4 книги по прогнозированию продаж, которые должен прочитать каждый менеджер

Нет комментариев Для многих отраслей промышленности нестабильные рынки стали нормой. Значительные колебания спроса возникают практически непредсказуемо. Часть этих колебаний происходит из-за действий конкурентов, другие — из-за изменений предпочтений покупателей или моды, а некоторые являются результатом действий самой компании. В этих условиях непросто управлять логистикой, а вероятность затоваривания или, наоборот, дефицита увеличивается. От менеджеров, столкнувшихся с подобными обстоятельствами, часто можно услышать: Однако правда в том, что технология прогнозирования сегодня настолько хороша, насколько это только возможно. В любом случае дать краткосрочный прогноз для рынков, спрос на которых колеблется в широком диапазоне, можно, вероятно, только с помощью хрустального шара.

Создание прогноза в для

Прогнозисты — это не только те, кто говорит о будущих значениях курсов акций или о счёте завтрашнего футбольного матча. Прогнозирование — это планирование в условиях неопределенности. Таким образом, любой бюджет до конца месяца, любой заранее спланированный маршрут, любая завтрашняя встреча — это своего рода прогноз. Однако есть и целая наука — прогнозирование. Должен сказать, эта книга впечатлила меня настолько, что я присвоил ей титул лучшей книги по прогнозированию и параллельно одной из лучших научно-популярных книг, которые я когда-либо читал.

Автор ярко проиллюстрировал научные гипотезы примерами, относящимся к очень разным сферам — медицине, политике, спорту, и касающиеся таких явлений как погода, природных катастрофы и даже терроризм.

Ошибки прогнозирования; Прогнозирование хаотического спроса; Долгосрочное Трендвотчинг (Trend watching) - новое направление в бизнесе.

При использовании модели Холта также возникает проблема начальных условий. Существуют различные формальные процедуры их определения, которые вследствие недостаточного обоснования не дают существенного эффекта. Поэтому в данной модели, как и в предыдущей, начальный уровень расчетного ряда принят равным фактическому уровню, а начальный тренд — нулю.

Видно, что модель Холта приводит даже к большей ошибке по выбранному критерию дисплей 1 , чем оптимальное однопараметрическое экспоненциальное сглаживание. Однако если за начальный уровень сглаженного ряда принять среднее значение за первые четыре квартала , блок 2 , а за начальный тренд — средний абсолютный прирост за период, включая первый квартал следующего года —12,5, блок 3 , то ошибка уменьшается до ,6 при почти таком же прогнозе. Кроме того, результат прогнозирования в абсолютном выражении дисплей 2 даже без изменения начальных условий ближе к фактическому значению.

Для оценки начальных условий кроме приведенного способа можно найти уравнение регрессии для первых пяти-шести наблюдений, тогда отрезок параметр смещения принимается за начальный уровень, а наклон угловой коэффициент — за начальный тренд. Хотя эта операция в занимает доли секунды, существенных улучшений качества прогноза она тоже не дает. В системе начальный линейный тренд для модели Холта определяется как отношение разности конечного и начального фактических уровней ряда к числу наблюдений без единицы, а начальный уровень сглаженного ряда принимается равным фактическому начальному уровню минус половина расчетного тренда.

В модели Холта—Винтера дополнительно вводится параметр для учета периодических колебаний уровней ряда сезонности. Под сезонностью понимают периодические изменения уровней ряда любой природы, не обязательно связанные с календарем.

Почему мы не считаем , и другие математические ошибки при прогнозировании спроса 28 ноября Когда перед компанией встают задачи прогнозирования спроса для управления товарными запасами, обычно появляется вопрос, связанный с выбором метода прогнозирования. Но как определить, какой метод лучше? Однозначного ответа на этот вопрос нет.

БИЗНЕС-. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. Джон Э. Ханк. Артур Дж. Райте,. Восточный процессом прогнозирования. Компьютерные пакеты для решения задач прогнозирования прогнозирования. Измерение ошибки прогноза.

