რა არის შემოსავლების პროგნოზირება? მოდელები და პროგრამული უზრუნველყოფა უფრო ჭკვიანი ბიზნესისთვის

ამ სტატიაშია განვიხილავთ როგორ მუშაობს შემოსავლების პროგნოზირება, რატომ არის ის მნიშვნელოვანი და რა პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენება შეგიძლიათ თქვენი ბიზნესის შემოსავლების პროგნოზირებისთვის.

რა არის შემოსავლების პროგნოზირება?

შემოსავლების პროგნოზირება ნიშნავს კომპანიის სამომავლო შემოსავლის პროგნოზირებას განსაზღვრული პერიოდის განმავლობაში, ისტორიული მონაცემების, გაყიდვების ტენდენციების და გარე ფაქტორების, როგორიცაა სეზონურობა და ეკონომიკური პირობები, გამოყენებით.

შემოსავლების პროგნოზირება უაღრესად მნიშვნელოვანია ბიუჯეტირებისა და რესურსების განაწილებისთვის და მას შეუძლია დიდი გავლენა მოახდინოს ბიზნესის სტრატეგიულ გეგმაზე. სწორად შესრულების გასაღები არის ვრცელი მონაცემების და ძლიერი პროგნოზირების მოდელის გამოყენება (რის შესახებაც ცოტა ხანში ვისაუბრებთ).

შემოსავლების პროგნოზირების 3 მოდელი

პროგნოზირების მოდელები არის ის, რაც თქვენს არსებულ შემოსავლების ციფრებს მომავალში შესაძლო ციფრებად აქცევს.

თუ არ ხართ სტატისტიკის ჯადოქარი, უმჯობესია გამოიყენოთ გამოცდილი და დადასტურებული მოდელი. ეს არის სამი ყველაზე პოპულარული ვარიანტი, დაყოფილი მათი ძირითადი გამოყენების შემთხვევების მიხედვით.

1. სწორხაზოვანი პროგნოზი (Straight-line forecast)

• ფორმულა: პროგნოზირებული შემოსავალი = მიმდინარე შემოსავალი × (1 + ზრდის ტემპი)
• საუკეთესოა: მარტივი, მოკლევადიანი ზრდის პროგნოზებისთვის

სწორხაზოვანი პროგნოზირების მეთოდი ამტკიცებს, რომ შემოსავლების პროგნოზირება არ უნდა იყოს რთული მეცნიერება. სწორხაზოვანი პროგნოზი იღებს ბიზნესის მიმდინარე ზრდის ტემპს (ან ზრდის ტემპს წინა წლიდან ან კვარტალიდან), ვარაუდობს, რომ ის უცვლელი დარჩება და ამრავლებს მას წარსულ შემოსავალზე. სულ ეს არის.

მაგალითად, თუ თქვენი ბიზნესის შემოსავალი გასულ კვარტალში იყო $100,000, და თქვენი ზრდის ტემპი იმავე პერიოდში იყო 11% (ან 0.11, ათობითი სახით), თქვენ გაამრავლებთ ამ ორს და იწინასწარმეტყველებთ მთლიან შემოსავალს $111,000 მომდევნო კვარტლისთვის. თუ ეს საეჭვოდ მარტივად ჟღერს, ეს იმიტომ ხდება, რომ ის არის მარტივი – სირთულის გარეშე. ეს მოდელი არ ითვალისწინებს ისეთ ფაქტორებს, როგორიცაა მიწოდების ჯაჭვის პრობლემები, ბაზრის რყევები, ან იმის შესაძლებლობა, რომ ბიზნესი შეწყვეტს ზრდას მუდმივი ტემპით.

ამის გამო, უმჯობესია სწორხაზოვანი პროგნოზირება გამოიყენოთ მოკლევადიანი პროგნოზებისთვის, როდესაც ზრდის ტემპები ისტორიულად სტაბილურია და არ ელოდოთ ზუსტ სიზუსტეს.

2. დროითი სერიების ანალიზი (Time-series analysis)

• ფორმულა: Y(t)=T(t)+S(t)+C(t)+I(t)
  • Y(t) = დაკვირვებული შემოსავალი t მომენტში
  • T(t) = ტრენდის კომპონენტი (გრძელვადიანი მიმართულება)
  • S(t) = სეზონური კომპონენტი (პროგნოზირებადი შაბლონები)
  • C(t) = ციკლური კომპონენტი (არარეგულარული გრძელვადიანი ციკლები)
  • I(t) = არარეგულარული კომპონენტი (შემთხვევითი რყევები/ხმაური)
• საუკეთესოა: რთული შაბლონებისა და სეზონური ბიზნეს ციკლებისთვის

დროითი სერიების შემოსავლების პროგნოზირება სერიოზულად ზრდის სწორხაზოვანი მეთოდის სირთულეს. ფიქსირებული ზრდის ტემპის დაშვების ნაცვლად, დროითი სერიების ანალიზი ითვალისწინებს არარეგულარულობას, რყევებს და სეზონურ შაბლონებს.

დავუშვათ, რომ თქვენი საზაფხულო ბიზნესის შემოსავალი ზამთარში პროგნოზირებადად იკლებს, მაგრამ ზაფხულში ისევე პროგნოზირებადად იზრდება. დროითი სერიების ანალიზი ითვალისწინებს ამ ცვლილებებს და რაოდენობრივად აფასებს მათ გავლენას საერთო მონაცემებზე.

3. წრფივი რეგრესიის ანალიზი (Linear regression analysis)

• ფორმულა: Y=a+bX
  • Y = დამოკიდებული ცვლადი (პროგნოზირებული შემოსავალი)
  • a = Y-გადაკვეთა (საბაზისო შემოსავალი, როდესაც X = 0)
  • b = დახრის კოეფიციენტი (Y-ის ცვლილება X-ის თითოეული ერთეულის ცვლილებისთვის)
  • X = შემავალი ცვლადი (მაგ., მარკეტინგული დანახარჯები)
• საუკეთესოა: ცვლადებს შორის ურთიერთობების გასაგებად

წრფივი რეგრესიის ანალიზი ძალიან მათემატიკურად ჟღერს, მაგრამ ის ნამდვილად მარტივია, როგორც ერთი ან მეტი ცვლადის გავლენის გაზომვა სამიზნე ცვლადზე (როგორიცაა შემოსავალი) გაფანტული დიაგრამის გამოყენებით.

წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ ხართ სტრიმინგის გიგანტი და გსურთ გაზომოთ თქვენი მარკეტინგული სტრატეგიის გავლენა თქვენს საერთო სააბონენტო შემოსავალზე. შეიძლება ივარაუდოთ, რომ რაც მეტ ფულს დახარჯავთ რეკლამაზე, მით მეტ მომხმარებელს მიიღებთ, მაგრამ როგორ უნდა დაამტკიცოთ? რეგრესიის ანალიზი ზუსტად აჩვენებს, რამდენად მჭიდროდ კორელაციაშია ეს ორი ცვლადი – მარკეტინგული დანახარჯები და სააბონენტო შემოსავალი – მოცემულ პერიოდში, ხოლო ასევე გაძლევთ საშუალებას იწინასწარმეტყველოთ თქვენი მარკეტინგული ბიუჯეტის გაზრდის ან შემცირების სავარაუდო ეფექტები.

ეს მეთოდი შესანიშნავია იმის დასადგენად, თუ რა იწვევს შემოსავლების ცვლილებებს, მაგრამ ის არც ისე კარგია ფართო ისტორიული ტენდენციების ან სეზონურობის გასაანალიზებლად. ის საუკეთესოდ მუშაობს, როდესაც თქვენ განიხილავთ მიზეზ-შედეგობრივ ურთიერთობებს ცვლადებს შორის, რომლებიც იცვლება პროგნოზირებადი, წრფივი გზებით.

შემოსავლების პროგნოზირების პროგრამული უზრუნველყოფა

შემოსავლის პროგნოზირებას თქვენი ტელეფონის კალკულატორის დახმარებთ ნამდვილად ვერ გააკეთებთ, მაგრამ შეგიძლია გამოიყენოთ ისეთ ცნობილი აპლიკაციები, როგორიცაა Microsoft Excel ან Google Sheets. თუმცა მე ბევრად უფრო მარტივ გზას გირჩევთ – ავტომატიზირებულ მიდგომებს, სადაც პროგნოზირების შესაძლებლობების მქონე პროგრამულ უზრუნველყოფას აძლევთ საშუალებას შეასრულოს სამუშაოს უმეტესი ნაწილი თქვენთვის.

