Die Liste der Marketingziele für das Jahr enthält oft solche Punkte wie die Steigerung der Nachfrage und die Steigerung des Umsatzes. Um diese Ziele zu erreichen, müssen Sie zunächst verstehen, wie sich der Vertrieb in Ihrem Unternehmen entwickelt, und dann eine Prognose für die Zukunft erstellen. Aber es sind Prognosen, die Geschäftsinhabern und Vermarktern Schwierigkeiten bereiten können. Tatsächlich ist es nicht so schwierig, Verkäufe zu planen und zu prognostizieren, unabhängig von den Besonderheiten Ihres Unternehmens.

Schauen wir uns 8 einfache Schritte an, die Ihnen helfen.

1. Run-Rate

Um die Stabilität des Geschäfts zu gewährleisten, ist es notwendig, den Verkaufsplan zu erfüllen. Um zu verstehen, wie gut dieser Plan ausgeführt wird, und um eine Prognose für weitere Verkäufe zu erstellen, hilft ein Indikator wie Run-Rate (Prognose der Umsetzung des Plans bei aktuellen Indikatoren). Run-Rate wird einfach berechnet:

Jeder erreichte Meilenstein wird durch die Anzahl der seit Jahresbeginn verstrichenen Geschäftstage dividiert und mit der Gesamtzahl der Geschäftstage im Jahr multipliziert. Um eine Prognose bis zum Jahresende zu erstellen, addieren wir den fertigen Indikator zum resultierenden Wert.

Um beispielsweise eine Umsatzprognose für das Jahr zu erstellen, berechnen wir wie folgt:

1.000 verkaufte Artikel / 35 abgelaufene Werktage x 247 Werktage pro Jahr = 7.057 verkaufte Artikel bis zum Jahresende zu aktuellen Kursen

7057 + 1000 = 8057 insgesamt in diesem Jahr verkaufte Artikel zu aktuellen Preisen

Die Prognose kann für eine Vielzahl von Indikatoren erstellt werden: Anzahl der unterzeichneten Verträge, Umsatz, Anzahl der verkauften Waren für eine bestimmte Gruppe, Kategorie, Marke usw. Sie können auch eine Prognose nicht für ein Jahr, sondern für einen Monat oder ein Quartal erstellen, indem Sie die entsprechenden Werte in die Anzahl der Arbeitstage einsetzen.

Die auf diese Weise erstellte Prognose wird nicht die genaueste sein, aber sie ermöglicht es Ihnen, realistische Ziele für die Planung der Aktivitäten des Unternehmens festzulegen. Um genauere Prognosen zu erstellen, müssen eine Reihe zusätzlicher Faktoren berücksichtigt werden.

2. Erfahrung aus der Vergangenheit

Die Prognose von Einkommen und Nachfrage kann auf der Grundlage der bisherigen Berufserfahrung erstellt werden. Bewerten Sie, wie sich das Geschäft je nach Saisonalität und Marktveränderungen ändert. Passen Sie Ihre Verkaufsprognose an, um diese Trends widerzuspiegeln.

Was wir analysieren:

Kunden

Wie viele Kunden haben Sie? Wie lange dauert es vom ersten Besuch bis zum ersten Einkauf?

Kaufen Ihre Kunden mehr als einmal?

Können Sie Käufer, die einen einmaligen Kauf tätigen, zu Stammkunden machen?

In welche Segmente lassen sich Einkäufe unterteilen? Wie können diese Segmente zukünftig gefördert werden?

Produkte

Hat sich das Waren-/Dienstleistungsangebot in Ihrem Unternehmen verändert?

Wurden verwandte Produkte/Dienstleistungen in das Sortiment aufgenommen?

Beeinflussen externe Faktoren wie Wettbewerb Ihr Angebot?

Welche Produkte verkaufen sich in welcher Kombination am besten?

Preis

Was ist der Preis Ihres Produkts im Vergleich zu ähnlichen Produkten?

Haben Sie Incentives genutzt, um den Umsatz zu steigern? Wie hat sich dies auf die Preisgestaltung ausgewirkt?

Beeinflussen externe Faktoren die Preisgestaltung?

Förderung

Verwenden Sie Aktien, die sich bereits gut entwickeln, um Käufer anzuziehen? Wenn ja, müssen diese Werbeaktionen getestet und aktualisiert werden? Haben Sie dafür ein eigenes Budget?

Haben Sie ein Budget eingeplant, um neue Promotions und Promotion-Kanäle zu testen?

Haben Sie ein Budget für die Entwicklung von Gruppen in soziale Netzwerke und Social-Media-Werbung?

Setzt

Welche Werbekanäle eignen sich am besten für Ihr Unternehmen? Planen Sie die Anbindung neuer Marketingkanäle?

Plant das Unternehmen, im Laufe des Jahres den Lieferanten zu wechseln?

Gibt es Pläne, neu zu eröffnen Verkaufsstellen, Standortwechsel von Büros oder Verkaufsstellen?

3. Saisonalität

Die Anzahl der Verkäufe kann stark von der Saisonalität abhängen. Daher ist es wichtig, diesen Faktor bei der Planung und Prognose zu berücksichtigen.

Saisonalität kann bedingt sein durch:

externe Faktoren: Feiertage, Umsatzspitzen (z. B. bis 1. September, 8. März) usw.;

interne Faktoren: Marketingaktionen, bestimmte Produktänderungen, Verkäufe.

Bestimmen Sie, welche Inhalte und Vertriebskanäle saisonal am besten geeignet sind, um konsistente Verkäufe für das Unternehmen sicherzustellen.

4. Wichtige Ereignisse

Es treten regelmäßig verschiedene Ereignisse auf, die sich auf die Nachfrage und den Umsatz auswirken und außerhalb der Kontrolle von Vermarktern und Geschäftsinhabern liegen. Diese Veranstaltungen können öffentlich sein, wie etwa Wahlen, oder branchenspezifisch sein, wie etwa die Präsentation von Apple-Innovationen.

Verfolgen Sie diese Ereignisse. Berechnen Sie deren Auswirkungen auf Ihren Umsatz.

Erstellen Sie eine Prognose darüber, welche Ereignisse im Laufe des Jahres den Umsatzanstieg oder -rückgang beeinflussen können.

Bereiten Sie Aktionen speziell für diese Veranstaltungen vor, um den Umsatz und die Markenbekanntheit zu steigern oder einen Nachfragerückgang zu verhindern. Nützliche Lifehacks zur Vorbereitung Ihrer Werbekampagnen auf die Feiertage finden Sie in unserem Artikel " ».

5. Trends

Um eine Umsatzprognose zu erstellen, ist es wichtig, Trends und Marktveränderungen zu berücksichtigen, da diese Faktoren das Geschäft und die Nachfrage beeinflussen. Erstmal auswerten:

Marktwachstumsrate

Hat sich die Gesamtnachfrage nach Ihrem Produkt verändert? Wo und wie wurde das Produkt gekauft?

Konsumenten-Verhalten

Hat sich das Verbraucherverhalten in Bezug auf Ihr Produkt aufgrund von Marktveränderungen verändert?

Neue Trends

Gibt es Trends, die Ihre Kunden und Ihren Umsatz in Zukunft beeinflussen könnten?

6. Konkurrenten

Die Aktivitäten der Wettbewerber müssen ständig analysiert werden. Dies hilft Ihnen zu verstehen, was neu ist, wie sie sich entwickeln und was Ihr Unternehmen tun kann, um besser zu werden.

Schauen Sie sich die Produkte der Konkurrenz genauer an, kaufen Sie etwas, um zu verstehen, welche Art von Erfahrung Kunden machen, wie der Kaufprozess funktioniert.

Vergleichen Sie Ihre Produkte und Dienstleistungen mit denen der Wettbewerber. Gibt es Möglichkeiten, die Sie übersehen?

Analysieren Sie die Aktivitäten der Hauptakteure. Unternehmen, die es geschafft haben, Marktanteile zu gewinnen, wissen und verstehen, was Kunden brauchen.

7. Marketingstrategie

Um die Bedarfs- und Absatzprognose genauer zu machen, ist es notwendig, eine Reihe interner Faktoren im Zusammenhang mit dem Marketing zu berücksichtigen. Rate:

Produkte

Sind Produktänderungen geplant? Umbenennung?

Ist eine Bestandsauflösung oder ein Verkauf geplant?

Kunden

Gibt es Wachstumsbereiche, die es Ihnen ermöglichen, Ihren Kundenstamm durch Marketing zu erweitern?

Haben Sie Kunden, deren Akquise Sie mehr kostet, als Sie an ihnen verdienen?

Preise

Förderung

Planen Sie neue Promotion-Kanäle und Promotions zu nutzen?

Haben Sie spezielle Aktionen für Neukunden? Was ist mit dauerhaften?

Haben Sie eine Strategie, um ehemalige Kunden zurückzuholen?

Verfügt die Marketingstrategie über einfach umsetzbare Maßnahmen im Falle eines Rückgangs oder Nichterreichens des Umsatzziels? Wenn nicht, lassen Sie sich jetzt solche Aktionen einfallen.

Werbehaushalt, Werbebudget

Welche Marketingkosten sind nötig, um das angegebene Umsatzziel zu erreichen? Haben Sie genug Budget dafür? Wenn nicht, was kann getan werden, um die gewünschten Ziele zu erreichen?

8. Überprüfung

Analysieren Sie alle erhaltenen Informationen. Passen Sie Ihre Prognose entsprechend den erhaltenen Daten an.

Ergebnis

Mit allen Daten für die Analyse in der Hand können Sie auswerten Aktuellen Zustand Angelegenheiten im Unternehmen und skizzieren den Wachstumspfad. Beachten Sie, dass die Prognose leicht von den tatsächlichen Zahlen abweichen kann. Aber wenn die Diskrepanz zwischen der Prognose und den Tatsachen in beide Richtungen ziemlich groß ist, ist dies ein Indikator für eine ungenaue Prognose. Um maximale Genauigkeit bei Prognosen und Planungen zu erreichen, sind fortschrittliche Analysetools und große Budgets erforderlich. Daher ist es wahrscheinlich, dass Sie lernen müssen, alleine damit umzugehen.

Ebenso müssen Marketing- und Werbebudgets geplant werden. Sie können dies selbst mit dem Rookee-Service tun. Im Moment testen wir ein neues Empfehlungsmodul in der Beta-Version " ". Das System sammelt die Ergebnisse der Ressourcenprüfungen und Empfehlungen für Verbesserungen in einem einzigen Kalender. Dank dessen ist die Werbung in Suchmaschinen schneller, und folglich hat die Website den Verkehr und die Verkäufe erhöht.

Der ursprüngliche Empfehlungsplan des "Dienstleistungskalenders" kann auch dann bezogen werden keine Balance. Das Modul beginnt sofort nach dem Hinzufügen des Projekts zum Dienst mit der Überprüfung der Site. Nach dem Start der Suchförderung wird der Empfehlungsplan durch die Ergebnisse eingehender Prüfungen der technischen und inhaltlichen Parameter der Website ergänzt.

Der Verkaufsprognoseprozess ist viel einfacher als Sie denken und viel nützlicher als Sie denken. Dies ist keine Annahme darüber, was in der Zukunft passieren wird. Es ist Erwartungen + Kontrolle + Management.

Sie müssen Ihre Umsatzprognose analysieren und regelmäßig überarbeiten. Da Verkäufe in direktem Zusammenhang mit Kosten und Ausgaben stehen, hilft die Prognose bei der Kontrolle des Budgets. Darüber hinaus haben Sie Informationen über die Anzahl der Produkte, Mengen und Vertriebswege, und all dies wird wie in jedem anderen Unternehmen an Geschäftsergebnissen gemessen.

Umso mehr sollten Sie sich von Prognosen leiten lassen, wenn Sie ein neues Produkt verkaufen oder eröffnet haben neues Geschäft keine spezifischen Daten für die Vorjahre. In jedem Fall sagt die Verkaufsprognose die Zukunft jedoch nicht genau voraus. Das ist von Anfang an klar. Was Sie tun müssen, ist, die Treiber des Verkaufs zu identifizieren und Wechselwirkungen zu identifizieren, dh die Berührungspunkte so zu verbinden, dass Sie den Verlauf Ihres Verkaufsverhaltens leicht korrigieren können.

Wenn Sie Verkaufsprognosen für schwierig halten, versuchen Sie, Ihr Unternehmen ohne Prognosen zu führen. Es ist viel schwieriger. Fakt ist, dass Ihre Umsatzprognose Grundlage und Fundament des Businessplans ist. Unternehmer messen das Unternehmenswachstum anhand des Umsatzes, und Ihre Umsatzprognose setzt den Standard für Kosten, Gewinne und Wachstum. Die Umsatzprognose ist fast immer die erste Reihe von Zahlen, die Sie in Ihrem Geschäftsplan verfolgen müssen.

Verkäufe prognostizieren, Ist-Ergebnisse analysieren, Anpassungen vornehmen – das ist eigentlich Geschäftsplanung.

Verkaufsprognose - Einfache Mathematik

Machen Sie für den Businessplan Ihre Umsatzprognose für die nächsten 12 Monate und zwei Jahre danach. Präsentieren Sie es als Tabelle mit Spalten. Geben Sie die Anzahl der Einheiten des Produkts und den Preis dafür an und berechnen Sie dann das Verkaufsergebnis.

Wenn Sie eher Dienstleistungen als Waren verkaufen, können Sie den Umsatz einfach nach Projekt oder Engagement prognostizieren, genau wie Anwälte, Buchhalter und andere Beratungsfachleute.

Woher wissen Sie, welche Zahl in Verkaufsprognosen versteckt sein sollte?

Die Mathematik mag einfach sein, aber wenn es darum geht, die Zukunft vorherzusagen, sind Menschen nicht gut genug. Versuchen Sie nicht, die Zukunft Monate im Voraus genau vorherzusagen. Versuchen Sie stattdessen zu verstehen, was den Umsatz antreibt: Ist es Traffic oder Conversions? Betrachten Sie die Situation anhand einiger Beispiele. Erfassen Sie jeden Monat die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse und passen Sie Ihre Prognosen an. Ihre Vermutungen werden mit der Zeit genauer.

Erfahrung ist ein großer Vorteil

Betrachten Sie das Beispiel eines Fahrradladenbesitzers, der bereits Erfahrung im Verkauf hat. Er versteht kein Rechnungswesen und er versteht Prognosen nicht als Technologie, aber er kennt seinen Laden und das Fahrradgeschäft gut. Er kennt alle Veränderungen auf dem Markt und die bestehenden Möglichkeiten, das Geschäft zu fördern. Und so macht er kompetente Vermutungen.

Wenn Sie persönlich keine Erfahrung haben, versuchen Sie, Informationen zu finden und Vorhersagen auf der Grundlage der Erfahrungen Ihrer Mitarbeiter, Kollegen, Investoren und anderer Personen zu treffen, mit denen Sie Branchenthemen diskutieren.

Verwenden Sie frühere Ergebnisse als Richtlinie

Verwenden Sie die Ergebnisse der jüngsten Vergangenheit, wenn Ihr Unternehmen darüber verfügt. Vergleichen Sie aktuelle Zahlen mit Daten aus den Vorjahren und ziehen Sie die entsprechenden Schlüsse.

Vielleicht haben Sie neue Möglichkeiten, die das Umsatzwachstum ankurbeln? Oder haben Sie begonnen, neue auszugeben Marketing-Kampagnen? Gibt es neue Wettbewerber und neue Herausforderungen? Niemand möchte einen Umsatzrückgang prognostizieren, aber wenn eine solche Situation möglich ist, müssen Sie in der Lage sein, richtig darauf zu reagieren - Kosten reduzieren und den Fokus ändern.

Treiber suchen

Um den Umsatz für ein neues Restaurant vorherzusagen, benötigen Sie ein Tisch- und Stuhllayout, um die Auslastung des Betriebs und die Anzahl der Bestellungen in einer Situation zu schätzen, in der das Restaurant voll ausgelastet ist. Dies ist keine zufällige Zahl, sondern ein Indikator dafür, wie viele Gäste das Haus während seines Betriebs im Prinzip bedienen kann.

Um das Verkaufsniveau des Neuen abzuschätzen mobile Applikation, können Sie die Daten zur Anzahl der Downloads verwandter Apps verwenden. Im Prinzip können Sie alle Informationen aus zuverlässigen Quellen im Internet verwenden, aus Blogs, Branchennachrichten, die über den Stand und die Trends des Anwendungsmarktes berichten.

Schauen Sie sich die verfügbaren Daten an und überlegen Sie, wie es in Ihrem Fall anders sein könnte. Anhand des Verkehrsaufkommens auf Ihrer Website können Sie möglicherweise abschätzen, wie viel Prozent der Besucher Ihrer Website die App herunterladen werden.

Schätzung der direkten Kosten

Direkte Kosten sind wichtig, weil sie bei der Berechnung von Gewinnen helfen, die als Grundlage für den Vergleich von Daten in Finanzdokumenten herangezogen werden und die Rentabilität eines Unternehmens angeben. Aber nicht alle Unternehmen haben direkte Kosten. Insbesondere Dienstleistungsunternehmen (z. B. Rechtsanwälte) haben in der Regel keine direkten Kosten, ihr Gewinn liegt also bei 100 %.

Um eine normale Verkaufsprognose zu erstellen, müssen Sie Informationen über die Anzahl der Wareneinheiten, Preise, Kosten pro Wareneinheit usw. berücksichtigen.

Machen Sie niemals spontan Vorhersagen

Beschäftigen Sie sich niemals mit Verkaufsprognosen losgelöst von der Realität. Prognosen ergeben sich aus strategischen Plänen mit ihren Annahmen, Meilensteinen und Kennzahlen. Marketingaktivitäten sind eng mit dem Verkauf verbunden, genau wie jede Phase der Unternehmensplanung.

Natürlich werden Sie Meilensteine ​​ändern, weil sich alle Businesspläne ändern – und Sie müssen natürlich Ihre Umsatzprognose aneinander anpassen.

Verlassen Sie sich auf Ihre Vorhersagen

Bei Verkaufsprognosen geht es nicht darum, genau zu erraten, was in der Zukunft passieren wird. Dies ist eine Geschichte darüber, wie Sie durch das Treffen von Annahmen Änderungen effektiv steuern können – Verkäufe, direkte Kosten. Und dann können einige Indikatoren von denen abweichen, die Sie erwartet haben. Verwenden Sie diese Informationen, um Ihr Geschäft zu verbessern, indem Sie den Kurs korrigieren und ineffiziente Geschäftspraktiken eliminieren.

