Расчет коэффициента сезонности для точного прогнозирования спроса. Инструкция по очистке данных и формула помогут оптимизировать закупки и избежать дефицита товаров.
Коэффициент сезонности - это числовой показатель, который помогает скорректировать базовый прогноз спроса с учетом регулярных колебаний продаж в течение года. Без этого инструмента закупки превращаются в угадывание: зимой склад забит летним товаром, а в сезон полки пустые. Главная задача - найти закономерность в прошлых периодах и перенести ее на будущее.
В системах управления запасами, таких как БрайтБорд, этот показатель рассчитывается автоматически, но понимать логику его формирования должен каждый закупщик. Это позволяет контролировать автомат и вовремя замечать аномалии.
Быстрый способ учета сезонности выглядит так:
Игнорирование сезонности - это прямая дорога к заморозке денег в неликвиде или к потере клиентов в пиковые месяцы. Простая математика в Excel решает эту проблему за 15 минут.
Сезонность есть почти у всех товаров, даже у туалетной бумаги, просто амплитуда колебаний разная.
Колебания спроса редко бывают случайными. Обычно за ними стоят конкретные причины:
Если строить прогноз спроса по простой средней ("продадим столько же, сколько в прошлом месяце"), вы всегда будете опаздывать: закупать много на спаде и мало перед пиком.
Для расчета вам понадобится история продаж минимум за 12 месяцев, а лучше за 24-36. Весь процесс можно выполнить в Excel.
Это самый важный этап. Если вы продали 0 штук, потому что товара не было на складе, это не низкий спрос, это упущенная продажа.
Сложите очищенные продажи за весь год и разделите на 12. Получится цифра: сколько бы вы продавали в месяц, если бы спрос был идеально ровным.
Разделите фактические продажи конкретного месяца на среднюю цифру из Шага 2.
Один год может быть неудачным из-за погоды или вируса. Чтобы формула расчета сезонности была точнее, возьмите данные за 3 года.
Возьмите ваш базовый прогноз (например, тренд или среднюю) и умножьте на коэффициент нужного месяца. Пример: Базовый прогноз 1000 штук. Коэффициент сезонности на ноябрь - 1.5. Прогноз спроса на ноябрь = 1000 * 1.5 = 1500 штук.
Ручной расчет коэффициентов полезен для понимания, но на больших объемах данных он отнимает часы рабочего времени. Специализированные сервисы, такие как БрайтБорд, берут эту рутину на себя: они сами чистят данные от дефицита, считают сезонность и строят заказ поставщику за пару кликов.
После внедрения сезонных коэффициентов проверьте результат по этим признакам:
В идеале нужно 3 полных года. Это позволяет сгладить случайные факторы. Если есть только год - считайте по нему, но будьте осторожны. Если товару меньше года, используйте коэффициенты от похожих товаров или аналогов.
Акции нужно "вычищать" из истории. Спрос под акцию - это искусственный всплеск. Коэффициент сезонности должен отражать естественное поведение рынка. Акции планируйте поверх уже рассчитанного сезонного прогноза отдельным слоем.
Сначала нужно убрать влияние тренда, иначе растущий тренд к концу года будет завышать сезонные коэффициенты зимних месяцев. Для простого расчета в Excel можно использовать метод скользящей средней, чтобы отделить рост компании от сезонных колебаний.
Да, это даже полезно для новинок или товаров с редкими продажами. Рассчитайте общую сезонность для категории (например, "Зимняя резина") и применяйте этот профиль ко всем шинам внутри категории.
Обычно достаточно делать это раз в год. Однако, если рынок меняется динамично (появился сильный конкурент, изменилось законодательство), стоит проверять актуальность коэффициентов раз в квартал.
Узнайте, как оценивать точность прогнозирования спроса по MAPE и WAPE. Разберитесь, как находить смещение в планах, чтобы сократить неликвиды и избежать дефицита на полках.
Как сравнить системы прогнозирования спроса по точности, стоимости и удобству. Разбираем ключевые критерии выбора ПО для автоматизации закупок и управления товарными запасами.
Рассказываем, чем полезно машинное обучение для прогнозирования спроса и какие данные нужны для старта. Узнайте, когда стоит уходить из Excel и где алгоритмы бессильны.
