Индексы сезонности (I s )  спец. показатели, используемые при изучении сезонных колебаний. Рассчитываются по формуле:

где  средняя для каждого месяца за изучаемый период;

 общий средний месячный уровень за изучаемый период.

Покажем расчет индекса сезонности на примере. Пример 5.1 Имеются следующие данные по строительной фирме об объеме выполненных работ по месяцам 2001–2003 гг. по сметной стоимости.

Для получения проведем осреднение уровней одноименных периодов по формуле простой средней арифметической:

январь - …декабрь -

Осредненные значения уровней ряда для каждого месяца годового цикла представлены в таблице данного примера.

где n - число месяцев.

Значение общего среднего уровня можно вычислить также по итоговым данным за отдельные годы:

где n - число лет;

Сумма среднегодовых уровней ряда динамики.

В завершение определим индексы сезонности по месяцам года по формуле:

январь - февраль -

Рассчитанные индексы сезонности представлены в таблице примера.

Следовательно, мин. объем выполненных работ строительная фирма имела в январе, а максимальный - в августе.

Для ряда внутригодовой динамики, в которой основная тенденция роста незначительна, изучение сезонности основано на методе постоянной средней, являющейся средней из всех рассматриваемых уровней. Самый простой способ заключается в следующем: для каждого года рассчитывается средний уровень, а затем с ним сопоставляется (в процентах) уровень каждого месяца.

Однако помесячные данные одного года из-за элемента случайности могут быть ненадежными для выявления закономерности колебаний. Поэтому на практике используются помесячные данные за ряд лет (обычно не менее трех лет). Тогда для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня за три года, затем определяются среднемесячный уровень для всего ряда и отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда (в процентах).

Задачи и упражнения самостоятельно

1. Имеются следующие показатели по предприятию:

Определите за первое полугодие:

1) среднемесячную стоимость оборотных средств за I и II кварталы и за полугодие;

2) базисные темпы роста и прироста стоимости оборотных средств; проверьте взаимосвязь между ними;

3) среднемесячный темп роста и прироста стоимости оборотных средств;

4) абсолютный прирост стоимости оборотных средств во II квартале по сравнению с I кварталом.

2. Используя взаимосвязь показателей динамики, определите уровни ряда динамики и недостающие в таблице цепные показатели динамики по следующим данным о производстве продукции предприятия объединения (в сопоставимых ценах):

3. Имеются следующие данные о розничном товарообороте во всех каналах реализации в регионе:

Для изучения общей тенденции розничного товарооборота региона по месяцам за 20012003 гг. проведите:

1) 1.преобразование исходных данных путем укрупнения периодов времени:

а) а)в квартальные уровни,

б) б)в годовые уровни;

2) 2 сглаживание квартальных уровней розничного товарооборота с помощью скользящей средней.

Изобразите графически фактические и сглаженные уровни ряда динамики.

Сделайте выводы о характере тенденции розничного товарооборота по всем каналам реализации в регионе.

4. Имеются следующие данные о внутригодовой динамике поставки хлопчатобумажных тканей в розничную сеть области по кварталам за 20012003 гг.

Для анализа внутригодовой динамики поставки хлопчатобумажных тканей:

1) определите индексы сезонности с применением метода аналитического выравнивания по прямой;

2) представьте графически сезонную волну поставки хлопчатобумажных тканей по кварталам года и сделайте выводы.

5. Относительный показатель динамики численности официально зарегистрированных безработных по региону в первом полугодии составил 95%, во втором полугодии  108%. Как изменилась численность безработных в целом за год?

6. Каковы должны быть в среднем ежегодные темпы прироста, чтобы за три года объем продукции увеличился на 10 млн т и составил 100 млн т.?

7. По данным об объемах продаж внешнеторговой компании (млн дол.) за период с 1998 по 2003 г. было построено уравнение тренда:

Сделайте прогноз объема продаж на 2004 и 2005 гг. с вероятностью 95%, если относительная ошибка уравнения 5,5%.

