پیش بینی فروش + فرمول محاسبه + مزایا + معایب

پیش‌بینی فروش (Sales Forecast) به معنای تخمین زدن میزان فروش یک محصول یا خدمت در آینده است. این فرآیند معمولا بر اساس داده‌های موجود، الگوهای رفتار مشتریان، عوامل بازاریابی، شرایط اقتصادی و فناوری، تحلیل رقبا و سایر عوامل مرتبط صورت می‌گیرد.

پیش‌بینی فروش به کسب و کار کمک می‌کند تا بتواند بهترین استراتژی‌ها را برای مدیریت موجودی، تولید، بازاریابی و برنامه‌ریزی مالی خود تعیین کند.

یکی از مهمترین وظایف یک مدیر فروش پیش بینی مقدار فروش در دوره آینده (سه ماه،شش ماهه یا یکساله) در یک بازار معین یا در کل کشور است.

چرا پیش بینی فروش مهم است؟

پیش‌بینی فروش به کسب‌ و کارها کمک می‌کند تا داده‌های مرتبطی را که رهبران می‌توانند برای تصمیم‌گیری استراتژیک کسب‌ و کار استفاده کنند، به دست آورند. با داده‌های پیش بینی دقیق، کسب و کارها می‌توانند سهمیه‌های فروش را به صورت استراتژیک برنامه‌ریزی کنند، منابع را به درستی تخصیص دهند و هزینه‌های غیر ضروری را کاهش دهند.

مزایای پیش بینی فروش

1. جلوگیری از مشکلات جریان نقدی
2. بودجه بندی کارآمدتر
3. برنامه ریزی برای کارکنان دقیق تر
4. همسو کردن قیمت‌های فروش با انتظارات درآمدی
5. برآورد درآمد آتی با دقت بیشتری
6. تمرکز بر فرصت های با درآمد بالا و حذف شکست های فروش

مهم‌تر از همه، پیش‌بینی فروش به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا روی فرصت‌های درآمدی جدید تمرکز کنند، برای ریسک‌ها برنامه‌ریزی کنند و سود را به حداکثر برسانند.

تخمین مقدار فروش به کمک روش های کیفی و کمی انجام می شود.

روش های کیفی پیش‌بینی فروش

روش‌های کیفی برای پیش‌بینی فروش بیشتر بر اساس تجربیات، ادراکات، و نظرات افراد و تحلیل‌های کیفی از بازار و محصول مورد نظر انجام می‌شوند. در زیر چند روش کیفی برای پیش‌بینی فروش آورده شده است:

1. مصاحبه با مشتریان و کاربران: برقراری ارتباط مستقیم با مشتریان و کاربران، به شما اجازه می‌دهد تا نظرات، انتظارات و نیازهای آنها را در مورد محصولات یا خدمات خود بدست آورید. این اطلاعات می‌تواند به شما کمک کند تا میزان تقاضا و پیش‌بینی فروش را بهتر درک کنید.
2. مشاهده و مطالعه رفتار مشتریان: بررسی رفتار و عملکرد مشتریان و تحلیل نقاط قوت و ضعف محصولات رقبا می‌تواند به شما در فهم بهتری از تقاضا و فروش کمک کند.
3. گروه‌های تمرکز و تحلیل محتوا: برگزاری گروه‌های تمرکز با مشارکت مشتریان و تحلیل محتوای نظرات و بازخوردهای آنها می‌تواند به شما درک عمیق‌تری از نیازها و تمایلات مشتریان بدهد که این اطلاعات به پیش‌بینی فروش کمک می‌کند.
4. استفاده از تجربه‌ قبلی و تجربه‌ی شخصی: تجربه‌های قبلی در فروش محصولات مشابه و تجربه‌ شخصی شما می‌تواند به عنوان یک اطلاعات مرجع برای پیش‌بینی فروش مفید باشد.
5. استفاده از تحلیل محتوا و شبکه‌های اجتماعی: تحلیل محتوا و فعالیت‌های مشتریان در شبکه‌های اجتماعی می‌تواند الگوهای رفتاری و نیازهای آنها را درک کند که این اطلاعات می‌توانند به پیش‌بینی فروش کمک کنند.

با ترکیب روش‌های مختلف کیفی و کمی، می‌توانید پیش‌بینی دقیق‌تری از فروش خود داشته باشید.