Wir haben bereits besprochen, was eine Zeitreihe und eine Trendfunktion sind. Schauen wir uns nun die Terminologie genauer an und konzentrieren uns auf eines der Zeitreihenmodelle.

Was ist eine Zeitreihe

Zeitreihenniveaus (Yt) sind die Summe zweier Komponenten:

1. regelmäßiger Bestandteil
2. Zufällige Komponente

Die reguläre Komponente besteht wiederum aus:

1. Trend
2. Saisonalität
3. Zyklische Komponente

Das Modell hat jedoch nicht unbedingt alle diese Komponenten auf einmal.

Die Zufallskomponente spiegelt den Einfluss zufälliger Störungen auf das Modell wider, die einzeln wenig Einfluss haben, aber insgesamt ihren Einfluss spüren.

Das heißt, im allgemeinen Fall ist die Zeitreihe das Vorhandensein von vier Komponenten:

1. Tendenz (Tt)
2. Saisonalität (St)
3. Zyklizität (Ct)
4. Zufällige Störungen (Et)

Die zyklische Komponente wirkt im Vergleich zur Saisonalität länger und ändert sich von Zyklus zu Zyklus. Daher wird es meist mit einem Trend kombiniert.

Arten von Zeitreihenmodellen

Üblicherweise werden zwei Zeitreihenmodelle unterschieden und das dritte gemischt.

Bei der Auswahl des notwendigen Zeitreihenmodells achten sie auf die Schwankungsbreite der saisonalen Komponente. Wenn seine Schwankungen relativ konstant sind, wählen Sie additives Modell. Das heißt, die Amplitude der Schwingungen ist ungefähr gleich:

Wenn die Amplitude der saisonalen Schwankungen zunimmt oder abnimmt, bauen Sie Multiplikatives Modell Zeitreihe, die die Stufen der Reihe von den Werten der saisonalen Komponente abhängig macht.

Die Konstruktion dieser Modelle beschränkt sich auf die Berechnung des Trends (Tt), der Saisonabhängigkeit (St) und der zufälligen Störungen (Et) für jede Stufe der Reihe (Yt).

Modellbildungsalgorithmus

1. Wir richten die Reihe anhand eines gleitenden Mittelwerts aus, d. h. wir glätten die Reihe und filtern hochfrequente Schwingungen heraus.
2. Wir berechnen den Wert der saisonalen Komponente St.
3. Wir berechnen Tt-Werte mit der erhaltenen Trendgleichung.
4. Unter Verwendung der erhaltenen Werte von St und Tt finden wir die prognostizierten Werte der Ebenen der Zeitreihe.
5. Wir bewerten die Qualität des Modells.

Umsetzung in die Praxis

Wir haben also Verkaufsdaten für 2016 und 2017 zur Hand und wollen die Verkäufe für 2018 vorhersagen.

Schritt 1

Nach unserem Algorithmus müssen wir die Zeitreihen glätten. Verwenden wir die Methode des gleitenden Durchschnitts. Wir sehen, dass es jedes Jahr große Spitzen gibt (Mai-Juni 2016 und April 2017), also nehmen wir einen breiteren Glättungszeitraum, zum Beispiel monatliche Dynamik, d.h. 12 Monate.

Es ist bequemer, die Glättungsperiode als ungerade Zahl anzunehmen, dann lautet die Formel zur Berechnung der Pegel der geglätteten Reihe:

yi ist der aktuelle Wert der i-ten Stufe der Reihe,

yt ist der Wert des gleitenden Durchschnitts zum Zeitpunkt t,

2p+1 ist die Länge des Glättungsintervalls.

Aber da haben wir uns entschieden, die monatliche Dynamik in Form einer geraden Zahl 12 zu verwenden angegebene Formel passt nicht zu uns und wir werden dieses verwenden:

Das heißt, wir berücksichtigen die Hälfte der Extremwerte der Serie im Bereich, ansonsten hat die Formel keine Änderungen mehr erfahren. Hier ist die genaue Form für unsere Aufgabe:

Glätten Sie unsere Serienebenen und strecken Sie die Formel nach unten:

Daraus können wir sofort einen Graphen erstellen bekannte Werte Umsatzniveau und deren Glättung. Lassen Sie uns seine Gleichung und den Wert des Bestimmtheitsmaßes R^2 herleiten:

Als geglättetes habe ich ein Polynom dritten Grades gewählt, da es die Ebenen der Zeitreihe am besten beschreibt und das höchste R^2 hat.

Schritt 2

Da wir ein additives Modell der Form betrachten:

Finden wir die Schätzungen der saisonalen Komponente als Differenz zwischen den tatsächlichen Niveaus der Reihe und den Werten des gleitenden Durchschnitts St+Et = Yt-Tt, da wir Yt und Tt bereits kennen.

Wir verwenden Schätzungen der saisonalen Komponente (St+Et), um die Werte der saisonalen Komponente St zu berechnen. Dazu finden wir für jedes Intervall (für alle Jahre) durchschnittliche Schätzungen der saisonalen Komponente St.

Die durchschnittliche Punktzahl der saisonalen Komponente ergibt sich aus der Summe der Spalte dividiert durch die Anzahl der gefüllten Zeilen in dieser Spalte. In unserem Fall befinden sich die Schätzungen der saisonalen Komponente in Zeilen ohne Schnittpunkte, sodass die Summe über die Spalten aus Einzelwerten besteht und daher der Durchschnitt gleich ist. Wenn wir einen längeren Zeitraum hätten, zum Beispiel ab 2015, würden wir eine weitere Zeile hinzufügen und könnten den Durchschnitt vollständig finden, indem wir die Summe durch 2 teilen.

Modelle mit saisonaler Komponente gehen in der Regel davon aus, dass sich die saisonalen Einflüsse über einen Zeitraum gegenseitig aufheben. Im additiven Modell drückt sich dies darin aus, dass die Summe der Werte der saisonalen Komponente über alle Intervalle gleich Null sein soll. Nachdem wir den Wert der Zufallskomponente ermittelt haben, dividieren wir die Summe der durchschnittlichen Schätzungen der saisonalen Komponente durch 12, subtrahieren wir ihren Wert von jeder durchschnittlichen Schätzung und erhalten die angepasste saisonale Komponente St.

Schritt 3

Jetzt berechnen wir die Werte des Trendniveaus T(t) gemäß der Gleichung, die wir bei der Konstruktion des geglätteten Trends im ersten Schritt erhalten haben.

T(t) = - 23294 + 34114 * t - 1593 *t^2 + 26,3 *t^3

Anstelle von t verwenden wir die Werte aus der Spalte Periode aus der entsprechenden Zeile.

Schritt 4

Mit den berechneten Werten von S(t) und T(t) können wir die Vorhersagewerte der Niveaus der Reihe Y(t) berechnen. Dazu legen wir dem Trend Saisonabhängigkeitsstufen auf.

Lassen Sie uns nun die bekannten Werte von Y(t) und die für 2018 vorhergesagten graphisch darstellen.

So haben wir die prognostizierten Werte des Verkaufsniveaus für 2018 gefunden. Die Werte spiegeln einen Aufwärtstrend und saisonale Spitzen wider. Natürlich bieten diese Daten keine 100%ige Genauigkeit, da es viele äußere Einflüsse gibt, die die Richtung des Trends ändern können, daher wird normalerweise ein Konfidenzintervall zu den vorhergesagten Werten gebildet, dies ist ein Korridor, innerhalb dessen die vorhergesagten Werte liegen kann mit einer gegebenen Wahrscheinlichkeit schwanken (am häufigsten wird 95% gewählt). ). Aber darüber werde ich im nächsten Artikel sprechen.

Schritt 5

Es bleibt die Genauigkeit des Modells zu bewerten. Dazu verwenden wir den durchschnittlichen Näherungsfehler, der hilft, den Fehler relativ zu berechnen. Mit anderen Worten, dies ist die durchschnittliche Abweichung der berechneten Werte von den tatsächlichen, die nach der Formel berechnet wird:

yi – vorhergesagte Niveaus der Serie,

yi* — aktuelle Ebenen der Serie,

n ist die Anzahl der hinzugefügten Elemente.

Also berechnen wir den Approximationsfehler für unseren Fall. Da unser Trend auf einem Polynom dritten Grades basiert, beginnen die vorhergesagten Werte die tatsächlichen Werte bis Ende 2016 gut zu wiederholen, denke ich, ich denke, daher wäre es richtiger, den Näherungsfehler zu berechnen für die Werte von 2017.

Wenn wir die gesamte Spalte mit Näherungsfehlern addieren und durch 12 dividieren, erhalten wir einen durchschnittlichen Näherungsfehler von 4,13 %. Dieser Wert liegt unter 15 % und wir können daraus schließen, dass das Modell angemessen ist.

Beachten Sie, dass Prognosen nicht zu 100 % genau sind. Unerwartete äußere Einflüsse können die Werte der Stufen der Serie in eine unbekannte Richtung drehen 🙂

Ein notwendiges Element der strategischen Planung ist die Etablierung eines potenziellen Umsatzindikators. Nach dessen Definition wird eine detaillierte Umsetzungsprognose ausgearbeitet. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen Prognose und Planung zu verstehen.

„Plan“ und „Verkaufsprognose“ sind Teile desselben Prozesses.

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Plan - ein Indikator, der dem Auftragnehmer mitgeteilt wird und der vollständigen Umsetzung unterliegt.

Die Prognose ist das geschätzte Umsatzniveau, das der Eigentümer in einem bestimmten Zeitintervall von seinem Geschäft erwartet.

Prognosen basieren immer auf Hypothesen und der gewünschten Vision der Geschäftsentwicklung, basieren jedoch auf konkreten Fakten, Schätzungen und Ergebnissen. Dieses Konzept ist kein unangemessener Wunsch nach bestimmten Vorteilen.

Das Szenario baut immer auf der Grundlage der analytischen Schlussfolgerungen der Geschäftsentwicklung, der zuvor erhaltenen Indikatoren und der Marktdynamik auf.

Das einfachste Beispiel für eine Umsatzprognose wäre wie folgt: Das Geschäft hat in der letzten Periode Waren für insgesamt 1 Million Rubel verkauft. Wenn wir davon ausgehen, dass die Marktbedingungen gleich bleiben, sich die wirtschaftliche Situation im Land und in der Region nicht ändert und kein starker Wettbewerber auftaucht, entsprechen die prognostizierten Verkäufe für denselben nächsten Zeitraum dem Indikator des letzten Zeitraum.

Ein solches Verkaufsszenario für einen Monat wird durch bestimmte Daten gerechtfertigt und wird daher zur Grundlage des Produktverkaufsplans für Künstler für den zukünftigen Zeitraum. Wir bekommen aktuelle Aufgabe Laden - Warenverkauf in Höhe von mindestens 1 Million Rubel.

Der Unterschied zwischen Planung und Prognose besteht darin, dass Ersteres auf Letzterem basiert. Zunächst wird anhand einer Analyse der erforderlichen Kennzahlen ein Szenario für ein bestimmtes Zeitintervall (Umsatzprognose für ein Jahr) erstellt, anschließend werden die gewonnenen Daten in Planungen eingearbeitet und an das Management übergeben. Tore werden gemacht für:

1. Kurzfristig (Monat, Quartal, Jahr).
2. Mittelfristige Planung (ein bis drei Jahre).
3. Langfristige Planung (drei bis fünf Jahre oder länger).

Verkaufsprognose beeinflusst maßgeblich die Wahl der Entwicklungsstrategie. Beispielsweise haben Prognosen gezeigt, dass die Gewinnung neuer Kunden innerhalb der entwickelten Grenzen des Gebiets für das Geschäft rentabler sein wird als der Eintritt neuer Markt. Unter solchen Bedingungen wird der Unternehmer Projekte zur Einführung von Produkten auf anderen Handelsflächen verschieben und sich auf das Wachstum des Verkaufsvolumens innerhalb des bestehenden Gebiets konzentrieren.

• Die Umsatzprognose sollte an ihrer Wurzel eine Break-Even-Analyse haben. Für den Fall, dass die Prognosedaten ein negatives Ergebnis oder eine negative Aktivität zeigen, die dem Break-Even-Punkt entspricht, bringt die analysierte Strategie dem Unternehmen keine Vorteile.
• Bei der Erstellung des Plans und des Verkaufsszenarios müssen niedrige Indizes zu Beginn der Arbeit sowie der Grad der Saisonalität berücksichtigt werden.
• Zu bedenken ist, dass die Umsatzprognose innerhalb einer bestimmten Strategie kein Budget ist, sondern nur als Grundlage für die Zielsetzung dient.

Eine Verkaufsprognose ist ein Tool, mit dem Sie Entscheidungen über den Verkauf eines Produkts und die Investition in seine Werbung treffen können. Die Szenarioentwicklung zeigt potenzielle Rentabilität unter bestimmten Marktbedingungen und Zeitrahmen.

Um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen und äußerst genaue Prognosen zu erstellen, ist es erforderlich, die gesammelte Erfahrung, Intuition und Kenntnisse im Bereich der Handelsbeziehungen richtig anzuwenden.

Das Ergebnis des Verkaufsszenarios ist die Erstellung eines Dokuments, das Informationen über Produkte und deren Mengen widerspiegelt, die in einem bestimmten Gebiet in einem bestimmten Zeitintervall zum Verkauf rentabel sind.

Die in der Prognose verwendeten Maßeinheiten sind Währung, Liter, Stück usw.

Zweck der Verkaufsprognose– Ermittlung von Trends für eine gegebene Perspektive und Bildung einer Grundlage für einen zukünftigen Umsetzungsplan. Aktivitäten zur Szenarioentwicklung sollen von Budgetentwicklung, Marketingplanentwicklung und Zielerreichung gefolgt werden.

Die Prognose des Verkaufsvolumens hängt direkt von der Marketingarbeit der Organisation ab, die für den Einsatz in einem bestimmten Zeitraum geplant ist. Die Stimulierung des Verkaufsprozesses und aktive Werbemaßnahmen bestimmen das Volumen des Produktverkaufs und helfen, ein Szenario für die Zukunft zu erstellen.

Die Verkaufsprognose zeigt die geschätzte Nachfrage nach einem bestimmten Produkttyp. Dementsprechend müssen bei der Entwicklung dieses Szenarios die Arbeit des engsten Kreises von Wettbewerbern (Entwicklung einer Ladenkette), Werbeaktivitäten und Aktivitäten im Bereich des Umsatzwachstums berücksichtigt werden.

Prognosefunktionen:

• Eine Verkaufsprognose ist ein ernsthaftes Werkzeug in den Händen eines Managers, um die notwendigen Informationen zu erhalten, um effektives Management durch Ihr Unternehmen. Es hilft nicht bei der Motivation und Verbesserung der Leistung der Mitarbeiter. Die Hauptaufgabe des Skripts besteht darin, Daten für weitere Berechnungen von Finanzflüssen in der Organisation zu erhalten.
• Die Umsatzprognose für das Jahr spiegelt am genauesten den digitalen Indikator für die zukünftige Rentabilität des Unternehmens wider, der für die Planung der Ausgabenkomponente erforderlich ist. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Tatsache, dass das Schreiben eines Skripts hilft, die Richtigkeit der Erstellung von Beschaffungsprogrammen zu überwachen, wobei die Idee des Bedarfs des Unternehmens an Lagerfläche, Ausrüstung und Personal berücksichtigt wird.
• Eine Verkaufsprognose ermöglicht es den Top-Managern einer Organisation, bestimmte Kriterien für das Verständnis von Zielkunden zu sehen, welche Kunden besondere Beziehungen oder Kontrolle benötigen, die Aufmerksamkeit des Managements, welches Mitarbeiterwissen erforderlich ist.

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Nach welchen Grundsätzen soll die Umsatzerfassung erfolgen?

Der Unternehmensleiter ist an der Erstellung der Umsatzprognose nicht persönlich beteiligt. Aufgrund der besonderen Bedeutung dieses Prozesses für die Aktivitäten der Organisation muss er jedoch die wesentlichen Aspekte dieser Arbeit kennen.

1. Der Leiter der Verkaufsabteilung ist verpflichtet, Informationen über alle zum Abschluss geplanten Geschäfte in bestimmter Anzahl zu haben. Es ist nicht akzeptabel, dem Generaldirektor Informationen über den geplanten Verkauf zu geben, ohne das Kundenprofil und die Höhe des Umsatzes anzugeben. Angaben zur Höhe des Umsatzes sollten so konkret wie möglich sein.
2. Es ist wichtig, den Zeitraum zu planen, in dem die Umsetzung erwartet wird.
3. Vertriebsleiter geben die Daten des Umsatzeingangs an. Alle Informationen werden vom kaufmännischen Leiter gesammelt, der sie dem Leiter des Unternehmens zur Prüfung zur Verfügung stellt. Die Aufgabe von Managern besteht darin, die Wahrscheinlichkeit eines Geschäftsabschlusses zu bestimmen.
4. Jeder Wahrscheinlichkeit ist ein bestimmter Koeffizient zugeordnet. Um in die Umsatzprognose einzufließen, wird der Transaktionspreis mit dem Wahrscheinlichkeitsindex multipliziert. Verkaufsabteilung bestimmt die Koeffizienten, wonach sie vom Leiter des Unternehmens genehmigt werden. Die abgeleiteten Indizes dienen als Kriterium zur Überwachung der vom Vertrieb generierten Berichte.
5. Es ist sehr bequem, eine Verkaufsprognose in Microsoft Excel zu entwickeln. Das Szenario beinhaltet die um den Wahrscheinlichkeitskoeffizienten bereinigten Umsatzbeträge geplanter Transaktionen. Die Excel-Tabelle erstellt Seiten für jeden Monat und separate Abschnitte für bestimmte Mitarbeiter. Formeln helfen, die Zahlungswahrscheinlichkeit automatisch zu ermitteln und abschließend zu berechnen.
6. Die Erstellung einer Umsatzprognose ist die unmittelbare Kompetenz des kaufmännischen Leiters. Er ist dafür verantwortlich, das fertige Drehbuch an den Firmenchef zu übergeben, der wiederum die Aufgabe für die Vertriebsmitarbeiter klar definieren muss. Die Funktion von Managern besteht darin, Daten zeitnah in ein Excel-Dokument einzugeben. Darüber hinaus müssen die Mitarbeiter auf der Ebene des Automatismus alle Zwischenindikatoren bei der Arbeit mit Kunden erfassen, um diese Informationen anschließend in der Prognose zu berücksichtigen.
7. Der Leiter der Organisation steuert die Aktivitäten der Vertriebsabteilung anhand der Informationen des generierten Szenarios. Dazu reicht es nicht aus, eine Tabelle einmal zu erstellen, es müssen regelmäßig Änderungen vorgenommen werden. Stellt der Manager fest, dass an einem bestimmten Tag keine Anpassungen erfolgt sind, kann dies darauf hindeuten, dass die kaufmännische Abteilung ihre Aufgaben nicht erfüllt.