Условное форматирование (5)
Списки и диапазоны (5)
Макросы(VBA процедуры) (63)
Разное (39)
Баги и глюки Excel (3)

Прогноз продаж в Excel

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями! Видеоуроки

{"Bottom bar":{"textstyle":"static","textpositionstatic":"bottom","textautohide":true,"textpositionmarginstatic":0,"textpositiondynamic":"bottomleft","textpositionmarginleft":24,"textpositionmarginright":24,"textpositionmargintop":24,"textpositionmarginbottom":24,"texteffect":"slide","texteffecteasing":"easeOutCubic","texteffectduration":600,"texteffectslidedirection":"left","texteffectslidedistance":30,"texteffectdelay":500,"texteffectseparate":false,"texteffect1":"slide","texteffectslidedirection1":"right","texteffectslidedistance1":120,"texteffecteasing1":"easeOutCubic","texteffectduration1":600,"texteffectdelay1":1000,"texteffect2":"slide","texteffectslidedirection2":"right","texteffectslidedistance2":120,"texteffecteasing2":"easeOutCubic","texteffectduration2":600,"texteffectdelay2":1500,"textcss":"display:block; padding:12px; text-align:left;","textbgcss":"display:block; position:absolute; top:0px; left:0px; width:100%; height:100%; background-color:#333333; opacity:0.6; filter:alpha(opacity=60);","titlecss":"display:block; position:relative; font:bold 14px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff;","descriptioncss":"display:block; position:relative; font:12px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff; margin-top:8px;","buttoncss":"display:block; position:relative; margin-top:8px;","texteffectresponsive":true,"texteffectresponsivesize":640,"titlecssresponsive":"font-size:12px;","descriptioncssresponsive":"display:none !important;","buttoncssresponsive":"","addgooglefonts":false,"googlefonts":"","textleftrightpercentforstatic":40}}

Объективным признаком сезонности является концентрация заболеваемос­ти на коротком отрезке года. При анализе сезонности необходимо дать количественную характеристику особенностей распределения заболеваний на про­тяжении года, определить начало и длительность сезонного повышения заболеваемости, определить удельный вес заболеваний, которые обусловлены действием сезонных факторов.

Чаще всего для анализа сезонности используют экстенсивные показатели, то есть вычисляют удельный вес заболеваний каждого меся­ца в годовом количестве заболеваний. При этом исходят из того, что удельный вес среднемесячного уровня при равномерном распределении заболеваний на протяжении года составляет 8,33%. Месяцы, в которые удельный вес превышает это число, считаются месяца­ми сезонного повышения.

Точнее сезонность выявляется при расчётах показателей се­зон­ных колебаний (отношение среднесуточного месячного числа заболеваний к среднесуточному годовому, в процентах). Если показатель месячных сезонных колебаний меньше 100%, то влияние сезонных факторов на заболеваемость отсутствует или минималь­но. При превышении 100% влияние сезонных факторов существенно, а иногда и определяющее.

Коэффициент сезонности – отношение числа заболеваний, что возни­кли в месяцы повышения, к общему количеству заболеваний за год в процентах.

Кс = количество заболеваний в месяцы сезонного подъема / количество заболеваний за год * 100.

Условно к месяцам повышения относят те, в которых количество заболеваний превышает среднемесячное число.

Индекс сезонности – отношение количества заболеваний в месяцы сезонного повышения к количеству заболеваний, что возникли в меж­­сезонный период.

Ис = количество заболеваний в месяцы сезонного подъема / количество заболеваний в другие месяцы.

Табл. 2.2. Пример расчета показателей сезонных колебаний

Среднемесячное число (1456 / 12 = 121) превышается в 6, 7, 8 и 9 месяце. Таким образом, коэффи­циент сезоннос­ти (169+275+272+165) / 1456 х100% = 60%.

Индекс сезонности = 169+275+272+165) / (27+65+55+101+96+88+64+79) = 1,5.

Этот показатель отвечает на вопрос: во сколько раз количество заболеваний в месяцы повышения превышает межсезонный уровень.

Распределение заболеваемости между месяцами (неделями) года или месяцами нескольких лет разрешает обнаружить время риска. Изучение сезонности заболеваемости разрешает сделать выводы относительно путей распространения инфекции, изменения поведения людей на протяжении года, которые повышают риск заболеваемости. Анализируют сезонную заболеваемость совокупного населения, а также возрастных, профессиональных и других групп населения и коллективов. Отмечают месяцы с максимальным и минимальным количеством заболеваний, начало и окончание сезонного подъема, удельный вес заболеваний, которые регистрируются в период подъема. Для исключения случайности в определении сезонности продолжительность периода, за который она определяется, должна составлять несколько (3-5) лет.

