В предыдущей статье мы рассмотрели сложный вопрос — методы оценки качества прогнозирования, однако для большинства руководителей насущной является и другая тема — на каком вообще языке говорить с бизнесом? Какие шаги предпринять, чтобы правильно составить прогноз? В статье ответим, как бизнесу грамотно выстраивать процесс прогнозирования.
Прогнозирование пошагово
Рассмотрим прогнозирование поэтапно — остановимся на каждом пункте и постараемся доступно объяснить, что это за этап и зачем он нужен.
Данный процесс начинается с необходимости в целом оценить прогнозируемость и определить, насколько возможно спрогнозировать вообще — насколько сложна задача, стоящая перед делом прогнозирования и планирования спроса.
1. Оценка ассортимента
Для этого, во-первых, обязательно оцените весь ваш ассортимент или другие единицы прогнозирования по двум признакам:
- насколько продажи вариативны — определить разрывы между столбикам;
- насколько продажи стабильны — определить интервалы между продажами.
Хотим сразу предостеречь вас от ложных предпосылок и ранних выводов. Так, может создаться впечатление, что гладкий спрос наиболее стабилен и, скорее всего, его проще всего прогнозировать. Это не всегда так, однако мы понимаем, что прерывистый спрос сложнее — там вариативность низкая. Самый сложный для прогнозирования — случайный спрос, чуть менее сложный — переменчивый спрос. Тем не менее, переменчивый спрос, в силу большого количества продаж, является сильно значимым для достижения результата.
2. Обобщение ошибок
Следующий важнейший аспект — обобщение ошибок разных товарных групп. Обратите внимание — это категорически неверный путь!
Товар товару — рознь:
- Новинка — товар с малообъемной историей продаж.
- Сезонный товар — может находиться перед сезоном, в середине сезона, в конце сезона или вообще вне сезон.
- Бестселлеры — имеют самое большое количество данных и обладают ярко выраженным видом спроса.
- Промо-товары и распродажи — товары, у которых значимость от других факторов довольно велика (например, от рекламной кампании).
- Ликвидационные товары — в основном, прошлогодние или сезонные товары.
Нельзя обобщать, надо учиться иллюстрировать ошибку по разным группам.
Один из инструментов, который позволяет более быстро и системно выполнить эту работу — это ABC-XYZ-анализ.
Данный анализ может выполняться как по выручке или штукам, так и по валовой прибыли. ABC-XYZ-анализ — эффективный инструмент приоритезации и взвешивания ошибок.
Очевидно, что на пересечении букв A и X или B и Z можно расставлять разные приоритеты и для ряда прогнозирования давать разные веса. В зависимости от критичности для бизнеса можно штрафовать систему под прогнозирование на разное число. Проще говоря, A-X должен прогнозироваться идеально — здесь и достаточно данных, и спрос стабилен, поэтому мы можем поставить побольше штраф. Наоборот, C-X или C-Z можно оценить меньше, с меньшим штрафом. Нужно учиться управлять взвешиванием. Поэтому возьмите за правило — регулярно выполнять группировку и разбиение ассортимента на группы перед процессом прогнозирования.
3. Внимание к деталям
Третий аспект, который зачастую упускается в бизнесе — внимание к деталям.
Здесь одним из самых главных инструментов для прогнозистов являются гистограммы. Спускайтесь на детальные уровни — стройте гистограммы и визуализируйте динамику и смещение ошибок.
Гистограммы — это график распределения. При его построении ожидается, что график должен иметь форму нормального распределения. На самом деле, так не бывает. Обычно бывает очень длинный «хвост», и в нем можно заметить экстремальные ошибки — в разы больше, чем прогноз, или существенно больше абсолютного значения. И нужно выяснять и определять природу всех экстремальных ошибок — как перепрогнозирование, так и недопрогнозирование. Возьмите себе за правило — разбираться регулярно в топ-10 ошибок.
В нашей практике часто бывает такое, что нужно быстро проверить, насколько корректно сделан прогноз и выявить, что не работает в системе. Мы берем топ-10 ошибок в перепрогнозировании, топ-10 ошибок в недопрогнозировании, — и анализируем их. Таким образом можно быстро выявить и построить график потенциала для улучшения прогноза.
4. Визуализация динамики
Визуализация помогает понять, насколько прогноз на одни и те же группы товаров или на один конкретный товар из раза в раз получается точнее, есть ли какое-то улучшение или нет. Также можно визуализировать среднюю ошибку для модуля, то есть средний знак ошибки. Если мы наблюдаем, что знак ошибки стабильно плюсовой или стабильно минусовой, значит, мы можем что-то подправить в моделях, чтобы знак ошибки был переменчивый и конвертировался вокруг нуля. Определенно, таким образом можно выявить потенциал для улучшения.
5. Структура спроса
Пятый ключевой этап в прогнозировании — понимание структуры спроса, то есть разделение спроса и прогноза на базовый и факторный:
- базовый спрос — это спрос, который формируется, как есть, который учитывает в себе: тренд, сезон, цикличность;
- факторный спрос — спрос, который формируется на основании множества других активностей (но не ограничивается только ими): промо-акции, рекламные кампании, активность конкурентов.