Die wichtigsten Methoden zur Umsatzprognose im Unternehmen

Es gibt mehrere Methoden der Umsatzprognose, von den oberflächlichsten, basierend auf Annahmen des Managements oder historischen Berichtsdaten, bis zu den tiefsten, basierend auf strategischen Modellen.

Einfache (empirische) Methoden werden unter Berücksichtigung der Annahmen von Top-Managern, der allgemeinen Meinung der Mitarbeiter und experimentellem Marketing gebildet.

Die Führungskräfte der Organisation sind normalerweise an der Erstellung des Szenarios beteiligt, aber es kommt selten vor, dass die Prognose hauptsächlich auf den Annahmen der Führungskräfte basiert. In den meisten Fällen verwenden Handelsunternehmen analytische Daten aus Berichten für die letzten Zeiträume sowie Indikatoren für mehrere vergangene Jahre. Zusätzlich werden Kundenbefragungen berücksichtigt. Nach der Systematisierung der vom Personal bereitgestellten Informationen werden die in bestimmten Bereichen erzielten Ergebnisse oder Verkaufsmengen für bestimmte Typen Produkte. Gute Verkäufer kennen immer das Profil ihres Kunden und sind bereit, eine Einschätzung für die Zukunft abzugeben.

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Testmarketing ist optimal, um den Absatz neuer Produkte zu prognostizieren.

№1. Targeting-Verkaufsprognosemethoden

Die Umsatzprognose wird mit dieser Gruppe von Methoden in der folgenden Reihenfolge berechnet:

• Die Menge der Produkte, die die Organisation im Planungszeitraum verkaufen möchte, wird ermittelt.
• Es wird ein Indikator berechnet, der zum Erreichen des Zielergebnisses beiträgt.

Das Management der Verkaufsabteilung und die Leiter der Organisation bestimmen das Verkaufsvolumen und erstellen anschließend detaillierte Pläne für die Umsetzung des Hauptprojekts.

Zielvorhersage ist ein wirksames Instrument für ein Unternehmen, um aus einer schwierigen Zeit aufgrund niedriger Umsätze mit zunehmendem Wettbewerb herauszukommen, während es impliziert, mit den gleichen Produkten zu arbeiten.

Stufe 1. Bestimmen Sie das optimale Verkaufsvolumen. Beispielsweise soll der Umsatz im laufenden Jahr 150.000 Wareneinheiten betragen.

Wenn sich das verkaufte Produkt oder ein gleichwertiges Produkt auf dem Markt bewährt hat und sich stetig verkauft, muss dies bei der Erstellung einer Zielprognose berücksichtigt werden Faktoren wie:

1. Quantitative Indikatoren der Verkäufe für vergangene Perioden.
2. Saisonale Einbrüche und Anstiege der Marktnachfrage.
3. Das dafür vorgesehene Budget Werbeaktionen relativ zu den Budgets der Wettbewerber.
4. Den Markt mit gleichwertigen Produkten füllen.

Unter Berücksichtigung dieser Faktoren ist es möglich, das Verkaufsvolumen der Waren für die nächste Periode zu bestimmen. In diesem Fall entsprechen die prognostizierten Indikatoren den tatsächlichen Bedingungen und dem Potenzial der Organisation.

Stufe 2. Bestimmen Sie die Maßnahmen, die dazu beitragen, die für das Unternehmen vorteilhafte Produktionsmenge zu realisieren.

Führen Sie eine Analyse aller Kosten durch, die für den Kauf und Verkauf von:

• Transportkosten;
• für importierte Produkte - Zollabfertigungskosten;
• verwenden geliehenes Geld für den Kauf - die Höhe der Zinsen für Darlehen;
• die Kosten für den Verkauf des Produkts;
• Berechnung der Höhe des Gewinns pro Wareneinheit.

• welche Werbemittel am effektivsten sind;
• die Kosten für die Erstellung und Durchführung von Marketingkampagnen;
• welche Art von Werbung den Zielkäufer interessiert.

Nach dem Sammeln und Systematisieren aller Daten werden eine Verkaufsprognoseberechnung und ein Break-Even-Diagramm erstellt. Der Break-Even-Punkt und der Zeitplan sind grundlegende Indikatoren bei der Entwicklung eines Produktverkaufsszenarios.

Im Zielvorhersageprozess zeigen Break-Even-Analysen, wie schnell ein Unternehmen die Kosten nach dem Verkauf eines Zielvolumens wieder hereinholt.

№2. Methoden schrittweise Prognose Umsätze

Die umgekehrte Technik ist die Schritt-für-Schritt-Verkaufsprognose. Zunächst werden Kosten, Verkaufspreis und Gewinn kalkuliert. Die erhaltenen Informationen und Marktanalysen ermöglichen es Ihnen, eine Umsatzprognose nach Zeitraum zu erstellen.

Stufe 1. Entwicklung Schritt für Schritt Das Szenario beginnt mit der Identifizierung von:

• die Kosten, die dem Unternehmen durch seine Aktivitäten beim Verkauf von Produkten entstehen;
• der Gewinn, den die Organisation erwartet;
• der vom Markt bestimmte Wert des Produkts.

Für effektive Ausarbeitung Prognose muss beantwortet werden Fragen:

• Welcher Preis soll für den Verkauf des geplanten Produktionsvolumens festgelegt werden?
• Welche Kosten sind vertretbar, um den angestrebten Umsatz mit optimaler Rentabilität zu realisieren?
• Wie hoch sollte die Differenz zwischen den Gesamtkosten der verkauften Waren und den angefallenen Kosten sein? Können Sie die gewünschte Marge erzielen? Wird die Gewinnmarge zufriedenstellend sein?

Stufe 2. Analysiert wird das Marktpotenzial, die Bereitschaft der Zielkonsumenten, Waren zu einem bestimmten Preis zu kaufen.

• Die Produktionsplanung ist die Grundlage für den effektiven Betrieb eines Unternehmens

Stufe 3. Extrapolation.

Für schrittweise Prognosearbeiten sind gemeldete Umsatzdaten von geringem Wert. Anhand dieser Indikatoren und Informationen über das verkaufte Warenvolumen in vergangenen Perioden ist es möglich, die genaue Richtung zu bestimmen, dh zu bestimmen, wie sich saisonale Marktschwankungen auf den Umsatz auswirken, zu welchem ​​​​Zeitpunkt ein Umsatzanstieg oder -rückgang zu beobachten ist. Die Extrapolationsmethode basiert genau auf der Analyse von Markttrends.

Extrapolation- Dies ist die Erstellung einer Prognose für nachfolgende Perioden, Analyse der Kosten in der Vergangenheit unter Berücksichtigung erwarteter Trends. Diese Methode ist besonders nützlich in Bereichen, in denen sich Änderungen nur langsam vollziehen.

Von Verkäufern systematisierte Berichtsdaten geben einen klaren Überblick über Verkaufstrends. Eine detaillierte Untersuchung vergangener Verkäufe in verschiedenen Zeitintervallen hilft, diesen Kurs zu verstehen und auf die nächsten Perioden zu übertragen, um so die Verkaufsvolumina für die Zukunft zu berechnen. Diese Prognose kann als gerechtfertigt angesehen werden, wenn sich die Marktsituation nicht grundlegend ändert.

Eine Hochrechnung ist effektiv, wenn Sie Antworten von Verkäufern auf mehrere erhalten Fragen:

• Welche Deals planen Sie nächsten Monat abzuschließen?
• Welche Dynamik bei den Wettbewerbern erwarten Sie im nächsten Quartal?

Eine Umsatzprognose durch Extrapolation zu erstellen, erfordert die Berücksichtigung wirtschaftlicher Kennzahlen. Normalerweise dies prozentuale und numerische Indikatoren:

1. Änderungen der Bankzinsen.
2. Wechselkursschwankungen.
3. Vorgeschlagene Änderungen in der Besteuerung.

Die Einteilung in Kategorien erfolgt durch die Einteilung in Produktgruppen nach dem regionalen Prinzip (Standort der Außendienstmitarbeiter), nach Märkten. Wenn der Preisindikator in einer bestimmten Situation nicht anwendbar ist, z. B. wenn der Verkäufer mehrere Waren zu unterschiedlichen Preisen verkauft, wird dieser Indikator nicht verwendet. Gleichzeitig müssen Mengen und Kosten ermittelt werden.

Die Budgetzeilen „Ist“ und „Abweichungen“ werden bei der Erstellung einer Umsatzprognose nicht benötigt, sind aber für die Steuerung von großer Bedeutung. Die Beachtung dieser Indikatoren hilft, die Arbeit an der Umsetzung der Prognose zu überwachen.

Nachdem Sie alle erforderlichen Informationen gesammelt haben, müssen Sie mit den Berechnungen beginnen und ein Break-Even-Diagramm erstellen. Das Break-Even-Diagramm und der Break-Even-Point sind kritische Indikatoren, die wichtige Benchmarks in einer Umsatzprognose sind.

Durch die Entwicklung eines schrittweisen Szenarios kann die Break-Even-Analyse verwendet werden, um festzustellen, ob eine Organisation in der Lage ist, eine Produktmenge zu verkaufen, die die Kosten deckt und greifbare Gewinne bringt.

Es ist möglich, dass das prognostizierte Umsatzvolumen eine geringe Rendite aufweist. In diesem Fall ist es notwendig, das Szenario im Detail zu studieren und eine der Optionen zu wählen:

1. Erhöhen Sie den Verkaufspreis des Produkts innerhalb der möglichen Grenzen.
2. Reduzierung der Kostenkomponente in akzeptablem Umfang.
3. Einmalige Preiserhöhung und Kostensenkung.
4. Margenreduzierung (wird zuletzt durchgeführt).

Expertenmeinung

Methoden „Wo wir hin wollen“ und „Wohin wir gehen“.

Alexander Dorochin,

Es ist für eine Organisation vorzuziehen, zwei Methoden der Verkaufsprognose anzuwenden.

Die erste der Methoden kann wie folgt definiert werden: „wohin wir wollen“.

Die zweite Methode ist „wo kommen wir her“. Jeder hat eine zugrunde liegende Annahme.

Der Firmenchef bestimmt, welcher Methode der Vorzug gegeben wird. Dem ersten Weg folgend definiert sich die Organisation groß angelegte Ziele für langfristig. Solche Ziele übertreffen immer die Prognosen der Mitarbeiter. Die Bewältigung dieser Aufgaben erfordert hohe Konzentration, Produktivität und Hingabe.

Nach der Festlegung eines groß angelegten Ziels arbeitet das Unternehmen an Optionen zur Erreichung der festgelegten Aufgaben und informiert die Mitarbeiter darüber. Mit diesem Ansatz schafft das Unternehmen eine konsequente Bewegung in Richtung des Hauptindikators. Gleichzeitig hat das Erreichen einer äußerst realisierbaren Prognose einen eher geringen Prozentsatz an Wahrscheinlichkeit, da das Ziel die verfügbaren Möglichkeiten übersteigt und den Einsatz von Superanstrengungen erfordert.

In dieser Situation hat der Leiter des Unternehmens zwei Hauptaufgaben:

• Aufgaben für den Mitarbeiter formulieren und festlegen, festlegen amtliche Verpflichtungen, die erforderliche Autorität bereitstellen, um das vorhergesagte Ergebnis zu erzielen.
• Behalten Sie die Kontrolle über die Erfüllung der dem Mitarbeiter zugewiesenen Aufgaben.

Die zweite Prognosemethode zeichnet sich dadurch aus, dass sich die Vertriebsmitarbeiter nicht an den gesetzten Zielen, sondern an ihren eigenen Kennzahlen in den vergangenen Perioden orientieren. „Im vergangenen Monat belief sich der Umsatz auf 130.000 Rubel, daher kann dieses Ergebnis in diesem Monat wiederholt werden. Es besteht die Möglichkeit, dass sich der Verkauf auf 135.000 Rubel beläuft.“ Wenn der Umsatz im laufenden Monat sinkt, erstellt der Auftragnehmer eine Umsatzprognose für den Monat, wobei er sich auf die letzten niedrigen Zahlen konzentriert.

Das Erreichen der gewünschten Ergebnisse mit dieser Methode ist recht einfach, aber die Effizienz für das Unternehmen ist äußerst gering. Wenn die Mitarbeiter keine ernsthaften Anstrengungen unternehmen und keine angemessenen Ergebnisse erzielen, wird das Unternehmen sein Wachstum und seine Entwicklung einstellen.

• Durchführung von Planungsmeetings: Wie vermittelt man effektiv Informationen an das Team?

So berechnen Sie die Verkaufsprognose in Excel mit Wachstum und Saisonalität

Teilen Sie die Berechnung der Verkaufsprognose durch 3 Teile:

1. Berechnung von Trendindikatoren.
2. Identifizierung von Saisonalitätsdaten.
3. Absatzvolumen prognostizieren.

Berechnen Sie die Umsatzprognose nach Perioden für die nächsten zwei Jahre und drei Monate basierend auf dem Umsatz für 5 Jahre.

1. So berechnen Sie Trendwerte:

Lassen Sie uns die Indikatoren der linearen Trendgleichung y=bx+a mit der Excel-Funktion =Linear() bestimmen.

Geben Sie dazu in Excel-Zellen die Funktion = Linear (Umsatz für 5 Jahre; Periodenzahlen; 1; 0) ein.

Wählen Sie 2 Zellen links aus - die Formel = Linear (), drücken Sie die Tastenkombination in der folgenden Reihenfolge (F2 + Strg + Umschalt + Eingabe). Excel zeigt uns die Werte der Koeffizienten a und b an.

Trendwerte berechnen

Dazu setzen wir die berechneten Trendkoeffizienten b und a in die Gleichung y = bx + a ein, x ist die Nummer der Periode in der Zeitreihe. Wir erhalten y - den Wert des linearen Trends für jede Periode.

2. So berechnen Sie Saisonabhängigkeitsfaktoren:

• Wir zeigen die Abweichungen der Ist-Daten von den Trendindikatoren an. Um das Ergebnis zu erhalten, dividieren wir die realen Indikatoren durch die Trendwerte.
• Für alle Monate leiten wir die durchschnittlichen Abweichungen der letzten 5 Jahre ab.
• Wir bestimmen den Gesamtsaisonalitätsindex - den Durchschnittswert der in Absatz 3 berechneten Koeffizienten.
• Wir leiten Saisonabhängigkeitskoeffizienten ab. Jeder Koeffizient aus Punkt 3 wird durch den Koeffizienten aus Punkt 4 dividiert.

3. Wir berechnen die Umsatzprognoseformel unter Berücksichtigung von Wachstum und Saisonalität:

• Wir bestimmen den Zeitraum, für den eine Prognose erforderlich ist. Wir verlängern die Anzahl der Perioden der Zeitreihe um 2 Jahre und 3 Monate.
• Wir berechnen die Trendwerte für zukünftige Perioden. In der Gleichung y = bx + a setzen wir die erhaltenen Trendkoeffizienten b und a ein, x ist die Nummer der Periode in der Zeitreihe. Wir bestimmen y - den Wert des linearen Trends für jede zukünftige Periode.
• Wir berechnen die Prognose. Dazu werden die Werte des linearen Trends mit den Saisonalitätskoeffizienten multipliziert.

Die Prognose des Umsatzwachstums unter Berücksichtigung der Saisonalität ist fertig.

Sie können Ihr eigenes Beispiel für ein Verkaufsszenario erstellen, indem Sie die Koeffizienten a und b in einen linearen Trend y = bx + a ändern.

Zusätzliche Verkaufsprognosefaktoren

Damit die Berechnung der Umsatzprognose äußerst genau ist, reicht es nicht aus, Wachstum und Saisonalität zu berücksichtigen, es ist auch wichtig zusätzliche Bedingungen die sich auf den Verkauf auswirken, wie z.

1. Werbeaktivitäten.
2. Verkaufsförderungsarbeit.
3. Einführung neuer Produkte.
4. Eine separate Kategorie von Käufern mit einmaligen Einkäufen in großen Mengen.
5. Identifizierung neuer Verkaufsrichtungen.

So ermitteln Sie die optimale Verkaufsprognose

Die Umsatzprognose wird auf der Grundlage von Berechnungen erstellt, die einen Einblick in den Ist-Zustand bei aussichtsreichen Verträgen und Projekten ermöglichen. Aus diesem Grund ist es falsch, das technologische Szenario als „optimal“ zu bezeichnen. Solche Prognosen sind immer ein objektives Abbild der wirklichen Realität, wenn alle Berechnungen der Unternehmensleitung korrekt sind.

Beispiel für eine Verkaufsprognose

Expertenmeinung

Genaue Verkäufe sind 100% niedrig

Alexander Dorochin,

Leiter der Vertriebsabteilung, Heinz-Petrosoyuz, Moskau

In der Arbeit gibt es Fälle, in denen sich die äußerst genaue Prognose der Produktverkäufe als merklich unterschätzt herausstellt. Was ist der Grund?

Fordert der Unternehmensleiter den Vertriebsleiter auf, verlässliche Angaben zu möglichen Verkäufen zu machen, ermittelt der Mitarbeiter stets ohne großen Aufwand das Volumen, das er absolvieren wird. Danach analysiert der Unternehmensleiter die vom Mitarbeiter erhaltene Prognose und vergleicht die Indikatoren mit dem Plan. Die Daten stimmen nicht überein: Der Plan liegt über der Prognose. Beim nächsten Planungsgespräch mit dem Manager berichtet der Manager, dass die Prognose nicht zu ihm passt und verlangt, dass ein neues, „richtiges“ Szenario erstellt wird, ohne untertriebene Verkaufszahlen.

