Почему ошибаются прогнозы продаж?

Финансовый Анализ
Источник: GAAP.RU
Опубликовано: 6 августа 2021


Автор оригинального материала: Перри Уиггинс (Perry D. Wiggins), CPA, секретарь и заведующий финансовым отделом в APQC – некоммерческой организации в Хьюстоне, занимающийся исследованиями и анализом в бизнесе

По материалам: CFO


Сегодня у нас довольно простой, но при этом важный показатель – прогнозный объем продаж за определенный промежуток времени. Важный настолько, что отточить мастерство прогнозирования продаж (и не только их) до совершенства – мечта, наверное, любой финансовой команды. Если прогноз точен, руководство принимает обоснованные решения по найму персонала, производственному графику, капитальным расходам и так далее. Если в них закралась ошибка, или же есть такие подозрения, решения придется принимать с определенной опаской.

И пусть в современном бизнесе много новаторов, которые давно выступают против традиционных подходов к бюджетированию (см., например, “Бюджетирование “с нуля” – “хирургическое вмешательство”), даже среди них вряд ли найдется много людей, которые при этом будут выступать еще и против точных прогнозов. Как утверждает на основе своего собственного многолетнего опыта автор оригинальной статьи, большая часть его работы в роли финансового директора после начала пандемии в марте прошлого года проходила под знаком прогнозирования и перепроверки прогнозов (продаж, выручки, ликвидных резервов и т.д.), что позволило руководству принимать взвешенные решения, а сотрудникам – быть уверенными в том, что их организация сохраняет сильные позиции, несмотря ни на что.

Как оценить точность прогнозов? Формула довольно проста, однако в качестве следующего шага также можно сопоставить процент ошибок в общих прогнозах продаж с процентом ошибок, допущенных аналогичными по размеру организациями из той же отрасли. На основе имеющихся в ее распоряжении данных исследовательская и аналитическая компания из Техаса APQC обнаружила, что у самых точных в прогнозах участников рынка процент ошибок не превышает 1,1%, а у наименее точных он не опускается ниже 2,7%. Разница составляет 1,6% - это много или мало? Скажем, если речь идет об организации с $5 млрд. годовых доходов, разница составит $80 млн., “всего лишь”.


Источник: APQC

Таким образом, неточные прогнозы могут оказывать разрушительное влияние, которое в отдельных случаях имеет свойство накапливаться, в зависимости от особенностей отрасли. Взять фармацевтику и продуктовый ритейл для примера: эти товары не могут находиться на полках дольше отведенного сроком годности, если запасы продукции на полках превысят фактический спрос. И даже если возникнет дефицит и прогнозные продажи, напротив, не дотянут до фактических значений, для представителей отдельных отраслей это также может быть плохо, сопровождаясь ударом по репутации. Очень актуален на сегодня пример с той же фармацевтической отраслью, если производители вакцины не поспевают за спросом, и то же самое можно сказать о жизненно необходимых лекарствах.

Конечно, для одних отраслей терпимость к ошибке прогноза будет выше, чем для других (поэтому так важно сравнивать себя с представителями именно своей отрасли). Тем не менее, научиться точности в прогнозах важно для любого бизнеса. Как это сделать? Точный прогноз требует использования интегрированных данных и участия на всех организационных уровней. Автор оригинального материала утверждает, что следующие практики неоднократно показали свою полезность ему лично и финансовым директорам из организаций-представителей многих других отраслей.

Интегрирование данных

Пожалуй, первый и самый важный шаг – определить информацию, нужную для поручения прогноза, и получить к ней доступ. Исторические данные, отчеты, иногда даже простые наблюдения других сотрудников – все это может иметь значение для полноценного прогноза. Только, к сожалению, далеко не все организации функционируют как единый механизм – скорее как совокупность разрозненных систем с непроходимыми барьерами между ними. Как пример, опрос APQC показал, что только лишь у 14% респондентов операционные и финансовые данные интегрированы в единую систему.

Сбор данных из разрозненных источников и их последующее сведение воедино не просто отнимает время, но и повышает вероятность ошибки. И напротив, при грамотном использовании облачных вычислений организации сразу же получают большой прирост точности прогнозов и скорости прогнозирования благодаря автоматизации, в отдельных случаях даже с использованием технологий на основе ИИ.

Корпоративная культура в отношении надежности прогнозов

Цели бизнеса – это ориентиры, которые ставит перед организацией ее руководство. Это далеко не то же самое, что прогнозы, помогающие менеджерам предсказать, куда организация на самом деле двигается. В идеальном мире организации способны продумать такой план действий, что цели и прогнозы будут совпадать, но в реальности это далеко не всегда так.

Руководителей, как известно, принято вознаграждать за совпадение прогнозов с целями бонусами, премиями и так далее, однако такая политика может легко спровоцировать консерватизм прогнозирования с их стороны, сопряженный с минимизацией ожидаемых доходов и максимизацией ожидаемых будущих расходов (настолько, насколько это позволительно). С точки зрения финансового менеджмента такой подход называется осторожным и в отдельных ситуациях даже оправдан, вот только на постоянной основе он сопряжен с минимизацией выбора перспективных возможностей для роста.

Отсюда вывод, что вместо того чтобы стимулировать точность прогнозирования напрямую, лучше стимулировать команду на обеспечение надежных и несмещенных данных. Для прогнозов можно разработать специальные показатели надежности и полезности, которые будут при этом согласованы со стратегическими целями организаций. С таким подходом мотивация в прогнозировании смещается в сторону более реалистичных оценок, в отличие от первого случая, когда аналитики переживали в первую очередь о том, чтобы результаты выглядели лучше.

Одной из разновидностей этого подхода являются постоянно обновляемые на основе ключевых факторов прогнозы, которые, как показывает практика, устойчивы против манипулирования. С таким прогнозированием основные факторы, определяющие финансовый результат, постоянно обновляются – например, ежеквартально, с горизонтом прогнозирования в следующие полтора года. Тут важно заметить, что поскольку обновляются данные на период, выходящий за пределы окончания отчетного периода, это перенаправляет внимание с обсуждения стратегических целей текущего периода на обсуждение будущих результатов и способов их достижения.

Принятие в расчет отклика со стороны стейкходеров

Сотрудничество и коммуникации очень важны в обеспечении соответствия будущего результата тому, что прогнозируется сегодня. Количественные данные – это еще не все, что способно улучшить прогнозы. Как оказывается, не менее важны и качественные данные – описательного рода информация, собираемая на всех организационных уровнях.

Примеры? “Продажники” как никто другой в компании знают, какие новые продукты способны подорвать спрос на уже выпущенные старые продукты. А представители производственного департамента хорошо разбираются в сезонности и могут высказать дельные допущения относительно перебоев с поставками, которые неизбежно отразятся на предложении.

Стоит отметить, что такие дополнительные данные повышают не только точность прогнозов, но и степень вовлечения сотрудников, что способствует формированию здоровой корпоративной культуры.

Даже если сохранять свои издержки неизменными, разница в ошибке прогнозирования в 1-2% может означать очень многое, в то время как само прогнозирование является основой планирования разных ключевых для организации направлений – финансового, стратегического и так далее. Так что дополнительные усилия на интегрирование данных, выработку правильной мотивации и расширение источников прогнозных данных себя более чем оправдывают.


Другие материалы этого автора:

 

Теги: APQC  прогнозы продаж  прогнозирование  прогнозирование продаж  бюджетирование  точные прогнозы  точность прогнозов  неточные прогнозы  интегрирование данных  облачные вычисления  автоматизация  ИИ  корпоративная культура  надежность прогнозов  цели бизне