Выбор интервала данных При использовании данных из групп 2-3 (см. параграф "Данные для прогнозирования") при прочих равных лучше выбирать настолько длинный интервал данных, насколько это возможно. А в случае если спрос на вашу продукцию подвержен серьезным колебаниям, рекомендуется использовать как минимум двухлетний интервал. Например, практически для любых продуктов бесполезно прогнозировать объем продаж в январе на основе результатов продаж за предыдущие шесть месяцев - до декабря традиционно идет подъем, а в январе неминуемо настанет спад, так как вся страна почти полмесяца не будет работать. С другой стороны, понятно, что при прогнозировании объема продаж на 1999 г. было бы бессмысленно использовать данные о продажах по России в 1998 г., так как в то время произошел кризис, заметно повлиявший на спрос на товары. Аналогичная ситуация может возникнуть и в вашей компании, если, например: ¦ вы резко изменили технологию продаж, отказавшись от работы напрямую с региональными клиентами и передав эту работу парт нерам вашей компании; ¦ вы значительно изменили число людей, занимающихся продажа ми вашей продукции; ¦ у вас появился серьезный конкурент, который отвоевал часть ва шего рынка в определенный момент в прошлом. Во всех этих случаях нельзя говорить, что вы всегда можете использовать данные только с момента последнего серьезного изменения. Иногда данные можно подкорректировать, чтобы изменения были нивелированы (например, вычесть из объемов продаж за прошлые периоды продажи тем клиентам, которые сейчас перешли к вашему конкуренту), или строить прогноз на основе только части данных, а полученные результаты применять ко всем (например, вы прогнозируете
по одной группе товаров, но предполагаете, что полученная тенденция изменения объема продаж будет верна и для других групп). В любом случае необходимо точно обосновать, почему именно такой интервал данных используется для прогнозирования, - это поможет намного точнее проинтерпретировать полученные результаты. Назад
