От клиента сети автозаправок поступил запрос, разработать модель прогноза продаж по автомойкам (при заправках) с отклонением в 5% прогноза от факта.
Расчет прогноза по объему продаж за предыдущие периоды с помощью Forecast4AC PRO с автоматическим подбором модели дал точность в 15%. Это не удовлетворяло запросу и мы сделали следующее.
Как же рассчитать период распродажи товара на складе?Нам необходимо рассчитать дату, когда товар закончится на складе.
Какие у нас есть входящие параметры:
Рост точности прогноза - это точка роста оборотных средств при неизменном объеме. Чем меньше ошибка прогноза, тем меньше денег необходимо на обслуживание модели прогноза.
Дополнительные оборотные средства за счет повышения точности прогноза мы получим, если будем использовать модель прогнозирования, которая дает наименьшую среднюю абсолютную ошибку прогноза.
В данной статье мы рассмотрим:
Ранее мы рассмотрели, как рассчитать прогноз редких продаж в Excel по методу Bootstrap подробности вы можете прочитать в статье по этой ссылке. Прогноз мы рассчитали с учетом того, что распределение нормально.
В данной статье мы выделим фактическое распределение и за счет этого повысим точность прогноза.
Сегодня вы узнаете, как в Excel быстро проанализировать распределение и уточнить прогноз.
Из данной статьи вы узнаете об инструменте прогнозирования продаж для компаний с длительным циклом покупки.
Инструмент для прогнозирования прост и легко внедряем - это таблица, которую (при отсутствии автоматизированных систем) можно легко сделать и вести в Excel. Данную таблицу необходимо еженедельно заполнять и анализировать.
В статье вы сможете подробно познакомится с данным метором прогнозирования продаж, посмотреть видео и скачать пример в Excel.
Компании лидеры предъявляют к прогнозам и планам пять главных требований:
Если в вашей компании принимают решения на основании анализа данных, значит вы уже сталкивались с трудностями, которые возникают при сборе и подготовке данных.
Обилие источников, низкое качество данных, ограничение времени и ресурсов, отсутствие стандартов и описанных процессов работы, человеческий фактор становятся причиной появления ошибок. Не важно, что вы используете для анализа: электронные таблицы, BI системы или программирование, ошибки в подготовке данных могут привести к неверным выводам и негативным последствиям для бизнеса и компании.
Вопрос подготовки данных встает особенно остро при прогнозировании спроса. Прогнозирование - стартовая площадка процесса планирования продаж и операций, важный аналитический узел в организации цепи поставок. Цена ошибки высока, а значит выше потребность в правильной подготовке данных.
Запись вебинара «Подготовка данных для прогнозирования и корректировка» поможет организовать процесс подготовки данных для прогнозирования в компании.
Как ваша компания относится к будущему? Способны ли вы на него повлиять или вы только реагируете на последствия?
Отношения компании с будущим развиваются от наивных, бессистемных попыток угадать будущее до зрелых, последовательных действий, направленных на то, чтобы менять будущее. На этом пути три стадии:
На какой стадии находится ваша компания?