Планирование продаж сезонных товаров с учетом меняющихся экономических условий

  • Tutorial


Выработка плана продаж, и обеспечение этого плана, — острый вопрос в текущей экономической ситуации. Неверно составленный план приводит убыткам прямым — как в случае избыточного хранения товара на складе, так и косвенным – в случае недостачи товара на складе, что приводит к упущенной выгоде, ухудшению сервиса, и, даже, лишним выплатам бонусов менеджерам по продажам.

Одна из проблем, сильно влияющих на составление плана – сезонность продаж некоторых товаров. Одни товары, например — кроссовки для бега, летом — более популярны, чем зимой. А вот обогреватели продаются лучше в холодное время года. Эти товары — сезонные.

Разброд вносит так же нестабильная макроэкономическая ситуация, когда инфляция толкает цены вверх, а снижающийся покупательский спрос вынуждает снижать продажи в количественном выражении. Кроме негативных факторов, могут так же влиять и факторы позитивные – как по компании в целом — если компания активно растет, так и по конкретным товарным позициям – если вы много вкладываетесь в маркетинг товара, то спрос на них может расти быстрее роста компании. Все это вносит корректирующий элемент в прогнозы, потому что уже не так однозначно стоит ориентироваться на информацию об истории продаж, не принимая во внимание реальную ситуацию.



Потому, при составления плана продаж, учитывайте сезонной фактор, и тренды в компании.

Каким образом мне рассчитать план с учетом сезонных колебаний?

Что такое сезонный фактор — «сезонность»? Это запланированное и регулярное отклонение продаж товара от среднестатистических значений. Сезонность часто рассчитывается помесячно на календарный год относительно предыдущего календарного года для каждого товара, на который строится план продаж и по каждой торговой точки индивидуально, а итоговый план составляется путем консолидации из полученных значений.

Для расчета коэффициентов я рекомендую рассчитывать в штучном выражении. Если вы рассчитываете в денежном выражении, то количество влияющих факторов увеличивается многократно и это, кроме того что увеличит объем расчетов, еще и сильно увеличит шанс ошибки.

Рассчитать годовые коэффициенты сезонности достаточно просто – необходимо взять средние месячные продажи на конец года (сумма продаж на год, деленное на количество), а потом, для каждого месяца, рассчитать отклонение фактического объема продаж от среднегодового.

(Потребление в месяц / Среднегодовое потребление = Сезонный коэффициент)

Если у нас график продажи сложились примерно вот так вот:



То по результатам расчета, должно получиться приблизительно такая табличка для расчета (для 2010 года):



Сезонные коэффициенты:



Но задача — не рассчитать коэффициенты как таковые, а рассчитать план продаж, согласно текущим фактическим значениям продаж в году. Предположим, что мы проводим анализ в конце апреля 2011 года и рассчитываем план продаж на май 2011:



И наша табличка будет выглядеть вот так вот:



Задача – понять, сколько мы должны продать на май, с учетом текущих фактических объемов продаж и сезонности. Для этого — каждый из месяцев текущего года приведем к единой базе, убрав из них сезонный коэффициент, которые мы знаем.

(Факт Потребление в месяц / Сезонный коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

Получим вот такие значения:



Что означает, что если учитывать сезонные факторы, то ожидаемая средняя месячная на год равна 246 шт./мес.

Из этого, зная ожидаемую среднюю на год и сезонный коэффициент в мае (рассчитанный на предыдущем шаге), рассчитываем — сколько ожидается продаж в мае месяце, умножив ожидаемые среднегодовые продажи на рассчитанный сезонный коэффициент: 246 * 1,44 = 354,4 шт.



Таким образом, продолжаем формирование плана продаж на каждый месяц до конца года, корректируя согласно фактическим данным о продажах.

К сожалению, эти лаконичные расчеты не совсем корректны…



Мы учли влияние сезонных колебаний, но не рассчитали влияние общего тренда. Если у вас спрос падает (или растет) на 10% каждый месяц по объективным причинам, то без учета этих движений ваш вновь составленный план станет несостоятельным, и, как мы уже говорили выше — приведет вас к убыткам.

Как оценить влияние тренда?

