Прогнозирование спросаИзучение спроса на различные группы запасных частей является сложной задачей. Детали делятся на те, которые пользуются постоянным спросом, на те, которые требуются время от времени, и неликвидные или плохо реализуемые. Доля рентабельных групп запасных частей в общем товарообороте, естественно, должна быть больше, чем доля плохо реализуемых, а именно находиться на уровне 76%. Доля деталей периодической замены составляет 20-22%, а неликвидных запасов — в среднем 2-3%. Редкоменяемые детали — кузовные детали, оптика, стекла, детали салона (их замена происходит только в случае аварийного выхода из строя). По каждому из этих сегментов лучше строить свой прогноз в отдельности, принимая во внимание такой аспект, как риск невостребованности продукции. Подробнее способы анализа спроса на запчасти описаны в главе, посвященной ассортиментной политике зарубежных компаний. Здесь мы отметим только то, что при прогнозировании динамики спроса на этом рынке необходимо учитывать сезонность. Сезонные падения спроса на запчасти к иномаркам наблюдаются ежегодно в январе (после новогодних и рождественских праздников), в летние месяцы — июнь, июль, август (время отпусков). Однако с приходом осени владельцы стараются подготовить свою машину к зимнему сезону, производя ремонт, заменяя масла. А с первой гололедицей увеличивается спрос на кузовные детали, так как в это время возрастает количество аварий на дорогах. В сентябре-ноябре спрос на данном товарном рынке увеличивается. Месяцы февраль и март характеризуются максимальным покупательским оживлением (рис. 9).
Рис. 9. Прогноз динамики спроса на запчасти Прогнозирование спроса для целей финансового планирования небольшой сервисной компании лучше производить по реализации всего ассортимента в целом. При этом необходимо отслеживать движение продаж строго по группам деталей, имеющихся в наличии, изменяя ассортимент в соответствии с динамикой спроса. Торговля будет эффективной, если основная часть запасов фирмы будет состоять из быстрореализуемых групп деталей и расходных материалов, таких, как тормозные колодки, фильтры, ремни генератора, ГРМ, щетки стеклоочистителей, электрика (аккумуляторы, провода, свечи и др.), ШРУСы в сборе, сцепление в сборе, генераторы и стартеры, бензонасосы, амортизаторы, глушители в сборе, оптика, стекла, шины, диски, фаркопы, защиты поддона картера, разное (наконечники рулевых тяг, шаровые опоры, рычаги, подшипники и др.), и расходных материалов и аксессуаров (масла, тормозная жидкость, присадки, дистиллированная вода, жидкость стекло-омывателя, тосол, антифриз, косметика и другие химические препараты, инструмент и специальные принадлежности). В качестве примера приведем один из известных методов прогнозирования динамических рядов (табл. 18). Для анализа и прогнозирования внутригодичных колебаний спроса может быть построена модель сезонных колебаний с помощью гармоник ряда Фурье:
где к — номер гармоники, определяющий степень точности (адекватности) модели (обычно к берется в пределах от 1 до 4).
Таблица 18 - Расчет прогнозных значений уровней ряда (при к = 1)
Параметры уравнения
При анализе внутригодовой динамики п = 12 — по числу месяцев в году. Представляя месячные периоды как части окружности, ряд внутригодовой динамики имеет следующий вид, представленный в табл. 19: Таблица 19 -Месячные периоды — как части окружности
|
определяются методом наименьших квадратов:
