Прогнозирование спроса возможно, если известны примерное количество потребителей и примерные нормы расхода товаров на каждого потребителя в определенный период времени. Ориентировочная потребность в товарах будет равна норме расхода товара, умноженной на количество потребителей. Затем при помощи различных методов ориентировочную потребность корректируют, учитывая возможное влияние экономической ситуации, сезонность сбыта, возможное сокращение или увеличение количества потребителей и т. п. Модель спроса обычно включает в себя представление среднего значения спроса, а также уровней постоянно растущего, циклического, ускоренно и замедленно растущего спроса и т. д. - и случайных изменений спроса вблизи среднего значения. Данные могут быть получены из самого анализа спроса, как, например, спроса в прошлом, или из внешних источников, включая экономические показатели или внешние оценки. Большинство краткосрочных прогнозов зависит от экстраполяции данных о процессе спроса, хотя сезонные или годовые прогнозы часто используют внешние данные для установления явных величин. Применение метода сглаживания (выборка лучших оценок параметров модели спроса), или коррекции параметров модели дает оценку ожидаемого уровня ¦спроса и ожидаемой величины ошибки, например, в виде среднего абсолютного отклонения или математического ожидания. Процесс спроса меняется во времени, и если модель спроса должна отображать современное состояние спроса, нужно найти способ модификации параметров модели, которые будут отображать эти изменения.
Краткосрочные прогнозы составляют на финансовый год плюс квартал. Они используются в качестве основы для планирования потребности в денежных средствах, товарах и рабочей силе в течение года с разбивкой на полугодовые, квартальные или сезонные. Разработав прогноз сбыта по всем районам рынка, составляют программу заказов и складирования на весь год, чтобы быть готовыми к сезонным увеличениям продаж в каждом районе.
Среднесрочные прогнозы охватывают период от двух до пяти лет и обычно являются экстраполяцией существующих тенденций на будущее с учетом воздействия предполагаемых изменений в конъюнктуре рынка. Прогнозы используются для установления сроков выполнения мероприятий, из которых складывается стратегия сбыта.
Некоторые изготовители пытаются прогнозировать спрос и на более отдаленную перспективу - от 5 до 20 лет. Разработка такого долгосрочного прогноза зависит от компании, срока жизни ее товаров на рынке. Когда наступает время выхода на рынок, изготовители разрабатывают планы маркетинга с учетом накопленного прогностического опыта и исследований.
Прогноз на базе анализа тенденций и циклов учитывает четыре фактора: долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта и возможные события нерегулярного характера, влияющие на масштабы торговли, - политические события, появление новых конкурентов, технические изменения и т. д.
Прогнозирование методом корреляционного анализа основывается на данных статистики. Выявляют тенденции в развитии экономики, которые могут повлиять на деловую активность компании. Предположим, фирма продает автомобильные запасные части. Увеличение продаж автомобилей, по-видимому, повлечет за собой увеличение сбыта деталей. Для того чтобы выяснить, насколько больше запасных частей будет покупать возросшее количество владельцев автомобилей, определяют, во-первых, степень корреляции между объемом сбыта запасных частей и количеством проданных автомобилей; во-вторых, тот момент, когда увеличение парка машин скажется на объеме сбыта запасных частей; в-третьих, факторы, которые могут влиять на соотношение между увеличением парка машин и объемом сбыта. По возможности выявляют множественную корреляцию. Например, торговцы автомобилями и запасными частями могут обнаружить зависимость между их сбытом и общими расходами населения на транспорт. Эту зависимость можно проследить на примере корреляции между изменениями сбыта и изменениями каждого из остальных факторов за прошлый период.
Прогноз объема сбыта в целом в весовом, объемном или стоимостном выражении выполняется несколькими методами, для того чтобы сравнить полученные результаты и внести необходимые поправки. В торговле получили распространение следующие методы: прогноз на основе прошлого товарооборота, на основе анализа тенденций и циклов, корреляционный анализ. Прогнозирование на основе прошлого товарооборота исходит из того, что объем сбыта в планируемом году будет выше или ниже Товарооборота предыдущего года на ожидаемый процент. Разумеется, этот метод неприемлем при выходе на рынок, когда нет прошлого опыта. Ориентировочный стоимостной прогноз емкости рынка производится обычно путем умножения среднего объема продаж на 1 или 1 тысячу клиентов на количество ожидаемых Потребителей. Средний объем продаж устанавливают на основе собственной статистики, данных конкурентов или товаров!|СОго же поставщика на рынке другой страны. Важно только Определить, какую долю этого объема потребности сможете Удовлетворить вы, а какую у вас отберут конкуренты. Более ручные показатели вы можете получить только из собственной Практики, на основании статистики сбыта.
Специфика некоторых товаров требует прогноза сбыта по каждому наименованию в целях определения сроков и объемов их завоза на склады для обеспечения готовности к сбыту в любой период года. С этой целью решаются задачи прогнозирования спроса по каждому наименованию при помощи математических методов. Проблемы долгосрочного прогнозирования для планирования производства подробно рассматриваются в специальной литературе. Текущее прогнозирование включает прогнозирование величины спроса в интервале между двумя поставками и оценку законов распределения спроса в этом интервале, причем информация о спросе и особенностях его распределения в интервале между поставками должна обновляться, так как без специальной корректировки оказывается недостаточной. Как показал опыт крупных поставщиков, математические методы прогнозирования спроса и расчета запасов в равной степени полезны и в оптовой, и в розничной торговле
Математический подход к прогнозированию покупательского спроса заключается в расчленении его на основные составляющие элементы, среди которых выделяются: развитие спроса как основная тенденция, сезонные колебания спроса и случайные его колебания, для чего используют инструмент математической статистики. Нередко на практике прогнозирование спроса осуществляют только на базе средних значений. Некоторые компании для упрощения расчетов нередко осуществляют краткосрочное прогнозирование на базе значений величин спроса, которые в лучшем случае являются средними и не учитывают элемента неопределенности. Прогнозирование выполняется в зависимости от потребностей, по методу экспоненциального выравнивания.
Такие прогнозы обычно бывают чрезмерно оптимистическими, не учитывают элемента неопределенности и приводят к значительным колебаниям величин запасов. Более реальным является такое прогнозирование, в котором наряду со средним значением (математическим ожиданием) определяется и оценивается возможная ошибка. В связи с этим решаются задачи улучшения прогнозов и стратегии управления запасами с учетом ошибок прогнозирования спроса.
Компания “Renault”, например, при подготовке краткосрочных прогнозов спроса определяет текущий запас необходимых
деталей в сети распределения и сбыта как среднюю величину ожидаемого спроса, путем графической экстраполяции данных прошлого спроса, а страховой запас-как величину, пропорциональную типовому отклонению закона распределения спроса в заданном периоде, учитывающую имевшиеся тенденции колебаний спроса.
Компания установила в результате исследований, что распределение спроса в заданном интервале следует:
Эти закономерности облегчают расчет страхового запаса. По соответствующим этим законам формулам подсчитывается типовое отклонение, которое, будучи умноженным на коэффициент обслуживания, установленный руководством компании (уровень удовлетворения спроса), дает величину страхового запаса.
В долгосрочных прогнозах кроме параметров, характеризующих ожидаемый спрос и его распределение в интервалах между поставками, а также параметров, характеризующих отклонение интервалов поставок, учитываются изменения потребности в зависимости от срока службы машин, применяется корреляция объемов ожидаемого сбыта и планируемых к выпуску количеств новых машин и другие параметры.
Любой прогноз, полученный в результате применения математических методов при помощи компьютеров, требует обязательной корректировки с использованием данных, которые ре могут быть учтены при базировании на величинах прошлого спроса и факторов, не поддающихся программированию. К таким данным относятся социальные и политические события, климатические и экономические условия рынка и т. п. Корректировку Прогнозов осуществляют специалисты по сбыту, знающие конъюнктуру рынка.
При прогнозах спроса на товары следует учитывать следующие факторы. Горизонт прогноза - отчетные периоды, спрос ра которые должен быть учтен при формировании следующего Заказа на пополнение. Время ожидания пополнения и частоту Заказов при определении горизонта прогноза. Учитывать соответствующий горизонт прогноза в формуле, использующей Прошлые показатели спроса. При отдаленном горизонте прогноза назначить удельные веса показателям спроса, зафиксированным в соответствующий рассматриваемому и последующие отчетные периоды прошлого года. Показатели прошлых продаж часто служат хорошим индикатором будущих продаж. Использовать средневзвешенный показатель прошлого спроса для расчета будущего спроса. Назначать удельные веса предыдущим месяцам такие же, как прошлым шести месяцам или постепенно уменьшать веса для нескольких прошлых месяцев.
Принимать во внимание прошлогодние показатели спроса за отчетные периоды, соответствующие предстоящим: использовать разные системы весов для товаров сезонного и несезонного спроса; использовать разные системы весов для товаров с различающейся динамикой потребления.
Если товары со склада поставляются в прочие подразделения, следует аккумулировать для него спрос принимающих подразделений.
Анализировать прошлые показатели спроса с целью выявления типичных: спрос за только что окончившийся отчетный период превышает в X раз (например, в 3 раза) прогноз; спрос за только что окончившийся период на Y% (например, на 20%) меньше прогноза.
Контроль тенденций - изменения реализации, вызванные экономическими переменами, сменой покупательских предпочтений или сезонными факторами. Определять тенденции по изменениям показателей реализации за несколько прошлых месяцев (в штуках, а не в денежном выражении). Рассчитывать коэффициенты тенденции для товара или для товарной группы по каждому складу. Не следует рассчитывать коэффициенты тенденции для склада или компании целиком. Даже если сбыт в целом увеличился на 10%, для одних товарных групп он мог вырасти на 30%, а для других - снизиться на 40%. Установить, позволить ли торговому персоналу рассчитывать коэффициенты тенденции и вносить коррективы в случае ожидания роста/сни- жения операций.
Следует регламентировать определение ожидаемых изменений потребления, не отраженных в прошлых показателях: установить, кто должен делать экспертные оценки (т. е. торговый персонал или покупатели); определить, как учитывать эти оценки в прогнозе и при закупках; установить, как отслеживать точность этих оценок; решить, поощрять ли покупателей и/или торговый персонал за предоставление точных прогнозов.