Во время анализа годовой динамики заболеваемости определение времени риска и причин, которые его предопределяют, разрешает раньше времени проводить соответствующие мероприятия, чтобы добиться уменьшения уровня заболеваемости в месяцы сезонного подъема.

Анализ заболеваемости по территории определяется административными и географическими границами. Анализируют и сравнивают заболеваемость по врачебным участкам, медицинским объединениям, районам, городам, областям, странам. Инфекционные болезни дыхательных путей быстрее распространяются в городах, чем в селах. В городах большая плотность населения и более интенсивное общение между людьми. Зоонозные болезни, которыми люди заражаются от животных, преимущественно встречаются в сельской местности и на территориях природных очагов. С целью наглядного изображения и анализа неравномерности распространения инфекционных болезней по территории целесообразно пользоваться картограммою, на которую нанесены интенсивные показатели заболеваемости или случаи заболеваний соответственно местам регистрации данной болезни. Причинами неравномерности территориального распространения кишечных инфекций могут быть неблагоприятное санитарное состояние населенного пункта, наличие или отсутствие пищевых учреждений, водопровода и канализации, возможность инфицирования продуктов в процессе их транспортирования, изготовления и хранения. Поэтому необходимо выявлять территории риска, то есть территории, на которых социальные и природные факторы предопределяют высокий уровень заболеваемости. Неравномерность эпидемического процесса по территории может зависеть от объема и качества проведения профилактических и противоэпидемических мероприятий и полноты регистрации инфекционных болезней. Для определения причин такой неравномерности целесообразно проводить на разных территориях анализ многолетней динамики заболеваемости. Важные выводы практического характера можно сделать из анализа на данной территории сведений об источниках возбудителей инфекции, путях передачи и эпидемических очагах. Например, во время изучения очаговости, обращают внимание на количество очагов с одиночными и множественными заболеваниями, показатели, которые характеризуют очаговость в квартирах, детских дошкольных учреждениях и школах. Сопоставляют показатели очаговости за ряд лет. Определяют такие показатели очаговости:

Показатель очаговости = число заболеваний / число всех очагов.

Показатель очаговости с множественными заболеваниями = число очагов с 2 и больше случаями / общее число очагов * 100.

Для анализа заболеваемости по группам населения выделяют такие характеристики, как возраст, профессия, пол, условия жизни, иммунизацию. Анализ заболеваемости по возрасту, профессии и среди других групп населения, а также в коллективах проводится по интенсивным показателям на 1тыс., 10 тыс., 100 тыс. лиц данного возраста, профессии, и т.п. Кроме того, определяется удельный вес заболеваемости данной группы или коллектива в общей заболеваемости (экстенсивный показатель). Наиболее значимым признаком населения, с которым связывают возможность заболевания, есть его возрастной состав. Возрастные группы выделяются соответственно программе исследований, целью которых есть выявление причин преобладающей заболеваемости лиц определенного возраста. Например, возможное распределение населения на такие возрастные группы: 0-1, 1-2, 3-6, 4-7, 7-14, 15-19, >19 лет. Заболеваемость в возрастных группах свидетельствует о том, среди какой возрастной группы наиболее эффективно действует тот или иной механизм передачи возбудителя, насколько эффективным есть проведение иммунопрофилактики, какие особенности жизни и поведения данного контингента оказывают содействие повышению заболеваемости.

Группами риска по профессии при кишечных инфекциях являются работники предприятий по изготовлению и переработке пищевых продуктов, системы водоснабжения, учреждений торговли и общественного питания.

В границах социально-бытовых групп населения выделяют коллективы риска. В частности, это коллективы детских дошкольных учреждений и школ. В отдельных коллективах риска может продолжительное время наблюдаться заболеваемость на дыхательные или кишечные инфекции. С целью выявления причин заболеваемости в коллективах сравнивают её среди разных коллективов, анализируют количество очагов, которые в них возникли, количество случаев в каждом очаге и таким образом, устанавливают причины высокой заболеваемости в них. Выявление групп и коллективов риска разрешает устанавливать эпидемические причинно-следственные связи заболеваемости в этих группах и коллективах с факторами риска.

