Прогноз продаж: как оценить экономический эффект от повышения точности прогноза

Прогноз продаж: как оценить экономический эффект от повышения точности прогноза. Прогноз продаж. Ольга Правук

Прогноз продаж: как оценить экономический эффект от повышения точности прогноза


В своей статье «Ошибка прогнозирования: как рассчитать и применять» я рассказала, как оценивать ошибку прогнозирования, описала различные методы. В статье я также рассказывала, для чего нам необходим этот показатель. В первую очередь он нужен для повышения точности прогнозирования и в конечном счете для того, чтобы запасы, которые мы создаем под прогнозные потребности были оптимальны, то есть соответствовали потребности наших клиентов и приносили прибыль компании.

Любая деятельность в бизнесе должна оцениваться, для того чтобы понимать – она приносит результат или нет, это можно отнести и к качеству прогнозирования. Если прогнозирование значительно влияет на запасы в компании, то значит компания получает какой-либо экономический эффект от уменьшения ошибки прогнозирования. Иначе работа по улучшению качества прогнозирования не имеет смысла. Эту работа может проводить специалист по планированию или закупкам. Еще одна ситуация, при которой возможно улучшение качества прогнозирования — внедрение в компании готового специализированного программного продукта, с помощью которого можно получить прогноз будущего спроса. Проект по внедрению такого продукта достаточно затратное мероприятие, поэтому перед внедрением необходимо оценить выгоду от внедрения. Одним из вариантов оценки возможного эффекта от внедрения может быть оценка возможной прибыли от улучшения качества прогнозирования.

Что необходимо сделать для оценки такого эффекта? Нам необходимо взять периоды в прошлом и сравнить ошибку прогнозирования при текущем методе, который используется в компании, и провести тестовый прогноз в программном продукте, который планируете внедрить. После получения прогноза необходимо рассчитать ошибку прогнозирования по нему.

Далее для оценки экономического эффекта мы можем воспользоваться формулой, которую рекомендуют специалисты компании Lokad (www.lokad.com/ru/).

Формула

Введем следующие переменные:

  • V — средняя стоимость запасов за год.
  • H — стоимость хранения запасов за год (в процентах); это сумма всех расходов, связанных с запасами.
  • σ — ошибка прогнозирования работающей системы, выраженная в «общей САО» (средней абсолютной ошибки). Определение данной величины приведено ниже.
  • σn — ошибка прогнозирования новой системы (меньше σ).

Ежегодная прибыль от улучшения качества прогнозов B выражается как:

B=V*H*(σ−σn)

Применение этой формулы предполагает, что общий объем запасов V «пропорционален спросу».

Пример расчета

Возьмем большую розничную сеть профессионального оборудования, которая может снизить ошибки в прогнозах на 20 % с помощью новой системы прогнозирования.

  • V=100000000 рублей (100 миллионов)
  • H=0,2 (ежегодные расходы на хранение запасов — 20 %)
  • σ=0,2 (ошибка старой системы — 20 %)
  • σn=0,16 (ошибка новой системы — 16 %)

По формуле, приведенной выше, мы получаем прибыль 

B= 1000000 * 0,2 * (0,2-0,16) = 800000 рублей (800 тысяч) в год. 

Давайте подробнее остановимся на расчете каждого параметра этой формулы.

Расчет средней стоимости запасов за период, в данном случае за год, я подробно описывала в статье «Рентабельность инвестиций в запасы: выгодны ли нам запасы?». Для его расчета нам необходимы данные по остаткам внутри выбранного периода. Например, при расчете средней стоимости запасов за год нам нужны данные по остаткам на каждый месяц в стоимостном выражении.

Ошибку прогнозирования можно рассчитывать как MAPE – средняя абсолютная ошибка в процентах, описание расчета в статье «Ошибка прогнозирования: как рассчитать и применять». Но я на практике использую формулу, которую рекомендует Валерий Разгуляев

формулагде: P – это прогноз, а S – факт за тот же период, D – ошибка прогнозирования.

Описание и обоснование формулы тоже представлено в статье «Ошибка прогнозирования: как рассчитать и применять».

Теперь остановимся на расчете затрат на содержание запасов, H. В своей книге «Эффективное управление запасами» Джон Шрайбфедер описывает какие именно затраты необходимо учитывать: 

  • Затраты на приемку и раскладку товара, а также перемещение его внутри склада. Сколько времени тратят ваши работники на совершение этих операций?
  • Арендные и коммунальные платежи за склад, на котором хранятся запасы.
  • Страховка и налоги. Если запасы находятся на вашем складе, то вам приходится страховать их и, возможно, платить налоги.
  • Физическая и периодическая инвентаризация. Чем больше продукции хранится на вашем складе, тем больше времени требуется на подсчет.
  • Утеря и устаревание. Чем больше продукции хранится на вашем складе, тем выше вероятность ее утери и устаревания. В конце концов, кое-что может быть и украдено.
  • Альтернативный доход от вложений в запасы. Сколько денег принесли бы вам средства, вложенные в запасы, если бы вы использовали их для более традиционных инвестиций (например, на покупку облигаций)? Если вы берете кредит для закупки товаров, какой процент платите банку?

Расходы на хранение запасов в процентном выражении рассчитываются, как отношение суммы всех этих затрат (включая альтернативную стоимость вложений) к средней стоимости запасов за период. Величина показывает, сколько нужно потратить средств на поддержание запаса стоимостью 1 рубль в течение года.

Обычно стоимость хранения запасов товаров — 20–30% от средней стоимости запасов в год. Другими словами, поддержание запаса стоимостью 1 рубль на складе в течение года обходится в 0,2–0,3 рубль.

Для чего можно применить расчет экономической эффективности при улучшении качества прогнозирования?  Как я уже писала выше, этот расчет поможет нам оценить выгодно ли нам внедрение программного продукта для прогнозирования. После получения тестового прогноза мы сравниваем ошибку прогнозирования — по прогнозной модели, которую применяет компания и по прогнозу, который мы получили по данным компании в программном продукте. Если есть снижение ошибки прогнозирования, рассчитываем экономический эффект от этого снижения. Далее, оцениваем покрывает ли этот экономический эффект затраты на внедрение. При этом необходимо учитывать, что программный продукт будет использоваться не один год.

В случае, если улучшение прогнозирования произошло в результате работы специалиста по планирования или закупкам компании, то из полученной прибыли можно выплатить этому сотруднику вполне заслуженную премию!

С ЭТОЙ СТАТЬЁЙ ЧИТАЮТ: