S: 6 689
Прогнозирование объёма продаж и производства продукции или услуг организации.
Многие экономисты и маркетологи организаций растерялись в современных условиях, когда управляемость параметрами их деятельности стала резко падать. Действительно, грамотное управление базируется на прогнозировании, а как прогнозировать, если во внешней среде нарастает хаос?
Однако существует даже особая теория хаоса, позволяющая уловить закономерности даже в условиях полной турбулентности. Но современным экономистам эти подходы остаются неизвестными. Значит, следует расширять свои знания, учиться моделировать сложные процессы, если люди хотят развивать свои компетенции и сохранять рабочие места.
Научные подходы к прогнозированию объёма продаж
При прогнозировании объёма продаж может осуществляться один из следующих основных подходов
Функциональный подход
Функциональный подход, при котором ответственность за прогнозирование доли рынка, цен, будущих объёмов реализации возлагается, по функциональному признаку, на директора по маркетингу (руководителя отдела или департамента маркетинга). Используя динамические данные по рыночной конъюнктуре, закономерности развития в системе «спрос- предложение», экспертные оценки специалистов, наличие заявок потенциальных заказчиков и другую информацию, маркетинговый отдел представляет прогноз продаж на требуемый период времени с требуемой разбивкой.
- Сильная сторона такого подхода — профессионализм, ответственность.
- Недостаток — высокая доля субъективизма.
Мозговой штурм
Метод мозгового штурма предполагает коллективное участие специалистов самого разного профиля, но особенно- специалистов маркетингового отдела, подразделения НИОКР, финансового отдела, планово- экономического подразделения и бухгалтерии. Сильные стороны такого подхода – командная работа (эффект синергизма), простота организации, сплочение коллектива на единые цели. Слабые стороны — распыление ответственности, преобладание качественных, а не количественных параметров прогнозирования.
Статистический подход
Статистический подход (трендовый, корреляционный, регрессионный, структурный, исторический и т.п. анализ), который позволяет делать численный прогноз (существенное достоинство).
Однако, данный метод не позволяет учитывать возможные структурные и качественные изменения клиентуры, особенно в современных условиях, когда происходит нарастание турбулентности внешней среды, связанное с пандемией короновируса и нарастающими кризисными явлениями в экономике.
При любом подходе могут использоваться простые маркетинговые схемы типа «Товар/Рынок» или модель «Поведение покупателя», другие специальные средства и инструменты маркетинга.
В любом случае, желательно получить прогнозные данные в натуральных и стоимостных показателях в помесячной разбивке
- за первый год,
- в поквартальной,
- за второй год с момента начала прогнозирования,
- полугодовой разбивке- за третий год.
Для целей прогнозирования всю производимую или планируемую к выпуску продукцию предприятия целесообразно разделить на следующие группы:
- товары народного потребления,
- продукция производственно — технического назначения, выпускаемая серийно,
- продукция производственно — технического назначения, выпускаемая по заказам.
Это позволит учесть как особенности рынков, так и особенности производственных систем.
Методы оперативного прогнозирования (с примерами)
При оперативном прогнозировании продаж рекомендуется использовать статистический подход, в частности, следующие методы:
- метод постоянной экстраполяции,
- экспоненциальное сглаживание,
- экстраполяцию трендов,
- экстраполяцию циклов (при наличии сезонной составляющей реализации).
Иллюстрация использования данных методов представлена в таблице 1.
Таблица 1.
Реализация методов прогнозирования продаж
Сокращение: У.Д.Е — условные денежные единицы
|
Метод |
Исходная информация (в У.Д.Е) |
Допущения |
Формула для расчётов |
Прогноз продаж на 7-й месяц (в У.Д.Е) |
|
Постоянная экстраполяция |
Вектор ежемесячных продаж за полгода (например: 210,190,200, 205,210,220 у.д.е.) |
Происходит колебания продаж около средней |
 |
206 |
|
Экспоненциальное сглаживание |
Фактические продажи последнего месяца Хф=220, прогнозные продажи на последний месяц |
Последние данные важнее предыдущих |
Х=а*Хф+ (1-а)*Хп |
210 |
|
Экстраполяция трендов |
Вектор ежемесячных продаж за последние 5 месяцев (например: 190,200, 205,210,220) |
Сложившаяся тенденция сохранится |
Х= а+b*t, (определены по методу наименьших квадратов) |
226 |
|
Экстраполяция циклов |
Значения циклического индекса по кварталам года , в % Иц |
Циклическая компонента сохранится и в будущем |
Хк=Хг*Иц/100 |
Вектор прогнозных поквартальных продаж |
Прогноз поступлений денежных средств и прогноз дебиторской задолженности
На основе изучения характеристик платёжной дисциплины заказчиков можно определить функцию трансформации вектора продаж (отгрузки) в вектор денежных поступлений.
Так, если 50% отгруженной (проданной) продукции (услуг) оплачивается сразу в месяц продажи, 40%- в следующий месяц, а 10%-через два месяца, то функцию трансформации (преобразования) можно представить вектором (50, 40, 10).
Соответственно, вектор формирования дебиторской задолженности от объёма продаж составит (50, 10, 0).
Предположим теперь, что ежемесячные прогнозные продажи на предстоящий квартал составят в условных денежных единицах (210, 240, 250).
Тогда ожидаемые поступления будут:
- в первом месяце будут: 210*50/100=105 у.д.е.,
- во втором: 240*50/100+210*40/100=204 у.д.е,
- в третьем-250*50/100+240*40/100+210*10/100=242 у.д.е.
Дебиторская задолженность от продаж будет:
- первого месяца составит 210*50/100=105,
- во втором месяце: ДЗ=210*10/100+240*50/100=141 у.д.е. и т.д.
Данный алгоритм легко реализуется в электронных таблицах на компьютере.
Размер дебиторской задолженности можно исчислять и укрупнённо, если известен средний период оборота дебиторской задолженности в днях-Д, по формуле:
где Т-число дней в рассматриваемом периоде.
Таким образом, из прогноза продаж можно получать прогноз поступлений и прогноз дебиторской задолженности.
