Необходимость прогнозирования сбыта продукции в современных условиях. 
Методы прогнозирования сбыта

В условиях конкуренции главная задача системы управления сбытом — обеспечить завоевание и сохранение организацией предпочтительной доли рынка и добиться превосходства организации над конкурентами. Сбыт продукции сейчас должен рассматриваться через призму рыночного спроса и предложения. Иными словами, для выживания в рыночных условиях отечественные товаропроизводители должны производить то, что продается, а не продавать то, что они производят. Необходимо четко понимать новое содержание сбытовой деятельности.

В условиях рыночной системы хозяйствования под сбытом (сбытовой деятельностью) следует понимать комплекс процедур продвижения готовой продукции на рынок, а именно:

• 1) формирование спроса;
• 2) получение и обработка заказов;
• 3) комплектация и подготовка продукции к отправке покупателям;
• 4) отгрузка продукции на транспортное средство;
• 5) транспортировка продукции к месту продажи или назначения;
• 6) организация расчетов за продукцию (установление условий и осуществление процедур расчетов с покупателями за отгруженную продукцию).

Главная цель сбыта — реализация экономического интереса производителя (получение предпринимательской прибыли) на основе удовлетворения платежеспособного спроса потребителей.

Несмотря на то, что сбыт — завершающая стадия хозяйственной деятельности товаропроизводителя, в рыночных условиях планирование сбыта предшествует производственной стадии и состоит в изучении конъюнктуры рынка и производственных возможностей предприятия производить пользующуюся спросом (перспективную) продукцию и в составлении планов продаж, на основе которых должны формироваться планы снабжения и производства. Грамотно построенная система организации и контроля сбытовой деятельности способна обеспечить конкурентоспособность предприятия.

Сердцевиной управления сбытом является планирование, а его научно-аналитической базой — прогнозирование. Следовательно, для совершенствования управления производством промышленных товаров немаловажную роль играют вопросы повышения уровня прогнозных исследований и плановых решений.

Обеспечение эффективности управления сбытом требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции.

Прогнозирование сбыта (продажи) продукции является одним из ключевых показателей любого производственного предприятия, характеризующих его коммерческую деятельность, и приобретает особое значение в условиях рынка, так как во многом определяет его будущую прибыль и стратегию дальнейшего развития. Результаты прогнозирования объема продаж могут не только интерпретировать закономерности спроса и развития производства продукции, но и использоваться для поиска оптимальных стратегических решений. Кроме того, они могут рассматриваться, как начальная стадия планирования производства и сбыта продукции, определяющая выбор путей их достижения.

Целями исследования и прогнозирования объемов сбыта являются выявление перспектив развития предприятия, конкуренции, экономических условий и других факторов, влияющих на реализацию продукции.

Основными функциями прогнозирования являются:

• 1) анализ процессов и тенденций;
• 2) исследование объективных связей социально-экономических явлений в развитии объекта прогнозирования в конкретных условиях в определенном периоде;
• 3) оценка объекта прогнозирования;
• 4) выявление альтернатив развития;
• 5) оценка последствий принимаемых решений;
• 6) накопление научного материала для обоснованного выбора решений [2, с.19].

На базе этих прогнозов осуществляется планирование производственной и финансовой деятельности, принимаются решения о масштабах и адресности инвестиций, определяется потребность в производственных мощностях, а, следовательно, и в новых источниках снабжения предприятия, конструкторских разработках и т. д.

Спрос на некоторые товары легко поддается прогнозированию. Это относится в основном к товарам с устойчивым либо растущим сбытом в условиях стабильной конкуренции. Но большая часть рынков в отечественных реалиях отличается нестабильным совокупным спросом или спросом на товары определенного предприятия, поэтому качественно составленный прогноз может оказаться ключевым фактором, определяющим успех предприятия. Некачественное же прогнозирование может привести к скоплению больших товарных запасов, падению цены на товары или, наоборот, к невозможности сбыта из-за быстрой распродажи товаров и истощения запасов. Чем больше нестабильность спроса, тем большую потребность в точном прогнозировании и выработке методик построения прогнозов испытывает предприятие. Словом, прогнозирование спроса и продаж следует рассматривать как важнейшее средство совершенствования системы управления машиностроительным предприятием, оптимизации его деятельности, повышения жизнестойкости и конкурентоспособности, что предопределяет проявление большого интереса к данной проблеме на предприятиях.