Прогнозирование спроса представляет собой определение возможного будущего спроса на товары и услуги в целях лучшего приспособления субъектов хозяйствования и складывающейся конъюнктуре рынка. Прогноз спроса- это теоретически обоснованная система показателей о еще неизвестном объеме и структуре спроса. Прогнозирование связывает накопленный в прошлом опыт об объеме и структуре спроса с предсказанием будущего их состояния.

Прогноз спроса рассматривается как прогноз физического объема реализации товара (услуги). Он может дифференцироваться по категориям потребителей и регионам. Прогнозирование может осуществляться по любому периоду упреждения. Главный акцент в краткосрочном прогнозе делается на количественный, качественный и ценовой оценках изменений объема и структуры спроса; учитываются временные и случайные факторы. Долгосрочные прогнозы спроса определяют прежде всего возможный физический объем продажи товара(услуги) и динамику изменения цен.

При постановке задач прогнозирования спроса необходимо иметь в виду, что они решаются по мере выявления основных закономерностей и тенденций развития спроса в прошлом, настоящем и при условии сохранениях в определенном будущем. Поэтому важно правильно выбрать и обосновать период для анализа процесса изучения формирования спроса.

Процесс формирования спроса населения, как уже отмечалось, представляет собой сложное экономическое явление. В торговых предприятиях завершается процесс обращения товаров, путем приобретения определенных товаров покупатели удовлетворяют свои потребности. В фокусе торгового предприятия реализуется воздействие всей массы факторов платежеспособного спроса. Однако при изучении поведения конкретного потребителя трудно разделить воздействие каждого из социально-экономических факторов, выявить их особенности на уровне торгового предприятия, количественно определить их воздействие. В то же время на данном уровне управления при общем воздействии на формирование и развитие спроса факторов экономического характера значительное влияние на конечные результаты продажи товаров оказывают организация торгового процесса и снабжения товарами, реклама, поведение покупателей. Кроме того, трудно получить исходные данные о комплексе факторов, формирующих спрос в районе деятельности предприятия. Поэтому, как правило, торговые предприятия располагают и вынуждены оперировать данными о продаже товаров, более или менее репрезентативно отражающими процесс удовлетворения спроса. Их можно также использовать для исследования процесса формирования спроса покупателей района деятельности как во внутригрупповом, так и детальном ассортименте. Ожидаемый спрос можно представить в виде следующих составляющих:

где Рп - реализованный спрос;

Сц - неудовлетворенный спрос

Но данная формула не отражает влияния таких факторов, как сезонные (переодические) и случайные колебания спроса, вызванные такими объективными причинами, как разрыв между производством и потреблением или сезонным характером спроса на определенные товары. Например, спрос на зимнюю обувь значительно возрастает в осенний период и падает в летний. Поэтому сезонные колебания обязательно учитываются и накладываются на тенденции развития микроспроса.

