Спрос на товары внутри групп тоже тщательно анализируют, так как распределение спроса на разные товары в данный период или в заданном количестве заявок различно. Распределение спроса на товары групп А, В и С может быть описано различными закономерностями.
Качество системы управления запасами зависит не только от прогнозирования спроса на определенный период, но и от прогнозирования распределения спроса в этом периоде.
Очевидно, что вся деятельность в области маркетинга и управления запасами концентрируется на товарах тех групп, которые обеспечивают основную массу товарооборота. Если планируется исключить из ассортимента медленно или плохо продающиеся товары, то решение принимается только после тщательного анализа причин сокращения сбыта. Из-за неэффективности сбыта, недостаточности рекламы, острой конкуренции или ограниченной емкости рынка замедляется движение даже тех товаров, которые пользуются большим спросом. После установления основных причин делают вывод о целесообразности складирования того или иного товара.
Прогнозирование спроса
Прогнозирование спроса возможно, если известны примерное количество потребителей и примерные нормы расхода товаров на каждого потребителя в определенный период времени. Ориентировочная потребность в товарах будет равна норме расхода товара, умноженной на количество потребителей. Затем при помощи различных методов ориентировочную потребность корректируют, учитывая возможное влияние экономической ситуации, сезонность сбыта, возможное сокращение или увеличение количества потребителей и т. п. Модель спроса обычно включает в себя представление среднего значения спроса, а также уровней постоянно растущего, циклического, ускоренно и замедленно растущего спроса и т. д. – и случайных изменений спроса вблизи среднего значения. Данные могут быть получены из самого анализа спроса, как, например, спроса в прошлом, или из внешних источников, включая экономические показатели или внешние оценки. Большинство краткосрочных прогнозов зависит от экстраполяции данных о процессе спроса, хотя сезонные или годовые прогнозы часто используют внешние данные для установления явных величин. Применение метода сглаживания (выборка лучших оценок параметров модели спроса), или коррекции параметров модели дает оценку ожидаемого уровня спроса и ожидаемой величины ошибки, например, в виде среднего абсолютного отклонения или математического ожидания. Процесс спроса меняется во времени, и если модель спроса должна отображать современное состояние спроса, нужно найти способ модификации параметров модели, которые будут отображать эти изменения.
Краткосрочные прогнозы составляют на финансовый год плюс квартал. Они используются в качестве основы для планирования потребности в денежных средствах, товарах и рабочей силе в течение года с разбивкой на полугодовые, квартальные или сезонные. Разработав прогноз сбыта по всем районам рынка, составляют программу заказов и складирования на весь год, чтобы быть готовыми к сезонным увеличениям продаж в каждом районе.
Среднесрочные прогнозы охватывают период от двух до пяти лет и обычно являются экстраполяцией существующих тенденций на будущее с учетом воздействия предполагаемых изменений в конъюнктуре рынка. Прогнозы используются для установления сроков выполнения мероприятий, из которых складывается стратегия сбыта.
Некоторые изготовители пытаются прогнозировать спрос и на более отдаленную перспективу – от 5 до 20 лет. Разработка такого долгосрочного прогноза зависит от компании, срока жизни ее товаров на рынке. Когда наступает время выхода на рынок, изготовители разрабатывают планы маркетинга с учетом накопленного прогностического опыта и исследований.
Прогноз на базе анализа тенденций и циклов учитывает четыре фактора: долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта и возможные события нерегулярного характера, влияющие на масштабы торговли, – политические события, появление новых конкурентов, технические изменения и т. д.
Прогнозирование методом корреляционного анализа основывается на данных статистики. Выявляют тенденции в развитии экономики, которые могут повлиять на деловую активность компании. Предположим, фирма продает автомобильные запасные части. Увеличение продаж автомобилей, по-видимому, повлечет за собой увеличение сбыта деталей. Для того чтобы выяснить, насколько больше запасных частей будет покупать возросшее количество владельцев автомобилей, определяют, во-первых, степень корреляции между объемом сбыта запасных частей и количеством проданных автомобилей; во-вторых, тот момент, когда увеличение парка машин скажется на объеме сбыта запасных частей; в-третьих, факторы, которые могут влиять на соотношение между увеличением парка машин и объемом сбыта. По возможности выявляют множественную корреляцию. Например, торговцы автомобилями и запасными частями могут обнаружить зависимость между их сбытом и общими расходами населения на транспорт. Эту зависимость можно проследить на примере корреляции между изменениями сбыта и изменениями каждого из остальных факторов за прошлый период.