Успех предприятия на рынке, и, следовательно, высокие показатели объемов реализации произведенной продукции зависят не столько от производственных и финансовых возможностей предприятия, сколько от планирования реализации продукции.

Планирование реализации продукции предприятия состоит в том, чтобы доводить товары до потребителя в том месте, в том количестве и такого качества, которые требуются.

При планировании реализации продукции достижение целей производства происходит через оценку и удовлетворение требований потребителя.

На объемы и динамику сбыта влияет множество как внешних, так и внутренних факторов. В литературе выделен типовой перечень из десяти таких факторов:

• 1) общая динамика рынка. Под общей динамикой рынка понимается: рынок развивается или сокращается, и насколько. Это могут быть, например, определенные статистические данные о том, что в год рынок растет на такое-то количество процентов. Разделив эту цифру на 12 месяцев, мы получим примерную динамику в месяц;
• 2) сезонная динамика продаж. Как изменяются продажи в зависимости от времени года, сезона, месяца. Наиболее известный фактор, который в первую очередь вспоминают при планировании и анализе сбыта. Он характерен для многих товаров и услуг. Например, туристические услуги и строительство поднимаются летом. К концу года обычно поднимается рынок продажи оргтехники, компьютеров и различных видов оборудования, особенно, когда государственные организации спешат реализовать свои бюджеты;
• 3) конкуренты. Любые действия конкурентов, которые могли или могут повлиять на наши продажи. Причем как в отрицательную, так и в положительную сторону. Например, на рынке появились новые конкуренты, которые так или иначе оттянут на себя часть клиентов. Или, наоборот, какая-то компания прекратила свою деятельность. Или — кто-то проводит рекламную кампанию, кто-то снижает цены, у кого-то меняется персонал, руководство и т. д.;
• 4) законодательство. Изменения законодательства в анализируемый период — прошлый или будущий. Все, что изменилось в законодательстве, может повлиять на продажи и желательно сразу же это учесть и оценить;
• 5) товарный ассортимент. Другие наименования — товары и услуги, продуктовая линейка, товарный портфель и т. д. Любые изменения, относящиеся к сфере продаваемых товаров и услуг. Этим могут быть, например, увеличение или уменьшение ассортимента, новые товары, модели и т. д.;
• 6) ценообразование. Изменения в ценообразовании, в ценах, могут включаться в предыдущий пункт — товарный ассортимент — а могут и выделяться отдельно. Это может проявляться, например, в повышении или понижении цен, изменении ценовой политики в целом и др.;
• 7) клиенты. Клиенты, клиентская база, прямые покупатели и/или дилеры, посредники и т. д. Сюда могут быть отнесены все изменения, произошедшие среди наших клиентов и/или партнеров в общей цепочке сбыта. Их количество может увеличиться или уменьшиться, может измениться соотношение различных групп покупателей, количество отгрузок (продаж, сделок), их величина и т. д.;
• 8) каналы сбыта. Здесь могут выделять различные изменения способов продажи наших товаров с точки зрения товаропроводящих сетей. Под каналами сбыта, при этом могут пониматься, например, оптовая и розничная торговля, торговые точки, дилерские сети и др.;
• 9) персонал. Увольнения или приход новых сотрудников, изменения штатной структуры и т. д. Качество подготовки менеджеров отделов продаж, сбыта, маркетинга, торгового персонала;
• 10) активность компании на рынке. Сюда можно отнести все виды активности нашей собственной компании, предприятия, на рынке. Это могут быть рекламные кампании по продвижению продукции, маркетинговые мероприятия, промо-акции по стимулированию продаж, скидки, лотереи, конкурсы и т. д.

Типовой перечень факторов, влияющих на продажи удобно использовать в следующих случаях:

• 1) при анализе прошлых продаж — чтобы оценить, за счет чего мог быть достигнут тот или иной результат;
• 2) при прогнозировании и планировании будущих продаж — чтобы рассчитать, на какие объемы продаж в ближайшее время мы можем рассчитывать с учетом приведенных факторов.

По мере того, как предприятие разрабатывает свой целевой рынок, оно должно прогнозировать краткосрочный и долгосрочный сбыт своей продукции и услуг на этом рынке.

Прогноз сбыта показывает, какой объем конкретного товара или услуги предприятие собирается реализовать определенной группе потребителей в течение определенного периода времени при определенной маркетинговой программе.

