Pardavimų prognozavimas yra populiarus atsargų valdymo metodas. Verslams, kurie susiduria su svyruojančia paklausa, sezoniniais svyravimais ar rinkos neapibrėžtumais, pasikliauti istorine informacija ir tendencijomis, siekiant numatyti būsimus pardavimus, gali padėti suderinti atsargų lygį su faktiniais klientų poreikiais.
Pardavimų prognozavimas padeda įmonėms numatyti paklausą, užtikrinant, kad jie turėtų pakankamai atsargų ir išvengtų trūkumo arba perteklinių atsargų kaupimo.
Kas yra pardavimų prognozavimas?
Pardavimų prognozavimas yra metodas, skirtas numatyti būsimą produktų paklausą, remiantis istorine informacija, rinkos tendencijomis, išoriniais veiksniais ir kai kuriais atvejais ekspertų nuomonėmis. Atsargų valdyme šis metodas leidžia verslams geriau planuoti savo atsargų lygius, taip, kad jie galėtų patenkinti klientų poreikius, minimizuodami per didelio užsakymo ar nepakankamo užsakymo riziką.
Skirtingai nei statiniai metodai, tokie kaip Min-Max, kurie remiasi fiksuotais atsargų lygiais, pardavimų prognozavimas yra dinamiškas metodas, kuris atsižvelgia į rinkos elgesio niuansus. Įmonės gali koreguoti savo prognozes, remdamosi ankstesniais pardavimo modeliais, būsimomis akcijomis, ekonominėmis sąlygomis ir net konkurentų veiksmais.
Kaip veikia pardavimų prognozavimas?
Pagrindinė pardavimų prognozavimo esmė – tai istorinių pardavimų duomenų analizė, siekiant nustatyti modelius ir tendencijas, kurios tikėtina pasikartos ateityje. Tačiau tai nėra tik skaičių analizė, taip pat atsižvelgiama į išorinius veiksnius, tokius kaip rinkos sąlygos, produktų gyvavimo ciklai ir reklaminės kampanijos.
Pardavimų prognozavimą galima suskirstyti į kelis skirtingus modelius:
1. Laiko skalės analizė
Laiko skalės analizė yra vienas iš dažniausiai naudojamų pardavimų prognozavimo metodų. Šis modelis analizuoja istorinius pardavimų duomenis per tam tikrą laikotarpį, siekiant nustatyti modelius, tokius kaip sezoniškumas, augimo tendencijos ir cikliški svyravimai. Prielaida yra tokia, kad ankstesni modeliai tęsis ir ateityje.
Pavyzdžiui, įmonė, parduodanti žieminę aprangą, gali naudoti laiko skalės analizę, kad numatytų paklausos augimą žiemos mėnesiais, remdamasi ankstesnių metų pardavimais.
2. Priežastiniai modeliai
Priežastiniai modeliai remiasi ne tik istoriniais duomenimis, bet ir atsižvelgia į išorinius veiksnius, galinčius turėti įtakos pardavimams, tokius kaip rinkodaros kampanijos, ekonominės sąlygos, konkurentų veiksmai ar net orų sąlygos. Šie modeliai padeda įmonėms numatyti, kaip tam tikri veiksmai ar įvykiai paveiks būsimą paklausą.
Pavyzdžiui, įmonė gali tikėtis padidėjusios paklausos po naujos reklaminės kampanijos paleidimo arba paklausos sumažėjimą konkurentams išleidus į rinką panašų produktą. Priežastiniai modeliai leidžia įmonėms įvertinti, kokį poveikį šie išoriniai veiksniai turės būsimiesiems pardavimams.
3. Kokybinis prognozavimas
Kai istoriniai duomenys yra riboti arba nepatikimi, naudojami kokybiniai prognozavimo metodai. Šis prognozavimo tipas remiasi ekspertų nuomonėmis, rinkos tyrimais arba tikslinėmis grupėmis, kad būtų galima įvertinti būsimą paklausą. Tai ypač naudinga naujiems produktams arba rinkoms, kuriose nėra pakankamai istorinių duomenų prognozėms parengti.