И в базовом спросе, и в факторном, начиная от подготовки исторических данных для прогнозирования и заканчивая построением прогнозных моделей, обязательно проводить анализ ошибок. Мы должны стремиться оценить ошибку на уровне базового спроса и на уровне факторного спроса — так мы составим более целостную картину.
6. Оценка улучшения прогноза
Следующее полезное упражнение, которое обязательно надо выполнять — на самом деле, наверное, самое эффективное и правильное — это Forecast Value Added (FVA) — оценка улучшения прогноза, то есть насколько наши усилия направлены на улучшение прогноза, какой от этого эффект и как это можно оценить.
Это возможно осуществить двумя способами:
1. улучшение прогноза по сравнению с «наивным» модельным прогнозом:
- факт прошлого периода (скользящее среднее) — обычно скользящая средняя бывает только для определенных групп ассортимента, давая эффект лучшего качества прогнозирования;
- факт предыдущего года (сезонность) — когда история продаж больше года, мы используем сезонность;
- факт равный нулю — для редких продаж можно, вместо прогноза, просто ставить ноль. Точнее ли наша модель спрогнозирует, чем прогноз, равный нулю? Это интересный вопрос, на который предстоит ответить.
2. улучшение прогноза по сравнению с другим модельным прогнозом:
- прогноз, сделанный в предыдущем периоде — осуществляют с помощью ретро-данных, исторических данных, которые мы периодически делаем;
- прогноз, сделанный человеком — выполняя этот анализ, надо ответить на следующие вопросы: где сводная ошибка ниже? в каком проценте случаев актуальный прогноз лучше? где разброс ошибок меньше?
Есть еще довольно сложная и редкая схема, с которой мало кто сталкивался — оценка качества прогноза при авто-прогнозировании. Здесь происходит выбор лучшей модели из тысяч по анализу качества прогнозов тестового периода. Мы рекомендуем следующий алгоритм:
- нахождение в допустимых границах — мы анализируем, не выходим ли мы за допустимые границы, потому такое бывает часто при упрощении;
- соответствие направлению тренда — в исторических данных мы видим, что есть восходящий тренд, а прогнозный тренд может быть нисходящим, главное — лучше понять угол наклона тренда;
- ранжирование по минимальной ошибке — происходит после отсеивания ненужных методов прогнозирования.
Таким образом, мы рассмотрели упрощенную схему — пошаговый алгоритм прогнозирования. Зачастую, бизнесу бывает сложно самостоятельно выполнить эту довольно-таки непростую задачу — нет необходимых компетенций и опыта, процесс занимает много времени или требует достаточно много вложений. Решением в таком случае является грамотный аутсорсинг с внедрением автоматизированных «умных» систем прогнозирования.
Выстраивание процесса прогнозирования
Математика — это, конечно, хорошо, там можно упражняться бесконечно, но кроме нее очень важным является сам процесс прогнозирования, то есть, как он выстроен. Не секрет, что во всех проектов по улучшению цепи поставок, очень важны три компонента: математика/процессы, люди/их компетенции и технологии.
Построение бизнес-процессов
Мы видим в качестве прогнозирования спроса некую регулярную активность, которая содержит в себе следующие задачи:
- в первую очередь, нужно формирование понимания спроса, его структуры и источники финансирования — почему у нас такие продажи и что на эти продажи повлияло;
- дальше мы проводим оценку достоверности и полноты информации, используемой для прогнозирования и еще раз проверяем все те допущения, которые мы использовали перед прогнозированием — совершились они или нет, была ли у нас вся информация или нет. Кроме того, на этом этапе можно и нужно прогнозировать влияние, подготовить данные и восстановить исходный спрос;
- затем необходимо рассчитать точность прогноза для различных сегментов и условий — по видам спроса, по товарным группам (новинкам, бестселлерам, промо-акциям и т. д.) — то есть ошибки нужно посчитать отдельно по всем ним.
- далее надо оценить, как повлияла наша ошибка прогноза на бизнес-результат. Бизнес-результатом называется то, что мы получили — хватило ли у нас запасов или мы столкнулись с тем, что наш запас был не востребован. То есть мы должны именно обосновать — сделать причинно-следственный анализ, почему мы получили такой запас, и какой вклад в запас или его дефицит внесло качество прогнозирования;
- затем мы можем сделать сравнительный анализ качества прогноза с прогнозами предыдущих периодов. Не секрет, что мы прогнозируем обычно на 3, 5,18 месяцев вперед, и мы можем сравнить — прогноз, сделанный на предыдущую итерацию хуже или лучше. Также мы можем оценить его по сравнению с «наивными» прогнозами;
- и последний этап — принятие решения по направлениям улучшения качества прогнозов. То есть, когда мы составили полную картину, мы принимаем решения.
Основной принцип всей этой работы направлен на то, чтобы не было такого, что «мусор» на входе — «мусор» на выходе. То есть, перед тем, как приступать к математике, считать сложными формулами ошибку, пытаться ее объяснить — нужно договориться о качественных входных данных.