Влияние же случайных факторов колебания спроса, вызванных непредсказуемыми изменениями экономической ситуации в экономике в целом или стихийными бедствиями, предсказать практически невозможно, поэтому надо учитывать, что область распределения возможных фактических значений спроса будет находиться в определенном интервале (а не обязательно совпадать с прогнозом), гарантирующем определенную вероятность прогноза.

Анализ и прогнозирование тенденции развития спроса являются объектами использования методов экономического прогнозирования. Однако выбирать метод прогнозирования необходимо с учетом особенностей формирования спроса в зависимости от конкретных целей прогнозирования и уровня управления торговлей и сферой услуг.

Прогнозирование спроса может осуществляться различными методами, в частности можно выделить три основные группы:

1. методы экономико-математического моделирования (экстрополяцион-ные методы)

2. нормативные методы

3. методы экспертных оценок.

Прогнозирование спроса необходимо государству для осуществления контроля над частным сектором, для повышения эффективности работы налоговых служб, а также для поощрения или попыток ограничения этого прогнозного спроса. Необходимо сказать, что здесь речь будет идти о рыночном (совокупном) спросе, который `"выражается в таком количестве товара, которое будет куплено определенной группой покупателей в определенном регионе в определенный период на определенных торговых предприятиях""(Ф. Котлер Управление маркетингом М.: ""Экономика"", 1980, стр. 84). Рыночный спрос может быть выражен в натуральных, стоимостных или относительных величинах. Прогноз рыночного спроса делается на определенный период, чем больше этот период, тем сложнее делать прогноз.

На рыночный (совокупный) спрос влияет огромное количество факторов: экономические, социально-культурные, демографические, технологические и многие другие. Все эти факторы должны быть учтены при прогнозировании. Необходимо также отметить, что от уровня спроса зависит потребление, и на него действуют те же факторы, что и на спрос. Конечная цель прогнозирования спроса - оценить то количество товаров и услуг которые будут куплены (а не только то - которое могут и хотят приобрести потребители).

Потребление составляет значительную часть ВВП государства, поэтому ""колебания в потреблении являются важнейшими элементами подъемов и спадов в экономике""3. Изменения в потреблении могут усилить воздействие экономический потрясений, также и величина мультипликатора бюджетно-налоговой политики определяется предельной склонностью к потреблению. Функция потребления утверждает, что потребление зависит от располагаемого дохода:

Располагаемый доход равен совокупному доходу (Y) за вычетом налогов (Т). Совокупный доход, в свою очередь может состоять из заработной платы, дохода на акции предприятий, каких-либо дополнительных денежных поступлений, а также сюда следует включать различные льготы, социальные пособия и т.д. На первом этапе Исследования предположим, что весь доход идет на потребление.

Из формулы видно, что государство может влиять на потребление путем повышения или понижения ставок подоходного налога. Исходя из имеющегося уровня совокупного дохода, государство может прогнозировать уровень спроса в зависимости от ставок подоходного налога при прочих равных условиях (т.е. без воздействия к.-л. других факторов).

Т. е. Прогнозируемый уровень спроса равен функции от уровня подоходного налога. Чем больше процентная ставка налога, тем меньше человек будет потреблять, тем меньше будет прогнозируемый спрос.

На следующем этапе исследования следует рассмотреть влияние уровня цен на товары и услуги. Очевидно, что уровень цен оказывает сильнейшее влияние на потребление и уровень спроса на товары и услуги. Повышение уровня цен оказывает примерно такое же влияние, как и понижение уровня располагаемого дохода, т.е. существует обратная зависимость между уровнем цен и уровнем спроса. Соответственно, в нашей формуле появляется новая переменная Р - уровень цен.

Прогнозируемый уровень спроса является функцией от процентной ставки подоходного налога и уровня цен.

Любопытно, что Р. Барр считал ценообразование в советской экономике одним из важнейших компонентов планирования. Он писал: Систему советских цен можно понять лишь в свете планирования экономики; она служит одновременно для содействия развитию экономики и для регулирования спроса и предложения на потребительские товары.(Раймон Барр Политическая экономия М., Международные отношения, 1995, Т.1,стр. 601) В случае излишка предложения понижение цен позволяет увеличить покупательную способность населения; в обратном случае спрос будет сдерживать повышение цен. Однако в рыночной экономике государство не может прямо повысить или понизить цены. Для этого используются косвенные методы: повышение-понижение налогов (на предприятия, на отдельные виды товаров и услуг, на доходы населения), увеличение-уменьшение социальных пособий и выплат, создание льгот и т.д.

Рассмотрим эти показатели относительно прогнозирования спроса. Налоги, которыми государство облагает предприятия, прямо влияют на уровень цен, а через него на спрос и потребление. Однако обычно цены повышаются не на всю величину налога, а на какую-то его часть, также при прогнозировании необходимо учитывать то, что с момента повышения (понижения) налога и соответственного уменьшения (увеличения) спроса проходит определенное время. Такое же воздействие на цены, а затем на спрос оказывают налоги, которыми облагаются определенные товары и услуги, а также налог с оборота. В советское время последняя ставка составляла 88% для водки, 40 - для икры и сигарет, 25 - для радиоприемников и 2% - для автомобилей.

Следующие категории, которые необходимо учитывать - это социальные выплаты и пособия, а также различные льготы. Повышение уровня социального обеспечения повышает покупательскую способность отдельных слоев населения и понижает покупательскую способность других (т.к. деньги для выплаты пособий берутся из налогов, соответственно или увеличиваются налоги или страдают другие направления государственного финансирования). Таким образом наша формула приобрела следующий вид:

ПУС = f(Т,f(З,Тпр,Приб),СО)

где f(З,Тпр,Приб) = Р, т.е. уровень цен равняется функции от уровня затрат, от налогов на предприятие и от прибыли.

СО - социальное обеспечение.

