Myyntiennuste on arvioitu tilastollista tekniikkaa käyttävä laskelma, jonka avulla voidaan tietää yrityksen myyntiennuste tulevasta ajanjaksosta.
Se koostuu periaatteessa selvittämisestä, kuinka paljon voimme myydä, pitäen mielessä, että myyntiennuste liittyy muuhun toimintaan.
Siksi se on yksi keskeisistä analyyseista, jotka kaikkien yritysten on suoritettava. Muista, että minkä tahansa yrityksen keskus on asiakas ja heidän laskutus on tärkein tulonlähde.
Toisaalta näiden laskelmien suorittamisesta vastaa kaupallinen johtaja.
Kuinka tehdä myyntiennuste
Myyntiennusteen avulla saat tietoja tarvittavista ostoista. Nämä puolestaan mahdollistavat riittävän varainhoidon ja tehokkaan henkilöresurssien hallinnan. Siksi on erittäin tärkeää tietää, miten se tehdään. Voimme aloittaa kolmesta tilanteesta, näemme kunkin menetelmän tarkemmin seuraavassa osassa:
- Yrityksemme on aloittamassa toimintaansa. Tässä tapauksessa on käytännössä mahdotonta tietää menneisyyden tietoja. Voimme verrata vain muihin kilpailijoihin, jotka ovat olleet markkinoilla pidempään, ja nämä tiedot on otettava varoen. Tavallinen tapa näissä tapauksissa on käyttää laadullisia tekniikoita, jotka mahdollistavat pienten otosten käytön ja perustuvat subjektiivisiin tietoihin, kuten Delphi-menetelmä tai asiantuntijakyselyt.
- Yrityksemme on ollut aktiivinen lyhyen aikaa. Tässä tapauksessa meillä on jo joitain tietoja, mutta ei tarpeeksi kvantitatiivisten tilastollisten tekniikoiden suorittamiseksi suurilla otoksilla. Tässä tapauksessa voimme lähettää tyytyväisyyskyselyjä asiakkaillemme ja selvittää myös heidän tulevaisuuden mieltymyksensä. Voimme tehdä tilastollisen tutkivan analyysin tietojen keräämiseksi tai käyttää menetelmiä, kuten ajonopeutta.
- Lopuksi, jos yrityksemme on ollut markkinoilla jonkin aikaa, parhaat ja tehokkaimmat ovat määrälliset tekniikat. Näiden avulla voit mallintaa myyntiennustetta matematiikan ja tilastojen avulla. Yleisimmät, joita näemme myös yksityiskohtaisesti, ovat muun muassa regressiot, vaihteluprosentit tai liikkuvat keskiarvot.
Joitakin ennusteita
On olemassa monia laadullisia ja määrällisiä menetelmiä ennusteiden tekemiseen muuttujan tulevaisuudesta. Keskitymme olennaisimpiin ja sitä voidaan helposti soveltaa myös pieneen tai keskisuureen yritykseen. Tarvitsemme vain laskentataulukon useimmille niistä.
Laadulliset menetelmät
Nämä menetelmät perustuvat, kuten olemme sanoneet, pieniin otoksiin ja subjektiivisuuteen. Niitä käytetään tutkimuksiin, jotka voidaan täydentää muilla kvantitatiivisilla analyyseillä. Ne estävät myös suurelta osin sokeutumista aloittaessamme. Ne eivät salli sinun tehdä päätelmiä.
- Delphi-menetelmä. Se on laadullinen tekniikka, joka kehittää tiedonkeruujärjestelmän asiantuntijapaneelista. Tavoitteena on osallistujien yksimielisyys vuorovaikutteisen prosessin avulla. Sarjaan kyselylomakkeita vastataan ja näiden tietojen avulla suoritetaan uudestaan erilaisia, kunnes saavutetaan yksimielisyys.
- Kohderyhmä. Tämä tekniikka on samanlainen kuin edellinen, mutta se perustuu henkilökohtaisiin tai virtuaalisiin kokouksiin. Niissä on valvoja ja joukko ihmisiä, jotka ovat mukana keskusteltavassa asiassa. Esimerkiksi tässä tapauksessa se voi olla kaupallinen johtaja ja eri edustajat. Kyse on osallistujien ohjaamisesta prosessien, kuten "idepilven", kautta tavoitteeseen saada tietoa mahdollisista myyntiennusteista.
Kvantitatiiviset menetelmät
Nämä ovat yleisimpiä yrityksissä, jotka ovat toimineet pitkään. Heillä on suuria asiakasnäytteitä ja pitkiä aikoja. Merkityksellisimmät on esitetty alla:
- Keskimääräinen kasvuvauhti. Kun yrityksesi on toiminut pitkään, voit laskea keskimääräisen vuotuisen kasvuprosentin. Tämän ja edellisen vuoden tietojen avulla voit tehdä perustiedot myynnistä. Menetelmä on yksinkertainen, tämä prosenttiosuus lisätään vanhaan myyntiin. Se on samanlainen kuin muutosnopeuksien laskeminen.
- Suoritusnopeus-menetelmää käytetään myynnin ennustamiseen tietyillä ajanjaksoilla vuoden sisällä. Laskennassa se käyttää kuukausittaisia myyntitilastoja kuukausittain ja niiden kanssa ennustetaan seuraavan kauden tapahtumat.
- Liukuvat keskiarvot ovat aikasarjojen analyysissä erittäin hyödyllisiä yrityksille, joiden tuotteiden myynti on vakaa ja ilman kausiluonteisuutta. Suoritetaan keskimäärin tietty määrä historiallisia tietoja, ja tämän avulla tehdään ennuste. Jos kausiluonteisuus on korkea, voidaan käyttää toista tekniikkaa, jotka ovat kausiluonteisuusindeksejä.
- Yksinkertainen regressio, josta on kirjoitettu yksityiskohtaisesti täällä. Meidän tapauksessamme riippuva muuttuja on myynti ja itsenäinen muuttuja on aika. Ne voidaan helposti laskea tilasto-ohjelmistolla tai taulukkolaskentaohjelmalla. Nämä tarjoavat kaavion ja laskevat myös määrityskertoimen (R Neliö), kun arvot ovat nollan ja yhden välillä. Mitä lähempänä yhtä, sitä parempi kyky ennustaa.
Esimerkki myyntiennusteesta
Esimerkissä käytämme yksinkertaista regressiotekniikkaa.
Kuvitellaan yritystä, joka tarjoaa alla esitetyt tiedot. Viimeisten 3 vuoden kuukausittainen myynti ilmestyy. Olemme sisällyttäneet taulukkoon vain joitain tietoja, jotta se ei olisi liian pitkä. Riippuva muuttuja (Y) olisi myynnin sanottu ja itsenäinen muuttuja (X) aika. Tavoitteena on laskea X: n ja riippumattoman termin beetakertoimet.
Voimme nähdä, että laskentataulukossa näkyy regressioviiva. Tässä tapauksessa sen kaltevuus on negatiivinen, mutta kohtalainen, kuten kerroin X osoittaa (alle nolla). Valitettavasti tämä tekniikka ei kuitenkaan tekisi meille paljon hyvää. R-neliön arvo on lähellä nollaa, joten viiva ei auta meitä ennustamaan, ja meidän pitäisi valita toinen tilastollinen menetelmä.