Методики прогнозирования продаж

[Вселенский разум]

Коллеги-семжники! Помогите усталому манагеру кто чем может, а я вам потом за это пригожусь.
Суть проблемы такова. В структуре реализации на отрезке времени (например год) есть ряд заказчиков.Все они присылают драфт-заявки (предварительные), на основании которых мои орлы строят оргазмически-радужный план продаж. Но, как известно, обещать – не жениться. В результате по факту реальные покупки делает 20% заказчиков (Парето - рулез!). Остальные делают это либо со срывами сроков, либо не в тех объемах. Да и некоторые постоянные заказчики иногда «шалят». В смысле, у некоторых есть цикличность, т.е. например заказывают строго два раза (месяца) через раз. Есть, заказывающие постоянно, но у них в ту и другую сторону может измениться объем фактической закупки относительно запланированного объема.
В результате, я хочу построить примитивную модель выводящую показатель «стабильности заказчика» по следующим критериям:
- соотношение фактических закупок относительно общего объема поданных драфт-заявок;
- частота поступления драфт-заявок (вероятность поступления заявки = число поданных заявок/количество месяцев с начала первой заявки);
- частота исполнения заявок (вероятность заказа = число фактических заказов / число поданных заявок).
Покупатель может подать одну заявку и сделать один заказ в месяц, что упрощает картину.
Но при этом неплохо бы учесть «вес» клиента в общей структуре реализации. Т.е., стоит ли клиента, принесшего 1-3% среденмесячной выручки вообще принимать в расчет.

Возможно я в критериях что-то добавил лишнее/неправильно задал/упустил, но моделька у меня не складывается.

Я бы подопечным мог и понятийно доказывать, кто хороший клиент, а кто плохой, т.к. вцелом ситуация с заказчиками понятна, но хочется описать это в виде рабочей модели, применимой для целей краткосрочного и среднесрочного планирования. Чтобы все драфт-контракты ( читай, устные договоренности) они держали в уме, а планировали исходя из наиболее вероятного исхода. Думаю, это единственный способ заставить их нормально работать и планировать. А-то как вспонмю, как они лишних 10% оборотных средств в запасах готовой продукции 4 месяца держали, а сами эту сумму без всяких на то оснований в дебиторке отражали – кипеть начинаю. Или когда они наработали в запасы полуторамесячный объем готовой продукции и еще материалов на месяц вперед накупили, а потом сказали «а типа что? Мы ж производственную программу выполнили». %-Р }8-[

[Алексей Макаров]

Если навскидку:
Строите таблицу (Клиент/критерий, список клиентов вниз). Далее делаете доб. столбцы критериев:
1) Привлекательность клиента (по объему продаж, АВС-анализу какому-нибудь и т.д.) - несколько категорий
2) Средний объем единичной закупки
3) 12 (или как пожелаете) столбцов, соответствующих каждому месяцу истекшего периода, в которые задается кол-во фактических заказов (например, для клиента, бравшего раз в месяц через раз - 0,0,1,0,0,1 и т.д.)
4) Привлекательность клиента по частоте выполненных заказов - несколько групп на основании средневзвешенной от п.3.
5) 12 (или как пожелаете) столбцов, соответствующих каждому месяцу будущего периода, в которые задается кол-во планируемых (и обязательно перейдущих в фактические) заказов согласно п.4 (например, для группы клиентов, средневзвешенно берущих 2 раза в месяц - 2,2,2,2,2,2 и т.д.).
О необходимости формирования данных на основе накопительного итога, когда каждый прошедший месяц тоже будет включаться в расчет последующих, думаю, лишний раз напоминать не надо...

Соответственно, п.2 и п.5 помогут прицелиться на ожидаемый объем продаж, п.1 в совокупности с любым другим - "обозреть горизонты".

Готов к тряпкам

[Константин Стрюков]

Попробуйте строить прогноз продаж как ПР = Н1*П1+Н2*П2+..+Нх*Пх+..., где Н - функция "надежности" (предсказуемости, если хотите) клиента, а П - функция "потребности" клиента.

"Надежность" может быть функцией от "отношения фактических заказов к поданным заявкам". Например. А можно еще и попытаться заложить зависимость от "суммы квадратов отклонений фактических заказов от среднего" - чтобы как-то учитывать постоянство заказов (особенно, если отклонение факт. заказа от заявки в плюс для вас так же нежелательно, как в минус). Ессно, вид функции вы должны сами определить.
"Потребность" может быть в простейшем случае просто средним объемом заказа за некоторый период.

Значения функций пересчитывайте для каждого клиента с некоторой периодичностью, например, при каждой итерации в цикле прогнозирования продаж.

