​Prognoza sprzedaży – co to jest i jak ją obliczyć?

Prognoza sprzedaży to jedno z najważniejszych narzędzi zarządzania. Jak dzięki trafnym przewidywaniom przedsiębiorstwa mogą optymalizować zasoby i co zrobić, by prognozy były skuteczne?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest prognoza sprzedaży?
• Jakie czynniki wpływają na prognozę sprzedaży?
• Jakie są metody prognozowania sprzedaży?
• Jakie są etapy prognozy sprzedaży?
• Jak obliczyć sprzedaż?
• Jak analizować prognozy sprzedaży?
• Jaka jest rola prognozy sprzedaży?

​​Prognoza sprzedaży – definicja

Prognoza sprzedaży to przewidywanie przyszłego poziomu sprzedaży produktów lub usług na podstawie analizy danych historycznych, trendów rynkowych oraz innych istotnych czynników ekonomicznych i branżowych. Odgrywa to ważną rolę w zarządzaniu operacyjnym i strategicznym przedsiębiorstwa, a także ułatwia zarządzanie zasobami, planowanie produkcji oraz ustalanie polityki cenowej^{[1] [2] [3]}.

Prognoza sprzedaży to proces przewidywania przyszłego poziomu sprzedaży produktów lub usług na podstawie analizy danych historycznych, trendów rynkowych i czynników ekonomicznych.

Definicja prognozy sprzedaży

Dzięki prognozom można precyzyjnie oszacować zapotrzebowanie klientów, co sprawia, że przedsiębiorstwo jest lepiej przygotowane na zmieniające się warunki rynkowe oraz sezonowe wahania popytu. Do ich sporządzenia wykorzystuje się różne metody statystyczne oraz narzędzia analityczne, ale ich dokładność zawsze zależy od jakości zgromadzonych danych oraz przyjętej metodologii^{[4] [5] [6]}.

​​Czynniki wpływające na prognozę sprzedaży

Na prognozę sprzedaży wpływa wiele czynników^{[7] [8] [9]}:

• Dane historyczne sprzedaży, takie jak wielkość sprzedaży w poprzednich okresach, są fundamentalne w procesie prognozowania. Analiza sezonowych wzorców, cykli sprzedażowych oraz trendów pozwala zrozumieć, jak kształtował się popyt, co pomaga w przewidywaniu przyszłych wyników.
• Obserwacja trendów w branży, takich jak np. wprowadzanie nowych technologii czy zmiany w preferencjach konsumentów, może znacząco wpłynąć na prognozę.
• Ogólna kondycja gospodarki, w tym wskaźniki takie jak inflacja, bezrobocie, poziom dochodów ludności oraz stopy procentowe, ma wpływ na siłę nabywczą konsumentów.
• Ceny produktów i usług w relacji do cen konkurencji odgrywają istotną rolę w prognozie sprzedaży. Obniżki cen mogą przyciągnąć nowych klientów i zwiększyć sprzedaż, podczas gdy podwyżki mogą skutkować jej spadkiem.
• Kampanie reklamowe, promocje oraz różne formy komunikacji marketingowej bezpośrednio wpływają na poziom sprzedaży.
• W niektórych branżach sprzedaż podlega sezonowym wahaniom (np. wzrost sprzedaży w okresie świątecznym lub letnim). Również inne regularne cykle rynkowe, jak pory roku czy cykle biznesowe, wpływają na okresowe zmiany popytu.
• Zmieniająca się struktura demograficzna oraz ewoluujące preferencje klientów wpływają na kształtowanie się popytu – starzejące się społeczeństwo może preferować inne produkty niż młodsze grupy.
• Ruchy konkurencji (np. wprowadzanie nowych produktów czy zmiany cen) mogą wpłynąć na zainteresowanie konsumentów i spowodować przesunięcie popytu.
• Zmiany przepisów dotyczących danej branży, np. wprowadzenie nowych podatków, mogą wpływać na poziom sprzedaży i popytu.
• W przypadku produktów sezonowych, takich jak odzież czy sprzęt sportowy, warunki pogodowe mogą znacząco wpływać na sprzedaż. Prognozy pogody oraz długoterminowe zmiany klimatyczne są uwzględniane przy prognozowaniu w branżach silnie zależnych od tych czynników.

​Metody prognozowania sprzedaży

Prognozowanie sprzedaży opiera się na różnych metodach, które można podzielić na dwie główne kategorie: metody ilościowe oraz metody jakościowe^{[10] [11] [12]}.