Инфекционные болезни выявляются врачом по месту проживания больного или на приеме в поликлинике. На каждого больного в день его выявления поликлиника присылает экстренное сообщение в эпидемический отдел СЭС. Эпидемиологическое обследование очага проводит врач-эпидемиолог или его помощник. Целью эпидемиологического обследования очагов есть выявление источника инфекции, от которого состоялось заражение, факторов и путей передачи возбудителя. Выделяют такие направления работы в очаге:

· выявление причин и условий возникновения очага;

· разработка и проведение противоэпидемических мероприятий по ликвидации очага;

· медицинское наблюдение за очагом;

· анализ эффективности проведенных мероприятий, направленных на ликвидацию очага.

Для выявления причин и условий возникновения очага используют такие методы:

· опрос больного (собирают эпиданамнез);

· проведение лабораторных исследований (у больного и контактных);

· изучение медицинской документации о заболеваемости на территории очага за 1-4 недели до выявления больного (чтобы найти источник - переболевшего или носителя).

Опрашивание проводят в форме беседы, для чего необходимо знать особенности эпидемиологии данной инфекционной болезни. Во время осмотра очага обращают внимание на те его особенности, которые имеют значение в эпидемиологии этой болезни: жилищные условия, санитарное состояние очага, характер водоснабжения. С целью выявления возбудителя широко используют лабораторные методы (бактериологические, иммунологические). Данные, полученные во время эпидобследования очага, заносят в карту эпиднаблюдения, а результаты обследования коллектива оформляют в виде акта. Все материалы эпидобследования анализируют и на их основе формулируются выводы о причинах возникновения очага и его ориентировочные границы. С учетом особенностей эпидемического очага разрабатывается конкретный план его ликвидации по таким направлениям:

· госпитализация больного или его изоляция в домашних условиях;

· мероприятия относительно здоровых лиц, которые находятся в очаге (лабораторное обследование, иммуноглобулиновая профилактика, проведение наблюдения участковым персоналом);

· дезинфекция, дезинсекция, дератизация.

Эпидемический очаг считается ликвидированным, если на протяжении максимального инкубационного периода в очаге не возникли новые случаи заболеваний и в нем были проведены все необходимые противоэпидемические мероприятия. Расследование вспышки или эпидемий имеет свои особенности, поскольку в данном случае на протяжении короткого периода заражается определенное количество людей. Определяют первые случаи заболевания в начале эпидемии, возрастание количества заболеваний, пик эпидемии и снижение заболеваемости.

Вспышка (эпидемия) расследуется врачом - эпидемиологом, но в случае необходимости в нем принимают участие также другие специалисты (инфекционист, бактериолог, гигиенист).

Эпидемиологическая значимость болезни определяется её распространенностью, частотой регистрации (изучаются и сопоставляются показатели заболеваемости, смертности, летальности), определяется тенденция эпидпроцесса, продолжительность периода эпидемического неблагополучия, сравниваются максимальные и минимальные уровни заболеваемости, высчитывается соотношение манифестных и бессимптомных форм.

Социальная значимость инфекции, связана с вредом, который она наносит здоровью людей и дезорганизующим влиянием заболеваемости на разные формы жизни и деятельности населения.

Экономическая значимость инфекции оценивается убытками, которые причиняются народному хозяйству через ограничение трудовых ресурсов, отвлечение сил и средств на борьбу с инфекционными болезнями. Экономические потери - прямые и косвенные (амбулаторное обследование, стационарное лечение, выплаты по листку нетрудоспособности, недополучение обществом продукции через заболевание, инвалидность, смертность).

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ:

1. Какое различие между интенсивными и экстенсивными показателями?

2. В чем состоит различие между аналитическими приемами "случай-контроль" и

"когортное исследование"?

3. Какие варианты экспериментальных исследований в эпидемиологии вы знаете?

4. Определите понятие "эпидемиологическая диагностика" и "ретроспективный эпидемиологический анализ".

5. К каким проявлениям эпидемического процесса относятся цикличность,

сезонность, эпидемическая тенденция?

6. Какая конечная цель ретроспективного эпидемиологического анализа?

7. Как наглядно можно представить многолетнюю и годовую динамику

заболеваемости?

