Veiksmingi pardavimo prognozių kūrimo būdai
Pardavimų prognozavimas – tai būsimų pardavimų skaičiaus įvertinimo procesas, pagrįstas istoriniais duomenimis, rinkos tendencijomis, verslo sąlygomis ir įvairiais kitais patvirtinamaisiais veiksniais. Nuo mažų iki didelių įmonių tikslios prognozės padeda sumažinti neapibrėžtumą priimant sprendimus. Naudodamos prognozes, įmonės gali tiksliau planuoti atsargas, gamybą, įdarbinimą, rinkodaros biudžetus ir net plėtros strategijas. Tačiau pardavimų prognozės sudarymas yra daugiau nei vien pardavimų skaičiaus „spėjimas“; tam reikia metodų, duomenų ir reguliaraus vertinimo, kad būtų užtikrinti patikimi rezultatai.
Čia pateikiami veiksmingi būdai, kaip sukurti tikslesnes ir verslo poreikius atitinkančias pardavimo prognozes.
1. Supraskite prognozės tikslą ir nustatykite laiko horizontą.
Pirmas žingsnis – apibrėžti prognozės tikslą. Ar prognozė skirta veiklos tikslams (pvz., atsargoms ir gamybai), finansiniams tikslams (pinigų srautų ir pajamų tikslams) ar ilgalaikiams strateginiams tikslams (plėtrai, filialų atidarymui ir kt.)? Šis tikslas nulems, kokių konkrečių duomenų reikia ir tinkamiausią metodą.
Toliau nustatykite savo laiko horizontą: dienos, savaitės, mėnesio, ketvirčio ar metų. Trumpalaikės prognozės paprastai yra tikslesnės ir naudingesnės veiklai, o ilgalaikėms prognozėms didesnę įtaką daro makroekonominės prielaidos, tokios kaip ekonominiai, konkurentų ir vartotojų elgsenos pokyčiai.
2. Surinkite ir susisteminkite istorinius duomenis
Gerai prognozei reikalingi aiškūs duomenys. Pradėkite rinkdami istorinius pardavimų duomenis bent per pastaruosius 12 mėnesių arba idealiu atveju 24–36 mėnesius, kad užfiksuotumėte sezoninius modelius. Duomenys turėtų apimti:
– Pardavimų apimtis ir vertė per laikotarpį
– Produktas arba produkto kategorija
– Pardavimo sritis arba kanalas (neinternetinė parduotuvė, prekyvietė, svetainė, perpardavėjas)
– Pardavimo kainos, nuolaidos ir akcijos
– Sandėlio duomenys ir produkto prieinamumas
– Pristatymo laiko duomenys (jei taikoma)
Iš duomenų išvalykite pasikartojimus, įvesties klaidas ir nereikšmingas anomalijas. Pavyzdžiui, didelis pardavimų šuolis dėl didelės vienkartinės operacijos gali paveikti vidurkį. Tokios anomalijos vis tiek registruojamos, tačiau joms reikalingas specialus apdorojimas, kad prognozė nebūtų šališka.
3. Segmentuokite pardavimus, kad gautumėte tikslesnes prognozes
Dažna klaida – kurti prognozes pagal bendrą pardavimų skaičių, neišskiriant pagrindinių veiksnių. Tačiau kiekvienas produktas, regionas ir kanalas paprastai pasižymi skirtingomis tendencijomis. Segmentavimas padeda nustatyti konkretesnius modelius, tokius kaip:
– Produktas A yra stabilus, bet produktas B svyruoja
– Pardavimai prekyvietėse sparčiai auga, o pardavimai neprisijungus stagnuoja.
– Kai kurioms vietovėms didelę įtaką daro metų laikai arba vietos įvykiai
Taikant segmentavimą, prognozes galima surinkti detaliau ir vėliau apibendrinti į visos įmonės prognozę. Šis metodas paprastai yra tikslesnis nei vienos, apibendrintos prognozės kūrimas.
4. Nustatykite tendencijas, sezoniškumą ir augimo modelius
Kai duomenys bus paruošti, atlikite pagrindinę analizę:
– Tendencija: ar pardavimai linkę didėti, mažėti ar išlikti stabilūs?
– Sezoniškumas: ar tam tikrais mėnesiais yra kokių nors pasikartojančių tendencijų, pavyzdžiui, šuoliai per Ramadaną, metų pabaigoje ar atlyginimų dienomis?
– Reklamos ciklas: ar pardavimai padidėja tam tikrų nuolaidų ar kampanijų metu?
– Kainų pokyčiai: ar kainų padidėjimas turi įtakos apimčiai?
Šie modeliai yra svarbūs nustatant prognozavimo metodus ir kuriant realias prielaidas.
5. Pasirinkite tinkamą prognozavimo metodą
Nėra vieno universalaus metodo, tinkančio kiekvienai įmonei. Štai keli dažniausiai naudojami metodai:
a) Slenkamasis vidurkis
Slenkančio vidurkio metodas tinka santykinai stabiliems pardavimams. Numatote kitą laikotarpį pagal paskutinių kelių laikotarpių (pavyzdžiui, 3 ar 6 mėnesių) vidurkį. Trūkumas tas, kad šis metodas mažiau reaguoja į greitus tendencijų pokyčius.
b) Eksponentinis išlyginimas
Adaptyvesnis nei slenkamasis vidurkis, nes teikia didesnį svorį naujausiems duomenims. Tinka įmonėms, patiriančioms tendencijų pokyčius, bet ne pernelyg didelius.
c) Tendencijos projekcija (paprastoji tiesinė regresija)
Jei pardavimai rodo nuolatinį augimą arba mažėjimą, regresija gali prognozuoti tendencijas, pagrįstas praeities modeliais. Šis metodas yra veiksmingas nustatant augimo tendencijas, tačiau vis tiek reikia atlikti korekcijas, jei įvyksta reikšmingų rinkos pokyčių.
d) Sezoninis prognozavimas
Jei jūsų verslui didelę įtaką daro metų laikai, naudokite modelį, kuriame atsižvelgiama į sezoniškumą. Pavyzdžiui, tam tikrų maisto produktų ir gėrimų pardavimai gali smarkiai išaugti per šventes, o mados prekių pardavimai gali smarkiai išaugti metų pabaigoje.
e) Prognozė, pagrįsta gamybos srautu (B2B)
B2B įmonėms prognozės dažnai yra tikslesnės, kai jos pagrįstos pardavimo srautu: potencialių klientų skaičiumi, galimybėmis, sandorio etapu ir užbaigimo tikimybe. Šis metodas sujungia istorinius duomenis su pardavimo proceso įvertinimu.
6. Įveskite atitinkamus išorinius kintamuosius
Prognozės bus tikslesnės, jei įtraukiate ne tik istorinius duomenis, bet ir kitus veiksnius, tokius kaip:
– Reklamos ir rinkodaros kampanijų planai
– Kainų pokyčiai, produktų grupavimas arba naujų produktų pristatymas
– Ekonominės sąlygos (infliacija, perkamoji galia, valiutos kursas)
– Konkurentų veikla (didelės nuolaidos, filialų atidarymas, plėtra)
– Reglamentų ar platformos politikos pakeitimai (pvz., prekyvietės)
Praktinis būdas yra sukurti scenarijus: optimistinį, nuosaikų ir konservatyvų, kad įmonė neturėtų tik vieno prognozuojamo skaičiaus.
7. Įtraukite pardavimų ir operacijų komandas
Pardavimų prognozių neturėtų kurti viena šalis. Pardavimų komanda turi informacijos iš lauko: pagrindinius nuolatinius klientus, klientų praradimo riziką arba konkursų galimybes. Operacijų komanda supranta gamybos pajėgumus, atsargas ir pristatymo laikus. Rinkodaros komanda supranta būsimas kampanijas.
Bendradarbiavimas tarp komandų prognozes padaro realesnes – skaičiai ne tik gaunami iš skaičiuoklės, bet ir atspindi realias sąlygas.
8. Aiškiai nustatykite prielaidas ir dokumentuokite jas.
Gera prognozė turėtų būti paaiškinama. Užsirašykite pagrindines prielaidas, pavyzdžiui:
– Pardavimų augimas 8 % per ketvirtį, remiantis pastarųjų 12 mėnesių tendencija
– 20 % pardavimų padidėjimas per tam tikrą mėnesį dėl akcijų
– 5 % sumažėjimas dėl kainų koregavimų
Šių prielaidų dokumentavimas yra svarbus, kad, kai faktiniai rezultatai skiriasi nuo prognozių, komanda galėtų ištirti priežastį: ar tai buvo neteisinga prielaida, ar netikėtas išorinis veiksnys.
9. Įvertinkite prognozių tikslumą ir atlikite patobulinimus
Prognozavimas nėra vienkartinis procesas. Tikslumą reikia matuoti naudojant tokius rodiklius kaip:
– MAPE (vidutinė absoliuti procentinė paklaida), kad pamatytumėte vidutinę procentinę paklaidą
– MAD (vidutinis absoliutus nuokrypis), kad pamatytumėte absoliutų nuokrypį
– Prognozės ir realizacijos palyginimas pagal produktą / kanalą
Reguliariai (pvz., kas mėnesį) atlikite vertinimus ir atnaujinkite modelį, jei pasikeičia modeliai. Verslas yra dinamiškas – metodai, kurie veikė praėjusiais metais, šiemet gali neveikti.
10. Naudokite įrankius, kurie palengvina automatizavimą.
Iš pradžių prognozes galima kurti naudojant „Excel“ arba „Google“ skaičiuokles. Tačiau, augant duomenų kiekiui ir plečiant kanalus, apsvarstykite galimybę naudoti:
– BI ataskaitų suvestinės („Power BI“, „Looker Studio“, „Tableau“)
– CRM sistema pardavimų kanalui
– Atsargų ir paklausos sinchronizavimo programinė įranga inventoriui / ERP
– Paprastas prognozavimo modelis, pagrįstas „Python“ arba kitais analitiniais įrankiais
Automatizavimas sumažina rankinio darbo klaidų skaičių ir pagreitina prognozių atnaujinimus.
Uždarymas
Veiksmingas būdas sukurti pardavimo prognozę yra sujungti tikslius istorinius duomenis, tikslų segmentavimą, tinkamus prognozavimo metodus ir koregavimus, pagrįstus vidiniais ir išoriniais veiksniais. Prognozė nėra „fiksuota“ prognozė, o sprendimų priėmimo įrankis, kuris nuolat tobulinamas laikui bėgant. Reguliariai vertindamos ir bendradarbiaudamos komandose, įmonės gali sumažinti perteklinių ir nepakankamų atsargų, nerealių tikslų ir biudžeto viršijimo riziką.
Galiausiai, gera pardavimų prognozė yra ne tik skaičiai, bet ir nuoseklaus proceso kūrimas: matavimas, mokymasis ir nuolatinis verslo strategijų tobulinimas.