Metody ilościowe

Metody ilościowe wykorzystują analizę danych liczbowych za pomocą zaawansowanych narzędzi statystycznych i matematycznych. Są szczególnie przydatne, gdy dysponuje się danymi historycznymi o sprzedaży. Wśród metod ilościowych wyróżnić można:

• Analiza trendów to metoda bazująca na historycznych danych sprzedażowych, które są analizowane w celu identyfikacji wzorców lub trendów w czasie. Polega na przewidywaniu przyszłej sprzedaży poprzez ekstrapolację istniejących trendów.
• Metoda średniej ruchomej polega na obliczaniu średniej z określonej liczby ostatnich okresów sprzedaży, aby wygładzić fluktuacje danych i uzyskać bardziej stabilne prognozy. W miarę przesuwania się okresów czasowych do prognozy są włączane nowe dane.
• Analiza regresji umożliwia modelowanie zależności między zmiennymi, np. sprzedażą a czynnikami wpływającymi na nią, jak cena, działania marketingowe czy warunki ekonomiczne. Najczęściej stosowana jest regresja liniowa, ale w bardziej złożonych przypadkach można wykorzystać inne formy regresji, jak regresja nieliniowa czy wieloraka.
• Modele szeregów czasowych, takie jak ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average), są zaawansowanymi narzędziami statystycznymi używanymi do analizy i prognozowania danych, które charakteryzują się sezonowością i regularnymi cyklami. Model ARIMA uwzględnia komponenty autoregresji, różnicowania oraz średniej ruchomej, co umożliwia bardziej precyzyjne prognozy w długich horyzontach czasowych.

Metody jakościowe

Metody jakościowe bazują na opinii ekspertów, doświadczeniu i wiedzy rynkowej, a nie wyłącznie na danych liczbowych. Przydają się, gdy brakuje danych historycznych lub gdy rynek jest bardzo zmienny i trudno przewidzieć przyszłość na podstawie dotychczasowych wzorców. Główne metody jakościowe to:

• Metoda Delphi to technika grupowa, w której eksperci, pracując w sposób anonimowy, udzielają odpowiedzi na pytania dotyczące przyszłej sprzedaży, a ich odpowiedzi są zbierane i analizowane. W miarę iteracji prognozy stają się coraz bardziej precyzyjne, a sam proces bazuje na konsensusie ekspertów.
• Burza mózgów i panel ekspertów to metody polegające na spotkaniach grupowych, w których specjaliści z różnych dziedzin, np. sprzedaży, marketingu czy produkcji, wspólnie analizują rynek i formułują prognozy sprzedaży.
• Metoda analogii historycznych polega na porównywaniu obecnej sytuacji rynkowej do podobnych wydarzeń z przeszłości. Jeśli w przeszłości wprowadzono podobny produkt na rynek, można przewidzieć jego sprzedaż na podstawie wyników sprzedażowych poprzedniego produktu. Metoda ta sprawdza się, gdy produkt lub usługa jest nowa, ale istnieją odpowiedniki w przeszłości.
• Handlowcy, jako osoby mające bezpośredni kontakt z klientami, dostarczają cennych informacji na temat przewidywanego popytu. Pracownicy sprzedaży mogą prognozować sprzedaż na podstawie swojej wiedzy o preferencjach klientów.

Metody hybrydowe

W praktyce często łączy się metody ilościowe i jakościowe – hybrydowa strategia prognozowania może dostarczyć bardziej realistycznych prognoz. Przykładem jest łączenie analiz trendów z opiniami handlowców lub wykorzystanie modeli statystycznych z oceną ekspertów w sytuacjach, gdy rynek jest zmienny.

​​Etapy prognozy sprzedaży

Pierwszym krokiem w prognozie sprzedaży^{[13] [14]} jest precyzyjne określenie celu prognozy, co pozwala zdefiniować jej zakres, horyzont czasowy oraz poziom szczegółowości. W zależności od potrzeb organizacji prognoza może dotyczyć całego przedsiębiorstwa, określonych produktów, regionów sprzedaży lub konkretnych kanałów dystrybucji.

Po ustaleniu celu trzeb zebrać dane historyczne oraz dodatkowe informacji, które mogą wpłynąć na przyszły popyt – obejmują one m.in.:

• sprzedaż w poprzednich okresach,
• wyniki działań marketingowych,
• politykę cenową,
• informacje o zmianach w strukturze rynku,
• działania konkurencji.

Ważne jest też zidentyfikowanie potencjalnych czynników zewnętrznych, takich jak trendy gospodarcze, regulacje prawne oraz sezonowe zmiany popytu.

