Efektīvi veidi, kā izveidot pārdošanas prognozes
Pārdošanas prognozēšana ir process, kurā tiek aprēķināti nākotnes pārdošanas rādītāji, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem, tirgus tendencēm, uzņēmējdarbības apstākļiem un dažādiem citiem atbalsta faktoriem. Uzņēmumiem, sākot no maziem līdz lieliem, precīzas prognozes palīdz mazināt nenoteiktību lēmumu pieņemšanā. Ar prognozēm uzņēmumi var precīzāk plānot krājumus, ražošanu, darbinieku pieņemšanu darbā, mārketinga budžetus un pat paplašināšanās stratēģijas. Tomēr pārdošanas prognozes izveide ir kas vairāk nekā tikai pārdošanas rādītāju "minēšana"; tai ir nepieciešamas metodes, dati un regulāra novērtēšana, lai nodrošinātu ticamus rezultātus.
Šeit ir norādīti efektīvi veidi, kā izveidot precīzākas un uzņēmuma vajadzībām atbilstošākas pārdošanas prognozes.
1. Izprotiet prognozes mērķi un nosakiet laika horizontu.
Pirmais solis ir definēt prognozes mērķi. Vai prognoze ir paredzēta operatīviem mērķiem (piemēram, krājumiem un ražošanai), finanšu mērķiem (naudas plūsmas un ieņēmumu mērķiem) vai ilgtermiņa stratēģiskiem mērķiem (paplašināšanās, filiāļu atvēršana utt.)? Šis mērķis noteiks nepieciešamos konkrētos datus un piemērotāko metodi.
Pēc tam nosakiet laika horizontu: dienas, nedēļas, mēneša, ceturkšņa vai gada. Īstermiņa prognozes parasti ir precīzākas un noderīgākas darbībai, savukārt ilgtermiņa prognozes vairāk ietekmē makroekonomiskie pieņēmumi, piemēram, ekonomiskās, konkurentu un patērētāju uzvedības izmaiņas.
2. Apkopojiet un organizējiet vēsturiskos datus
Labai prognozei ir nepieciešami precīzi dati. Sāciet ar vēsturisko pārdošanas datu apkopošanu vismaz pēdējo 12 mēnešu laikā vai ideālā gadījumā 24–36 mēnešu laikā, lai fiksētu sezonālās tendences. Datos jāiekļauj:
– Pārdošanas apjoms un vērtība katrā periodā
– Produkts vai produktu kategorija
– Pārdošanas zona vai kanāls (bezsaistes veikals, tirgus, tīmekļa vietne, tālākpārdevējs)
- Pārdošanas cena, atlaides un akcijas
– Noliktavas dati un produktu pieejamība
– Piegādes laika dati (ja piemērojams)
Attīrīt datus no dublējumiem, ievades kļūdām un neatbilstošām anomālijām. Piemēram, ārkārtējs pārdošanas apjoma pieaugums liela vienreizēja darījuma dēļ var ietekmēt vidējo rādītāju. Šīs anomālijas joprojām tiek reģistrētas, taču tām nepieciešama īpaša apstrāde, lai izvairītos no prognozes neobjektivitātes.
3. Segmentējiet pārdošanas apjomus, lai iegūtu precīzākas prognozes
Bieži pieļauta kļūda ir veidot prognozes, pamatojoties uz kopējo pārdošanas apjomu, nenodalot galvenos veicinātājus. Tomēr katram produktam, reģionam un kanālam parasti ir atšķirīgas tendences. Segmentācija palīdz noteikt specifiskākus modeļus, piemēram:
– Produkts A ir stabils, bet produkts B svārstās
– Pārdošanas apjomi tirdzniecības vietās strauji pieaug, savukārt bezsaistes pārdošanas apjomi stagnē.
– Dažas teritorijas spēcīgi ietekmē gadalaiki vai vietējie notikumi
Izmantojot segmentāciju, prognozes var apkopot detalizētāk un pēc tam apkopot uzņēmuma mēroga prognozē. Šī pieeja parasti ir precīzāka nekā vienas, apkopotas prognozes izveide.
4. Nosakiet tendences, sezonalitāti un izaugsmes modeļus
Kad dati ir gatavi, veiciet pamata analīzi:
– Tendence: Vai pārdošanas apjomi pieaug, samazinās vai paliek stabili?
– Sezonalitāte: Vai noteiktos mēnešos ir novērojamas atkārtotas tendences, piemēram, pieaugums Ramadāna laikā, gada beigās vai algas dienu periodos?
– Akcijas cikls: Vai pārdošanas apjomi palielinās noteiktu atlaižu vai kampaņu laikā?
– Cenu izmaiņas: Vai cenu pieaugums ietekmē apjomu?
Šie modeļi ir svarīgi prognozēšanas metožu noteikšanai un reālistisku pieņēmumu izstrādei.
