Точный прогноз – результат хорошего инструмента или налаженного процесса?
Сегодня хотим затронуть важный вопрос.
Многие компании уповают на точный прогноз и жалуются, что при его отсутствии работать нормально просто невозможно. Возложить последние силы, время и деньги на алтарь точного прогноза считает обязанной каждая “современная” компания.
При этом, упускаются 2 очень важных момента.
О них хочется сказать особо.
Момент первый. Компании не нужен точный прогноз.
Компании нужен прогноз, с которым она сможет работать. То есть точность должна быть достаточной.
А для того, чтобы понять, какая точность будет достаточной, необходимо ставить перед каждым прогнозом цели.
Пример. Цель прогноза – спрогнозировать продажи с тем, чтобы успеть произвести продукт и закупить к нему материалы и упаковку.
Соответственно, точность может основываться на 2 параметрах. Насколько быстро производство сможет пересмотреть свою программу с тем, чтобы покрыть отклонения прогноза от факта и насколько дорого обходятся страховые запасы (и насколько много площадей под хранение).
Исходя из этого, установить допустимую точность прогноза и от нее уже отталкиваться.
Момент второй. “Для хорошего прогноза нужен хороший инструмент” с вариацией “Прогнозы все равно получаются неточными, а мы привыкли работать в Excel”.
Здесь одна и та же проблема с перекосами в разные стороны.
Да, прогноз с точностью в 100% дает только Господь Бог, нам ли с ним тягаться?! Но это не значит, что надо опускать руки и не прогнозировать вообще.
Современные средства анализа, мощное программное обеспечение, используя новейшие технологии, позволяют строить весьма точные прогнозы. Многое из этого недоступно Excel и поэтому, ДА, мы рекомендуем использовать для построения прогнозов специальное ПО.
Но один только инструмент также не сможет дать Вам отличного результата.
Если у Вас плохое качество данных или истории вообще нет, или еще хуже не продуман подход к прогнозированию в компании, нет методики, никакой инструмент не поможет.
Необходимо налаживать процессы компании для ликвидации «дыр» и появления согласованности, тогда и данные станут более качественными, а прогноз более точным.
Читайте еще:
