販売計画の策定、およびこの計画の提供は、現在の経済状況において深刻な問題です。 誤って作成された計画は、倉庫での商品の過剰保管の場合でも、倉庫での商品の不足の場合でも間接的な損失の両方で、直接的な損失につながり、利益の損失、サービスの低下、さらには営業マネージャーへの追加ボーナスにつながります。
計画の準備に強く影響する問題の1つは、特定の商品の販売の季節性です。 ランニングシューズなどの一部の製品は、冬よりも夏に人気があります。 しかし、ヒーターは寒い季節によく売れます。 これらのアイテムは季節限定です。
不安定性は、インフレが価格を押し上げ、不安定なマクロ経済状況によっても引き起こされ、消費者の需要が減少すると、量的に売上を減らすことを余儀なくされます。 負の要因に加えて、正の要因は、会社全体で、会社が積極的に成長している場合、および特定の製品ポジションで、製品マーケティングに多く投資する場合、会社の成長よりも速く成長する可能性があります。 実際の状況を考慮せずに、販売の履歴に関する情報に依存することはそれほど明確ではないため、これはすべて予測に修正要素を導入します。
したがって、販売計画を立てるときは、季節要因と会社の傾向を考慮してください。
季節計画を計算するにはどうすればよいですか？
季節的要因-「季節性」とは何ですか？ これは、平均値からの製品販売の計画的および定期的な偏差です。 季節性は、販売計画が構築されている各製品および各店舗ごとに、前暦年と比較して暦年ごとに月単位で計算されることがよくあり、最終的な計画は得られた値から統合することによってまとめられます。
オッズを計算するには、単位で計算することをお勧めします。 金銭的に計算する場合、影響因子の数は何度も増加し、計算量の増加に加えて、エラーの可能性も大幅に増加します。
年間の季節要因の計算は非常に簡単です-年末の平均月間売上高（年間総売上高を数で割った値）を取得し、その後、各月について、平均年間売上高からの実際の販売量の偏差を計算する必要があります。
（月間消費量/平均年間消費量=季節比）
このような販売スケジュールがある場合：
計算結果に応じて、計算用に次のようなプレートを取得する必要があります（2010年）：
季節のオッズ：
ただし、タスクは係数を計算するのではなく、年間の売上の現在の実際の値に従って販売計画を計算することです。 2011年4月末に分析を行い、2011年5月の販売計画を計算するとします。
プレートは次のようになります。
タスクは、現在の実際の販売量と季節性を考慮して、5月にいくら売るべきかを理解することです。 これを行うために、現在の年の各月を1つの基準にし、既知の季節係数をそれらから削除します。
（月あたりの実際の消費量/季節係数=推定平均年間消費量）
これらの値を取得します。
つまり、季節要因を考慮に入れると、年間の月間平均予想値は246ユニット/月になります。
これから、5月の予想年間平均と季節係数（前のステップで計算）を知って、5月に予想される販売数を計算し、予想平均年間売上に計算された季節係数を掛けます：246 * 1.44 = 354.4単位。
したがって、年末まで各月の販売計画を策定し続け、実際の販売データに応じて調整します。
残念ながら、これらの簡潔な計算は完全に正しいわけではありません...
季節変動の影響を考慮に入れましたが、一般的な傾向の影響は計算しませんでした。 客観的な理由で需要が毎月10％減少（または増加）した場合、これらの動きを考慮しないと、新しく作成された計画は受け入れられなくなり、前述のように、損失につながります。
トレンドの効果を評価するには？
トレンドを特定して計算すること自体が難しいタスクです。 Robert HodrickとEdward Prescottによって開発された方法を使用して、ビジネスサイクルを分析することをお勧めします。 メソッドの主要な「チップ」：このメソッドは、短期トレンドよりも長期トレンドに敏感です（これは必要なものです）。目的のトレンド評価期間に調整できます（1年以内および数年の両方でトレンドを構築する場合に便利です）。 この方法の詳細については、 http ： //mycroftbs.ru/trend-filtr-hodrik-preskotta/をご覧ください。
彼の計算結果は次のようになります（オレンジ色の線）：
問題は、このような方法はExcelの計算で使用するのが難しいことです。 しかし、「季節の影響を考慮して」「年の初め」と「年の終わり」の状態の平均月間売上を計算し、それが時間の経過とともにどのように変化したかを評価することにより、単純な線形関数の使用を試みることができます。 または、単に目標値に注目します（「売上は10％増加するはずです」）。
計算結果は、販売計画を計算する各月の各店舗の各製品の傾向の毎月の「勾配」になります。 問題はまた、通常の状況では、年内では直線ではなく、滑らかに曲がることです。
得られた係数は、平均年間売上の推定値を調整するために使用されます。これは、将来の売上の推定値に基づいていることを思い出します。
現在の経済的現実において、単位期間の需要が年末までに10％減少すると仮定すると、月間補正係数は0.987にほぼ等しくなります。 これは、この係数により、各月のトレンド係数に従って、現在の年の推定平均月間を変更することを意味します。
（1か月あたりの実際の消費量/季節。Coeff*傾向。係数= Ots。平均年間消費量）
そして、現在の値の計算は次のようになります。
結果は349.8個であることに注意してください。 以前に計算された354.4個の代わりに？ これはそれほど大したことではないようですが、数十億の革命がある場合、そのようなエラーには多大な費用がかかります。
季節性のある仕事の質を高めるには、特定された傾向と比較して、前年の年間の季節係数の再計算も必要です。 しかし、大量の計算を行いたくない場合、今年度のそのような小さな改良でも、計画を定性的に改善することができます。
最も適切な販売計画を取得し、それを提供および制御する方法を理解するために、これらの計算を実際のデータに従って定期的に実行および調整することが重要です。
実際の作業では、専門家は通常、より複雑なアプローチを使用します。 計算は月単位ではなく、週単位、さらには日単位で実行されます。 目標値はより多くの要因の影響を受けます。 そして、予測モデルは通常の平均計算を超えています。 しかし、上記のアプローチは、特別なツールがなくても、計画に携わる人なら誰でも適用できるものです。
これが「手動モード」で行うには時間がかかりすぎる場合、および10のコンセントと15,000の製品がある場合は、私たちにようこそ。 私たちの決定はあなたのためにすべてを行います。 Mycroft Assistantは、リアルタイムで自動的に販売データを収集し、現在の販売状況を分析し、最適な作業モデルと影響因子を個別に計算します。 そして、得られたデータに基づいて、各店舗の各商品の売上予測を作成します。 また、これらの予測に基づいて、在庫の補充の必要性に関する推奨事項を発行し、この販売計画を合理的に確保します。 したがって、会社の仕事を最適化したいが、それを最善にする方法がわからない場合は、歓迎します。
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