Pavyzdžiui, jei įmonė išleidžia naują produktų liniją, kokybinis prognozavimas gali apimti ekspertų nuomonės surinkimą arba klientų apklausų vykdymą, siekiant įvertinti paklausą prieš produktų paleidimą.
Pardavimų prognozavimo privalumai
1. Tikslesnis paklausos planavimas
Pardavimų prognozavimas leidžia įmonėms numatyti paklausos svyravimus ir atitinkamai koreguoti atsargų lygius. Tai padeda įmonėms išvengti trūkumų, kai paklausa smarkiai išauga, ir užkirsti kelią per didelių atsargų kaupimui, kai paklausa sumažėja. Suderindamos atsargų lygius su numatomais pardavimais, įmonės gali pagerinti paslaugų kokybę ir klientų pasitenkinimą.
2. Perteklinių atsargų sumažinimas
Perteklinės atsargos yra visų įmonių galvos skausmas, kadangi perteklinėse atsargose yra įšaldomos lėšos, kurios galėtų būti panaudojamos svarbių prekių papildymui. Tiksliai prognozuojant būsimą paklausą, įmonės gali išvengti per didelio produktų užsakymo, kurie gali užsibūti sandėliuose ir didinti saugojimo išlaidas. Tai ypač svarbu įmonėms, turinčioms ribotą prekių saugojimo vietą arba greitai gendančias prekes su trumpu galiojimo laiku.
3. Finansinių resursų planavimas
Tikslus prognozavimas leidžia įmonėms efektyviau numatyti būsimus pardavimus ir pajamas. Ši informacija yra labai svarbi finansiniam planavimui, nes ji padeda įmonėms efektyviau paskirstyti išteklius, planuoti biudžetus ir priimti strateginius sprendimus dėl plėtros, investicijų ar rinkodaros veiklos.
4. Santykių su tiekėjais valdymas
Pardavimų prognozavimas ne tik pagerina vidinį atsargų valdymą, bet ir stiprina santykius su tiekėjais. Dalindamiesi numanomomis paklausos prognozėmis su tiekėjais, įmonės gali tikėtis, jog produktai bus pristatyti laiku ir tinkamais kiekiais. Tai padeda išvengti tiekimo grandinės sutrikimų ir sumažinti pristatymo laikus.
Pardavimų prognozavimo iššūkiai
Nors pardavimų prognozavimas turi privalumų, jis taip pat turi savo iššūkių.
1. Priklausomybė nuo duomenų kokybės
Pardavimų prognozavimas yra tiek tikslus, kiek tikslūs yra duomenys, kuriais jis remiasi. Jei istoriniai duomenys yra netikslūs arba pasenę, gautos prognozės bus nepatikimos. Bloga duomenų kokybė gali lemti netikslius paklausos įvertinimus, dėl kurių gali atsirasti arba per didelės atsargos, arba jų trūkumas.
Norint išvengti tokių situacijų, įmonės turi užtikrinti, kad jų duomenų rinkimo procesai būtų tikslūs ir aktualūs. Investavimas į atsargų valdymo programinę įrangą, kuri seka pardavimus ir paklausą realiuoju laiku, gali pagerinti prognozių tikslumą.
2. Rinkos nepastovumas
Išoriniai veiksniai, tokie kaip ekonominiai nuosmukiai, tiekimo grandinės sutrikimai ar staigūs vartotojų elgsenos pokyčiai, gali padaryti net ir tiksliausias prognozes neveiksmingas. Pavyzdžiui, COVID-19 pandemija sutrikdė tiekimo grandines ir pakeitė paklausos modelius įvairiose pramonės šakose, todėl įmonėms buvo sunku pasikliauti vien istoriniais duomenimis.
Labai nepastoviose rinkose įmonės turi būti lanksčios ir pasirengusios reguliariai koreguoti savo prognozes. Nors pardavimų prognozavimas yra galingas įrankis, jis turėtų būti papildytas realaus laiko duomenų analize ir įvedant saugumo buferius.
3. Per didelis priklausomybė nuo istorinių duomenų
Nors istoriniai duomenys yra vertingi, jie ne visada gali būti patikimi būsimai paklausai numatyti, ypač pramonės šakose, kuriose vartotojų prioritetai greitai keičiasi. Per didelis pasikliovimas ankstesnių pardavimų duomenimis gali lemti praleistas galimybes ar netikslias prognozes.
