Прогнозирование спроса: методы, расчет и планирование продаж и закупок

Когда нужно ввести в ассортимент новые товары или планировать закупки перед высоким сезоном, прогнозируют спрос. Если этого не сделать, есть риск заказать неправильный объем товаров или некорректно спрогнозировать выручку.

Мы — онлайн-сервис финансового учета ПланФакт. Помогаем бизнесу больше зарабатывать, меньше тратить и предотвращать кассовые разрывы. В статье расскажем, как сделать прогноз продаж и спроса, какие методы использовать в разных ситуациях. Поделимся примерами прогнозирования спроса, шаблонами расчетов в таблицах и инструментами, которые помогут строить прогнозы точнее.

Что такое прогнозирование спроса и зачем оно бизнесу

Прогнозирование спроса — оценка объема продаж с учетом поведения покупателей, сезонных колебаний и других факторов, которые влияют на готовность людей купить товар или услугу. Проще разобраться в понятии прогнозирования спроса на примере.

Представим предпринимателя, который продает на маркетплейсах гирлянды для украшения дома, сада, елок. С января по октябрь спрос стабильный, но с ноября по декабрь он сильно увеличивается. Без прогноза есть риск, что предприниматель закупит неправильное количество товаров:

• Закажет мало — гирлянды раскупят и продавать будет нечего.
• Закажет много — останется много гирлянд на складе, за их хранение нужно будет платить, деньги будут заморожены в товарных остатках.

Прогноз помогает просчитать, сколько гирлянд нужно и закупить их столько, чтобы не было мало, но и чтобы товары не остались лежать на складе в несезон.

Сроки прогноза отличаются в зависимости от целей. Например, для закупки гирлянд на сезон строят прогноз на два месяца: ноябрь и декабрь. А для того, чтобы составить стратегию развития бизнеса, делают прогноз на год.

Чем прогнозирование спроса отличается от плана продаж. Прогноз спроса показывает, сколько товаров или услуг потенциально захотят купить клиенты. Он помогает оценить потребность рынка.

План продаж — результат, которого хочет достичь компания. Это ориентир для отдела продаж, а не оценка того, сколько клиенты действительно готовы купить.

Допустим, руководитель ставит план — заключить сделок на 800 000 ₽. Если спрогнозировать спрос, то окажется, что компания может заключить максимум 10 сделок. Средний чек — 50 000 ₽, поэтому прогноз на сентябрь — 500 000 ₽.

Тут не совпадают ожидания и реальность. В текущих условиях компания может заключить 10 сделок, а руководитель требует больше. Без прогнозирования спроса это сложно заметить.

Ниже можно сравнить, чем отличаются разные параметры.

Какие данные нужны для прогнозирования спроса

Чтобы спрогнозировать спрос, недостаточно посмотреть, сколько товаров компания продала в прошлом месяце. Для прогноза собирают данные, например, из сервиса финансового учета.

Какие данные обычно нужны для расчета:

• продажи за предыдущие периоды,
• количество проданных единиц,
• цены — изменение стоимости может повлиять на количество покупок,
• акции и скидки,
• остатки на складе,
• возвраты и отмены заказов,
• динамика продаж по месяцам,
• изменение числа торговых точек и каналов продаж.

Также учитывают рыночные факторы: изменения цен у конкурентов, появление новых продуктов. Анализируют, как меняются предпочтения клиентов, ситуация в стране. Например, у сети автомастерских постепенно снижается спрос, потому что один из конкурентов внедрил программу лояльности. Теперь для прогноза спроса важно учитывать этот фактор.

Методы прогнозирования спроса

Методы бывают двух типов:

1. Качественные. Для оценки используют мнение экспертов. Например, обобщают мнение группы экспертов — метод Дельфи.
2. Количественные. Для оценки используют конкретные данные. Например, считают среднее значение по формуле.

