31
Рассмотрим наиболее известные методы прогнозирования продаж,
используемые в настоящее время многими организациями (табл. 1.3).
Таблица 1.3
Методы прогнозирования продаж
49
Метод
Содержание
1.Экстраполяция по
скользящей средней
Метод скользящей средней состоит в замене фактических
уровней динамического ряда расчетными, имеющими
значительно меньшие колебания, чем исходные данные.
При этом средняя рассчитывается по группам данных за
определенный интервал времени, причем каждая
последующая группа образуется со сдвигом на один
период (год, месяц). В результате первоначальные
колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и
операция называется сглаживанием рядов динамики
(основная тенденция развития выражается при этом уже в
виде некоторой плавной линии).
2. Экспоненциальная
средняя
При составлении отчетов влияние на прошлые данные
должны затухать по мере удаления от момента, на
который составляется прогноз. Одним из простейших
приемов сглаживания динамического ряда с учетом
«устаревания» данных является расчет коэффициентов,
получивших название экспоненциальных средних,
которые широко применяются в краткосрочном
прогнозировании. Основная идея метода - использование
в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и
текущих периодов.
3. Прогнозирование
на основе сезонных
колебаний
Методика статистического прогноза по сезонным
колебаниям основана на их экстраполяции, то есть на
предположении, что параметры сезонных колебаний
сохраняются до прогнозируемого периода.
4. Прогнозирование
методом линейной
регрессии
Метод базируется на анализе взаимосвязи двух
переменных (метод парной корреляции) – оценке влияния
вариации факторного показателя Х (например, расходов
на рекламу) на результативный показатель У (например,
на объем продаж).
Кратко проанализируем представленные в табл. 1.3 методы
прогнозирования продаж.
1.Экстраполяцию по скользящей средней применяют при краткосрочном
прогнозировании (прогноз на месяц, квартал, год) и используют в том случае,
если имеющиеся данные не позволяют выявить тренд изменения спроса. При
прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во
49
Брагин, Л. А. Торговое дело: экономика, маркетинг, организация: Учебник /Под общ.ред. Проф. Л. А. Брагина
и проф. Т. П. Данько. - М.: ИНФРА-М, 2019. - С. 354.
32
времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за
последний интервал времени.
2.Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле:
Qt = a * yt + (1 – a)* Qt -1, (1.1)
где Qt – экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на
момент t;
a – коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете
экспоненциальной средней (параметр сглаживания), причем 0 < a ≤ 1.
При прогнозировании продаж данная формула приобретает вид:
новый прогноз продаж = a * последняя продажа + (1 – a) * предыдущий
прогноз
Применение скользящих и экспоненциальных средних в качестве основы
для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой
волатильности данных. Данные методы прогнозирования относятся к числу
наиболее распространенных методов экстраполяции трендов.
3.Прогнозирование на основе сезонных колебаний. Данный метод
получил широкое распространение в разных видах деятельности и основан на
базе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под
сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического
ряда, которые вызываются влияниями времени года. Сезонные колебания
строго цикличны – повторяются через каждый год, хотя сама длительность
времен года имеет колебания. Для изучения сезонных колебаний необходимо
иметь данные за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за
декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться
мелкомасштабными случайными колебаниями.
50
Для измерения сезонных колебаний исчисляются индексы сезонности I
s
.
Индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических)
50
Брагин, Л. А. Торговое дело: экономика, маркетинг, организация: Учебник /Под общ.ред. Проф. Л. А. Брагина
и проф. Т. П. Данько. - М.: ИНФРА-М, 2019. -С. 357.
33
уровней ряда динамики y
i
, к теоретическим (расчетным) уровням y
ti
,
выступающим в качестве базы сравнения:
, (1.2)
Именно в результате того, что в представленной формуле измерение
сезонных колебаний производится на базе соответствующих теоретических
уровней y
ti
, в исчисляемых при этом индивидуальных индексах сезонности
влияние основной тенденции развития элиминируется (устраняется). Так как на
сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их
устранения производится усреднение индивидуальных индексов одноименных
внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики, поэтому для каждого
периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних
индексов сезонности (I
s
): ∑I
si
.