Wenn der CEO mit der korrigierten Prognose wieder nicht zufrieden ist, bringt er dem Mitarbeiter die Daten, die er selbst im Szenario sehen möchte, und verlangt, dass diese vollständig ausgefüllt werden. Die Prognose des Verkaufsvolumens, für deren Ausführung es erforderlich ist, alle Ressourcen der Verkaufsabteilung so weit wie möglich zu aktivieren, kann jedoch nicht als äußerst genau bezeichnet werden. Tatsächlich ist dies ein Plan, da er von oben herabgesetzt wird und als Hauptaufgabe das Erreichen von Indikatoren hat, die für die Entwicklung des Unternehmens festgelegt wurden. Wie kann man Manager davon überzeugen, eine Umsatzprognose zu erstellen, die den Erwartungen des Managers entspricht?

Verkaufsprognosemanagement: Wichtige Schritte

Um eine effektive Umsatzprognose zu erstellen, ist es notwendig, gemeinsam mit dem kaufmännischen Leiter klare Regeln aufzustellen:

• Häufigkeit des Abrufs einer kommerziellen Prognose (einmal pro Woche, einmal im Monat oder Quartal).
• Spezifische Informationen, die im Bericht wiedergegeben werden sollten (Einnahmen, verkaufte oder an Kunden versandte Waren usw.).
• In welcher Form soll ein Bericht bereitgestellt werden (Grafiken, Tabellen usw.).

Es ist auch notwendig, das Verfahren zur Anwendung des kommerziellen Szenarios im Unternehmen festzulegen. Es ist wichtig zu entscheiden, ob das Motivationssystem mit einer Umsatzprognose verbunden wird, die die Ergebnisse korrekt ermittelt, die Ergebnisse der Prognose den Mitarbeitern oder nur den Führungskräften öffentlich zugänglich macht. Die Kompetenz zur Lösung dieser Aufgaben kann dem kaufmännischen Leiter übertragen werden. Es lohnt sich, ihn anzuweisen, die Phasen der Arbeit des Auftragnehmers mit den Kunden zu identifizieren.

Verkaufsstufen:

1. Live-Meeting, direkte Interaktion mit einem potenziellen Verbraucher. Der Manager demonstriert die Produkte.
2. Ermittlung des Bedarfs. Der Manager befragt den Kunden, um die Wünsche und die Motivation für den Kauf zu ermitteln.
3. Angebot präsentieren. Es wird gebildet, nachdem die Bedürfnisse des Käufers identifiziert wurden.
4. Vorbereitung des Vertrages, Abstimmung mit dem Kunden aller seiner Bedingungen und Unterzeichnungsbedingungen.
5. Der Vertragsschluss. Der Manager unterzeichnet den vereinbarten Vertrag, dann übergibt der Manager ihn dem Kunden zur Unterzeichnung. Das Dokument wird von Beamten des Käufers erstellt und anschließend zur Vollstreckung übergeben.
6. Transaktionszahlung. Der Kunde überweist den Transaktionsbetrag auf das Girokonto oder zahlt in bar.
7. Endgültige Vereinbarung der Transaktion. Das erstellte Layout wird mit dem Käufer abgestimmt.
8. Das genehmigte Dokument wird durch Unterschriften und ein Siegel beglaubigt.

• Erstellen Sie einen Verkaufsbericht

Es ist notwendig, eine Struktur für den Umsatzprognosebericht bereitzustellen, die für die Arbeit bequem ist. Hier geht es vor allem darum, das Umsetzungsszenario „von unten nach oben“ zu bilden:

• Manager, die direkt mit Verbrauchern zusammenarbeiten, müssen dem Senior Manager über den Stand der Zusammenarbeit mit jedem Kunden Bericht erstatten.
• Der Senior Manager erkennt anhand der Informationen im Bericht, warum der Käufer im Verkaufsprozess nicht vorankommt, vielleicht braucht er Hilfe.
• Der Verkaufsleiter organisiert alle Verkaufsprognosen und präsentiert sie dem kaufmännischen Leiter in Form eines einzigen Szenarios.
• Der kaufmännische Leiter kann dieses Dokument als Grundlage für den vorherigen Bericht verwenden CEO bezogen auf die Umsatzprognose des Gesamtunternehmens.

• Weisen Sie die Verantwortung für die Berichterstattung zu

Wichtig: Verantwortlich für die Richtigkeit der Prognose ist der kaufmännische Leiter. Seine Aufgabe ist es, mit jedem der Manager zusammenzuarbeiten, um zuverlässige Daten zu erhalten, die im Verkaufsszenario angegeben sind.

• Belohnen Sie Personen für genaue Vorhersagen

Der kaufmännische Leiter muss ein Motivationssystem für Leiter des Produktvertriebs entwickeln. Der Manager wiederum sollte entscheiden, ob er die Zuverlässigkeit der Umsatzprognose an die Vergütung des kaufmännischen Leiters und (oder) an Bonuszahlungen an Vertriebsleiter koppelt.

Jede der Methoden kann effektiv sein. Gleichzeitig muss man bei jeder Änderung des Vergütungssystems und der Arbeitsmotivation vorsichtig vorgehen. Die Mitarbeiter müssen die Gründe und Bedingungen für Änderungen in der Gehaltsabrechnung verstehen Löhne. In dieser Richtung wird ein individueller Ansatz nützlich sein. Allerdings wird das Prämiensystem einer erfolgreichen Umsatzprognose oft teuer.

• Verwalten Sie den Prozess

Das Ergebnis wird durch wöchentliche oder monatliche Treffen des kaufmännischen Direktors mit Managern gebracht, bei denen aktuelle Erfolge hervorgehoben werden. Die Häufigkeit der Besprechungen wird durch den Produktverkaufszyklus bestimmt. Die Häufigkeit der Erstellung einer Verkaufsprognose sollte dem entsprechen. Wenn ein Unternehmen große teure Transaktionen durchführt, deren Ausführung Monate dauert, sollte die Häufigkeit des Berichts an die Arbeitszyklen dieser Verträge angepasst werden. Umgekehrt verhält es sich, wenn es um den Verkauf von Werbung geht. Das Modell zur Prognose des Absatzes von Produkten und der Häufigkeit seiner Erstellung in diesem Bereich ist genau entgegengesetzt.

• Stellen Sie sicher, dass Ihre Umsatzprognose maximal erfüllt wird

Dies ist eine direkte Funktion des Leiters der Verkaufsabteilung.

1. Der Manager übt eine kontinuierliche Kontrolle darüber aus, wie die Mitarbeiter ihre Arbeit verrichten, um vorhersagbare Indikatoren zu erreichen. Hier gilt die Regel „nicht mehr als ein zusätzlicher Versuch“. Wenn die Zahlung nicht am angegebenen Tag erfolgt ist, kümmert sich niemand um die Probleme des Kunden.
2. Der Manager bestimmt und ruft den Leiter der Verkaufsabteilung selbstständig an, bis zu welcher Frist er diese Transaktion zu einem Ergebnis bringen wird. Dieser Zeitraum muss kurz sein. Wird das Ergebnis am vorgesehenen Tag nicht erreicht, übernimmt der Chef den Abschluss der Transaktion. Und der Leader erhält Prämien für die Umsetzung.

• Kanäle, um neue Kunden auf die Website des Unternehmens zu locken

Warum Manager Verkaufsprognosen unterschätzen und wie man damit umgeht

• Erstens unterschätzt der Auftragnehmer häufig die Höhe der vorgeschlagenen Transaktion.

Tatsächlich liegt das Problem in der psychologischen „Decke“. Um diese Barriere zu beseitigen, müssen Sie mit einem Mentor zusammenarbeiten, und die Ausbildung guter Spezialisten auf diesem Gebiet ist ebenfalls sehr effektiv. Der Abteilungsleiter kann das Problem bei der Analyse der endgültigen Verkaufsprognose erkennen. charakteristisches Merkmal ist, dass alle Mitarbeiter mit unterschiedlichen Transaktionen arbeiten, von den kleinsten bis zu den größten, während ein oder zwei Auftragnehmer nur kleine Projekte haben.

• Zweitens unterschätzen Manager manchmal den Prozentsatz der Wahrscheinlichkeit eines positiven Abschlusses der Transaktion.

Der Ausführende kann die Wahrscheinlichkeit nicht unter „unwahrscheinlich“ setzen. Wenn mehrere Manager unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten für Abschlüsse haben, während es Mitarbeiter gibt, die nur „unwahrscheinlich“ vorhersagen, sieht der Manager sofort unerwünschte Statistiken in der konsolidierten Umsatzprognose. Arbeitnehmer, die Angst haben oder nicht bereit sind, sich in einem Szenario hohe Ziele zu setzen, benötigen professionelle Hilfe, um Unsicherheiten zu beseitigen oder fehlende Kenntnisse und Erfahrungen zu sammeln. Es ist äußerst unerwünscht, wenn das Vertragsverhandlungsverfahren läuft, aber solche Transaktionen nicht in der Umsatzprognose erscheinen.

Am unangenehmsten ist es, wenn die Führungskraft leere Reden hält, statt auf ein bestimmtes Ergebnis zu verhandeln. Ein solcher Performer weiß wahrscheinlich nicht, was er dem Käufer anbieten soll und wie hoch die Transaktionskosten sein werden. Das Schlimmste, was passieren kann - der Kunde wird zur Seite genommen.

Diese Situation zeigt sich, wenn ein Manager in einem fremden Territorium verhandelt, während sich seine Umsatzprognose nicht ändert. Dieser Sachverhalt erfordert das sofortige Eingreifen der Führungskraft sowie entschiedenes Handeln, um solche Fälle zu verhindern: von einem gemeinsamen Verhandlungsprozess bis hin zur Kündigung eines Mitarbeiters.

Expertenmeinung

Was tun, wenn Manager Verkaufsprognosen unterschätzen?

Nikolai Kuvshinov,

Generaldirektor der Kompraktiks LLC, Moskau

Auftragnehmer legen in ihren Absatzprognosen vor allem aus folgenden Gründen eine Mindestwahrscheinlichkeit fest:

• Versicherung im Falle eines negativen Ergebnisses in der kommenden Periode.
• Der Wunsch, die Bonusprämie für die Übererfüllung geplanter Ziele zu erhöhen.

Den Grund für die Unterschätzung muss der Generaldirektor in jedem Einzelfall feststellen. Der Geschäftsführer kann diese Aufgabe selbstständig lösen oder an den kaufmännischen Leiter delegieren. Auf diese Weise können Sie ernsthafte Risiken in der Anfangsphase erkennen und die erforderlichen Anpassungen an den Plänen und der Gesamtperspektive der Organisation vornehmen.

Wenn die Indikatoren einer Periode die Überschreitung der Prognose und die andere - Untererfüllung widerspiegeln, ist diese Situation außerdem systemischer Natur, die folgenden Schwächen werden aufgedeckt:

• Mangel an einer klaren Verkaufsstrategie.
• Fehlender Dialog mit potenziellen Käufern zum Zweck der Zusammenarbeit.
• Der passive Markt für die verkauften Waren ist erschöpft.

Gewinn zu erzielen ist das Hauptziel eines jeden Handelsunternehmens, das nur durch den Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung erreicht werden kann. Daher ist der Vertrieb eine Schlüsselfunktion des Unternehmens und der geplante Umsatz ein Instrument zur Planung, Steuerung und Anpassung der Aktivitäten des Vertriebs.

Die Vertriebsplanung beginnt mit der Umsatzprognose. Bevor wir mit der Diskussion dieses Themas beginnen, listen wir die Schlüsselkonzepte auf:

• Marktpotential;
• Umsatzpotenzial;
• Verkaufsprognose;
• Verkaufsquote.

Das Potenzial des Marktes ist sein volles Volumen, d.h. Höchstbetrag Einheiten einer Ware oder Dienstleistung, die auf dem gesamten Markt von allen seinen Teilnehmern unter idealen Bedingungen verkauft werden können. Angenommen, in der Stadt Ensk leben 300.000 Familien. Da die durchschnittliche Familie selten mehr als einen Kühlschrank kauft, kann man sagen, dass Enskes Marktpotenzial für Kühlschränke bei 300.000 liegt.

Verkaufspotenzial (Verkaufspotenzial) – die Anzahl der Einheiten eines Produkts oder einer Dienstleistung, die ein bestimmtes Unternehmen verkaufen kann. Wenn das Unternehmen ein Monopolist ist (was selten vorkommt), dann ist das Umsatzpotenzial theoretisch gleich dem Marktpotenzial. Im wirklichen Leben agieren die meisten Unternehmen jedoch in einem stark wettbewerbsintensiven Umfeld und können sich nur auf einen Anteil am Gesamtmarkt verlassen. Angenommen, es gibt 30 Anbieter auf dem Kühlschrankmarkt in Ensk und alle verkaufen ein Kühlschrankmodell (wir werden die Marketingbemühungen dieser Unternehmen, ihre Stärken und Schwächen und das Produktsortiment im Moment nicht berücksichtigen). Dann werden alle Verbraucher zu gleichen Teilen auf alle 30 Unternehmen aufgeteilt, bzw. das Absatzpotenzial jedes der 30 Unternehmen beträgt 10.000 Kühlschränke (300.000 Familien / 30 Lieferanten = 10.000 Familien, die Kühlschränke kaufen können).

Eine Verkaufsprognose ist die Anzahl der Einheiten eines Produkts oder einer Dienstleistung, die ein bestimmtes Unternehmen unter Berücksichtigung von Marktbeschränkungen verkaufen kann. In der Praxis wird häufiger der Szenarioansatz zur Umsatzberechnung verwendet, der zwei Prognosen liefert - pessimistisch und optimistisch. Angenommen, eine Marktbeschränkung für einen bestimmten Kühlschranklieferanten in Ensk erlaubt ihm nicht, Waren weiter als zehn Kilometer von seinem Lager entfernt zu liefern, und das Unternehmen ist es Alleinlieferant 5.000 potenzielle Verbraucher befinden sich auf diesem Territorium und darauf. Wenn Sie eine Verkaufsprognose erstellen, beträgt die optimistische Prognose 5.000 Kühlschränke und die pessimistische Prognose (vorbehaltlich einer Reihe anderer Einschränkungen) 2.000. (Verkaufsprognosemethoden werden später in diesem Kapitel besprochen.) Die resultierende Verkaufsprognose wird verglichen mit dem Marktpotential und Umsatzpotential. Wenn das Unternehmen kein Monopolist ist, wird die Umsatzprognose immer kleiner sein als das Umsatzpotenzial und das Marktpotenzial. Wenn sich aus irgendeinem Grund herausstellt, dass die Verkaufsprognose größer ist als das Verkaufspotential und das Marktpotential, dann sind die Berechnungen falsch, und die Verwendung einer solchen Verkaufsprognose zur Entwicklung der Marketingstrategie eines Unternehmens kann zu Verlusten führen.

Verkaufsquoten sind die Anzahl der Einheiten eines Produkts oder einer Dienstleistung, die von einem bestimmten Verkäufer verkauft werden müssen. Verkaufsquoten sind eine Schlüsselmetrik zur Bewertung der Leistung von Verkäufern beim Verkauf eines bestimmten Produkts über einen bestimmten Zeitraum. Angenommen, der oben beschriebene Lieferant hat vier Verkäufer, die die gleiche Anzahl von Kunden bedienen, die die gleiche Anzahl von Kühlschränken kaufen werden. Ausgehend von einer Verkaufsprognose von 2.000 Einheiten wird jeder der vier Verkäufer eine Verkaufsquote von 500 Kühlgeräten haben (2.000 aus der Verkaufsprognose / 4 Verkäufer = 500 Einheiten). Die Beziehung der betrachteten Konzepte ist in Abb. 1 dargestellt. ein.

Reis. 1. Marktpotential, Verkaufspotential und Verkaufsprognose

Wie aus Abb. 1 müssen Sie zunächst die Faktoren des wirtschaftlichen Umfelds bewerten, nämlich: Wettbewerb auf dem Markt und die wirtschaftlichen, rechtlichen, politischen und sonstigen Bedingungen, unter denen Unternehmen tätig sind. Nachdem das wirtschaftliche Umfeld analysiert und alle notwendigen Informationen (Anzahl der Verbraucher, ihre Kaufpräferenzen usw.) gesammelt wurden, kann das Unternehmen das Potenzial des Marktes einschätzen. Das Potenzial des Marktes kennen, seine Schwächen und Starke Seiten und den Nutzen seines Produkts kann das Unternehmen sein Umsatzpotenzial einschätzen. Danach müssen Sie alle anderen Marktbeschränkungen berücksichtigen, eine erste Umsatzprognose erstellen und diese mit den Unternehmenszielen vergleichen. Wenn die anfängliche Verkaufsprognose mit diesen Zielen übereinstimmt, kann die Prognose genehmigt werden. In der Praxis wird die Umsatzprognose jedoch nach zahlreichen Überarbeitungen akzeptiert.

Die Anpassung der Umsatzprognose führt häufig zu einer Überarbeitung der Unternehmensziele. Die Hauptaufgabe des Prozesses besteht darin, sicherzustellen, dass die Umsatzprognose mit den Unternehmenszielen übereinstimmt. Auf der Grundlage der angenommenen Umsatzprognose wird ein Budget für die Planung der gesamten Tätigkeit des Unternehmens und seiner Abteilungen erstellt und Quoten an alle Vertriebsmitarbeiter verteilt.