Очень много исследований посвящено рассмотрению регулирования спроса. Один из исторических прецедентов управления спросом представляет чрезвычайный интерес с точки зрения развития макроэкономической теории. В период, предшествовавший первой мировой войне, экономика промышленно развитых стран функционировала в условиях золотого денежного стандарта. Однако во время войны многие страны были вынуждены от него отказаться, так как должны были печатать деньги для оплаты издержек, вызванных войной. Однако в 1925 году Великобритания приняла решение вернуться к нему. Для этого правительство проводило жесткую ограничительную денежную политику, одновременно с этим ревальвировало фунт стерлингов, в результате чего его долларовая стоимость выросла на 10% (Дж. Д. Сакс, Ф. Ларрен Б. Указ. соч., стр. 93-95). Эти действия вызвали резкое падение совокупного спроса. А результатом падения совокупного спроса стало резкое падение производства и рост безработицы. Эту политику критиковал Кейнс. Правительство Великобритании строило свои прогнозы, относительно совокупного спроса и предложения, исходя из классической теории, по которой вследствие падения спроса и соответственно падения цен (то к чему привела политика Черчилля), номинальная заработная плата должна была бы сократиться на достаточную величину (цены бы упали, на туже величину сократился бы и уровень заработной платы, в результате чего удалось бы избежать падения объема выпуска и роста безработицы). Кейнс доказывал, что этого не может. Работники не согласятся на уменьшение заработной платы, а согласятся на это только в случае резкого роста безработицы.

Выше были представлены экономические факторы прогнозирования спроса. Однако нельзя ограничиваться только ими при прогнозировании совокупного спроса.

Необходимо также учитывать политические факторы, причем как внутриполитические, так и внешнеполитические. Если в стране политическая ситуация накалена, то у жителей данной страны возникают сомнения относительно будущего. В результате этого велика вероятность того, что спрос населения будет завышен, т.к. жители будут стараться закупить товаров про запас. Соответственно, при зная это государство должно регулировать этот повышенный спрос - повышая цены, увеличивая налоги и т.д. Однако нельзя только экономическими мерами бороться с этим - должна проводиться успокаивающая компания в средствах массовой информации, сама острая ситуация должна быть разрешена как можно быстрее.

Следующий важный фактор - это международная обстановка. Возможно этот фактор не слишком сильно влияет на спрос населения на обычные товары и услуги, однако это влияет на спрос на такие специфический товар, как военная техника. Это не значит, что население стремится покупать ""черные акулы"", ""акации"", ""МиГи"", - это означает, что население предъявляет спрос на эти ""товары"" к государству.

Географические особенности сильно влияют на структуру спроса. Действительно, трудно предположить, что в Австралии будут пользоваться спросом теплые вещи, тогда как в России спрос на них будет велик. Географические условия необходимо учитывать не только при прогнозировании спроса, но и при производстве товара (его конструктивные особенности д.б. различны для каждой отдельной страны). Например, практически все автомобилестроительные концерны поставляют в Россию автомобили приспособленные для российский условий. .

Журнал: ФармОбоз.

Продолжая тематику «Управления запасами», которую начали в прошлом номере, хотелось бы напомнить, что смысл существования любой коммерческой струткуры в получении прибыли. Вопрос лишь в том, благодаря чему компания обеспечивает себе прибыль? Одна из самых распространенных точек зрения, заключается в том, что успех, в частности аптеки, зависит от того уровня цен, уровня обслуживания, месторасположении аптеки и так далее, и так далее. Все это так и есть, но отталкиваться стоит от другого. Прибыль аптеки обеспечивают ее КЛИЕНТЫ. Именно они делают покупки в аптеке. Или не делают! А вот задача сотрудников удержать и приумножить клиентов аптеки. Это можно сделать, поддерживая уровень обслуживания на очень высоком уровне. Уровень сервиса зависит от того, насколько вежливы продавцы, от того, каков уровень цен в данной аптеке, сколько кассовых аппаратов стоит в зале, от возможности обеспечения лекарственными средствами под закак, и от того ассортимента, который мы предлагаем нашим клиентам. Есть ли у нас в наличии те препараты, которые необходимы нашим покупателям? Как часто у нас в аптеке возникает дефицит по тем или иным позициям?

А поскольку формацевтические оптовики достаточно оперативно пополняют запасы аптеки, то здесь важно вовремя определить потребность в товаре и не упустить момента заказа оптовику, чтобы не допустить дефицита. При столь большом ассортименте, который поддерживают аптеки, удерживать в памяти все позиции просто невозможно, именно поэтому необходимо, используя современные програмные продукты, обеспечить учет потребности в лекарственных средствах на более высоком уровне.

Как обычно происходит процесс определения потребности в конкретной позиции в аптеке? Покупатели спрашивают, значит надо заказать. Закончился препарат, наступило время подачи заявки поставщику. Но этот подход работает, когда непосредственно продавцы заинетересованы в увеличении продаж. К сожалению, столь развитая система мотивации персонала аптеки встречается крайне редко.

Представим себе самою обычную ситуацию. Приходит потенциальный клиент в аптеку, отстаивает очередь, задает вопрос о наличии того лекарственного средства, которое ему прописал доктор, а этого лекарства нет в наличии. Человек уходит из аптеки без покупки, да еще и расстроенный потерянным временем. Соответственно потребность не удовлетворена. А зафиксировал ли эту потребность сотрудник аптеки (провизор)? Вряд ли, так как у него очередь, а, следовательно, отвлекаться на дополнительные операции ему некогда. Итог: клиент ушел без покупки – у аптеки упущенная прибыль. И придет ли этот клиент в аптеку или нет сказать сложно.

Другой пример. Предположим ассортимент у аптеки 5000 позиций. Пришла пора делать заказ поставщикам. Может ли провизор достаточно точно определить объем необходимой партии для каждой позиции? Наверняка нет. Идем по списку товаров, предположим в алфавитном порядке. Уже через 20 минут такой работы, бдительность и внимательность провизора притупляется, не хватает времени, или исчерпан финансовый лимит заказа. В результате те позиции, которые у нас в конце алфавитного списка остаются без внимания. Что получается в результате? Образуется дефицит, а, следовательно, упущенные продажи и прибыль.

И, наконец, третий пример. На этапе выбора поставщика и установления с ним отношений, проводится некий переговорный вопрос, где, в том числе, поставщика должен волновать вопрос об объемах поставок для Вашей аптеки. От объема поставок будет зависеть тот уровень цен, который Вам предоставит поставщик. Кроме того, сам поставщик будет у себя планировать объемы поставок от производителей лекарственных средств и медикаментов. Какие данные аптека может поставщику предоставить об объемах поставок, если нет системы прогнозирования? Только данные об объемах продаж в предыдущий период. Но насколько они соответствую действительному спросу, не знает никто.

Именно поэтому целесообразно использовать системы прогнозирования спроса, которые, учитывая спрос в прошедших периодах, формируюет данные о возможном спросе в следующих периодах.

Итак, что такое прогнозирование? Прогноз – это предположение относительно будущего. Конечно, мы не можем обеспечить абсолютно точный прогноз. Кроме того, чем меньше горизонт прогнозирования, тем более точный прогноз возможно получить. Но отсутствие в компании систем прогнозирования не облегчает и не улучшает ситуации, а наоборот, делает систему неконтролируемой и непрозрачной.

В статье рассматриваются довольно простые и доступные методы прогнозирования. Это связанно с тем, что существенное усложнение методик не ведет к существенному повышению качества прогноза.

Ниже приведена базовая расчетная формула прогноза, от которой стоит отталкиваться, добавляя тонкости и индивидуальности продуктов, с которыми аптеки работают.

Рt – прогноз величины спроса на период t;

Бt – величина базового спроса в период t;

Сt – коэффициент сезонных колебаний в период t;

Т – коэффициент временной тенденции: прирост или сокращение спроса за период t;

Мt – коэффициент поправок на стимулирование продаж в период t (маркетинговая составляющая;

Давайте рассмотрим все составляющие по порядку.

Величина базового спроса – средняя величина спроса за прошедший период.
Коэффициент сезонных колебаний необходимо рассчитывать для продуктов, у которых есть сезонный характер. Для этого необходимо проанализировать потребление за 3 года. Можно собрать данные и за большее количество лет, но здесь есть вероятность влияния на товар факторов, которые уже устарели. Анализ сезонности меньше чем за 3 года может быть не точен в связи со случайностью событий.
Итак, как определить Коэффициент сезонных колебаний?

Расчет представлен в таблице 1 и формулах.

Таблица 1 – Определение индекса сезонности

3. коэффициент поправок на стимулирование продаж. Этот коэффициент устанавливает отдел маркетинга, исходя из собственного опыта, поскольку расчету не подлежит.
Кроме базовой модели прогнозирования спроса существует большое количество статистический методов. Перечислим некоторые из них:

Нахождение средней арифметической. Эта методика приемлема для товаров высокой стабильности, без сезонной составляющей, при отсутствии временной тенденции. Применять нецелесообразно, так как таких товаров практически не существует.
Определение прогнозного значения методом скользящей средней. Применяется также для стабильных товаров.
Линейный прогноз. Работает с помощью нахождения зависимости объема продаж будущего периода от базового, с помощью линейной функции. На рисунке 1 графически представлен прогноз на тринадцатый период с помощью скользящей средней и линейной функции.
Рисунок 1 – Пример прогноза для стабильного товара

Синяя линия на графике отображает фактический объем спроса, лиловый – прогноз, используя скользящую среднюю, а черная – линейный прогноз. Вопрос в том, какой из этих прогнозов более точный. График скользящей средней на графике за прошедший период постоянно находится рядом с фактическим значением. А график линейного прогноза демонстрирует тенденцию к росту. Он и будет в данном случае более точным.

Экспоненциальное сглаживание. Применяется для нестабильных товаров, в связи с этим точность прогноза будет невысока. Примеры на рисунках 2, 3, 4.
Рисунок 2 – Пример прогноза для нестабильного товара (степенная функция).

Рисунок 3 – Пример прогноза для нестабильного товара (полином)

Рисунок 4 – Пример прогноза для нестабильного товара

Исходя из рисунков 2, 3 и 4, можно увидеть, насколько разный результат мы получаем на одних и тех же исходных данных применяя разные функции. Поэтому для нестабильных товаров для повышения точности прогнозирования особенно важно тщательно выбирать методы прогнозов.

При этом надо заметить, что те компании, которые уже внедрили и активно применяют статистические методы прогнозирования, сталкиваются с целым рядом проблем.

Во-первых, применяемые системы довольно часто являются неадекватными. То есть не соответствуют поведению товара. При автоматизации этого процесса, менеджер по закупками опирается на те данные, которые выдает информационная система, не задумываясь, на сколько эти данные точны. Да и сам менеджер зачастую не в курсе, каким именно образом формируются данные прогноза.

Предположим у нас есть информация о движении товаре «Спазмалгон» за 2 месяца (Таблица 2).

Из таблицы 2 видно, что за два месяца было большое количество дней, когда «Спазмалгон» отсутствовал на полке аптеки. Если прогноз на сентябрь строить на основе продаж за июль и сентябрь месяцы, используя среднюю арифметическую, мы получим следующие данные (средняя арифметическая здесь применяется для примера, метод прогнозирования необходимо подбирать индивидуально для каждой группы товара; кроме того, для применения этого метода необходимы данные как минимум за три месяца):

При таком подходе мы не учитываем те дни, когда товара не было на складе. Фактически это дефицит, то есть спрос был, но аптека его удовлетворить не смогла. А, следовательно, возникли упущенные прибыли.

Если использовать ту же методику, но опираться на спрос, мы сможем получить более точные данные о спросе. Как это сделать? Здесь есть два варианта:

Каждый раз, когда клиент обращается к продавцу с вопросом о товаре, которого нет в наличии, вносить об этом информацию в специальный документ, не забывая регистрировать тот объем, который необходим клиенту. Но в рознице такой подход не приемлем, так как при этом сильно увеличивается время обслуживания клиента, а, следовательно, падает уровень сервиса.
Другой вариант – определять спрос, учитывая только дни, когда товар был на складе. Данные о реальных продажах в нашем примере представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Определение реального спроса

Необходимо при этом стремиться к уменьшению ошибки прогнозирования. Кроме того, следует на нее опираться при выборе системы прогнозирования. Рассматривая различные варианты прогнозов (в том числе эмпирических, то есть построенных на личном опыте), выбирать ту методику, которая обеспечит минимальную ошибку прогнозирования.

Но все-таки у статистических методов прогнозирования есть несколько ограничений:

1. При открытии новой аптеки нельзя абсолютно точно определить объем продаж в ней;
2. Для точного прогнозирования необходимы данные за 3 периода (года, месяца, недели)
3. При вводе нового товара никто не знает, каков на него реальный спрос.

