Прогнозирование спроса. Прогнозирование спроса и продаж

Все методы прогнозирования спроса можно разделить на две группы: качественные и количественные.

Качественные методы прогнозирования субъективны, основаны на суждении экспертов и лиц, принимающих решения, или даже на интуиции. Как правило, эти методы применяются в следующих случаях:

для долго- и среднесрочного прогнозирования, так как:

в такой перспективе весьма вероятны изменения спроса, которые не носят чисто инерционного характера, а могут отражать существенное изменение условий на том или ином рынке сбыта (макроэкономические изменения, изменение структуры рынка, значительное усиление или ослабление важных участников рынка и т.п.);

при долгосрочном прогнозировании необходимо опираться на поведенческие данные, полученные проведением маркетинговых исследований;

для прогнозирования спроса на новую продукцию, не имеющую аналогов, что делает недоступным применение метода исторической аналогии;
профили спроса и связи нестабильны;
есть необходимость основываться на мнении руководителей или экспертов по субъективным причинам;
когда нет возможности даже для краткосрочного прогнозирования применить количественные методы (например, когда нет необходимого для применения количественных методов объема исходных данных или когда прогноз должен быть получен очень быстро, и нет времени на то, чтобы выполнить необходимый количественный анализ).

Качественные методы имеют определенные недостатки, которые необходимо осознавать при их применении:

в силу субъективности прогноза есть большая вероятность смещения прогноза, то есть его систематического отклонения от факта в ту или иную сторону;
как правило, неполнота документирования – редко, когда получение прогноза таким способом сопровождается развернутыми объяснениями экспертов о том, почему они выбрали именно такой прогноз, а не иной.
они не практичны, когда необходимо подготовить прогноз спроса для сотен или даже тысяч номенклатурных позиций продукции — человек не в состоянии оперировать такими объемами информации;
есть опасность доминирования одной точки зрения над остальными (например, точки зрения руководителя или ведущего признанного эксперта) при консолидации экспертных мнений (например, при применении метода консенсус-панели), и не факт, что эта доминирующая точка зрения окажется ближе к истине.

Количественные методы можно разделить на две подгруппы: экстраполяционные и регрессионные.

Экстраполяционные методы (основанные на продлении наблюдающейся тенденции в будущее) основаны на нескольких важных предположениях:

будущее будет похоже на прошлое, не произойдет никаких существенных изменений в расстановке сил на рынке;
есть качественные ряды исходных данных достаточной длины;
профиль спроса в будущем будет таким же, как и в прошлом.

Существует множество различных экстраполяционных методов: метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод экстраполяции тренда, нейросетевые модели и др.

В рядах динамики могут выделяться следующие основные профили (компоненты):

тренд, показывающий основное направление движения ряда динамики;
сезонная компонента, показывающая колебания сезонного характера (лето, зима; последние недели месяца, последние дни недели, и т.п.);
случайная компонента — то, что невозможно спрогнозировать в принципе;
циклическая компонента — выделяется для очень длинных рядов динамики и на практике редко используется на предприятиях, поскольку требует накопления многолетней статистики и относительно неизменных условий.

Любой из экстраполяционных методов подразумевает, что для прогнозирования спроса достаточно опираться на данные о спросе в прошедших плановых периодах. Эти данные, как правило, хранятся в базах данных предприятия (в ERP-системе или СКЬ-системе), поэтому экстраполяционные методы относительно недороги в их использовании.

Регрессионные методы основаны на построении причинно-следственных связей между величиной спроса и факторами, на нее влияющими. Факторы могут при этом иметь как демографический, так и экономический характер. Для применения регрессионных методов необходимы ряды данных достаточной длины, причем как данные о спросе, так и данные о факторах, влияющих на спрос. Для вычисления прогнозных значений спроса строится модель регрессии, связывающая факторы и результативный признак. Можно сказать, что эти методы самые сложные и дорогостоящие, поскольку они требуют сбора и обработки не только внутренней, но и внешней для предприятия информации на регулярной основе. Построение модели регрессии (однофакторной или, в более сложном случае, многофакторной) требует нескольких шагов:

выделение состава факторов (обычно этот шаг выполняется экспертами);
проверка факторов на предмет меры их влияния на результативный признак;
проверка факторов на их взаимную корреляцию (связь) с целью отсева лишних факторов, действующих однонаправленно;
построение регрессионной зависимости;
прогнозирование значений каждого из факторов регрессионной модели на будущий плановый период (будущие плановые периоды);
формирование прогноза результативного признака (то есть спроса) на основе применения модели регрессии.

Из приведенного выше списка очевидно, что регрессионные методы требуют большого объема исходной информации и немалых навыков ее статистической обработки. Поэтому применяют эти методы в бизнесе, как правило, тогда, когда прогноз, полученный более простыми и дешевыми методами, не дает устраивающее предприятие качество.

Обычно именно отдел логистики жалуется на отсутствие точных прогнозов, поскольку слишком многое в его работе зависит от них. Но не всегда менеджеры понимают, о какой степени точности можно говорить в данном случае и как можно решать эту проблему.

Прогнозирование спроса или другого по определению есть взгляд в будущее, поэтому оно никогда не будет абсолютно точным. То есть разрабатывать логистическую систему нужно таким образом, чтобы она не полностью зависела от точности прогнозирования спроса, а была гибкой и могла адекватно реагировать на те или иные изменения в спросе. Пронозирование спроса позволяет эффективно наладить работу отдела логистики, так как исходя из прогнозирования спроса логист может составить прогноз поставок, т.е. прогнозирование спроса помогает отделу логистики составить прогноз предложения. При прогнозировании спроса надо быть очень акккуратным, так как любая ошибка в прогнозировании спроса может привести к плачевным результатам. Прогнозирование спроса не должно стать целью, а только средством. Причем каждый день надо обновлять прогнозирование спроса, чтобы оно было актуальным, ведь прогнозирование спроса есть взгляд в будущее продаж, а это очень важно.

И в то же время нельзя считать, что прогнозы ничего не дают. Разумеется, они должны быть неотъемлемой частью работы отдела логистики (планирования). Но чтобы правильно их использовать, нужно знать их основные свойства.сайт ЛОГИСТ рекомендует:

Для оптимизации процессов разгрузки и погрузки, используйте мобильные рампы AUSBAU.

Высокая эффективность, снижение затрат, рост прибыли.

компания "АВ-эксим", эксклюзивные прямые поставки в по Украине, России, Беларусь, Казахстан и др. страны СНГ. Связаться

1. Точность прогнозирования спроса выше для групп продуктов, чем для индивидуальных продуктов. Попытайтесь, например, предсказать рост первого встречного прохожего. Требуется большое везение, чтобы сделать это точно: он может оказаться как баскетболистом, так и карликом. Но прогноз «среднего» роста ста прохожих может быть достаточно точным. Прогноз для группы точнее прогноза для ее отдельного представителя, поскольку в этом случае происходит «взаимопогашение» отклонений: в одном случае прогноз завышен, в другом – занижен, но в целом он вполне приемлем. Это отражено на рис. 1.