Methoden zur Umsatzprognose

Die Umsatzprognose ist eines der wichtigsten Informationsinstrumente für die Planung der Aktivitäten sowohl des Unternehmens als Ganzes als auch jedes seiner Geschäftsbereiche. Beispielsweise verwendet die Finanzabteilung eine Umsatzprognose für die Planung Cashflows, Investitionsentscheidungen treffen und Betriebsbudgets erstellen; Produktionsabteilung - zur Mengenbestimmung, Produktionsplanung und Bestandsverwaltung; Personalabteilung - zur Planung des Personalbedarfs und als Erstinformation beim Abschluss von Tarifverträgen; Einkaufsabteilung - für die Planung des gesamten Materialbedarfs des Unternehmens und die Planung ihrer Lieferung; Marketingabteilung - um Marketing- und Verkaufsprogramme zu planen und Ressourcen zwischen ihnen zuzuweisen verschiedene Arten Marketing Aktivitäten. Auf den ersten Blick mag es so aussehen größeres Unternehmen, desto wichtiger ist die Genauigkeit der Prognose; Tatsächlich besteht kein grundlegender Unterschied zwischen einem Fehler bei der Prognose von Verkäufen eines Kiosks und einem Fehler bei der Prognose von Verkäufen. große Pflanze. Besonders gefährlich sind Fehlprognosen bei den Umsätzen von Start-up-Firmen, die im Gegensatz zu erfahreneren Unternehmen in der Regel nicht über zusätzliche Ressourcen verfügen, um das Defizit zu decken, das durch falsche Planung entstehen kann.

Die Verkaufsprognose wird auch verwendet, um die Leistung jedes Verkäufers zu planen und zu bewerten. Es wird verwendet, um Verkaufsquoten festzulegen, Gehaltspläne zu erstellen und die Leistung des Verkaufspersonals zu bewerten, daher ist es für Verkaufsleiter unerlässlich, mit grundlegenden Verkaufsprognosetechniken vertraut zu sein. Für die Absatzprognose werden subjektive und objektive Methoden verwendet (Abb. 2).

Reis. 2. Klassifizierung von Absatzprognosemethoden

Subjektive Methoden der Umsatzprognose

Subjektive Absatzprognosemethoden verwenden keine quantitativen (empirischen) und analytischen Verkaufsdaten, um eine Prognose zu erstellen, sondern basieren auf den subjektiven Meinungen verschiedener Spezialisten.

Benutzererwartungen

Die User-Erwartungsmethode in der Verkaufsprognose wird auch als Buyer-Intention-Methode bezeichnet, da sie auf den Aussagen von Verbrauchern über deren Kaufbereitschaft für ein bestimmtes Produkt basiert.

Die Methode der Benutzererwartungen in der Umsatzprognose liefert normalerweise Schätzungen, die näher am Marktpotenzial oder Umsatzpotenzial liegen als an Umsatzprognosen. Diese Methode kann eher als Indikator für die Attraktivität eines bestimmten Marktes oder seiner Segmente für ein Unternehmen als als Instrument zur Umsatzprognose verwendet werden. In den meisten Fällen trennt die Käuferabsicht vom eigentlichen Kauf eine riesige Kluft, die der Marketingplan des Unternehmens überwinden muss. Diese Lücke gilt es besonders bei der Entwicklung und Markteinführung neuer Produkte oder Dienstleistungen im Auge zu behalten.

Die Nachteile dieser Methode liegen auf der Hand. Unternehmen geben oft viel Geld aus Marktforschung, und kann dann kein neues Produkt verkaufen, dessen Notwendigkeit in den Forschungsmaterialien offensichtlich schien. Dies deutet darauf hin, dass die Umsatzprognose auf der Grundlage der Benutzererwartungsmethode möglicherweise falsche Ergebnisse liefert. Um seine Aktivitäten zu planen, muss ein Unternehmen genau wissen, was der Verbraucher von einem Produkt oder einer Dienstleistung erhalten möchte. Angenommen, ein Kunde möchte weniger Zeit mit dem Einkaufen von Lebensmitteln verbringen. Nur ein Unternehmen (kein Verbraucher), das alle Informationen über den Markt und die Nachfrage hat, kann die Aufgabe stellen: ein Geschäft in einem neuen dicht besiedelten Gebiet bauen oder den Verkauf von Produkten über das Internet mit Lieferung nach Hause organisieren.

Manchmal kann die Verwendung der Methode der Benutzererwartungen zur Planung der Aktivitäten eines Unternehmens nicht nur zu einem groben Fehler, sondern auch zu einem vollständigen Scheitern des Projekts führen. Eine ähnliche Lektion lernte Kawasaki, als es seinen Jetski auf den Markt brachte. Das Unternehmen, das auf dem Markt für Motorboote führend war, recherchierte sorgfältig die Vorlieben der Verbraucher und kam zu dem scheinbar unbestreitbaren Schluss, dass es notwendig war, ein Modell zu produzieren, bei dem der Benutzer maximale Beinfreiheit erhält, um Konkurrenten im Jetski-Segment zu schlagen (Damals wurden alle Jetskis ohne Sitze ausgestellt). Kawasaki konzentrierte sich auf die Wünsche der Verbraucher und entwickelte ein Modell, das wirklich maximalen Komfort bietet und das beste seiner Klasse ist. Aber während Kawasaki dieses Modell entwickelte und auf den Markt brachte, entwickelten seine Konkurrenten ein Modell eines Jetskis, in dem man sitzen konnte. Kawasaki ist natürlich gescheitert.

Daher ist es besser, die Erwartungsmethode in Kombination mit anderen zu verwenden, die genauere Prognosen liefern, und die Subjektivität der Verbraucher und ihre begrenzte Sicht auf Probleme zu berücksichtigen. Verbraucher sind schließlich keine Experten in der Produktentwicklung, sie können nur bestehende Produkte bewerten und nur ihre Vision vom Endergebnis anbieten, auf keinen Fall aber Empfehlungen zur Lösung von Problemen (mehr Platz im Auto, Wäsche in Hausnähe etc .). Henry Ford hat es so formuliert: „Wenn ich tun könnte, was meine Kunden wollen, würde ich statt Autos schnelle Pferde bauen.“

Meinung des Verkäufers

Die Verkaufsprognosemethode, die auf der Meinung von Verkäufern oder Verkaufspersonal basiert, ist die Ermittlung von Daten darüber, wie viel Produkt jeder Verkaufsmitarbeiter voraussichtlich während eines bestimmten Zeitraums verkaufen wird.

Die resultierenden Schätzungen werden auf verschiedenen Managementebenen überprüft, diskutiert und angepasst, wobei die Genauigkeit der vorherigen Prognosen jedes Vertriebsmitarbeiters berücksichtigt wird. Aus verschiedenen Gründen können Mitarbeiter ihre Fähigkeiten entweder unterschätzen oder überschätzen. Zum Beispiel, wenn die Produkte eines Unternehmens knapp sind (z. B. aufgrund von Rohstoffknappheit oder eines schnell wachsenden Marktes) oder nur für eine begrenzte Anzahl von Kunden verfügbar sind (z. B. bei einem kurzfristigen Verkauf). Werbeaktion), überschätzen Verkäufer ihre Erwartungshaltung, dass ihnen mehr "knappe" Ware zugeteilt wird. Wenn Verkaufsquoten aus Prognosen abgeleitet werden, neigt der Außendienst dazu, mögliche Verkaufsmengen zu unterschätzen, um eine kleinere Quote zu erhalten und diese ohne übermäßigen Aufwand zu erfüllen. Nachdem ein solcher Mitarbeiter die vorhergesagten Indikatoren überschritten hat, etabliert er sich als effektiver Verkäufer und erhält möglicherweise sogar materielle Belohnungen.

Die Meinung von Unternehmensleitern

Eine Umsatzprognosemethode, die auf der Ermittlung von Schätzungen oder kollektiven Meinungen von Unternehmensleitern / Führungskräften des Unternehmens basiert, ist eine formelle oder informelle Umfrage unter wichtigen Führungskräften, die innerhalb des verkaufenden Unternehmens durchgeführt wird, um ihre Schätzung des zukünftigen Umsatzes zu erhalten. Alle Expertenschätzungen werden in der Umsatzprognose eines Unternehmens kombiniert – manchmal durch einfache Mittelung einzelner Schätzungen. In anderen Fällen werden scheinbar divergierende Standpunkte der Befragten in einer Gruppe diskutiert, wo ein Konsens erzielt wird. Die Ausgangspositionen von Experten können nichts anderes bedeuten als eine intuitive Vermutung des einen oder anderen Führers über die zukünftige Entwicklung der Ereignisse. Es kommt vor, dass die Meinung des Führers auf reichhaltigem Faktenmaterial basiert und manchmal sogar auf der ursprünglichen Prognose, die auf andere Weise gemacht wurde.

Delphi-Methode

Mit der Delphi-Methode erhalten Sie eine genauere Prognose. Es basiert auf einem interaktiven Ansatz mit wiederholten Messungen und wird anonym kontrolliert Rückmeldung(anstelle einer direkten Kommunikation zwischen Experten und deren Diskussion über ihre Schätzungen zukünftiger Verkäufe). Gleichzeitig erstellt jeder Experte auf der Grundlage von Fakten, Daten und allgemeinem Wissen über das Umfeld, in dem das Unternehmen tätig ist, seine eigene Prognose. Anschließend erstellt der Koordinator anhand der erhaltenen Prognosen einen zusammenfassenden Bericht und übergibt ihn jedem Teilnehmer. Dieser Bericht enthält in der Regel die individuellen Prognosen jedes Experten, den errechneten Durchschnitt und die Streuung der Schätzungen. Typischerweise werden Experten, deren anfängliche Einschätzung stark vom Durchschnitt abweicht, gebeten, ihren Standpunkt zu begründen, und diese Meinungen werden auch in das endgültige Dokument aufgenommen. Teilnehmer der "Umfrage" studieren es und bieten eine neue Version der Prognose an. Experten kommen in der Regel durch mehrere Iterationen zu einem Konsens. Die Erfahrung zeigt, dass die Streuung der Daten allmählich abnimmt, wenn die Schätzungen der Experten konvergieren, und die kollektive Meinung der Gruppe zu einem Ergebnis führt, das den objektiven Indikatoren nahe kommt.

Methoden zur objektiven Verkaufsprognose

Objektive Absatzprognosemethoden basieren hauptsächlich auf quantitativen (empirischen) und analytischen Daten.

Markttest

Bei der Markttestmethode wird ein Produkt in mehreren geografischen Regionen verkauft, die als repräsentativ gelten, um die Reaktion der Verbraucher herauszufinden, und die erhaltenen Daten dann auf den gesamten Markt projiziert. Oft wird diese Methode verwendet, um ein neues Produkt zu entwickeln oder ein altes zu verbessern.

Viele Unternehmen betrachten Markttestergebnisse als den wichtigsten Hinweis auf die Einstellung der Verbraucher zu einem neuen Produkt und als ultimativen Indikator für das Marktpotenzial. Untersuchungen zeigen, dass etwa drei von vier Produkten, die in Markttests die Zustimmung der Verbraucher erhalten, auf dem Markt erfolgreich sind und vier von fünf Produkten, die den Test nicht bestehen, durchfallen. Markttests haben jedoch eine Reihe von Nachteilen.

• Ihre Umsetzung ist mit hohen Kosten verbunden; Es eignet sich eher zum Testen von Verbraucherprodukten als für Industrieprodukte.
• Die Durchführung eines Markttests kann lange dauern.
• Wenn ein Produkt auf dem Markt getestet wird, erhält es viel mehr Aufmerksamkeit, als es anschließend im "natürlichen" Verkauf erhalten kann, wodurch eine verzerrte Vorstellung von seinem Potenzial entsteht.
• Ein Markttest „öffnet die Karten“ für Wettbewerber, sie haben Zeit, einen eigenen Vorschlag zu formulieren, noch bevor die getesteten Produkte vollständig auf dem Markt erscheinen.

Trotz seiner Nachteile dient der Markttest jedoch als sehr effektive Methode Umsatzprognosen. Es sollte jedoch erst angewendet werden, nachdem die Unternehmensleitung alle Vor- und Nachteile sorgfältig abgewogen hat.

Zeitreihenanalyse

Die Umsatzprognose mittels Zeitreihenanalyse basiert auf der Analyse historischer Daten. Im einfachsten Fall geht die Prognose davon aus, dass der Umsatz im nächsten Jahr gleich dem Umsatz im laufenden Jahr ist. Eine solche Prognose kann für eine reife Branche, die durch niedrige Marktwachstumsraten gekennzeichnet ist, ziemlich genau sein. Unter anderen Umständen ist es notwendig, ausgefeiltere Methoden der Zeitanalyse zu verwenden. s x Zeilen. Hier werden wir uns die folgenden Methoden ansehen:

• gleitender Durchschnitt;
• exponentielle Glättung;
• Zersetzung.

Methode des gleitenden Durchschnitts

Die Methode des gleitenden Durchschnitts ist recht einfach. Betrachten wir die Prognose, die darauf hinausläuft, dass der Umsatz im nächsten Jahr gleich dem Umsatz im laufenden Jahr sein wird. Bei erheblichen Umsatzschwankungen von Jahr zu Jahr ist eine solche Prognose mit schwerwiegenden Folgen verbunden. Um alle Nuancen zu berücksichtigen, können Sie den Durchschnittswert mehrerer Indikatoren für das Verkaufsvolumen für bestimmte Zeiträume berechnen, z. B. für das durchschnittliche Verkaufsvolumen der letzten zwei, drei, fünf Jahre oder für eine andere geeignete Anzahl von Zeiträumen für Berechnungen. Bei diesem Ansatz stellt sich die Absatzprognose als der übliche Durchschnittswert der Absatzmengen heraus. Die Anzahl der in der Berechnung verwendeten Indikatoren wird experimentell bestimmt. Letztendlich wird die Anzahl der Zeiträume, die die genauesten Prognosen überprüfbarer Daten liefern, zur Entwicklung des Prognosemodells verwendet. Der Begriff "gleitender Durchschnitt" wird verwendet, weil der berechnete neue Durchschnitt als Vorhersage an jedem Beobachtungspunkt dient, wenn neue Daten verfügbar werden.

Exponentielles Glättungsverfahren

Bei der Vorhersage des nächsten Werts gibt die Methode des gleitenden Durchschnitts jedem der letzten n Werte gleiches Gewicht, wobei n die Anzahl der verwendeten Jahre ist. Wenn also n = 4 ist (d. h. ein gleitender Vierjahresdurchschnitt verwendet wird), wird der Umsatzprognose für das nächste Jahr für jedes Jahr der letzten vier Umsatzjahre dieselbe Gewichtung gegeben.

Die Methode der exponentiellen Glättung ist eine Variation der Methode des gleitenden Durchschnitts. Der Unterschied besteht darin, dass die größten Gewichtungskoeffizienten nicht allen Beobachtungen zugewiesen werden, sondern den neuesten, da sie mehr Informationen über die wahrscheinliche Entwicklung von Ereignissen in der nahen Zukunft enthalten.

Die Effektivität der exponentiellen Glättungsmethode hängt maßgeblich von der Wahl der sogenannten Glättungskonstante ab, die im Rechenalgorithmus als a bezeichnet wird und von 0 bis 1 reicht. Hohe Werte von a geben neuesten Beobachtungen und mehr Gewicht weniger Gewicht als die früheren. Wenn sich die Verkaufsmengen im Laufe der Zeit unwesentlich ändern, ist es ratsam, niedrige Werte von a zu verwenden. Wenn die Verkaufsmengen jedoch stark schwanken, sollten hohe Werte von a verwendet werden, damit die Prognosereihen diese Änderungen widerspiegeln. Üblicherweise wird der Wert von a empirisch bestimmt, d.h. verschiedene Werte von a überprüft und als Ergebnis derjenige akzeptiert, der für eine bestimmte Anzahl von Beobachtungen für vergangene Zeiträume den kleinsten Prognosefehler liefert.

Zersetzungsmethode

Wenn es notwendig ist, Daten für kürzere Zeiträume, wie z. B. einen Monat oder ein Quartal, bei saisonalen Umsatzschwankungen zu analysieren, wenn das Management Umsatzprognosen nicht nur für das Jahr, sondern auch für seine einzelnen Zeiträume erhalten möchte, a Umsatzprognosemethode namens Dekomposition wird verwendet. Hier ist es wichtig zu bestimmen, welcher Anteil der Veränderung der Absatzmengen auf Markttrends zurückzuführen ist und was durch die Saisonalität der Nachfrage erklärt wird. Das Wesen der Dekompositionsmethode besteht darin, vier Komponenten der Zeitreihe zu identifizieren:

• Trend;
• zyklischer Faktor;
• saisonaler Faktor;
• Zufallsfaktor.

Der Trend spiegelt die langfristigen Veränderungen wider, die in den Zeitreihen beobachtet werden, wenn die zyklischen, saisonalen und unregelmäßigen Komponenten ausgeschlossen werden. Üblicherweise wird davon ausgegangen, dass sich der Trend als Gerade darstellen lässt.

Der zyklische Faktor ist nicht immer vorhanden, da er das Auf und Ab („Wellen“) in der Zeitreihe widerspiegelt, wenn die saisonalen und zufälligen Komponenten ausgeschlossen werden. Zyklische Auf- und Abschwünge treten in der Regel über einen ziemlich langen Zeitraum auf – etwa zwei bis fünf Jahre. Einige Rohstoffe (zB Dosenmais) unterliegen leichten zyklischen Schwankungen, während der Absatz anderer (zB Wohnungsbau) sehr großen Schwankungen unterliegt.

Die Saisonalität spiegelt jährliche Schwankungen in den Zeitreihen wider, die durch den natürlichen Wechsel der Jahreszeiten verursacht werden. Der saisonale Faktor tritt in der Regel jährlich auf, obwohl sich das genaue Verkaufsmuster von Jahr zu Jahr ändern kann.

Der Zufallsfaktor spiegelt den Einfluss wider, der nach Ausschluss des Einflusses von Trend-, Konjunktur- und Saisonfaktoren zu beobachten ist.

Statistische Bedarfsanalyse

Der bei der Zeitreihenmethode verwendete Zusammenhang von Absatzmengen und bestimmten Zeiträumen bildet die Grundlage für eine Prognose in die Zukunft. Die statistische Bedarfsanalyse ist ein Versuch, das Verhältnis zwischen Absatzvolumen und den wichtigsten Einflussfaktoren zu ermitteln und auf dieser Grundlage eine Prognose für die Zukunft zu erstellen. Zur Bewertung eines solchen Zusammenhangs wird in der Regel eine Regressionsanalyse herangezogen. Gleichzeitig liegt der Schwerpunkt darauf, nicht alle Faktoren hervorzuheben, die den Absatz beeinflussen, sondern nur die wichtigsten, die den größten Einfluss auf den Absatz haben. Zum Beispiel ein produzierendes Unternehmen Kunststofffenster Bei der Umsatzprognose können Faktoren wie die Zyklizität des Wohnungsbaus, Zinsschwankungen und saisonale Nachfragesteigerungen im Frühjahr und Sommer berücksichtigt werden.

