Информационная система для анализа и прогнозирования объемов продаж на торговых предприятиях
Автор: Павленко Г.Ф., Шибаев А.
Журнал: Академический журнал Западной Сибири @ajws
Рубрика: Маркетинг
Статья в выпуске: 6 (61) т.11, 2015 года.
Бесплатный доступ
Для предсказания объемов продаж товаров сезонной направленности используются методы временных рядов. Осуществление прогноза с использованием данных методов достаточно трудоемко и требует от пользователя определенных знаний в области статистики и теории вероятностей. Разработанная информационная система «Прогнозирование продаж» позволяет осуществлять качественное прогнозирование объемов продаж, кроме того работать с этой системой может пользователь, имеющий даже небольшой опыт работы с компьютером и не владеющий методами оценки временных рядов.
Объемы продаж, анализ данных прогнозирования, методы временных рядов, прогнозы показателей продаж, сезонный товар временной ряд продаж, модель arima, информационная система
Короткий адрес: https://sciup.org/140221743
IDR: 140221743
Текст научной статьи Информационная система для анализа и прогнозирования объемов продаж на торговых предприятиях
|
Прогнозирование объемов продаж – это те задачи, которые должна решать любая торговая компания, так как без решения этих задач невозможно обеспечить максимальную эффективность торговой деятельности. Для решения этого типа задач используются статистические методы прогнозирования объемов продаж, которые обеспечивают выявление закономерности на фоне случайностей, делают обоснованные прогнозы и оценивают вероятность их выполнения. Одним из упомянутых методов является экстраполяция, то есть распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения показа- ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА телей продаж в известной степени предопреде- ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ляют их величину в будущем. К тому же многие ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ НА ТОРГОВЫХ рыночные процессы обладают некоторой инер- ПРЕДПРИЯТИЯХ ционностью [1]. В то же время прогноз на отда ленный период должен максимально принимать Г.Ф. Павленко, А. Шибаев во внимание вероятность изменения условий, в Дальневосточный ВФУ, г. Владивосток, Россия которых будет функционировать рынок. Для решения всегда актуальной задачи пред- E-mail авторов: galina.pvl@gmail.com сказания будущего состояния экономической си стемы используются методы временных рядов Для предсказания объемов продаж товаров сезонной [2]. Каждый временной ряд продаж определенно- направленности используются методы временных ря- го товара имеет определенную структуру и ха- дов. Осуществление прогноза с использованием дан- рактеристики. По этой причине для прогнозиро- ных методов достаточно трудоемко и требует от поль- вания временных рядов используются модели, зователя определенных знаний в области статистики и которые лучше всего подходят к конкретному теории вероятностей. Разработанная информационная ряду. система «Прогнозирование продаж» позволяет осуществлять качественное прогнозирование объемов Таблица 1 Сравнительная характеристика моделей |
|||
|
Название модели |
Абсолютная ошибка |
Стандартное отклонение |
Средняя ошибка аппроксимации |
|
Аддитивная модель (тренд и сезонность) |
7,03 |
10,66 |
0,21 |
|
Мультипликативная модель (тренд и сезонность) |
7,67 |
11,06 |
0,18 |
|
Модель Тейла-Вейджа |
8,89 |
13,84 |
0,24 |
|
Модель Хольта-Уинтерса |
9,48 |
15,62 |
0,23 |
|
Модель ARIMA |
7,03 |
9,85 |
0,15 |
С учетом того, что существует большая группа товаров, имеющих выраженную сезонность, то было проведено исследование и построены модели для такого сезонного товара как кондиционеры. В летние месяцы спрос на кондиционеры резко увеличивается. Наибольшее количество продаж приходиться на июнь и июль. Продажи зимой практически отсутствуют.
Для прогнозирования объемов продаж кондиционеров были построены следующие модели: на основе декомпозиции тренда и сезонности, адаптивные и модели авторегрессии и скользящего среднего. Все построенные модели показали неплохую точность прогноза, и каждая модель могла бы использоваться для прогнозирования. Были проведены оценки адекватности и точности каждой модели, на основе которых выбраны наиболее подходящие модели для прогнозирования (табл. 1).
Из таблицы 1 следует, что наилучшей моделью по всем признакам для прогнозирования ряда кондиционеров является сезонная модель ARIMA (1,0,0)(0,1,1). Поэтому ее необходимо использовать для прогнозирования. Тем не менее, построение вышеупомянутых моделей является трудоемким процессом и требует от пользователя определенных знаний в области статистики и теории вероятностей. Кроме того, построение таких моделей, их сравнение, а затем осуществление прогноза занимает большое количество времени, требует привлечения высокооплачиваемых специалистов.
Эти выводы стали причиной для разработки информационной системы «Прогнозирование продаж», которая позволит осуществлять качественное прогнозирование объемов продаж. При этом работать с этой системой может пользователь, имеющий даже небольшой опыт работы с компьютером, а также без знаний в области статистики и теории вероятностей.
Разработанная программа имеет простой и понятный интерфейс (рисунок 1). Для выполнения импорта данных, необходимо нажать на кнопку «Импорт» и в появившемся диалоговом окне выбрать файл с данными о продажах. После импорта данных строятся рассмотренные в работе модели прогнозирования, выбирается наилучшая модель для каждого временного ряда продаж и осуществляется прогноз по каждому товару. После построения моделей, происходит их сравнение с помощью различных критериев, затем выбирается лучшая модель, на основе которой строится прогноз.
Рис. 1. Интерфейс программы «Прогнозирование продаж».
Также производится проверка на адекватность модели с помощью анализа остатков.
Результаты прогноза за несколько месяцев выводятся во вторую таблицу программы. В третьей таблице содержится информация об остатках товара, показывающая количество оставшегося товара на складе в настоящий момент, и на основании прогноза, сколько останется продукции через несколько месяцев.
Для более детального анализа каждого отдельного временного ряда продаж, необходимо выбрать в поле со списком необходимый ряд и нажать кнопку «Анализ и прогноз». В появившемся окне находится вся необходимая информация по каждой построенной модели: оценка, проверка адекватности, прогнозные значения, графики модельных и фактических значений.
При тестировании системы на данных объема продаж торговой компании, во всех случаях средняя абсолютная ошибка в процентах не превышала 13%, что является высоким показателем точности для временных рядов, с короткой историей. Информационная система позволяет просматривать остатки товаров, находящиеся на складе и спрогнозировать какое количество товаров останется через один или несколько месяцев, то есть быстро и адекватно реагировать на изменение конъюнктуры рынка.
Таким образом, разработанная программа имеет практическую значимость и может использоваться в качестве эффективного инструмента маркетинга при планировании и продвижении товаров.
Эта система может быть рекомендована для проведения анализа продаж на малых и средних предприятиях, которые не имеют возможности затрачивать значительные средства на покупку программного обеспечения. Кроме того, работа с этой информационной системой доступна любому пользователю, даже с малым опытом работы на компьютере и с практически отсутствующими знаниями в области статистики и теории вероятности, что также позволит обеспечить ее широкое распространение в любых торговых компаниях.
Список литературы Информационная система для анализа и прогнозирования объемов продаж на торговых предприятиях
- Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж//Маркетинг в России и за рубежом. -2002. -№ 1. Электронный ресурс: http://dis.ru/library/531/21984/
- Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 2003. -416 с.