В такой модели "вес" клиента учтен в функции потребности. И еще неизвестно, лучше ли иметь 10 клиентов, делающих систематические малые закупки, или 1 делающего большие заказы совершенно непредсказуемо...

В некоторых Crm-системах реализован похожий алгоритм прогноза, основанный на "возможностях" ("проектах", ...). Каждая "возможность" означает потенциальную покупку некотрого клиента на некоторую сумму С с вероятностью В. Прогноз продаж строится как сумма произведений Сх*Вх по базе в х клиентов.
Сильная сторона модели - предельная простота и понятность для сэйлзов. Слабость - полнейший субъективизм как в установлении вероятностей, так и в определении суммы возможного заказа (т.е. никак не предотвращает ту ситуацию, в которую Вы попадаете с заказами ваших сэйлзов).

[И.Горн]

Есть и еще один интересный момент, чем длинее цепочка посредников
в канале распределения тем сильнее погрешность прогноза.
если в конечной торговой точке точность прогноза составляет 3-5%,
то у поставщика, при такой же точности прогноза в целом, расхождение
по некоторой группе товара возрастет до 3х3=9% или, что хуже 5х5=25%.
соответственно. Если есть другие промежуточные участники цепи поставок,
то они только ухудшают пределы погрешности в прогнозе.
Самый худший вариант, когда несколько оптовиков работают на одной территории
и пересекаются по клиентам, в этом случае каждый из них оценивает емкость
рынка со своей позиции, слабо учитывая конкурентов. В итоге прогноз может
имет погрешность в разы....
Поэтому Вашим продавцам необходимо также знать длину цепочки и какое место в
ней занимает клиент....

[Вселенский разум]

Попробуйте строить прогноз продаж как ПР = Н1*П1+Н2*П2+..+Нх*Пх+..., где Н - функция "надежности" (предсказуемости, если хотите) клиента, а П - функция "потребности" клиента.

Константин, прогноз продаж - это "вторая часть марлезонского балета". Ибо для начала мне надо выявить и описать алгоритмами расчета покупателей, которых вообще есть смысл планировать.

"Надежность" может быть функцией от "отношения фактических заказов к поданным заявкам". Например. А можно еще и попытаться заложить зависимость от "суммы квадратов отклонений фактических заказов от среднего" - чтобы как-то учитывать постоянство заказов (особенно, если отклонение факт. заказа от заявки в плюс для вас так же нежелательно, как в минус). Ессно, вид функции вы должны сами определить.
"Потребность" может быть в простейшем случае просто средним объемом заказа за некоторый период.

не, отклонение в плюс - особенно если отсутствует волотильность объемов - это зер гут, ибо это хорошая ТЕНДЕНЦИЯ. Просто это надо учитывать при планировании, особ. закупок сырья. Тем более , что в вашем случае "надежность" функция с двумя аргументами, ибо, как я уже говорил мы рассматриваем фактическое исполнение по заявкам и насыщенность фактическими заказми контрольного отрезка времени (согласитесь, что оценка частоты поданных заявок на отрезке времени многое говорит о заказчике,как персоналии, но мало влияет на искомый результат). Рассматривать среднее наверное не правильно, т.к. тут существенное влияние на динамику оказывает ряд факторов, как то сезонность и цикличность.

Значения функций пересчитывайте для каждого клиента с некоторой периодичностью, например, при каждой итерации в цикле прогнозирования продаж.

Само собой. "...прибавьте надежду ее найти!" (с) к\ф "Покровские ворота", реж. М.Казаков :-)))

В такой модели "вес" клиента учтен в функции потребности. И еще неизвестно, лучше ли иметь 10 клиентов, делающих систематические малые закупки, или 1 делающего большие заказы совершенно непредсказуемо...

и то и другое плохо. Второе с оперативной точки зрения, второе со стратегической.

В некоторых Crm-системах реализован похожий алгоритм прогноза, основанный на "возможностях" ("проектах", ...). Каждая "возможность" означает потенциальную покупку некотрого клиента на некоторую сумму С с вероятностью В. Прогноз продаж строится как сумма произведений Сх*Вх по базе в х клиентов.
Сильная сторона модели - предельная простота и понятность для сэйлзов. Слабость - полнейший субъективизм как в установлении вероятностей, так и в определении суммы возможного заказа (т.е. никак не предотвращает ту ситуацию, в которую Вы попадаете с заказами ваших сэйлзов).

Тут у меня все проще. Предсказуемее, всилу специфики бизнеса. Разумеется, это относится только к стабильным клиентам.

[Константин Стрюков]

прогноз продаж - это "вторая часть марлезонского балета". Ибо для начала мне надо выявить и описать алгоритмами расчета покупателей, которых вообще есть смысл планировать.