8. Какая цель эпидемиологического обследования очага?

9. На какие звенья направлены противоэпидемические мероприятия в очаге?

10. Документация, которая заполняется в связи с выявлением очага инфекции.

Прогнозирование продаж— актуальная проблема для большинства компаний. Не смотря на то, что условия ведения бизнеса меняются быстро и непредсказуемо, компании стараются предугадать наиболее вероятный сценарий развития событий в будущем периоде. При этом прогноз служит основой для разработки плана.

Для чего планировать продажи? Грамотно составленный план продаж позволяет:

• Предотвратить потери прибыли, связанные с отсутствием на складе товаров;
• Минимизировать убытки от «замораживания» средств компании в неликвидных и избыточных запасах товаров и сырья;
• Планировать производство продукции, потребность в сырье и материалах;
• Планировать финансовые потоки, повысить эффективность использования финансовых ресурсов;
• Повысить рентабельность бизнеса.

Наиболее распространенной моделью прогнозирования продаж считается тренд-сезонная модель . Как видно из названия, она включает два основных элемента: тренд (тенденция) и сезон (сезонность). Давайте рассмотрим эту модель на примере.

Пример составления прогноза продаж

Исходные данные

Для анализа мы взяли данные продаж за период 2011-2014 гг. в разрезе месяцев (таблица 1.). Все расчеты проводятся с изпользованием MS Excel.

Таблица 1.

Данные по продажам компании в 2011-2014 гг.

Анализ тренда

На первом этапе прогнозирования необходимо определить тренд - тенденцию роста или спада продаж. Для начала рассчитаем продаж компании в рассматриваемом периоде.

Таблица.2

Темпы роста продаж в 2011-2014 гг.

Как видно из таблицы 2., в анализируемом периоде темпы роста продаж замедляются. Если в 2012 году оборот вырос по сравнению с 2011 годом в два раза, то в 2014 году темп роста по отношению к предыдущему году составил 159%.

Рисунок 1. Тенденция роста продаж компании в 2011-2015гг.

Как видно на рисунке 1., темп роста можно спрогнозировать по линии тренда. Мы видим, что в 2015 году темп роста продаж составит около 147%. Чтобы определить продажи 2015 года, умножим оборот 2014 года на прогнозируемый темп роста в 2015 году:

56 781 115 * 1,47 = 83 468 239

При анализе 239 у.е. можно пренебречь. Таким образом, в 2015 году оборот компании составит около 83 468 000 у.е.

Сезонность продаж

После определения объема продаж в прогнозируемом периоде необходимо распределить эту сумму по месяцам. Из года в год на работу компании влияют одни и те же факторы, которые определяют сезонные колебания продаж. Чтобы выявить эти закономерности, необходимо рассчитать коэффициенты сезонности.

Таблица 3.

Расчет коэффициентов сезонности

Коэффициент сезонности в данном примере — это соотношение фактических продаж в конкретном месяце и среднемесячного оборота. Если посмотреть в таблице 3. коэффициенты для одного месяца в разрезе годов, то видно, что они не являются постоянными. Факторами, которые влияют на эти колебания, могут быть:

• Отсутствие на складе товаров, сырья, материалов;
• Простои на производстве;
• Транспортная и складская логистика;
• Проведение маркетинговых акций;
• Изменения в ценовой политике;
• Изменения в ассортименте продукции;
• Конкуренция и т.д.

Для того, чтобы сгладить эти отклонения, рассчитываются средние коэффициенты сезонности . Именно усредненные коэффициенты сезонности, которые приведены в таблице 3., мы будем использовать для распределения прогнозируемой суммы продаж.

Распределение прогнозируемого оборота

Определив сезонность, мы можем распределить по месяцам прогнозируемый оборот компании. Прогноз продаж 2015 года по месяцам приведен в таблице 4.

Таблица 4.

Прогноз продаж компании в 2015 году

Таким образом, оборот компании в 2015 году составит около 83 468 000 у.е. При этом пики продаж прогнозируются в 5-м и 7-м месяцах - 9 276 629 у.е. и 9 798 156 у.е. соответственно.

Точность прогноза

Точность — самая важная характеристика прогноза. Прогноз является точным, если отклонение фактического показателя от прогнозируемого составляет не больше 5%. Допустимым считается отклонение в пределах 10%.