Следует отметить, что если количество заказчиков невелико, сроки оплаты жёстко определяются в договорах, а уровень платёжной дисциплины высокий, то расчёты поступлений можно осуществлять прямым методом (по договорам), а не по статистическим формулам, средним параметрам потока, как описывалось выше.
Прогноз производства продукции (услуг)
Прогнозный план производства продукции составляется исходя из прогноза объёмов продаж и политики формирования складских запасов готовой продукции с учётом производственной мощности предприятия.
Общий объем выпуска продукции определяется по формуле:
ОВ=ОГПн+ОП-ОГПк,
где ОГПн и ОГПк— остатки готовой продукции на начало и конец прогнозного периода,
ОП— прогнозный объем продаж в данном периоде.
Если складские остатки занимают незначительную долю (меньше 5% объёма реализации), то их в прогнозных расчётах можно не учитывать. Тогда потребность в выпуске будет напрямую зависеть от рынка и совпадать с прогнозным объёмом продаж.
Если же складские запасы готовой продукции нормируются на предприятии, то при прогнозировании можно использовать размер данного норматива на конец периода, а на начало прогнозного периода использовать данные о фактических остатках.
Тогда формула для расчёта будет иметь вид:
ОВ=Оф+ОП-Нгп,
где Оф — фактические остатки готовой продукции на складе предприятия,
Нгп — норматив готовой продукции на складе предприятия.
При расчёте норматива используют или классический подход к нормированию, или устанавливают определённый процент к прогнозному объёму продаж.
В первом случае норматив готовой продукции на складе рассчитывается, как:
Нгп=Р*Д= Р* (Дфп+Дуп+До+Дстр+Дпр), где
- Р-однодневная реализация (или среднесуточные продажи), определяемые делением ПОП на размер периода,
- Д— норма запаса, выраженная в днях, которая может распадаться на:
- Дфп— среднее время, необходимое на формирование партии продукции для конкретных заказчиков,
- Дуп— среднее время в днях, необходимое на упаковку товара и подготовку транспортных документов,
- До— время на отгрузку,
- Дстр— норма страхового запаса готовой продукции на складе предприятия,
- Дпр— средний период времени, необходимый на прочие операции.
Часто норматив готовой продукции на складе предприятия устанавливается в процентном соотношении к предполагаемым продажам следующего периода, т.е.
Нгп= ОП*Н%
Так, если прогнозный объем продаж на следующий квартал составляет 300 у.д.е., а норматив остатков предполагается 10%, то Нгп составит в денежном выражении 30 единиц.
Прогнозный план производства продукции рекомендуется разрабатывать не только в стоимостном формате, но и натуральных (физических) показателях. Это предполагает ассортиментную развёртку выпускаемой продукции.
Кроме того, часть произведённой продукции может идти на внутренние нужды предприятия и не использоваться как товарный выпуск.
Поэтому, происходящий процесс преобразований можно отразить моделью:
А*Х+ В=Х, где
- В — вектор выпуска продукции для продаж и формирования запасов (вектор конечной продукции), В=(в 1, в 2, … в n),
- в— объем выпуска i-го вида продукции,
- А— матрица внутреннего потребления, а ij — расходный коэффициент продукции i— го наименования для производства продукции j-го наименования,
- Х-неизвестный вектор прогнозного производства продукции, Х=(х 1, х 2 , …х n),
где х— прогнозный объем производства i-го вида продукции .
Тогда необходимая производственная программа выпуска на будущий период определится, как:
Х= (Е-А)/В, где Е— единичная матрица.
Прогноз производственной программы по подразделениям
Прогнозную производственную программу можно детализировать в разрезе отдельных подразделений (цехов) предприятия.
Так, укрупнённо матрицу А можно представить четырьмя подматрицами взаимосвязей между основными и обслуживающими цехами предприятия (см. таблицу 2.).
- Первая подматрица А1 отражает взаимные поставки деталей, узлов, подсистем между цехами основного производства,
- вторая подматрица А2 отражает поставки основного производства обслуживающему,
- подматрица А3 — услуги и поставки продукции цехов и служб обслуживающего производства- основному.
- подматрица А4 отражает поставки и услуги, оказываемые цехами и службами друг другу.
Таблица 2.
Матрица внутреннего потребления производимой продукции
|
Производство/потребление |
Основное производство |
Обслуживающее производство |
|
Основное производство |
А1 |
А2 |
|
Обслуживающее производство |
А3 |
А4 |
Таким образом, повысить управляемость экономикой организации можно, если применить различные статистические подходы и математическое моделирование для целей экономического прогнозирования основных существенных показателей деятельности.
Если вы утрудняетесь сделать это самостоятельно,
обращайтесь за помощью к нам.
- Авторы
- Резюме
- Файлы
- Ключевые слова
- Литература
Шанин И.И.
1
Атаэкгаев Ы.Б.
1
1 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова»
Процесс прогнозирования объемов продаж продукции предприятия характеризуется определением объемов продаж продукции в стоимостном или денежном выражении, на прогнозируемые периоды времени в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Прогнозирование выступает инструментом выявления направлений, направленных на увеличение выручки и прибыли предприятия. Прогнозирование дает возможность улучшения контроля за товарооборотом, использования оборудования и операций, а также за использованием всех имеющихся ресурсов: финансовые, трудовые и материальные. Прогноз объемов продаж продукции необходимо осуществлять с оговоркой на выявление непредвиденных ситуаций, постоянно возникающих как в финансово-хозяйственной деятельности исследуемого предприятия, так и на конкурентном рынке. Построение прогнозов должно опираться на данные реального учета и анализа по результатам предшествующих периодов.
Одним из самых простых методов прогнозирования конъюнктуры рынка является метод экстраполяции, т.е. прогнозирование тенденций, развитых в прошлом периоде, с прогнозными расчетами на будущее. Существующие группы объективных тенденций изменения различных экономических показателей в современной реальности характеризуют их количественные значения в будущем периоде. Стоит отметить, что большинство рыночных процессов характеризуются определенной инертностью. Особенно это можно увидеть по результатам краткосрочного прогнозирования. В то же время, рассматривая сам прогноз на краткосрочный и долгосрочный периоды, можно наблюдать, что при определении необходимого типа прогноза стоит учитывать максимальную вероятность изменения прогнозных условий, в которых планируется функционирование предприятия на рынке.
