เทคนิคการพยากรณ์การขายต่าง ๆ

เทคนิคการพยากรณ์ยอดขายที่โดดเด่นสองประการที่ใช้คือการพยากรณ์จากบนลงล่างและการพยากรณ์จากล่างขึ้นบน ถึงแม้ว่าธุรกิจจะใช้หลายรูปแบบในการสร้างการคาดการณ์ แต่เทคนิคมักเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ลงจากระดับสูงสุดของอุปสงค์หรือการคาดการณ์ที่เพิ่มขึ้นจากระดับความต้องการที่ต่ำกว่า สำหรับธุรกิจขนาดเล็กการเลือกเทคนิคที่ดีที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับว่าใครมีมูลค่ามากกว่าสำหรับ บริษัท

จากบนลงล่าง

การพยากรณ์ยอดขายจากบนลงล่างเป็นเทคนิคที่ทำนายอุปสงค์ในระดับสูงสุดของกลุ่มผลิตภัณฑ์หรือตระกูลและบังคับให้การคาดการณ์ลดลงไปยังหน่วยการเก็บสต็อกแต่ละตัว นึกถึงการคาดการณ์จากบนลงล่างในแง่ของปิรามิดซึ่งผลรวมของปิรามิดแต่ละระดับจะต้องเท่ากับจำนวนที่อยู่ด้านบน

สำหรับตัวอย่างนี้ใช้ปิรามิดสี่ระดับกับเสื้อผู้ชายที่แสดงถึงกลุ่มผลิตภัณฑ์เดียวหรือพีระมิดระดับสูงสุด ระดับที่สามแสดงถึงสไตล์เสื้อที่แตกต่างกันสองแบบซึ่งประกอบด้วยเสื้อแขนยาวและเสื้อแขนสั้น ระดับที่สองแสดงถึงห้าสีที่แตกต่างกันของเสื้อแขนยาวและแขนสั้น ระดับหนึ่งแสดงถึงหน่วยเก็บรักษาที่แตกต่างกัน 40 ชุดหรือ SKU ประกอบด้วยเสื้อเดี่ยวขนาดเล็กกลางใหญ่และใหญ่พิเศษของแต่ละสีและสไตล์ของเสื้อแต่ละแบบ SKUs)

ในตัวอย่างนี้สมมติว่าสไตล์สีและ SKU ทั้งหมดมีความต้องการเท่ากัน เจ้าของธุรกิจคาดการณ์ยอดขายประจำปีของชายเสื้อ 20, 000 คนที่ระดับสี่ เขาแบ่งการคาดการณ์ทั้งหมดนี้เท่ากันระหว่างสไตล์สีและขนาดของเสื้อ ที่ระดับสามทั้งสองสไตล์จะได้รับการคาดการณ์ 10, 000 หน่วย (20, 000 หน่วยหารด้วยสองสไตล์) ที่ระดับสองแต่ละสีได้รับการคาดการณ์ 2, 000 หน่วย (20, 000 หน่วยหารด้วยสองเท่ากับ 10, 000 หารด้วยห้าสี) สุดท้ายที่ระดับหนึ่งแต่ละ SKU จะได้รับการคาดการณ์ 500 หน่วย (20, 000 หน่วยหารด้วยสองเท่ากับ 10, 000 หารด้วยห้าสีเท่ากับ 2, 000 หารด้วยสี่ขนาด) SKU ที่แตกต่างกันสี่สิบคูณด้วยการคาดการณ์ 500 แต่ละผลรวม 20, 000 หน่วย

