Do prognozowania wielkości sprzedaży wykorzystywane są zwykle proste metody regresyjne. Prognozy często wyznacza się na podstawie linii trendu dodanej do wykresu. Niestety, postępując w ten sposób ignorujemy ważne informacje zawarte w danych, takie jak występowanie zależności czasowych lub efektów sezonowych.
W konsekwencji, skonstruowane prognozy sprzedaży mogą nie być dokładne i mogą prowadzić do błędnych lub nieoptymalnych decyzji. Lepsze zrozumienie specyfiki danych sprzedażowych i ich efektywne wykorzystanie do prognozowania możliwe jest dzięki zastosowaniu metod analizy szeregów czasowych.

W czasie naszego szkolenia przedstawione będą podstawowe oraz zaawansowane modele szeregów czasowych, które mogą być zastosowane do prognozowania wielkości sprzedaży. Poznasz m.in. modele pozwalające na uwzględnienie zależności wielkości sprzedaży od: czynników makroekonomicznych, nakładów na reklamę produktu i tzw. interwencji (np. przeprowadzonych akcji promocyjnych). Dowiesz się jak uwzględnić efekty kalendarzowe oraz występowanie obserwacji odstających. Uczestnicząc w naszym szkoleniu zdobędziesz umiejętność stosowania poznanych metod prognozowania w praktyce. Będziesz wiedział jak ocenić skuteczność skonstruowanych prognoz i jak wybrać optymalną metodę prognozowania sprzedaży.


Czego się nauczysz?

  • Poznasz wszystkie etapy prognozowania szeregów czasowych: od niezbędnych przekształceń danych po konstrukcję i ocenę skuteczności prognoz
  • Nauczysz się jak przygotowywać dane do prognozowania
  • Poznasz klasyczne modele statystyczne oraz metody algorytmiczne stosowane do prognozowania szeregów czasowych.
  • Nauczysz się jak porównać dokładność skonstruowanych prognoz sprzedaży i jak wybrać optymalną metodę prognozowania.
  • Wszystko przećwiczysz w praktyce na komputerze: używamy systemu R lub ITSM 2000.
  • Otrzymasz obszerne materiały umożliwiające samodzielną późniejszą pracę.


Dla kogo jest to szkolenie?

Kadra zarządzająca, pracownicy działów sprzedaży, marketingu, finansowo-księgowych, controllingu, planowania i innych:

  • zainteresowani prognozowaniem wielkości sprzedaży,
  • analizujący dokładność prognoz sprzedaży i związane z tym ryzyko,
  • zainteresowani uwzględnieniem istotnych czynników wewnętrznych i zewnętrznych na etapie prognozowania sprzedaży.


Skrót programu szkolenia

  • Wprowadzenie do prognozowania sprzedaży (sales forecasting)
  • Podstawowe narzędzia
  • Przygotowanie danych do prognozowania
  • Dekompozycja szeregów czasowych
  • Zastosowanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania
  • Prognozowanie z wykorzystaniem klasycznych modeli statystycznych
  • Wybrane zaawansowane metody prognozowania
  • Prognozowanie sprzedaży – pozostałe aspekty praktyczne


Program szkolenia

  1. Wprowadzenie do prognozowania sprzedaży (sales forecasting)
    • Czynniki wpływające na proces prognozowania
    • Rodzaje metod prognozowania: metody jakościowe i ilościowe
    • Podstawowe etapy w procesie prognozowania
    • Prognozy krótko- i długoterminowe
  2. Podstawowe narzędzia
    • Wizualizacja szeregów czasowych (wykresy zwykłe i sezonowe)
    • Funkcje autokorelacji (ACF) i autokorelacji cząstkowej (PACF)
    • Naiwna metoda prognozowania
    • Zastosowanie średniej kroczącej (moving average) do konstrukcji prognoz
    • Kryteria wykorzystywane do oceny i porównania dokładności prognoz
    • Graficzne przedstawienie niepewności prognoz: przedziały predykcyjne i wykresy wachlarzowe
  3. Przygotowanie danych do prognozowania
    • Podstawowe przekształcenia danych (różnicowanie, transformacje Boxa-Coxa, normalizacja)
    • Uwzględnienie efektów kalendarzowych (korekty ze względu na: liczbę dni w miesiącu, układ dni tygodnia, występowanie świąt ruchomych)
    • Wykrywanie obserwacji odstających (nietypowych) w szeregach czasowych
  4. Dekompozycja szeregów czasowych
    • Idea i cel dekompozycji: identyfikacja trendów długoterminowych i wahań sezonowych
    • Metody dekompozycji szeregów czasowych:
      • średnie ruchome,
      • klasyczna dekompozycja szeregu na trend (np. liniowy), wahania sezonowe i losowe fluktuacje,
      • przegląd zaawansowanych metod dekompozycji: X-12-ARIMA, STL, TRAMO/SEATS.
    • Konstrukcja prognoz na bazie dekompozycji
  5. Zastosowanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania
    • Proste wygładzanie wykładnicze
    • Metoda liniowa Holta i metoda sezonowa Holta-Wintersa
    • Przegląd pozostałych wariantów (klasyfikacja Pegelsa)
    • Zastosowanie metod wygładzania wykładniczego w praktyce: inicjalizacja, optymalizacja parametrów i konstrukcja prognoz
  6. Prognozowanie z wykorzystaniem klasycznych modeli statystycznych
    • Szeregi stacjonarne i niestacjonarne
    • Przegląd najważniejszych modeli: AR, MA, ARMA, ARIMA
    • Dopasowanie i ocena jakości modelu (identyfikacja modeli, estymacja parametrów, diagnostyka, testy statystyczne)
    • Prognozowanie na bazie modeli statystycznych w praktyce: wybór optymalnego modelu i konstrukcja prognoz
  7. Wybrane zaawansowane metody prognozowania
    • Możliwe zależności pomiędzy szeregami czasowymi i ich wpływ na prognozowanie
    • Podejście jednowymiarowe vs. podejście wielowymiarowe do prognozowania
    • Wybrane modele zaawansowane — idea i przykłady zastosowań:
      • regresja z błędami typu ARIMA (m.in. modele typu: determinstyczny trend + zakłócenie ARIMA, uwzględnienie zależności wielkości sprzedaży jednego produktu od sprzedaży innych produktów),
      • dynamiczne modele regresyjne (np. modelowanie zależność wielkości sprzedaży od wydatków na reklamę produktu),
      • analiza interwencji (modelowanie wpływu na wielkość sprzedaży określonych zdarzeń, np. kampanii promocyjnej, zmiany ceny produktu o 20%, itp.),
      • wektorowe modele szeregów czasowych (uwzględnienie wzajemnych zależności pomiędzy wielkością sprzedaży różnych produktów; m.in. modele: VAR, VARMA i VARIMA).
  8. Prognozowanie sprzedaży – pozostałe aspekty praktyczne
    • Uwzględnienie opinii ekspertów w procesie prognozowania
    • Metody kombinacji prognoz
    • Wybór optymalnej metody prognozowania – możliwe strategie i stosowane kryteria
    • Case studies: konstrukcja i porównanie dokładności prognoz dla wybranych danych rzeczywistych

Spróbuj ponownie