Alle Verkaufsprognosemethoden haben ihre Vor- und Nachteile, sodass die Entscheidung für die eine oder andere Methode alles andere als offensichtlich ist. Zunächst einmal hängt die Entscheidung für die Prognosemethode vom Produkt oder der Dienstleistung selbst ab. Beispielsweise kann keine der Methoden verwendet werden, um den Verkauf eines völlig neuen und unähnlichen Produkts (z. B. Tamagotchi-Spielzeug) vorherzusagen, da die möglichen Verkäufe zwischen null und Milliarden Rubel liegen können. Wir werden später in diesem Kapitel besprechen, wie man die richtige Verkaufsprognosemethode auswählt.

Auswahl einer Verkaufsprognosemethode

Welche Prognosemethode ist zu wählen, um die zuverlässigsten Ergebnisse zu erhalten? Dieses Problem wird besonders relevant, wenn die mit verschiedenen Methoden erhaltenen Vorhersagen nicht übereinstimmen. Es sollte beachtet werden, dass diese Situation eher die Regel als die Ausnahme ist.

Generell zeigt ein Vergleich verschiedener Umsatzprognosemethoden, dass keines davon als das beste bezeichnet werden kann. Die Wahl der einen oder anderen Methode wird von einer Reihe von Faktoren beeinflusst. Um das optimale Ergebnis zu erzielen, sollte man offensichtlich mehrere unterschiedliche Prognosemethoden (objektive und subjektive) verwenden, die erhaltenen Ergebnisse analysieren und eine endgültige Entscheidung darüber treffen, welche der erhaltenen Prognosen bevorzugt werden soll.

Bei der Erstellung von Absatzprognosen greifen viele Unternehmen auf eine Methode wie die Szenarioanalyse zurück. Bei der Anwendung dieser Methode müssen Prognostiker konsequent eine Reihe von „Was wäre wenn…“-Fragen beantworten. Es berücksichtigt sowohl unwahrscheinliche Änderungen als auch wahrscheinlichere Ereignisse. Die Hauptidee dieses Ansatzes besteht nicht so sehr darin, ein „richtiges“ Szenario zu entwickeln, sondern vielmehr eine Reihe von Szenarien zu erhalten, die die wichtigsten Faktoren berücksichtigen, die das gesamte System antreiben, ihre Zusammenhänge und kritischen Unsicherheiten.

Bedarfsprognose nach Gebieten

Unternehmen müssen nicht nur Methoden zur allgemeinen Bedarfsabschätzung entwickeln, sondern auch Prognosen für einzelne Gebiete, da das Absatzpotenzial eines bestimmten Produkts nicht für alle Regionen gleich sein kann. Die Bewertung der territorialen Nachfrage gewährleistet eine hohe Planungseffizienz und Kontrolle über die Aktivitäten des Verkaufspersonals. Es ist auch notwendig, eine Reihe anderer wichtiger Funktionen des Unternehmens zu erfüllen, von denen die wichtigsten sind:

• Marketinggebietsplanung;
• Entwicklung von Methoden zur Identifizierung potenzieller Kunden;
• Festlegen von Verkaufsquoten;
• Entwicklung des Vergütungssystems des Verkaufspersonals des Unternehmens;
• Bewertung der Effektivität des Verkaufspersonals.

Die räumliche Nachfrage wird in Industrie- und Verbrauchermärkten unterschiedlich bewertet. Gebietsnachfrage nach industriellen Markt hängt von der Anzahl der Unternehmen in der Region und deren Bedarf an den Produkten des Unternehmens ab.

Gleichzeitig Verkäufer Konsumgüter gehen meistens von den allgemeinen Bedingungen aus, die jedem der Territorien innewohnen. Diese Bedingungen werden unter anderem durch die Anzahl der Familien, die Bevölkerungszahl oder das Einkommensniveau in der jeweiligen Region bestimmt. Es kommt vor, dass ein Unternehmen versucht, die Nachfrage mit mehreren miteinander verbundenen Variablen zu korrelieren. Zum Beispiel, statistische Analyse Die mittels Regressionsanalyse durchgeführte Nachfrage nach Kühlschränken zeigt, dass diese Nachfrage eine Funktion der folgenden Variablen ist:

• die Anzahl der den Verbrauchern zur Verfügung stehenden Kühlschränke;
• die Anzahl der Wohngebäude, die mit Strom versorgt werden;
• die Höhe des Realeinkommens pro Familie;
• die Möglichkeit, ein Darlehen zu erhalten.

Mit den vorliegenden Daten kann ein Unternehmen die entsprechende Regression verwenden, um das Nachfrageniveau in verschiedenen Regionen abzuschätzen.

Quoten

Wie zu Beginn des Kapitels erwähnt, werden jedem Vertriebsmitarbeiter bestimmte Verkaufsziele oder Quoten zugewiesen. Sie werden für einen bestimmten Kalenderzeitraum festgelegt, der für die Organisation günstig ist (Monat, Quartal, Jahr) und können monetäre und physische Bedingungen annehmen. Quoten sind ein wertvolles Instrument, mit dem Sie Umsatzvolumen und Geldeingänge in einem bestimmten Zeitraum planen sowie die Leistung der Vertriebsmitarbeiter bewerten und deren Aktivitäten anpassen können.

Merkmale der richtigen Quote

Das richtige Kontingent sollte sein:

• erreichbar;
• verständlich;
• Komplett;
• rechtzeitig.

In der Regel werden Absatzquoten für ein bestimmtes Gebiet unterhalb des Absatzpotenzials, aber gleich der Absatzprognose (oder leicht darüber) festgelegt. Manchmal (unter ungünstigen Marktbedingungen usw.) können Quoten unterhalb der Verkaufsprognose festgelegt werden. Es besteht die Meinung, dass die Quoten hoch genug angesetzt werden sollten, damit das Verkaufspersonal alle Anstrengungen unternimmt, um sie zu erreichen. Gleichzeitig reizen überhöhte Quoten Mitarbeiter angeblich mehr zur Höchstrendite als echte. Hinter der äußeren Attraktivität eines solchen Systems verbergen sich jedoch schwerwiegende Mängel: Böswilligkeit und Feindseligkeit zwischen den Mitarbeitern, verursacht durch den Wunsch, ihre Quote um jeden Preis zu erfüllen, und eine veränderte Einstellung gegenüber Kunden, insbesondere die Auferlegung von Dienstleistungen Sie brauchen nicht. Daher ist die Verwendung überhöhter Quoten eher die Ausnahme als die Regel und auf lange Sicht nicht effektiv. Die Festlegung überhöhter Quoten ist nur dann gerechtfertigt, wenn kurzfristig gesetzte Ziele schnell erreicht werden müssen, beispielsweise beim Eintritt in einen neuen Markt. Generell überwiegt bei der Quotenfestlegung der Ansatz, dem Außendienstmitarbeiter realistisch realisierbare Aufgaben gestellt werden, unterstützt durch eine gute Motivation.

Verkaufsquoten sollten nicht nur erreichbar, sondern nachvollziehbar sein. Wenn Mitarbeitern in der neuen Kalenderperiode überhöhte Quoten gegeben werden, ohne ihre Erfahrung, Qualifikation, die Ergebnisse der Quotenerfüllung in der Vorperiode, die Nachfrage nach diesen Produkten, die allgemeine Marktlage und andere Faktoren zu berücksichtigen, ist ein solches Vorgehen erforderlich kann bei den Mitarbeitern Misstrauen hervorrufen und nicht motivieren, sondern umgekehrt dämpfen. Bei der Festlegung neuer Quoten ist es notwendig, den Außendienstmitarbeitern zu erklären, wie sie gebildet werden, denn Mitarbeiter werden neuen Aufgaben eher zustimmen, wenn sie mit der Argumentation vertraut sind und Indikatoren mit Marktpotenzial verknüpfen.

Das nächste Merkmal einer richtigen Quote ist Vollständigkeit. Es vereint alle Kriterien, nach denen die Leistung von Vertriebsmitarbeitern bewertet wird. Wenn Vertriebsmitarbeiter beispielsweise damit beauftragt sind, neue Kunden zu finden und Beziehungen zu diesen aufzubauen, ist es erforderlich, die ungefähre Anzahl neuer Kunden oder den Prozentsatz bestehender Kunden anzugeben. Geschieht dies nicht, rückt die Suche nach Neukunden in den Hintergrund oder noch weiter, und die primäre Aufgabe für den durchschnittlichen Arbeitnehmer besteht darin, den Umsatz zu steigern und Gewinne zu erwirtschaften. Dementsprechend ist es notwendig, die Quoten zur Erfüllung des Umsatzvolumens so anzupassen, dass im Arbeitszeitplan des Mitarbeiters Zeit bleibt, neue Kunden zu suchen und zu gewinnen.

Schließlich sollte das Quotenverteilungssystem die rechtzeitige Information der Handelsvertreter über das Quotenberechnungssystem, ihre Änderungen und die Ergebnisse der Bewertung der Leistung jedes Mitarbeiters beinhalten. Verkaufsquoten für einen bestimmten Kalenderzeitraum müssen rechtzeitig berechnet und den Mitarbeitern mitgeteilt werden. Verzögerungen machen nicht nur die Vorteile der Nutzung von Quoten zunichte, sondern schaffen auch eine Atmosphäre der Unsicherheit, da die Mitarbeiter nicht wissen, wie ihre Arbeit bewertet wird.

Die Rolle von Quoten im Vertriebspersonalmanagement

Das Quotensystem dient also als eines der Instrumente, die die Planung und Kontrolle der Aktivitäten des Außendienstes im Außendienst erleichtern. Es hat zwei Hauptvorteile:

• das Verkaufskontingent schafft Anreize für das Verkaufspersonal;
• hilft bei der Bewertung der Leistung von Vertriebsmitarbeitern.

Das Festlegen von Quoten dient als Anreiz für das Verkaufspersonal, da es ein bestimmtes Ziel darstellt, das erreicht werden soll. Beispielsweise erhält ein Mitarbeiter eine ganz bestimmte Aufgabe – eine bestimmte Anzahl von Produktionseinheiten in einem bestimmten Berichtszeitraum zu verkaufen oder Transaktionen für einen bestimmten Betrag abzuschließen. Besonders starke Anreize sind der Erhalt materieller Belohnungen oder das Erreichen einer bestimmten Leistung sozialer Status(den Titel „Bestseller“ und die entsprechenden Privilegien) bei Erreichen oder Überschreiten des Kontingents. In vielen Organisationen ist die Erfüllung von Mitarbeiterkontingenten direkt an die Gehaltsabrechnung gekoppelt, wie beispielsweise die Zahlung von Provisionen oder Boni. Folgende Formen sind weit verbreitet:

• Provisionsplan - Löhne in Abhängigkeit von der Gesamtzahl der verkauften Waren;
• Bonuszahlungsplan - die Zahlung einer bestimmten Vergütung für Verkäufe, die den festgelegten Indikator überschreiten.

Quoten können auch bei festem Lohn (Satz) als Anreiz betrachtet werden, wenn die Erfüllung der Quoten im nächsten Berichtszeitraum eine Erhöhung des Satzes im nächsten zur Folge hat.

Ein weiteres Merkmal der Verwendung von Quoten besteht darin, dass sie als quantitatives (objektives) Kriterium dienen können, anhand dessen die Produktivität jedes Mitarbeiters bewertet wird. Die Erfüllung oder Nichterfüllung von Vertriebsvorgaben ermöglicht es, Vorreiter und Nachzügler zu identifizieren und entsprechende Maßnahmen (Training, Mentoring, Motivation) zur Verbesserung der Vertriebseffizienz zu entwickeln. Auf das Thema Leistungsbeurteilung wird weiter unten eingegangen.

Arten von Quoten und ihre Verteilung

Bevor Sie Kontingente zuweisen, müssen Sie zunächst entscheiden, um welche Art von Kontingenten es sich handelt. Es gibt drei Haupttypen:

• Quoten bezogen auf das Verkaufsvolumen;
• Quoten basierend auf Finanzkennzahlen wie Rohertrag oder Gemeinkosten;
• Quoten für bestimmte Arten von Aktivitäten, bei denen die Teilnahme von Handelsvertretern des Unternehmens erwartet wird.

Bei der Zuteilung von Quoten für Vertriebsmitarbeiter müssen eine Reihe von Faktoren analysiert und abgewogen werden, darunter das Potenzial des Gebiets, die Motivationskomponente der Quote für jeden Mitarbeiter, die langfristigen Ziele des Unternehmens und die kurzfristigen Auswirkungen von Quoten -fristige Rentabilität. Da Verkaufsquoten am weitesten verbreitet sind, werden sie zuerst besprochen.

Verkaufsquoten

Diese Art der Quote richtet sich nach dem Umsatzvolumen (quantitativ oder monetär) und ist in vielen Unternehmen weit verbreitet. Seine weite Verbreitung verdankt es der Tatsache, dass Verkaufsquoten leicht direkt mit Marktpotenzialen in Verbindung gebracht werden können und für die Verkäufer, die sie in die Praxis umsetzen müssen, zuverlässig und verständlich sind. Darüber hinaus entspricht die Festlegung von Quoten für Verkaufsmengen idealerweise der Vorstellung von Verkäufern über ihren Beruf.

Wie bereits erwähnt, ist es üblich, Kontingente für Verkaufsmengen in Geld, in der Anzahl der Waren oder in Punkten festzulegen. Im letzteren Fall wird für einen klar festgelegten Geldbetrag, Stückzahl oder Gewichtsäquivalent (Kilogramm, Tonnen) eines bestimmten verkauften Produkts eine bestimmte Anzahl von Punkten vergeben. Zum Beispiel für jeweils 100 Rubel. Verkäufe von Produkt A können drei Punkte erhalten, Produkt B - zwei Punkte, Produkt C - ein Punkt. Ebenso werden für jede verkaufte Tonne Stahlrohre fünf Punkte und für jede verkaufte Tonne Walzstahl nur zwei Punkte vergeben. Die kumulierte Umsatzquote für jeden Mitarbeiter ist die Anzahl an Punkten, die er in einem bestimmten Zeitraum erspielen muss.

Unternehmen verwenden Verkaufsquoten, wenn sie sich auf eine bestimmte Produktlinie konzentrieren, den Verkauf fördern oder neue Kunden gewinnen müssen. Um beispielsweise Vertriebsmitarbeiter zu ermutigen, neue Produkte aktiver zu bewerben, können Verkäufe eines neuen Produkts mehr Punkte einbringen als Verkäufe eines alten Produkts. Der gleiche Ansatz gilt für den Kundenservice, bei dem für den (monetären) Umsatz bei Neukunden mehr Punkte vergeben werden als für den gleichen Umsatz bei Bestandskunden.

Das Punktesystem ermöglicht es Ihnen, Quotensysteme zu entwickeln, die das Erreichen bestimmter (für das Unternehmen wichtiger) Ziele anregen und Verständnis und Unterstützung von Vertriebsmitarbeitern finden.

Festlegen von Quoten für Verkaufsmengen

Die Verteilung der Quoten erfolgt im einfachsten Fall auf Basis von Kennziffern vergangener Berichtszeiträume oder des durchschnittlichen Absatzvolumens für ein bestimmtes Gebiet für einen bestimmten Kalenderzeitraum. Gleichzeitig ist das Personal moralisch oder finanziell motiviert, vergangene Leistungen zu übertreffen. Die Attraktivität dieses Schemas liegt in seiner Einfachheit und geringen Kosten. Darüber hinaus ist es für Vertriebsmitarbeiter verständlich.

Dieser Ansatz berücksichtigt jedoch nicht immer Änderungen der Marktbedingungen, wie z. B. eine Erweiterung des Verkaufsgebiets, das Auftreten neuer potenzieller Käufer und die Möglichkeit von Verkäufen, die höher als prognostiziert sind. Gleichzeitig können dem Unternehmen allein aufgrund der fehlenden Einschätzung des Marktpotenzials enorme Chancen entgehen. Andererseits wird die aggressive Politik der Wettbewerber oder die ungünstige Marktlage eine Erhöhung der Quoten unangemessen machen. Ein weiterer Nachteil der Festsetzung von Quoten ausschließlich auf der Grundlage der Leistung in früheren Perioden ist ein unerwünschtes Modell für das Verkaufspersonal. Beispielsweise kann ein Vertriebsmitarbeiter, der es geschafft hat, sein Kontingent vor dem Ende des Berichts- oder Kalenderzeitraums zu erfüllen, die Platzierung bestehender Aufträge auf den Beginn eines neuen Zeitraums verschieben. Damit schlägt er zwei Fliegen mit einer Klappe: Erstens sichert er sich eine niedrigere Quote für die nächste Periode, und zweitens bereitet er deren Umsetzung vor.

Um Kontingente für Absatzmengen für einzelne Regionen zu verteilen, können Sie die Bewertung des Potenzials des Gebiets verwenden. Auch hier sollte man sich nicht nur von Zahlen leiten lassen, sondern die für das jeweilige Territorium charakteristischen Merkmale analysieren. Marktbedingungen unter Einbeziehung der daran arbeitenden Handelsvertreter. Gleichzeitig muss jedoch die Dualität der Situation berücksichtigt werden: Einerseits sind die Vertriebsmitarbeiter mit den Besonderheiten des Verkaufs in einem bestimmten Gebiet vertraut, und andererseits ist die festgelegte Quote direkt mit der Beurteilung der Effektivität ihrer Arbeit verbunden sind, sodass sie das Umsatzpotenzial bewusst unterschätzen können, um sich niedrige Quoten zu sichern, die sie ohne allzu großen Aufwand leisten können.