Экспертная оценка

Экспертная оценка — прогноз, который делают специалисты. Вместо статистических расчетов предприниматель опирается на мнение экспертов. Такую оценку можно заказать в агентствах.

Вот что можно получить, если заказать прогноз в агентстве

Метод полезен, когда:

• Нет истории продаж: компания только открылась или планирует запускать новое направление.
• Вы выводите на рынок продукт или услугу, которую раньше не продавали.
• Компания выходит в другой регион.

Главное ограничение экспертной оценки — субъективность. Даже опытный специалист может ошибаться. На прогноз могут повлиять личные качества эксперта, уровень его компетентности и опыта.

Среднее значение

Расчет среднего значения — один из самых простых способов спрогнозировать спрос. Для расчета берут продажи за несколько прошлых периодов, складывают их и делят на количество периодов.

Формула для расчета:

Сумма продаж за периоды / количество периодов.

Допустим, в небольшом строительном магазине хотят оценить спрос на молотки. За последние четыре месяца продажи были такими:

(80 + 100 + 90 + 110) / 4 = 95.

Получается, магазин продавал в среднем 95 молотков в месяц. Эту цифру можно использовать как ориентир для планирования продаж на следующий месяц. Но такой метод не учитывает никакие факторы, кроме продаж: изменения цен или поведения покупателей, сезонность.

Скользящее среднее

Скользящее среднее — это тот же расчет среднего значения. Только в этом случае показатель регулярно пересчитывают по последним периодам. Например, если прогнозируют спрос на октябрь, для расчетов используют июль, август и сентябрь. Для прогноза на ноябрь за основу возьмут август, сентябрь и октябрь.

Последние 3–6 месяцев могут быть полезнее всей истории продаж. Допустим, магазин продает молотки уже год. В первые три месяца спрос был невысоким, а потом запустили рекламу и увеличили количество каналов продаж. Если для расчета использовать данные за весь год, это может занизить прогноз. Просто из-за того, что мы будем учитывать периоды, когда магазин только запускался.

Прогноз с учетом сезонности

Прогноз с учетом сезонности помогает увидеть регулярные колебания спроса. Для этого в расчетах используют специальный коэффициент — коэффициент сезонности. Его считают, собрав данные о продажах за 2–3 года.

Алгоритм такой:

1. Считаем среднегодовое количество продаж по формуле:

Общее количество продаж за год / 12 месяцев.

Допустим, общее количество продаж молотков за год — 875 штук. Тогда среднегодовое количество — 875 / 12 = 72,92.

2. Дальше считаем коэффициент сезонности для каждого месяца.

Количество продаж в месяц / среднее количество продаж в год.

Например, в июне продали 80 молотков, значит коэффициент сезонности для этого месяца — 80 / 72,92 = 1,1. Так считаем по каждому месяцу:

• июль — 100 / 72,9 = 1,37,
• август — 90 / 72,9 = 1,23,
• сентябрь — 110 / 72,9 = 1,51 и т. д.

3. Собираем коэффициенты по месяцам в таблицу и строим график, чтобы заметить, как меняется спрос по месяцам.

Пример прогнозирования спроса. На таком графике проще отследить, как меняется спрос по месяцам

4. Дальше с помощью формулы можно посчитать спрос по месяцам с учетом коэффициента сезонности:

Базовый спрос × коэффициент сезонности = прогноз спроса.

Например, базовый прогноз спроса для молотков — 199 штук. Тогда с учетом коэффициента по месяцам будет такой прогноз спроса:

• июль — 199 × 1,37 = 272,63,
• январь — 199 × 0,69 = 137,31 и т. д.

Шаблон расчета спроса с коэффициентом сезонности →

Экспоненциальное сглаживание

Экспоненциальное сглаживание — прогноз делают только на один период вперед. Например, прогнозируете спрос в разрезе недель, значит делаем расчет на неделю вперед. Если в разрезе месяцев — на один месяц вперед.

Расчет спроса зависит от двух факторов:

• продаж в прошлом периоде;
• прогноза спроса, который построили на этот период.

