Тренинг «Практика прогнозирования и анализа продаж товаров и услуг» разработан для аналитиков продаж и сотрудников коммерческих подразделений, маркетологов, специалистов по прогнозированию спроса на рынке товаров и услуг повседневного спроса (FMCG), товаров длительного пользования (B2B). Тренинг также может быть полезен для всех тех, кто задействован в процессах планирования и прогнозирования в вашей компании: для сотрудников отделов продаж, для аналитиков цепочки поставок, сотрудников планово-экономических, производственных и сбытовых подразделений.
Цель тренинга: получить системные знания о всех этапах разработки, внедрения и поддержки прогнозных моделей спроса на товары и услуги внутри организации для принятия обоснованных решений.
Продолжительность тренинга: 4 дня (с 10:00 до 17:00) или 32 ак.ч.
Прохождение тренинга позволит Вам:
- получить знания о пошаговом алгоритме построения прогнозных моделей спроса на товары и услуги;
- выбирать в зависимости от имеющихся исторических данных о продажах и факторах, влияющих на них, нужный метод прогнозирования;
- самостоятельно строить прогнозные модели;
- оценивать качество прогнозных моделей;
- оценивать влияние внутренних факторов (затрат на рекламу, цены, проведения рекламных акций и пр.) на продажи;
- оценивать влияние внешних факторов (макрофакторов, цен конкурентов и пр.) на продажи;
- анализировать и учитывать сезонность в продажах;
- анализировать товарный ассортимент, клиентскую базу для повышения эффективности продаж с помощью ABC-анализа;
- анализировать стабильность продаж с помощью XYZ-анализа;
- на основе данных продаж клиентам (дистрибьюторам, потребителям) сегментировать их по степени лояльности с помощью RFM-анализа.
Бизнес-тренер
Cорокин Александр Сергеевич – кандидат экономических наук, руководитель компании «Центр Статистического Анализа», доцент кафедры Математические методы в экономике РЭУ им. Г.В. Плеханова. Читал тренинги по анализу временных рядов и прогнозированию в крупнейших компаниях FMCG и B2B. Имеет опыт участия в проектах по внедрению прогнозной аналитики в деятельность компаний и автоматизации прогнозных расчетов. Автор более 50 научных и методических работ по применению статистических методов в практической деятельности, в том числе по построению прогнозных моделей. Сайт-портфолио: www.alsorokin.ru.
Тренинг практический, все темы изучаются на примерах и кейсах на реальных данных с расчетами на компьютере. Программное обеспечение, на базе которого может проводиться тренинг: MS Excel или SPSS Statistics и др.
После прохождения ваша компания получает:
- комплект методических материалов, в том числе авторское учебное пособие с пошаговыми алгоритмами расчетов объемом более 200 стр.;
- фирменный сертификат о прохождении тренинга для каждого участника;
- бесплатную консалтинговую поддержку по вопросам тренинга на 6 месяцев.
Программа тренинга может быть отредактирована под задачи клиента с использованием данных вашей компании.
Программа тренинга:
Тема 1. Основы методологии анализа временных рядов и прогнозирования – 2 ак.ч.
- Общий алгоритм построения прогноза
- Выбор показателей для измерения спроса
- Определение факторов, влияющих на прогнозный показатель
- Определение цели построения прогноза
- Требования к исходным данным для построения прогноза
- Классификация видов прогнозов
- Основные компоненты временного ряда и их графический анализ
- Подходы к построению прогнозных моделей
- Классификация видов прогнозных моделей
- Сравнительный анализ основных методов прогнозирования
- Программные инструменты для прогнозной аналитики
Тема 2. Анализ динамики продаж – 4 ак.ч.
- Определение структурных сдвигов и выбросов, корректировка данных
- Расчет показателей динамики и построение на их основе простейших прогнозов
- Основные характеристики временного ряда: среднее, медиана и дисперсия
- Автокорреляционная и частная автокорреляционная функция
- Виды тенденций во временном ряду
- Проверка гипотезы о наличии тенденции средней
- Проверка гипотезы о наличии тенденции дисперсии
- Критерий серий для выявления тренда
- Оценка изменения динамики продаж с помощью скользящих средних или скользящих медиан
Тема 3. Моделирование основного направления изменения продаж во времени – 4 ак.ч.