Pavyzdžiui, verslas, kuris anksčiau susidūrė su stabilia konkretaus produkto paklausa, gali nesugebėti prognozuoti staigaus paklausos šuolio dėl naujos tendencijos ar išorinio įvykio. Norėdami išspręsti šią problemą, įmonės turėtų derinti istorinius duomenis su kokybinėmis įžvalgomis ir rinkos tyrimais, ir tokiu būdu sukurti išsamesnę prognozę.
Kada naudoti pardavimų prognozavimą?
Pardavimų prognozavimas idealiai veikia tokiose rinkose ir versluose, kuriuose paklausa yra stabili, kuo stabilesnė paklausa, tuo ir prognozės bus tikslesnės. Visgi ne visada paklausa yra stabili, taigi pardavimų progranozavimas gerai veikia ir kitomis sąlygomis:
1. Sezoniniai produktai
Įmonėms, parduodančioms sezoninius produktus, pardavimų prognozavimas yra vienas pagrindinių rankių. Kadangi laikotarpis yra pakankamai trumpas ir kuo tikslesnis būsimos paklausos nuspėjimas, tuo bus geriau pasirengta būsimam sezonui. Analizuodamos ankstesnių sezonų pardavimų modelius, įmonės gali numatyti paklausos augimus ir atitinkamai koreguoti atsargų lygius. Pavyzdžiui, šventines dekoracijas parduodantis mažmenininkas gali naudoti ankstesnių metų pardavimų duomenis, kad numatytų, kiek vienetų reikės ateinančiam sezonui.
2. Nauji produktų įvedimas į rinką
Nors pardavimų prognozavimas remiasi istoriniais duomenimis, jis taip pat gali būti pritaikytas naujiems produktams naudojant kokybinius prognozavimo metodus. Pavyzdžiui, įmonės gali rinkti informaciją iš rinkos tyrimų ar tikslinių grupių, kad įvertintų naujo produkto galimą paklausą. Šis būdas padeda įmonėms planuoti pradines atsargas ir koreguoti jas, kai atsiranda daugiau pardavimų duomenų.
3. Neprognozuojama paklausa
Pramonės šakose, kuriose paklausa yra neprognozuojama arba priklausoma nuo išorinių veiksnių (pvz., mados, elektronikos), pardavimų prognozavimas taip pat yra vienas pagrindinių atsargų valdymo metodų. Tai vyksta dėl to, jog atitinkamų produktų gamyba yra pradedama žymiai anksčiau nei bus žinoma reali paklausa ir neretai gaminami dideli kiekiai, kurie antrąkart į gamyba bus paleisti tik išimtiniais atvejais, kai paklausa stipriai viršijo lūkesčius (pvz.: elektronikos rinkoje: mobilaus telefono modelis, išmanusis laikrodis, kompiuteris ir kt.), tai žymiai rečiau įvyksta mados industrijoje, kur yra labai didelis prekių pakeičiamumas (taigi masinė gamyba vyksta tik vieną kartą, gaminant visą kolekcijos liniją).
Kaip pardavimų prognozavimas padeda optimaliai valdyti atsargas?
Pardavimų prognozavimas gali padėti suvaldyti atsargas, kai būsimą paklausa atitinka istorinius duomenis, kurie yra patikslinti pagal rinkos tendencijas ir išorinius veiksnius. Žinojimas, kiek ir ko užsakinėsi iš tiekėjų leidžia efektyviau valdyti finansinius išteklius bei planuoti kitas veiklos vystymo strategijas.
Vis dėlto būtina atkreipti dėmesį į istorinių duomenų kokybę, rinkos nepastovumą ir kitus veiksnius, norint gauti kuo tikslesnes prognozes. Tais atvejais, kai nepakanka informacijos iš istorinių duomenų, būtina derinti prognozavimą su realaus laiko duomenų analize ir rinkos tendencijomis. Įmonės, kurios naudojama pardavimų prognizavimo modelį atsargų valdymui ir geba tuo pačiu būti lanksčios, gali pasiekti labai gerų rezultatų efektyviai valdant atsargas ir tuo pačiu efektyviai vykdant savo veiklą.
Be First to Comment