روش های کمی پیش‌بینی فروش

روش‌های کمی برای پیش‌بینی فروش معمولا بر اساس داده‌های عددی و محاسباتی انجام می‌شوند. این روش‌ها از مدل‌های ریاضی و آماری برای پیش‌بینی تقاضا و فروش در آینده استفاده می‌کنند. برخی از این روش‌ها عبارتند از:

1. مدل‌های رگرسیون: استفاده از رگرسیون خطی یا غیرخطی برای مدل کردن رابطه بین متغیرهای مستقل مانند قیمت، تبلیغات، فصل و… و متغیر وابسته یعنی فروش. با ساخت یک مدل رگرسیون با استفاده از داده‌های گذشته، می‌توانید فروش آینده را پیش‌بینی کنید.
2. مدل‌های زمانی: استفاده از مدل‌های زمانی مانند ARIMA (مدل‌های خودرگرسی متحرک متوسط متکرار) یا SARIMA (مدل‌های خودرگرسی متحرک متوسط متکرار با متغیرهای فصلی) برای پیش‌بینی فروش در زمان‌های آتی.
3. مدل‌های ماشین لرنینگ: استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان برای مدل‌سازی و پیش‌بینی فروش. این الگوریتم‌ها معمولاً به دقت بالا و توانایی پردازش داده‌های بزرگ مشهور هستند.
4. تجزیه و تحلیل فصلی: بررسی الگوهای فصلی و تغییرات فصلی در فروش و استفاده از آنها برای پیش‌بینی فروش در آینده.
5. مدل‌های ترکیبی: ترکیب مدل‌های مختلف به منظور بهبود دقت پیش‌بینی، به عنوان مثال ترکیب مدل‌های زمانی با روش‌های ماشین لرنینگ.

این روش‌ها معمولاً به کمک داده‌های موجود و تاریخچه فروش، به شما کمک می‌کنند تا پیش‌بینی دقیقی از فروش در آینده داشته باشید.

فرمول‌های پیش‌بینی فروش معمولاً بسته به روش مورد استفاده متفاوت است. اما در بسیاری از مدل‌ها و روش‌های پیش‌بینی فروش، معادله‌های رگرسیون معمولاً به کار می‌روند. به عنوان مثال، یک معادله رگرسیون خطی ساده برای پیش‌بینی فروش می‌تواند به صورت زیر باشد:
bX+a=Y
در اینجا:

Y نشان‌دهنده متغیر وابسته (فروش) است.
X نشان‌دهنده متغیر مستقل (مثلاً تبلیغات، قیمت، فصل و غیره) است.
a معمولاً عبارت است از برش (intercept)، که نقطه تلاقی خط با محور Y است.
b نشان‌دهنده شیب خط رگرسیون است که میزان تأثیر متغیر مستقل X بر متغیر وابسته Y را نشان می‌دهد.
برای پیش‌بینی فروش در زمان‌های آینده، مقادیر متغیر مستقل X را وارد کرده و با استفاده از معادله بالا، مقدار متغیر وابسته Y را محاسبه می‌کنید.
به طور کلی، فرمول پیش‌بینی فروش ممکن است بسته به روش مورد استفاده، متغیرهای مورد استفاده و خصوصیات بازار و محصول، متفاوت باشد.

پیش‌بینی فروش با استفاده از رگرسیون یک روش تحلیلی است که با استفاده از داده‌های موجود، رابطه‌ای بین متغیرهای مختلف (مانند زمان، قیمت، تبلیغات، فصل و …) و فروش را مدل می‌کند. روش‌های رگرسیون مختلف وجود دارند که می‌توانند با توجه به خصوصیات داده و شرایط مختلف به کار گرفته شوند، از جمله:

1. رگرسیون خطی: که یک رابطه خطی بین متغیرهای مستقل و وابسته فرض می‌کند.
2. رگرسیون چند جمله‌ای: که به جای یک خط، یک چندجمله‌ای برای مدل کردن رابطه استفاده می‌شود.
3. رگرسیون لجستیک: که برای مدل کردن روابط غیرخطی و در مواردی که متغیر وابسته یک متغیر دودویی است، استفاده می‌شود.

برای پیش‌بینی فروش با رگرسیون، ابتدا داده‌های مربوط به فروش و متغیرهای مختلف را جمع‌آوری کنید، سپس یک مدل رگرسیون را با استفاده از این داده‌ها ترین کنید و سپس با استفاده از مدل، فروش در زمان‌های آینده را پیش‌بینی کنید.