Prognoza prodaje

Što je prognoza prodaje?

Prognoza prodaje je procjena buduće prodaje tvrtke tijekom određenog vremenskog razdoblja. Koristi se za planiranje i upravljanje očekivanim prihodima te je stoga i osnova za predviđanje prodaje . Prognoze prodaje također su bitna komponenta financijskog planiranja, proračuna i strateškog donošenja odluka. One podržavaju procjenu financijskih rezultata i potencijala rasta tvrtke.

Kako izračunati prognozu prodaje?

Izračun prognoze prodaje može se obaviti na različite načine, ovisno o industriji, dostupnim podacima i željenoj razini točnosti. Postoji nekoliko metoda izračuna:

1. Analiza povijesnih podataka: Analiza povijesnih podataka o prodaji radi utvrđivanja trendova i obrazaca koji predviđaju buduću prodaju.
2. Istraživanje tržišta: analiza konkurencije, istraživanje tržišnih trendova i ponašanja kupaca.
3. Statističke metode: Primjena različitih statističkih modela.
4. Stručna mišljenja: Uzimanje u obzir procjena i iskustava stručnjaka u dotičnoj industriji.
5. Tehnološki pristupi: Korištenje umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja za prepoznavanje složenih obrazaca podataka i izradu točnijih prognoza.

Primjer izračuna jednostavne prognoze prodaje

1. Prikupljanje povijesnih podataka: Prikupljanje podataka o prodaji iz posljednjih 12 mjeseci.
2. Izračunajte prosjek: Odredite prosječnu mjesečnu prodaju.
3. Razmotrite trendove: Analizirajte sezonske trendove ili druge obrasce koji su vidljivi u podacima.
4. Izradi prognozu: Upotrijebite izračunati prosjek i identificirane trendove za izradu prognoze prodaje za nadolazeće mjesece.

Kako se ponašaju prognoze prodaje u različitim industrijama?

1. Maloprodaja hrane (LEH)
   • Sezonske fluktuacije: Sezonski trendovi, uključujući praznike i sezone žetve, moraju se uzeti u obzir u prognozama.
   • Preferencije kupaca: Prehrambene navike i trendovi potrošača mogu se mijenjati i stoga ih ne treba zanemariti kada je u pitanju osiguravanje optimalne dostupnosti proizvoda .
   • Korištenje umjetne inteligencije: Umjetna inteligencija može pomoći u stvaranju točnih prognoza na temelju podataka o prodaji, vremenskih informacija i društvenih trendova.
2. Pekarnice:
   • Potražnja ovisno o dobu dana: Pekarnice često imaju vrhunac opterećenja, poput jutra ili poslijepodneva, što se mora uzeti u obzir prilikom predviđanja i naručivanja prema potražnji . Potražnja se stoga može mijenjati tijekom dana ovisno o dobu dana.
   • Razlike po danu u tjednu: Potražnja, a time i prodaja, također se mogu mijenjati ovisno o danu u tjednu. Prodaja se može razlikovati, posebno vikendom nego tijekom tjedna.
   • Raznolikost proizvoda: Pekarnice imaju širok asortiman različitih proizvoda koji imaju različite prodajne cikluse i stoga utječu na prognozu prodaje .
3. gastronomija:
   • Rezervacije i kupci koji dolaze bez najave: Na prognozu prodaje prvenstveno utječe činjenica da su mogući i unaprijed rezervirana sjedala i spontani gosti, koji funkcioniraju zajedno.
   • Događaji: Lokalni događaji i praznici mogu značajno utjecati na prodaju i, ovisno o događaju ili prigodi, značajno povećati ili smanjiti prihod. To je posebno važno za optimizaciju nabave .
   • Umjetna inteligencija i analiza podataka: Alati za analizu povratnih informacija kupaca i ponašanja pri naručivanju, kao i vanjskih čimbenika poput vremena, mogu se koristiti za poboljšanje prodajnih prognoza . Mogući alati uključuju umjetnu inteligenciju i analitiku podataka općenito.

Kako se umjetna inteligencija (AI) koristi u predviđanju prodaje?

Umjetna inteligencija može značajno povećati točnost i učinkovitost prognoza prodaje . Pomoću strojnog učenja, algoritmi mogu analizirati velike količine podataka o prodaji i identificirati obrasce koje je ljudima teško otkriti. Prognoze temeljene na umjetnoj inteligenciji mogu uzeti u obzir sezonske fluktuacije, tržišne trendove, pa čak i vanjske čimbenike poput vremenskih uvjeta i društvenih medija kako bi omogućile preciznija predviđanja.

Koje su prednosti točnih prognoza prodaje?

Za tvrtke je točna prognoza prodaje ključni faktor, bez obzira na njihovu veličinu ili industriju. Omogućuje dobro planiranje i pomaže u smanjenju financijskih rizika. Točna prognoza prodaje potiče profitabilnost tvrtke jer, između ostalog, smanjuje troškove zaliha određivanjem optimalne količine narudžbe . Korištenje modernih tehnologija poput umjetne inteligencije može dodatno povećati točnost i pouzdanost prognoza, dajući tvrtkama konkurentsku prednost.