А Вы уверены, что это необходимо? Выделяя "избранных" клиентов Вы можете не повысить, а понизить точность Вашей прогнозной модели.

не, отклонение в плюс - особенно если отсутствует волотильность объемов - это зер гут, ибо это хорошая ТЕНДЕНЦИЯ

Отклонение в плюс лучше, чем отклонение в минус, но я бы не стал однозначно считать это "хорошей тенденцией". Про крайней мере до тех пор, пока не выяснил причины этого отклонения в плюс.
При некоторых параметрах системы продаж (включая закупки или производство, логистику) отклонения фактических заказов от предварительных заявок "в плюс" может вызвать нежелательные динамические эффекты, приводящие к убыткам. Посмотрите, например, "Индустриальную динамику" Форрестера...

З.Ы. А что такое "волатильность объемов"?

[Dudnicov]

Коллеги-семжники! Помогите усталому манагеру кто чем может, а я вам потом за это пригожусь.
Суть проблемы такова. В структуре реализации на отрезке времени (например год) есть ряд заказчиков.Все они присылают драфт-заявки (предварительные), на основании которых мои орлы строят оргазмически-радужный план продаж. Но, как известно, обещать – не жениться. В результате по факту реальные покупки делает 20% заказчиков (Парето - рулез!). Остальные делают это либо со срывами сроков, либо не в тех объемах. Да и некоторые постоянные заказчики иногда «шалят». В смысле, у некоторых есть цикличность, т.е. например заказывают строго два раза (месяца) через раз. Есть, заказывающие постоянно, но у них в ту и другую сторону может измениться объем фактической закупки относительно запланированного объема.
В результате, я хочу построить примитивную модель выводящую показатель «стабильности заказчика» по следующим критериям:
- соотношение фактических закупок относительно общего объема поданных драфт-заявок;
- частота поступления драфт-заявок (вероятность поступления заявки = число поданных заявок/количество месяцев с начала первой заявки);
- частота исполнения заявок (вероятность заказа = число фактических заказов / число поданных заявок).
Покупатель может подать одну заявку и сделать один заказ в месяц, что упрощает картину.
Но при этом неплохо бы учесть «вес» клиента в общей структуре реализации. Т.е., стоит ли клиента, принесшего 1-3% среденмесячной выручки вообще принимать в расчет.

Думается мне, что дело не в модели. Придется Вам понятийно объяснять своим орлам. Ну а если хотите помучиться, то есть чудесная штука дискриминантный анализ, с помощью него как раз и рассчитывается вероятность попадания в ту или иную группу. Сразу скажу алгоритмов не знаю(в смысле какие формулы там зашиты), делаю его в СПСС.

[Вселенский разум]

Думается мне, что дело не в модели. Придется Вам понятийно объяснять своим орлам. Ну а если хотите помучиться, то есть чудесная штука дискриминантный анализ, с помощью него как раз и рассчитывается вероятность попадания в ту или иную группу. Сразу скажу алгоритмов не знаю(в смысле какие формулы там зашиты), делаю его в СПСС.

Это мысль. СПСС, правда какой-то старый пакетик, у мну есть. А ведь знал, знал, что пиво вместо лекций по мат. статистике так слишком хорошо шло не спроста, чуял ведь «засаду».

[Вселенский разум]

А Вы уверены, что это необходимо? Выделяя "избранных" клиентов Вы можете не повысить, а понизить точность Вашей прогнозной модели.

Ну, в моем примере рынок достаточно консервативен. Компания в оченьне простой рыночной ситуации, в силу объективных причин связаных со спецификой отрасли и местоположения ей достабтся остатки от пирога. Если клиент в силу каких-то причин не стал постоянным - он клиент случйный, неопределенный, обращающийся только в случае, если монополист настолько перегружен заказами, что не может переварить новых потребителей, что собственно мне наглядно видно из тренда. Поэтому я буду планировать по группе кей-клайентс индексируя на сезонный фактор.

Отклонение в плюс лучше, чем отклонение в минус, но я бы не стал однозначно считать это "хорошей тенденцией".

По крайней мере до тех пор, пока не выяснил причины этого отклонения в плюс.
Ну да, как-там говривал старина Дживс: Сэр, это в точности то, что я неамеривался Вам сообщить. :-)

При некоторых параметрах системы продаж (включая закупки или производство, логистику) отклонения фактических заказов от предварительных заявок "в плюс" может вызвать нежелательные динамические эффекты, приводящие к убыткам. Посмотрите, например, "Индустриальную динамику" Форрестера...

А по-подробнее, если не сложно... про Форестера и его динамические эффекты. Звучит интригующе...

