Для того, чтобы сформировать заказ поставщикам, распределить запасы РЦ по филиалам и сбалансировать первые между вторыми, необходимо спрогнозировать спрос. Но важно понимать, что спрос не равно продажи.
Одним из факторов, влияющих на формирование спроса, является сезонность. В этой статье мы расскажем, что такое коэффициент сезонности и как его посчитать, почему для его расчёта лучше брать медиану, как и для чего нужно считать недельную сезонность и на какие ещё особенности этого показателя обратить внимание при прогнозировании спроса.
Формула коэффициента сезонности
Коэффициент сезонности показывает, как возрастают или падают продажи в определённый период. Одни товары лучше продаются летом, другие зимой, на третьи – высокий спрос один месяц в году. Расчёт коэффициента сезонности можно проводить разными методами. Рассмотрим два основных.
Классический метод по средним продажам
Для того чтобы рассчитать коэффициент сезонности, нужно найти средние продажи товаров для каждого года. Агрегируем данные по месяцам и считаем средние продажи за год. Затем делим продажи каждого месяца на год и получаем набор коэффициентов.
Коэффициент сезонности каждого месяца = продажи в штуках этого месяца/ продажи за год.
Коэффициент сезонности = среднее значение из коэффициентов по конкретным месяцам.
Рассмотрим на примере.
В 3-й строке посчитаны средние продажи за год. Показатель февраля – 8307. Затем мы посчитали средние продажи за второй год. Цифра за февраль – 14243, и так далее для каждого года. После реальные продажи за каждый месяц (стобец спрос) поделили на средние продажи за год .
7322/8307 = 0,8814 – это коэффициент сезонности для февраля.
Получаем набор коэффициентов для каждого месяца. Чтобы найти общий суммарный коэффициент по месяцу, берём среднее значение и получаем коэффициент сезонности.
Расчёт сезонности с очисткой от тренда
Первый шаг будет таким же, как и в предыдущем методе – суммируем продажи по месяцам. Затем вместо средних продаж рассчитываем тренд. В Exel это можно сделать с помощью функции «Тенденция». Затем проводим расчёт коэффициента сезонности для каждого месяца.
Итак, как считается коэффициент сезонности?
Коэффициент сезонности = Продажи в месяц/ тренд
После того как мы получили набор коэффициентов для каждого месяца, ищем не средние значения, а медиану. Это число, которое находится в середине. Половина получившихся значений выше его, а половина ниже. Рассмотрим на примере.
Итак, у нас есть данные по спросу по месяцам. Строим функцию тренда (с помощью функции «Тенденция» в Excel). Не забываем исключать дефициты и прочие факторы, которые могут привести к ошибкам в расчётах. Делим спрос на получившееся значение тренда и получаем коэффициент сезонности.
И так для каждого месяца:
В чём ключевые отличия этого метода от классического? Во-первых, в расчёт коэффициента сезонности идёт не показатель средних продаж, а тренд. Во-вторых, вместо средних значений – медиана. Так, например, за апрель у нас всего шесть значений сезонности: два по 1,01, два ниже этого показателя и два выше. Значит, медианой для апреля будет показатель 1,01.
Почему лучше брать медиану?
Этот показатель наиболее стабилен к выбросу. Посмотрим на таблице ниже.
Коэффициент сезонности в январе по годам:
- 2020 - 0,4
- 2021 - 1,2
- 2022 - 1,2
- 2023 - 1,3.
Коэффициент по среднему = 1,03
Коэффициент по медиане = 1,2
Мы видим: в январе 2020 года по товару был низкий коэффициент сезонности – 0,4. При этом в аналогичные периоды других лет продажи были стабильными – 1,2 – 1,3. Если посчитать среднее значение, мы получим, коэффициент 1,03. Это означает, что товар в этом месяце не обладает сезонностью, но это то не так. Медиана более устойчивый показатель. Если брать в расчёт её, то коэффициент будет 1,2. Это уже говорит об умеренной сезонности и ближе к правде.
Может быть и обратная ситуация. Например, товар в январе традиционно продаётся хуже, но в каком-то году был всплеск продаж. Возможно, на товар была акция или сработал какой-то другой фактор.
- 2020 - 0,9
- 2021 - 1,5
- 2022 - 1,0
- 2023 - 0,7
Коэффициент по среднему = 1
Коэффициент по медиане = 0,9
Если взять в расчёт средний показатель, мы увидим, что товар не обладает сезонностью. По медиане же мы получили коэффициент 0,9, который говорит, что продажи в январе ниже средних. Поэтому для расчёта сезонности по каждому месяцу лучше брать медиану.
Как считать: по отдельному товару или по группе?
Как правило, у продаж каждого отдельного товара внутри склада велик случайный фактор. И он в разы больше, чем влияние сезонности. Если считать коэффициенты сезонности по отдельным товарам, могут возникнуть сложности. Случайный фактор даст погрешность в расчётах, и коэффициенты сезонности будут посчитаны неправильно. Мы рекомендуем считать сезонность для группы товаров.
Как считается коэффициент сезонности в этом случае? Для начала агрегируем данные по группе товаров с похожей сезонностью. Считаем не по эскимо конкретной марки, а по всем эскимо, которые есть в продаже, или по всему мороженому.
Исключением могут быть только товары группы АХ в продуктовой рознице. Это позиции, которые стабильно и часто продаются. По ним допускается считать сезонность отдельно по каждому товару. В остальных случаях рекомендуем считать коэффициент сезонности по группам.
Нужно ли агрегировать данные для расчёта?
Чтобы минимизировать влияние случайного фактора, можно агрегировать данные для расчёта. Но делать это нужно только по складам и магазинам одинакового формата и похожего географического положения. Например, по всем магазинам у дома ЦФО или по супермаркетам Дальнего Востока. Возможно объединять похожие по географии магазины внутри города. Например, отдельно считать сезонность по проходным точкам, отдельно по магазинам в спальных районах и т.д. Делать прогноз с учётом сезонности одновременно для точки во Владивостоке и в Москве не имеет никакого смысла.
Как посчитать недельную сезонность?
Иногда этот показатель важен. Например, перед 8 марта традиционно растёт спрос на конфеты. Как считается коэффициент сезонности в таких случаях? Мы можем посчитать недельную сезонность так же, как и месячную. Агрегируем данные по неделям, даём им номера и считаем коэффициенты. Но у вас получится уже на 12, а 52 коэффициента. А чем больше декомпозиция данных, тем сложнее расчёты и их интерпретация. Если вам важен показатель недельной сезонности, рассчитывайте его отдельно.
Помимо недельной сезонности существует и внутринедельная. Например, продажи по алкогольным напиткам по пятницам и субботам всегда значительно выше, чем в другие дни недели. Нужно ли это учитывать? Если мы строим прогноз с учётом сезонности на месяц или больший период, то смысла в этом нет. В месяце будет примерно одинаковое количество пятниц, суббот и других дней недели. Но если мы делаем заказ на какие-то скоропортящиеся продукты, конечно, показатель внутринедельной сезонности важен. Например, если мы заказываем молоко с маленьким сроком хранения на четверг и пятницу, логичнее опираться на данные по продажам в эти дни. Если же мы делаем заказ пастеризованного молока на месяц вперёд, то этот показатель не имеет значения.