Учитывая оба фактора, назначают коэффициент сглаживания α — от 0 до 1. Чем больше этот показатель, тем сильнее влияние последних продаж. Значение α выбирают опытным путем.

Формула для расчета:

Прогноз = (1 − α) × прогноз, рассчитанный раньше + α × продажи за последний период.

Допустим, мы посчитали, что базовый спрос — 95 молотков. Продажи за последний месяц перед расчетами — 75 молотков. Теперь посчитаем прогноз с разными значениями α.

Обычно строят несколько прогнозов с разными значениями коэффициента α и выбирают то значение, при котором ошибка прогноза на исторических данных минимальна.

Шаблон расчета — экспоненциальное сглаживание →

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ помогает оценить, как разные факторы влияют на спрос. Для этого строят математическую модель, она описывает зависимость между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

Какие факторы учитывают:

• цену,
• рекламу,
• сезонность,
• количество клиентов,
• погоду,
• экономическая ситуацию.

В зависимости от задачи можно учитывать и другие переменные: наличие товара на складе, скидки, сроки доставки, действия конкурентов и количество торговых точек.

Машинное обучение

Машинное обучение применяют для прогнозирования спроса, когда простых методов недостаточно. Например, если слишком много позиций товаров, которые нужно проанализировать. Или есть много факторов, которые нужно учесть. Или важно регулярно пересчитывать показатели.

Модели машинного обучения умеют анализировать большие массивы данных или сложные сочетания факторов. Например, учитывать одновременно цену товара, сезон, историю продаж, скидки, остатки на складе, погоду и особенности конкретного магазина.

Сравнили особенности методов в таблице ниже.

Как рассчитать прогноз спроса

 

Шаг 1. Определить период прогноза

Решите, на какой срок нужно оценить спрос: на неделю, месяц, квартал или сезон. Это зависит от задачи, которую вы хотите решить. Например:

• прогноз на неделю нужен, чтобы пополнить быстро заканчивающиеся запасы,
• на месяц — чтобы спланировать закупки, бюджет и ожидаемую выручку,
• на квартал — чтобы оценить потребность в оборотных средствах или подготовиться к расширению бизнеса.

Шаг 2. Собрать историю продаж

Для каждого товара нужно собрать данные об объеме продаж, цене, остатках и т. д.. То же самое касается услуг. Сравнивать нужно сопоставимые периоды. Например, продажи декабря лучше сравнивать с декабрем предыдущего года, а не с ноябрем: на результат могут влиять новогодние покупки.

Шаг 3. Очистить данные от аномалий

Перед расчетами проверьте, не было ли событий, из-за которых продажи заметно отличались от обычного уровня. Без поправок прогноз может оказаться завышенным или заниженным.

Обратите внимание на:

• акции и скидки,
• отсутствие товара,
• разовые крупные заказы,
• изменение ассортимента.

Если причина разовая, показатель можно исключить из базового расчета или скорректировать.

Шаг 4. Определить базовый спрос

После проверки данных посчитайте базовый уровень спроса — ориентир, от которого будете отталкиваться при дальнейших корректировках. Формула для расчета:

Базовый спрос = сумма продаж за периоды / количество периодов.

Шаг 5. Рассчитать сезонность

Если спрос зависит от сезона, учитывайте коэффициент сезонности. Выше мы приводили пример, как его рассчитать. Допустим, базовый спрос — 120 товаров. С учетом сезонности цифра от месяца к месяцу может сильно отличаться. Например, в декабре спрос — 180 товаров, а в июле — всего 60.

Такую разницу в данных важно видеть, чтобы планировать закупки, распределять расходы и не допустить кассовых разрывов. Например, в месяцы высокого спроса можно заранее откладывать деньги на расходы в месяцы низкого спроса.