З.Ы. А что такое "волатильность объемов"?

Нестабильность, колебания... (напр. волатильность курсов валют).

[Константин Стрюков]

А по-подробнее, если не сложно... про Форестера и его динамические эффекты. Звучит интригующе...

Поподробнее можно у Форрестера И не только у Форрестера - речь вообще о динамических моделях сложных систем - но его "Индустриальная динамика" достаточно легко читается, хотя и требует определенных усилий

Если кратко... Как пример: некоторая организация, работающая на рынке FMCG, находит крайне удачное решение по выводу на высококонкурентный рынок новой торговой марки. Результат превосходит ожидания, и спустя первые 2 месяца объемы заказов превышает запланированные на 45%. При этом, производство не готово было удовлетворить возросший спрос, и на увеличение мощности потребовался месяц, по истечению которого производство выпускало продукцию в объеме +55% от первоначального плана.
Но пока производство переналаживалось, многие клиенты получили отказы и срывы поставок, из-за чего примерно треть недавно обретенных клиентов отказалась подолжать сотрудничество (напомню - рынок с высокой конкуренцией). И объемы заказов стали катастрофически падать, достигнув уровня -(10 - 15)% от старых планов. Но производство как раз вышло на мощность +55% от старых планов! Склад оказался затарен продукцией как раз тогда, кгда объем заказов пошел в минус, соответственно образовалась огромная кредиторка (средства застыли в запапсах готовой продукции), приведшая к приостановка поставок сырья... Короче, организация оказывается на грани краха.

Сыграла злую шутку контринтуитивность сложной системы - последовательность вроде бы "хороших" (по отдельности) решений плюс запаздывания этих отдельных решений по всей цепи привела к неожиданному (на первый взгляд) результату. Ситуация, кстати, не мифическая, пару лет назад слышал от одного менеджера подобную историю - только цифры и сроки отличались. Компанию вытащили тогда из ямы посредством титанических усилий и драконовских мер...

[Вселенский разум]

ой, Константин, это точно не про моих... :-)))
Тут все как раз можно отрегулировать безболезненно. У моих все упирается в том что они по ценам продажи (читай из-за закупочных цен на основной компонент) на 10% выше рынка, причем пр. монопольного. Вот и получается, что теоретически они очень богатые люди, а практически... нужна пессимистичная модель сбыта для стратегии выживания, обеспечивабщей хотябы безубыточный уровень. По крайней мере до момента нахождения решения со снабжением или продажи бизнеса.

[Константин Стрюков]

Не приоткроете хоть немного завесу тайны - что за рынок такой?

[Roberts]

2 Вселенский разум:

1) Сколько заказов в месяц/квартал?

2) Сколько разных клиентов делают заказ (или платят деньги, или получают товар) в месяц/квартал?

Если около 100, то можно обойтись гораздо более просто,
безо всяких экспертных оценок и общих моделей поведения. Просто ряды спрогнозировать.

Если не сильно меньше 100, то тоже можно, только похуже точность прогноза будет.

[Вселенский разум]

Робертс.
Ну, всего клиентов по основному продукту штук 20. Заказывают постоянно 3-4 (более-менее равномерно или с явной цикличностью образуя 85% объема заказов по данному продукту), размеры партий разные. Остальные ИМХО - залетные, которых монополист переварить не смог/не успел. И в принципе, из треда, как я уже говорил, видна общая цикличность спроса и сезонность.

[Roberts]

Ну если на 20-ти клиентах и тренд и сезоны видны, то можно пробовать....
Если скините сюда или на мой ящик цифры, нужно месяцев 16-18, то попробую построить прогноз месяцев на 6.
Цифры нужны такие: год, месяц - объём отгрузки (или реального заказа или отгрузка в деньгах или нат. ед.)
Чтобы не разглашать ком. тайну можно реальные цифры на что-нибудь помножить, что-то прибавать и проч. Короче, зашифровать. Сам я так обычно делаю. Потом, с прогнозными цифрами - сделать обратное.

[Вселенский разум]

Есть данные за 8 мес. (бизнес молодой) и в принципе понимание динамики до конца года. Для шифровки достаточно убрать имена контрагентов и не называть "завесу тайны" о рынке (продукте). Пусть это будет скажем "производство (в тоннах) суррогатного кокаина из минеральных заменителей в Колумбии". :-)))

Робертс, а мыло плз, а-то у Вас эта опция в профайле отключена.

[Roberts]

Мыло: roberts70@mail.ru

8 месяцев - крайне мало... 12 месяцев + личное понимание динамики я считаю минимумом...
Ну ладно, можно попробовать ;)
жду цифр ;)