Вклад людей
Вклад людей — важнейший аспект. Понятно, что довольно сложно оценить вклад каждого человека в отделе прогнозирования и планирования, точность каждого отдельного прогноза, так как прогнозов создается невероятное количество. Другое наблюдение, исходя из опыта, — если вы достигли определенного уровня качества, вам существенно проще его поддерживать, чем улучшать его дальше.
Поэтому мы рекомендуем следующее:
- хвалить значимость при улучшении качества — то есть, если мы видим, что качество в эти периоды улучшается — это повод похвалить ваших коллег;
- ругать надо не за низкую ошибку, которая может осуществляться, а за отсутствие понимания — по какой причине она случилась, потому что, если это понимание не наступит сейчас, то, скорее всего, следующий прогноз будет такой же некачественный;
- премировать надо не по итогам периода (года, квартала), как принято в большинстве компаний, а за бизнес-результат. Ожидание от специалистов, которые занимаются прогнозированием и прогнозированием спроса, должно заключаться в том, что они могут оцифровать и объяснить план. Собственно, за этот вклад их и надо премировать.
Технологии
Теперь самый популярный вопрос, который задают всем прогнозистам — какая у вас ошибка? Попробуем разобраться.
1. Определить, на каком уровне у вас ошибка?
- на уровне SKU либо товарной группы — определить иерархию, связанную не только с остатками, но и с продажами;
- на уровне точки продаж (конкретная касса или магазин) либо региона.
2. Определить тип спроса:
- анализируя ошибки, мы включаем туда новинки или нет?
- учитываем промо или нет? Бывает такое, что активно ведется промо-кампания, но данные по промо для прогнозирования не предоставляются либо их в компании вообще нет;
- также надо договориться, а что, если аут-оф-сток (OOS)? Считаем мы это ошибкой или нет? Об это нужно знать до прогнозирования.
3. Определить период:
- прогноз по-дневный, по-недельный, по-месячный? Это необходимо, чтобы посмотреть на следующий период — насколько эта ошибка актуальна;
- горизонт прогноза — для некоторых компаний срок производства — полгода, значит, надо смотреть эффект через полгода.
4. Определить время, прошедшее со старта эксплуатации:
- этот аспект больше касается не пилотных проектов, а проектов, которые уже отвечают, какого качества они добились. На самом деле, реальные результаты, на которые можно ссылаться, с которыми можно идти на конференцию и хвастаться, достигаются в течение года. Необходимо поработать на варианте — те методы, которые вы вкладываете в прогнозирование спроса, дадут накопительный эффект. В очередной раз, делая разбор факторов, которые повлияли на спрос, вы увидите, что они вам знакомы. что вы их же закладывали в прогноз. Таким образом, происходит некое итерационное улучшение. Поэтому, чем детальнее, сложнее и дальше — тем ниже точность. Чем больше опыта — тем эта точность выше.
Почему эта тематика важна для нас и при чем тут технологии?
Команда Reshape Analytics обладает широким спектром компетенций:
- Мы проводим стратегический data-driven аудит эффективности текущей системы управления цепочкой поставок и выработка рекомендаций по ее улучшению.
- Производим анализ качества управления запасами и прогнозирование целевой эффективности внедрения аналитических решений.
- Помогаем разработать и согласовать техническое задание на внедрение систем прогнозирования и планирования.
- Разрабатываем технологические решения для упрощения интеграции с системами прогнозирования и планирования.
- Внедряем системы прогнозирования и планирования цепей поставок.
Мы можем помочь Вам разобраться во всех этих хитросплетениях и добиться максимально качественных данных для прогнозирования с помощью аналитических платформ и решений: Loginom, NOVO BI, Optimacros, Alteryx, AnyLogistix и другие.
Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и наши специалисты помогут Вам подобрать оптимальное решение для ваших задач.
Исследование – важное теоретическое или практическое изыскание призванное не просто проанализировать текущие тенденции, ситуацию, но и предложить достойные варианты решения рассматриваемой проблемы. Притом в данном деле важно разработать план мероприятий, а также показать его состоятельность, спрогнозировав результаты. Далеко не каждый начинающий автор НИР, студент знает, как правильно и корректно сделать прогноз, поэтому мы подготовили инструкцию в этой статье.
Что такое прогноз данных, прогнозирование результатов?
В дословном переводе с греческого «прогноз» означает «предсказание или предвидение». Автору любого НИР важно понять, что нужно делать, какие шаги предпринять, чтобы ликвидировать (решить) проблему, ситуацию, а для этого нужно уметь «предсказывать» итоги. Притом не нужно обладать способностями медиума, достаточен профессионализм и компетентность в конкретной области.
Прогнозирование результатов НИР относится к практической части исследования. С одной стороны, они позволяют определить эффективность предлагаемых мер и потенциальные результаты от внедрения новшеств. С другой стороны, носят приблизительный характер и не позволяют в полной мере оценить объективность действий, их достаточность, но подчеркивают целесообразность и необходимость перемен, новизну изыскания и его ценность.