Рисунок 1. Точность прогнозов зависимости от анализируемого параметра

2. Точность прогнозов выше для близкой перспективы, чем для дальней. Так, прогнозировать семейный бюджет на следующий месяц гораздо проще, чем на тот же период, но через год. Прогнозирование подобно стрельбе: чем дальше от цели, тем труднее в нее попасть. Часто от руководителя отдела логистики приходится слышать: «Вы только дайте нам заказы на как можно более продолжительный период, и мы обеспечим их на 100%». Однако по указанной причине подобный подход к прогнозированию спроса работает против заказчиков: при разработке плана закупок и производства вероятность ошибки в этом случае резко возрастает.

Менеджеру по планированию производства в действительности не нужно знать, какие наименования он будет производить в какой-то отдаленный период времени. Он должен знать, какие мощности ему потребуются. Этот прогноз менее сложен и вместе с тем более точен, чем детальное прогнозирование спроса.

В таблице 1 представлена матрица прогнозирования спроса в зависимости от уровня детализации и горизонта планирования.

Таблица 1. Матрица прогнозов спроса

Эта таблица позволяет сделать следующие выводы.

Квадранта I нужно избегать.

Квадрант II можно использовать для долгосрочных прогнозов.

Квадрант III можно применять для среднесрочного и краткосрочного прогнозирования спроса с вовлечением клиентов в формирование графика заказов.

Систему управления производством и запасами нужно проектировать таким образом (например, за счет сокращения времени на выполнение заказов), чтобы прогнозирование спроса находилось только в квадранте IV.

ЗАЧЕМ ДЕЛАТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА

Существуют условия, при которых делать прогнозирование спроса вообще не целесообразно:

когда приемлемое время на ожидание клиентом, пока выполнится его заказ, превышает время на производство и закупку компонентов; другими словами, клиент готов ждать свой заказ столько времени, сколько организации потребуется для выполнения заказа без предварительного планирования;

если мощности и прочие необходимые ресурсы для выполнения заказов клиентов этих организаций могут быть изменены быстро и не требуют существенных затрат;

когда нет необходимости в финансовом планировании.

Во всех остальных случаях без прогнозирования спроса не обойтись. Однако формировать прогнозы спроса нужно ровно настолько, насколько этого требуют конкретные цели. Каждый из перечисленных ниже параметров прогнозов спроса должен быть обоснован целью его использования и определен до начала формирования прогноза.

– Горизонт планирования. На какой период в будущем должен быть составлен прогноз? 10 лет? 12 месяцев? Неделя?

– Уровень детализации. Должен ли прогноз спроса отражать конечные продукты по заказчикам? Или достаточно суммарного плана по категориям?

– Частота пересмотра. Требуется ли прогноз спроса пересматривать раз в год? Раз в квартал? Раз в месяц? Раз в неделю? Каждый день? Каждый час?

– Интервал прогнозирования. Какие временные промежутки должен отражать прогноз спроса? Годы? Месяцы? Недели? Дни?

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА

Существует много классификаций методов прогнозирования спроса. Для удобства можно выделить всего две группы: экспертные и статистические.

Первые основаны на экспертных оценках и по своей природе субъективны. Суть их заключается в переведении различных экспертных мнений в формулы, из которых формируется прогноз. К экспертным методам относятся: метод комиссии, «мозговая атака», анкетный опрос, метод Дельфи.

Статистические методы предполагают применение статистических расчетов для построения будущего на основе прошлого. Типичный пример – методы исчисления средних. Один из них – применение скользящей средней величины. Предположим, компания захотела использовать скользящую среднюю величину за 12 недель для прогноза спроса какого-либо товара. Для этого суммируют продажи за последние 12 недель, сумму делят на 12, получая таким образом среднюю величину. Через 7 дней добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая данные опять за 12 недель. В этом случае мы говорим об использовании простой средней. Пример расчета:

Старый прогноз (месячные продажи) – 100 ед.

Фактические продажи (последний месяц) – 80 ед.

Новый прогноз (простая средняя) – 90 ед.

Один из очевидных недостатков этого метода заключается в том, что фактическим продажам придается такой же вес, как и старому прогнозу. Обычно лучше придать больший вес старому прогнозу и меньший – текущим продажам, так как последние могут представлять собой случайную вариацию, единственную в своем роде.

Весовые коэффициенты логичнее определить в 0,8 и 0,2 (в сумме они обязательно должны равняться 1,0). Тогда среднюю величину исчисляют так:

Старый прогноз – 100 x 0,8 = 80 ед.

Фактические продажи – 80 x 0,2 = 16 ед.

Новый прогноз (взвешенная средняя) – 80 + 16 = 96 ед.

Этот метод называется экспоненциальным сглаживанием. Весовой коэффициент, приданный текущим продажам (в данном случае 0,2) называют альфа-множителем. Экспоненциальное сглаживание представляет собой исчисление взвешенной скользящей средней. Преимущество этого метода в том, что он упрощает вычисления и часто позволяет хранить меньший объем данных. При экспоненциальном сглаживании требуются данные о «старом прогнозе» и альфа-множителе. Еще более важна гибкость метода. Если прогноз занижает действительный спрос, аналитик способен вручную ввести скорректированный прогноз в систему и приступить к сглаживанию. Это значительно удобнее, чем пытаться скорректировать расчет скользящей средней величины.

При использовании регрессионного и корреляционного анализа рассчитывают формулы, которые придают различный вес «индикаторам», связанным с прогнозируемыми товарами или группами товаров. Например, закладка жилых домов оказывает определенное влияние на продажу металлических изделий строительным фирмам. Динамика валового национального продукта (ВНП), вероятно, тоже оказывает влияние. Таким образом, учитывая степень важности влияния того или иного фактора, можно построить формулу для прогноза суммарных продаж металлоизделий для строительства. При этом особенное внимание нужно уделять ведущим индикаторам, то есть тем, значение которых увеличивается или уменьшается до того, как начнут изменяться прогнозируемые продажи. Правда, использование такого рода индикаторов может принести пользу лишь в том случае, если оно опирается на здравый смысл. Влияние факторов, которые были очень существенны в прошлом, может измениться с течением времени, а потому для них нужно будет применять другой весовой коэффициент. И здесь не обойтись без экспертной оценки.

Следует также помнить, что ни один из указанных методов не может компенсировать или учесть воздействие на спрос других факторов. Например, если продавцы металлических изделий из-за финансовых затруднений решили сократить запасы, зависимость между закладкой домов и продажей металлоизделий не даст точного прогноза. Возросшая иностранная конкуренция также может оказать решающее влияние на динамику продаж.

В реальной практике необходимо использовать простые статистические методы в сочетании с разумным экспертным суждением. Кроме того, выбор метода прогнозирования может и должен определяться параметрами необходимого прогноза (горизонт планирования, уровень детализации и пр.). Например, для составления прогноза спроса для бизнес-плана на 10 лет целесообразнее использовать методы экспертных оценок, нежели статистические.