методы
прогноз
прогнозирование
реализуемая продукция
промышленные предприятия.
1. Безрукова Т.Л., Борисов А.Н., Шанин И.И. Эффективное развитие промышленного предприятия в условиях его вертикальной интеграции // Лесотехнический журнал. 2012. № 2. С. 155-163.
2. Безрукова Т.Л., Шанин И.И., Кудаева Е.Ю. Развитие инноваций на предприятии / Успехи современного естествознания. 2015. № 1-3. С. 489-491.
3. Безрукова Т.Л., Борисов А.Н., Шанин И.И., Кудаева Е.Ю. Информационное сопровождение системы управления финансовыми рисками / Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 10-1. С. 59-61.
4. Безрукова Т.Л., Борисов А.Н., Шанин И.И. Совершенствование подходов по управлению инновационным развитием на предприятиях отраслей промышленности // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2013. № 3. С. 262-267.
5. Безрукова Т.Л., Борисов А.Н., Шанин И.И. Сущность механизма управления эффективным развитием экономической деятельности мебельных предприятий Воронежской области // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 9. С. 6-15.
6. Безрукова Т.Л., Борисов А.Н., Шанин И.И. Анализ финансово-хозяйственной деятельности организаций // Общество: политика, экономика, право. 2013. № 1. С. 44-50.
7. Безрукова Т.Л., Борисов А.Н., Шанин И.И. Пути решения проблемы управления инновационной деятельностью предпринимательских структур // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2013. № 1. С. 258-262.
8. Медведева Е.В. Управление инновационной деятельностью в сфере предоставления услуг // В сборнике: Современная наука: Теоретический и практический взгляд Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: Сукиасян Асатур Альбертович. 2015. С. 64-67.
9. Шанин И.И. Методические основы оценки эффективности деятельности мебельного предприятия // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). 2012. № 4. С. 23
10. Шанин И.И. Особенности механизма повышения эффективности экономической деятельности мебельного предприятия // Экономика, предпринимательство и право. 2012. № 3. С. 11-28.
К методам прогнозирования объемов продаж производимой продукции можно отнести три основные группы методов:
— методы экспертных оценок;
— методы анализа и прогнозирования временных рядов;
— казуальные (причинно-следственные) методы.
Рисунок 1 – Методы прогнозирования объемов продаж продукции
Рассматривая методы экспертных оценок можно увидеть, что они основываются на подходе, в котором используется субъективная оценка текущего состояния и развития предприятия на перспективу. Эта группа методов используется в основном для исследования конъюнктурных оценок, особенно в тех случаях, когда нет возможности получить необходимую информацию о том или ином явлении или процессе. Второй и третьей группе методов присуще прогнозирование, проводимое на основе анализа количественных показателей, существенно отличающихся друг от друга [2].
Сущность методов анализа и прогнозирования динамических рядов связана с исследованием разносторонних показателей, которые состоят из двух составляющих: прогноз детерминированного компонента и прогноз случайного компонента. При разработке прогноза по первой составляющей не требуется больших затрат по времени, если существует основная тенденция перспектив и развития предприятия, то можно проводить ее дальнейшую экстраполяцию. Прогноз случайного компонента сам по себе сложнее, в силу того, что его появление, возможно, оценить только лишь с незначительной вероятностью [3].
Казуальные методы представляются попыткой поиска факторов, определяющих поведение прогнозируемых показателей. После поиска и отбора необходимых факторов собственно проводится экономико-математическое моделирование – построение моделей поведения экономического объекта на перспективу, учитывающих развитие предприятия с учетом взаимосвязанных процессов и явлений. Можно отметить, что при применении многофакторного прогнозирования необходимо решение сложной и возникающей проблемы, связанной с выбором факторов, данную проблему нельзя решить чисто статистическими методами, ее решение, возможно при применении глубокого анализа экономической сущности исследуемого явления или процесса. Здесь важно отметить превосходство экономического анализа перед чисто статистическими методами исследования явления или процесса [8].
При рассмотрении каждой из представленных групп методов можно отметить, что у каждой из них имеются определенные достоинства и недостатки. Применять их для большей реалистичности прогноза лучше всего при построении краткосрочных прогнозов, так как они в определенных условиях упрощают некоторые реальные процессы и не выходят за рамки существующих тенденций текущего периода. При их использовании необходимо обеспечение одновременного использования количественных и качественных оценок прогнозирования [4].
Рассмотрим более подробно структуру некоторых методов, направленных на прогнозирование объемов продаж выпускаемой продукции, возможности их использования в экономическом анализе, с учетом необходимых исходных данных и временных ограничений.
Рисунок 2- — Классификация моделей и методов прогнозирования
С использованием методов экспертных оценок, основанных на мнениях и суждениях экспертов, построить прогноз объемов продаж реализации производимой продукции возможно одним из трех способов:
1) точечным прогнозом;
2) интервальным прогнозом;
3) прогнозом распределения вероятностей [7].
При точечном прогнозе объемов продаж продукции прогнозируются конкретные цифры. Прогноз считается как наиболее простой из всех известных прогнозов, т.к. в нем содержится наименьший массив информации. Как правило, заранее известно, что результаты точечного прогноза могут быть ошибочными, но методике не предусмотрено проведение расчетов прогнозных ошибок или вероятности точного прогноза. На основе этого, при практическом применении чаще всего используют два других способа построения прогнозов.
Обойти проблему оценки индивидуальных прогнозов, сделанных экспертами и искажающего эффекта возможных нежелательных факторов, возможно, с помощью метода Дельфи. Его работа основана на сближении мнений экспертов. Все задействованные эксперты знакомятся с оценками и обоснованными мнениями других экспертов, и на основе этого им дается возможность изменения своей оценки [6].
Вторая группа методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.
Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.
Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания [3].
Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления – укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени [10].
Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени [2].