Прогнозирование результатов проводится лишь в полномасштабных НИР (диссертация, монография, ВКР, бизнес-планирование и пр.), миссия которых заключается не просто в анализе ситуации на конкретному объекте, но и определении перспектив его развития. Именно оценка будущего является ключевой задачей прогнозных данных.
Важно отметить, что прогнозирование результатов исследования чаще всего совпадает с целью и гипотезой проекта, но ключевым отличием от данных параметров выступает то, что прогнозы основаны на расчетно-аналитических, количественных показателях и является аргументированными, более достоверными. Гипотеза же носит чисто теоретический характер, а с помощью прогнозирования она находит свое тотальное подтверждение или опровержение.
Этапы прогнозирования результатов курсовой, дипломной или иной научно-исследовательской работы
Прогнозирование результатов НИР – это завершающий этап проекта, когда автору предстоит показать, в чем проявляется новаторство и как оно воздействует на объект исследования.
Данный этап научно-исследовательской мысли основывается на теоретических аспектах в рамках научной области, а также аналитических данных. Все вместе (теория и аналитика) позволяет собрать предельно точную и достоверную доказательную базу, подчеркивающую:
- Проблему и причину ее возникновения;
- Степень воздействия проблемы на объект исследования;
- Необходимость введения новшеств для улучшения ситуации, выработки эффективного решения.
Возникли сложности?
Нужна помощь преподавателя?
Мы всегда рады Вам помочь!
Первым этапом принято считать погружение в теоретические аспекты в рамках выбранной темы. Здесь исследователь должен конкретизировать основные понятия, законы и правила «игры», регламентирующие действующие процессы. Главное – понять: что происходит и почему, что делать и как.
Второй этап – аналитический, он же – доказательный. Специалисту предстоит определить причинно-следственные связи и установить: наличие проблемы, ее симптомы, воздействие (в чем и как проявляется, с каких пор и пр.). Здесь важна грамотная диагностика ситуации на основе конкретной методики и комбинации различных алгоритмов и схем. Лучше всего доверять расчетам и анализу конкретных показателей, опираясь на теоретический багаж: о чем свидетельствует изменение данных, какие факторы воздействуют и провоцируют ухудшение ситуации, какие принципы и правила действуют в данной ситуации.
Миссия второго этапа – установить причину трудностей и проблем, ключевые факторы и подобрать соответствующие меры, нацеленные на их ликвидацию или смягчение. Здесь на основе результатов анализа важно разработать поэтапный план действий, где будет прослеживаться четкая и логичная последовательность мер, приводящая к конкретному результату (предпочтительно положительного характера).
Третий и самый важный этап прогнозирования НИР – оценка перспектив развития объекта исследования по мере и после внедрения предложенных инноваций. Здесь важно показать, какие перемены настанут, насколько сильно изменится ситуация и в какую сторону, к каким результатам приведут внедренные коррективы, степень их затратности и окупаемости. Исходя из всего вышесказанного следует, что прогнозирование результатов научного исследования основывается преимущественно на экономико-математических действиях, статистических методах.
Check-Up по прогнозированию результатов НИР
Прогнозирование может выполнять различные миссии: поиск проблемы и выбор подходящего варианта ее решения с учетом возможностей объекта, целенаправленное воздействие на объект с целью решения конкретной проблемы.
При выполнении НИР целесообразно подготовиться к нему, погрузившись в теорию: изучите основные понятия, методики, инструментарий, стандартные (классические) решения и пр. Фактически «нулевым этапом» прогнозирования выступает подготовка исследователя: владение теорией, грамотная констатация научного аппарата НИР.
Возникли сложности?
Нужна помощь преподавателя?
Мы всегда рады Вам помочь!
Для предоставления качественных прогнозов необходимо располагать соответствующими данными: отчетность, статистические показатели и материалы, результаты маркетинговых и социологических (иных) исследований и пр. При этом важно тщательно перепроверять все первоисточники, основывая все свои предположения исключительно на обоснованной, надежной информации. Отсюда следует, что первый шаг в прогнозировании – сбор информации об объекте исследования, проверка качества информации и ее анализ с целью констатации проблемы и причинно-следственных связей.
Второй стадией прогнозирования является выработка мероприятий или последовательности действий на основе результатов анализа. Здесь важно оказать воздействие на первопричину, а не устранить ее симптомы. Поэтому следует выяснить: какой фактор воздействует на объект и как на него повлиять, что необходимо изменить в текущем состоянии объекта. Исследователю предстоит тщательно спланировать каждый шаг инноваций: с чего начать, какие инструменты и методы привлечь, где найти средства для финансирований новаторских действий и пр. На стадии планирования мероприятий важно предоставить подробный расчет данных: чего и сколько будет израсходовано.
Третья стадия – оценка перспектив, экспертиза. Она будет носить субъективный характер, но здесь важно понять именно то, как повлияют изменения на конечный результат или проблему. Для этого чаще всего используют факторный анализ и методы моделирования ситуации: поэтапно автор НИР производит замену каких-либо параметров (реализуя соответствующие мероприятия), а затем изучает динамику показателей (по принципу «до» и «после»).