Но, что касается текущей оперативной работы с запасами, это один из самых важных инструментов, который в дальнейшем упрощает и качественно улучшает нашу работу.

Конечно, сам процесс внедрения и адаптации системы прогнозирования весьма сложный и длительный. Но, в результате, на выходе мы получаем:

Автоматизация и ускорение процесса принятия решения об объемах поставок;

Сокращение дефицита вследствие более пристального внимания к каждой позиции ассортиментного портфеля аптеки;

• Уменьшение товарного запаса;
• Увеличение объема продаж;
• Планирование работы с поставщиками;
• Получение лучших предложений от поставщика в связи со стабильностью отношений;
• Более качественное использование денежного ресурса аптеки;
• Повышение оборачиваемости запасов.

Моделирование и прогнозирование спроса населения на товары и услуги

Научное прогнозирование спроса необходимо для вы­работки долгосрочной экономической политики и приня­тия тактических управленческих решений в области производства продукции и торговли товарами народного пот­ребления.

Спрос должен прогнозироваться на всех уровнях уп­равления экономикой.

На макроуровне на основе прогнозов спроса на товары народного потребления разрабатывается механизм государственного воздействия на потребительский рынок с целью обеспечения сбалансированности спроса и предло­жения и наиболее полного удовлетворения потребностей населения в товарах как в текущем периоде, так и в перспективе. Подобного рода проблемы решаются и на регио­нальном уровне.

На микроуровне прогнозы спроса разрабатывают­ся как торговыми организациями, так предприятиями-пот­ребителями и изготовителями.

Торговые организации в условиях рыночных отноше­ний могут требовать от предприятий-производителей пос­тавок товаров, необходимых населению.

Предприятия-производители на основе результатов про­гнозных расчетов спроса заключают договоры на поставку продукции и формируют производственную программу.

Разрабатываются долго-, средне- и краткосрочные про­гнозы спроса. Различия целей отдельных видов прогнозов временного аспекта придают каждому из них специфичес­кие особенности. Так, краткосрочные прогнозы реа­лизуются в рамках уже сложившейся структуры спроса и возможностей производства продукции. Результаты про­гнозов используются для обоснования заказов и заявок на товары народного потребления, расчетов товарного обеспе­чения розничного товарооборота и для принятия управлен­ческих коммерческих решений. Краткосрочные прогнозы разрабатываются на месяц, квартал, год. Они должны от­личаться более высокой степенью точности. При кратко­срочном прогнозировании определяется достаточно широ­кий круг показателей (совокупный спрос, спрос на груп­пы товаров, ассортиментная структура и др.).

При разработке среднесрочных прогнозов учиты­ваются сложившаяся структура, возможности производства и влияние инвестиций на развитие производственной деятельности. В течение трех - пяти лет ассортимент товаров в стране существенно обновляется и заметно изменяется структура спроса. В этих условиях нет необходимости де­тализировать прогноз спроса до моделей и марок товаров. Достаточно определить совокупный спрос с выделением ос­новных товарных групп.

Долгосрочные прогнозы (свыше пяти лет) служат средством разработки стратегии производства товаров и тор­говли. Особенностью долгосрочного прогнозирования спро­са является то, что оно не обусловливает необходимость увязки прогнозных оценок со складывающейся структу­рой производства. Долгосрочный прогноз спроса служит основой разработки перспективных направ­лений развития производства товаров и торговли.

Различные по срокам упреждения прогнозы отлича­ются также методами прогнозирования.

Для повышения точности прогнозов необходимо при­менять комплекс методов прогнозирования с целью полу­чения нескольких вариантов прогноза и выбора оптималь­ного варианта.

Спрос выступает в качестве определяющего фактора при принятии решений о производстве или импорте того или иного вида продукции, поэтому он должен изучаться как внутри страны по регионам, так и на мировом рынке.

Процесс прогнозирования спроса включает ряд этапов:

Комплексное исследование рынка, конкурентной сре­ды, выделение сегментов рынка;

Анализ состояния спроса и предложения, определение степени удовлетворения спроса населения в конкретных то­варах, совокупного спроса; анализ факторов, влияющих на спрос и установление взаимозависимости показателей;

Выбор методов прогнозирования;

Осуществление прогноза спроса;

Оценка надежности прогноза;

Определение перспектив развития спроса населения;

Разработка конкретных мероприятий по более пол­ному удовлетворению спроса населения.

Прогнозирование платежеспособного спроса базирует­ся на статистике ретроспективного периода и на прогнозе ряда факторов, определяющих спрос.

Для осуществления прогнозных расчетов необходима следующая исходная информация:

Сведения о численности населения, половозрастном составе в прогнозном периоде, количестве городских и сельских жителей;

Динамика спроса и предложения;

Данные о развитии сельскохозяйственного производ­ства и производства товаров народного потребления;

Балансы денежных доходов и расходов населения;

Распределение населения по размеру доходов;

Бюджеты семей рабочих, служащих, колхозников;

Данные специальных единовременных выборочных
обследований запасов предметов длительного пользования
у населения, доходов и расходов;

Сведения об индексах потребительских цен (общих и индивидуальных - по конкретным товарам), соотноше­нии внутренних и мировых цен;

Данные опроса покупателей с целью выявления их желания в приобретении определенных товаров;

Изменение денежных доходов населения в предшест­вующих и прогнозном периодах;

Доля расходов населения на продовольственные, не­продовольственные товары, отдельные группы товаров в предшествующие периоды.

На начальном этапе прогнозирования выявляются тен­денции изменения спроса.

Для анализа тенденций изменения спроса целесооб­разно использовать графики и различного рода диаграммы и картограммы.

На основе выявленных тенденций спрос на кратко­срочный период целесообразно определять с помощью ме­тодов экстраполяции: метода подбора функции, экспонен­циального сглаживания с регулируемым трендом и др.

В случае устойчивой тенденции изменения спроса про­гнозные расчеты можно производить путем выравнивания динамических рядов и подбора функции (у = at + b - линейная, у = at 2 + bt + с - параболическая и др.).

При изменяющихся условиях целесообразно применять метод экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом. Развитие спроса подвержено сезонным колебани­ям, которые необходимо учитывать при краткосрочных про­гнозах на квартал, месяц. Учет влияния сезонных колеба­ний продаж (спроса) целесообразно проводить с помощью расчетных индексов сезонности.