Сезонные колебания – повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний [6].
В завершении экспертного исследования выстраивается регрессионная модель, которая учитывает факторные признаки с необходимыми переменными, связанных с уровнем доходов покупателей, прайс-листами цен на продукцию конкурентов, расходами на рекламную компанию и пр. Регрессионная модель имеет вид:
где Y – прогнозируемый (результативный) показатель; объемы продаж продукции;
– факторы (независимые переменные); уровень доходов покупателей, цены на продукцию конкурентов и т.п.;
n – количество независимых переменных;
– свободный член уравнения регрессии;
– коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение результативного признака от его средней величины при отклонении факторного признака на единицу его измерения.
Метод экстраполяции в прогнозе сбыта предприятия определяет объем деятельности как функцию времени. Как обычно, в таких случаях необходим учет динамического (временного) ряда показателя. Проведем прогнозирование спроса методом экспоненциального сглаживания. Данные о фактических объемах продаж предприятия «А» за 3 года представлены в таблице 1.
Таблица 1 — Фактический объем продаж предприятия «А» за 2016-2017 годы.
|
Год |
2015 |
2016 |
2017 |
|
Объем продаж, тыс. руб. |
136931 |
142891 |
137943 |
С помощью MS Excel были рассчитаны оставшиеся показатели для составления прогноза. Полученные данные были занесены в таблицу 2.
Таблица 2 — Расчетные значения для составления прогноза
|
Год |
Фактический объем продаж у, тыс. руб. |
St (1) |
St (2) |
A |
B |
Прогнозируемый объем продаж ỹ, тыс. руб. |
|
2015 |
136931 |
-48384,72 |
-267638 |
140868,1 |
34813,22 |
175251,70 |
|
2016 |
142891 |
3406,02 |
-213429 |
150240,9 |
34208,72 |
204449,73 |
|
2017 |
137943 |
53037,02 |
-160136 |
136209,7 |
33293,18 |
179502,91 |
|
2018 |
x |
— |
— |
— |
— |
207112,72 |
Таким образом, прогнозное значение объемов продаж продукции на 2018 год деятельности предприятия может составить 207112,72 тыс.руб. Ниже представлен график, отражающий фактические объемы продаж продукции предприятием за периоды, а также прогнозное значение, полученное на основе вышеприведенных расчетов.
Рисунок 3 — График фактического и прогнозного объемов продаж
Таким образом, с вероятностью 0,95 можно утверждать, что значение объема продаж предприятия «А» в 2018 прогнозном году будет находиться в пределах от 179502,91 тыс.руб. до 207112,72 тыс.руб. и только 0,05 остается на то, что выручка будет выше или ниже этих значений.
Среднее прогнозное значение объемов продаж предприятия составляет 207112,72 тыс. руб. Данное значение попадает в доверительные интервалы прогноза.
Положительный характер прогноза свидетельствует об улучшении показателя в будущем, о наличии тенденций и резервов увеличения выручки и объемов продаж продукции.
Так как нижний предел доверительных интервалов прогноза выручки на следующий год работы составляет 207112,72 тыс. руб., то на основании проведенного прогноза можно сделать вывод о том, что предприятие в следующем за отчетным годом получит прибыль и увеличит свои показатели по объему продаж продукции.
Библиографическая ссылка
Шанин И.И., Атаэкгаев Ы.Б. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ ПРОДУКЦИИ // Международный студенческий научный вестник. – 2018. – № 2.
;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=18348 (дата обращения: 29.05.2023).
Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)
- Авторы
- Файлы
- Ключевые слова
- Литература
Ахметова Ю.А.
1
Бакаев В.В.
1
Боровкова Е.С.
1
Ребро И.В.
1
1 Волжский политехнический институт, филиал Волгоградского государственного технического университета
В соврeменных условиях деятельность прeдприятий в большей стeпeни зависит от того, насколько достоверно они могут предвидеть перспективы своего развития в будущем, т.е. от прогнозирования. Прогноз – научно-обоснованное определение и оценка будущего состояния предприятия. Предприятия используют прогнозы с целью предусмотрения возможных вариантов развития своего бизнеса, они прогнозируют будущие события или условия их возникновения[2]. Определяются различные виды прогнозов: технологический, экономический, прогноз объемов производства и продаж. К основным методам прогнозирования относятся статистические методы, экспертные оценки (метод Дельфи), моделирование, интуитивные методы.
Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе тренда динамического ряда показателей деятельности предприятия. Если будет известно, как быстро и в каком направлении изменились уровни определенного признака, то можно узнать, какого значения достигнет уровень через известное время. Методика статистического прогноза по тренду основана на экстраполяции параметров, т.е. на предположении, что параметры тренда сохраняются до прогнозируемого периода. Такая экстраполяция справедлива, если система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях [2].
Рассмотрим методику прогнозирования по тренду на примере предприятия «Волжский научно-технический комплекс (филиал) Волгоградского государственного технического университета». Волжский научно технический комплекс (ВНТК) – опытно-производственное предприятие, созданное в 2000 г. на базе Всесоюзного научно-исследовательского и конструкторско-технологического института резиновой промышленности (ВНИКТИРП). Комплекс является структурным подразделением в качестве филиала Волгоградского государственного технического университета.
Предприятие осуществляет производство различных видов резинотехнической продукции.
Данные по объему реализованной продукции на предприятии в стоимостном выражении представлены в таблице.
Данные по объему реализованной продукции на ВНТК (филиал) ВолгГТУ за 2007-2012 гг.
|
Год |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
|
Объем реализованной продукции, тыс. руб. |
114559 |
130069,5 |
92036,5 |
151449,5 |
178488,3 |
160936,1 |
Предполагая, что уравнение тренда объема реализации продукции является линейным, вычислим параметры прямой 
. Используя метод наименьших квадратов получаем значения параметров уравнения тренда: a = 94267,66, b = 12473 и, соответственно, имеем уравнение тренда 
. Таким образом, объем реализации продукции на ВНТК ежегодно в среднем увеличивается на 12473 тыс. руб. Для наглядности покажем на рисунке сравнение наблюдаемых и теоретических данных по объему реализации продукции.