Этапы прогнозирования сбыта могут быть следующими:

• 1) первоначально компания должна изучить отраслевой прогноз, поскольку он непосредственно влияет на реализацию продукции;
• 2) затем потенциальный сбыт определяет для предприятия верхний предел продаж, основанный на возможностях в области производства и маркетинга;
• 3) после этого прогноз сбыта детализирует реальный уровень продаж. Прогноз основывается на ожидаемом состоянии внешней среды и функционировании предприятия;
• 4) ожидаемая внешняя среда описывает демографические факторы, экономические условия, состояние конкуренции, сбыт в прошлом году и другие переменные;
• 5) после анализа ожидаемого функционирования предприятия выполняется непосредственно прогноз продаж.

В последнее время вопросы прогнозирования спроса и продаж находят свое отражение в отечественных хозяйственно-правовых нормативных актах. Так, на необходимость прогнозирования указывается в Постановлении Министерства экономики Республики Беларусь от 30 октября 2006 г. № 186 «Об утверждении рекомендаций по разработке прогнозов развития коммерческих организаций». Указанные методические рекомендации разработаны в целях оказания помощи руководителям государственных унитарных предприятий и иных коммерческих организаций по проведению мероприятий, направленных на улучшение управления предприятиями, повышение эффективности производства и конкурентоспособности выпускаемой продукции, производительности труда, снижение издержек производства, улучшение финансово-экономических результатов деятельности, и носят рекомендательный характер. В разделе по планированию снабженческо-сбытовой деятельности предприятия в данном документе, в частности определяется, что прогноз сбыта — важнейший элемент планирования снабженческо-сбытовой деятельности, он показывает, какой объем конкретного вида продукции предприятие может реализовать определенной группе покупателей в течение определенного периода времени при хорошо подготовленной программе маркетинга.

При прогнозировании объемов сбыта необходимо обладать определенными данными, которые можно объединить в следующие группы:

• 1) оценка различных показателей экспертами;
• 2) результаты процесса продаж за предыдущие периоды;
• 3) показатели процессов продаж за предыдущие периоды;
• 4) данные из внешних источников (аналогичные данные в открытых источниках, макроэкономические данные и показатели) [8. c.112].

При прогнозировании объемов сбыта используют методы, которые можно разделить на три основные группы:

• 1) методы экспертных оценок;
• 2) метод экстраполяции;
• 3) казуальные (причинно-следственные) методы.

Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития.

Прогнозы объемов сбыта с помощью экспертов могут быть получены в одной из трех форм:

• 1) точечного прогноза;
• 2) интервального прогноза;
• 3) прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема сбыта (продаж) — это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации Интервальный прогноз объема сбыта (продаж) предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости.

Переход от точечного прогноза к интервальному осуществляется путем определения доверительного интервала, который рассчитывается по т.н. «правилу трех сигм». Доверительный интервал прогноза может быть оценен следующим образом:

(1.1).

где — значение точечного прогноза показателя;

ф — коэффициент, связывающий ширину доверительного интервала и вероятность наступления прогноза;

— стандартная ошибка прогноза.

В случаеесли распределение отклонений фактических данных отрасчетных близко к нормальному закону, то для вероятности 68% - ф =1; 95% - ф =2; 99,7% - ф =3.

Для выявления общего мнения экспертов необходимо получить данные о прогнозных значениях от каждого эксперта, а затем произвести расчеты, используя систему взвешивания индивидуальных значений по какому-либо критерию. Известны четыре метода взвешивания различных мнений:

• 1) использование равных весов, если эксперты, как полагают исследователи, имеют одинаковые компетентности;
• 2) использование весов, пропорциональных степени «важности» экспертов, соответствующей их компетентности, известности в ученом мире, опыту в конкретной области деятельности и т. п.;
• 3) использование весов, пропорциональных самооценкам экспертов. Имеются свидетельства наличия прямой связи между уровнем самооценки компетентности экспертов и точностью экспертных оценок;
• 4) использование весов, пропорциональных относительной точности последних прогнозов конкретного эксперта [1, с. 85].

Вторая группа методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.

Экстраполяция предполагает продление в будущее тенденции, наблюдаемой в прошлом.

Достоинства метода экстраполяции:

• 1) простота сбора информации и расчетов;
• 2) возможность осуществить адаптивный прогноз, учитывающий новую информацию.

Недостатки:

• 1) не учитываются уже происшедшие изменения условий прогнозного фона;
• 2) нет возможности предсказать результат при нестабильности, изменчивости условий в будущем.

Основным назначением экстраполяции является прогнозирование временных рядов.

Временной ряд представляет собой набор последовательных значений данных, наблюдаемых через равные промежутки времени. 5, с. 25].

При подборе функции методом экстраполяции рассчитывают отдельные показатели, позволяющие оценить построенную модель. Эти показатели можно условно разделить на следующие группы:

• 1) показатели, характеризующие тесноту связи между прогнозируемым показателем и независимым фактором. К этой группе чаще всего относят коэффициент корреляции и коэффициент детерминации;
• 2) показатели, характеризующие качество подбора функции. В их число входят: среднеквадратическое отклонение фактических значений ряда от расчетных; относительная ошибка подбора функции; коэффициент аппроксимации и др.;
• 3) показатели, определяющие характер подобранной функции. В рамках этой группы обычно рассматривают коэффициенты регрессии подобранного уравнения.

При подборе функции следует обращать внимание не только на математическую сторону вопроса, но и оценивать параметры построенных моделей с экономической точки зрения, уметь объяснять закономерности построенных моделей, выявлять мнимые закономерности.

В этой связи очень важно на этапе подбора функции, уметь правильно выбирать нужную функцию. Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

1) при равномерном развитии — линейная функция:

Y_t = b + a₁t, (1.2).

где a и b — параметры регрессионного уравнения;

t — время или порядковый номер периода в исходном динамическом ряду.

• 2) при росте с ускорением:
  • — парабола второго порядка:

Y_t = b + a₁t + a₂t₂, (1.3).

— кубическая парабола:

Y_t = b + a₁t + a₂t₂ + a₃t₃, (1.4).

3) при насыщении — логарифмическая функция:

Y_t = aLn (t)+b, (1.5).

Особенностью этой функции является наличие предела, что делает ее удобной для прогнозирования экономических явлений, имеющих естественные пределы.

4) при снижении с замедлением — гиперболическая функция:

Y_t = b₀ + b₁x1/t, (1.6).

5) экспоненциальная функция:

Y_t=, (1.7).

Экспоненциальная кривая удобна для прогнозирования экономических процессов, характеризующихся постоянными темпами роста.

6) степенная функция:

Y_t=, (1.8).

При выборе регрессионного уравнения прогнозист должен, в первую очередь, руководствоваться соответствием характера развития исследуемого процесса и используемой для прогноза функции [4,c 102].

Казуальные методы позволяет глубже изучить прогнозируемые показатели и получить обоснованные результаты прогноза. Они включают разработку и использование прогнозных моделей, в которых изменения в уровне продаж являются результатом изменения одной и более переменных.

Казуальные методы прогнозирования требуют определения факторных признаков, оценки их изменений и установления зависимости между ними и объемом продаж. Из всех казуальных методов прогнозирования рассмотрим только те, которые с наибольшим эффектом могут быть использованы для прогнозирования объема продаж. К таким методам относятся:

• 1) корреляционно-регрессионный анализ;
• 2) метод ведущих индикаторов;
• 3) метод обследования намерений потребителей и др.

К числу наиболее широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ, который будет использоваться в качестве метода прогнозирования объемов сбыта продукции ОАО «Амкодор».

Основная идея использования корреляционно-регрессионного анализа в прогнозировании рынка сводится к выявлению взаимосвязей между различными экономическими показателями и разработке прогноза на основе этих зависимостей. Следует обратить внимание на то, что корреляционно-регрессионный анализ не устанавливает причинно-следственные связи, а лишь подтверждает или опровергает их.

Если прогнозируемый показатель зависит не от одного фактора, то и модель будут называть не однофакторной, а многофакторной. Уравнение множественной регрессии имеет вид:

Y (X₁; X₂; …; X_n) = b₀ + b₁xX₁ + b₂xX₂ + … + b_n x X_n, (1.9).

где Y — прогнозируемый (результативный) показатель; X₁; X₂; …; X_n — факторы (независимые переменные); n — количество независимых переменных; b₀ — свободный член уравнения регрессии; b₁; b₂; …; b_n — коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение результативного признака от его средней величины при отклонении факторного признака на единицу его измерения.

