ідності можете оперативно її коригувати.
Як ви бачили в попередніх параграфах, всі описані методики прогнозування грунтуються на агрегованих даних за певний часовий період (наприклад, продажі за тиждень, декаду, місяць і т. п.) або за певною групі (середній прогноз продажів від кількох експертів). Найбільш складний у даному випадку питання про тривалість періоду агрегації за часом.
Наприклад, якщо ви в якості показника обсягу продажів використовуєте дані про надходження грошей на рахунок, а система мотивації ваших менеджерів зі збуту розраховується за результатами продажів за місяць, то будьте впевнені, що на початку місяця менеджерові більше націлені на пошук нових клієнтів, а от в кінці - на В«вибиванняВ» платежів з тих, кому вже виставлені рахунки. У результаті можна впевнено стверджувати, що обсяг продажів на 10-е число місяця не буде говорити ні про що. І взагалі, використовувати періоди агрегації тривалістю менше місяця в такому випадку просто безглуздо.
У більшості випадків для прогнозування обсягів продажів використовують помісячні або поквартальні дані, для аналізу тенденцій зміни ринку - піврічні та річні, але у вашому конкретному випадку все може бути зовсім інакше.
Вибір інтервалу даних.
При використанні даних з груп 2-3 при інших рівних краще вибирати настільки довгий інтервал даних, наскільки це можливо. А у випадку якщо попит на вашу продукцію схильний до серйозних коливань, рекомендується використовувати як мінімум дворічний інтервал. Наприклад, практично для будь-яких продуктів марно прогнозувати обсяг продажів у січні на основі результатів продажів за попередні шість місяців - до грудня традиційно йде підйом, а в січні неминуче настане спад, тому що вся країна майже півмісяця НЕ БУДЕ працювати.
З іншого боку, зрозуміло, що при прогнозуванні обсягу продажів на 1999 р. було б безглуздо використовувати дані про продажі по Росії в 1998 р., тому що в той час сталася криза, помітно вплинув на попит на товари. Аналогічна ситуація може виникнути і у вашій компанії, якщо, наприклад:
1) ви різко змінили технологію продажів, відмовившись від роботи безпосередньо з регіональними клієнтами та передавши цю роботу партнерам вашої компанії;
2) ви значно змінили число людей, займаються продажами вашої продукції;
3) у вас з'явився серйозний конкурент, який відвоював частину вашого ринку в певний момент у минулому.
У всіх цих випадках не можна говорити, що ви завжди можете використовувати дані тільки з моменту останнього серйозної зміни. Іноді дані можна підкоригувати, щоб зміни були нівельовані (наприклад, відняти з обсягів продажів за минулі періоди продажу тим клієнтам, які зараз перейшли до вашого конкурента), або будувати прогноз на основі тільки частини даних, а отримані результати застосовувати до всіх (наприклад, ви прогнозуєте по одній групі товарів, але припускаєте, що подібна тенденція зміни обсягу продажів буде вірна і для інши...