Проверим значимость полученного уравнения тренда по F-критерию на 5 %-м уровне значимости, для этого найдем наблюдаемое значение F-критерия 
Получаем, Fнабл = 4,64, а табличное значение F-критерия равно F(0,05; 1; 4) = 7,71. Следовательно, полученное уравнение тренда статистически значимо на уровне значимости 0,05, то есть может быть использовано для прогноза.
Таким образом, прогноз объема реализованной продукции на 2013 год будет следующим:
тыс. руб.
Вычислим интервальный прогноз. Для этого необходимо знать значение
Имеем
tn+τ = 7, 
, 
,
.
Сравнение наблюдаемых и теоретических данных по объему реализации продукции
Следовательно, 
. По таблице значений критерия Стьюдента получаем 
Следовательно, максимальная ошибка прогноза будет равна:
тыс. руб.
Тогда:
– нижняя граница прогноза имеет значение
181578,66 – 62621,85 = 118956,81 тыс. руб.;
– верхняя граница прогноза имеет значение
181578,66 + 62621,85 = 244200,51 тыс. руб.
На основе проведенных расчетов можно предположить, что в 2013 г. максимальный объем выпуска продукции на ВНТК составит 244 200,51 тыс. руб., а минимальный – 118956,81 тыс. руб.
По результатам полученных данных о предполагаемых объемах производства и реализации продукции можно спрогнозировать возможные объемы прибыли, а, следовательно, разработать основные направления стратегии производственной, экономической и финансовой деятельности предприятия.
В соврeменных условиях деятельность прeдприятий в большей стeпeни зависит от того, насколько достоверно они могут предвидеть перспективы своего развития в будущем, т.е. от прогнозирования. Прогноз – научно-обоснованное определение и оценка будущего состояния предприятия. Предприятия используют прогнозы с целью предусмотрения возможных вариантов развития своего бизнеса, они прогнозируют будущие события или условия их возникновения[2]. Определяются различные виды прогнозов: технологический, экономический, прогноз объемов производства и продаж. К основным методам прогнозирования относятся статистические методы, экспертные оценки (метод Дельфи), моделирование, интуитивные методы.
Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе тренда динамического ряда показателей деятельности предприятия. Если будет известно, как быстро и в каком направлении изменились уровни определенного признака, то можно узнать, какого значения достигнет уровень через известное время. Методика статистического прогноза по тренду основана на экстраполяции параметров, т.е. на предположении, что параметры тренда сохраняются до прогнозируемого периода. Такая экстраполяция справедлива, если система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях [2].
Рассмотрим методику прогнозирования по тренду на примере предприятия «Волжский научно-технический комплекс (филиал) Волгоградского государственного технического университета». Волжский научно технический комплекс (ВНТК) – опытно-производственное предприятие, созданное в 2000 г. на базе Всесоюзного научно-исследовательского и конструкторско-технологического института резиновой промышленности (ВНИКТИРП). Комплекс является структурным подразделением в качестве филиала Волгоградского государственного технического университета.
Предприятие осуществляет производство различных видов резинотехнической продукции.
Данные по объему реализованной продукции на предприятии в стоимостном выражении представлены в таблице.
Данные по объему реализованной продукции на ВНТК (филиал) ВолгГТУ за 2007-2012 гг.
|
Год |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
|
Объем реализованной продукции, тыс. руб. |
114559 |
130069,5 |
92036,5 |
151449,5 |
178488,3 |
160936,1 |
Предполагая, что уравнение тренда объема реализации продукции является линейным, вычислим параметры прямой . Используя метод наименьших квадратов получаем значения параметров уравнения тренда: a = 94267,66, b = 12473 и, соответственно, имеем уравнение тренда . Таким образом, объем реализации продукции на ВНТК ежегодно в среднем увеличивается на 12473 тыс. руб. Для наглядности покажем на рисунке сравнение наблюдаемых и теоретических данных по объему реализации продукции.
Проверим значимость полученного уравнения тренда по F-критерию на 5 %-м уровне значимости, для этого найдем наблюдаемое значение F-критерия Получаем, Fнабл = 4,64, а табличное значение F-критерия равно F(0,05; 1; 4) = 7,71. Следовательно, полученное уравнение тренда статистически значимо на уровне значимости 0,05, то есть может быть использовано для прогноза.
Таким образом, прогноз объема реализованной продукции на 2013 год будет следующим:
тыс. руб.
Вычислим интервальный прогноз. Для этого необходимо знать значение
Имеем
tn+τ = 7, , ,
.
Сравнение наблюдаемых и теоретических данных по объему реализации продукции
Следовательно, . По таблице значений критерия Стьюдента получаем
Следовательно, максимальная ошибка прогноза будет равна:
тыс. руб.
Тогда:
– нижняя граница прогноза имеет значение
181578,66 – 62621,85 = 118956,81 тыс. руб.;
– верхняя граница прогноза имеет значение
181578,66 + 62621,85 = 244200,51 тыс. руб.
На основе проведенных расчетов можно предположить, что в 2013 г. максимальный объем выпуска продукции на ВНТК составит 244 200,51 тыс. руб., а минимальный – 118956,81 тыс. руб.
По результатам полученных данных о предполагаемых объемах производства и реализации продукции можно спрогнозировать возможные объемы прибыли, а, следовательно, разработать основные направления стратегии производственной, экономической и финансовой деятельности предприятия.
Библиографическая ссылка
Ахметова Ю.А., Бакаев В.В., Боровкова Е.С., Ребро И.В. Статистические методы прогнозирования объема реализации продукции НА предприятии ВНТК (филиал) ВолгГТУ // Современные наукоемкие технологии. – 2013. – № 6.
– С. 93-94;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=31999 (дата обращения: 29.05.2023).
Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)
Методы прогнозирования объема продаж
Методы прогнозирования объема продаж — способ предугадать, какой объем продукции будет реализован и какую прибыль получит компания. Управленец хочет знать, как будут развиваться события в будущем. К гадалке ходить не нужно, существуют достаточно простые методы прогнозировать сбыт продукции. Мы не будем затрагивать сложные методы подготовки прогноза, которые требуют специальных знаний. При желании можно построить тренд с использованием скользящих средних или приобрести специальное программное обеспечение
Отличие прогноза от плана
План — это желание руководства, т.е. та величина прибыли и объемы продаж, которые должны быть достигнуты отделом. После определения плановых показателей ставятся более мелкие задачи, которые способствуют достижению показателей. И подбираются инструменты, которые помогут задачу решить.
Прогноз — ситуация, наступление которой наиболее вероятно. В этом случае не управленец говорит, какие цели стоят перед коллективом, а проводится анализ положения компании и делается вывод о будущем объеме прибыли. Для анализа используются данные работы прошлых периодов, информация о состоянии рынка, конкурентах, изменении законов и т.д.
Исходя из полученного прогноза формируется план. То есть руководитель учитывает текущее положение компании и сообщает, какие корректировки должны быть внесены для достижения желаемых показателей.
Методы прогнозирования объемов продаж
Определить, сколько будет продано в будущем можно несколькими способами.
Самые известные методы:
- Метод экспертных оценок;
- Анализ временных рядов;
- Казуальный метод.
Рассмотрим каждый подробнее.
Метод экспертных оценок
Управленец может планировать объем продаж на основе мнения профессионала в конкретной области. Предположим, эксперты сообщают об ожидании роста на рынке автозапчастей на 13%. На основании вывода компетентного человека собственник автомастерской прогнозирует увеличение объемов продаж на 13%.
Проведите экспресс-аудит отдела продаж самостоятельно по 23 критериям и определите точки роста продаж!
Не обязательно прогноз касается конкретной сферы бизнеса, например, продажи алкогольной продукции, парикмахерских услуг или медицинских товаров. Он может быть общим для продовольственных товаров или других специфических продуктов. Для использования этого метода прогнозирования объема продаж необходимо тщательно фильтровать информацию на относящуюся к компании и не затрагивающую ее интересы. Ошибочные сведения приведет к подготовке неверного прогноза, а значит, и неправильным ориентирам в работе менеджера.
Небольшие организации узнают о тенденциях на рынке с помощью Интернета и других открытых источников: печатных СМИ, новостей и т.д. Крупные компании могут себе позволить заказ анализа рынка в соответствии с запросами бизнеса. Он будет более тщательным.
Анализ временных рядов
Метод подразумевает прогнозирование объема продаж на основании имеющихся сведениях о результатах работы за прошлые периоды. Используется информация по месяцам. Составим таблицу и проанализируем пример.
|
2017 г. |
2018 г. |
||
|
месяц |
объем продаж |
рост |
прогноз |
|
январь |
1135 |
0 |
1214 |
|
февраль |
1264 |
111% |
1352 |
|
март |
1310 |
104% |
1401 |
|
апрель |
1463 |
117% |
1565 |
|
май |
1532 |
105% |
1639 |
|
июнь |
1699 |
111% |
1817 |
|
июль |
1751 |
103% |
1874 |
|
август |
1884 |
108% |
2016 |
|
сентябрь |
1945 |
103% |
2081 |
|
октябрь |
2065 |
106% |
2210 |
|
ноябрь |
2144 |
104% |
2294 |
|
декабрь |
2289 |
107% |
2449 |
|
всего |
20481 |
107% |
21914 |
В таблице представлены сведения об объемах продаж компании по месяцам в тысячах рублей. Для начала нужно посчитать рост продаж от месяца к месяцу и записать результат в графу “рост”. Берем значение февраля, делим на значение января и переводим в проценты. Получаем рост за первый месяц на 11%. Сезонных изменений и трудностей у компании не было. В результате расчетов получаем средний рост объемов продаж за весь год, равный 7%. Чтобы спрогнозировать значения на следующий год, скорректируем цифры, полученные в месяцы прошлого года, на среднее значение роста — 7%. Получим предполагаемый объем продаж на каждый период следующего года.
Если для работы компании характерна сезонность, этот факт стоит учесть при подготовке прогноза. Падение продаж в определенные месяцы видно по показателю роста ниже 100%. При этом значение за год может быть положительным, если в остальные месяцы прибыль радовала руководство. Месяцы, для которых характерно сезонное снижение объемов, требуют индивидуальной корректировки плана. Для наглядности можно построить график, иллюстрирующий объем продаж в тысячах рублей по месяцам. Таким образом будет виден тренд, который интерпретируется к следующему году.
Проведите экспресс-аудит отдела продаж самостоятельно по 23 критериям и определите точки роста продаж!
Преимущество метода прогнозирования объемов продаж с помощью анализа временных рядов над экспертным в большей детализированности. Эксперт — человек, а значит, ему свойственно ошибаться. Математические метода моделирования надежнее. Анализ позволяет с большей точностью прогнозировать значение на каждый месяц.
Казуальные методы построения прогноза
Метод прогнозирования основан на принципе учета влияния различных факторов на продажи.
К таким факторам относят:
- Изменения в законодательстве;
- Налоговая система;
- Средний процент по кредиту и ключевая ставка Центрального Банка;
- Экономическая и политическая обстановка;
- Уровень инфляции и т.д.
Глобальные факторы влияют не только на отрасль в целом, но и на каждую конкретную организацию. Влияние может быть не прямым и проявляющимся через время. Например, снижение ключевой ставки приведет к уменьшению стоимости кредитов, что повлияет на спрос в некоторых отраслях. Рост инфляции приведет к снижению объемов сбыта.
Прогнозирование на основе влияния факторов требует профессиональной подготовки. Не всегда события оказывают однозначное влияние на будущее компании.
Оценивать перспективы развития бизнеса проще, обладая практическим опытом. Молодая компания, работающая на рынке менее года, не располагает ресурсами для оплаты работы аналитического агентства. При этом оценить будущие показатели объемов продаж с учетом прошлого опыта также нельзя, поскольку опыта нет. К подготовке прогноза можно привлечь опытного эксперта, который поможет проанализировать рынок и взглянуть на общую картину реалистично.
