История рекламы
Создание рекламы
Основные виды рекламы
Принципы и практика рекламы
Как работает реклама
Эффективность рекламоносителей
Исследование рынка
Расходы на рекламу
Социокультурные измерения рекламы
Маркетинг
Маркетинг:основы теории и практики
Маркетинг и рост фирм
Управление малым бизнесом
Международная экономика
Производственный учёт



Предыдущая     |         Содержание     |    следующая

Маркетинг и рост фирм

Как можно прогнозировать продажи?

Среди топ-менеджеров распространены две точки зрения:

1) надежный прогноз продаж (спроса) практически невозможен, поэтому нечего себе этим голову дурить;

2) есть методы, позволяющие получить точный прогноз продаж, но вот только мои сотрудники, похоже, этими методами не владеют.

На самом деле обе эти точки зрения не вполне правомерны: прогноз продаж с точностью, приемлемой для принятия управленческих решений, возможен, хотя погрешность в прогнозных данных обязательно обнаружится. В практике бизнеса реально используются два класса методов прогнозирования продаж (рис. 55-1):

1) количественные методы, опирающиеся на инструментарий математической статистики и эконометрики;

2) качественные методы, предполагающие специальным образом организованные опросы экспертов.

При этом чаще всего используются следующие методы:

1) простой анализ тренда— прогноз продаж опирается на данные о прошлых продажах, которые обрабатываются с помощью специальных процедур математической статистики, встроенных в программу Excel или специализированные пакеты статистического анализа, что позволяет рассчитать возможные объемы продаж на ближайшее будущее исходя из предположения, что тренд сохранится (экстраполировать тренд);

2) анализ доли рынка — похож на анализ тренда, но исходит из предположения, что продажи фирмы будут расти не медленнее, чем рынок в целом, и ее доля останется прежней. Для такого прогноза нужны данные о прогнозном росте рынка, подготовленные аналитиками самой фирмы или маркетинговыми фирмами, ведущими мониторинг этого рынка;

Рис. 55-1. Основные классы методов прогнозирования продаж

3) экспертный прогноз — прогноз продаж готовит группа экспертов самой фирмы или приглашенные независимые эксперты по специальной методике экспертного оценивания;

4) опрос торгового персонала — прогноз продаж основывается на специально структурированном опросе торговых агентов или продавцов фирмы (продавцы отвечают на вопросы анкеты, в которой их просят оценить по пятибалльной шкале, где единица— это невероятно, а пятерка— неизбежно, различные варианты изменения продаж в будущем, например, сокращение или рост продаж с шагом плюс—минус 10%);

5) опрос потребителей — прогноз продаж готовится на основе оценок настроений, подходов, намерений совершения покупки и SWOT-анализа фирмы;

6) метод цепных соотношений — прогноз продаж начинается с общей оценки роста рынка, а потом из этого выводятся более частные соотношения, которые в сочетании дают прогноз продаж. Алгоритм его применения следующий: а) рассчитываются цепные индексы продаж, т.е. отношения объема продаж каждого последующего месяца к предыдущему; б) находится среднее значение этого индекса для каждого месяца за несколько лет. Метод дает наилучшие результаты, если есть информация хотя бы за 3 года. Но если фирма совсем молодая, то можно усреднить значения за 2 года; в) берется объем продаж последнего отчетного месяца и умножается на индекс следующего (планового) месяца — получается прогноз продаж на следующий период; г) полученный прогноз продаж умножается на индекс следующего месяца — и так по цепочке;1

7) метод агрегирования рынка — прогнозы продаж готовятся по небольшим сегментам рынка, а потом агрегируются для получения прогноза продаж по рынку в целом;

8) метод тестирования рынка (для новых продуктов) — прогноз продаж готовится по результатам ограниченной во времени и пространстве продажи пробной партии нового продукта. Главные проблемы здесь — подобрать место продажи, способное служить репрезентативным полигоном для всего рынка в целом, а также правильно определить продолжительность пробных продаж (например, за рубежом применительно к рынку потребительских товаров их ведут обычно на протяжении недели, а опыт российских тестовых продаж показал, что минимальный срок для нашего рынка — три недели);

9) методы статистического моделирования — прогноз продаж готовится на основе компьютерного моделирования рынка с использованием многофакторных моделей.

Рис. 55-2. Выбор метода прогнозирования продаж в зависимости от горизонта прогнозирования

Надо сказать и о том, что выбор метода прогнозирования продаж зависит не только от того, какой информацией для этого компания обладает и продавала ли она такого рода продукты в прошлом или нет. Не менее важно и то, на какой срок мы собираемся сделать этот прогноз.

Так, при прогнозе продаж на срок не более 6 месяцев вполне приемлемо использовать метод прямой экстраполяции (рис. 55-2) — погрешность такого прогноза будет вполне приемлемой. Если компании нужен прогноз продаж на срок более 6 месяцев и до 5 лет (например, при подготовке инвестиционного проекта), то экстраполяцией уже воспользоваться нельзя — на таком временном горизонте прежние тенденции могут сильно измениться. Поэтому на такую перспективу прогноз продаж с приемлемой точностью можно построить с использованием многофакторных регрессионных моделей, в которых величина продаж рассматривается как функция целого ряда параметров — таких как доходы потребителей, динамика инфляции, затраты на рекламу и т.д.

Такого рода регрессионные модели построить не так легко, как простую экстраполяцию, да и затраты на их обоснование повыше. Именно в этой сфере идет наиболее интенсивный научный поиск, который ведут специалисты по эконометрике в сотрудничестве с программистскими компаниями, создавая все более мощные программы для прогнозирования.

Для горизонта от 5 до 30 лет применяются такого же рода, но уже куда более укрупненные многофакторные модели и экспертные прогнозы (например, с использованием метода Делфи). Правда, точность и надежность их результатов не особенно высоки, что хорошо иллюстрирует рис. 55-3, на котором видно, как сильно год за годом ошибались прогнозисты нефтяных компаний, пытаясь оценить будущую динамику мировой цены на нефть. Эти ошибки обошлись нефтяным компаниям в 300 млрд долл. потерянных инвестиций — деньги были вложены в подготовку месторождений со сложными условиями и высокими издержками добычи, что могло окупиться только при очень высокой цене нефти. А она оказалась ниже...

Рис. 55-3. Расхождение прогнозной и фактической динамик цены на нефть на мировом рынке в 1980—1993 гг.

Что касается прогнозов на срок более 30 лет, то такие прогнозы вообще крайне проблематичны. Здесь равно приемлемо, как показано на рис. 55-2, либо обращение к гадалке, либо бросание монетки. Точность прогноза будет примерно одинаковая. Поэтому если для компании действительно значим прогноз продаж на срок более 5 лет, то лучший подход в данном случае — не мучиться с построением все более сложных математических моделей, но начать построение сценариев развития рынка, чтобы на этом основании выбрать схему действий компании при том или ином развитии событий. Тема сценарного моделирования будущего — крайне интересна, но она уже выходит за рамки данной книги, так как этой проблематикой занимаются специалисты по стратегическому менеджменту.