Прогнозы в бизнесе

Прогнозы в бизнесе

Если прогнозы – необходимость, как правильное их использовать и избежать большого ущерба.

Прогнозирование означает предсказание будущего на основе данных и знаний, полученных в прошлом.

Согласно этому определению, каждое решение, которое мы принимаем, зависит от прогноза. Это верно и для управленческих решений. Проблема каждого предсказания заключается в том, что оно никогда не бывает достоверным.

Считать прогнозирование пророчеством, говорящим нам о будущем, — огромная ошибка. Итак, нам нужен прогноз, который бы представлял, как может выглядеть будущее, включая то, что скорее всего произойдет, а что менее вероятно, но все же возможно.

Математика научила нас, что описание любого неопределенного поведения должно иметь как минимум два разных параметра: основное или «ожидаемое значение», и другое, которое описывает «ожидаемое отклонение от среднего». Это приводит к определению «доверительного интервала», в котором находятся наиболее вероятные результаты. Любое разумное решение должно учитывать ряд возможных результатов.

Хотя существует несколько способов получения эффективных прогнозов, которые можно использовать для принятия более точных решений, реальная общая проблема заключается в неправильном использовании прогнозов.

При использовании прогнозов обычно делают две основные ошибки:

  1. Использование однозначных прогнозов.
  2. Использование неверного горизонта прогнозирования или уровня детализации. Общий момент заключается в том, что точный тип прогноза должен соответствовать решению, которое будет использовать прогноз в качестве критически важной информации. Аналогичная ошибка заключается в использовании неправильных параметров для компьютеризированных прогнозов или использовании нерелевантных / некачественных данных.

Использование однозначных прогнозов

Подавляющее большинство прогнозов, используемых в бизнесе, отображают только одно число для каждой позиции / местоположения / периода. Нет указания на предполагаемую ошибку прогноза. Таким образом, если в прогнозе указано, что на следующей неделе будет продано 1000 единиц, нет никаких указаний на то, что вполне возможно будет продано 1500 единиц или только 600. Это искажает ценность информации, необходимой для принятия обоснованного решения, например, сколько купить для распродажи на следующей неделе.

Любой компьютеризированный прогноз, основанный даже на простейшей математической модели, включает оценку среднего возможного отклонения от среднего. Учитывая ожидаемое значение прогноза и преобразование его в разумный диапазон, например, плюс минус 1,5 или 2 оценочных стандартных отклонения, или использование средней абсолютной процентной ошибки (MAPE), дает около 80-90% вероятности того, что фактический результат будет в пределах этого диапазон.

Как диапазон может помочь принять решение?

Два ключевых значимых элемента информации – это границы диапазона. Каждый альтернативный выбор решения должен учитывать оба крайних значения диапазона для расчета / оценки потенциального ущерба. Когда фактический спрос равен нижней стороне диапазона, это приводит к одному результату, а когда фактический спрос равен верхней стороне, — к совершенно другому результату. Когда спрос находится где-то в пределах диапазона, результат также оказывается между крайними значениями. Учитывая оба крайних результата, выбор между практическими альтернативами становится реалистичным и приведет к лучшим решениям, чем однозначный прогноз, не предоставляющий ЛПР такой диапазон разумных результатов.

Простой пример: прогноз гласит, что на следующей неделе продажи Продукта X составят от 1000 до 1400 единиц. Решение касается уровня запасов в начале недели. Для простоты предположим, что нет возможности докупить Продукт X в течение недели или переместить его в другое место.

Есть три разумных альтернативы для этого решения: запасти 1000 единиц, 1400 единиц, или следование среднему прогнозу: 1200 единиц Продукта Х. Если у нас складе будет только 1000 единиц, и спрос составит всего 1000 – результат идеальный. Однако, если окажется, что спрос составит 1400 единиц, значит мы не удовлетворим спрос на 400 единиц. Реальный ущерб зависит от ситуации: что могут сделать недовольные покупатели? Будут ли они покупать аналогичные продукты, обидятся на компанию или станут терпеливо ждать следующей недели?

Если запасти на складе 1400 единиц, возникает вопрос: если в конце недели случится излишек непроданного товара – это проблема? Если продажи продолжатся на следующей неделе, а продукт не устареет и не испортится, то единственный ущерб – слишком ранние расходы на покупку 400 единиц. Конечно, могут быть и другие варианты.

Каков рациональный вариант хранения 1200 единиц? Это имеет смысл только тогда, когда дефицит или избыток товара наносит одинаковый ущерб. Если дефицит хуже, чем излишки, то разумное решение – хранить 1400 штук. Если избыток нанесет больший урон – давайте закупим всего 1000 штук.

