En försäljningsprojektion är en beräknad beräkning med statistiska tekniker som gör det möjligt att känna till ett företags försäljningsprognos under en framtida tidsperiod.
Det består i grunden av att ta reda på hur mycket vi kan sälja, med tanke på att försäljningsprognosen är relaterad till resten av verksamheten.
Därför är det en av de viktigaste analyserna som alla företag måste utföra. Kom ihåg att centrumet för alla företag är kunden och deras fakturering är den huvudsakliga inkomstkällan.
Å andra sidan är den som ansvarar för att utföra dessa beräkningar kommersiell chef.
Hur man gör en försäljningsprojektion
En försäljningsprognos gör att du kan få information om nödvändiga inköp. Dessa kommer i sin tur att göra det möjligt för oss att tillhandahålla en tillräcklig kassa och hantera mänskliga resurser effektivt. Därför är det mycket viktigt att veta hur man gör det. Vi kan utgå från tre situationer, vi kommer att se varje metod mer detaljerat i följande avsnitt:
- Vårt företag börjar sin verksamhet. I det här fallet är det praktiskt taget omöjligt att känna till data från det förflutna. Vi kan bara jämföra med andra konkurrenter som har varit på marknaden längre och denna information måste tas med försiktighet. Det vanliga i dessa fall är att använda kvalitativa tekniker, som tillåter användning av små prover och baseras på subjektiv information, såsom Delphi-metoden eller expertundersökningar.
- Vårt företag har varit aktivt under en kort tid. I det här fallet har vi redan en del data, men inte tillräckligt för att utföra kvantitativa statistiska tekniker med stora prover. I det här fallet kan vi skicka tillfredsställelse frågeformulär till våra kunder och också ta reda på deras framtida preferenser. Vi kan göra statistiska undersökningsanalyser för att samla in information eller använda metoder som Run Rate.
- Slutligen, om vårt företag har varit på marknaden under en tid, är de bästa och mest effektiva kvantitativa teknikerna. Dessa låter dig modellera försäljningsprojektionen genom matematik och statistik. De vanligaste, som vi också kommer att se i detalj, är bland annat regressioner, variationer eller glidande medelvärden.
Några metoder för prognoser
Det finns många kvalitativa och kvantitativa metoder för att göra prognoser för framtiden för en variabel. Vi kommer att fokusera på det mest relevanta och det kan också enkelt tillämpas på ett litet eller medelstort företag. Vi behöver bara ett kalkylark för de flesta av dem.
Kvalitativa metoder
Dessa metoder baseras, som vi har sagt, på små prover och subjektivitet. De används för att utföra undersökande analyser som kan kompletteras med andra kvantitativa. De hindrar oss också till stor del från att bli blinda när vi börjar. De tillåter dig inte att dra slutsatser.
- Delphi-metoden. Det är en kvalitativ teknik som utvecklar ett datainsamlingssystem från en expertpanel. Det som eftersträvas är enighet mellan deltagarna genom en interaktiv process. En serie frågeformulär besvaras och med dessa uppgif.webpter utförs olika igen tills samförståndet uppnås.
- Fokusgrupp. Denna teknik liknar den tidigare, men den är baserad på personliga eller virtuella möten. I dem kommer det att finnas en moderator och en serie personer som är inblandade i saken som ska diskuteras. I det här fallet kan det till exempel vara den kommersiella direktören och de olika agenterna. Det handlar om att rikta deltagarna, genom processer som "idémolnet", mot målet att få information om möjliga försäljningsprognoser.
Kvantitativa metoder
Dessa är de vanligaste i företag som har varit verksamma länge. De har stora kundprover och långa tidsperioder. De mest relevanta visas nedan:
- Genomsnittlig tillväxttakt. När ditt företag har arbetat länge kan du beräkna en genomsnittlig årlig tillväxtprocent. Med detta och uppgif.webpterna från föregående år kan du göra en grundläggande försäljningsprognos. Metoden är enkel, denna procentsats läggs till gamla försäljningar. Det liknar beräkning av förändringshastigheter.
- Metoden Run Rate används för att prognostisera försäljningen vid specifika perioder under året. För beräkningen använder den månatliga genomsnitt för försäljningen av en period och med dessa förutses de som kommer att hända under följande period.
- Rörliga medelvärden, inom analysen av tidsserier, är mycket användbara för de företag vars produkter har en stabil försäljning och utan säsongssäsong. Ett genomsnitt av ett visst antal historiska data genomförs och med detta görs förutsägelsen. Om det finns hög säsong kan en annan teknik användas, vilket är säsongsindex.
- Enkel regression, som har beskrivits i detalj här. I vårt fall är den beroende variabeln försäljning och den oberoende variabeln är tid. De kan enkelt beräknas med statistisk programvara eller ett kalkylark. Dessa erbjuder en graf och beräknar också bestämningskoefficienten (R Squared), med värden mellan noll och en. Ju närmare en, desto bättre förmåga att förutsäga.
Exempel på försäljningsprojektion
För exemplet kommer vi att använda den enkla regressionstekniken.
Låt oss föreställa oss ett företag som erbjuder informationen som visas nedan. Månadsförsäljningen för de senaste tre åren visas. Vi har bara tagit med en del data i tabellen så att den inte blir för lång. Den beroende variabeln (Y) skulle sägas försäljning och den oberoende variabeln (X) skulle vara tid. Målet är att beräkna beta-koefficienterna för X och den oberoende termen.
Vi kan se att kalkylbladet visar regressionslinjen. I detta fall är dess lutning negativ men måttlig, vilket visas av koefficienten X (mindre än noll). Tyvärr skulle denna teknik dock inte göra oss mycket bra. R Squared har ett värde nära noll och därför hjälper linjen oss inte att förutsäga och vi bör välja en annan statistisk metod.