Прогноз объема сбыта в целом в весовом, объемном или стоимостном выражении выполняется несколькими методами, для того чтобы сравнить полученные результаты и внести необходимые поправки. В торговле получили распространение следующие методы: прогноз на основе прошлого товарооборота, на основе анализа тенденций и циклов, корреляционный анализ. Прогнозирование на основе прошлого товарооборота исходит из того, что объем сбыта в планируемом году будет выше или ниже товарооборота предыдущего года на ожидаемый процент. Разумеется, этот метод неприемлем при выходе на рынок, когда нет прошлого опыта. Ориентировочный стоимостной прогноз емкости рынка производится обычно путем умножения среднего объема продаж на 1 или 1 тысячу клиентов на количество ожидаемых потребителей. Средний объем продаж устанавливают на основе собственной статистики, данных конкурентов или товаров того же поставщика на рынке другой страны. Важно только определить, какую долю этого объема потребности сможете удовлетворить вы, а какую у вас отберут конкуренты. Более точные показатели вы можете получить только из собственной практики, на основании статистики сбыта.
Специфика некоторых товаров требует прогноза сбыта по каждому наименованию в целях определения сроков и объемов их завоза на склады для обеспечения готовности к сбыту в любой период года. С этой целью решаются задачи прогнозирования спроса по каждому наименованию при помощи математических методов. Проблемы долгосрочного прогнозирования для планирования производства подробно рассматриваются в специальной литературе. Текущее прогнозирование включает прогнозирование величины спроса в интервале между двумя поставками и оценку законов распределения спроса в этом интервале, причем информация о спросе и особенностях его распределения в интервале между поставками должна обновляться, так как без специальной корректировки оказывается недостаточной. Как показал опыт крупных поставщиков, математические методы прогнозирования спроса и расчета запасов в равной степени полезны и в оптовой, и в розничной торговле
Математический подход к прогнозированию покупательского спроса заключается в расчленении его на основные составляющие элементы, среди которых выделяются: развитие спроса как основная тенденция, сезонные колебания спроса и случайные его колебания, для чего используют инструмент математической статистики. Нередко на практике прогнозирование спроса осуществляют только на базе средних значений. Некоторые компании для упрощения расчетов нередко осуществляют краткосрочное прогнозирование на базе значений величин спроса, которые в лучшем случае являются средними и не учитывают элемента неопределенности. Прогнозирование выполняется в зависимости от потребностей, по методу экспоненциального выравнивания.
Такие прогнозы обычно бывают чрезмерно оптимистическими, не учитывают элемента неопределенности и приводят к значительным колебаниям величин запасов. Более реальным является такое прогнозирование, в котором наряду со средним значением (математическим ожиданием) определяется и оценивается возможная ошибка. В связи с этим решаются задачи улучшения прогнозов и стратегии управления запасами с учетом ошибок прогнозирования спроса.
Компания “Renault”, например, при подготовке краткосрочных прогнозов спроса определяет текущий запас необходимых деталей в сети распределения и сбыта как среднюю величину ожидаемого спроса, путем графической экстраполяции данных прошлого спроса, а страховой запас – как величину, пропорциональную типовому отклонению закона распределения спроса в заданном периоде, учитывающую имевшиеся тенденции колебаний спроса.
Компания установила в результате исследований, что распределение спроса в заданном интервале следует:Для деталей повышенного спроса – группа А – нормальному закону распре деления (закон Гаусса).
Для деталей группы В – закону Пуассона.
Для деталей группы С – распре деление спроса характеризуется экспонентой.
Эти закономерности облегчают расчет страхового запаса. По соответствующим этим законам формулам подсчитывается типовое отклонение, которое, будучи умноженным на коэффициент обслуживания, установленный руководством компании (уровень удовлетворения спроса), дает величину страхового запаса.
В долгосрочных прогнозах кроме параметров, характеризующих ожидаемый спрос и его распределение в интервалах между поставками, а также параметров, характеризующих отклонение интервалов поставок, учитываются изменения потребности в зависимости от срока службы машин, применяется корреляция объемов ожидаемого сбыта и планируемых к выпуску количеств новых машин и другие параметры.
Любой прогноз, полученный в результате применения математических методов при помощи компьютеров, требует обязательной корректировки с использованием данных, которые не могут быть учтены при базировании на величинах прошлого спроса и факторов, не поддающихся программированию. К таким данным относятся социальные и политические события, климатические и экономические условия рынка и т. п. Корректировку прогнозов осуществляют специалисты по сбыту, знающие конъюнктуру рынка.