Прогноз спроса: скользящее среднее

В начале каждого месяца возникает один и тот же вопрос: «Сколько товара заказываем в этом месяце?» Для ответа не нужна сложная программа. Средние продажи за последние несколько месяцев можно принять за прогноз на следующий. Такой способ называется скользящим средним: он «сдвигается» месяц за месяцем, и когда добавляется новый месяц, самый старый выпадает из расчёта.

Как считается

Прогноз = среднее продаж за последние N периодов.

Пример: чехол для смартфона, который продаётся через Uzum и Telegram-магазин. Продажи по месяцам (штук): январь 120, февраль 126, март 118, апрель 130, май 122, июнь 128. В июле товар попал в рекламную кампанию на Uzum, и продажи подскочили: июль 150, август 158, сентябрь 154.

Трёхмесячный прогноз на октябрь: (150 + 158 + 154) ÷ 3 = 462 ÷ 3 = 154 штуки. Так же считается любой месяц: для июля берутся апрель, май и июнь, то есть (130 + 122 + 128) ÷ 3 ≈ 126,7.

Как выбрать длину периода

Скачок в июле показывает обе стороны метода. Прогнозы по трёхмесячному среднему: июль 126,7 (факт 150, ошибка 23,3), август 133,3 (158, ошибка 24,7), сентябрь 145,3 (154, ошибка 8,7). Средняя ошибка 18,9 штуки. По шестимесячному: июль 124 (ошибка 26), август 129 (ошибка 29), сентябрь 134,3 (ошибка 19,7), средняя ошибка 24,9 штуки.

Короткий период быстрее выходит на новый уровень, длинный даёт ровный результат, но запаздывает. В спокойные месяцы (апрель-июнь) ошибка трёхмесячного прогноза составила 8,7, 2,7 и 4,7 штуки, то есть почти незаметна. Для месячных данных обычно берут 3-4 месяца, для недельных 4-8 недель.

Лучший период не угадывайте, а проверяйте на истории: посчитайте среднюю ошибку за прошлые месяцы для разных N и выберите наименьшую.

В Excel

Пусть в столбце B продажи по месяцам. Прогноз на следующий месяц: AVERAGE(B2:B4), формула тянется вниз. Ошибка — ABS(факт − прогноз). Прогноз всегда относится к следующему месяцу: фактическое число из B5 сравнивают с прогнозом, полученным из B2:B4. Разделитель (запятая или точка с запятой) зависит от настроек Excel.

Новым месяцам можно дать больший вес: 0,5, 0,3 и 0,2. Для октября 0,5 × 154 + 0,3 × 158 + 0,2 × 150 = 154,4. В этом примере разница незаметна, но у товаров с быстро меняющимися продажами взвешенный вариант реагирует быстрее.

Дневной спрос и запас

Месячный прогноз переведите в дневные продажи для точки повторного заказа: 154 ÷ 30 ≈ 5,1 штуки в день. При сроке поставки 10 дней спрос за этот период составит 5,1 × 10 = 51 штуку; к ней для точки добавляется страховой запас.

Ошибка прогноза говорит и о запасе. Если поставка занимает около месяца, а трёхмесячный прогноз в среднем ошибается на 19 штук, не делайте запас заметно меньше этой величины: иначе товар закончится от одних колебаний. Для точного расчёта используйте формулу страхового запаса.

Ограничения

• Если рост или падение продолжается, среднее всегда отстаёт. В сентябре прогноз 145,3, факт 154.
• У сезонных товаров среднее теряет волну. Дополните его сезонным коэффициентом.
• Месяцы, когда товар заканчивался, показывают не спрос, а остаток: реальный спрос был выше. Такие месяцы отмечайте.
• Один крупный заказ искусственно завышает среднее. Записывайте его отдельно и не включайте в прогноз.
• Месяц акции повышает среднее, а следующий за ним обычно проседает: покупатели уже забрали товар впрок. Отмечайте акционные месяцы и смотрите на них отдельно.
• У нового товара нет истории: пока не накопится хотя бы 3-4 периода, ориентируйтесь на похожий товар.

Вывод

Скользящее среднее простое, понятное и для многих товаров достаточное, но работает только с достоверными данными о продажах. Если остаток неточен, дни без товара попадают в продажи как «ноль», и прогноз занижается. CountLab проверяет остатки инвентаризацией и с помощью ABC/XYZ-анализа помогает понять, каким товарам нужен более сложный прогноз.