«Прогнозирование спроса и продаж»

   Этот модуль  является вторым  в авторской модульной обучающей программе «Управление  логистикой», которая  разработана с целью удовлетворения потребностей собственников компаний, высших руководителей, логистических менеджеров высшего и среднего звена в системных, глубоких и практически необходимых логистических знаниях. Ключевыми словами модуля являются: прогнозирование спроса, высокоточное прогнозирование спроса, научиться прогнозировать спрос, алгоритм  прогнозирования спроса, методы прогнозирования, прогнозируемая переменная, функция прогнозирования, тренд, трендовая составляющая функции прогнозирования, сезонная составляющая функции прогнозирования, функция регрессии, точность прогноза, показатели качества функции прогнозирования, регрессионный анализ, выбор метода прогнозирования, технология высокоточного прогнозирования, прогнозирование в логистике, прогнозирование в маркетинге, прогнозирование в бизнесе, прогнозирование для управления запасами, как прогнозировать, вычисление тренда, вычисление сезонных коэффициентов, шаг прогнозирования, сезон, горизонт прогноза, обучение прогнозированию спроса, семинар по прогнозированию спроса, тренинг по прогнозированию спроса, метод наивного прогноза, метод  долгосрочного среднего, метод скользящего среднего, метод экспоненциального среднего взвешенного, экспертные методы прогнозирования, высокоточный статистический метод прогнозирования, регрессионный анализ с выделением трендовой и сезонной составляющей, коэффициент детерминации, скорректированный коэффициент детерминации, формулы расчета коэффициентов функций регрессии.

   Изюминка  этого модуля  и всей модульной программы в том, что лектор-тренер сообщает слушателям знания уровня МВА и выше с обеспечением высокой результативности обучения. Каждый из слушателей получает авторское учебное пособие по теме модуля, в котором максимально визуализированы передаваемые знания: учебное пособие содержит 60 страниц  текста А4, которые проиллюстрированы 70 рисунками, схемами,  таблицами и графиками. Материал читается легко и с удовольствием. Корпоративный заказчик получает  печатные и электронную версию учебного пособия для создания базы знаний в своей компании. Если Вы умеете слушать и читать, то успех Вам обеспечен!

   Результативное, экономичное и эффективное управление логистикой начинается с прогнозирования спроса в будущих периодах деятельности компании на готовую продукцию, товары или услуги.  Знаешь прогноз спроса – правильно рассчитаешь уровни запасов готовой продукции, товаров, незавершенного производства, сырья, материалов и полуфабрикатов для следующего  периода деятельности: месяца, квартала, года, любого периода. Это означает, что знаешь, в каком объеме и когда выдавать заказы поставщикам на пополнение текущих запасов, знаешь потребности в площади и объеме хранения запасов на складе. Следовательно, знаешь объем поставок и можешь оптимизировать загрузку транспортных средств. Таким образом, знание точного прогноза спроса означает возможность оптимально уменьшать логистические затраты по критерию увеличения чистой прибыли и чистого денежного потока компании, а также оптимально увеличивать качество логистического сервиса. На основании высокоточного прогноза спроса логистическая деятельность согласуется с задачей улучшения финансового состояния компании.

   Сделать прогноз спроса несложно. Например, спросите коммерческого работника компании: сколько он продаст готовой продукции или товаров в следующем месяце, и вы услышите его экспертный ответ. Можно ли им пользоваться для управления логистикой? Конечно, можно и нужно, когда более точные инструменты прогнозирования в компании не известны или не дают более точного прогноза! Многие компании так и поступают: перед началом очередного периода собирают мнения торговых агентов, региональных менеджеров продаж, национальных  менеджеров продаж и других коммерческих руководителей, которые ,как правило, "играют" на понижение прогноза спроса для сохранения размера вознаграждения, о их возможностях и, с учетом требований маркетингового и финансового директора, которые, как правило, "играют"  на повышение прогноза спроса и выручки от реализации для обеспечения покрытия совокупных затрат, в качестве бюджетной цифры назначают цель по выручке от реализации. Эта цель, очевидно, может быть как меньше реального спроса, больше реального спроса, так и случайно равна реальному спросу. Таким образом, планы по продажам очень субъективны и весьма неточны. Не случайно во многих практических случаях такие планы либо не выполняются, что чаще, либо перевыполняются, но реже. Компания же платит за отсутствие точного прогноза свою цену: опережающий рост логистических затрат по сравнению с выручкой от реализации и, следовательно, снижение операционной и чистой прибыли, либо возникновение потерь дефицита из-за регулярного отсутствия  готовой продукции и товаров на складах, при котором во многих случаях покупатель «уходит» к конкурентам, что  приводит к снижению выручки от реализации, операционной  и чистой прибыли.

   Итак, сделать прогноз несложно – сложно сделать точный прогноз. Но, если точный прогноз получен,  тогда его можно использовать для точного управления логистическими активами и оптимально увеличить выручку от реализации, операционную и чистую прибыль. Если это важно для компании, тогда заказывайте этот модуль, чтобы изучить технологию высокоточного прогнозирования спроса.

Читать статью «Управление бизнесом должно начинаться с точного прогнозирования спроса»

 

Программа модуля «Прогнозирование спроса и продаж»

1-й день (8 астрономических часов)

1. Понятие прогноза и метода прогнозирования. Классификация методов прогнозирования. Содержание понятия высокоточного прогнозирования.