Выделить и рассчитать тренд — само по себе сложная задача. Я рекомендую использовать метод, разработанный Робертом Ходриком и Эдвардом Прескоттом для анализа бизнес-циклов. Основные «фишки» метода: метод более чувствителен к долгосрочным тенденциям, чем к краткосрочным (что нам и нужно), и его можно настраивать на нужный период оценки тренда (что полезно при построении тренда как внутри года, так и на несколько лет). Узнать больше об этом методе можно по ссылке: http://mycroftbs.ru/trend-filtr-hodrik-preskotta/

Выглядит результат его расчета примерно вот так (оранжевая линия):



Проблема в том, что такой метод сложно использовать при расчетах в экселе. Но можно попробовать использовать просто линейные функции, посчитав средние месячные продажи на состояние «на начало года» и «на конец года» (с учетом сезонности), и оценив то, как она изменилась со временем. Или просто взяв за целевое значение, то, на которое вы бы хотели бы ориентироваться («я уверен, что объем продаж должен вырасти на 10%»).

Как бы то ни было – результат расчетов, это полученные ежемесячные коэффициенты «наклона» тренда для каждого из товара по каждой из торговых точек на каждый месяц, где вы рассчитываете план продаж. Проблема еще и в том, что в нормальной ситуации, внутри года это не прямая линия, а плавно изгибается.

Полученные коэффициенты используются для корректировки оценки средней годовой продажи, на которую, напомню, у нас опирается оценка продаж будущих.

Если предположить, что в текущих экономических реалиях, спрос в штучном выражении будет падать на 10% к концу года, тогда ежемесячный корректирующий коэффициент должен быть, приблизительно, равен 0,987. Это означает, что на этот коэффициент мы изменим оценочную среднюю месячную внутри текущего года согласно трендовому коэффициенту на каждый месяц:

(Факт Потр. в мес. / Сез. Коэф * Тренд. коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

А расчет текущих значений будет выглядеть так:



Заметили, что в результате получилось 349,8 шт. вместо ранее рассчитанных 354,4 шт.? Кажется, что это не очень много, но если у вас миллиардные обороты, то такая погрешность стоит очень много.

Чтобы увеличить качество работы с сезонностью, необходим пересчет и годовых сезонных коэффициентов по предыдущему году, относительно выявленных трендов. Но при нежелании производить большой объем вычислений, даже такое небольшое уточнение по текущему году уже способно качественно улучшить планирования.

Важно, что эти расчеты проводились и корректировались регулярно, согласно фактическим данным, чтобы получить наиболее адекватный план продаж и понимать то, каким образом вы его обеспечите и проконтролируете.

В реальной работе, профессионалы обычно используют более сложные подходы. Расчет ведется не по месяцам, а по неделям, или, даже, по дням. На целевые значения влияют больше факторов. А модель прогноза выходит за обычные средние расчеты. Но представленный выше подход это то, что может применить у себя любой человек, занимающийся планированием, даже без специальных инструментов.



Если это слишком трудоемко делать в «ручном режиме», и в том случае, если у вас 10 торговых точек и 15000 товаров, то — добро пожаловать к нам. Наше решение сделает все за вас. Mycroft Assistant в режиме реального времени автоматически собирает данные о продажах, анализирует текущее состояние продаж, самостоятельно высчитывает оптимальную модель работы и влияющие коэффициенты. И на основании полученных данных формирует прогноз продаж для каждого из товаров на каждой из торговых точек. А на основании данных прогнозов выдает рекомендации о необходимости пополнения запасов, чтобы вы этот план продаж рационально обеспечили. Так что, если хотите оптимизировать работу компании, но не знаете каким образом лучше всего это сделать – добро пожаловать к нам.