จากล่างขึ้นบน

การพยากรณ์จากล่างขึ้นบนเป็นตรงกันข้ามกับการพยากรณ์จากบนลงล่าง มันสร้างการพยากรณ์ที่ระดับต่ำสุดของปิรามิดการพยากรณ์ เมื่อใช้ตัวอย่างเสื้อเชิ้ตผู้ชาย บริษัท จะคาดการณ์ยอดขายประจำปีสำหรับ SKU แต่ละรายการที่ด้านล่างของปิรามิด ในตัวอย่างนี้เจ้าของธุรกิจตัดสินใจว่าการคาดการณ์ใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละ SKU โดยไม่คำนึงถึงยอดรวมที่ด้านบนสุดของปิรามิด สมมติว่าเจ้าของธุรกิจคาดว่ายอดขายจะเพิ่มขึ้น 10% ในปีนี้เมื่อปีที่แล้ว เขาใช้เวลาในการขาย SKU แต่ละรายการจากปีที่แล้วและเพิ่ม 10 เปอร์เซ็นต์ให้กับแต่ละ SKU เพื่อพิจารณาการคาดการณ์สำหรับปีนี้

ตัวอย่างเช่นปีที่แล้วเขาขายเสื้อเชิ้ตแขนยาวสีขาวและสีขาวขนาด 462 ชิ้น ด้วยการเพิ่มขึ้น 10 เปอร์เซ็นต์เขาคาดว่าจะขายเสื้อเชิ้ตแขนยาวสีขาวและสีขาว 508 อันในปีนี้ เขาใช้การคำนวณเดียวกันนั้นกับแต่ละ SKU จากนั้นเจ้าของธุรกิจจะจัดกลุ่มและรวม SKU ตามสีเพื่อพิจารณาการคาดการณ์สำหรับแต่ละสี จากนั้นเขาจัดกลุ่มและรวมแต่ละสีตามสไตล์เพื่อพิจารณาการคาดการณ์สำหรับเสื้อแต่ละสไตล์ ในที่สุดเขาก็จัดกลุ่มและเพิ่มสองสไตล์เข้าด้วยกันเพื่อกำหนดการคาดการณ์สำหรับจำนวนเสื้อทั้งหมดของสไตล์สีและขนาดทั้งหมด

เป็นลูกผสม

วิธีไฮบริดในการพยากรณ์การขายใช้การคาดการณ์จากบนลงล่างและล่างขึ้นบนเพื่อจัดการกระบวนการพยากรณ์ยอดขายของ บริษัท กล่าวอีกนัยหนึ่ง บริษัท จะตัดสินใจเกี่ยวกับการคาดการณ์ระดับบนสุดสำหรับตระกูลผลิตภัณฑ์ที่กำหนด จากนั้น บริษัท จะใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลองทางสถิติโดยทั่วไปแล้วจะใช้ในระดับที่ต่ำกว่าของปิรามิดเพื่อแบ่งการคาดการณ์ระดับบนสุดเป็นสไตล์ระดับสีและการคาดการณ์ SKU ส่วนบุคคล

ตัวอย่างเช่น บริษัท ตัดสินใจจะขายเสื้อเชิ้ตผู้ชาย 22, 000 รายการในปีนี้ เสื้อขายในรูปแบบดังต่อไปนี้: เล็ก 5 เปอร์เซ็นต์; ปานกลาง 15 เปอร์เซ็นต์ ใหญ่ 50 เปอร์เซ็นต์ ใหญ่พิเศษ 30 เปอร์เซ็นต์ของทุกขนาดที่ขาย พิจารณาสี: ขาว, 60 เปอร์เซ็นต์; สีน้ำเงิน 20 เปอร์เซ็นต์ ครีมร้อยละ 10 สีดำ 8 เปอร์เซ็นต์ และสีแดง 2 เปอร์เซ็นต์ของสีทั้งหมดขาย ในที่สุดแขนยาว 70 เปอร์เซ็นต์และแขนสั้นขายได้ 30 เปอร์เซ็นต์ของสไตล์ทั้งหมด เมื่อใช้ข้อมูลนี้ บริษัท จะแบ่ง 22, 000 หน่วยตามรูปแบบการขายตามขนาดสีและสไตล์เพื่อให้ได้ระดับการคาดการณ์ SKU