Костромской государственный технологический университет В работе рассматривается структура и порядок формирования системы комплексного бизнес-процессов, позволяющей снизить величину ошибки. В качестве основного инструмента для построения прогнозной модели рассматривается применение многослойных нейронных сетей. Ускоренное движение информационных потоков, динамично изменяющиеся условия внешней среды, большие массивы информации и кардинально трансформирующиеся бизнес-процессы значительно усложнили прогнозирование и планирование развития современных предприятий в различных сферах бизнеса.

Такую задачу, как планирование продаж, в настоящее время нельзя решить составлением прогноза, опирающегося лишь на один из известных методов, так как предприятие рискует столкнуться с значительным отклонением прогнозируемых показателей от реальных. Решение этой проблемы возможно при комплексном подходе к прогнозированию развития бизнеспроцессов. При условии достаточной достоверности исходной статистической информации именно комплексный подход позволяет снизить ошибку, так как учитывает анализ множества факторов, влияющих на основной прогнозируемый показатель.

Любой системе, присущ вероятностный характер получаемого прогнозного показателя, что значительно снижает ценность 2 прогноза. Прогнозирование на основе нейронной сети, которое имеет высокую вероятность подтверждения результата прогноза [3], может отслеживать тенденции и цикличные изменения, а также их силу, но не может учитывать ряд факторов, в частности: Изменение характеристик спроса например, увеличение целевого рынка предприятия, вызванное повышением уровня доходов населения 2.

Изменение параметров сбытовой системы например, географическое расширение рынков сбыта. Изменение в прогнозируемом периоде например, при прогнозировании объёмов продаж на февраль месяц текущего года, в качестве входных данных анализируются в том числе данные по февралям прошлых лет, но если предположить, что текущий год високосный, то продолжительность периода возрастёт, а значит возрастёт и объём продаж в текущем феврале по отношению к предшествующим. Глубина ассортимент представляет собой разделение объекта не несколько обособленных составляющих, имеющих только присущие им характеристики, с последующим прогнозированием этих составляющих и объединением их в единую систему.

Например, предприятие имеет несколько видов продукции, одним из которых характерна цикличность спроса, другим нет.

Как вам может помочь бизнес-прогнозирование

Сможет ли компания обеспечить такой объем продаж? Если выручка будет меньше, чем запланировано, сможет ли компания сохранить привычный уровень затрат? Какими при этом будут результаты? Режим экономии Если продажи вырастут, но при этом компания будет экономить, сколько она получит?

Методика прогнозирования методом скользящей средней. Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода. Урал. гос. экон. ун-та, ;; Слуцкин Л.Н. Курс МБА по прогнозированию в бизнесе .

Прогнозная аналитика Прогнозный анализ может помочь финансовым директорам и другим руководителям изучить весь спектр рынка и оперативных данных, которые помогут им лучше прогнозировать результаты работы предприятия например, выручку, прибыль, эксплуатационные затраты. Мы предлагаем советы, которые помогут руководителям выжать максимум из аналитики, чтобы оптимизировать их бизнес-прогнозы. Прогнозирование может применяться к различным аспектам бизнеса н-р, изменения в уровне доходов в зависимости от региона продаж или категории продуктов, сдвиги в операционных расходах, расходах на оплату труда, для конкретного подразделения или должности.

Руководители могут использовать предиктивный анализ, предсказывать тенденции и проводить статистический анализ и моделирование, что позволит им оптимизировать результаты и повысить производительность труда. Прогнозирование-это предсказание того, что может произойти в будущем. Руководители могут использовать предиктивный анализ продаж , например, для решения таких вопросов: Гораздо интереснее предсказывать будущее, чем оглядываться назад на то, насколько хорошо или плохо сыграли прогнозы.

И все-таки, оценка прогноза постфактум может помочь ЛПР выявить допущенные ошибки и возможные пропущенные переменные, и эта информация может быть использована для повышения точности будущих прогнозов. Создавайте атмосферу непрерывного обучения. Использование инструментов для предиктивной аналитики и исследования данных может помочь финансовым директорам и другим руководителям выявить сдвиги в бизнесе, которые могут служить ценными уроками для будущей деятельности например, продажи определенной категории продукции имеют тенденцию к росту во время первого и третьего квартала.

