Kai prieš kelerius metus dirbau su vienu internetinės parduotuvės savininku, jis man pasakė frazę, kurią prisimenu iki šiol: „Aš žinau, kiek prekių turiu sandėlyje, bet neturiu supratimo, kiek jų parduosiu kitą mėnesį.” Ir tai yra tiksliausias apibūdinimas problemos, su kuria susiduria dauguma prekybininkų – nuo mažų internetinių parduotuvių iki didelių tinklų. Pardavimų prognozavimas skamba kaip kažkas, kas priklauso tik dideliems korporacijoms su analitikų komandomis, bet tiesa yra kitokia – tai įrankis, kurį gali ir turėtų naudoti kiekvienas, kas prekiauja bet kokiu mastu.
Kodėl be prognozės verslas tiesiog eikvoja pinigus
Įsivaizduokite situaciją: gruodžio pradžioje užsakote prekių pagal tai, kas gerai pardavinėjosi lapkritį. Bet gruodis – tai ne lapkritis, čia šventiniai pirkiniai, kitokie vartotojų įpročiai, kitokia konkurencija reklamos aukcionuose. Jei neprognozuojate, o tiesiog reaguojate į praeitį, jūs visada vėluojate vieną žingsnį.
Prekybos versle pinigai užšąla dviejose vietose – sandėlyje ir prarastuose pardavimuose. Per didelis atsargų kiekis reiškia užšaldytą kapitalą, nuomos kaštus, o kartais ir nurašytas prekes, jei jos genda ar išeina iš mados. Per mažas kiekis – tai klientai, kurie atėjo pirkti, bet prekės nebuvo, ir jie nuėjo pas konkurentą. Abu scenarijai kainuoja pinigus, tik skirtingu būdu. Prognozavimas – tai būtent tas įrankis, kuris leidžia rasti aukso vidurį.
Kokie duomenys iš tikrųjų svarbūs
Daugelis pradeda prognozuoti remdamiesi vien praėjusių metų pardavimais. Tai geras pradžios taškas, bet toli gražu ne viskas. Realybėje reikia žiūrėti į kelis sluoksnius informacijos vienu metu.
Pirma – istoriniai pardavimų duomenys, ir tai turėtų būti bent 12-24 mėnesių laikotarpis, kad matytumėte sezoniškumą. Antra – rinkodaros planas. Jei žinote, kad kitą mėnesį leisite dvigubai daugiau pinigų reklamai, natūralu tikėtis daugiau užsakymų, ir tai reikia įtraukti į skaičiavimus. Trečia – išorinis kontekstas: ekonominė situacija, konkurentų veiksmai, žaliavų kainos, jei parduodate fizines prekes su gamybos grandine.
Yra ir mažiau akivaizdžių dalykų. Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo skambučių skaičius gali parodyti augantį susidomėjimą prieš pat pardavimų šuolį. Arba svetainės lankomumo augimas, net jei konversija dar nepadidėjo – tai signalas, kad kažkas vyksta rinkoje.
Sezoniškumas – tai ne tik Kalėdos
Kai kalbama apie sezoniškumą, dauguma iškart galvoja apie šventinį laikotarpį. Bet sezoniškumas gali būti daug subtilesnis. Savaitės dienos turi savo ritmą – kai kuriose nišose pirmadieniai ir antradieniai yra silpni, o savaitgaliai stiprūs, kitose – atvirkščiai. Mėnesio pabaiga, kai žmonės gauna atlyginimus, taip pat turi savo įtaką, ypač brangesnėms prekėms.
Aš rekomenduočiau kiekvienai prekybininkui susikurti savo „sezoniškumo žemėlapį” – paprastą lentelę, kur pažymėti visi žinomi šuoliai ir kritimai per metus. Ne tik dideli renginiai kaip Juodasis penktadienis, bet ir mažesni dalykai – mokslo metų pradžia, jei parduodate prekes vaikams, ar oro sąlygų pasikeitimai, jei jūsų produktas priklauso nuo sezono.
Įdomu tai, kad sezoniškumas skiriasi net tarp panašių produktų kategorijų. Vasariškų drabužių pardavimai gali smarkiai kristi rugpjūtį, kai žmonės jau galvoja apie mokyklą, bet paplūdimio priedai gali laikytis stipriai iki pat rugsėjo, priklausomai nuo klimato zonos, kurioje veikiate.
Metodai, kurie iš tikrųjų veikia mažam ir vidutiniam verslui
Nereikia iš karto pulti prie sudėtingų mašininio mokymosi modelių, jei turite trisdešimt prekių ir keturis metus istorijos. Pradėkite nuo paprastesnių dalykų.
Slenkantis vidurkis – paprasčiausias metodas, kai skaičiuojate vidutinį pardavimų kiekį per pastaruosius kelis periodus ir tuo remiantis prognozuojate ateitį. Tinka stabiliai parduodamoms prekėms be didelio sezoniškumo. Eksponentinis glodinimas – šiek tiek sudėtingesnė versija, kuri suteikia daugiau svorio naujausiems duomenims, todėl greičiau reaguoja į tendencijų pokyčius.
