Данные для прогнозирования ЕСЛИ ваша компания пользуется всеми современными методами организации продаж, то вам будет доступно множество данных, которые можно объединить в четыре группы. 1. Оценки различных показателей экспертами (сотрудниками ком пании, ее партнерами, клиентами). 2. Результаты процессов продаж за предыдущие периоды. 3. Показатели процессов продаж за предыдущие периоды. 4. Данные из внешних источников (аналогичные данные в откры тых источниках, макроэкономические данные и показатели). С тем, что данные из групп 2,3 и 4 более объективны, чем данные из первой группы, спорить сложно. Но важно понимать, что значит объективность в данном случае. Первая группа данных - экспертные оценки - формируется на основе опыта и интуиции людей, которые обоснованно могут считать, что хорошо знают рынок, на котором работают. При построении оценок эксперты будут анализировать не только свою текущую деятельность, но и часть находящихся в их распоряжении данных из других групп. К сожалению, определить, насколько точен каждый из экспертов, можно только методом проб и ошибок, и нет никаких оснований утверждать, что если, например, один из экспертов точно предугадал объем продаж в текущем квартале, то в следующем он будет настолько же точен. Вторая и третья группы данных отражают ситуацию в вашей компании и связаны с продажей именно вашей продукции. Казалось бы, идеальные данные, но нельзя забывать, что: ¦ данные могут содержать ошибки, явившиеся следствием неакку ратности сотрудников, которые их собирали или предоставляли; ¦ данные характеризуют уже свершившиеся факты и напрямую не дают информации о том, что случится в будущем. Четвертая группа данных заведомо менее объективна, чем две предыдущие, так как, во-первых, вы скорее всего не сможете ничего сказать о ее корректности (если это аналогичные вашим данные) или 10*
о применимости непосредственно для ваших целей (если это макроэкономические показатели). В обоих случаях это данные по продажам другой продукции, а не исключительно вашей. Как видно, у каждой из групп данных есть достоинства, но есть и существенные недостатки. Поэтому при выборе метода использования данных для прогнозирования имеет смысл ориентироваться на особенности каждой из групп при интерпретации результатов. Назад
