Prognozowanie sprzedaży - 100 użytecznych wskazówek

Czy mamy do czynienia z rozbudową linii produkcyjnej, planowaniem nowego przedsięwzięcia, uruchomieniem nowego produktu, planowaniem skuteczniejszych kampanii promocyjnych czy właściwą gospodarką zapasami magazynowymi, w każdej z wymienionych sytuacji tworzymy prognozę, nawet jeśli nie nazywamy tego procesu po imieniu.

Czy mamy do czynienia z rozbudową linii produkcyjnej, planowaniem nowego przedsięwzięcia, uruchomieniem nowego produktu, planowaniem skuteczniejszych kampanii promocyjnych czy właściwą gospodarką zapasami magazynowymi, w każdej z wymienionych sytuacji tworzymy prognozę, nawet jeśli nie nazywamy tego procesu po imieniu.

Prognozowanie jest to stosowanie kilkunastu metod ilościowych (rachunkowych) oraz jakościowych (specyficzne techniki twórczego myślenia) po to, by na podstawie zgromadzonych danych i wiedzy uzyskać przewidywaną wielkość sprzedaży. Warto w tym miejscu zwrócić uwagę, że wynik procesu bardzo silnie zależy od przyjętych założeń (np. skuteczność naszych kampanii reklamowych, ale także skuteczność marketingu konkurencji) i jeśli mamy kłopoty z trafnością prognoz, to winne są albo założenia, albo sam proces tworzenia prognozy.

Zobacz również:

  • GenAI jednym z priorytetów inwestycyjnych w firmach
  • Szef Intela określa zagrożenie ze strony Arm jako "nieistotne"
  • International Data Group powołuje Genevieve Juillard na stanowisko CEO

Zazwyczaj kadra kierownicza nie zajmuje się sama prognozowaniem i nie musi znać wszystkich tajników stosowanych metod. Jednak ze względu na rolę prognoz w procesie decyzyjnym powinna umieć ocenić, czy proces sporządzania prognozy był poprawny i dostosowany do sytuacji oraz znać typowe błędy.

Poniżej znajduje się 100 wskazówek, dzięki którym możemy znacznie ulepszyć proces prognozowania, eliminując powszechnie spotykane błędy i dbając o zachowanie zasad.

Wskazówki poprowadzą przez najważniejsze etapy prognozowania - od precyzyjnego formułowania problemu, przez właściwe zbieranie i przygotowanie wstępnych danych, wybór najwłaściwszej metody (lub metod) i jej wdrożenie, ocenę zastosowanych technik, po wykorzystanie prognozy i odpowiednią prezentację wyników. Przedstawiony materiał może również służyć pomocą przy rygorystycznym audycie procesu prognozowania.

Formułowanie problemu

1. Ustal cele prognozy i dowiedz się, jakie decyzje odnoszą się do tych celów

  • ustal, jakie decyzje zależą od sporządzanej prognozy

  • ustal, jakie działania będą podjęte w zależności od różnych wyników i gdzie leży krytyczny obszar decyzyjny (np. poniżej 80 zamykamy projekt, 80-110 dalsze badania, powyżej 110 - kontynuujemy), skup się na obszarze krytycznym

  • oddziel prognozowanie od planowania

  • uzyskaj zgodę decydentów na metodę - wytłumacz ją i postaraj się uzasadnić jej wybór.
2. Poznaj strukturę problemu

  • dostosuj rodzaj gromadzonych danych do typu decyzji (czas, rejony geograficzne, dane demograficzne)

  • rozważ podział problemu na części i sporządź prognozę dla każdej oddzielnie

  • weź pod uwagę interakcję pomiędzy wielkościami powiązanymi przyczynowo (np. z analiz wynika, że wartość Y najsilniej zależy od zmiennej X5 w szeregu zmiennych X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)

  • podziel problem tak, aby odzwierciedlał zależności przyczynowe, np. X powoduje Y, a Y powoduje Z, wtedy prognozujemy Y za pomocą X i wykorzystujemy do prognozy Z.
3. Gromadzenie informacji

  • zidentyfikuj źródła danych

  • oceń je - unikaj danych zbieranych przez osoby lub organizacje zainteresowane określonymi wynikami danej prognozy

  • użyj różnych źródeł danych, znajdź alternatywne sposoby pomiaru tej samej wielkości, szczególnie jeśli źródła danych są niepewne

  • zastanów się, czy istnieją analogiczne serie danych lub podobne przypadki, np. trendy w sprzedaży aut luksusowych mogą pomóc oszacować prognozę trendu sprzedaży nowego modelu.

Zbieranie i przygotowanie informacji i danych

1. Zbieranie danych

  • użyj wiarygodnych i systematycznych procedur do gromadzenia danych (np. eksperci nie powinni być zainteresowani określonym wynikiem)

  • zadbaj, aby informacja była wiarygodna a błąd pomiarowy niewielki (bardzo ważne, gdy mało danych albo pomiar jest trudny)

  • zadbaj, aby informacja była ważna i wartościowa - np. czy eksperci są zgodni co do tego, że jakieś dane są ważne dla badania? Czy alternatywne techniki dają te same wyniki lub wnioski?

  • zbierz wszystkie istotne dane; dla szeregów czasowych użyj wszystkich dostępnych okresów, chyba że są dowody, iż wystąpiły wyjątki, wtedy zbierz możliwie pełne informacje o wyjątkach

  • unikaj zbierania nieistotnych danych, zbieraj te, co do których masz jasność, że są ważne. Nieistotne dane mogą zmylić ekspertów i wprowadzić zamęt w modele jakościowe.

Metody ilościowe z tendencjami przyczynowymi stosujemy, aby zbadać wpływ np. zmiany cen, kampanii marketingowej czy zmiany prawa na wielkość sprzedaży.

2. Przygotowanie danych

  • wyłów błędy, zmiany definicji (np. inne definicje mierzonych wartości), brakujące wartości, notuj wprowadzone poprawki

  • wyłów "niecodzienne wydarzenia" - jednostkowe silne zmiany wywołane przez okazyjne czynniki (huragan, kradzież) i usuń z prognozowanej puli

  • dostosuj się do zmian okresowych (święta, wakacje, pory roku)

  • użyj mnożników sezonowych dla trendów, jeśli możesz otrzymać dobre oszacowanie dla czynników sezonowych:
    • gdy zmiany sezonowe są dobrze znane i stałe

    • błędy pomiarowe są małe

    • dostępne są obszerne dane

    • dane wykazują silne trendy,
  • użyj graficznej prezentacji danych - eksperci lepiej oceniają trendy, łatwiej wyłowić błędy i wydarzenia niecodzienne.
W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

TOP 200