Jei jūsų verslas turi ryškų sezoniškumą, verta pažiūrėti į metodus, kurie atsižvelgia į sezoninius komponentus atskirai nuo bendros tendencijos. Tai leidžia atskirti „šis mėnuo visada silpnas” nuo „mūsų verslas apskritai smunka”.
Didesniems verslams su daugybe SKU ir sudėtingesniais pardavimų kanalais jau verta žiūrėti į specializuotus prognozavimo įrankius arba net kurti nuosavus modelius, integruotus su ERP ar sandėlio valdymo sistema. Bet net ir tuomet – niekada nepamirškite žmogiško faktoriaus. Algoritmas nežino, kad kitą savaitę planuojate didelę akciją arba kad konkurentas ką tik bankrutavo.
Klaidos, kurias kartoja beveik visi
Viena dažniausių klaidų – prognozuoti remiantis vien bendru pardavimų skaičiumi, ignoruojant produktų lygį. Bendras apyvartos augimas gali maskuoti faktą, kad viena kategorija smunka, o kita ją kompensuoja. Tai reiškia, kad jūsų sandėlio valdymas gali būti visiškai neteisingas, net jei bendra prognozė atrodo tiksli.
Kita klaida – ignoruoti grąžinimus. Ypač drabužių ar avalynės prekyboje, kur grąžinimų procentas gali siekti trisdešimt ar net daugiau procentų, prognozuojant reikia atsižvelgti ne tik į bruto pardavimus, bet ir į grynąjį rezultatą po grąžinimų. Kitaip atsiras iliuzija, kad viskas puikiai, o realiai pinigai grįžta atgal klientams.
Trečia – per didelis pasitikėjimas praeitimi tais atvejais, kai rinka keičiasi struktūriškai. Jei įžengė naujas stiprus konkurentas, jei pasikeitė vartotojų elgesys dėl ekonominės krizės, ar jei jūsų pačių rinkodaros strategija smarkiai pasikeitė – istoriniai duomenys tampa mažiau patikimi, ir reikia labiau pasikliauti kokybiniais vertinimais bei rinkos stebėjimu.
Ir dar viena, gal net svarbiausia – prognozės niekada netikslinamos. Sukūrus modelį, jis paliekamas kaip yra mėnesiais, o rinka tuo tarpu keičiasi. Prognozavimas turi būti gyvas procesas, ne vienkartinis veiksmas.
Kaip prognozė susisieja su rinkodaros biudžetu
Vienas dalykas, kurį daugelis prekybininkų praleidžia pro akis – prognozavimas ir rinkodara turi eiti kartu, ne atskirai. Jei planuojate padidinti reklamos biudžetą tam tikrai produktų kategorijai, jūsų sandėlio prognozė turi tai atspindėti dar prieš kampanijai prasidedant, ne po to, kai jau gaunate užsakymus, kurių negalite įvykdyti.
Praktiškai tai reiškia, kad rinkodaros komanda ir sandėlio/pirkimų komanda turi kalbėtis reguliariai, ne tik kartą per ketvirtį. Jei planuojama didelė akcija ar naujo produkto paleidimas, prognozė turi būti perskaičiuota atsižvelgiant į tikėtiną papildomą srautą ir konversiją. Priešingu atveju gausite arba išparduotą prekę per pirmą akcijos dieną, arba, dar blogiau, sulėtintą pristatymą, kuris sugadina klientų patirtį ir palieka neigiamus atsiliepimus.
Vietoj apibendrinimo – ką iš tikrųjų daryti pirmadienį
Jei šis straipsnis jus įtikino, kad prognozavimas verta laiko investicija, štai kur pradėti realiai, ne teoriškai. Pirmiausia surinkite bent metų, geriausiu atveju dviejų metų pardavimų duomenis produktų lygiu, ne tik bendrą apyvartą. Antra, nustatykite savo sezoniškumo modelį – kada jūsų verslas natūraliai kyla ir krenta, nepriklausomai nuo rinkodaros pastangų. Trečia, pradėkite nuo paprasto metodo, pavyzdžiui, slenkančio vidurkio su sezoniniu koregavimu – tai nereikalauja jokio brangaus programinio įrangos sprendimo, užtenka skaičiuoklės.
Ketvirta, ir gal svarbiausia – sukurkite ritualą, kai prognozė peržiūrima ir koreguojama bent kartą per mėnesį, o jei verslas dinamiškas, tai ir dažniau. Prognozė nėra kažkas, ką padarote sausio pradžioje ir pamirštate iki gruodžio. Tai gyvas dokumentas, kuris keičiasi kartu su jūsų verslu.
Ir galiausiai – nebijokite klysti. Idealios prognozės nebūna, ji visada bus tik apytikslis orientyras, ne tikslus skaičius. Svarba ne tikslumas iki paskutinio vieneto, o tai, kad jūsų sprendimai dėl atsargų, rinkodaros ir kainodaros būtų grįsti kažkuo daugiau nei nuojauta. Net netobula prognozė, paremta duomenimis, yra geresnė nei jos visiškas nebuvimas – tą patvirtins kiekvienas prekybininkas, kuris kada nors stovėjo prieš tuščią lentyną per pačią karščiausią pardavimų dieną.