Finanzielle Quoten

Die Verwendung von Finanzkontingenten ermöglicht es Ihnen, die Aktivitäten der Vertriebsmitarbeiter mit Schwerpunkt auf den Gewinnen und Kosten des Unternehmens zu planen. Dabei ist zu bedenken, dass Händler in der Regel zunächst versuchen, leichter verkäufliche Waren zu verkaufen, und sich stärker um die Kunden kümmern, mit denen sich leichter verhandeln lässt. Gleichzeitig stellt sich oft heraus, dass die Produktion leicht marktfähiger Waren teuer und ihre Rentabilität relativ gering ist; angenehme Kunden schließen nicht immer große Geschäfte und Unternehmen nicht so hohe Einnahmen bringen. Die Festlegung von Finanzquoten zielt darauf ab, die Aktivitäten des Außendienstes erstens auf profitablere Produkte und zweitens auf die Arbeit mit Kunden mit hohem Potenzial zu konzentrieren. Die Entwicklung von Finanzquoten basiert in der Regel auf Bruttogewinn, Nettogewinn und Handelskosten, obwohl Sie im Prinzip fast alle verwenden können Finanzkennzahlen Organisationen.

Die Nachteile der Verwendung von Finanzquoten liegen in erster Linie in der Komplexität der Entwicklung und den Auswirkungen externe Faktoren. Beispielsweise wird der durch die Aktivitäten eines Vertriebsmitarbeiters erzielte Gewinn oft von vielen Faktoren beeinflusst, die sich seiner Kontrolle entziehen: dem Verhalten von Wettbewerbern, wirtschaftlichen oder sozialen Faktoren, der Preispolitik des Unternehmens usw. Unter solchen Umständen betrachten viele Experten die Verwendung von Finanzquoten unangemessen.

Festlegung finanzieller Quoten

Die Verteilung der finanziellen Quoten erfolgt unter Berücksichtigung der finanziellen Ziele der Organisation. Angenommen, ein Unternehmen setzt sich das Ziel, eine bestimmte Rentabilität für alle Verkäufe in einem bestimmten Gebiet zu erreichen, und hat zwei Arten von Produkten in seinem Arsenal: Produkt A mit einer Rentabilität von 30 % und Produkt B mit einer Rentabilität von 40 %. Die Aktivitäten der Verkaufsabteilung sollten so verteilt werden, dass Gesamtrentabilität betrug 37 %. Dazu muss das Verkaufspersonal bestimmte Umsatzanteile beider Produktarten einhalten.

Quoten für bestimmte Arten von Aktivitäten

Verkäufer erfüllen in ihrer Tätigkeit unter anderem Funktionen, die nicht unmittelbar zu einem Verkauf oder Abschluss eines Geschäfts führen. Zu diesen Funktionen gehören beispielsweise die Kontaktaufnahme mit potenziellen Käufern, Produktvorführungen oder Schaufensterdekoration. Diese Maßnahmen bereiten jedoch die Voraussetzungen für zukünftige Verkäufe. Die Praxis, Quoten nur auf Verkaufsmengen festzulegen, verleitet dazu, Funktionen zu vernachlässigen, die nicht mit dem sofortigen Verkauf zusammenhängen. Wenn ein Unternehmen kundenorientiert ist, sollten seine Vertriebsmitarbeiter solche Nebentätigkeiten nicht vernachlässigen und das Unternehmen sollte sie bei der Gestaltung eines Quotensystems berücksichtigen. Hier ist eine Beispielliste von Hilfsfunktionen.

• Kontakte (Besuche, Anrufe) mit potenziellen Käufern.
• Schriftliche Zusendung (Fax, E-Mail, Post) Angebote an potenzielle Kunden.
• Warenvorführung vor Ort.
• Kontakte mit Kunden zur Wartung oder Installation von Geräten unter der Kontrolle des Lieferanten.
• Organisation von Ausstellungen, Konferenzen und Vorbereitung gemeinsamer Treffen.
• "Wiederbelebung" ehemaliger Kunden, um die Reihen der bestehenden aufzufüllen.

Festlegen von Quoten für Aktivitäten

Vor der Zuordnung von Kontingenten zu Aktivitäten sollte eine Analyse der Arten von Aktivitäten durchgeführt werden, die erforderlich sind, um ein Gebiet effektiv abzudecken, da Kontingente von der Größe der Region und der Anzahl bestehender und potenzieller Kunden abhängen, die der Vertriebsmitarbeiter kontaktieren wird. Wichtig ist auch die Kategorie (Klein, Groß, Schlüssel) der Kunden und deren Serviceanforderungen. Eine solche Analyse zeigt die Arten von Aktivitäten, die für einen Vertriebsmitarbeiter in einem bestimmten Gebiet typisch sind, und die Anzahl bestimmter Aktionen (Besuche, Anrufe, Präsentationen), die er im Prozess der Arbeit mit Kunden durchführen muss. Informationsquellen für die Analyse sind Berichte von Vertriebsmitarbeitern und Recherchen dieses Segment Markt, insbesondere sein Potenzial.

Ermittlung der Mitarbeiterzahl im Vertrieb

Eine der wichtigsten Aufgaben bei der Vertriebsplanung des Unternehmens ist die Bestimmung der Anzahl der Vertriebsmitarbeiter. Die Vertriebsabteilung gilt als eine der produktivsten, aber gleichzeitig auch als eine der teuersten Anlagen der Organisation, daher sollte die Frage der Anzahl der Vertriebsmitarbeiter unter Berücksichtigung aller verkaufsbezogenen Faktoren entschieden werden. Einerseits trägt eine Erhöhung der Mitarbeiterzahl zu einer Steigerung des Absatzvolumens bei, andererseits führt dies zu einer Erhöhung der Wartungskosten. Die richtige Kalkulation des Bedarfs an Vertriebsmitarbeitern ist entscheidend für den Unternehmenserfolg.

Es werden verschiedene Methoden verwendet, um die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter im Außendienst zu bestimmen. Wir betrachten die drei häufigsten:

• Aufschlüsselungsmethode;
• Workload-Methode;
• Inkrement-Methode.

Absteckmethode

Dies ist die einfachste Methode, bei der jeder durchschnittliche Vertriebsmitarbeiter als ein Verkäufer mit einem bestimmten Maß an Arbeitsproduktivität behandelt wird. Um die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter zu bestimmen, müssen Sie daher den prognostizierten Gesamtumsatz der Organisation durch den geschätzten Umsatz jedes Vertriebsmitarbeiters dividieren:

N ist die Anzahl des vom Unternehmen benötigten Verkaufspersonals;

S ist das voraussichtliche Verkaufsvolumen;

P ist ein Indikator für die Arbeitsproduktivität eines Verkäufers.

Also, wenn ein Unternehmen eine Umsatzprognose von 100 Millionen Rubel hat. und jede Verkäuferin kann laut Prognose Waren im Wert von 5 Millionen Rubel verkaufen, dann braucht sie 20 Mitarbeiter.

Trotz der offensichtlichen Einfachheit und Bequemlichkeit des Partitionierungsverfahrens kann es schwierig sein, es in der Praxis anzuwenden. Erstens verwendet es die umgekehrte Logik, d.h. Die Berechnung der Mitarbeiterzahl ist eine Folge der Schätzung der Verkaufsmengen, während die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter eines der Eingabeelemente sein sollte strategisches Marketing. Zweitens berücksichtigt die Produktivitätsbewertung des Verkäufers keine Unterschiede in den Qualifikationen der Arbeitnehmer, im Potenzial der von ihnen bedienten Märkte und im Wettbewerbsniveau verschiedenen Regionen. Drittens berücksichtigt die Aufschlüsselungsmethode nicht die Mitarbeiterfluktuation, und neue und unerfahrene Mitarbeiter können selten mit den Umsätzen erfahrener Mitarbeiter mithalten. Natürlich lässt sich die Berechnungsformel durch Hinzufügen einer Fluktuationskennzahl modifizieren, verliert dann aber an Einfachheit und konzeptioneller Attraktivität. Der wichtigste Nachteil dieser Methode besteht schließlich darin, dass die Rentabilität nicht berücksichtigt wird. Der Vertrieb wird nicht als Mittel zum Zweck, sondern als eine Art eigenständige Aufgabe betrachtet; die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter von einem entscheidenden Faktor zur Erzielung des geplanten Gewinns wird zu einer von den prognostizierten Absatzmengen abhängigen Größe.

Workload-Methode

Bei der Ermittlung der Anzahl der Vertriebsmitarbeiter nach der Workload-Methode (oder „Stack-Methode“) wird davon ausgegangen, dass alle Vertriebsmitarbeiter ungefähr gleich viel Arbeit leisten. Das Arbeitsvolumen wird als Ableitung einer Kombination aus drei Faktoren betrachtet: der Anzahl der Kunden, der Anzahl der Anrufe bei jedem von ihnen und der Dauer der Arbeit mit jedem von ihnen. Die resultierende Zahl wird durch den Arbeitsaufwand geteilt, der einem einzelnen Verkäufer zuzurechnen ist, und erhält die Gesamtzahl des Verkaufspersonals. Auf Abb. 3 zeigt ein Schema zur Berechnung der Anzahl von Verkäufern unter Verwendung der Arbeitsbelastungsmethode.

Reis. 3. Die Reihenfolge der Ermittlung der Anzahl der Vertriebsmitarbeiter nach der Workload-Methode

Die Berechnung der Anzahl der Außendienstmitarbeiter nach der Workload-Methode besteht aus sechs Stufen.

2. Bestimmung der Anzahl und Dauer der Kontakte mit jedem Kunden in der Kategorie.

3. Berechnung der Arbeitskosten für die Betreuung aller Kunden.

4. Ermittlung der durchschnittlichen Kontaktanzahl je Mitarbeiter.

5. Verteilung der Zeit eines einzelnen Arbeiters nach Arten von Aufgaben.

6. Berechnung der Anzahl der Verkäufer.

Betrachten wir jede dieser Phasen.

Stufe 1. Klassifizierung der Kunden nach Kategorie

Typischerweise werden Kunden auf der Grundlage des Verkaufsvolumens klassifiziert, können aber auch auf anderen Kriterien wie Branche, Kreditwürdigkeit, Produktlinien oder Verkaufspotenzial basieren.

Jedes Klassifizierungssystem sollte den Unterschied im Arbeitsaufwand widerspiegeln, der erforderlich ist, um verschiedene Kundenklassen zu bedienen, und daher die Attraktivität jeder Kundenklasse für ein bestimmtes Unternehmen. Angenommen, ein Unternehmen hat 1.030 Kunden, die in drei Haupttypen (Klassen) unterteilt werden können.

Klasse A: groß oder sehr attraktiv - 200.

Klasse B: mittel oder mäßig attraktiv - 350.

Klasse B: klein, aber immer noch schön - 480.

Stufe 2. Bestimmen Sie die Anzahl und Dauer der Kontakte mit jedem Kunden in der Kategorie

Das bedeutet, dass es notwendig ist, die Anzahl der Kontakte (Besuche, Anrufe) und ihre durchschnittliche Dauer für jeden Kundentyp zu schätzen. Eine solche Bewertung erfolgt auf der Grundlage der Meinung von Vertriebsleitern oder nach Analyse von Berichten und anderen formellen Quellen.

Nehmen Sie an, dass Kunden der Klasse A alle zwei Wochen, Kunden der Klasse B einmal im Monat und Kunden der Klasse C alle zwei Monate besucht werden sollten. Die Dauer eines standardmäßigen kommerziellen Besuchs beträgt 60, 30 bzw. 20 Minuten. Daher wird der Zeitaufwand für jeden Kundentyp pro Jahr wie folgt berechnet:

Klasse A: 26 Besuche pro Jahr ´ 60 Minuten = 1.560 Minuten = 26 Stunden

Klasse B: 12 ​​Besuche pro Jahr ´ 30 Minuten = 360 Minuten = 6 Stunden

Klasse B: 6 Besuche pro Jahr ´ 20 Minuten = 120 Minuten = 2 Stunden

Stufe 3. Berechnung der Arbeitskosten für die Betreuung aller Kunden

Um die gesamten Arbeitskosten für die Bedienung aller drei Kundenklassen zu berechnen, müssen Sie die Anzahl der Kunden mit den im vorherigen Schritt ermittelten Zeitkosten für das Jahr multiplizieren. Die erhaltenen Daten werden summiert und die Anzahl der Stunden ermittelt, die erforderlich sind, um alle Arten von Kunden zu bedienen.

Klasse A: 200 Kunden ´ 26 Stunden = 5.200 Stunden

Klasse B: 350 Kunden ´ 6 Stunden = 2.100 Stunden

Klasse B: 480 Kunden ´ 2 Stunden = 960 Stunden

Insgesamt: 8.260 Stunden pro Jahr

Stufe 4. Bestimmen Sie die durchschnittliche Anzahl von Kontakten für jeden Mitarbeiter

In diesem Stadium müssen Sie die Anzahl der Arbeitsstunden pro Woche für den durchschnittlichen Verkäufer schätzen und den resultierenden Wert mit der Anzahl der Arbeitswochen pro Jahr multiplizieren. Nehmen wir an, die Arbeitswoche beträgt 40 Stunden und der durchschnittliche Arbeitnehmer arbeitet 48 Wochen im Jahr (unter Berücksichtigung von Urlaub, krankheitsbedingten Fehlzeiten oder anderen legitimen Gründen). Somit arbeitet der durchschnittliche Verkäufer während des Jahres 1920 Stunden:

40 Stunden ´ 48 Wochen = 1.920 Stunden

Stufe 5. Verteilung der Mitarbeiterzeit nach Aufgabentypen

Klar ist, dass nicht alles in den persönlichen Kundenkontakt fließt, sondern nur ein Teil der Arbeitszeit des Verkäufers. Viel Zeit wird für Tätigkeiten aufgewendet, die nicht direkt mit dem Verkauf zu tun haben, wie z. B. das Schreiben von Berichten, die Teilnahme an Meetings, die Kommunikation mit Kunden über Serviceangelegenheiten usw. Darüber hinaus wird ein erheblicher Teil der Arbeitszeit unterwegs verbracht. Angenommen, die Analyse der Arbeitszeitkosten des Verkaufspersonals ergab, dass sie sich wie folgt verteilen.

Tatsächlicher Verkauf – 768 Stunden/Jahr oder 40 %

Nicht verkaufsbezogene Tätigkeiten – 576 Stunden/Jahr oder 30 %

Fahrten - 576 Stunden / Jahr oder 30 %

Insgesamt - 1.920 Stunden / Jahr oder 100 %

Stufe 6. Berechnung der Anzahl der Vertriebsmitarbeiter

Die Anzahl der von einem Unternehmen benötigten Außendienstmitarbeiter kann nun berechnet werden, indem die Gesamtzahl der Stunden, die erforderlich sind, um den gesamten Markt zu bedienen, durch die Anzahl der Stunden dividiert wird, die einem Verkäufer für den tatsächlichen Verkauf zur Verfügung stehen. Somit ist die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter des Unternehmens gleich:

8.280 Stunden / 768 Stunden = 10,78 oder 11 Verkäufer

Die Workload-Methode (oder Build-up-Methode) ist eine ziemlich verbreitete Methode, um die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter zu berechnen. Es ist nicht zu kompliziert und berücksichtigt gleichzeitig die Tatsache, dass unterschiedliche Kundenkategorien unterschiedliche Zeit benötigen, um bedient zu werden.

Dieses Verfahren hat jedoch auch Nachteile. Erstens berücksichtigt es nicht die Reaktion verschiedener Kunden auf dasselbe kommerzielle Angebote Firmenangestellte. Beispielsweise könnten zwei Klasse-A-Kunden unterschiedlich auf denselben Vertriebsmitarbeiter-Workflow reagieren. Ein Kunde kann die Produkte des Unternehmens auch ohne regelmäßige Besuche eines Außendienstmitarbeiters bestellen. Ein anderer Käufer erklärt sich erst dann bereit, Kunde dieses Unternehmens zu werden, wenn der Vertriebsmitarbeiter mehr Zeit für ihn aufwendet, als es der Standardarbeitsplan zulässt. Darüber hinaus berücksichtigt diese Methode nicht explizit die Rentabilität der Kontakthäufigkeit mit dem Kunden (Verkaufsbesuche) sowie Faktoren wie Servicekosten und Bruttomarge für das von diesem Kunden gekaufte Warensortiment.

Schließlich basiert die Anwendung der Workload-Methode auf der Annahme, dass alle Vertriebsmitarbeiter ihre Arbeitszeit gleichermaßen effektiv nutzen (dh jeder Vertriebsmitarbeiter widmet tatsächlich 768 Stunden dem persönlichen Kontakt mit Kunden). Dies ist jedoch nicht der Fall. Einige Mitarbeiter verbringen mehr Zeit mit der Kommunikation mit Kunden, andere weniger, aber sie nutzen sie effizienter. Verkäufer in kleinen Gebieten verbringen weniger Zeit mit Reisen und mehr Zeit mit dem Verkaufen. Die Erweiterungsmethode erlaubt es nicht, solche Nuancen explizit zu berücksichtigen.

Inkrement-Methode

Nach der inkrementellen Methode soll die Zahl der Vertriebsmitarbeiter so lange erhöht werden, wie die so erzielte Gewinnsteigerung die Kostensteigerung übersteigt.

Die inkrementelle Methode basiert auf der Annahme, dass eine Zunahme der Anzahl von Verkäufern zu einer Verringerung der von jedem von ihnen erzielten Gewinne führt. Wenn beispielsweise ein zusätzlicher Vertriebsmitarbeiter einen Umsatz von 3 Millionen Rubel erzielt, bringen zwei zusätzliche Vertriebsmitarbeiter nur 5,5 Millionen Rubel. Die Umsatzsteigerung des ersten Verkäufers beträgt 3 Millionen Rubel, die zweite nur 2,5 Millionen Rubel. Daher bringt die Einstellung eines dritten Mitarbeiters 2,25 Millionen Rubel. neue Verkaufsmengen und die vierte - 2 Millionen Rubel usw. Eine Aufstockung des Verkaufspersonals um vier Verkäufer wird zu einer Umsatzsteigerung von 9,75 Millionen Rubel führen. Bedenkt man, dass jeder nachfolgende Mitarbeiter weniger Gewinn bringt und dem Unternehmen Fixkosten (Gehalt, Provisionen, Reisekosten etc.) entstehen, kann das Verkaufspersonal so lange aufgestockt werden, bis der Gewinn des nächsten eingestellten Mitarbeiters den Einstellungskosten entspricht er und Inhalt.