ИЗМЕРЕНИЕ ОШИБКИ ПРОГНОЗА

Для эффективного прогнозирования спроса необходимо регулярно измерять отклонения фактических продаж от прогноза.

Ошибка прогноза (Forecast Error) – это абсолютная разница между фактическим и прогнозируемым спросом. Для измерения отклонений может использоваться стандартное отклонение (SD, сигма) или среднее абсолютное отклонение (MAD).

Стандартное отклонение – это широко известная статистам мера измерения разброса и вариабельности. Но практики прогнозирования спроса предпочитают среднее абсолютное отклонение из-за легкости его расчета: MAD рассчитывается как сумма абсолютных отклонений, разделенная на количество измерений (периодов). Пример приведен в таблице 2, из которой видно, что среднее абсолютное отклонение отражает вариабельность отклонений в течение периода (несмотря на то что общая сумма отклонений равна нулю). Пример иллюстрирует случайные отклонения (random variation). Это такие отклонения, при которых сумма прогнозов за период равна или почти равна сумме фактических продаж.

Таблица 2. Расчет среднего абсолютного отклоненияМесяц Прогноз Факт Отклонение MAD

1 500,00 550 50 50

2 500,00 700 200 200

3 500,00 300 –200 200

4 500,00 400 –100 100

5 500,00 600 100 100

6 500 450 –50 50

Итого 3000 3000 0 117

Кроме случайных, встречаются систематические отклонения в одну сторону, именуемые смещением (BIAS). Пример показан на рис. 2. Смещение оказывает значительное негативное влияние на систему управления производством и запасами. Другими словами, оно означает занижение или завышение прогноза спроса. Кроме очевидной неопределенности, причинами смещения могут быть различные факторы.

Рисунок 2. Смещение (BIAS)

1. Занижение прогноза спроса может совершаться с целью:

перевыполнения плана продаж и получения премий;

снижения запасов.

2. Завышение прогноза спроса может совершаться с целью:

получения большего бюджета расходов;

поддержания равномерной загрузки производства;

увеличения запасов.

В результате смещения прогнозов спроса в ту или иную сторону возникают самые печальные последствия: невыполнение заказов клиентам в срок, незапланированные простои производства либо переработки, увеличение уровня запасов и т. д. Соответственно необходимо в первую очередь анализировать причины смещений, чтобы избегать их в будущем.

С ЧЕГО НАЧАТЬ?

Эффективное прогнозирование спроса, равно как и любой другой бизнес-процесс, состоит из трех взаимосвязанных элементов: люди, процесс, инструменты.

При проектировании процесса прогнозирования спроса нужно учесть следующие факторы:

каким образом организованы функции маркетинга и продаж;

кто в компании имеет возможность влиять на спрос;

где находится информация, необходимая для формирования прогнозов.

Рассмотрим несколько базовых вариантов организации маркетинга и продаж.

Пример 1. Функции маркетинга и продаж находятся в одном подразделении, руководитель которого подчиняется непосредственно первому лицу организации.

Пример 2. Подразделения маркетинга и продаж обособлены, их руководители подчиняются непосредственно первому лицу организации.

Пример 3. В компании более одного подразделения маркетинга и продаж, каждое из которых подчиняется непосредственно первому лицу организации (например, подразделения разделены по группам клиентов).

В первом случае все просто: процесс прогнозирования спроса находится в зоне ответственности руководителя подразделения маркетинга и продаж. Во втором и третьем примерах передача функций прогнозирования спроса одному из подразделений может спровоцировать дисбаланс в продажах. В этих случаях уместнее сделать ответственным за прогнозирование спроса третью сторону – департамент логистики (цепи поставок). Многие организации, соответствующие второму и третьему примерам, создают даже специальную должность менеджера по планированию спроса (Demand Manager).

Эффективное прогнозирование начинается с повышения качества входящей информации. Сбор входных данных должен быть организован с определенной регулярностью и в определенном формате. В частности, нужно выполнять следующие правила.

1. Необходимо собирать статистические данные с теми же параметрами, которые нужны для прогноза спроса. Если требуется составить прогноз спроса на продукцию, должны использоваться статистические данные, основанные на спросе, а не на отгрузках промежуточным звеньям цепи поставок. Интервал сбора данных должен быть таким же, как интервал для прогнозирования (для прогнозов спроса с разбивкой помесячно следует использовать статистику с разбивкой по месяцам). Группировка товаров в статистических данных должна соответствовать группировке в прогнозе спроса (для прогнозов спроса по категориям следует использовать статистику по категориям).

2. Необходимо фиксировать все события, имеющие отношения к данным. Спрос подвержен влияниям некоторых событий, и эти события следует хранить вместе с прогнозом, составленным с их учетом. Например, колебания спроса могут быть вызваны акциями по его стимулированию, изменением цен или погодными условиями. Фиксировать события необходимо, поскольку их анализ является основой для обсуждения новых прогнозов спроса.

3. Необходимо собирать отдельно статистические данные по разным группам клиентов. Многие компании распределяют продукцию через разные каналы дистрибуции, у каждого из которых свои отличительные характеристики спроса. Например, сетевой магазин может приобретать товар равномерными небольшими партиями два раза в неделю, а крупный региональный оптовик производит крупную закупку дважды в месяц. Поэтапная схема процесса прогнозирования спроса представлена на рис. 3. Циклы прогнозирования лучше всего организовывать раз в месяц: это оптимально с точки зрения временных изменений спроса и затрат на проведение этой работы.

Рисунок 3. Этапы прогнозирования

Таким образом прогнозирование спроса на основании статистических и исторических методов дает общую картину, но никогда прогнозирование спроса не дат четкого ответа СКОЛЬКО, ЧЕГО, КОГДА. Это не цель прогнозирования спроса. Прогнозирование спроса необходимо, чтобы товары, которые будут поставляться, были в рамках общего прогноза. К примеру на зиму можно сделать прогнозирование спроса в теплой обуви, но не значит что это будут именно валенки. Прогнозирование спроса, это как астрологический прогноз - очень близко, но не 100%. В любом случае прогнозирование спроса должно опираться на опыт предприятия в данной области.

ИНСТРУМЕНТЫ

Один из главных инструментов при использовании статистических методов прогнозирования – соответствующее программное обеспечение. Оно не должно быть слишком сложным, а заложенные в основу его работы алгоритмы обязаны быть четкими и понятными. Кроме ПО к инструментам также относится методика составления прогнозов спроса. В частности, при определении методики прогнозирования спроса можно использовать принцип Парето (см. таблицу 3).

Таблица 3. Принцип Парето при определении методики прогнозированияГруппа товаров Факторы, определяющие качество прогноза

Таким образом, основные принципы прогнозирования должны быть следующими.

1. Применение процессного подхода к действиям по разработке, согласованию и утверждению прогнозов спроса.

2. Измерение ошибки прогнозов спроса на регулярной основе; контроль отсутствия смещения.