Рассчитанные таким образом средние индексы сезонности свободны от
влияния основной тенденции развития и случайных отклонений.
В зависимости от характера тренда выделяют два способа измерения
сезонных колебаний:
– способ переменной средней (для рядов внутригодовой динамики с ярко
выраженной основной тенденцией развития): выступающие при этом в качестве
переменной базы сравнения теоретические уровни yti представляют своего рода
«среднюю ось кривой», так как их расчет основан на положениях метода
наименьших квадратов;
– способ постоянной средней (для рядов внутригодовой динамики, в
которых повышающийся (снижающийся) тренд отсутствует, или он
незначителен):
I
si
= y
i
/ y, (1.3)
В данной формуле базой сравнения выступает общий для анализируемого
ряда динамики средний уровень y.
34
Рассмотренные методы прогноза сезонных колебаний не являются
единственными. Так, для выявления сезонности можно использовать и
рассмотренный выше метод скользящей средней, и другие методы.
2. Прогнозирование методом линейной регрессии осуществляется на
основе использования следующей формулы:
у
х
= а + b * x, (1.4)
Для определения параметров а и b исходного уравнения на основе
требований метода наименьших квадратов при помощи дифференциальных
исчислений составляется система нормальных уравнений:
∑у = na + b * ∑х, (1.5)
∑х*у = а * ∑х + b * ∑x
2
, (1.6)
Более подробная структура методов прогнозирования продаж
представлена на рис. 1.6.
Рисунок 1.6 – Классификация методов прогнозирования продаж
51
51
Кожаев, Ю.П., Миришли Ф.Р. Маркетинг/учебник для студентов вузов/ Ю.П. Кожаев, Ф.Р. Миришли М.:
Издательство: ИМЭ, 2017. - С. 483.
35
Рассматривая каждую из представленных групп методов можно сделать
вывод, что каждая из них имеет, как достоинства, так и недостатки.
При рассмотрении каждой из представленных групп методов
прогнозирования продаж можно отметить, что у каждой из них имеются
определенные достоинства и недостатки. Для большей реалистичности
прогноза продаж применять представленные методы лучше всего при
построении краткосрочных прогнозов, так как они упрощают некоторые
реальные процессы и не выходят за рамки существующих тенденций текущего
периода. При их использовании необходимо обеспечение одновременного
использования количественных и качественных оценок прогнозирования.
Вывод по 1 главе
Любая коммерческая организация заинтересована в эффективных
продажах своей продукции или услуг, так как это прямой путь к созданию
прибыли и увеличению капитализации организации. Таким образом, процесс
продаж занимает одно из основных мест в деятельности торговой организаций.
В современных экономических условиях значение эффективного
процесса продаж в организации все больше возрастает, так как он выступает
одним из главных критериев получения организацией прибыли и сохранения
стабильности в условиях ужесточения конкуренции и борьбы за потребителя.
Проведение анализа и прогнозирования продаж товаров становится
обязательным условием развития бизнеса, а в некоторых случаях – его
выживания. Вызвано это тем, что анализ продаж позволяет разобраться в
тенденциях сбыта, оценить качество работы сотрудников, успешность
маркетинговой стратегии и эффективность процессов, протекающих внутри
организации.
Разнообразие современных методов анализа и прогнозирования продаж,
позволяет выбрать наиболее оптимальный вариант, соответствующий
специфике каждой организации.
36
Глава 2. Анализ продаж и методов их прогнозирования в ООО
«Торгсервис22»
2.1. Организационно-экономическая характеристика ООО «Торгсервис22»
ООО «Торгсервис22»–торговое подразделение одной из крупнейших в
России межрегиональной сети дискаунторов «Светофор», в ассортименте
которой предложены товары продовольственного, непродовольственного
направления, напитки, бытовая химия.
Первые в мире дискаунтеры появились в Германии в середине 50-х гг. ХХ
века в период относительной экономической стабильности. Позже, во времена
кризисов, их популярность резко возросла во многих странах. По своей сути
такой тип магазина представляет собой минимально оборудованное помещение
с полками, на которых товары выставляются прямо в таре, с небольшой
численностью персонала и демократичным обслуживанием.