Die inkrementelle Methode scheint sehr überzeugend zu sein, und ihre Bestimmungen stimmen mit empirischen Beweisen überein, dass eine Erhöhung der Mitarbeiterzahl zu einer Verringerung des Gewinns führen kann. Der Gewinnrückgang kann jedoch auch auf andere Faktoren zurückzuführen sein, wie z. B. die Anzahl der Käufer pro Verkäufer, die Anzahl der Verkaufsbesuche bei jedem Kunden, die tatsächliche Zeit, die der Verkäufer im persönlichen Kontakt mit dem Kunden verbringt, und das Design Faktor der Territorien (auf den im nächsten Abschnitt näher eingegangen wird).

Der Hauptnachteil der Inkrementmethode ist ihre Komplexität im Vergleich zu den beiden oben diskutierten Ansätzen. Wenn die Kosten für die Gewinnung eines zusätzlichen Verkäufers ziemlich genau geschätzt werden können, dann kann der erwartete Gewinn nicht so einfach geschätzt werden, da er von vielen Faktoren abhängt. Hierbei sind die zu erwartenden Mehreinnahmen aus der Tätigkeit des neuen Verkäufers zu berücksichtigen, die von der Ausgestaltung der Verkaufsgebiete, der personellen Verteilung in diesen Gebieten und der Arbeitsproduktivität jedes Mitarbeiters abhängen. Die Berechnung wird zudem dadurch erschwert, dass die Rentabilität des Vertriebs auch von den Produkten des Unternehmens und deren Rentabilität abhängt.

Verkaufsflächengestaltung

Die Anzahl der Verkaufsgebiete und ihr Gestaltungsschema sollten als zusammenhängende und voneinander abhängige Entscheidungen betrachtet werden. Sie müssen jedoch zunächst die Anzahl der Verkaufsgebiete bestimmen und sich dann auf deren Gestaltung konzentrieren.

Idealerweise haben alle Verkaufsgebiete das gleiche Verkaufspotenzial und Aktivitätsvolumen für jeden Verkäufer, was eine effektive Reichweite gewährleistet. Bei gleichem Potenzial ist es einfacher, die Produktivität jedes Mitarbeiters des Unternehmens zu bewerten und zu vergleichen. (Weitere Informationen zur detaillierten Bewertung der Vertriebsmitarbeiterleistung in den Vertriebsgebieten finden Sie im nächsten Kapitel.) Die Arbeitslastnivellierung verbessert die Arbeitsmoral unter den Vertriebsmitarbeitern und beseitigt Streitigkeiten zwischen Management und Untergebenen. Obwohl es in der Realität schwierig und unwahrscheinlich ist, gleiche Bedingungen für alle zu schaffen, sollte bei der Gestaltung von Verkaufsgebieten darauf geachtet werden, dass alle Mitarbeiter die gleichen Chancen erhalten.

Der Designprozess umfasst sechs Phasen.

1. Die Wahl der Grundeinheit der Formation.

2. Bewertung des Marktpotenzials.

3. Bildung hypothetischer Territorien.

4. Workload-Analyse.

5. Korrektur der Grenzen hypothetischer Territorien.

6. Verteilung des Verkaufspersonals nach Gebieten.

Stufe 1. Auswahl der grundlegenden Formationseinheit

Die grundlegende Formationseinheit ist ein relativ kleiner territorial-administrativer Bereich, der zur Definition von Marketinggebieten verwendet wird (z. B. eine Stadt oder ein Bezirk). In der Regel werden kleine Formationseinheiten bevorzugt, da größere auch Regionen mit unterschiedlichem Absatzpotential beinhalten können. Dies macht es schwierig, das wahre Umsatzpotenzial über das gesamte Verkaufsgebiet zu identifizieren. Darüber hinaus erleichtern kleine Oblaste als Basiseinheit die Anpassung von Verkaufsgebieten bei Bedarf, da es viel einfacher ist, Kunden innerhalb eines Rajons neu zuzuordnen als auf Oblast- oder Krai-Ebene. Als Basiseinheit werden in der Regel Städte, Landkreise und Regionen verwendet.

Städte. Als sich der Löwenanteil des Marktpotenzials in Großstädten konzentrierte, war dies in der Vergangenheit eine sehr geeignete Option für eine Basiseinheit. Aber derzeit sind Großstädte für diese Rolle schlecht geeignet. In Bezug auf die Vermarktung von Vororten und unmittelbarer Umgebung Großstädte haben ein nicht geringeres und manchmal sogar höheres Potenzial als die Stadt selbst. Daher sind viele Unternehmen, die in der Vergangenheit große Städte als Basiseinheit verwendet haben, nun zu breiteren Klassifizierungssystemen übergegangen.

Oblaste entsprechen normalerweise der im Land angenommenen administrativ-territorialen Struktur. In der Region gibt es normalerweise eine große Stadt - das regionale Zentrum und kleinere Siedlungen. Flächen sind praktische Basiseinheiten, da sie eine relativ kleine Fläche haben, was es einfach macht, Verkaufsflächen während des Designprozesses anzupassen.

Regionen sind große administrativ-territoriale Gebiete, die mehrere Regionen umfassen. Die Präsenz von großen Industrieunternehmen, Rohstoffen oder Humanressourcen oder die Spezialisierung auf eine bestimmte Art von Tätigkeit in der Region wird zu einem bestimmenden Faktor für das Nachfragepotential. Dementsprechend gibt es auf dem Territorium der Region mehrere große Städte, teilweise mit unterschiedlichen Spezialisierungen (Industrie, Bergbau, Landwirtschaft usw.) und folglich mit unterschiedlicher Bevölkerungsverteilung und Vermarktungspotential. Die Änderung der Verkaufsgebiete auf regionaler Ebene ist eine ziemlich schwierige Aufgabe, da sie zu einer erheblichen Zunahme oder Abnahme der Anzahl der Kunden und des Aktivitätsvolumens der Verkäufer führt.

Stufe 2. Bewertung des Marktpotentials für jede grundlegende Formationseinheit

Die Einschätzung des Marktpotenzials je Basisgerät erfolgt mit den zu Beginn des Kapitels beschriebenen Methoden. Wenn eine Beziehung zwischen dem Verkaufsvolumen eines bestimmten Produkts und einer anderen Variable (oder Variablen) hergestellt werden kann, kann diese Variable verwendet werden, um das Verkaufspotential für jede Grundeinheit abzuschätzen. In diesem Fall benötigen Sie jedoch eine große Datenmenge für jede Variable. Manchmal ist es möglich, das Potenzial basierend auf der wahrscheinlichen Nachfrage von jedem bestehenden oder potenziellen Kunden im betrachteten Gebiet vorherzusagen. Dieser Ansatz ist auf Industriemärkten effektiver als auf Verbrauchermärkten, da die Anzahl der Verbraucher von Industriegütern im Vergleich zu den Käufern von Konsumgütern normalerweise kleiner ist und sie auch leichter zu identifizieren sind. Darüber hinaus übersteigt das Verkaufsvolumen an jeden Kunden auf dem Industriemarkt das Verkaufsvolumen an den durchschnittlichen Käufer von Konsumgütern erheblich. Daher ist es in diesem Stadium notwendig, die größten Verbraucher zu identifizieren, ihre voraussichtliche Nachfrage zu bewerten, individuelle Schätzungen zusammenzufassen und eine grobe Schätzung des Absatzpotenzials des Gebiets als Ganzes zu erhalten.

Stufe 3. Bildung hypothetischer Territorien

Nach Bewertung des Potenzials jeder Basiseinheit sollten benachbarte Gebiete zu größeren zusammengelegt werden. geografische Einheiten. Die Konsolidierung sollte so erfolgen, dass Überschneidungen der Tätigkeitsbereiche der Verkäufer vermieden werden, d.h. so dass jeder Mitarbeiter nur in seinem eigenen Gebiet arbeitet und seine Bemühungen auf die Gebiete ausdehnt, die seinen Kollegen zugewiesen sind.

Die größte Herausforderung besteht darin, die Marktpotenziale für jeden Vertriebsbereich auszugleichen. Sie sollten damit beginnen, die Arbeitsbelastung der Verkäufer und das Verkaufspotenzial (den Anteil des gesamten Marktpotenzials, den das Unternehmen erwartet) zu berücksichtigen; diese Parameter hängen von der Konkurrenz auf dem Markt ab. Es wird davon ausgegangen, dass alle Vertriebsmitarbeiter über die gleichen Fähigkeiten verfügen.

Alle in dieser Phase gemachten Annahmen werden in den nächsten Entwurfsphasen korrigiert, aber jetzt wird ein allgemeiner Ansatz für die Aufteilung der Gebiete entwickelt. Die resultierende Anzahl von Gebieten sollte der Anzahl von Gebieten entsprechen, die das Management zuvor basierend auf den Fähigkeiten des Unternehmens festgelegt hat. Wenn dies noch nicht geschehen ist, sollte die Anzahl der Verkaufsgebiete in diesem Stadium bestimmt werden.

Phase 4. Analyse der Arbeitsbelastung des Verkaufspersonals

Jetzt sollten Sie den Arbeitsaufwand der Mitarbeiter berechnen, der erforderlich ist, um jedes der empfangenen Gebiete abzudecken. Es ist unwahrscheinlich, dass es in der vorherigen Phase möglich war, Gebiete zu bilden, die in Bezug auf das Verkaufspotenzial und die Arbeitsbelastung der Verkäufer identisch sind. Höchstwahrscheinlich unterscheiden sich die Gebiete stark in Bezug auf das Aktivitätsvolumen, das der Außendienst erwartet. Daher müssen Sie in dieser Phase den Arbeitsaufwand für das Verkaufspersonal abschätzen. Im Allgemeinen umfasst es die folgenden Schritte:

• Bestimmung der Anzahl der Käufer;
• Auswahl von Kriterien zur Kundenklassifizierung;
• Berechnung der Häufigkeit von Handelskontakten;
• Ermittlung der Häufigkeit von Geschäftskontakten mit jedem Kunden;
• Ermittlung der Gesamtarbeitskosten des Verkaufspersonals.

Bestimmung der Anzahl der Käufer

Um die Arbeitsbelastung des Verkaufspersonals abzuschätzen, sollten alle Kunden in einem bestimmten Gebiet gezählt werden, beginnend mit dem größten. Meistens wird diese Berechnung in zwei Schritten durchgeführt. In der ersten Phase wird das Verkaufspotenzial für jeden bestehenden und potenziellen Käufer in einem bestimmten Gebiet bewertet. In der zweiten Stufe wird das in Form des Verkaufspotenzials erhaltene Ergebnis verwendet, um die Anzahl und Dauer der Kontakte (Besuche, Anrufe) mit jedem der Kunden zu berechnen. Die Gesamtarbeitskosten können auf der Grundlage der Gesamtzahl der Kunden, der Anzahl und Dauer der Kontakte mit jedem von ihnen sowie ermittelt werden voraussichtliche Kosten Zeit für Tätigkeiten, die nicht direkt mit dem Verkauf zusammenhängen, z. B. für einen Umzug.

Auswahl der Kundenklassifizierungskriterien

Umsatzpotenziale, auf deren Grundlage die Häufigkeit und Dauer der Verkaufskontakte mit Kunden berechnet werden, sind nur eines der Kriterien zur Einstufung von Kunden. Es gibt andere Kriterien; sie alle sollten analysiert und ggf. zusammen mit dem Umsatzpotenzial genutzt werden. Zu diesen Kriterien gehören Wettbewerbsdruck auf einen potenziellen Käufer; Prestige des Käufers; Volumen und Produktpalette der Einkäufe; interne Merkmale Kunden, die den Abschluss der Transaktion beeinflussen. Die Faktoren, die die Effektivität jedes kommerziellen Besuchs oder Kontakts mit einem Kunden beeinflussen, sind sehr individuell.

Berechnung der Häufigkeit von Handelskontakten

Das Matrixkonzept der strategischen Planung schlägt vor, Käufer (wie strategische Geschäftseinheiten oder Märkte) in Form einer Matrix nach zwei Kriterien zu klassifizieren: Attraktivität für das Unternehmen und Schwierigkeiten bei der Arbeit. Die Matrix kann aus vier (2 ´ 2) oder neun (3 ´ 3) Zellen bestehen. Auf Abb. 4 potenzielle Käufer werden je nach Potenzial und Wettbewerbsvorteilen (oder -nachteilen) für das Verkäuferunternehmen in vier Zellen eingeteilt. Jeder Quadrant sieht eine andere Häufigkeit von Geschäftskontakten mit Kunden vor. Die maximale Frequenz der kommerziellen Kontakte wird für Kunden aus den Zellen 1, 2 und möglicherweise 3 erwartet - abhängig von der Fähigkeit des Unternehmens, diese zu nutzen Wettbewerbsvorteile. Dementsprechend werden kommerzielle Kontakte mit Käufern, die sich in Quadrant 4 befinden, weniger häufig sein.

Reis. 4. Kundenplanungsmatrix

Ermittlung der Häufigkeit von Handelskontakten

In diesem Stadium ist es unangemessen, alle Kunden derselben Kategorie als gleichwertig zu betrachten, es ist effizienter, die Arbeitsbelastung des Verkäufers für jeden Kunden in allen hypothetischen Gebieten zu bestimmen. Dazu können Sie die folgende Methode verwenden: Weisen Sie jedem Käufer eine Punktzahl für jedes der Hauptkriterien zu und berechnen Sie den "Index der Verteilung der Verkaufsaktivitäten". Dieser Indikator errechnet sich wie folgt: Jede der Bewertungen („Kundenbewertung“) wird mit dem über alle Faktoren aufsummierten sogenannten „Wichtigkeitskoeffizienten“ multipliziert und das Ergebnis durch die Summe der Wichtigkeitskoeffizienten dividiert.

Der auf diese Weise berechnete Verteilungsverteilungsindex der Verkaufsaktivität spiegelt das Aktivitätsvolumen des Verkaufspersonals wider, das mit der Herstellung von Handelskontakten mit jedem Käufer verbunden ist. Je höher der Index, desto mehr Kontakte müssen die Vertriebsmitarbeiter bei der Arbeit mit diesem Kunden knüpfen.

Ermittlung der Gesamtarbeitskosten des Verkaufspersonals

Nach der Analyse der Kunden wird die Arbeitsbelastung für jedes Gebiet bewertet. Es ähnelt in vielerlei Hinsicht der Berechnung der Anzahl der Außendienstmitarbeiter in einem Unternehmen nach der Workload-Methode. Die Gesamtzahl der persönlichen Kontakte ergibt sich aus dem Produkt der Häufigkeit geschäftlicher Kontakte je Kundentyp mit der Anzahl der Kunden. Die erzielten Ergebnisse werden zusammengefasst und mit der Zeit kombiniert, die für (in einem bestimmten Bereich) nicht verkaufsbezogene Aktivitäten benötigt wird. Ähnliche Berechnungen werden für jedes hypothetische Gebiet durchgeführt.

Stufe 5. Korrektur der Grenzen hypothetischer Gebiete

Die Grenzen der hypothetischen Bereiche, die in Schritt 3 identifiziert wurden, sollten angepasst werden, um Unterschiede im Arbeitsaufwand zu berücksichtigen, der erforderlich ist, um diese Bereiche abzudecken. Gleichzeitig muss der Analyst bedenken, dass das Umsatzpotenzial pro Kunde ein variabler Wert ist und von der Anzahl der Geschäftskontakte mit dem entsprechenden Kunden abhängt. Die Attraktivität des Kunden für das Unternehmen hängt direkt davon ab, welche Aufmerksamkeit ihm die Mitarbeiter des Unternehmens widmen. Die Anzahl der Handelskontakte und deren Dauer wirken sich natürlich auf das Verkaufsvolumen aus. Einige Methoden zur Definition von Arbeitslasten nach Bereichen erkennen diese Abhängigkeit jedoch nur implizit an.

Stufe 6. Verteilung des Verkaufspersonals nach Gebieten

Nach der endgültigen Definition der Grenzen der Verkaufsgebiete können Sie mit der Verteilung des Verkaufspersonals auf diese Gebiete fortfahren. Bisher wurde davon ausgegangen, dass alle Vertriebsmitarbeiter über die gleichen Fähigkeiten und Fertigkeiten verfügen. In der Praxis gibt es jedoch Unterschiede in der Erfahrung und Qualifikation des Personals. Fähigkeiten verschiedene Mitarbeiter bei weitem nicht gleich, es muss auch nicht von gleicher Effizienz ihrer Arbeit mit gleichen Kunden oder Waren gesprochen werden. In dieser Phase ist es notwendig, die Mitarbeiter unter Berücksichtigung ihrer persönlichen Qualitäten so auf die Gebiete zu verteilen, dass der Beitrag jedes Mitarbeiters zu den Aktivitäten des Unternehmens maximal ist.

Es ist zu beachten, dass eine optimale Verteilung der Außendienstmitarbeiter nicht immer erreicht werden kann. Für eine etablierte Vertriebsstruktur mit etablierten Gebieten und Kunden können radikale Änderungen in Gebieten und Kunden wirklich katastrophal sein. Die Praxis zeigt, dass in einer Situation mit etablierten Verkaufsgebieten deren Umverteilung schrittweise erfolgen sollte und die Änderungen nicht revolutionär sein sollten. Wenn das Unternehmen in seiner Arbeit keine klare Verteilung der Verkaufsgebiete zwischen den Verkäufern verwendet, wird die Neugestaltung der Gebiete die Effizienz erheblich steigern.

Die Verteilung des Verkaufspersonals nach Verkaufsgebieten sollte auch unter Berücksichtigung der folgenden Überlegungen erfolgen. Erstens kann die Umverteilung von Kunden unter Vertriebsmitarbeitern zu einem echten Rückgang der Anzahl oder des Auftragsvolumens führen. Zweitens kann die Reduzierung sowie eine ungerechtfertigte Erhöhung der Anzahl der Verkäufer auch negative Folgen haben. Beispielsweise bedeutet die Erweiterung des Verkaufspersonals, die Anzahl der Verkaufsgebiete zu erhöhen, was wiederum dazu führt, dass bestehende Grenzen neu gezogen, Verkaufsquoten geändert und die Höhe potenzieller Belohnungen reduziert werden müssen. Daher müssen Sie bei der Überprüfung und Anpassung von Vertriebsgebieten die Meinungen der Mitarbeiter berücksichtigen und den Schaden minimieren, der der Beziehung zwischen Vertriebsmitarbeitern und Kunden entstehen kann.