3. Использование основных характеристик прогнозов при формировании методики прогнозирования спроса

В современных цепях поставок процесс планирования и прогнозирования спроса будет отличаться в зависимости от выбранной компаниями стратегии спроса/предложения: "производство на склад", "производство на завершающей стадии" и "производство на заказ".

Планирование спроса для "производства на склад" и "производства на завершающей стадии"

Для компаний, осуществляющих производство на склад, планирование необходимо, чтобы создавать оптимальный уровень запасов в сети распределения для максимального удовлетворения клиентов и избегать ситуации дефицита или затоваривания складов. К основным причинам необходимости составления плана спроса можно отнести:

а) несбалансированность времени выполнения заказа. Время выполнения заказа превышает время, которое потребитель готов ждать. Предназначение планирования спроса гарантировать наличие продукта в любой момент времени и возможность его поставки клиенту в течение того периода, которого он готов ждать;
6) управление распределением. Точный план спроса используется для принятия многих решений, необходимых для размещения нужного продукта в нужном количестве тогда, когда он нужен, и там, где нужен;
в) планирование производственной деятельности и ресурсов.

План спроса позволяет организациям формировать более стабильный и обеспечивающий эффективное производство план и одновременно удовлетворять запросы потребителей.

Планирование спроса – это определение потребностей рынка в товаре цепи поставок. Как мы уже говорили, в рамках данного учебника, в качестве товара могут пониматься как продукция или услуги, так и то и другое вместе. Результатом планирования спроса является максимально точный план по потребностям в готовой продукции для планирования поставок. Спрос и поставки – суть разные понятия.

Разработка плана спроса состоит из пяти этапов.

Этап I. Прогнозирование спроса. Прогноз – первоначальная оценка будущего спроса, основанная на статистических данных за прошлые периоды.

Выделяют четыре основные характеристики прогноза.

1. Горизонт планирования – срок, на какой период в будущем должен быть составлен прогноз. При определении горизонта планирования следует помнить, что точность прогнозов выше для близкой перспективы, чем для отдаленного будущего. Чтобы составлять прогнозы на максимально короткий горизонт времени, организация должна стремиться сокращать время выполнения заказа.
2. Уровень агрегирования. Определяет, что должен отражать прогноз: спрос на ассортимент или на номенклатуру продукции по заказчикам. Точность прогнозирования спроса выше для группы продуктов, чем для индивидуальных продуктов.
3. Частота пересмотров. Прогноз не является статичным, для обеспечения точности прогнозирования необходимо его периодично пересматривать (раз в год, раз в квартал, раз в неделю, каждый день или каждый час).
4. Интервал прогнозирования. Показывает, какие временные промежутки должен отражать прогноз спроса (годы, месяцы, недели, дни).

Неверное прогнозирование спроса может привести к следующим негативным последствиям:

избыточный запас. Неточность спроса приводит к увеличению объемов страховых запасов, требующихся для обеспечения желательного уровня обслуживания потребителей, тем самым увеличивая затраты на содержание запасов;
ненужные распродажи. При завышении объемов спроса могут оставаться излишки продукции, которые придется реализовывать ниже установленной цены, что приводит к сокращению маржинальной прибыли;
дефицит товара. Без обоснованного прогноза спроса организации трудно понять будущие требования своих потребителей. Возможно возникновение ситуации, когда на складе не будет достаточного запаса, позволяющего удовлетворять запросы клиентов.

Следствием перечисленных выше результатов плохих прогнозов является упущенная выгода для всех предприятий, входящих в цепь поставок.

Точность прогноза обеспечивается выбранным методом и моделью прогнозирования. Рассмотрим наиболее часто используемые модели прогнозирования спроса.

1. Модели временных рядов. Модели временного ряда представляют собой экспоненциальное сглаживание, скользящее среднее значение и более сложные модели, которые соотносят одну и более (зависимые) переменные спроса в особой точке времени к значениям тех же самых (независимых) переменных спроса ранее. Модели временного ряда могут применяться в краткосрочном прогнозировании с горизонтами планирования от одной недели до трех месяцев или в прогнозировании на средний срок с горизонтами планирования от трех месяцев до одного года. Модели временного ряда среднего срока должны составлять сезонный, циклический и трендовый факторы в данных временного ряда.
2. Причинно-следственные модели. Причинно-следственные модели используют методы статической регрессии для установления отношений между зависимыми переменными в особой точке в будущем и независимыми переменными, которые могут не только включать в себя те же самые переменные спроса в более ранних точках, но и другие переменные, значения которых затрагивает спрос.
3. Модели новых изделий. Предсказание спроса на новые изделия не может быть связано со статистическими данными, описывающими продажи. Модели новых изделий работают с априорными данными, параметры которых получены на основе информации о существующих аналогах изделия, и описывают ожидаемую форму роста нового продукта. По мере того как рынки для новых изделий обнаруживаются, априорные данные уточняются и обновляются, чтобы улучшить прогнозы. Прогнозы, в свою очередь, используются для того, чтобы анализировать стратегию цепи поставок нового изделия, используя модели оптимизации.
4. Оценочные модели. Оценочные модели используются для прогнозирования спроса на новые изделия, для которых не существует никаких статистических данных и данных, имеющих к ним отношения. К этим моделям относятся метод экспертных оценок, метод Делфи, метод "мозгового штурма".

Высокое качество прогноза составляет хорошую основу для построения планов спроса, но прогноз необходимо регулярно уточнять с учетом внешних видов деятельности, оказывающих влияние на спрос того продукта, в отношении которого составляется прогноз.

Этап II. Учет реальных трендов и влияния сезонности. Прогноз состоит из трех основных компонентов.

1. Тренд (T ) – общая динамика объема продаж (которая может быть положительной, отрицательной или нейтральной):

где В t – средний спрос в период t; Вt-1 – средний спрос в период f-1.

Если Т > 1, то объем продаж постоянно растет; если Т < 1, то сокращается. Если же Т = 1, то объем продаж не меняется.

2. Сезонность (S) – регулярно повторяющийся образец (паттерна), выделяемый в рамках прогноза (например, повышение объема продаж к Новому году и Рождеству, продажа спортивного инвентаря для зимних видов спорта):

где –средний месячный объем спроса, ед.; –средний объем спроса за весь период наблюдений, ед.

Среднее значение коэффициента сезонности для всех периодов составляет 1, но в отдельных месяцах оно может колебаться от 0 до 12. Например, если коэффициент сезонности равен 1,2, то ожидается увеличение продаж на 20% среднего значения за год.

3. Шум (I ) – изменения спроса, которые происходят случайным образом и появление которых возможно прогнозировать.

Таким образом, прогнозное значение объема продаж рассчитывают по следующей формуле:

где В – средняя величина спроса за прошедшие периоды.

Пример 4.1

Ниже указан объем продаж за последние 11 кварталов. Составить на основе этих данных прогноз объема продаж на следующие два квартала.

Решение

Шаг 1. Исключение влияния сезонной вариации методом скользящей средней. Заполним табл. 4.1.

