Неликвиды и излишки: как выявить и обезвредить. Как выявить неликвиды товаров и материалов, ликвидировать их, определить причины их возникновения и не только - [47]

Другим вариантом участия отдела продаж в формировании прогноза продаж может быть премирование за качество планирования. То есть по тем позициям, которым необходима экспертная оценка, ответственные сотрудники отдела продаж дают свой прогноз, а по ее результатам, в зависимости от качества планирования, они премируются или депремируются. Такая форма контроля качества может дать хорошие результаты, попробуйте применить ее в своей компании! А если смущает, что премия — это дополнительные затраты, то подумайте, какую сумму составит улучшение качества прогнозирования в вашей компании на 1 %, я уверена, что эта сумма окажется значительно больше премий сотрудникам.

Каким бы образом ни была решена проблема экспертной оценки прогноза, ключевым здесь является то, что для повышения качества планирования продаж и в целом повышения эффективности компании необходима внутренняя интеграция между отделом продаж и отделом закупок. В большинстве компаний это два враждебных клана, между ними происходит постоянное противостояние. Каждая сторона обвиняет другую, а в результате страдает компания и не достигаются стратегические цели. Вопрос создания сплоченной команды, которая объединена целью удовлетворения спроса клиентов с наименьшими затратами и потерями, должен быть вопросом номер один.

И дело здесь не только том, чтобы «жить дружно», — неопределенность заставляет делать запасы, что требует серьезных инвестиций в них и в складские помещения. Неопределенность будущего и риски возможно снизить за счет совместного планирования будущих продаж.

Далее предлагаю обсудить характеристики прогнозов и пути улучшения качества прогнозирования.

Прогнозирование — это оценка значения переменной (или ряда переменных) для какого-то момента времени будущего. Обычно целью прогнозных расчетов на предприятии является обеспечение информацией процесса планирования. В прогнозировании исходят из того, что если мы способны хотя бы приблизительно спрогнозировать будущее, то сможем выбрать оптимальное поведение, чтобы при наступлении будущего находиться в лучшей позиции.

Характерные черты прогнозов:

1. Прогноз всегда ошибочен.

При прогнозировании мы используем статистику продаж прошлых периодов, фактически мы берем прошлое и переносим его в будущее, предполагая, что будет так же, как в прошлом, с учетом некоторых факторов. Но бизнес-среда очень быстро меняется, и прошлые события никогда не повторяются в будущем. Я думаю, ваш опыт уже много раз это подтверждал. Важно помнить это и отказаться от идеи поиска «волшебной формулы» определения будущих продаж. Есть объективная реальность, в которой часть товаров относительно стабильно продается, к ним можно применить количественные методы прогнозирования (математические), и есть товары, будущий спрос на которые невозможно определить расчетным путем. Это не означает, что не следует работать над улучшением качества прогноза, но при этом стоит учитывать, что он всегда ошибочен. Фактически обеспечение наличия должно состоять из математических расчетов и управления рисками.

2. Прогноз является более полным при оценке ошибки.

Мы уже обсудили, что прогноз всегда ошибочен, то есть факт продаж будет всегда отличаться от прогноза. Для улучшения качества прогнозирования необходимо, во-первых, учитывать ошибку прогнозирования при планировании поставок, например в виде страхового запаса, а во-вторых, учитывая ошибку прогнозирования, мы будем понимать, есть ли резервы для улучшения качества прогнозирования. Важно регулярно оценивать точность прогнозирования и планировать мероприятия по повышению его качества.

Ниже представлено несколько формул для расчета ошибки прогнозирования.

Статистические методы

Для оценки прогноза продаж используются статистические методы. Оценка ошибки прогнозирования временного ряда.

На практике рассчитывают ошибку прогнозирования по каждой отдельной позиции, а также определяют среднюю ошибку прогнозирования. Следующие распространенные показатели ошибки относятся именно к показателям средних ошибок прогнозирования.

Самый простой показатель — отклонение факта от прогноза в количественном выражении.

ME — средняя ошибка

Встречается и другое название этого показателя — Bias (англ. — смещение), он демонстрирует величину отклонения, а также то, в какую сторону прогноз продаж отклоняется от фактической потребности. Этот индикатор показывает, был ли прогноз оптимистичным или пессимистичным. То есть отрицательное значение Bias говорит о том, что прогноз был завышен (реальная потребность оказалась ниже), и наоборот, положительное значение — о том, что прогноз был занижен. Цифровое значение показателя определяет величину отклонения (смещения).

MAPE — средняя абсолютная ошибка в процентах

где Z (t) — фактическое значение временного ряда, а Z (t) — прогнозное.

Данная оценка применяется для временных рядов, фактические значения которых значительно больше 1.

Если же фактические значения временного ряда близки к 0, то в знаменателе окажется очень маленькое число, что сделает значение MAPE близким к бесконечности. Это не совсем корректно. Для рядов, содержащих значения, близкие к нулю, применяют следующую оценку ошибки прогноза: