверное, самая простая, которую используем мы все – это экспертная оценка. Именно экспертная, а не экспертные, потому, что количество экспертов равно одному – человеку, планирующему продажи.

Это конечно не правильно. Но покажите мне закупщика, который собирает целую команду, опрашивает ее а затем по средневзвешенной считает результат прогноза. Быстрее самому посмотреть продажи вчера и проинтуичить их на завтра. Ошибся? Ничего. Раз ошибся, два ошибся – на третий угадал. В принципе если бизнес не большой, то и не так страшно. А что если большой? А что если растет? А что если ошибок при таком подходе больше чем «угадал»? Вот здесь и встает вопрос поиска решений проблемы, создания системы прогнозирования, именно системы и именно достоверного прогнозирования. Многие бросаются читать книжки. Хватаются за умные методы. Начинают их внедрять. И… Ошибок становится еще больше. Причем чем сложнее метод, тем сложнее их, как правило, найти. Так что же делать? Попробуем ответить на этот вопрос, хотя сразу предупреждаю – рецепта счастья одного для всех у меня нет.

Итак, с чего начнем? Для начала давайте разберемся в стабильности Ваших продаж. Если с ней все в порядке, то есть Вы продаете какой то товар, стабильно круглый год, без падений и взлетов (я, правда, не знаю есть ли такой товар, но может все таки есть), то Вам будет достаточно посчитать среднеарифметическую, или просто взять продажи за последний месяц и все – вот Вам и прогноз. Сложнее когда есть влияние сторонних факторов, например - сезонные или другие колебания. Здесь важно учесть тренд. Как? Не так уж и сложно. Берете несколько лет. Считаете среднюю хронологическую (формулу писать не буду) за каждый год. Считаете процент отклонения фактических месячных значений относительно среднего значения и получаете значение тренда для каждого месяца. Полученное значение (для аналогичного периода прошлых лет) умножаете на среднее значение по текущему году и вот у Вас уже есть прогноз. Некоторые предлагают считать через среднеквадратическое отклонение (тоже не буду писать формулу, если Вы среди них – и так ее знаете), но здесь важно понимать, что тогда мы учитываем средний разброс за год, либо другой период, а не тренд для конкретного месяца и в этом ошибка.

Пойдем дальше. Пока вроде все не так и сложно. Труднее становится, когда на Ваши продажи влияют другие факторы, кроме простой сезонности. То есть мы говорим главным образом о случайных факторах, не характерных для конкретного периода постоянно. Сейчас я говорю о группе причинно следственных методов. Здесь начинается самое интересное и сложное. Причем начинается оно как раз с выявления этих факторов. Самая красивая методика лопается на этом этапе, просто потому, что на розничные продажи могут влиять десятки, а то и сотни факторов, многие из которых не явны и влияют на результат скрыто. Я говорю, что проблема только в том, что Вы выявили не все факторы, или не те факторы, подставили их в модель и получили оторванное от реалий значение прогноза. Здесь мне, как правило, возражают – дескать есть же методика выявления влияния тех или иных факторов (например погоды) на результат (например на продажи мороженного) и смотрим если есть влияние – то есть, сильная связь, то это именно тот фактор, считаем коэффициенты и все у нас хорошо. Но это не совсем так. То есть понятно, что погода на продажи мороженного влияет. Причем понятно и без сложных расчетов. Но насколько влияет именно погода, а не расстояние до ближайшей школы? Понимаете? Мы вроде бы фактор выявили, и он явный и связь есть, но влияние его переоценили, потому что другие не учли. И все, достоверность прогноза уже падает. Причем проблема не в методиках. Они есть. Люди степени ученые за них получили. Но чтобы из теоретической модели сделать практическую, надо серьезно поработать. Хотите делать точные прогнозы – определите от чего зависят ваши продажи, а это логика, исследования, наблюдения, наблюдения еще раз наблюдения, а только потом расчеты.

Есть еще один важный момент. Чем сложнее методика, тем сложнее по ней делать расчеты не используя специализированные решения. Кстати их уже не так и мало. Каждая уважающая система автоматизации розницы предлагает блок прогнозирования. Или блок который так называется, а стоит столько, будто он действительно все правильно считает. Некоторые поступают совсем, на мой взгляд, не корректно, выдавая расчеты в лучшем случае простых средних (даже без трендов) за прогнозные модули. Некоторые предлагают просто скопировать данные из отчета о продажах за прошлую неделю в заявку на следующую и тоже называют это прогнозированием. Поэтому если Вы только выбираете новое решение или имеете уже существующее, но не работающее, то уделите этому вопросу внимания побольше, вникните в алгоритм расчета. Если не получается самим, попросите специалистов. Потому что, если Вы этого не сделаете, то рискуете или иметь не точные прогнозы, либо не делать их вообще, что не правильно. Потому, что точный прогноз – это продажи и прибыль, а не точный – это только потери. Успехов Вам!