На точность прогноза влияют:

• Период времени, на который разрабатывается прогноз. Например, среднесрочный прогноз (на 1 год) будет более точным, чем краткосрочный (месяц, квартал).
• Детализация прогноза — прогноз по компании в целом будет точнее, чем по отдельным областям, филиалам, отделам. Продажи по направлениям прогнозировать легче, чем по отдельным категориям и товарным позициям.
• Данные, которые используются при составлении прогноза. На работу компании влияют факторы, которые могут искажать статистику продаж. Это так называемые «шумы». Чтобы сгладить влияние шумов на точность прогноза, при анализе используют данные минимум за три года.

В нашем примере мы выявили отклонения коэффициентов сезонности, которые понижают точность прогноза. О возможных причинах этих отклонений и способе их сглаживания мы упоминали выше. Такие колебания можно спрогнозировать. Для этого рассчитаем коэффициенты вариации.

Таблица 5.

Расчет коэффициентов вариации для сезонности

Из таблицы 5. видно, что наибольшее отклонение фактического коэффициента сезонности от среднего будет в 12-м месяце - 20,58%. Давайте рассчитаем погрешность прогноза.

Для начала умножим коэффициент вариации на средний коэффициент сезонности для 12-го месяца:

(0,80 * 20,58%) / 100% = 0,164

Итак, отклонение коэффициента сезонности будет в пределах 0,164 пункта. Для определения погрешности в денежных единицах умножим отклонение коэффициента сезонности на прогнозируемый среднемесячный оборот (прогноз продаж на год, разделенный на 12).

(83 468 000 / 12) * 0,164 = 1 140 729 у.е.

Относительно прогноза продаж на 12-й месяц это составит:

(1 140 729 / 5 586 612) * 100% = 20,4%

Таким образом, наибольшая погрешность прогноза будет в 12-м месяце. Она будет находиться в пределах 1 140 729 у.е. или 20,4%.

• Tutorial

Выработка плана продаж, и обеспечение этого плана, - острый вопрос в текущей экономической ситуации. Неверно составленный план приводит убыткам прямым - как в случае избыточного хранения товара на складе, так и косвенным – в случае недостачи товара на складе, что приводит к упущенной выгоде, ухудшению сервиса, и, даже, лишним выплатам бонусов менеджерам по продажам.

Одна из проблем, сильно влияющих на составление плана – сезонность продаж некоторых товаров. Одни товары, например - кроссовки для бега, летом - более популярны, чем зимой. А вот обогреватели продаются лучше в холодное время года. Эти товары - сезонные.

Разброд вносит так же нестабильная макроэкономическая ситуация, когда инфляция толкает цены вверх, а снижающийся покупательский спрос вынуждает снижать продажи в количественном выражении. Кроме негативных факторов, могут так же влиять и факторы позитивные – как по компании в целом - если компания активно растет, так и по конкретным товарным позициям – если вы много вкладываетесь в маркетинг товара, то спрос на них может расти быстрее роста компании. Все это вносит корректирующий элемент в прогнозы, потому что уже не так однозначно стоит ориентироваться на информацию об истории продаж, не принимая во внимание реальную ситуацию.

Потому, при составления плана продаж, учитывайте сезонной фактор, и тренды в компании.

Что такое сезонный фактор - «сезонность»? Это запланированное и регулярное отклонение продаж товара от среднестатистических значений. Сезонность часто рассчитывается помесячно на календарный год относительно предыдущего календарного года для каждого товара, на который строится план продаж и по каждой торговой точки индивидуально, а итоговый план составляется путем консолидации из полученных значений.

Для расчета коэффициентов я рекомендую рассчитывать в штучном выражении. Если вы рассчитываете в денежном выражении, то количество влияющих факторов увеличивается многократно и это, кроме того что увеличит объем расчетов, еще и сильно увеличит шанс ошибки.

Рассчитать годовые коэффициенты сезонности достаточно просто – необходимо взять средние месячные продажи на конец года (сумма продаж на год, деленное на количество), а потом, для каждого месяца, рассчитать отклонение фактического объема продаж от среднегодового.