1.1. Демонстрация № 1 "Прогнозирование спроса методом экстраполяции тренда, реализуемого с помощью программы "Excel".

1.2 Сравнение точности прогнозирования спроса методом экстраполяции тренда и точности прогнозирования спроса с использованием метода регрессионного анализа с выделением трендовой и сезонной составляющей.

2. Выбор метода прогнозирования спроса в зависимости от значимости категории запаса и статистических характеристик группы запаса с использованием результатов совмещенного "АВС+XYZ" анализа номенклатурного перечня.

2.1 Математический метод наивного прогноза.

2.2 Математический метод долгосрочного среднего.

2.3 Математический метод скользящего среднего.

2.4 Математический метод экспоненциального среднего.

2.5 Метод сравнительного анализа спроса в аналогичных периодах в сочетании с экспертной оценкой.

3. Необходимость высокоточного прогнозирования спроса для целей эффективного управления запасами.

Что необходимо знать для высокоточного прогнозирования

4. Содержание задачи прогнозирования. Понятие «Модель данных»: прогнозируемая переменная,  функция прогнозирования, случайный фактор, воздействующий  на функцию прогнозирования.

5. Классификация и описание моделей данных.

5.1 Модель временного ряда: требование стационарности случайного процесса, шаг прогнозирования, горизонт прогнозирования, тренд, сезонные изменения.

5.2 Аддитивная и мультипликативная функции прогнозирования модели временных рядов данных.

5.3 Смешанная модель данных: содержание проблемы вычислительной сложности и проблемы мультиколлинеарности.

Технология высокоточного прогнозирования

6. Алгоритм высокоточного прогнозирования.

  • Содержание этапа 1 «Подготовка исходных данных к прогнозированию».

    • Восстановление пропущенных значений факторов исходных данных.

    • Демонстрация № 2 «Восстановление пропущенных значений факторов исходных данных».

    • Анализ значительно отличающихся значений исходных данных.

    • Демонстрация № 3 «Выполнение анализа значительно отличающихся значений данных».

    • Отбор факторов, реально влияющих на прогнозируемую переменную.

    • Демонстрация № 4 «Отбор факторов, реально влияющих на прогнозируемую переменную Y».

    • Содержание этапа 2 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования».

      Подбор функций, аппроксимирующих трендовую компоненту.

      • Возможные функции регрессии, которые можно использовать для выделения трендовой  составляющей, и условия их выбора.

      • Полиномиальная функция степени «m» простой регрессии.

      • Демонстрация № 5 «Определение степени полинома, достаточной для качественного  выделения трендовой составляющей».

      • Полиномиальная множественная регрессия.

      • Демонстрация № 6 «Выделение трендовой составляющей с помощью полиномиальной множественной регрессии».

      • Экспоненциальная множественная регрессия.

      • Демонстрация № 7 «Выделение трендовой составляющей с помощью экспоненциальной  множественной регрессии».

 

2-й день (8 астрономических часов)

    • Мультипликативная (степенная) функция множественной регрессии.

    • Демонстрация № 8 «Выделение трендовой составляющей с помощью мультипликативной (степенной) функции множественной  регрессии».

    • Отбор лучших функций регрессии для выделения трендовой составляющей и оптимального количества их значимых факторов.

  • Содержание этапа 3 «Выделение сезонной составляющей функции прогнозирования и формирование моделей данных».

  • Свойства сезонных коэффициентов в аддитивной и мультипликативной модели функции прогнозирования.

  • Алгоритм вычисления сезонных коэффициентов.

  • Демонстрация № 9 «Выделение сезонной составляющей в аддитивной схеме первой модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией мультипликативной множественной регрессии по трем факторам t, X1, X2».

  • Демонстрация № 10 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной  схеме первой модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией мультипликативной множественной регрессии по трем факторам t, X1, X2».

  • Демонстрация № 11 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной  схеме второй модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией экспоненциальной множественной  регрессии по двум  факторам t, X1».

  • Содержание этапа 4 «Анализ  качества моделей данных и отбор лучшей модели».

    • Демонстрация 12 «Сравнение первой и второй моделей данных по показателям качества».

    • Отбор лучшей  модели данных, наиболее адекватно представляющей  исходные данные.

  • Содержание этапа 5 «Вычисление прогнозных  значений прогнозируемой переменной».

    • Демонстрация № 13 «Вычисление прогнозных значений с помощью отобранной второй модели данных».

    • Оценка точности прогнозов.

  • Совершенствование модели данных.

 

БИЗНЕС-КОНСУЛЬТАНТ: Чугунов Игорь Иванович, Diploma Mgmt. MBA (Open University, Great Britain), профессиональный бизнес-консультант, автор системы взаимосвязанных технологий управления бизнесом, реально увеличивающих прибыль.

РЕГЛАМЕНТ:

  • регистрация участников: 09.00…09.25;

  • начало ежедневно: 09.30;

  • окончание ежедневно: 18.30.

СТОИМОСТЬ: 8247 грн. (без НДС) за одного участника;

Ближайшие даты проведения: 5-6 октября; 9-10 ноября, Киев

Отправить заявку