Таблица 4.1. Оценка сезонной вариации

Номер квартала	Объем продаж, ТЫС. руб.	Скользящая средняя за четыре квартала	Центрированная скользящая средняя	Оценка сезонной вариации
Номер квартала

Значения 4-го столбца представляют собой округленные до третьей цифры после запятой результаты деления чисел 1-го столбца на числа 3-го столбца и результат.

Затем проведем корректировку коэффициентов сезонности, для чего создадим следующую таблицу (табл. 4.2).

В таблицу вносим оценки сезонной вариации под соответствующим номером квартала в году. В каждом столбце вычисляем среднее значение и результат записываем в строке "Среднее". Сумма чисел в строке "Среднее" равна 3,994.

Чтобы усреднить значения сезонной вариации в целом за год, скорректируем значения в строке "Среднее". Так как значения сезонной вариации – это доли, а число сезонов в году – 4, следовательно, сумма средних коэффициентов сезонности должна быть равна 4. Корректирующий фактор определяется как отношение числа кварталов в году (4) к сумме средних оценок сезонной вариации (3,994).

Таблица 4.2. Корректировка сезонной вариации

Показатель	Номер квартала
Показатель




Скорректированная сезонная вариация

Таким образом, итоговые коэффициенты сезонности нужно умножить на множитель 4/3,994. В строке "Скорректированная сезонная вариация" указываются окончательные коэффициенты сезонности. Исключим сезонную вариацию из фактических данных, для чего проведем десезонализацию данных. Числа 1-го столбца поделим на числа 2-го столбца, результат округлим до одной цифры после запятой и запишем в 3-й столбец (табл. 4.3).

Таблица 4.3. Десезонализация данных по объему продаж

Номер квартала	Объем продаж, тыс. руб., А	Сезонная вариация, S	AIS =Т I
Номер квартала		2

Шаг 2. Определение линии тренда. Уравнение линии тренда имеет вид Т = а + bх.

Для вычисления коэффициентов а и b необходимо воспользоваться в Excel статистическими функциями ОТРЕЗОК (изв_знач_у; изв_знач_х) и НАКЛОН (изв_знач_у; изв_знач_х). Изв_знач_у; изв_ знач_х – это ссылки на ячейки, содержащие значения переменных десезонализированного объема продаж (у) и номера квартала (х ). В результате расчета трендовое значение объема продаж будет иметь следующий вид:

Т = 81,6 + 1,2 (номер квартала).

Шаг 3. Расчет ошибок. Рассчитаем ошибку I и заполним табл. 4.4.

Таблица 4.4. Оценка ошибки прогнозирования

Номер квартала	Объем продаж, тыс. руб., А	Десезонализированный объем продаж, тыс. руб., AIS= Τ Ι	Трендовое значение	Ошибка,
Номер квартала		2

Из чисел 2-го столбца вычтем числа 3-го столбца и результат запишем в 4-м столбце.

Таким образом, среднее абсолютное отклонение , среднеквадратическая ошибка . Ошибки достаточно малы, составляют около 1%, что гарантирует получение хорошего прогноза.

Шаг 4. Прогноз объема продаж на XII и XIII кварталы. Прогноз объема продаж на XII квартал составит, тыс. руб.:

(81,6 + 1,2 12) 1,41 1 = 135,4.

Прогноз объема продаж на XIII квартал составит, тыс. руб.:

(81,6 + 1,2 13) 0,757 1 = 73,6.

Чтобы прогноз был достаточно точным, необходимо добиться правильного учета уровня тренда и сезонности, включенных в модель. По мере изменения внешних факторов важно, чтобы аспекты, связанные с трендом и (или) сезонностью, в модели уточнялись.

Этап III. Учет стимулов/продвижения продаж при прогнозировании и планировании спроса. При прогнозировании и планировании спроса необходимо учитывать историю стимулирующих маркетинговые мероприятий (рекламные презентации, распродажи со скидкой, бесплатные предложения пробных продуктов, рекламные акции и т.д.) и их влияние на объемы продаж. Такие изменения часто характеризуются возрастанием спроса непосредственно во время рекламной кампании и падением спроса после ее завершения, когда потребители уже разобрали запасы, выделенные на стимулирование продаж.

Для прогнозирования регулярное стимулирование продаж играет роль сезонного фактора. Если же такие мероприятия проводятся нерегулярно, их следует выявлять и учитывать отдельно.

Точность плана спроса зависит и от информации о будущих маркетинговых мероприятиях, включенных в прогноз. Важно, чтобы эти мероприятия были включены в план спроса так, чтобы план обязательно учитывал их воздействие. Если эти мероприятия не включаются, точность плана спроса снижается.

Стимулирование маркетинговых мероприятий, влияющих на точность прогноза и плана спроса, не ограничивается только теми мероприятиями, которые проводит производственное предприятие. Большое влияние на продажи могут оказать стимулирующие мероприятия конкурентов.

Помимо деятельности конкурентов следует учитывать и стимулирующие действия посредников, также сказывающиеся на объеме продаж.

Этап IV. Учет жизненного цикла продукции. Влияние новых продуктов или вывод из ассортимента прежних продуктов также может повлиять на точность прогноза спроса продуктов.

Вывод на рынок нового продукта часто приводит к поглощению им доли рынка у существующих продуктов. Поэтому приблизительный прогноз объема продаж для новых продуктов должен быть известен заранее, так как он является исходным для прогнозирования спроса на существующие продукты.

Подобные действия необходимо учитывать в плане спроса, составляемом по всем релевантным продуктам.

ВОПРОСЫ ПРАКТИКИ

В сентябре 2004 г. компания Sony представила новую, уменьшенную версию приставки Sony PlayStation. При подготовке к запуску продаж новой модели SCPH-70000 летом 2004 г. Sony остановила производство старой модели SCH-5000x с тем, чтобы на складах каналов распределения приставки опустели текущие запасы. Позже в отдельных городах это привело к задержке с продажами новой модели. Так произошло в Великобритании из-за того, что российский нефтяной танкер застрял в Суэцком канале, заблокировав корабль из Китая с грузом приставок PS2, предназначенных для Великобритании; в течение одной из недель ноября продажи приставки в этой стране составили 6000 экземпляров при 70000 продаж за предыдущую неделю. Дефицит поставок ощущался также в Северной Америке в канун Рождества.

Этап V. Оценка плана спроса. Процесс планирования и прогнозирования спроса, как и любой другой бизнес-процесс, должен оцениваться. Основными показателями его эффективности можно считать следующие .

1. Точность прогноза и плана спроса. Она должна определяться в важнейших пунктах процесса разработки. К таким важнейшим пунктам относятся:
- первоначальный статистический прогноз, на основании которого оценивается качество модели и при необходимости вносятся в модель требующиеся корректировки;
- план спроса после учета в нем стимулирующих действий, который используется для оценки качества добавленных данных по стимулирующим мероприятий;
- окончательный вариант плана спроса, когда оценивается его качество.
2. Точность стимулирующих действий и случайных мероприятий, добавленных к прогнозу. Эта точность также должна быть измерена. Когда имеются фактические данные по спросу, влияние мероприятия должно сравниваться с тем влиянием, которое было реально достигнуто. Это позволяет более точно оценить аналогичные будущие мероприятия и события, тем самым обеспечивая точность плана спроса.
3. Незапланированные изменения.