საუკეთესო ვარიანტები:

• პროგნოზირების პლატფორმები: პროგნოზირება არის სრული ინდუსტრია, თავისი პროგრამული უზრუნველყოფით. გაყიდვების პროგნოზირების პლატფორმები, როგორიცაა Aviso, Avercast და Forecastio, გთავაზობთ მოწინავე მოდელირების შესაძლებლობებს, მრავალ მონაცემთა წყაროსთან ინტეგრაციას და AI-ზე მომუშავე ავტომატიზაციებს. თუ გსურთ საბაზისო მოდელებიდან სერიოზულად რთულ მოდელებზე გადასვლა, სპეციალურად აგებული პროგნოზირების აპლიკაცია საუკეთესო არჩევანია. უბრალოდ გაითვალისწინეთ: ისინი საკმაოდ ძვირია.
• მომხმარებელთა ურთიერთობების მართვის (CRM) პროგრამული უზრუნველყოფა: CRM-ი ეხმარება ბიზნესს მომხმარებელთა ურთიერთობების თვალყურის დევნებაში, მართვაში და ანალიზში. ზოგიერთი CRM აღჭურვილია ჩაშენებული პროგნოზირებით, ზოგი კი გაწვდით გაყიდვების მონაცემებს და ანგარიშებს, რომლებიც საჭიროა პროგნოზირებისთვის სხვა ინსტრუმენტებით. ზოგიერთი საუკეთესო CRM პროგნოზირებისთვის არის Salesforce, Pipedrive, HubSpot და Zoho, თუმცა აღსანიშნავია, რომ კონკრტულად, შემოსავლის პროგნოზირების ფუნქცია, როგორც წესი, შეზღუდულია უფასო და საბაზისო პაკეტებისთვის. მიუხედავად ამისა, თუ თქვენ უკვე იყენებთ CRM-ს და გსურთ პროგნოზირება სხვა პლატფორმის დამატების გარეშე, ეს თქვენი ყველაზე გამართული ვარიანტია.
• ბიზნეს ინტელექტის (BI) აპლიკაციები: ინსტრუმენტები, როგორიცაა Tableau, Microsoft Power BI და Qlik, რეალურად არ არის შექმნილი პროგნოზირებისთვის, მაგრამ ისინი შესანიშნავია ბიზნეს მონაცემების უზარმაზარი რაოდენობის ვიზუალიზაციისა და ანალიზისთვის. ზოგიერთ BI ინსტრუმენტს, როგორიცაა Zoho Analytics და Power BI, მოყვება ჩაშენებული პროგნოზირების ჩანართები.
• Google Sheets: შეგიძლიათ იწინასწარმეტყველოთ შემოსავალი Google Sheets-ში FORECAST ფუნქციის გამოყენებით, რომელიც იყენებს წრფივ რეგრესიას მომავალი მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის ისტორიულ მონაცემებზე დაყრდნობით. უბრალოდ შეიყვანეთ =FORECAST(x, known_y_values, known_x_values), სადაც x არის მომავალი პერიოდი, რომლის პროგნოზირებაც გსურთ და თუ თქვენ შექმნით დიაგრამას Sheets-ში თქვენი მონაცემებით, ასევე შეგიძლიათ ვიზუალურად წარმოადგინოთ თქვენი პროგნოზები. თუ თქვენ ახლა იწყებთ პროგნოზირებას ან გაქვთ მჭიდრო ბიუჯეტი, Google Sheets გაძლევთ ძირითად ფუნქციონირებას უფასოდ.
• Microsoft Excel: Google Sheets-ისგან განსხვავებით, Excel-ს აქვს ჩაშენებული პროგნოზირების ფუნქცია, თუმცა შეგიძლიათ კვლავ გამოიყენოთ ფუნქციები,. ორი მონაცემთა სერიის შეყვანის ან იმპორტირების შემდეგ, მონიშნეთ ისინი და აირჩიეთ Data > Forecast > Forecast Sheet გრაფიკის შესაქმნელად. შეგიძლიათ აირჩიოთ ხაზოვანი ან სვეტოვანი დიაგრამა და დააკონფიგურიროთ პროგნოზი ელემენტებით, როგორიცაა ნდობის ინტერვალები და სეზონურობა.