Отмечайте такие тенденции, поскольку они могут пригодиться для будущих прогнозов.

Основы прогнозирования

Пусть построенная модель в целом довольно хорошо повторяет реальные данные о продажах, но имеются несколько точек, где отклонение от реальных данных большое. Рассчитывая для модели среднеквадратическую ошибку, в таком случае оценка качества модели может быть неудовлетворительной, и в результате принимается неправильное решение при выборе модели. Для устранения этого недостатка необходимо компенсировать величину ошибки значимостью этой ошибки.

В таком случае возможность перевеса множества мелких ошибок одной крупной удастся избежать. При условии, что потери при прогнозировании, связанные с завышением фактического будущего значения, уравновешиваются занижением, идеальный прогноз должен быть несмещенным, и обе меры должны стремиться к нулю.

Лучшая книга по бизнес-прогнозированию на русском языке. моделей и диагностической проверки моделей; методы оценки ошибки прогнозов.

Что дает футурология бизнесу? Как организовать в компании систему прогнозирования? Каковы типичные ошибки при проектировании будущего? Как изменится бизнес в ближайшие 10—15 лет? Ответы на эти и другие вопросы — в беседе с ведущим российским футурологом Александром Агеевым. Александр Агеев 49 лет. Основатель и генеральный директор Института экономических стратегий РАН, президент Международной академии исследований будущего, заведующий кафедрой управления бизнес-процессами Национального исследовательского ядерного университета МИФИ.

Автор более научных, публицистических и литературных публикаций. О себе — Александр Иванович, как вы стали футурологом? Много лет занимался теорией и практикой стратегического управления на уровне государства и крупных производственных комплексов. А, как вы знаете, стратегия немыслима без функции прогнозирования.

Планирование и прогнозирование продаж

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. Кроме того, ассортимент супер и гипер маркетов насчитывает десятки тысяч 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.

Мартин, почему на ваш взгляд, задача прогнозирования спроса встала так остро Ошибки же в прогнозах ведут к избыточным запасам, ненужным . Улучшение этих бизнес-процессов приводят в конечном итоге.

Располагая мнениями целой группы экспертов, аналитик-статистик стремится оценить степень согласованности всех этих экспертных оценок, в том числе и статистически проверить гипотезу о полном отсутствии какой-либо их согласованности и тогда, очевидно, следует либо уточнить постановку предложенной экспертам задачи, либо поменять состав экспертной группы. Эта задача также решается средствами многомерного статистического анализа.

Выбор конкретного метода зависит от формы исходных статистических данных. Например, если мнения экспертов представлены ранжировками, то в качестве меры их согласованности можно рассматривать коэффициент конкордации Кендалла: Малые значения говорят об отсутствии какой бы то ни было согласованности в анализируемых мнениях существует строгий статистический критерий проверки этой гипотезы см.

Поиск единого группового мнения сводится к решению соответствующей оптимизационной задачи. Наконец, при задании мнения -го эксперта в виде матрицы парных сравнений элементы матрицы парных сравнений группового мнения подбираются таким образом, чтобы Основная идея различных подходов к оценке относительной компетентности каждого -го эксперта, заключается в следующем: Заметим, что если в результате исследования структуры совокупности экспертных мнений аналитик-статистик приходит к выводу о наличии нескольких подгрупп экспертов с однородностью мнений внутри каждой подгруппы и с существенным различием мнений в любой паре таких подгрупп, то задача единого группового мнения и оценка относительной компетентности эксперта решается отдельно для каждой из выявленных подгрупп.

Методы прогнозирования объема продаж для бизнеса

Расчет прогноза продаж После того, как выбрали модель, переходим к расчету прогноза: Еще раз скажу, что прогноз продаж по каждому ряду мы рассчитываем с помощью модели, которая для него подходит в зависимости от его характеристик. Если ряд с заметным ростом, то используем модель, которая этот рост лучшим образом описывает и прогнозирует — это либо трендовая модель, либо модель Хольта или Хольта-Винтерса.