На практике для изучения спроса широко использу­ются наблюдения, опросы покупателей о покупательских намерениях (анкетные опросы, интервьюирование), ярмар­ки, выставки, книги предложений, тестирование, рек­лама.

На макроуровне наиболее широкое распростране­ние для прогнозирования спроса получил нормативный ме­тод, предполагающий использование норм потребления продуктов (товаров) на душу населения. При этом в зави­симости от прогнозного периода необходимо применять сле­дующие подходы.

При определении спроса на длительную перспек­тиву целесообразно использовать рекомендуемые (рациональ­ные) нормы потребления. Например, рациональная норма пот­ребления мяса и мясопродуктов на душу населения - 82 кг в год. На основе этой нормы и численности населения в стране (регионе) рассчитывается потребность в мясе и мясо­продуктах на прогнозный период. Потребности выступают в качестве ориентира для развития производства и разра­ботки мер с целью достижения рациональных норм пот­ребления.

Краткосрочные прогнозы спроса следует строить с учетом корректировки норм потребления. Для этого фак­тическое потребление на душу населения анализируется по периодам и сопоставляется с рекомендуемыми норма­ми. Выявляются тенденции потребления продукции, тем­пы падения или увеличения спроса, причины его изменения.

Затем с учетом влияния факторов, прежде всего из­менения доходов населения и потребительских цен, опре­деляется реальное потребление на душу населения в про­гнозном периоде.

Прогнозы спроса по важнейшим товарам разрабатыва­ются для анализа и прогнозирования состояния товарных рынков и выработки рекомендаций о мерах государствен­ного воздействия на эти рынки, а также обеспечения за­интересованных организаций информацией о динамике спроса.

В рыночной экономике спрос на товары народного пот­ребления формируется под влиянием ряда факторов, по­этому для осуществления прогнозных расчетов рекоменду­ется использовать многофакторные модели - линейные или нелинейные:

y 1 = а 1 х 1t + a 2 x 2t + ...+ а n х nt + b;

y 1 = bx 1t a1 * x 2t a2 *….. * x nt an

где у - показатель спроса на товар; x 1 , x 2 , … х n: - факто­ры, влияющие на спрос.

С помощью корреляционно-регрессионного анализа ус­танавливается связь между спросом и факторами, опреде­ляются ее форма (линейная, нелинейная) и теснота связи.

Целесообразно разрабатывать несколько вариантов про­гнозов спроса на товары народного потребления, отличаю­щихся значениями определяющих их факторов. Сравне­ние различных вариантов позволяет выбрать тот, который обеспечивает наиболее полное удовлетворение потребнос­тей населения в отдельных товарах.

Прогнозирование спроса можно осуществлять на осно­ве однофакторных моделей. Их целесообразно применять при необходимости учета влияния важнейшего фактора на спрос. Например, при стабильном уровне цен можно опре­делить зависимость спроса на товары от изменения дохо­дов населения.

Спрос на товары народного потребления можно опреде­лять с помощью коэффициента эластичности.

Экономический смысл коэффициента эластичности сос­тоит в том, что он является показателем, характеризую­щим степень изменения (роста или снижения) спроса на 1 % изменения (роста или снижения) фактора. Спрос фор­мируется в основном под влиянием изменения доходов и цен. К э показывает, как изменяется спрос в процентах при изменении этих факторов.

В переходный период при усилении дифференциации доходов населения для прогнозирования спроса целесооб­разно использовать регрессионную модель, построенную на основе данных о дифференциации доходов населения и рас­ходов по товарным группам, суть которой заключается в следующем. Население в соответствии с доходом на одного человека разбивается на процентильные (децильные) груп­пы, т.е. выделяют 10 % населения с наименьшим дохо­дом, затем следующие 10 % и т.д., заканчивая распреде­ление группой, состоящей из 10 % населения с наиболь­шим доходом. В качестве единственного фактора формиро­вания перспективной структуры спроса рассматриваются доходы населения. Данные о доходах населения и расхо­дах по товарным группам формируются в виде таблицы. В ней отражаются группы населения по доходам, интервал дохода на одного человека в год (месяц), доля населения в процентах по интервалам доходов, средний доход на одно­го человека, расходы по товарным группам на одного чело­века в год (месяц).

Прогноз спроса на каждую товарную группу будет фор­мироваться под влиянием изменения доходов на душу на­селения.

Для прогнозирования спроса на товары можно исполь­зовать модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений, базирующуюся на принципах оп­тимального удовлетворения потребностей по группам пот­ребителей. Модель имеет вид:

∑ Y j → max;

∑ P j Y j ≤ D;

Qj ≤ Y j ≤ Qj

где Y j - спрос на j-й товар; P j - цена на j-й товар; D - доходы потребителей; Qj , Qj - нижний и верхний пре­делы спроса j-го товара с учетом предложения.

Потребители предварительно подразделяются на одно­родные группы по социально-демографическим признакам. Считается, что внутри каждой группы предпочтения на множество товаров и услуг одинаковы.

При прогнозировании спроса с учетом особенностей то­варов могут применяться различные подходы. Так, на то­вары легкой промышленности спрос определяется в усло­виях их широкого ассортимента. Разработать прогноз по такому широкому кругу позиций затруднительно, поэто­му отдельные позиции необходимо агрегировать. Напри­мер, в группе швейных изделий можно выделить модную одежду, рабочую одежду и другие подгруппы. Следует также учитывать сроки износа изделий и обновления гардероба, подразделять товары на группы с учетом половозрастного признака потребителей (например, товары для молодежи, детей, лиц пожилого возраста).

Прогнозы спроса на товары культурно-бытового назна­чения должны базироваться на числе семей, их обеспечен­ности этими товарами, покупательских намерениях на при­обретение, наличии денежных сбережений, жилищных ус­ловиях и т.д.

Общий объем спроса на товары длительного пользова­ния состоит из двух частей: спроса на замену и спроса на расширение парка этих изделий. Спрос на замену можно определить исходя из данных о реализации этих товаров в предшествующие годы и средних сроков их использова­ния в семьях. Согласно статистическим данным, средние сроки службы телевизоров, электропылесосов, часов всех видов, магнитофонов составляют 10 лет, холодильников - 20, стиральных машин - 15 лет.

Прогноз спроса на конкретные виды товаров следует выполнять с учетом данных об изменении доли отдельных товаров в общем объеме товарооборота.

Исходя из прогнозных расчетов спроса определяется структура платежеспособного спроса населения и разраба­тывается сводный заказ торговли на производство важней­ших товаров народного потребления на плановый период.

Прогноз спроса предприятий-производителей на выпус­каемую продукцию предполагает:

Анализ тенденций изменения доли фирмы в общем рынке;

Оценку рыночной стратегии конкурентов и перспек­тив освоения новых видов изделий;

Анализ рыночной стратегии фирмы и качества про­дукции;

Прогноз спроса на продукцию фирмы.

Для фирмы главное - завоевание доверия потребите­лей к ее продукции. Для того чтобы прогнозировать буду­щие потребности людей, необходимо проанализировать, как потребитель реагирует на появление на рынке принципи­ально новых изделий.

Зарубежные исследователи выделяют среди возможных следующие направления стратегии фирмы по производству продукции:

Внешнее отличие товара в глазах покупателя от това­ра конкурентов;

Выход на рынок с новым товаром;

Разработка пионерного товара, который будет лиде­ром на ближайшие годы, обеспечивая превосходство над конкурентами.

Для реализации этих направлений собираются идеи по созданию нового товара и до минимума сокращаются сро­ки между выдвижением идей и пробной продажей товара. С целью поиска идей широко применяются методы эксперт­ных оценок: метод коллективной генерации идей, метод "635", метод "Дельфи".

Лидером в выработке стратегии фирмы является Япо­ния. Японские фирмы гордятся тем, что их служащие еже­годно вносят огромное количество идей, из которых отбираются 7 - 10 оригинальных, имеющих практическое зна­чение.

Прежде чем принять решение о выпуске новых изде­лий, наряду с прогнозом спроса необходимо спрогнозиро­вать издержки производства, цену и прибыль.

Для выявления реакции потребителей целесообразно использовать рекламу, пробную продажу. Изучение спро­са на новые товары может также осуществляться на выс­тавках-продажах, выставках-просмотрах, ярмарках. Опре­деляются степень соответствия изделий запросам покупа­телей, их предпочтения другим товарам-аналогам и усло­вия, при которых население отдает предпочтение новым товарам (цена, оформление и др.).

Товары рыночной новизны являются ключевыми для коммерческого успеха предприятия. Фирмы, производя­щие такие товары, имеют возможность устанавливать мо­нопольные цены и получать более высокую прибыль.

Каждый товар имеет свой жизненный цикл (ЖЦТ). Концепция ЖЦТ исходит из того, что товар имеет опреде­ленный период рыночной устойчивости. ЖЦТ или описы­вающую его в координатах "прибыль-время" кривую можно разделить на стадии внедрения, роста, зрелости, насыще­ния и спада. Переход от стадии к стадии происходит без резких скачков, в связи с чем необходимо следить за изме­нениями темпов продажи или прибыли, чтобы уловить гра­ницы стадий и внести изменения в товар или производ­ственную программу.

При прогнозных исследованиях товарного рынка на­ряду с комплексным анализом большую роль играет разра­батываемая стратегия ценообразования, так как цена явля­ется важным рычагом продвижения товара на рынок и оп­ределяющим фактором объема продаж и прибыли.

Понятие и виды

Другими словами, это прогноз будущих продаж, определение потребности в товарах и необходимых объемов закупок, составление заказов на поставку товаров.

В зависимости от временного периода выделяют следующие виды прогнозов спроса:

• Оперативный (до 1 месяца);
• Конъюнктурный (от 3 до 6 месяцев);
• Краткосрочный (от 1 года до 2 лет);
• Среднесрочный (от 2 до 5 лет);
• Долгосрочный (от 5 до 10 лет);
• Перспективный (свыше 10 лет).

Сбор данных

Прогнозирование спроса основывается на сборе статистики продаж. Причем эта статистика должна состоять из более-менее однородной по своему объему совокупности элементов и из достаточного их количества.

Для рынка B2C объем покупок в месяц достаточно высок –может достигать нескольких тысяч, и этого объема будет достаточно для анализа. Если же речь идет о рынке B2B, то количество сделок в месяц должно быть не менее 100, чтобы прогноз был максимально реалистичным. Стоит также отметить, что для чистоты прогноза необходимо исключать из статистики крупные сделки, «выбивающиеся» из общей совокупности, например, около 10% от месячной выручки. Если такие сделки не исключить, то они будут создавать в динамике «выбросы», которые ухудшат точность прогноза.

Факторы, которые необходимо учитывать, при построении прогноза:

• Объем и интенсивность рекламы,
• Проводимые мероприятия по стимулированию сбыта,
• Вывод новых продуктов на рынок,
• Открытие новых направлений продаж,
• Клиенты с разовыми значительными закупками.

Методы прогнозирования

Составление прогнозов спроса осуществляется различными методами, которые делятся на:

Эвристические.

Такие прогнозы характеризуются субъективизмом. Бывают двух видов:

• Социологические: прогнозы, основанные на опросах конечных потребителей с целью выявления их мнения и намерений;
• Экспертные: прогнозы, в основе которых лежит подбор и формирование группы компетентных специалистов в данной области с целью выяснения их мнения, основанного на знаниях, опыте, интуиции и пр. Результаты опроса экспертов называют экспертной оценкой. Основными формами таких исследований являются метод Дельфи и метод мозгового штурма.

1. Экономико-математические.

   Данный тип прогнозов считается наиболее объективным, так как построен на анализе имеющихся данных с помощью математических формул, графиков и моделей. К экономико-математическому прогнозированию относятся такие статистические методы, как моделирование (прогнозная модель, характеризующая зависимость одного параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (прогноз опирается на прошлый опыт, который затем транслируется на будущее).

   Специальные методы.

   Такие методы предполагают, например, построение трендовой модели 9в графическом или математическом виде). Тренд – это временной фактор, характеризующий основную тенденцию изменения показателей.

   Все прогнозы, независимо от метода и способа их получения, бывают оптимистичные и пессимистичные.

Замечание 1

Оптимистичный прогноз – такой прогноз, в котором превалируют наилучшие возможные показатели для данного периода. В пессимистичном же прогнозе учитываются минимально возможные показатели объемов продаж и выручки. Такой разбег позволяет компании, во-первых, предвидеть возможные варианты развития событий в будущем, а во-вторых, дает ей возможность и время, чтобы подготовить финансовую подушку безопасности на случай неблагоприятной ситуации на рынке.