Można już przejść do analizy zebranych danych w celu określenia wzorców oraz trendów sprzedażowych. W zależności od charakteru dostępnych informacji można zastosować różne metody prognozowania – wybór zawsze zależy od dostępności danych historycznych oraz specyfiki rynku, a także od terminu przygotowania prognozy. W niektórych przypadkach najtrafniejsze przewidywania można uzyskać dzięki podejściu hybrydowemu.

Trzeba też pamiętać, że modelowanie wymaga dokładności, a także weryfikacji poprawności zastosowanych metod i założeń. Na tym etapie przeprowadza się tez testy prognozy, aby ocenić dokładność modelu i wykluczyć ewentualne błędy. Testy są szczególnie ważne, gdy prognoza ma strategiczne znaczenie dla przedsiębiorstwa.

Po zakończeniu modelowania i weryfikacji można przejść do interpretacji wyników i prezentacji prognozy – polega to na przełożeniu uzyskanych danych na informacje użyteczne dla menedżerów oraz innych decydentów. Prognoza powinna być klarowna, a także prezentować potencjalne ryzyko oraz możliwości wynikające z przewidywanych zmian na rynku.

Ostatnim etapem jest monitorowanie rzeczywistych wyników sprzedaży oraz porównanie ich z prognozowanymi wartościami. Pozwala to ocenić skuteczność prognozy oraz zidentyfikować obszary wymagające poprawy.

​​Obliczanie sprzedaży

Obliczenia w prognozach sprzedaży bazują się na różnych metodach, dostosowanych do specyfiki rynku, charakterystyki danych oraz celu prognozy^{[15] [16] [17] [18]}.

Średnia ruchoma

Jedną z nich jest średnia ruchoma – jest to jeden z najprostszych sposobów prognozowania, który polega na obliczeniu średniej sprzedaży z kilku ostatnich okresów. Wynik następnie przyjmuje się jako prognozę na przyszły okres.

Załóżmy, że firma ABC przewidzieć sprzedaż na styczeń, bazując na sprzedaży z trzech ostatnich miesięcy. Zakładając, że sprzedaż w październiku, listopadzie i grudniu wyniosła odpowiednio 200, 220 i 210 jednostek, średnia ruchoma obliczana jest następująco:

Prognoza na styczeń = (200 + 220 + 210) / 3 = 210

W tym przypadku prognozowana sprzedaż na styczeń wynosi 210 jednostek.

Wygładzona średnia ruchoma

Inną metodą jest wygładzona średnia ruchoma. W niej starszym danym nadaje się mniejszą wagę, a najnowszym – większą, co pozwala lepiej reagować na aktualne zmiany w sprzedaży. Wartość prognozy jest więc obliczana jako suma ważona.

Załóżmy, że firma przypisuje wagi:

• sprzedaży z ostatniego miesiąca – 0,5,
• z przedostatniego – 0,3,
• a sprzed trzech miesięcy – 0,2.

Dla danych:

• 200 (październik),
• 220 (listopad),
• 210 (grudzień),

prognoza na styczeń jest obliczana jako:

Prognoza na styczeń = 200 × 0,2 + 220 × 0,3 + 210 × 0,5 = 210

Prognoza na styczeń wynosi zatem również 210 jednostek, choć metoda uwzględnia większe znaczenie nowszych danych.

Analiza trendu

Jeśli sprzedaż wykazuje pewien trend, można zastosować analizę trendu, prognozując przyszłą sprzedaż na podstawie wzrostu lub spadku w czasie. Załóżmy np., że sprzedaż rośnie regularnie o 10 jednostek miesięcznie: 180, 190, 200, 210 jednostek w kolejnych miesiącach. Można stwierdzić, że miesięczny trend wzrostowy wynosi 10 jednostek. Przyjmując kontynuację trendu, prognoza sprzedaży na kolejny miesiąc wynosi:

Prognoza na kolejny miesiąc = 210 + 10 = 220

Prognoza zakłada, że sprzedaż w następnym miesiącu wyniesie 220 jednostek.

Analiza regresji

Kolejną metodą jest analiza regresji – dzięki niej można przewidzieć przyszłą sprzedaż na podstawie wpływu różnych zmiennych niezależnych, takich jak cena produktu, wydatki na reklamę czy liczba punktów sprzedaży. Zastosowanie regresji liniowej pozwala znaleźć zależność liniową między zmiennymi.