Важно отметить, что прогнозирование предполагает выработку не одного конкретного плана действий, а нескольких сценариев (альтернатив) и выбор оптимального варианта. В данном случае уместно сформировать прогнозы по трем основаниям: позитивный исход, нейтральный вариант, пессимистичный итог. Притом каждый прогноз будет носить срочный характер.
После оценки перспектив, важно внести коррективы в план действий с целью его унификации и оптимизации, достижения положительной тенденции и намеченной цели. На данном этапе прогнозирования необходимо учесть сомнительные параметры, погрешности, новые тенденции (важно минимизировать негативный исход и риск его возникновения). В этом деле приходит на помощь моделирование ситуации с помощью современных технологий (программ, приложений, техник).
Прогнозирование и/или апробация?
В зависимости от уровня сложности НИР применимы, как оба способа для экспертизы предлагаемых мероприятий, так и отдельно каждый из них.
В студенческих проектах достаточно воспользоваться только прогнозированием результатов на основе проведенного анализа данных. Этот метод вполне уместен в исследованиях «среднего плана» — курсовые работы, отчеты по практике, дипломные работы и пр. Здесь научная деятельность носит точечный характер и нацелена на изучение конкретного сегмента, сферы деятельности или проблемы.
Одного прогнозирования недостаточно в серьезных и масштабных изысканиях, где требуется решить глобальную или весьма значимую проблему – в монографиях, кандидатских и докторских диссертациях и пр. В подобном изыскании важны результаты апробации, которые наглядно отражают, к чему приведут намеченные планы. Это рискованный, но самый доказательный метод «экспертизы» прогнозных сценариев.
Возникли сложности?
Нужна помощь преподавателя?
Мы всегда рады Вам помочь!
Как оформить результаты прогнозирования в НИР?
Прогнозирование – это некая последовательность мероприятий с описанием потенциальных результатов. Поэтому здесь важно сначала обосновать и подчеркнуть необходимость нововведений. Для этого автор еще раз подчеркивает проблему: четко, точно и ясно.
Далее он выделяет ключевые факторы, воздействующие на объект и ситуацию: основные параметры, звенья, которые следует изменить.
Следом предлагается план мероприятий, который достаточно оформить в виде пронумерованного списка с емким описанием каждого шага. Допустимо под каждым этапом привести расчеты и констатацию динамики. Такой ход продемонстрирует, какие перемены произойдут и к чему приведут на каждом этапе, позволят своевременно внести коррективы.
В конце целесообразно привести общее сравнение ситуаций «до» и «после», констатировав тенденции и их характер, примерный результат.
Динамику целесообразно оформлять посредством таблиц, графиком, диаграмм, схем, с подробным описанием данных и изменений (о чем свидетельствует изменение показателя и пр.) с научной и практической точек зрения.
Оформление прогнозов будет соответствовать общим параметрам НИР и ГОСТ.
Таким образом, прогнозирование и его результаты должны быть основаны на предельно точной, достоверной информации, подкреплены расчетами и аналитикой, обоснованы с научной точки зрения и с точки зрения реалий (практики).
13 мая 2019, 23:36 / Менеджмент
Эксклюзивно по подписке
Как составить правильный бизнес-прогноз
Пять признаков действительно полезного прогноза
Прогноз – ключевой инструмент создания стоимости. Теория финансов гласит, что стоимость предприятия – это текущая дисконтированная стоимость будущих денежных потоков, а прогноз создает своего рода дорожную карту поступления этих денежных потоков. Прогноз также является инструментом оценки эффективности применяемой стратегии. Он смещает фокус внимания с краткосрочных результатов на долгосрочные цели. Однако не все прогнозы одинаково ценны. У полезного прогноза есть пять простых признаков.
1. Хороший прогноз включает предполагаемые результаты операционной деятельности и определяет потребность в ресурсах на ближайшие 3–5 лет. Тогда как компании обычно рассчитывают ожидаемые финансовые результаты только на год. Более длительный временной горизонт позволит реализовать управленческие инициативы, которые не дают немедленной отдачи.
2. Хороший прогноз отражает особенности отрасли и рынка, на котором работает компания.
3. Прогноз темпов роста и необходимых ресурсов соответствует стратегическим решениям, принятым компанией.
4. Прогнозируемые темпы роста и прибыль должны отражать динамику конкуренции, с которой сталкивается компания. Если прогнозируются высокие темпы роста, составители прогноза должны также предсказать и будущую долю компании на рынке. А если предсказывается высокая прибыль на протяжении всего периода, это предположение должно быть подкреплено аргументами, доказывающими наличие у компании устойчивого конкурентного преимущества.
5. Хороший прогноз предполагает участие руководителей нефинансовых подразделений компании и их команд. Сотрудники всех уровней организации должны иметь представление о шагах, которые им необходимо будет предпринять для достижения стратегических финансовых целей с учетом ситуации в отрасли и конкуренции на рынке. А каждый предшествующий прогноз должен анализироваться с участием тех же нефинансовых подразделений – чтобы извлечь уроки из ошибок и лучше обосновывать будущие решения.
Вместо составления единственного варианта развития событий полезнее рассмотреть несколько возможных сценариев. Байрон Поллитт, бывший финансовый директор компаний Walt Disney Parks and Resorts, Gap и Visa, а также лектор курса по управлению финансами в Гарвардской школе бизнеса, призывает компании создавать прогнозы на основе трех наборов допущений: набора осторожных предположений (они сбываются или даже превосходят ожидания в 75% случаев), основного сценария (события которого произойдут с вероятностью 50%) и набора агрессивных предположений (станут реальностью с вероятностью 25%). Такой подход отражает наиболее полную картину вероятностей и рисков, с которыми сталкивается компания, и поможет определить, какие факторы следует, а какие не следует включать в основной сценарий.
Прогнозы нужно периодически обновлять. Это особенно важно для компаний, работающих на динамичных рынках и находящихся в процессе преобразований. Например, корпорация Microsoft в поисках возможностей для развития подразделения облачных сервисов стала использовать набор обновляемых прогнозов. Она исходила из того, что не всегда все идет по плану и что нужно сделать первый шаг, а затем внести поправки, чтобы развиваться в правильном направлении.
Хорошие прогнозы вовсе не обязаны быть правильными, чтобы оправдать свою полезность. Прогнозы удержат руководство от опрометчивых обещаний – ведь если результаты не совпадут с ожиданиями, у инвесторов неизбежно возникнут вопросы. И даже если основной вариант развития событий не воплотится в жизнь, процесс составления прогнозов углубит управленческое видение руководителя. В прогнозе детализируются риски и потребности в ресурсах, необходимых для реализации планов, а менеджерам будет проще разработать план действий на все случаи жизни.
Оценить качество подготовки прогнозов в компании поможет простой тест. Соберите все прогнозы за последние пять лет. Для каждого ключевого показателя создайте график, отражающий изменения прогноза и конечный результат. В качестве примера рассмотрим выручку. Нарисуйте кривую прогнозируемой выручки на протяжении всего периода для каждого прогноза: получится ряд линий, по одной для каждого прогноза. Затем так же нарисуйте реальную выручку. Если график выявит систематическое несовпадение реальных результатов с прогнозами, нужно разобраться, как и почему возникают несовпадения.
Некоторые руководители высшего звена жалуются, что требования, предъявляемые к финансовой отчетности, заставляют их фокусировать внимание на краткосрочных результатах. Но во многих случаях такой подход больше говорит о серьезных ошибках в управлении, а не в финансах. Руководители, которые учитывают прогнозы и вовлекают финансовый отдел в процесс принятия решений, имеют хорошие шансы повысить стоимость компании.
Об авторах: Фриц Фоули – старший заместитель декана по стратегическому финансовому планированию в Гарвардской школе бизнеса; Марк Хавкин – финдиректор Pantheon
22 февраля 2021 г.
Качественное прогнозирование может помочь компании прогнозировать свое финансовое положение на основе мнений в компании. Если вы работаете менеджером или другим высокопоставленным сотрудником, вы можете использовать прогнозы для оценки и редактирования бюджета вашей компании. Знание того, как использовать качественное прогнозирование, может принести пользу вашей компании, позволяя получать данные из внешних и внутренних источников. В этой статье мы даем определение качественному прогнозированию и исследуем его применение.
Что такое качественное прогнозирование?
Качественное прогнозирование — это метод прогнозирования финансового положения компании, основанный на суждениях экспертов. Специалисты-эксперты выполняют качественное прогнозирование, определяя и анализируя взаимосвязь между существующими знаниями о прошлых операциях и потенциальными будущими операциями. Это позволяет экспертам делать оценки того, как компания может работать в будущем, на основе мнений, которые они предлагают, и информации, которую они собирают из других источников, таких как опросы персонала или исследования рынка.
Почему важно качественное прогнозирование?
Качественное прогнозирование важно для помощи руководителям в принятии решений для компании. Качественное прогнозирование может помочь в принятии решений, например, о том, сколько запасов оставить, следует ли компании нанимать новых сотрудников и как они могут корректировать свои операции по продажам. Качественное прогнозирование также имеет решающее значение для разработки таких проектов, как маркетинговые кампании, поскольку оно может предоставить информацию об услугах компании, которая может указать, какие элементы бизнеса должны быть представлены в рекламе.
Некоторые преимущества качественного прогнозирования включают гибкость использования источников, отличных от числовых данных, возможность прогнозировать будущие тенденции и явления в бизнесе и использование информации от экспертов в отрасли компании.
Отрасли, использующие качественное прогнозирование
Компании почти в любой отрасли могут использовать качественное прогнозирование для прогнозирования своей будущей деятельности. Вот как некоторые отрасли могут использовать качественное прогнозирование:
-
Продажи: Качественное прогнозирование может помочь компаниям, занимающимся продажами, принимать решения, например, о том, сколько продукта производить и когда им следует заказывать дополнительные запасы.
-
Здравоохранение. Медицинские работники могут использовать качественное прогнозирование, чтобы определять тенденции в области общественного здравоохранения и решать, какие медицинские операции могут быть востребованы в ближайшем будущем.
-
Высшее образование: колледжи или университеты могут использовать качественное прогнозирование, чтобы предсказать количество студентов, которые могут поступить на следующий семестр или год.
-
Строительство и производство: качественное прогнозирование может показать строительным и производственным компаниям количество различных материалов, которые они используют, чтобы помочь определить, какие материалы или оборудование им могут понадобиться для их следующего проекта.
-
Сельское хозяйство: фермеры могут использовать качественное прогнозирование для оценки своих продаж и принятия решения о том, какие культуры посадить в следующем сезоне, исходя из того, какие продукты потребители покупают чаще всего.
-
Фармацевтика. Качественное прогнозирование в фармацевтике может помочь определить, какие лекарства популярны среди потребителей и какие потребности люди используют в фармацевтике, чтобы спрогнозировать, какие виды фармацевтики им могут быть полезны при разработке.
Качественное и количественное прогнозирование
Еще одним методом прогнозирования является количественное прогнозирование. Количественное прогнозирование отличается от качественного прогнозирования, поскольку количественное прогнозирование опирается на числовые значения и расчеты для прогнозирования и принятия решений. В то время как качественное рассуждение основано на анализе суждений и мнений, качественное рассуждение основано на объективных данных прошлых операций для обоснования решений компании. Количественные данные также делятся на две категории: прогнозы исторических данных и прогнозы ассоциативных данных. Эти прогнозы включают математические расчеты и могут помочь компании определить тенденции в таких областях, как продажи или инвестиции.
Вот пять методов количественного прогнозирования:
-
Временные ряды
-
Наивный подход
-
Экспоненциальное сглаживание
-
Проекция тренда
-
Регрессионная модель
Примеры качественных методов прогнозирования
Вот несколько примеров качественных методов прогнозирования:
метод Дельфи
Метод Дельфи включает в себя опрос группы экспертов по отдельности для сбора их мнений. Опрос или сбор информации от экспертов по одному, а не в группе, может помочь предотвратить предвзятость и гарантировать, что любой консенсус в отношении бизнес-прогнозов основывается на мнениях самих экспертов. Затем другие сотрудники анализируют ответы экспертов и возвращают их с дополнительными вопросами, пока не остановятся на прогнозе, который имеет смысл для компании.
Жюри исполнительного мнения
Этот подход основан на суждениях экспертов по продажам, финансам, закупкам, административным или производственным группам. Прогнозирование по мнению руководства может гарантировать, что команда быстро завершит прогноз и учтет несколько точек зрения из разных отделов, чтобы лучше обосновать свой прогноз. Некоторые компании могут использовать прогнозирование мнений руководителей наряду с количественным методом.
Исследования рынка
Исследование рынка оценивает успех услуг или продуктов компании, представляя их потенциальным клиентам и записывая подробности их реакции. Компании могут проводить исследования рынка с помощью собственных сотрудников или путем найма сторонних агентств, специализирующихся на исследованиях рынка. Некоторые способы проведения маркетинговых исследований включают фокус-группы, опросы потребителей или слепое тестирование продукта, когда покупатель пробует продукт, даже не слыша о нем раньше. Основываясь на реакции участников, компании могут решить, какие продукты или услуги продолжать производить, а какие могут потребовать доработки на этапе производства.
Опросы потребителей
Опросы потребителей спрашивают клиентов бизнеса об их опыте в качестве потребителя. Компании могут отправлять потребительские опросы клиентам с помощью почтовых анкет или форм, рассылаемых по электронной почте. Другие варианты проведения опросов потребителей включают холодные звонки клиентам по телефону и приглашение клиентов в офис для личных бесед. Собрав информацию из опросов потребителей, сотрудники могут использовать полученные сведения для составления прогнозов о будущем компании, основанных на опыте существующих клиентов.
Опрос отдела продаж
Опрос торгового персонала включает в себя общение с торговым персоналом, который тесно сотрудничает с клиентами и может располагать подробной информацией об их удовлетворенности и опыте работы с компанией. Одним из преимуществ опроса продавцов является то, что он использует информацию от сотрудников, которые чаще всего участвуют в реальных бизнес-операциях, что может гарантировать правильность и актуальность деталей. Опрос сотрудников отдела продаж также прост в проведении, поскольку для его проведения требуется только встреча с продавцами и основное внимание уделяется информации, которую они предоставляют.
Прогнозирование — это скорее искусство или особое мастерство, а не точная наука. В прогнозировании в качестве основных исходных данных используются информация, анализ, опыт, обоснованная экспертная оценка специалистов. Нет законов, которые могли бы сохранить модель взаимосвязей между спросом и другими аспектами деятельности компании. Экономические условия, действия конкурентов, предпочтения потребителей, а также другие социальные явления носят непредсказуемый характер.
Перед началом процесса построения прогноза необходимо сделать выбор:использовать математические уравнения для выражения взаимосвязи спроса и других переменных или применить субъективный качественный подход к построению прогнозов. В случае выбора качественного подхода к прогнозированию эксперт формулирует свое мнение об относительном воздействии совокупности факторов на уровень спроса. В случае использования одной из математических моделей прогнозирования принимают решение о том, какие переменные подлежат оценке в процессе составления прогноза, а также какое уравнение следует применить в данном случае.
Рассмотрим далее основные качественные методы прогнозирования.
1. Метод полевых продаж, или пробный маркетинг. Один из самых точных из качественных методов подход к составлению прогноза. Новый продукт или какие-либо изменения, произведенные в системе продвижения изделий на рынке, осуществляются на очень небольшом по размеру рынке. В сущности, на небольшом местном рынке предпринимается попытка смоделировать то, что потом будет сделано в масштабе более крупного рынка. Составные элементы программы продвижения нового изделия на рынке (цены, виды рекламы, каналы сбыта, вид упаковки) проверяются на ограниченной группе потребителей. После обработки полученной информации об объеме и темпах роста продаж нового изделия соответствующие наметки относительно прогноза распространятся на весь рынок.
2. Опрос группы руководителей различных служб и отделов предприятия. Предварительно руководители получают информацию, касающуюся анализа рынка. В этом случае прогноз сбыта представляет собой нечто среднее из мнений опрашиваемой группы руководителей. Подходит для новых предприятий, не имеющих достаточного опыта в использовании других методов, когда отсутствуют детализированные расчеты о состоянии рынка, нет полной статистики о тенденциях сбыта различных видов изделий. Групповое согласие — основная идея метода; группа людей с различными позициями может разработать более надежный прогноз, чем один человек. Прогнозы с участием групп специалистов разрабатываются при проведении круглых столов, со свободным обменом мнениями участников всех уровней управления и отдельных лиц. Если решения принимаются на высшем уровне, этот метод называют методом мнения руководства.
3. Обобщение оценок отдельных торговых агентов предприятия и руководителей подразделений. В этом случае анализ рынка дополняется мнением тех, кто непосредственно ощущает реакцию потребителей, колебания потребительских предпочтений. Принимается в расчет региональный аспект (особенности реализации изделий в разных регионах). Точность оценки выше, чем в предыдущем, но больше накладных расходов (аналитики, обработка данных). Предполагается что сотрудник, который занимается сбытом, знает будущие потребности лучше. Во многих случаях данное допущение справедливо и составляет основу рассматриваемого метода. Прогнозы нижнего уровня суммируются и передаются на более высокий уровень, на котором учитываются данные первичного прогноза при создании резервных запасов и расчете объема заказа. Полученный прогноз передается на следующий уровень, процедура повторяется, пока не будет достигнут высший уровень, прогноз для которого представляет собой прогноз для производственной компании в целом.
4. Прогнозирование на базе прошлого оборота. Данные о продажах за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятностного спроса в будущем. Предполагается, что оборот следующего года превысит или будет ниже оборота нынешнего года на определенную величину. Обычно берут процентное увеличение к данным за предыдущий год по так называемому принципу «от достигнутого». Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, где значительные колебания товарооборота происходят крайне редко. Применяя этот метод, невозможно учесть быстрые изменения в коммерческой деятельности, структуре потребительского спроса. Степень конкуренции не принимается в расчет.
5. Прогнозирование на основе «доли рынка» компании, при котором оборот прогнозируется в виде определенного процента от доли компании на рынке в данной отрасли. То есть сначала прогнозируется спрос для всей отрасли, а затем производится расчет доли предприятия в общем объеме продаж всей отрасли. Важно быть уверенным в точности прогноза для всей отрасли, не принимать в расчет ценовую конкуренцию (на уровне новых изделий и услуг).
6. Анализ конечного использования. Прогноз основывается на предполагаемых объемах заказов основных заказчиков предприятия. Применение данного метода предполагает проведение специального исследования по основным отраслям, потребляющим продукцию данного предприятия, сбора и обработки значительного статистического и фактического материала. Наиболее предпочтительно применять в отраслях сырьевого и энергетического комплекса, а также на предприятиях, выпускающих комплектующие изделия и узлы.
7. Метод стандартного распределения вероятностей, базирующийся на методе PERT (program evaluation-and-review) — метод оценки и пересмотра планов с использованием сетевых моделей и методов планирования и управления. Сущность метода такова: экспертным путем определяются три вида прогноза сбыта — оптимистический, наиболее вероятный и пессимистическая оценка сбыта. Далее рассчитывается ожидаемое значение прогноза сбыта.
8. Оценка по ожиданиям потребителей. Для составления прогноза этим методом обычно привлекают сторонние специализированные компании. Рыночные исследования чаще всего используют для получения информации о товарах, их перспективах, предпочтениях потребителей. В качестве способов сбора информации применяют опросы и наблюдения.
9. Метод Дельфи. Он обладает высокой объективностью оценок, требует незначительной дополнительной информации в процессе прогнозирования, а при хорошо организованной работе — и незначительного времени. В групповом методе Дельфи обеспечивается конфиденциальность участвующих в исследовании лиц. Мнение каждого участника имеет одинаковый вес. Глава группы готовит анкету (вопросник) и раздает ее участникам. Их ответы подытоживаются и возвращаются всей группе вместе с новым перечнем уточняющих вопросов.