Этап VI. Согласование плана спроса между всеми участниками цепи поставок. При традиционном прогнозировании и планировании спроса, т.е. когда каждая организация планирует спрос самостоятельно, изолированно друг от друга, точность прогноза существенно ниже, чем при согласованном процессе планирования (рис. 4.2, 4.3).

Рис. 4.2.

Рис. 4.3.

Таким образом, в цепи поставок в процессе выработки согласованного плана должны участвовать все организации, составляющие цепь поставок. Типовая схема взаимодействия между производственным предприятием, выпускающим конечный продукт, и дистрибутором в процессе совместного планирования спроса в цепи поставок приведена на рис. 4.4.

Схема планирования, показанная на рис. 4.4, состоит из следующих шагов.

1. Дистрибуторы при взаимодействии с потребителями собирают информацию о предполагаемых объемах потребностей клиентов. В результате формируется план продаж.
2. Параллельно служба маркетинга производственного предприятия исследует спрос, факторы, на него воздействующие, влияние на спрос проведенных и запланированных в будущем стимулирующих маркетинговых мероприятий, активности конкурентов. На основе этих данных с использованием статистических моделей формируется прогноз маркетинга.
3. Представители дистрибуторов и производственного предприятия один раз в плановый период собираются на совместное совещание и вырабатывают совместный план спроса.
4. Совместный план проходит процедуры сравнения с целевыми показателями, оценки выполнимости и утверждения и становится принятым к исполнению планом.

Рис. 4.4.

Таким образом, согласованное планирование спроса позволяет учесть все возможные незапланированные изменения в процессах, выполняемых в производстве и дистрибуции, тем самым повышает точность плана спроса.

Планирование спроса для "производства на заказ"

Компании, производящие и собирающие продукт после получения заказов от клиента, обычно устанавливают три различные временные зоны для обязательств по поставкам (рис. 4.5). Зона твердых заказов содержит только подтвержденные заказы. Зона частичных твердых заказов содержит как подтвержденные заказы, так и, частично, прогноз. Зона прогнозов содержит только прогноз.

Месяц

Рис. 4.5.

Задача планирования спроса при производстве на заказ концентрирует внимание:

на подтверждении и уточнении заказов клиентов в зоне твердых заказов;
подтверждении и уточнении заказов клиентов и прогнозировании объемов ожидающихся заказов в зоне частичных твердых заказов. Для этой зоны входными данными являются деятельность по квотированию, проекты в активной фазе и т.д.;
прогнозировании ожидаемых к получению объемов заказов в зоне прогнозов.

Последовательность действий при планировании спроса для "производства на заказ" такая же, как для "производства на склад"/"завершения на заказ". Различие заключается в отсутствии процесса статистического прогнозирования на уровне единиц хранения запасов.

В этом процессе большую роль играет контакт с клиентами. Нужно получить представление об их планах закупок, понять их отношение к вашим инициативам по выпуску новых продуктов и т.п.

Вы сможете спрогнозировать продажи, не прибегая к сложным формулам, рассчитать коридор спроса, определив верхнюю и нижнюю границы будущих продаж, использовать универсальный метод прогноза продаж для любого периода.

Вместо громоздких формул для прогноза спроса на продукцию мы используем один график в Excel, который строим исходя из данных о продажах компании. Алгоритм вывели самостоятельно, опираясь на советы знакомых бизнесменов и материалы из интернета. С помощью графика прогнозируем продажи на месяц, несколько месяцев или год. Чтобы повторить опыт, вам потребуется версия Excel 2003–2016 года. Кроме того, в конце статьи вы найдете альтернативный способ, который позволит построить прогноз за несколько минут. Однако он подходит исключительно для версии Excel 2016 года.

Ша г 1. Чтобы прогнозировать спрос на товары, собираем данные о продажах компании

Чтобы приступить к анализу, вам понадобятся данные о продажах компании за весь период ее существования. Чем больше информации, тем точнее прогноз. У нас, к примеру, есть сведения о продажах с января 2013 года по август 2015-го. Заносим их в таблицу (рисунок 1).

Лучшая статья месяца

Мы подготовили статью, которая:

✩покажет, как программы слежения помогают защитить компанию от краж;

✩подскажет, чем на самом деле занимаются менеджеры в рабочее время;

✩объяснит, как организовать слежку за сотрудниками, чтобы не нарушить закон.

С помощью предложенных инструментов, Вы сможете контролировать менеджеров без снижения мотивации.

Шаг 2. Делаем прогноз спроса на продукцию на заданный период

Чтобы спрогнозировать продажи, к примеру, на месяц или на будущий год, используем функцию «ПРЕДСКАЗ» в Excel. Функция основана на линейной регрессии и предназначена для прогнозирования продаж, потребления товара и пр.

В ячейку C34 записываем функцию:

ПРЕДСКАЗ(x; известные_значения_у; известные_значения_х),

х - дата, значение для которой необходимо предсказать (ячейка A34);

Шаг 3. Делаем расчет коэффициента сезонности для прогноза спроса

Чтобы учесть сезонные спады и рост продаж, с помощью стандартных функций вычисляем коэффициент сезонности. Для этого суммы продаж за первый и второй год делим на общую сумму продаж за два года и умножаем на 12. С помощью клавиши F4 устанавливаем абсолютные ссылки, чтобы расчет шел исключительно из нужного нам диапазона (рисунок 1).

=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12

Далее копируем формулу и вставляем в ячейки F2:F13 как формулу массива. Завершаем ввод сочетанием клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ! В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля - 0,989928632237843 и т. д. Для наглядности можно назначить ячейкам процентный формат. Правой кнопки мыши выбираем «Формат ячеек», затем вкладку «Число» и далее вкладку «Процентный, два знака после запятой».

Сезонные спады в бизнесе: 3 способа вытянуть продажи

Шаг 4. Корректируем прогноз спроса на продукцию, учитывая сезонность

Добавим рассчитанные коэффициенты в имеющуюся функцию «ПРЕДСКАЗ» (ячейки C34:C45):

Чтобы скорректировать продажи, учитывая коэффициент, используем функцию «ИНДЕКС» (рисунок 2).

Первым аргументом в функции указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности ($F$2:$F$13), вторым - номер месяца, чтобы вернуть коэффициент для нужного месяца (для этого используем функцию «месяц», которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 года формула индекса выглядит так:

ИНДЕКС($F$3:$F$14;МЕСЯЦ(A35))

Чтобы скорректировать прогноз, нужно значение «ИНДЕКС» умножить на значение «ПРЕДСКАЗ», которое рассчитывали в шаге 2. Вот что мы получим:

ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС ({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)

Распространяем функцию на дальнейшие периоды и получаем скорректированный прогноз с учетом сезонности в ячейках C34:С45 (рисунок 1).