В Европе дискаунтеры распространены достаточно широко. В таких
магазинах покупают, как продукты, так и товары непродовольственной группы
самые разные слои населения. Секрет успеха дискаунтеров– это низкие цены,
высокая свежесть продукции, обеспеченная ее быстрым оборотом, и удачное
расположение в пределах жилых кварталов.
Торговая сеть «Светофор» – это крупнейшая российская сеть
розничных склад - магазинов, работающая в формате жесткого дискаунтера.
Цель ООО «Торгсервис22» – обеспечение населения товарами первой
необходимости по самым низким в регионе ценам. Залог привлекательной
стоимости – минимальная торговая надбавка, что достигается за счет
оптимальной логистики и максимальной экономии на предпродажной
подготовке.
Первый магазин формата дискаунтер «Светофор» появился в г.
Красноярск в июле 2009 года. Сегодня торговая сеть «Светофор» – это:
37
1402 магазина на территории Российской Федерации. План развития –
2000 торговых точек к концу 2020 г.;
в 2019 г. открылся новый магазин «MERE», в Лейпциге, Германия;
36 магазинов в Казахстане;
42 магазина в Беларуси;
успешная работа на рынке с 2009 года
более 1000 наименований товаров;
годовой оборот более 180 млрд. руб.
Характеристики торговых точек сети «Светофор»:
средняя площадь – 800-1000 м
2
;
принцип работы – самообслуживание;
ассортимент – 1000 наименований ходовых товаров
(продовольственные и непродовольственные) с максимальным оборотом, 80%
товары ежедневного потребления;
удобное расположение и транспортная доступность.
ООО «Торгсервис22» представляет сеть дискаунтеров «Светофор» в
Алтайском крае.
ООО «Торгсервис22» является коммерческой организацией и
осуществляет свою деятельность в соответствии с Уставом, Конституцией и
действующим законодательством Российской Федерации.
Компания зарегистрирована 09.11.2012 г. года Инспекцией ФНС России
по Октябрьскому району г. Барнаула, Алтайского края.
Юридический адрес предприятия: 656002, Алтайский край, г. Барнаул,
ул. Кулагина, д. 28, офис 561.
Основная цель деятельности ООО «Торгсервис22» – максимизация
прибыли и удовлетворение потребностей населения Алтайского края в товарах
продовольственного и непродовольственного назначения.
Отраслевая принадлежность организации – розничная торговля
продовольственными и непродовольственными товарами.
38
ООО «Торгсервис22» является коммерческой организацией. Источником
формирования ее финансовых ресурсов являются прибыль, амортизационные
отчисления, взносы учредителей.
Управление компанией осуществляется на основе централизованного
руководства, объединяющего всех работников. Непосредственное управление
организацией осуществляет директор.
Анализ и прогнозирования продаж проведем для розничного магазина
сети «Светофор» расположенного в г. Змеиногорск.
На данный момент, численность работников ООО «Торгсервис22»в г.
Змеиногорск составляет 47 человек.
Товарный ассортимент розничного магазина сети «Светофор» в г.
Змеиногорск составляет более 1000 товарных единиц. В линейку товаров
входят, как продуты, так и товары для дома и бытовая химия (табл. 2.1).
Таблица 2.1
Товарный ассортимент розничного магазина сети «Светофор» в г.
Змеиногорск
Направление
Товарная группа
Продукты питания
Бакалея, гастрономия, детское и диетическое питание,
кондитерские изделия, консервация, молочная продукция,
напитки безалкогольные, овощи, фрукты, сухофрукты,
полуфабрикаты, рыба, чай, кофе, яйцо, мясо, птица.
Бытовая химия
Ватная продукция, средства для бритья, средства по уходу за
кухней, туалетом и ванной, средства по уходу за полостью рта,
средства для стирки, средства по уходу за домом, средства для
волос и тела, средства гигиены, прочие.