Шаг 6. Скорректировать прогноз на известные события

На последнем этапе учитывают обстоятельства, которые повлияют на спрос в прогнозируемом периоде. Даже правильно рассчитанные базовый уровень, сезонность и тренд не гарантируют точного результата, если условия продажи изменятся.

Проверьте, планируются ли:

• акции и скидки,
• повышение или снижение цен,
• запуск рекламной кампании,
• выход на новый маркетплейс или открытие торговой точки,
• расширение или сокращение ассортимента,
• изменение условий доставки,
• появление конкурентов или товаров-заменителей.

Например, вы планируете запустить рекламную кампанию, а это может увеличить спрос.

Пример прогнозирования спроса перед высоким сезоном

Представим, что интернет-магазин продает товары для дома, в том числе термосы. В декабре покупатели чаще покупают их на подарок, поэтому владелец магазина хочет заранее оценить спрос, чтобы подготовить запасы и рассчитать, сколько денег понадобится на закупки.

Исходные данные такие ↓

Учитываем сезонность:

1 200 × 1,5 = 1800 шт.

Учитываем рост спроса на 10%:

1800 × 1,1 = 1980 шт.

С учетом рекламы +10%:

1980 × 1,1 = 2178 шт.

То есть за декабрь прогнозируем спрос на товары — 2178 штук. Теперь эту оценку можно использовать для планирования закупок.

Как на основе прогноза спроса рассчитать закупки

Когда посчитали спрос, нужно определить, сколько товара надо заказать. Закупать весь прогнозируемый объем приходится не всегда, так как часть товаров уже может быть на складе или в пути.

Для расчета используют формулу:

Потребность в закупке = прогноз продаж + необходимый запас − текущие остатки − ожидаемые поставки.

В нашем случае это:

2178 + 500 − 600 − 0 = 2078 шт.

Значит, магазину предварительно нужно заказать еще примерно 2100 термосов. Такого количества товара должно хватить на продажи и сохранение запаса.

Это упрощенный расчет. В планировании закупок важно дополнительно учитывать:

• сроки поставки — заказ нужно делать заранее,
• минимальную партию — поставщик может принимать заказы только от определенного количества единиц,
• страховой запас — на случай непредвиденного роста продаж,
• какие товары уже в пути.

Прогнозирование спроса на товары

Для каждой товарной позиции желательно составлять отдельный прогноз. Даже внутри одной категории спрос распределяется неравномерно: например, черные термосы объемом 0,5 литра продаются лучше, чем большие модели другого цвета.

При подготовке прогноза учитывайте следующие особенности:

• остатки на складе, например, разных видов термосов,
• отсутствие товара — если позиции не было в наличии, фактические продажи могут быть ниже реального спроса,
• сроки поставки,
• сезонность отдельных категорий, позиций,
• изменение ассортимента,
• акции и скидки,
• неликвидные остатки.

При продаже товаров сначала прогнозируют спрос, затем считают закупку. Если сразу ориентироваться на прошлые закупки, компания рискует повторять прежние ошибки — заказывать слишком много непопулярных товаров или недооценивать потребность в востребованных позициях.

Прогнозирование спроса на услуги

При продаже услуг мы ограничены пропускной способностью: количеством сотрудников, доступными рабочими часами, оборудованием, местами для клиентов и числом проектов, которые специалисты могут вести одновременно.

Предположим, клиника прогнозирует спрос на уровне 600 приемов в месяц. Но действующая команда врачей способна провести не больше 500 приемов.

Прогноз показывает потенциальную потребность, но текущих ресурсов может быть недостаточно, чтобы удовлетворить ее полностью. Если клиника не предпримет никаких действий, клиенты столкнутся с отсутствием свободных окошек для записи.

На основании прогноза руководители могут:

• изменить расписание врачей,
• привлечь дополнительных специалистов,
• перераспределить нагрузку,
• изменить продолжительность приемов, если это допустимо.

Прогнозирование спроса в продажах

Чтобы оценить будущую выручку, нужно последовательно определить, сколько клиентов потенциально заинтересуются предложением, сколько из них удастся обслужить. Также можно дополнительно просчитать, по какой цене компания продаст товар или услугу, сколько денег предположительно заработает.