5. Izvēlieties atbilstošo prognozēšanas metodi
Nav vienas universālas metodes, kas derētu visiem uzņēmumiem. Šeit ir dažas bieži izmantotas metodes:
a) Slīdošais vidējais
Slīdošā vidējā metode ir piemērota relatīvi stabiliem pārdošanas apjomiem. Lai prognozētu nākamo periodu, tiek ņemts pēdējo periodu (piemēram, 3 vai 6 mēnešu) vidējais rādītājs. Metodes trūkums ir tas, ka tā mazāk reaģē uz straujām tendenču izmaiņām.
b) Eksponenciālā izlīdzināšana
Adaptīvāks nekā slīdošais vidējais, jo tas piešķir lielāku svaru jaunākajiem datiem. Piemērots uzņēmumiem, kas piedzīvo tendenču izmaiņas, bet ne pārāk krasas.
c) Tendences projekcija (vienkārša lineāra regresija)
Ja pārdošanas apjomi uzrāda pastāvīgu izaugsmi vai lejupslīdi, regresija var prognozēt tendences, pamatojoties uz iepriekšējiem modeļiem. Šī metode ir efektīva izaugsmes tendenču identificēšanai, taču tai joprojām ir nepieciešamas korekcijas, ja notiek būtiskas tirgus izmaiņas.
d) Sezonālā prognozēšana
Ja jūsu uzņēmējdarbību lielā mērā ietekmē gadalaiki, izmantojiet modeli, kas ņem vērā sezonalitāti. Piemēram, noteiktu pārtikas produktu un dzērienu pārdošanas apjomi var strauji pieaugt svētku laikā, savukārt modes preču pārdošanas apjomi var strauji pieaugt gada beigās.
e) Uz piegādes tvertni balstīta prognoze (B2B)
B2B uzņēmumiem prognozes bieži vien ir precīzākas, ja tās balstās uz pārdošanas plūsmu: potenciālo klientu skaitu, iespējām, darījuma stadiju un noslēgšanas varbūtību. Šī metode apvieno vēsturiskos datus ar pārdošanas procesa novērtējumu.
6. Ievadiet atbilstošos ārējos mainīgos
Prognozes būs precīzākas, ja iekļausiet faktorus, kas nav saistīti ar vēsturiskiem datiem, piemēram:
– Reklāmas un mārketinga kampaņu plāni
– Cenu izmaiņas, komplektēšana vai jaunu produktu laišana klajā
– Ekonomiskie apstākļi (inflācija, pirktspēja, valūtas kurss)
– Konkurentu aktivitātes (lielas atlaides, filiāļu atvēršana, paplašināšanās)
– Izmaiņas noteikumos vai platformas politikā (piemēram, tirgus)
Praktiskais veids ir izveidot scenārijus: optimistisku, mērenu un konservatīvu, lai uzņēmumam nebūtu tikai viens prognozes skaitlis.
7. Iesaistiet pārdošanas un operatīvās komandas
Pārdošanas prognozes nevajadzētu veidot vienai pusei. Pārdošanas komandai ir informācija uz vietas: galvenie pastāvīgie klienti, klientu aizplūšanas risks vai piedāvājumu iesniegšanas iespējas. Operāciju komanda izprot ražošanas jaudu, krājumus un izpildes laikus. Mārketinga komanda izprot gaidāmās kampaņas.
Sadarbība starp komandām padara prognozes reālistiskākas — skaitļi nenāk tikai no izklājlapas, bet atspoguļo faktiskos apstākļus.
8. Skaidri formulējiet pieņēmumus un dokumentējiet tos.
Labai prognozei jābūt izskaidrojamai. Pierakstiet galvenos pieņēmumus, piemēram:
– Pārdošanas apjoma pieaugums par 8 % ceturksnī, pamatojoties uz pēdējo 12 mēnešu tendenci
– Pārdošanas apjoma pieaugums par 20% konkrētā mēnesī akciju dēļ
– 5 % samazinājums cenu korekciju dēļ
Šo pieņēmumu dokumentēšana ir svarīga, lai gadījumos, kad faktiskie rezultāti atšķiras no prognozēm, komanda varētu izmeklēt cēloni: vai tas bija nepareizs pieņēmums vai negaidīts ārējs faktors.
9. Izmēriet prognožu precizitāti un veiciet uzlabojumus
Prognozēšana nav vienreizējs process. Jums ir jāizmēra precizitāte, izmantojot tādus rādītājus kā:
– MAPE (vidējā absolūtā procentuālā kļūda), lai redzētu vidējo procentuālo kļūdu
– MAD (vidējā absolūtā novirze), lai redzētu absolūto novirzi
– Prognozes un realizācijas salīdzinājums pa produktiem/kanāliem
Veiciet regulārus novērtējumus (piemēram, reizi mēnesī) un atjauniniet modeli, ja mainās modeļi. Bizness ir dinamisks — metodes, kas darbojās pagājušajā gadā, var nedarboties šogad.
10. Izmantojiet rīkus, kas atvieglo automatizāciju.
Sākotnēji prognozes var veidot, izmantojot Excel vai Google Sheets. Tomēr, datu apjomam pieaugot un kanāliem paplašinoties, apsveriet iespēju izmantot:
– BI informācijas paneļi (Power BI, Looker Studio, Tableau)
– CRM sistēma pārdošanas procesam
– Inventarizācijas/ERP programmatūra krājumu un pieprasījuma sinhronizācijai
– Vienkāršs prognozēšanas modelis, kura pamatā ir Python vai citi analītiskie rīki
Automatizācija samazina manuālas kļūdas un paātrina prognožu atjaunināšanu.
Pennutup
Efektīvs veids, kā izveidot pārdošanas prognozi, ir apvienot precīzus vēsturiskos datus, precīzu segmentāciju, atbilstošas prognozēšanas metodes un korekcijas, kuru pamatā ir iekšējie un ārējie faktori. Prognoze nav "fiksēta" prognoze, bet gan lēmumu pieņemšanas rīks, kas laika gaitā tiek nepārtraukti pilnveidots. Ar regulāru izvērtēšanu un sadarbību starp komandām uzņēmumi var samazināt pārmērīgas krājumu uzkrāšanas, nepietiekamas krājumu uzkrāšanas, nereālu mērķu un budžeta pārtēriņa riskus.
Galu galā laba pārdošanas prognoze nav tikai skaitļi, bet gan konsekventa procesa izveide: mērīšana, mācīšanās un nepārtraukta biznesa stratēģiju pilnveidošana.