Например, для расчета прогноза с помощью трендовой модели с сезонностью, мы: Рассчитываем значение тренда тренд может быть линейный, логарифмический, экспоненциальный, полиномиальный — используем тот, который наилучшим образом описывает рост.

Предмет дисциплины “Методы и модели бизнес-прогнозирования” – самые .. Среднеквадратическая ошибка прогноза рассчитывается по формуле.

Без применения математических методов точного и высокоточного прогнозирования спроса невозможно качественное решение управленческих задач по оптимальному увеличению чистой прибыли, положительного чистого денежного потока и стоимости компании. Размышления о необходимости точного и высокоточного прогнозирования спроса производственного потребления потребителей на продукцию. В профессиональном управлении существует несколько аксиом.

Аксиома, как известно, не требует доказательства, так как ее истинность очевидна, что вытекает из векового опыта. Прогноз спроса потребителей на продукцию предприятия является количественным показателем потребностей потребителей в количестве продукции. Для людей, склонных к предварительному планированию своих действий и качественному управлению, это очевидно.

Как прогнозировать продажи

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Теоретические основы оценки и прогнозирования 9 стоимости бизнеса 1. Место и функции оценки бизнеса в системе управления 9 финансами на предприятии 1. Принципы и модели оценки стоимости предприятий 17 1. Создание комплексной системы прогнозирования 56 стоимости бизнеса 2.

В данной статье я представила несколько формул для расчета точности прогноза и ошибки прогнозирования. Кроме этого, вы сможете скачать файлы.

Как мы создавали передовую модель прогнозирования спроса В этом вопросе к нам на помощь приходят прогнозные инструменты , позволяющие реализовать эффективное стратегическое планирование. Интеллектуальные технологии прогнозирования позволяют уменьшить возможный риск и содействуют в принятии взвешенных обоснованных решений. Одна компания, работающая на Ближнем востоке и являющаяся нашим клиентом, поставила перед нами задачу спрогнозировать спрос на 12 недель вперед.

Эта информация была необходима компании, чтобы оптимизировать краткосрочные цели, более эффективно планировать объемы производства и управлять ценами. Для решения этой задачи мы применили индивидуальный подход и разработали собственную модель временного ряда. В этой статье мы рассмотрим процесс моделирования, а также препятствия, которые нам пришлось преодолеть на этом пути. Существует множество подходов для моделирования временных рядов, но ни один из них нас не устраивал Благодаря появлению мощных технологий машинного обучения, мы получили возможность предсказывать будущее намного точнее.

Финансовое прогнозирование

Задача прогнозирования бизнес-показателей, таких, как продажи или рост знания бренда, всегда была одной из самых актуальных для любого бизнеса. Однако решение этой задачи часто оказывается нетривиальной из-за большого числа факторов, влияющих на результат прогноза, и отсутствия необходимых данных. Выбор оптимальной прогнозной модели будет зависеть от объема доступной информации и постановки задачи. Представим, что мы запускаем новый продукт в новой категории и хотим получить прогноз развития показателей бизнеса на ближайшие пять лет.

Категория новая, как сделать прогноз наиболее реалистичным?

Используйте существующие данные в Excel для прогнозирования. поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки.

Скачать файл с примером расчета — средней абсолютной ошибки. Рассчитаем значение модели для каждого периода, когда нам известны фактические продажи. Для этого сложившийся тренд за анализируемый период умножим на коэффициент сезонности для соответствующего месяца. Получили значения прогнозной модели для каждого периода времени: Рассчитаем значения ошибки прогноза.

В формуле расчета — это: Рассчитаем ошибку по модулю. Для каждого периода ошибку по модулю делим на фактические значения ряда, то есть на фактический объем продаж: Получили абсолютную ошибку для каждого периода фактических продаж. В формуле - это: Рассчитаем — среднюю абсолютную ошибку. Для этого рассчитаем среднее значение абсолютной ошибки за все периоды:

Сценарное планирование. Как сценарный анализ помогает предпринимателям?