Формула расчета:

Прогноз выручки = прогнозируемое количество продаж × средняя цена.

Например, если в магазине планируют продать в декабре 2178 термосов по 800 ₽, то прогнозируемая выручка — 1 742 400 ₽.

Как прогнозировать спрос на рынке

Если компания выходит на новый рынок, запускает продукт или планирует расширение, нужно изучить рынок в целом.

Для этого используют несколько источников:

• отраслевую статистику — отчеты компаний и исследовательских организаций,
• динамику рынка из открытых отчетов,
• данные маркетплейсов,
• информацию о конкурентах,
• опросы клиентов,
• исследования рынка и т. д.

Прогноз спроса компании оценивает ту часть потребности, которую конкретный бизнес потенциально может получить с учетом целевой аудитории, географии, ассортимента, цен и конкуренции.

Как проверить точность прогноза

Для проверки точности сравнивают планируемые показатели и фактические. Допустим, вы построили прогноз на весь год. Дальше после первого же месяца вы сравниваете план и факт, находите отклонения.

Формула для расчета:

Отклонение от прогноза = (факт − прогноз) / прогноз × 100%,

(1980 − 2178) / 2178 × 100% = − 9,09%.

Отрицательное отклонение означает, что фактические продажи оказались ниже прогноза. В нашем примере — примерно на 9%.

Для регулярного контроля не нужно каждый раз рассчитывать отклонения вручную. Можно сопоставлять плановые и фактические показатели в сервисах финансового учета, например, в ПланФакте. Онлайн-сервис помогает сравнивать план и факт, контролировать продажи, выручку, расходы.

Какие ошибки допускают при прогнозировании спроса

❌ Считают продажи равными спросу. Если товара не было на складе, низкий объем продаж не доказывает, что покупатели потеряли к нему интерес. Поэтому важно оценивать наличие товара при снижении объема продаж.

❌ Не учитывают сезонность. Прогноз на лето, рассчитанный только по средним продажам во время весны, может оказаться неточным. Сравнивайте сопоставимые периоды и учитывайте сезонные коэффициенты.

❌ Строят прогноз только по последнему месяцу. Один период может быть нетипичным из-за погоды, акции, крупного заказа или задержанной поставки. Лучше брать данные минимум за три месяца.

❌ Смешивают обычные продажи и результаты акций. Если в период распродажи товар продавался вдвое лучше, не переносите этот показатель в расчет без поправок. Отдельно оценивайте эффект от скидки.

❌ Игнорируют изменение цены. Рост выручки после повышения цен не обязательно означает, что спрос увеличился. Дополнительно анализируйте количество проданных товаров.

❌ Не учитывают сроки поставки при закупках. Даже точный прогноз бесполезен, если товар приедет после пика спроса. Рассчитывайте потребность заранее и учитывайте продажи за время ожидания заказа.

❌ Принимают прогноз за точное число. Прогноз — это оценка, основанная на имеющихся данных и предположениях. Реальные продажи могут отличаться от расчета из-за обстоятельств, которые невозможно было предусмотреть.

Как ПланФакт помогает подготовиться к высокому сезону

После того как спрогнозировали спрос, данные используют для финансового планирования. Например, считают ожидаемую выручку, расходы на закупки, даты платежей и проверяют, хватит ли денег на все нужные траты.

Для таких расчетов удобно использовать сервис финансового учета. Например, в ПланФакте можно:

• Сравнивать план с фактом — отслеживать отклонения показателей и корректировать планы по мере поступления новых данных.
• Заранее замечать риск кассового разрыва — проверять, не возникнет ли ситуация, когда платить поставщикам и сотрудникам нужно раньше, чем поступит выручка.
• Составлять БДР — запланировать выручку и расходы, контролировать прибыль по разным направлениям бизнеса.
• Составлять БДДС — автоматически формировать бюджет, чтобы планировать платежи на основе данных.