В общем случае регрессионный анализ предполагает последовательное решение следующих задач:

• 1) выбор независимых переменных, существенно влияющих на зависимую (прогнозируемую величину);
• 2) определение вида уравнения регрессии и оценка его параметров помощью статистических методов обработки данных.

Выбор независимых переменных является наиболее сложной задачей. Ее решение основано на анализе изучаемых взаимосвязей. При определении перечня независимых переменных нужно стремиться использовать как можно большее число факторов, заранее понимая, что в дальнейшем часть из них будет исключена.

Основными методами отбора факторов являются:

• 1) корреляционно-регрессионный анализ;
• 2) факторный анализ;
• 3) экспертные оценки.

Использование метода корреляционно-регрессионного анализа предполагает построение уравнений регрессии моделируемого показателя по различным группам факторных признаков из исходного набора. Критерием эффективности (необходимости) отобранных факторов являются, как правило, коэффициент детерминации и (или) стандартная ошибка подбора функции.

Основное внимание необходимо уделять целенаправленному поиску значимых факторов, который можно производить следующим образом:

• 1) поиск значимых факторов по принципу перехода от большего к меньшему. Т. е. сначала в модель включают максимально возможное число факторов, а затем постепенно уменьшают их количество;
• 2) другой прием отбора переменных основан на противоположном принципе. Т. е. на постепенном увеличении числа факторов, делая модель с каждым разом все более сложной. Привлечение новых факторов оправдано, если это приводит к новым выводам или установлению новых взаимосвязей;
• 3) оценка абсолютной величины парных коэффициентов корреляции между результативными признаками и факторными. Но, следует иметь в виду, что, не проводя экономического осмысления этих коэффициентов, можно прийти к неправильным выводам.

При оценке качества построения многофакторных корреляционно-регрессионных моделей используют различные показатели и статистические характеристики.

Наиболее часто при этом используются следующие виды оценки:

• 1) оценка коэффициентов регрессии и их экономическая интерпретация;
• 2) оценка коэффициента детерминации;
• 3) оценка частных, парных и множественных коэффициентов корреляции;
• 4) оценка коэффициента аппроксимации, стандартной ошибки прогноза [5, c. 102−104].

В отдельных случаях построение многофакторных корреляционно-регрессионных моделей приводит к трудно-интерпретируемым результатам. Наиболее часто встречающиеся причины неудовлетворительных многофакторных моделей сводятся к следующим:

• 1) качество подобранных данных;
• 2) нелинейность зависимостей;
• 3) наличие мультиколлинеарности.

Улучшить качество данных можно устранением выбросов или изменением числа факторов, входящих в модель.

Нелинейность зависимостей может быть устранена построением модели, адекватной реальным процессам.

Мультиколлинеарностью называется явление, когда в многофакторной корреляционно-регрессионной модели есть несколько факторов, которые имеют сильную линейную корреляцию друг с другом.

Для устранения мультиколлинеарности применяют следующие подходы:

• 1) сбор дополнительных сведений о факторных признаках;
• 2) исключение из модели одного или нескольких линейно-связанных факторов на основании результатов анализа парных коэффициентов корреляции и априорных сведениях о влиянии каждого фактора на результативный;
• 3) исключение некоторых наблюдений из модели, которые могут вызывать появление мультиколлиниарности.

Для анализа парных коэффициентов корреляции составляют аналитическую таблицу, в которой на пересечении каждой строки и столбца помещают коэффициенты корреляции между соответствующими зависимым и независимыми факторами.

Ведущие индикаторы — показатели, изменяющиеся в том же направлении, что и исследуемый показатель, но опережающие его во времени. При прогнозировании объема сбыта (продаж) могут быть использованы все рассмотренные выше методы. Выбор метода связан с тремя ограничивающими условиями:

• 1) точность прогноза;
• 2) наличие необходимых исходных данных;
• 3) наличие времени для осуществления прогнозирования.

Каждый из методов обладает как достоинствами, так и недостатками, поэтому необходимо индивидуально подходить к каждому конкретному прогнозу на отдельных предприятиях.

Целесообразно использование нескольких методов прогнозирования при решении какой-либо проблемы. Это повысит качество прогноза и позволит определить неточности, которые могут быть незамечены при использовании только одного метода, и своевременно их устранить.