Опыт внедрения

В декабре прошлого года группа компаний "Перекресток" (оборот которой в 2005 г. превысил 1,2 млрд долл.) внедрила систему прогнозирования спроса Goods4Cast, разработанную Forecsys. Задача системы - составление ежедневных прогнозов потребительского спроса для последующего их использования в оперативных расчетах потребностей в закупках товаров у поставщиков, при планировании поставок с распределительного центра и при формировании заказов для магазинов. Система Goods4Cast контролирует качество своих прогнозов и способна самообучаться. В ней предусмотрена возможность настройки в соответствии с закупочной политикой сети. После окончания тестового режима Goods4Cast будет интегрирована в единую автоматизированную систему заказа товаров группы компаний "Перекресток".

Как "Перекресток" выбирал систему прогнозирования спроса? При выборе системы прогнозирования был проведен конкурс, в котором участвовали шесть ведущих российских и зарубежных компаний. Конкурсантам была выдана двухлетняя история реального товародвижения и дополнительная информация, как, например, классификация товаров, которая могла быть полезна для составления прогнозов. На основе полученных данных компании представили прогнозы спроса на две недели. По результатам сравнения представленных конкурсантами прогнозов с данными о фактических продажах была выбрана система прогнозирования спроса, разработанная российской компанией, которая показала наилучший результат. Внедрение системы прогнозирования позволило ГК "Перекресток":

o сократить потери от неточных прогнозов спроса при закупке товара;

o оптимизировать товарные запасы в магазинах;

o уменьшить влияние человеческого фактора при планировании закупок. Для многих видов товаров отсутствует надежная статистическая информация.

Поэтому для определения величины спроса и его прогнозирования приходится проводить специальные маркетинговые исследования. В частности, определение текущего рыночного спроса в денежном выражении осуществляется по формуле

Q=nqp

где п - число покупателей данного товара на конкретном рынке;

q - число покупок потребителя за исследуемый период времени; р - средняя цена данного товара.

Что касается прогнозирования спроса, то в методологически правильной постановке - это искусство оценки будущего спроса при определенном поведении покупателей в заданных условиях. Прогнозирование спроса в данном случае должно осуществляться в три этапа. Вначале разрабатывается прогноз внешней среды, затем -прогноз развития данной отрасли, наконец, прогноз величины спроса на товары конкретной компании. Такие комплексные, тем более аналитические модели разработать и реализовать чрезвычайно сложно, поэтому на практике получили применение более простые статистические модели.

Среди всех методов прогнозирования спроса особую группу составляют трендовые прогнозы. Нередко эту группу методов именуют экстраполяцией, что неточно. Трендовый прогноз лишь частный случай экстраполяции. Другими ее проявлениями выступают факторный прогноз спроса, при котором экстраполируются на будущее параметры регрессионных уравнений, а также прогноз спроса по данным выборочного обследования семей, при котором на будущее экстраполируется сложившийся уровень расходов на покупку товара в каждой доходной группе семей. Таким образом, экстраполяция - это наиболее общий и самый распространенный подход, охватывающий практически почти все методы прогнозирования спроса. Единственным исключением из общего правила являются прогнозы спроса, полученные на основе обобщения покупательских намерений, что выходит за пределы собственно экстраполяции.

Наименование рассматриваемых методов прогноза - "трендовые" - происходит от статистического термина "тренд", обозначающего тенденцию, а также количественное выражение этой тенденции. Тренд - это аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной составляющей динамического ряда.

Трендовые прогнозы спроса базируются на динамических закономерностях развития спроса, а также других показателях, тесно связанных со спросом (например, обеспеченность населения предметами длительного пользования). Динамические закономерности развития спроса характеризуют устойчивые изменения спроса во времени.

Отличительная черта трендовых методов прогноза состоит в том, что будущее состояние показателей определяется без привлечения информации об определяющих факторах, т. е. на основе сложившейся тенденции спроса в анализируемом периоде.

Суть трендового метода прогноза не меняется, если вместо показателей собственно спроса используются другие показатели, связанные со спросом или производные от него.

Во всех вариантах трендового прогноза единственным "фактором" спроса выступает время, олицетворяющее влияние реальных факторов спроса. Соответственно степень "влияния" времени на спрос находит свое выражение в количественной характеристике тенденции - в тренде.

Трендовые методы прогноза применяются при отсутствии сведений о факторах или несущественности последних, а также в тех случаях, когда неизвестно математическое описание связи спроса на товары длительного пользования и модные товары.

Важным достоинством трендовых методов прогноза является относительная простота вычислительных операций, что предопределяет их широкое распространение на низовых и средних уровнях управления.

Все разновидности методов прогноза спроса, в том числе и трендовые, обеспечивают достаточную для практических целей точность прогноза при условии, что известна информация об истинной величине спроса, полном его объеме. Данное обстоятельство имеет большое значение по всем тем товарам, предложение которых в анализируемом периоде было меньше спроса. Кроме того, оно имеет значение и для количественной характеристики спроса на те товары, на которые переключается неустойчивая часть неудовлетворенного спроса. Таким образом, если для прогноза спроса используются сведения о фактической продаже товаров, сложившиеся в условиях недостаточного товарного предложения, то они нуждаются в корректировке, с тем чтобы превратить их в адекватные первоначально предъявляемому спросу. Только после этой корректировки можно определять количественное выражение тенденции, а на ее основе и прогноз спроса. Если же от этой корректировки отказаться, то возможен весьма существенный просчет в оценке будущего спроса, причем как в большую, так и в меньшую сторону.