Этот пример демонстрирует преимущество диапазона 1000-1400 перед одним числом 1200 в качестве прогноза, что заставляет лиц, принимающих решения, подумать, каким может быть спрос и к каким последствиям могут привести разные решения.

Способы прогнозирования

Есть два очень разных способа прогнозирования спроса. Один из них заключается в использовании алгоритма математического прогнозирования, основанного на прошлых результатах и выполняемого компьютером. Другой способ – использовать интуицию людей, хорошо знающих рынок.

Математический алгоритм может использоваться для создания требуемого диапазона, но необходимо определить параметры, определяющие диапазон, в основном вероятность того, что фактическое значение попадет в этот диапазон.

Другой тип, когда люди используют свою интуицию для прогнозирования спроса, также поддается прогнозированию диапазона, а не одного числа. Человеческая интуиция определенно не настроена на одно число. Но правила должны быть четко сформулированы; в противном случае прогнозируемые человеком диапазоны могут быть слишком широкими. Идея разумного диапазона заключается в том, что возможные, но экстремальные результаты следует оставлять за пределами диапазона. Это означает, что организационная культура допускает иногда, не слишком часто, фактическое отклонение от прогнозируемого диапазона. Не существует практического способа оценить интуитивно понятный 90% доверительный интервал, поскольку точные вероятности, даже формула, описывающая поведение неопределенности, неизвестны. Тем не менее, можно хотя бы приближенно описать неопределенность, и это намного лучше, чем просто ее игнорировать.

Мы не ожидаем, что все фактические результаты попадут в этот диапазон; мы ожидаем, что 10-20% окажутся за пределами разумного диапазона.

Вариантов ключевого решения может быть больше. Когда и дефицит, и излишки наносят значительный ущерб, возможно, следует подумать, можно ли ускорить пополнение и добавить определенного количество единиц продукта в середине недели. Если это возможно, то имеет смысл держать 1000 штук в начале недели и быть готовым пополнить до 400 штук в течение недели. Однако предполагается, что наблюдение за фактическими продажами в начале недели даст лучший прогноз, что означает гораздо более узкий диапазон. Также предполагается, что затраты на ускоренное пополнение гораздо меньше, чем потери от дефицита или излишков.

Еще одно правило, которое необходимо полностью понять, — нужно избегать использования комбинированных диапазонов наименование товара / местоположение для прогнозирования спроса на семейство продуктов, определенного сегмента рынка или общего спроса. В то время как сумма средних является средним значением объединенных прогнозов, объединение диапазонов дает огромное преувеличение разумного диапазона. Математическое прогнозирование должно повторно прогнозировать среднее значение и абсолютное среднее отклонение на основе прошлых данных о комбинированном спросе. Человеческий прогноз снова должен полагаться на интуицию.

Еще рекомендуем:  Развитие услуги интернет-маркетинга с использованием Теории ограничений

Помните о цели: поддержка лучших решений путем предоставления наилучшей частичной информации, релевантной решению. Рассмотрение слишком широкого диапазона, который включает экстремальные случаи, не способствует принятию правильных решений, если только подобный редкий случай не может нанести катастрофический ущерб. Слишком широкий диапазон способствует принятию слишком безопасных решений, но не такие решения нужны успешным компаниям.

Предупреждение. Другая распространенная ошибка, связанная с комбинированным прогнозированием, заключается в предположении, что спрос на каждый элемент / местоположение не зависит от спроса на другое наименование товара или местоположение. Обычно это не так! Есть частичные зависимости спроса между товарами / местоположениями, хотя и не 100-процентные. Единственный практический совет: прогнозируйте только то, что вам нужно. Если вам нужен прогноз по одному товару – сделайте прогноз только по этому товару. Если вам нужен прогноз общих продаж – делайте его с нуля. Единственная информация, которую вы можете использовать: ваше суммарное среднее значение должно соответствовать сумме средних значений. Когда существует несоответствие между суммой средних и средним значением суммы, нужно подвергнуть сомнению основные допущения, лежащие в основе как отдельных, так и глобальных прогнозов.

Правильный прогноз для конкретного решения

Предположим, что последовательный рост продаж ставит вопрос о значительном увеличении мощностей, как оборудования, так и рабочей силы. Нужно ли учитывать ожидаемый рост продаж каждого продукта?

Дополнительное оборудование требуется для нескольких семейств продуктов, поэтому требования к мощности зависят в основном от роста общих продаж, даже если для некоторых продуктов требуется больше мощности, чем для других.

