En salgsfremskrivning er en estimeret beregning ved hjælp af statistiske teknikker, der gør det muligt at kende en virksomheds salgsprognose i en fremtidig periode.
Grundlæggende består det i at finde ud af, hvor meget vi kan sælge, idet man tager i betragtning, at salgsfremskrivningen er relateret til resten af aktiviteterne.
Derfor er det en af de væsentligste analyser, som enhver virksomhed skal udføre. Husk, at centrum for enhver virksomhed er kunden, og at deres fakturering er den største indtægtskilde.
På den anden side er den ansvarlige for udførelsen af disse beregninger den kommercielle direktør.
Hvordan man laver en salgsfremskrivning
En salgsprognose giver dig mulighed for at få oplysninger om de nødvendige køb. Disse vil igen give os mulighed for at skaffe en tilstrækkelig skatkasse og administrere menneskelige ressourcer effektivt. Derfor er det meget vigtigt at vide, hvordan man gør det. Vi kan starte med tre situationer, vi vil se hver metode mere detaljeret i følgende afsnit:
- Vores firma starter sin aktivitet. I dette tilfælde er det praktisk taget umuligt at kende data fra fortiden. Vi kan kun sammenligne med andre konkurrenter, der har været på markedet længere, og disse oplysninger skal tages med forsigtighed. Den sædvanlige ting i disse tilfælde er at bruge kvalitative teknikker, der tillader brug af små prøver og er baseret på subjektive oplysninger, såsom Delphi-metoden eller ekspertundersøgelser.
- Vores firma har været aktiv i kort tid. I dette tilfælde har vi allerede nogle data, men ikke nok til at udføre kvantitative statistiske teknikker med store prøver. I dette tilfælde kan vi sende tilfredshedsskemaer til vores kunder og også finde ud af deres fremtidige præferencer. Vi kan udføre statistisk sonderende analyse for at indsamle oplysninger eller bruge metoder som f.eks. Kørselshastigheden.
- Endelig, hvis vores firma har været på markedet i nogen tid, er de bedste og mest effektive kvantitative teknikker. Disse giver dig mulighed for at modellere salgsfremskrivningen gennem matematik og statistik. Det mest almindelige, som vi også vil se detaljeret, er blandt andet regressioner, variationer eller glidende gennemsnit.
Nogle metoder til prognoser
Der er mange kvalitative og kvantitative metoder til at lave fremskrivninger for fremtiden for en variabel. Vi vil fokusere på det mest relevante, og det kan også let anvendes på en lille eller mellemstor virksomhed. Vi har kun brug for et regneark til de fleste af dem.
Kvalitative metoder
Disse metoder er, som vi har sagt, baseret på små prøver og subjektivitet. De bruges til at udføre sonderende analyser, der kan afsluttes med andre kvantitative. De forhindrer også stort set os i at blive blinde, når vi starter. De tillader dig ikke at slutte.
- Delphi-metoden. Det er en kvalitativ teknik, der udvikler et dataindsamlingssystem fra et ekspertpanel. Det, der søges, er enighed mellem deltagerne gennem en interaktiv proces. En række spørgeskemaer besvares, og med disse data udføres forskellige igen, indtil konsensus er nået.
- Fokusgruppe. Denne teknik svarer til den foregående, men den er baseret på personlige eller virtuelle møder. I dem vil der være en moderator og en række mennesker, der er involveret i sagen, der skal drøftes. For eksempel kan det i dette tilfælde være den kommercielle direktør og de forskellige agenter. Det handler om at dirigere deltagerne gennem processer som "idéskyen" mod målet om at få information om mulige salgsprognoser.
Kvantitative metoder
Disse er de mest almindelige i virksomheder, der har fungeret i lang tid. De har store kundeprøver og lange perioder. De mest relevante er vist nedenfor:
- Gennemsnitlig vækstrate. Når din virksomhed har været i forretning i lang tid, kan du beregne en gennemsnitlig årlig vækstprocent. Med dette og data fra det foregående år kan du lave en grundlæggende salgsprognose. Metoden er enkel, denne procentdel føjes til gammelt salg. Det svarer til beregning af ændringer.
- Metoden Run Rate anvendes til at forudsige salg i bestemte perioder inden for året. Til beregningen bruger den de månedlige gennemsnit af salget i en periode, og med disse forudsiges de, der vil ske i den følgende periode.
- Glidende gennemsnit inden for analysen af tidsserier er meget nyttige for de virksomheder, hvis produkter har stabilt salg og uden sæsonbestemthed. Der udføres et gennemsnit af et bestemt antal historiske data, og med dette forudsiges forudsigelsen. Hvis der er en høj sæsonbestemthed, kan en anden teknik anvendes, som er sæsonindekserne.
- Enkel regression, som her er beskrevet detaljeret. I vores tilfælde er den afhængige variabel salg, og den uafhængige variabel er tid. De kan let beregnes med statistisk software eller et regneark. Disse tilbyder en graf og beregner også bestemmelseskoefficienten (R Squared) med værdier mellem nul og en. Jo tættere på en, jo bedre er forudsigelsen.
Eksempel på salgsprojektion
For eksemplet vil vi bruge den enkle regressionsteknik.
Lad os forestille os et firma, der tilbyder nedenstående data. Det månedlige salg for de sidste 3 år vises. Vi har kun medtaget nogle data i tabellen, så de ikke er for lange. Den afhængige variabel (Y) siges at være salg og den uafhængige variabel (X) ville være tid. Målet er at beregne beta-koefficienterne for X og det uafhængige udtryk.
Vi kan se, at regnearket viser regressionslinjen. I dette tilfælde er hældningen negativ, men moderat som vist ved koefficienten X (mindre end nul). Desværre ville denne teknik dog ikke gøre os meget godt. R Squared har en værdi tæt på nul, og linjen hjælper os derfor ikke med at forudsige, og vi skal vælge en anden statistisk metode.