Проверьте, хватит ли бизнесу денег на закупки в высокий сезон и спрогнозируйте выручку. Перенесите прогноз продаж и закупок в финансовый план, заранее оцените будущие поступления, расходы и остатки денег.

Частые вопросы о прогнозировании спроса

Что такое прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса — оценка объема продаж с учетом поведения покупателей, сезонности, конкуренции и других факторов, которые влияют на готовность покупателей купить товар или услугу.

Прогноз не гарантирует, что покупатели купят точно то количество товаров, которое получилось по расчетам. Прогнозирование — оценка вероятного развития событий, которую нужно регулярно сверять с фактическими результатами и обновлять расчет, если ситуация на рынке меняется или вмешиваются какие-то факторы.

Какие методы прогнозирования спроса существуют

Методы бывают двух типов:

1. Качественные. Для оценки используют мнение экспертов, когда для анализа не хватает информации. Например, обобщают мнение группы экспертов — метод Дельфи.
2. Количественные. Для оценки используют конкретные данные. Например, считают среднее значение по формуле, используют экспоненциальное сглаживание, проводят регрессионный анализ.

Как рассчитать прогноз спроса

Расчет среднего значения — один из самых простых способов спрогнозировать спрос. Формула расчета:

Сумма продаж за периоды / количество периодов = прогноз спроса.

Если у вас есть базовый показатель спроса, но нужно учесть зависимость от сезона, считают коэффициент сезонности для каждого месяца.

Количество продаж в месяц / среднее количество продаж в год.

Дальше с помощью формулы можно посчитать спрос по месяцам с учетом коэффициента сезонности:

Базовый спрос × коэффициент сезонности = прогноз спроса.

Как учитывать сезонность при прогнозировании спроса

В расчетах используют специальный коэффициент — коэффициент сезонности. Его считают, собрав данные о продажах за 2–3 года.

Алгоритм такой:

1. Считаем среднегодовое количество продаж по формуле:

Общее количество продаж за год / 12 месяцев.

2. Дальше считаем коэффициент сезонности для каждого месяца.

Количество продаж в месяц / среднее количество продаж в год.

3. Собираем коэффициенты по месяцам в таблицу и строим график, чтобы заметить, как меняется спрос по месяцам.

4. Дальше с помощью формулы можно посчитать спрос по месяцам с учетом коэффициента сезонности:

Базовый спрос × коэффициент сезонности = прогноз спроса.

Чем прогноз спроса отличается от прогноза продаж

Прогноз спроса показывает, сколько товаров или услуг потенциально готовы купить клиенты. Он отражает потребность рынка.

Прогноз продаж показывает, сколько компания предположительно сможет продать с учётом своих возможностей: наличия товара, количества сотрудников, пропускной способности, каналов продаж и других ограничений.

Например, спрос на услугу может составлять 600 заказов в месяц, но команда способна выполнить только 500. Тогда прогноз спроса — 600 заказов, а прогноз продаж — 500.

Как прогнозировать спрос, если нет данных за прошлые годы

Если нет информации о продажах, можно использовать качественные методы оценки. Например, обратиться к экспертам, у которых есть знания и опыт, чтобы оценить спрос.

Можно самостоятельно изучить рынок, открытые данные конкурентов, исследования, чтобы собрать информацию. Или провести тестовые продажи, опросы среди клиентов.

Если данных для анализа совсем мало, разработайте несколько сценариев — пессимистичный, базовый и оптимистичный.

Как по прогнозу спроса рассчитать объем закупок

Когда вы посчитали спрос, нужно определить, сколько товара надо заказать. Закупать весь прогнозируемый объем приходится не всегда, так как часть товаров уже может находиться на складе или быть в пути.

Для расчета используют формулу:

Потребность в закупке = прогноз продаж + необходимый запас − текущие остатки − ожидаемые поставки.