Прогнозирование и анализ продаж на рынке товаров длительного пользования и B2B. Step-by-Step с использованием MS Excel: Тренинг

Программа тренинга

День 1. Азы прогнозирования и анализа, основные идеи

• Особенности прогнозирования на рынке B2B
• Разработка схемы потенциальных факторных влияний для последующего прогнозирования
• Классификация факторов, оказывающих влияние на емкость рынка B2B
• Классификация факторов, оказывающих влияние на продажи конкретной компании
• Основные статистические понятия, показатели и графики, используемые при построении прогнозов
• Правила подготовки исходных данных для прогнозирования
• Что можно, и что нельзя прогнозировать. Как определить «потолок» точности прогнозов еще до их построения. Оценка минимально возможной ошибки прогноза
• Причины неточности прогнозов. Способы их минимизации
• Определение цены ошибки прогноза для двух сценариев (прогноз занижен/прогноз завышен). Методика корректировки прогноза с учетом несимметричной цены ошибки
• Отличия прогнозирования при наличии и отсутствии факторов
• Первичный отбор факторов
• Построение прогноза: технология «Пять шагов»
• Разбор кейсов в MS Excel

День 2. Техники прогнозирования и анализа

• Базовые подходы к моделированию продаж на рынке B2B
  • Регрессионный анализ
  • Экспоненциальное сглаживание
• Необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы работы
• Плюсы-минусы подходов, требования к данным
• Методы изучения сезонности в продажах
• Пошаговые алгоритмы использования в MS Excel
• Разбор кейсов
• Влияние горизонта прогноза и доступности информации на выбор техники прогнозирования
• Анализ адекватности моделей

День 3. Особенности применения техник прогнозирования в различных ситуациях

• Анализ информации о емкости рынка и жизненном цикле продукта для прогнозирования спроса на рынке B2B
• Особенности прогнозирования капиталоемких товаров (метод дискретных распределений)
• Использование базовых подходов к прогнозированию емкости рынка и объемов продаж конкретной компании. Отработка технологии «пять шагов» на примерах
• Обработка накопленной статистики по работе с клиентами (этапы, длительность и успешность контактов)
• Анализ эффективности рекламы посредством Интернет
• Отличия алгоритмов прогнозирования при построении среднесрочных и краткосрочных прогнозов
• Анализ влияния макрофакторов на продажи в среднесрочном периоде
• Прогнозирование в условиях отсутствия истории продаж

День 4. Практикум прогнозированияна примерах задач слушателей

• Разбор особенностей прогнозирования продаж в компаниях слушателей
• Выработка плана действий по разработке прогнозных моделей для каждого слушателя
• Расчет пределов точности прогнозов для компаний слушателей (при наличии у клиента необходимых исходных данных)
• Разработка сценариев развития бизнеса на основе прогнозных моделей
• Отработка навыков моделирования и прогнозирования на примерах