Непродовольственные
товары
Цветы, авто товары, видео-аудио-оргтехника, детские товары,
инструмент, кемпинг, новогодние товары, пластиковые изделия
(хозтовары), расходные материалы, садово-огородный
инвентарь, спортивные товары, строительство, ремонт, мебель,
хобби, цветы, семена, рассада, бытовая техника, зоотовары,
канцелярские товары
обувь, одежда, пластиковые изделия, посуда, сезонный товар,
текстиль, хозяйственные товары, электрика.
Алкоголь
Крепкие алкогольные напитки, вина, шампанское, пиво.
Ассортимент анализируемой организации очень широкий и в рамках
данного исследования провести анализ всех товарных категорий не возможно.
39
Долевое распределение товарных групп по товарообороту представлено
на рис. 2.1.
Рисунок 2.1 – Долевое распределение товарных групп
ООО «Торгсервис22» по товарообороту, %
По данным рис. 2.1 видно, что наибольший товарооборот принадлежит
продуктам питания – 34,3%.
Рассмотрим направление ассортимента организации - «продукты
питания». Товарные группы в этой категории распределяются следующим
образом (рис. 2.2).
Рисунок 2.2 – Долевое распределение товарных группв продуктах
питания ООО «Торгсервис22» (по товарообороту), %
34,3%
25,7%
23,1%
16,9%
Продукты питания Бытовая химия Непродовольственные товары Алкоголь
8,2%
12,6%
4,9%
30,5%
3,6%
11,8%
4,9%
2,7%
0,6%
8,6%
7,3%
2,5%
1,8%
Бакалея Гастрономия
Детское и диетическое питание Кондитерские изделия
Консервация Молочная продукция
Напитки безалкогольные Овощи, фрукты
Сухофрукты Полуфабрикаты
Рыба Чай, кофе
Мясо
40
Лидером в продуктах питания является товарная группа «кондитерские
изделия» – 30,5%. Ассортимент кондитерской продукции в магазине очень
широкий и среди всего ассортимента по объему данная товарная группа очень
сильно выделяется среди остальных. Именно по причине того, что товарная
группа «кондитерская продукция» является наиболее значимой в
товарообороте ООО «Торгсервис22»,проведем анализ продаж именно по ней.
Проанализируем основные финансово-экономические показатели по
товарной группе «кондитерская продукция» ООО «Торгсервис22» в г.
Змеиногорск(табл. 2.2).
Таблица 2.2
Анализ динамики основных финансово-экономических показателей
по товарной группе «кондитерская продукция»
ООО«Торгсервис22»за период 2016-2018 гг.
Показатель
Значение показателя
Изменение
показателя
2017/2016 гг.
Изменение
показателя
2018/2017 гг.
2016 г.
2017 г.
2018
г.
абсолю
тное
± %
абсол
ютное
± %
Выручка от реализации
продукции, тыс. руб.
11448
12911
17505
1463
12,8
4594
35,6
Себестоимость
реализованной продукции,
тыс. руб.
8671
9682
13070
1011
11,7
3388
35,0
Валовая прибыль, тыс.
руб.
2777
3229
4435
452
16,3
1206
37,4
Коммерческие расходы,
тыс. руб.
118
139
106
21
17,8
-33
-23,7
Управленческие расходы,
тыс. руб.
69
74
84
5
7,2
10
13,5
Прибыль от продаж, тыс.
руб.
2590
3016
4245
426
16,5
1229
40,8
Чистая прибыль, тыс. руб.
2590
3016
4245
426
16,5
1229
40,8
Рентабельность продаж по
валовой прибыли, %
24,3
25,0
25,3
0,8
3,1
0,3
1,3
Рентабельность продаж по
чистой прибыли, %
22,6
23,4
24,3
0,7
3,3
0,9
3,8
Анализ показал, что выручка от реализации продукции за анализируемый
период времени демонстрирует динамику роста – в 2017 г., по отношению к
2016 г. показатель вырос на 1463 тыс. руб. (или 12,8%), а в 2018 г., по
отношению к 2017 г. – на 4594 тыс. руб. (или на 35,6%). Рост выручки