Так же, приглашаем вас на вебинар «Эффективное управление запасами», который проводит наш партнер Корус-Консалтинг. Регистрация доступна по ссылке: http://korusconsulting.ru/press-center/events/demonstracia-upravlenie-zapasami-03-02-2016.html.
  • +7
  • 25.2k
  • 7
Mycroft Business Solutions
7.45
Company
Share post
AdBlock has stolen the banner, but banners are not teeth — they will be back

More
Ads

Comments 7

    0
    Mycroft Assistant Вот честно, читаю как «Microsoft Assistant»
      0
      Факторы сезонности очень сильно влияют на продажи, но не все клиенты это понимают… а жаль… Вот тоже, не плохо расписано про Фактор сезонности в трафике и продажах для интернет-магазина и сайта
        0
        да. неплохо написано
        0
        Напоминает «как нарисовать сову»:
        Глядим на историю продаж, не учитывая кучи факторов (в т.ч. цены, наличия товара на складах, слива по браку или сроку годности и т.п.), рисуем прогноз спроса. Прогноз спроса корректируем трендом, получаем план закупок. Из плана закупок, не учитывая ограничения поставщиков (календари, мощности и т.п.), возможностей финансирования в условиях волатильных курсов, формируем план продаж
          0
          вы видели когда-нибудь как составляются планы продаж в большинстве компаний? для них вышеуказанное то уже является хай-тэком. потому я и не стал писать про высокие материи.

          все что вы описали на уровне экселя почти невозможно посчитать — потому я и не стал это указывать. мы в своем решении это учитываем, конечно.
            0
            Да.
            Цена
            В Excel можно легко посчитать кривую эластичности и принять, что для группы товаров она одна и та же. Для тех же шин, в пределах одного размера, забыв о брендах, нарисовать зависимость количества продаж от цены. Пример (от балды)
            Цена Количество
            3000 1000
            4000 700
            5000 300
            Экспоненциальная апроксимация в Excel дает R^2=0.95 и уравнение Количество = 6604.4e^(-6E-04*Цена)
            Пусть цена на конкретную шину в прошлом году была 3500, в этом 4800, спрос упадет в 2.2 раза (при сохранении размера кошелька покупателя, парка автомобилей и т.п.).
            Наличие
            В Excel вывести наличие товара в магазине по дням за прошлый год. Посчитать количество дней когда товар есть на складе (или выше страхового запаса). Пусть товара не было на складе 40 дней. В условиях отсутствия накопления спроса, каннибализации и бла бла бла, можем применить формулу Спрос = Продажи / (1 — 40 / 365) = Продажи / 0.89 = Продажи *1.12 Т.о. спрос выше продаж на 12%
            Слив
            Выборочно отрезаем от продаж сделки по сливу товара. Здесь многое зависит от отрасли. Например, бракованное масло, ушедшее в переработку, не досталось покупателям, не повлияв на спрос. А вот то же масло, с отграниченным сроком годности, продавшееся с существенной скидкой отрезать не нужно — спрос на него будет скорректирован через ценовую элластичность.

            Ожидалось увидеть в статье описание подходов, а не ссылки на решение, которое «все учитывает».
              0
              на месте «зависимость количества продаж от цены» — можно дальше не читать.

              во-первых никакой связи в реальной работе нет. если вам нравятся цифры сами по себе — ок. но вопрос не про это. реальная работа — это 1) не «книжная» макроэкономика, где вы можете рассчитывать на разумную эластичность спроса. с учетом, как минимум того, что нет данных о конкурентах и товарах-заменителях 3) в цене слишком много факторов (бренд, маркетинговые акции, инфляция, состояние макроэкономики, уровень потребительского спроса и пр) — я потому и пишу что адекватно аппроксимацию считать только в штучном выражении, а не в денежном.

              во-вторых, вопрос про отсутствие товара на складе я не писал что нельзя посчитать. но я бы хотел посмотреть как вы будете рассчитывать эти данные на 15к SKU.

              в-третьих. ваша формула «365 — количество дней отсутствия» — несостоятельна. как минимум, потому что кто вам сказал что 365? надо понимать когда каждый товар реально вошел в ассортимент. и в какие его дни не было и почему. возможно, в какие-то дни следует «восстановить» спрос до обычных значений, чтобы не ошибиться в будущем, когда товар должен будет быть на остатках

              если у вас есть свои подходы — пишите. я написал то, что можно сделать «на коленках» не влезая в многоэтажные расчеты, и что реально улучшит качество составления планов продаж.

        Only users with full accounts can post comments. Log in, please.