Особенности прогнозирования спроса
Еще недавно российские предприятия розничной торговли мало задумывались о важности составления точных прогнозов спроса. Руководством составлялись планы продаж, заключались договоры на поставку соответствующих товаров, а затем склады заваливались продукцией, и мог пройти не один месяц, прежде чем ее раскупали. Теперь все иначе.
Информационное обеспечение анализа спроса – это система сбора и обработки данных, позволяющих изучить состояние исследуемого предмета или объекта, измерить влияние определяющих его факторов и выявить возможности управления им[9].
Выборочный метод применяют также при проведении устных и письменных опросов потребителей в розничной торговле для изучения спроса на продукцию, причин его снижения или отсутствия.
К анализу спроса должен быть применен системный подход – это предполагает рассмотрение его как составного элемента рынка.
В процессе исследования спроса использование экономико-математических методов начинается на этапе определения необходимой численности выборки для проведения выборочного обследования.
Прогнозирование спроса представляет собой определение возможного будущего спроса на товары и услуги в целях лучшего приспособления субъектов хозяйствования к складывающейся конъюнктуре рынка.
Прогноз спроса – это теоретически обоснованная система показателей о еще неизвестном объеме и структуре спроса. Прогнозирование связывает накопленный в прошлом опыт об объеме и структуре спроса с предсказанием будущего их состояния.
Спрос прогнозируется на отдельный товар или группу товаров.
Такой прогноз дает представление о реальном уровне спроса на товар в будущем на конкретный период. При этом чем короче период, тем точнее прогноз. Прогноз спроса представляет собой расчет влияния факторов, определяемых как детерминанты спроса. Однако включение в расчет значительного числа детерминант при построении прогнозной модели считается неоправданным: вместо повышения точности и надежности это приводит к значительному усложнению и без того громоздкой вычислительной работы.
Прежде всего, ужесточается конкуренция розничных сетей, при этом лояльность покупателей к конкретному магазину снизилась. Кроме того, ассортимент супер и гипер маркетов насчитывает десятки тысяч SKU и продолжает расширяться, что очень осложняет процесс прогнозирования и планирования. Ошибки же в прогнозах ведут к избыточным запасам, ненужным распродажам или дефициту товаров и, как следствие, упущенной выгоде. Многие компании это уже понимают, и вопрос для них состоит не в том, нужно или не нужно заниматься прогнозированием спроса, а в том, как правильно организовать этот процесс и получить на выходе точные прогнозы и планы продаж.
С одной стороны, все торговые предприятия сталкиваются с одинаковыми задачами: нужно отследить историю продаж товара, а затем, на ее основе, при помощи методов статистического анализа и экспертных корректировок, построить прогноз продаж. Однако, если присмотреться, компании различных секторов розничной торговли сталкиваются со своими, достаточно специфическими проблемами. Ведь при прогнозировании спроса учитываются жизненный цикл продукта, тип оборачиваемости товара, история продаж, стратегия дистрибуции, прогноз отдельного товара или товарной группы. И, соответственно, прогнозирование спроса на различные категории товаров носит достаточно специфичный характер.
В качестве примера возьмем продовольственные сети и магазины, торгующие бытовой техникой и электроникой[10].
Продовольственные сети чаще всего опираются на историю продаж и с учетом вероятных изменений рыночных условий, сезонных факторов и т.д. составляют прогнозы.
Для магазинов, торгующих бытовой техникой и электроникой, прогнозирование спроса осложняется из-за постоянного выхода на рынок новых моделей и отсутствием для них истории продаж. Для прогнозирования спроса на новинки специалисты используют истории продаж замещающих товаров, и на их основе, с помощью экспертных корректировок, составляют прогноз продаж. Основной сложностью в прогнозировании спроса на новые товары является правильный выбор субститута и, соответственно, правильная оценка экспертами потенциала спроса на него. Еще одной особенностью является длительный срок выполнения заказа (в среднем до 3 месяцев), соответственно, прогноз необходимо составлять как минимум на 4 месяца.
В целом, неточные прогнозы имеют общие корни. Это неправильный подход к организации прогнозирования спроса, отсутствие информационной прозрачности и несогласованность действий различных отделов.
Многие компании прогнозируют возможность поставки товаров или услуг, а не реальный спрос. В начале прогнозного цикла важно создать прогнозы, которые не ограничены возможностью поставок. Прогнозирование, базирующееся на истории поставок, ведет к тому, что компании воспроизводят свои ошибки, и не удовлетворяют покупательский спрос. Прогнозирование реального спроса позволяет найти узкие места и оптимизировать процессы.