Вместо заключения
Прогнозирование и планирование — два связанных процесса, обеспечивающих правильные установки для отдела продаж. Методов прогнозирования объемов продаж великое множество. Задача руководителя — определить верный подход, который обеспечит адекватность получаемых значений.
Не стоит полагаться только на один из способов. Для определения реальных прогнозных значений следует проанализировать показатели прошлых периодов, экономическую и политическую обстановку, действия конкурентов и изменения в компании. Например, бюджет на рекламу влияет на перспективу продаж.
Чем точнее будет видна перспектива, тем проще компании выйти на новый уровень.
© Константин Бакшт, генеральный директор «Baksht Consulting Group».
Лучший способ быстро освоить и внедрить технологию построения отдела продаж — посетить тренинг К. Бакшта по управлению продажами «Система продаж».
Проведите экспресс-аудит отдела продаж самостоятельно по 23 критериям и определите точки роста продаж.
Твитнуть
Поделиться
Поделиться
Отправить
Прогнозирование продаж предприятия — не предсказание о том, что произойдет в будущем. Это мощный бизнес-инструмент, основанный на анализе данных, который помогает контролировать бюджет, определяет продвижение бренда на рынок и помогает рассчитать будущую прибыль.
Продавать без ориентира на результат — значит пустить продажи на самотёк. А ведь назвать размер прибыли за измеримый период можно с точностью до 90%. Для этого необязательно быть экстрасенсом, достаточно овладеть методиками прогнозирования, но для начала разберёмся, зачем нужен прогноз.
Зачем прогнозировать продажи
- Чтобы ставить цели. Цель — это сумма, которую компания должна получить через месяц, квартал, год. От этой цифры руководитель отдела продаж отталкивается, когда ставит менеджерам KPI и планирует премии.
- Чтобы снизить расходы. Прогнозирование продаж товаров помогает оптимизировать затраты на производство и логистику. В случае провала плана, эти направления первыми попадут под нож.
- Чтобы планировать ресурсы. Когда понятно, сколько получится заработать, можно планировать закупки, найм персонала, рекламу и аренду складов.
- Чтобы управлять складскими остатками. Когда перед глазами вероятная прибыль, понимаешь, сколько товара и по какой цене нужно продавать. Это помогает избежать дефицита или переизбытка на складе.
- Чтобы прогнозировать спад. Смягчить удар для бизнеса и остаться на плаву при снижении продаж можно, если учитывать причину падения спроса — например, сезонность.
Планирование и прогнозирование продаж: в чём разница
Прогноз продаж — это гипотеза.
То есть предположение о том, в каком объеме и за какой срок будет реализован товар. Аналитики строят гипотезы на основе исследования потенциала продаж — доли рынка. И только после того, как сформулированы гипотезы, составляют прогноз. Прогнозировать, опираясь на желание или интуицию, нельзя.
План продаж — это задача.
То есть конкретная измеримая цель, которая формируется на основе анализа показателей прошлых периодов. Задачу ставит руководитель отдела продаж (далее — РОП) менеджерам, или коммерческий директор — РОПу. При этом, предполагается, что для выполнения задачи есть ресурс.
Методы прогнозирования объёмов продаж
Поскольку экономические факторы сильно привязаны к политическим событиям, их динамика непредсказуема. Но получить более менее объективные цифры на краткосрочную перспективу можно, если применить основные методы прогнозирования продаж. Рассмотрим их.
Субъективные методы
-
Ожидания пользователей
Также известен как «метод изучения намерений покупателей». Помогает исследовать готовность потребителей приобрести услугу или товар. Этот метод больше оценивает потенциал рынка, нежели прогнозирует продажи. Точность метода невысокая, поскольку между намерением купить и покупкой — огромная пропасть, особенно при выводе на рынок новых товаров и услуг. Проблема в том, что потребители говорят о желании купить товар с определёнными функциями, но, в итоге, не покупают. Потому что, на самом деле, их интересуют не функции, а выгоды, которые они получают. Например, потребитель говорит, что ему нужен телефон с выходом в Интернет. На самом деле, он хочет тратить меньше времени на покупки, заказывая товары с доставкой на дом.
Так удовлетворение ожиданий пользователей обернулось для компании Kawasaki фиаско при выводе на рынок новой усовершенствованной модели гидроциклов. Изучив потребности пользователей, производитель техники решил, что превзойдет конкурентов, если добавит пространство для ног (в то время гидроциклами управляли стоя). Но пока конструкторы занимались доработкой модели, конкуренты вывели на рынок гидроцикл, на котором можно было сидеть.
-
Мнение продавцов
Также известен как «сбор мнений торгового персонала». Такой метод ставит прогноз на основе предположений продавцов о том, какой объем продукции они рассчитывают продать в течение заданного периода. Затем мнения систематически корректируются. Этот метод тоже нельзя назвать сверхточным, поскольку сотрудники либо недооценивают, либо переоценивают свои способности. Когда реальные показатели продаж оказываются выше спрогнозированных, создаётся впечатление, что сотрудник сверхэффективен. А когда ниже, то не всегда это говорит о неэффективности, т.к. на сбыт могут влиять внешние факторы (дефицит товаров, например).
-
Мнение менеджеров компании
Также известен, как «коллективное мнение ключевых руководителей». Базируется на формальном или неформальном опросе ведущих экспертов и топ-менеджеров внутри компании. Полученные оценки усредняют, а расхождения нивелируют путём коллективного обсуждения с поиском консенсуса. Метод не отличается высокой точностью, поскольку мнения сотрудников чаще базируются на интуитивных догадках, нежели на фактологии.
-
Метод экспертных оценок
Используется при выводе нового продукта на рынок или запуска стартапа, когда статистика за предыдущие периоды отсутствует. Тогда штатные или приглашённые аналитики исследуют рынок и на основе анализа выдвигают гипотезы. В данном методе на точность прогноза больше всего влияет человеческий фактор — компетентность экспертов. Чтобы нивелировать это влияние, компания предлагает ставить задачу по сбору данных нескольким специалистам. Например, штатному РОПу, маркетологу и, параллельно, аналитику со стороны. Полученные показатели усредняют и только потом формируют прогноз.
Объективные методы
-
Рыночное тестирование
Метод считается эффективным и заключается в продаже новых или улучшенных потребительских товаров в репрезентативных регионах для выяснения реакции потребителей. Полученные данные проецируются на весь рынок. Исследования показывают, что, в итоге, пользуются спросом три товара из четырех прошедших проверку. В то время как четыре товара из пяти непрошедших в действительности терпят крах. Недостаток теста в том, что он не действует для промышленных товаров и, в целом, занимает много времени.
-
Анализ временных рядов
Метод базируется на анализе «исторических» данных за прошедшие периоды времени. В простом варианте может точно определить объем сбыта для зрелой отрасли с незначительным ростом рынка. В иных условиях требует более сложным методов анализа. Например, таких:
Скользящее среднее
Если рассматривать прогноз о том, что объем сбыта за прошлый и текущий годы будет равен, то можно получить серьезные ошибки при незначительных колебаниях продаж из года в год. Чтобы учитывать колебания, как случайность, нужно периодически усреднять показатели продаж. Каждый раз мы будем получать среднее значение объемов продаж, которое послужит прогнозом на будущее.Экспоненциальное сглаживание
Разновидность метода скользящего среднего, который отличается тем, что при составлении прогноза назначает наибольшие весовые коэффициенты только последним наблюдениям, как наиболее вероятным. На эффективность метода влияет выбор константы сглаживания в диапазоне от 0 до 1. Если объемы продаж изменяются незначительно, то используют низкие значения константы. Если изменения значительны и происходят быстро, используют высокие значения константы, чтобы прогнозируемый ряд имел наименьшую погрешность.Декомпозиция
Метод помогает проанализировать данные за месяц или за квартал при колебаниях спроса и получить прогноз на год поквартально. При этом сначала выясняются факторы, влияющие на изменения спроса, которые могут быть продиктованы разными причинами. В декомпозиции рассматривают четыре влияющих фактора, с учетом которых и составляется прогноз продаж — тренд, циклический, сезонный и случайный.Сезонность определяется первой и отражает ежегодные колебания, вызванные сменой сезонов из года в год.
Тренд определяется вторым и показывает долгосрочные изменения во временном ряде.
Циклический фактор определяется третьим и отражает подъемы и спады, длящиеся от двух до пяти лет.
Случайный фактор показывает воздействия на кривую продаж после исключения других трёх факторов.
-
Анализ годовых графиков
Используется при наличии данных по продажам за несколько лет. Годовые графики разбивают по месяцам и сравнивают получившиеся ежегодные графики в разрезе пиков и падений. Метод работает только тогда, когда в нише нет сильных колебаний. Если мы продаем импорт, а рынок упал или предложение обогнало спрос, данные за прошлый период утратят релевантность. Спасительным кругом в таком случае станет каузальный метод прогнозирования объёмов продаж, когда показатели продаж меняются в результате изменения одной и более переменных.
Делимся секретами высоких продаж, новостями и обновлениями из мира телемаркетинга в нашем Telegram-канале. Рассказываем, как обрабатывать возражения, презентовать продукт и общаться на языке пользы для клиента.
Дополнительные методы
-
Каузальный метод
Это метод глубокой аналитики, когда эксперты анализируют косвенные показатели и проецируют их на кривую продаж. Позволяет прогнозировать продажи с учетом гипотетических рисков — снижения доходов потребителей, демпинга конкурентов, провальных рекламных кампаний, падения национальной валюты и других факторов.
Прогнозирование продаж на квартал в Excel
Рассмотрим пример прогнозирования продаж в Excel. Допустим, у развивающегося предприятия стоит задача — составить прогноз на квартал с учетом роста и сезонности. Для решения этой задачи возьмём статистику по продажам за прошлый год (Рис. 1) и рассчитаем значение линейного тренда с помощью уравнения (Рис. 2).
Для нахождения коэффициентов a и b применим функцию ЛИНЕЙН для ячейки D15. Далее выделим ячейки D15 и E15 так, чтобы активной осталась только D15. Жмём F2, а затем Ctrl + Shift + Enter. Получаем показатели a и b (Рис. 3).
Теперь рассчитаем у для каждого периода тренда. Для этого подставим коэффициенты a и b в уравнение, где х — номер периода (Рис. 4).
Для того чтобы получить коэффициент сезонности, находим отклонения показателей продаж за год от значений тренда — B2/D2 (Рис. 5).
Рассчитаем средние показатели продаж за год, используя формулу СРЗНАЧ (Рис. 6).
Определим ежемесячный индекс сезонности с помощью формулы =B2/$F$2 (Рис.7).
Определим общий индекс сезонности. Для этого разделим объем продаж за каждый месяц на средний годовой объем продаж и применим к ячейке H2 функцию =СРЗНАЧ(G2:G13) (Рис. 8).
Продлим номера периодов временного ряда на три значения в столбце «Периоды для прогноза» (Рис. 9).
Рассчитаем значения тренда для будущих периодов. Изменим в уравнении значение х путем копирования формулы из D2 в J2, J3, J4 (Рис. 10).
Дальше, используя формулу J2*G2, получим данные для прогнозирования продаж продукции на квартал (Рис. 11).
Так выглядит прогноз в Excel-таблице (Рис. 12) и в графиках (Рис. 13), (Рис. 14).
Резюмируем: как прогнозировать продажи
Строим прогнозы на базе статистики: берём данные за прошлые годы и строим графики продаж с проекцией на перспективу.
Анализируем тенденции в своей нише: актуальную экономическую ситуацию, поведение конкурентов, динамику спроса с учётом прямых и косвенных факторов.
Решаем с ценовой политикой: планируем изменение цен, рекламные кампании и их связь с реакцией целевых потребителей.
Определяем минимальные показатели продаж: речь о выручке, которая покроет необходимые издержки и поможет получить целевой доход.
Составляем план продаж: прогнозируем будущие целевые показатели с учётом важных факторов.
Постоянно корректируем план: важно держать руку на пульсе и систематически сверяться с текущей ситуацией в отрасли.