Как преодолеть сезонность товара

Как рассчитать коэффициенты сезонности, очищенные от роста?

Из данной статьи вы узнаете, как в MS Excel рассчитать коэффициенты сезонности очищенные от роста.

Для чего используют коэффициенты сезонности:

• Для расчета прогноза;
• Для планирования деятельности, т.е. для определения приоритетов по месяцам в рамках года;
• Для выбора лучшего времени проведения мероприятий по стимулированию сбыта для товаров или услуг;
• Для выбора лучшего времени для рекламирования товаров или услуг;

и т.д.

Рассмотрим расчет коэффициентов сезонности на примере. Возьмем продажи по месяцам за 5 лет (см. вложение).

Для того, чтобы рассчитать коэффициенты сезонности, очищенные от роста: 

1. Рассчитываем рост, т.е. значения тренда за анализируемые периоды (см. статью "5 способов расчета значений линейного тренда");

Воспользуемся функцией Excel (=Предсказ) и рассчитаем значения тренда (см. вложение). 
 

2. Определяем отклонение фактических значений от значений тренда;

Для этого фактические  продажи делим на рассчитанные значения тренда (см. вложение). 
 

3. Среднее отклонение для каждого месяца

Для этого воспользуемся  функцией Excel (=СРЗНАЧ()). 
 

4. Определяем общий индекс сезонности, для того, чтобы вычистить случайные отклонения и прировнять среднее значение коэффициентов сезонности к 1.

В формулу Excel =СРЗНАЧ(вводим средние отклонения для каждого месяца). 
 

5. Рассчитываем коэффициенты сезонности, очищенные от роста и выровненные.

Для этого средние отклонения для каждого месяца делим на общий индекс сезонности (см. вложение). 
 

Знание сезонности по товарам, направлениям продаж позволит эффективно распределить усилия и денежные средства во времени.

Одинаковые действия в разные периоды времени имеют  разную эффективность.  

Анализ времени для  принятия решения о том "когда?" - это один из важнейших факторов успеха.

Например, рекламирование и  продвижение безалкогольных прохладительных  напитков летом будет намного  эффективней, чем зимой, при одних  и тех же затратах и усилиях.

Точных вам  прогнозов! 

Программа для прогнозирования Forecast4AC PRO поможет вам рассчитать коэффициенты сезонности очищенные от роста для более чем 100 товарных групп одновременно одним нажатием клавиши, а также проанализировать их на графике.

\

 

 

 

 

Модели расчета заказов Страховой товарный запас АВС анализ Виды товарного запаса Коэффициент сезонности Оборачиваемость График заказов, отгрузок, приходов, оплат Прогнозирование продаж Неликвиды

Коэффициент сезонности 

 

 

 

Коэффициент сезонности — это величина, на которую увеличиваются / уменьшаются продажи по сравнению со средними в определенный период времени. 

 

Коэффициент сезонности применим для различных периодов. Это может  быть неделя, тогда коэффиент присваивается для каждого дня недели. Например, в продуктовом магазине спрос возрастает к выходным, значит для субботы и воскресения коэффициент сезонности будет выше. Для прогнозирования спроса с применением коэффициента сезонности по дням недели необходимо чтобы поставки осуществлялись несколько раз в неделю.

Для большинства товаров  применяют коэффициенты сезонности для каждого месяца. В данном случае для расчета коэффициентов используют помесячную статистику продаж, а полученные коэффициенты используют для прогнозирования спроса на несколько месяцев вперед.

Как раcсчитать коэффициент сезонности?

Рассмотрим самый распроспраненный пример, когда необходимо получить коэффициент сезонности для каждого месяца.

В большинстве случаев  коэффициент сезонности не рассчитывается по каждой позиции, расчеты идут по товарной группе.

Прежде всего нужно взять статистику продаж за несколько последних лет (в идеале 3-4 года) для каждой товарной группы свою.

Например, это может выглядеть  так: 

 

2008	Январь 2008 г.	Февраль 2008 г.	Март 2008 г.	Апрель 2008 г.	Май 2008 г.	Июнь 2008 г.	Июль 2008 г.	Август 2008 г.	Сентябрь 2008 г.	Октябрь 2008 г.	Ноябрь 2008 г.	Декабрь 2008 г.	Среднее
ИТОГО:	273 677	437 583	549 727	527 739	488 173	538 923	700 274	665 233	551 740	720 479	662 400	537 582	554,4
2009	Январь 2009 г.	Февраль 2009 г.	Март 2009 г.	Апрель 2009 г.	Май 2009 г.	Июнь 2009 г.	Июль 2009 г.	Август 2009 г.	Сентябрь 2009 г.	Октябрь 2009 г.	Ноябрь 2009 г.	Декабрь 2009 г.	Среднее
ИТОГО:	249 133	583 165	505 693	551 525	304 707	484 351	561 395	558 370	472 408	595 153	528 564	457 683	487,6
2010	Январь 2010 г.	Февраль 2010 г.	Март 2010 г.	Апрель 2010 г.	Май 2010 г.	Июнь 2010 г.	Июль 2010 г.	Август 2010 г.	Сентябрь 2010 г.	Октябрь 2010 г.	Ноябрь 2010 г.	Декабрь 2010 г.	Среднее
ИТОГО:	231 687	492 770	634 338	562 424	591 494	758 914	593 648	657 977	610 373	587 662	614 598	873 964	600,8
2011	Январь 2011 г.	Февраль 2011 г.	Март 2011 г.	Апрель 2011 г.	Май 2011 г.	Июнь 2011 г.	Июль 2011 г.	Август 2011 г.	Сентябрь 2011 г.	Октябрь 2011 г.	Ноябрь 2011 г.	Декабрь 2011 г.	Среднее
ИТОГО:	394 986	673 656	698 613	828 210	705 362	814 783	594 094	731 675	609 778	695 536	756 745	1 036 557	711,6

 

 

После чего делим продажи  каждого месяца на средние продажи  соответствующего года и получаем коэффициент  для каждого месяца: 

 

2008	Январь 2008 г.	Февраль 2008 г.	Март 2008 г.	Апрель 2008 г.	Май 2008 г.	Июнь 2008 г.	Июль 2008 г.	Август 2008 г.	Сентябрь 2008 г.	Октябрь 2008 г.	Ноябрь 2008 г.	Декабрь 2008 г.
Коэфф	0.49	0.79	0.99	0.95	0.88	0.97	1.26	1.2	1	1.3	1.19	0.97
2009	Январь 2009 г.	Февраль 2009 г.	Март 2009 г.	Апрель 2009 г.	Май 2009 г.	Июнь 2009 г.	Июль 2009 г.	Август 2009 г.	Сентябрь 2009 г.	Октябрь 2009 г.	Ноябрь 2009 г.	Декабрь 2009 г.
Коэфф	0.51	1.2	1.04	1.13	0.62	0.99	1.15	1.14	0.97	1.22	1.08	0.94
2010	Январь 2010 г.	Февраль 2010 г.	Март 2010 г.	Апрель 2010 г.	Май 2010 г.	Июнь 2010 г.	Июль 2010 г.	Август 2010 г.	Сентябрь 2010 г.	Октябрь 2010 г.	Ноябрь 2010 г.	Декабрь 2010 г.
Коэфф	0.39	0.82	1.06	0.94	0.98	1.26	0.99	1.1	1.02	0.98	1.02	1.45
2011	Январь 2011 г.	Февраль 2011 г.	Март 2011 г.	Апрель 2011 г.	Май 2011 г.	Июнь 2011 г.	Июль 2011 г.	Август 2011 г.	Сентябрь 2011 г.	Октябрь 2011 г.	Ноябрь 2011 г.	Декабрь 2011 г.
Коэфф	0.56	0.95	0.98	1.16	0.99	1.14	0.83	1.03	0.86	0.98	1.06	1.46

 

  

 

Затем выводим среднеарифметические коэффициенты для каждого месяца за 4 года: 

 

ИТОГО:
	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май	Июнь	Июль	Август	Сентябрь	Октябрь	Ноябрь	Декабрь
	0.49	0.94	1.02	1.05	0.87	1.09	1.06	1.12	0.96	1.12	1.09	1.2

 

  

 

 

 

Добавляем экспертное мнение (возможно когда-то был большой период дефицита товара, где- то сделана супер большая проектная поставка, где-то появился новый продукт и продажи резко возросли, в конце 2008 на продажи мог повлиять кризис - одним словом, экспертное мнение):