(Потребление в месяц / Среднегодовое потребление = Сезонный коэффициент)

Если у нас график продажи сложились примерно вот так вот:

То по результатам расчета, должно получиться приблизительно такая табличка для расчета (для 2010 года):

Сезонные коэффициенты:

Но задача - не рассчитать коэффициенты как таковые, а рассчитать план продаж, согласно текущим фактическим значениям продаж в году. Предположим, что мы проводим анализ в конце апреля 2011 года и рассчитываем план продаж на май 2011:

И наша табличка будет выглядеть вот так вот:

Задача – понять, сколько мы должны продать на май, с учетом текущих фактических объемов продаж и сезонности. Для этого - каждый из месяцев текущего года приведем к единой базе, убрав из них сезонный коэффициент, которые мы знаем.

(Факт Потребление в месяц / Сезонный коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

Получим вот такие значения:

Что означает, что если учитывать сезонные факторы, то ожидаемая средняя месячная на год равна 246 шт./мес.

Из этого, зная ожидаемую среднюю на год и сезонный коэффициент в мае (рассчитанный на предыдущем шаге), рассчитываем - сколько ожидается продаж в мае месяце, умножив ожидаемые среднегодовые продажи на рассчитанный сезонный коэффициент: 246 * 1,44 = 354,4 шт.

Таким образом, продолжаем формирование плана продаж на каждый месяц до конца года, корректируя согласно фактическим данным о продажах.

К сожалению, эти лаконичные расчеты не совсем корректны…

Мы учли влияние сезонных колебаний, но не рассчитали влияние общего тренда. Если у вас спрос падает (или растет) на 10% каждый месяц по объективным причинам, то без учета этих движений ваш вновь составленный план станет несостоятельным, и, как мы уже говорили выше - приведет вас к убыткам.

Как оценить влияние тренда?

Выглядит результат его расчета примерно вот так (оранжевая линия):

Проблема в том, что такой метод сложно использовать при расчетах в экселе. Но можно попробовать использовать просто линейные функции, посчитав средние месячные продажи на состояние «на начало года» и «на конец года» (с учетом сезонности), и оценив то, как она изменилась со временем. Или просто взяв за целевое значение, то, на которое вы бы хотели бы ориентироваться («я уверен, что объем продаж должен вырасти на 10%»).

Как бы то ни было – результат расчетов, это полученные ежемесячные коэффициенты «наклона» тренда для каждого из товара по каждой из торговых точек на каждый месяц, где вы рассчитываете план продаж. Проблема еще и в том, что в нормальной ситуации, внутри года это не прямая линия, а плавно изгибается.

Полученные коэффициенты используются для корректировки оценки средней годовой продажи, на которую, напомню, у нас опирается оценка продаж будущих.

Если предположить, что в текущих экономических реалиях, спрос в штучном выражении будет падать на 10% к концу года, тогда ежемесячный корректирующий коэффициент должен быть, приблизительно, равен 0,987. Это означает, что на этот коэффициент мы изменим оценочную среднюю месячную внутри текущего года согласно трендовому коэффициенту на каждый месяц:

(Факт Потр. в мес. / Сез. Коэф * Тренд. коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

А расчет текущих значений будет выглядеть так:

Заметили, что в результате получилось 349,8 шт. вместо ранее рассчитанных 354,4 шт.? Кажется, что это не очень много, но если у вас миллиардные обороты, то такая погрешность стоит очень много.

Чтобы увеличить качество работы с сезонностью, необходим пересчет и годовых сезонных коэффициентов по предыдущему году, относительно выявленных трендов. Но при нежелании производить большой объем вычислений, даже такое небольшое уточнение по текущему году уже способно качественно улучшить планирования.

Важно, что эти расчеты проводились и корректировались регулярно, согласно фактическим данным, чтобы получить наиболее адекватный план продаж и понимать то, каким образом вы его обеспечите и проконтролируете.

В реальной работе, профессионалы обычно используют более сложные подходы. Расчет ведется не по месяцам, а по неделям, или, даже, по дням. На целевые значения влияют больше факторов. А модель прогноза выходит за обычные средние расчеты. Но представленный выше подход это то, что может применить у себя любой человек, занимающийся планированием, даже без специальных инструментов.

Если это слишком трудоемко делать в «ручном режиме», и в том случае, если у вас 10 торговых точек и 15000 товаров, то - добро пожаловать к нам. Наше решение сделает все за вас.