W tym przypadku załóżmy, że firma zauważyła, że istnieje zależność między wydatkami na marketing (X) a sprzedażą (Y). W ciągu czterech miesięcy poniosła wydatki na marketing w kwotach 1000, 1500, 2000 i 2500 zł, uzyskując sprzedaż odpowiednio 200, 300, 400 i 500 jednostek. Wyznaczona równanie regresji liniowej to:

Y = 100 + 0,2 × X

Jeśli firma planuje zwiększyć budżet marketingowy do 3000 zł, prognozowana sprzedaż wyniesie:

Y = 100 + 0,2 × 3000) = 700

Wynik sugeruje, że przy budżecie 3000 zł prognozowana sprzedaż wyniesie 700 jednostek.

Modele szeregów czasowych (ARIMA)

ARIMA to bardziej zaawansowana metoda statystyczna, która pozwala na analizowanie i prognozowanie danych czasowych z uwzględnieniem sezonowości i cykliczności. Na potrzeby tej metody często stosuje się specjalistyczne oprogramowanie, które automatycznie identyfikuje parametry modelu.

Jeśli miesięczne dane sprzedażowe firmy wykazują powtarzający się sezonowy wzorzec, można zastosować model ARIMA z odpowiednio dobranymi parametrami do prognozy na nadchodzący sezon.

Przyjmując, że model ARIMA (1,1,1) z sezonowością daje prognozę sprzedaży na kolejny miesiąc równą 500 jednostek, wynik ten uwzględnia zarówno trend, jak i sezonowość w danych historycznych.

​​Analiza prognozy sprzedaży

Analiza prognozy sprzedaży rozpoczyna się od dokładnej weryfikacji, czy przewidywania właściwie dostosowano do założeń przedsiębiorstwa oraz czy uwzględniały wszystkie istotne czynniki rynkowe. Obejmuje to porównanie prognozowanych wartości sprzedaży z rzeczywistymi wynikami osiągniętymi w danym okresie, żeby określić ewentualne odchylenia i ich przyczyny.

Jednym z podstawowych celów analizy prognozy sprzedaży jest ocena trafności i dokładności zastosowanych metod prognozowania. Dzięki temu można zidentyfikować błędy, które wpłynęły na różnice między prognozą a rzeczywistymi wynikami, a także zrozumieć, w jakich sytuacjach i z jakich powodów prognozy mogą nie odzwierciedlać faktycznego popytu.

Analiza prognozy pozwala również określić, czy poszczególne metody prognozowania sprawdziły się w danych warunkach. W efekcie przedsiębiorstwo może optymalizować wybór metod i stosować te, które najlepiej odpowiadają specyfice jego działalności i rynku.

Dzięki zrozumieniu, które czynniki wpływają na trafność prognoz, zarządzający mogą podejmować lepiej planować przyszłe działania marketingowe, optymalizować strategię cenową, a także odpowiednio dostosowywać zapasy i zasoby.

​​Rola prognozy sprzedaży

Przewidywanie przyszłego popytu pozwala firmie lepiej przygotować się na zmienne warunki rynkowe i potrzeby konsumentów. Z kolei przewidywanie sprzedaży może wspierać najważniejsze działania, takie jak zarządzanie zapasami, planowanie produkcji oraz dostosowanie polityki cenowej, co prowadzi do poprawy efektywności operacyjnej i rentowności.

Prognoza sprzedaży jest też nieocenionym narzędziem wspierającym podejmowanie decyzji w obszarach finansowych. Pozwala lepiej planować przepływy pieniężne, optymalizować budżety oraz oszacować potrzeby inwestycyjne. Znając prognozowane wyniki sprzedaży, przedsiębiorstwo może precyzyjnie zaplanować wydatki, co wpływa nie tylko na obniżenie kosztów operacyjnych, ale także zwiększa płynność finansową.

Rola prognozy sprzedaży wykracza jednak poza zarządzanie bieżącą działalnością operacyjną – wspiera też długoterminowe strategie biznesowe. Prognozowanie przyszłych trendów rynkowych oraz przewidywanie zmian w preferencjach konsumentów pozwala wypracować odpowiadające im strategie oraz wykorzystać pojawiające się szanse.

Dzięki rzetelnej prognozie sprzedaży firma jest w stanie negocjować lepsze warunki z dostawcami, ponieważ może precyzyjniej określić swoje zapotrzebowanie. Dla inwestorów stanowi ona ważny  wskaźnik potencjału wzrostu oraz stabilności przedsiębiorstwa, co wpływa na poziom zaangażowania kapitałowego.