Шаг 5. Рассчитываем отклонение и строим два сценария

Реальные продажи редко в точности соответствуют прогнозам. Поэтому компании дополнительно строят допустимые верхние и нижние границы - прогноз продаж по оптимистичному и пессимистичному сценариям. Это помогает отследить тенденцию и понять, выходят ли реальные показатели продаж за спрогнозированные значения. При большом отклонении можно в срочном порядке принять необходимые меры.

Верхние и нижние границы коридора спроса строим по формуле (ячейка G2 на рисунке 1):

ДОВЕРИТ(0,05 (АЛФА); СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЕТ(C34:C45)),

«ДОВЕРИТ» возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение. Функция учитывает колебания продаж компании, включая сезонные.

«АЛФА» - уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Показатель 0,05 означает, что мы получим прогноз с точностью 95%.

«СТАНДОТКЛОН» - стандартное отклонение генеральной совокупности. Показывает, насколько прогнозируемые продажи отличаются от реальных.

«СЧЕТ» подсчитывает количество месяцев, по которым мы прогнозируем продажи.

Чтобы получить оптимистичный и пессимистичный сценарии, в ячейки D34 и D35 записываем формулы (рисунок 1).

Оптимистичный: =$C34+$G$2 (прибавляем к сумме прогноза сумму рассчитанного доверительного интервала)

Пессимистичный: =$C34–$G$2 (вычитаем из суммы прогноза сумму доверительного интервала)

Чтобы по полученным данным построить график, в ячейки C33, D33 и E33 копируем значения из ячейки B33. Далее выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку «Вставка», находим вкладку «Диаграммы» и затем вкладку «График». В итоге получаем график с коридором спроса (рисунок 3).

Вывод. Построив коридор спроса, внимательно следим за продажами в новом году. В 99 % случаев они развиваются в рамках коридора. Если нет - анализируем продажи еще раз и строим новый график.

Как регулярное изучение спроса повышает динамику продаж на 648%

Мнение эксперта

Метод эффективен для прогнозирования продаж малого количества SKU

Максим Люлин,

генеральный директор «Актион-пресс»

Я бы советовал использовать метод для прогноза в отношении одного артикула - тогда он будет максимально точным. В целом метод понравился мне своей простотой и тем, что позволяет избежать ошибок. Его также можно применять для прогноза продаж группы товаров, схожих по характеристикам и близких по цене.

К недостаткам метода отнесу сложность учета изменения цен, влияния аукционной деятельности. Кроме того, при оценке продаж в рублях вы не можете объективно оценить долю продаж компании в отраслевой нише, поэтому рискуете потерять долю рынка. Ваши конкуренты могут этим воспользоваться и предложить товар по более низкой цене.

Мнение эксперта

Метод идеален для анализа продаж по зафиксированным показателям

Кирилл Чихачев,

генеральный директор «МЦФЭР-пресс»

До прочтения статьи я был знаком с методом в теории. Теперь, попробовав его на практике, могу сказать, что он мне понравился. Метод идеален для анализа продаж по зафиксированным показателям: количество продуктов, сбытовая мощность и пр. Его также стоит применять для малого числа продуктов: рост и падение спроса на каждый из них зависит от разных причин. Прогноз предельно понятен, логичен и точен. Однако для еще большей точности я бы учел следующие моменты.

Максимальное и минимальное значения продаж проще рассчитывать исходя из двух точек в начале и конце периодов, а не искать точки, через которые должна проходить прямая.

При прогнозировании продаж на месяц разницу верхнего и нижнего значений для оптимистичного и пессимистичного сценариев логичнее делить не на 12, а на количество месяцев внутри отрезка. Так вы более точно рассчитаете ежемесячный прирост продаж.

Узнайте, как при помощи статистики о рождаемости в России в течение 30-40 минут спрогнозировать – какой товар будет пользоваться высоким спросом через три, пять, или двадцать лет?

Вводная часть
Как прогнозировать спрос

Вводная часть

Как рассчитывать спрос, исходя из общедоступных статистических данных, рассмотрим на примере данной статьи.

За основу примем показатели отечественной рождаемости. По аналогии можно моделировать спрос на определенные товары и услуги, исходя из статистики браков и разводов, количества мужчин и женщин, пенсионеров и трудоспособных граждан, смертности, занятости населения, уровня жизни и т.д. Все данные находятся в свободном доступе на сайте Федеральной Службы государственной статистики .

Рассмотрим таблицу:

Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России

Начиная с 2005 года, в России начался сперва медленный, а потом все более интенсивный рост рождаемости. О чем говорит нам эта информация? Во-первых, самый закономерный вывод, складывающейся из сокращения числа умерших и увеличения числа родившихся - численность населения растет. Это значит, что эквивалентно росту количества людей в нашей стране, будет увеличиваться и спрос на товары массового потребления: продукты питания, бытовая химия и косметика, одежда, бытовые услуги и т.п.

Например, если в 2011 году, когда естественный прирост был отрицательным, количество потребителей хлеба в стране увеличилось по отношению к 2009 году на 119 тыс. человек (в общей картине населения страны - на 0,083%). А уже в 2013 году при положительном естественном приросте, увеличение потребителей хлеба к 2009 году составило 273 тыс. человек (подъем продаж хлеба на 0,19% в общей массе по стране). Таким образом, всего за четыре года динамика роста продаж хлеба составила 43,6%.

Это же можно сказать обо всех продуктах ежедневного потребления - молокопродуктах, мясе, воде, медикаментах и проч.

Теперь давайте рассмотрим эту же методику прогнозирования спроса в сегменте рынка недвижимости. В 2010 году в России, по данным Росстата, было зафиксировано 54,9 млн. частных домохозяйств, средний размер одного домохозяйства - 2,6 чел.

Таким образом, если принимать во внимание рост количества населения (см. Табл.2 Естественное движение прироста и смертности) с 142 856 536 человек в 2010 году до 143 347 059 человек в 2013 году (490,5 тыс. чел.), рынок недвижимости должен был дать за два-три года не менее 188,6 тысяч новых квартир. Это только для удовлетворения потребностей растущего населения, но если к этим расчетам добавить статистику браков и разводов, что также влияет на состояние рынка недвижимости, цифра может увеличиться в 2-2,5 раза.

Табл.2 Естественное движение прироста и смертности

Наглядный график этих же данных:

Что мы видим, исходя из данной таблицы (обратный анализ):

Падение рождаемости в 1986-1992 и 1996 -2009 годах (в течение 13 лет) стало причиной того, что уже сейчас на рынке труда ощущается дефицит молодых специалистов, т.е. поколение 1990-х не придет на смену поколению 1970-80хх, и в стране остро будет стоять (частично уже стоит) проблема нехватки новых кадров.
Начиная с 2015 года, конкурс на места в ВУЗах страны будет меньше, соответственно, в стране будет больше специалистов с высшим образованием и дефицит людей - со средним специальным, что приведет к пересмотру работы многих социальных структур;
Повышение рождаемости с 2010 по 2014 год и продолжение этой тенденции несет в себе еще одну угрозу на рынке занятости - снижение производственной эффективности среди молодых женщин.

Как прогнозировать спрос

Для прогнозирования спроса нам понадобятся:

данные о рождаемости (Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России);
прогноз рождаемости (Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года).

Например, редко в каком городе в России можно констатировать насыщенность рынка детских кафе. Они есть, но их недостаточно. Основным посетителем такого заведения являются родители с малышами в возрасте от двух до шести лет, т.е. детьми, рожденными в 2008 - 2012 годах. За этот период в стране появилось 8 963 295 детей - сейчас это аудитория детских кафе.

Принимая во внимание статистику рождаемости (см. Табл.1), а также прогноз рождаемости на ближайшие десятилетия, составленные специалистами Росстата (см. Табл.3.), можно быстро прикинуть, что аудитория детских кафе составит:

в 2016 году (рожденные с 2010 по 2014 гг) - 9 223 627 человек;
в 2018 году (рожденные с 2012 по 2016 гг) - 9 327 948 человек.

Т.е., заниматься детскими кафе надо уже сейчас, поскольку пик продаж этого продукта начнется уже в 2015-2016 гг и рост спроса ожидается по сравнению с нынешним в среднем на 3-5%.

Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года

Варианты прогнозирования спроса товаров разных возрастных категорий

В 2013 году в школу пошли дети, рожденные в 2006 году. Предположительно, каждому первокласснику родители обеспечили персональный компьютер. При средней цене компьютера или ноутбука 15 000 руб., емкость данного сегмента составляет 22,1 миллиардов руб. А если спрогнозировать спрос на 2020 год, то размер рынка будет на 28 % больше, без учета изменения цены это составит 28,3 миллиардов рублей.

В 2014 году идут в детский сад малыши, рожденные в 2012 году (2 годика), соответственно, родители обеспечат группу наборами карандашей и альбомами для рисования для каждого ребенка. Такой набор в среднем стоит 35 рублей. На 2014 год спрос составит примерно 66,5 миллионов рублей, а уже в 2019 году падение спроса на этот товар составит 4,5% и в деньгах выразится суммой 63,8 миллионов рублей. Следовательно, 2014-2015 годы являются пиковыми в продаже подобных товаров аудитории яслей.

Группа товаров для новорожденных

Для того чтобы наглядно увидеть динамику рынка товаров для младенцев, возьмем периодичность в 2 года:

в 2011 году родилось - 1 796 629 детишек;
в 2013 году родилось - 1 895 822 детей;
в 2015 ожидается рождение 1 848 608 младенцев.

Средний бюджет на содержание одного ребенка в первой год жизни составляет около 125 000 руб. (подсчитано тематическим сайтом baby.ru) Стоимость в течение года растет в среднем на 20%. Рассчитываем емкость рынка детских товаров для детей первого года жизни:

2011 год - 224,6 млрд. руб;
2013 год - 236,9 млрд. руб;
2015 год - 231 млрд. руб.;

Группа товаров для первоклассников

1 сентября 2014 года в школы страны отправятся дети, рожденные в 2007 году, т.е, стране понадобится 1 610 122 ранцев, столько же наборов тетрадей, пеналов и т.д.

Если предположить, что каждому школьнику родители покупают мобильный телефон, чтобы держать малыша на связи, можно посчитать, насколько увеличится за период конца лета-начала осени реализация в данном сегменте. Если покупка стоит около 4,5 тыс. руб. (нынешние младшие школьники носят смартфоны средней руки), то общее увеличение продаж этой электроники составит:

в 2014 году 7,24 млрд. руб;
в 2015 году 7,71 млрд. руб;
в 2016 году 7,92 млрд. руб, т.е. динамика за 2-3 года составит 8-9%.

Сегодня можно наблюдать огромные очереди в детских поликлиниках, недостаток мест в дошкольных учреждениях, детских уличных площадках, развлекательных заведениях для детей. При этом наглядная картина рождаемости говорит о том, что этот сегмент товаров будет востребованным еще долгие годы, а если планировать акцент в собственном бизнесе, исходя из приведенной модели прогнозирования спроса, можно будет существенно увеличивать прибыль, удовлетворяя актуальный спрос.

Рассмотрим, как прогнозировать спрос на конкретном примере

Давайте представим конкретного предпринимателя, который строит свои прогнозы на количественных показателях рождаемости. ИП Семенов реализует в городе N с населением 400 тыс. человек товары для детей.

Таких реализаторов в городе 5 человек, т.е. при моделировании ситуации по высокому варианту прогноза рождаемости Минстата (табл.3), в 2015 году в N-ске родится около 5 120 младенцев, примерно по 426 в месяц. Т.е. приобретать товары новоиспеченные родители и их родственники будут у индивидуального предпринимателя Семенова и четырех его конкурентов. При равном распределении продаж, ИП Семенов будет реализовывать в месяц набор для младенцев в количестве 86 шт.

В 2016 году - 84 шт в месяц, в 2020 году - 79 шт в месяц, т.е. падение налицо. А значит, чтобы удержать доходность бизнеса, ИП Семенов должен рассматривать состав рынка и предоставлять покупателям те товары, которые подходят им по возрасту:

с 2015 года - товары для детей от 5 лет (игрушки, одежда, книжки);
с 2017 года - товары для детей уже трех категорий:

младенцы, родившиеся в текущем году (памперсы, распашонки, погремушки, молочные смеси и т.д.);
дети 2010-2011 г.р., которые к этому времени становятся школьниками (ранцы, тетради, школьная форма, а также это могут быть простейшие мобильные телефоны);
дети 2012-2016 годов - малыши детсадовцы (игрушки, книжки, обучающие игры и материалы, одежда).

Уже с 2017 года ИП Семенов должен хорошо задуматься, чем ему торговать через три года, и пока бизнес основан на прежних расчетах, начать подыскивать варианты, соответствующее его взрослеющей аудитории.

Это могут быть товары для среднего школьного возраста, т.к. основной пик рождаемости пришелся на 2011-2013 года, соответственно, с 2020 года ИП Семенову лучше переключаться на товары той потребительской аудитории, которая представлена большим количеством клиентов - детьми 7-9 лет и их родителями. На волне этих товаров (это могут быть одежда, обувь, конструкторы, компьютеры, смартфоны, первая детская косметика и т.д.) предприниматель может продолжать свою деятельность вплоть до 2028-2030 гг.

Далее логика и статистика подсказывает переход на товары для аудитории студентов (модная одежда, услуги клубов и концертов, фаст-фуды и т.д.) а еще через 10 лет ИП Семенов может возвращаться к товарам для младенцев и будущих мам.

Таким образом, на простейшем примере мы разобрали основные принципы долгосрочного и перспективного планирования по методике моделирования спроса на основании демографической ситуации. Все расчеты относительны и не являются окончательными.