- Аналитический метод оценки тренда
- Основные математические функции для описания динамики продаж
- Моделирование роста или падения продаж
- Моделирование насыщения объема продаж
- Моделирование изменения тенденции объема продаж
- Моделирование нелинейного изменения продаж во времени
- Моделирование жизненного цикла товара на основе динамики продаж
Тема 4. Оценка точности и адекватности прогнозных моделей продаж – 2 ак.ч.
- Стратегии валидации прогнозных моделей
- Проблемы недостаточной подгонки и переобучения модели
- Критерии выбора адекватной модели
- Показатели статистической значимости модели и ее параметров
- Требования к остаткам модели
- Проверка нормальности распределения остатков
- Проверка независимости остатков
- Средняя квадратическая ошибка (SEE)
- Средняя абсолютная ошибка (MAD)
- Средняя относительная ошибка (MAPE)
- Доверительные интервалы прогноза
Тема 5. Оценка и моделирование сезонности в продажах – 4 ак.ч.
- Методы выявления сезонности во временном ряду
- Подходы к моделированию сезонности во временных рядах
- Алгоритм сезонной декомпозиции временного ряда
- Аддитивные и мультипликативные тренд-сезонные модели
- Использование фиктивных переменных для учета сезонности
- Сущность и особенности построения адаптивных моделей прогнозирования
- Модель простого экспоненциального сглаживания
- Адаптивные модели для учета сезонности (модель Хольта и Хольта-Уинтерса)
Тема 6. Прогнозирование продаж с учетом внешних и внутренних факторов – 6 ак.ч.
- Многофакторный регрессионный анализ
- Регрессионный анализ по статическим и динамическим данным
- Понятие "ложной" регрессии
- Понятие стационарного временного ряда
- Методы приведения временных рядов к стационарным
- Кросс-корреляционная функция
- Учет запаздывания влияния факторов при прогнозировании
- Алгоритм прогнозирования на основе регрессионной модели
- Оценка и интерпретация параметров многофакторной модели регрессии
- Анализ статистической значимости модели регрессии
- Коэффициент детерминации и его корректировка
- Стандартная ошибка оценки
- Проблема мультиколлинеарности и пути ее решения
- Показатели диагностики мультиколлинеарности
- Учет качественных факторов в модели регрессии
- Построение точечного и интервального прогноза по модели регрессии
- Модель распределенных лагов и оценка ее параметров
- Авторегрессионная модель распределенных лагов
- Понятие коинтеграции временных рядов
- Тест Энгла-Грейнжера на коинтеграцию
Тема 7. Прогнозирование продаж на основе моделей стационарных временных рядов – 4 ак.ч.
- Классификация моделей стационарных временных рядов
- Тест Дики-Фуллера на единичные корни и его модификации
- Модель авторегрессии (AR) и определение ее порядка
- Модель скользящего среднего (MA) и определение ее порядка
- Смешанные модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA)
- Модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA)
- Методология Бокса-Дженкинса для построения моделей стационарных временных рядов
- Сезонная модель Бокса-Дженкинса
- Анализ качества модели стационарного временного ряда: стационарный коэффициент детерминации, Q-статистика Бокса-Льюнга
Тема 8. Анализ тенденций и структуры продаж – 2 ак.ч.
- Выделение сегментов по средним и медианным продажам
- Оценка разброса продаж: стандартное отклонение и коэффициент вариации
- Оценка однородности распределения продаж внутри сегментов: ящичная диаграмма и гистограмма
- Расчет и использование многомерной средней величины
- Анализ корреляций количественных показателей продаж
- Графический анализ влияния факторов на продажи: диаграммы рассеяния, структурные диаграммы
Тема 9. Прогнозирование потребностей и объема продаж по клиентам и номенклатуре товаров – 2 ак.ч.
- Концепция ABC-анализа и XYZ-анализа
- Достоинства и недостатки ABC-анализа и XYZ-анализа
- Алгоритм ABC-анализа и интерпретация его результатов
- Алгоритм XYZ-анализа и интерпретация его результатов
- Направления использования совмещенного ABC- и XYZ-анализа для повышения продаж
Тема 10. Анализ продаж клиентов по степени их лояльности – 2 ак.ч.
- Концепция RFM-анализа
- Достоинства и недостатки RFM-анализа
- Алгоритм RFM-анализа и интерпретация его результатов
- Направления использования результатов RFM-анализа
Примечание: программа тренинга может быть скорректирована в зависимости от используемого в процессе обучения программного обеспечения для реализации рассматриваемых методов.