Итак, ключевым параметром является примерный новый уровень продаж и обратный расчет необходимого увеличения мощности. Это увеличение продаж также может потребовать увеличения количества сырья, которое необходимо согласовывать с поставщиками. Может возникнуть даже необходимость в увеличении кредитной линии.

Полагаться на накопление индивидуальных прогнозов проблематично. Это хорошо для вычисления среднего от общей суммы, но не для оценки ошибок. Если вы сравните разумно консервативный прогноз общей суммы с разумно оптимистичным прогнозом, это подчеркнет вероятный риск инвестиций и возможную прибыль.

Решение о том, сколько наименований продукта хранить в конкретном месте, должно основываться на отдельных диапазонах для каждого наименования / местоположения. Это другой тип прогноза, который сталкивается с еще более высоким уровнем неопределенности и, следовательно, должен основываться на более коротких горизонтах и быстром пополнении запасов и, таким образом, лучше учитывать колебания спроса. Основное предположение TOC и Lean заключается в том, что спрос на следующий короткий период аналогичен прошлому периоду, поэтому быстрое пополнение в соответствии с фактическим спросом обеспечивает быструю адаптацию к случайным колебаниям. При долгосрочном планировании необходимо учитывать тенденции, сезонность и другие потенциально значимые изменения. Для этого требуются прогнозы, которые смотрят дальше в будущее и могут фиксировать вероятность таких изменений и включать их в разумный диапазон.

Есть также решения, которые должны учитывать прогноз для определенного семейства продуктов, или решения, которые касаются определенного сегмента рынка, который является частью рынка, на котором компания продает.

Текущая практика компьютеризованного прогнозирования заключается в том, чтобы составлять подробные прогнозы по каждому элементу и накапливать их в зависимости от потребности. Проблема, как уже упоминалось, заключается в том, что, хотя накопление средних значений дает среднее значение от общей суммы, когда дело доходит до диапазонов, результирующий диапазон оказывается слишком широким.

Другая практика, обычно основанная на интуитивных прогнозах, состоит в том, чтобы спрогнозировать продажи семейства продукта / местоположения, а затем предположить определенное распределение внутри отдельных товаров. Такая практика добавляет значительный шум к средней потребности в отдельных товарах без учета вероятного разброса.

Учитывая мощность современных компьютеров, простое решение – это сделать несколько прогнозов на основе требований к принятию решений.

Когда дело доходит до прогнозов, основанных на интуиции человека, существует гибкость в сопоставлении прогноза с конкретным решением. Существенное изменение заключается в использовании разумного диапазона в качестве ключевой информации для принятия решения.

Качество данных

Особая проблема прогнозирования – знать, какие прошлые данные действительно релевантны принимаемому решению. Статистика, а также алгоритмы прогнозирования должны полагаться на данные временных периодов из не слишком близкого прошлого, чтобы определять тенденции, сезонность и другие факторы, влияющие на будущие продажи. Потенциальная проблема заключается в том, что модели потребления могли претерпеть серьезные изменения относительно продуктов, рынков или экономики, поэтому вполне возможно, что данные, полученные до изменения, больше не актуальны.

Пандемия кардинально изменила ситуацию во многих сферах бизнеса, таких как туризм, рестораны, пабы и кинотеатры. Другие предприятия также пострадали, хотя и не так сильно. Таким образом, следует проявлять особую осторожность при прогнозировании будущего спроса после коронавируса на основе текущего спроса. Автор предполагает, что будущие модели потребления большинства продуктов и услуг будут отличаться после Covid-19 по сравнению с 2019 и 2020 годом. Это означает, что точность компьютеризированных прогнозов может на некоторое время снизиться, поскольку будет доступно не так много достоверных данных. Даже прогнозы, основанные на интуиции человека, следует использовать с особой осторожностью, поскольку интуиция, как и компьютерное прогнозирование, медленно адаптируется к изменениям и не может сразу предсказать их поведение. Правильно использовать рациональную причинно-следственную связь для изменения интуиции.

Выводы

Все организации пытаются предсказать будущий спрос, но все менеджеры должны признать существование неопределенности, а также ожидаемой неопределенности своих прогнозов и включить оценку неопределенности в свои решения.

Как только они это признают, прогнозы, дающие разумный диапазон результатов, станут лучшей вспомогательной информацией, ведущей к гораздо лучшим решениям. Сегодня, когда неопределенность значительно выше, чем до 2020 года, организации, которые быстрее научатся использовать такое прогнозирование с диапазонами, получат решающее конкурентное преимущество.

Блог Эли Шрагенхайма



Eli Schragenheim,
CEO of Elyakim Management Systems (1992) Ltd

Давайте обсудим...

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *