विभिन्न बिक्री पूर्वानुमान तकनीक

उपयोग की जाने वाली अधिक प्रमुख बिक्री पूर्वानुमान तकनीकों में से दो शीर्ष-डाउन पूर्वानुमान और नीचे-ऊपर पूर्वानुमान हैं। यद्यपि व्यवसाय पूर्वानुमान का उत्पादन करने के लिए कई मॉडल का उपयोग करते हैं, तकनीक में आमतौर पर मांग के शीर्ष स्तर से नीचे की ओर पूर्वानुमान या मांग के निचले स्तरों से पूर्वानुमान शामिल होता है। छोटे व्यवसाय के लिए, सबसे अच्छी तकनीक का चयन इस बात पर निर्भर करता है कि कौन कंपनी के लिए अधिक मूल्य रखता है।

ऊपर से नीचें

टॉप-डाउन बिक्री पूर्वानुमान एक ऐसी तकनीक है जो उत्पाद समूह या परिवार के शीर्ष स्तर पर मांग की भविष्यवाणी करती है, और व्यक्तिगत स्टॉक-रखने वाली इकाइयों के पूर्वानुमान को नीचे लाती है। एक पिरामिड के संदर्भ में शीर्ष नीचे के पूर्वानुमान के बारे में सोचें जहां पिरामिड के प्रत्येक स्तर का योग शीर्ष पर संख्या के बराबर होना चाहिए।

इस उदाहरण के लिए, एकल उत्पाद समूह या पिरामिड के उच्चतम स्तर का प्रतिनिधित्व करने वाले पुरुषों के शर्ट के साथ चार-स्तरीय पिरामिड का उपयोग करें। लेवल तीन में दो अलग-अलग शर्ट शैलियों का प्रतिनिधित्व किया जाता है जिसमें लंबी आस्तीन और छोटी आस्तीन वाली शर्ट शामिल हैं। लेवल दो लंबी आस्तीन और छोटी आस्तीन शर्ट के पांच अलग-अलग रंगों का प्रतिनिधित्व करता है। स्तर एक 40 अलग-अलग स्टॉक-रखने वाली इकाइयों या SKU का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें अलग-अलग शर्टों का आकार छोटा, मध्यम, बड़ा और अतिरिक्त प्रत्येक रंग का होता है और शर्ट की प्रत्येक शैली (चार अलग-अलग आकार, पाँच अलग-अलग रंगों के समय, दो अलग-अलग शैलियों के बराबर 40 भिन्न होते हैं) SKU)।

इस उदाहरण में, सभी शैलियों, रंगों और SKU की समान माँग है। व्यवसाय के मालिक ने चार स्तर पर 20, 000 पुरुषों की शर्ट की वार्षिक बिक्री का अनुमान लगाया है। वह सभी शैलियों, रंगों और शर्ट के आकारों के बीच इस कुल पूर्वानुमान को समान रूप से विभाजित करता है। स्तर तीन पर, दो शैलियों को प्रत्येक 10, 000 इकाइयों (दो शैलियों द्वारा विभाजित 20, 000 इकाइयों) का पूर्वानुमान प्राप्त होता है। स्तर दो पर, प्रत्येक रंग को 2, 000 इकाइयों (20, 000 इकाइयों को दो बराबर 10, 000, पांच रंगों से विभाजित) का पूर्वानुमान प्राप्त होता है। अंत में, एक स्तर पर, प्रत्येक एसकेयू को 500 इकाइयों का पूर्वानुमान प्राप्त होता है (20, 000 इकाइयों को दो बराबर 10, 000 से विभाजित किया जाता है, पांच रंगों से विभाजित 2, 000, चार आकारों द्वारा विभाजित 2, 000 के बराबर होता है)। चालीस अलग-अलग SKUs को 500 प्रत्येक योग 20, 000 इकाइयों के पूर्वानुमान से गुणा किया जाता है।

नीचे से ऊपर

बॉटम-अप फोरकास्टिंग, टॉप-डाउन फोरकास्टिंग के विपरीत है। यह पूर्वानुमान पिरामिड के निम्नतम स्तर पर पूर्वानुमान उत्पन्न करता है। पुरुषों के शर्ट के उदाहरण का उपयोग करते हुए, कंपनी पिरामिड के निचले भाग में प्रत्येक व्यक्ति SKU के लिए वार्षिक बिक्री का अनुमान लगाएगी। इस उदाहरण में, व्यवसाय स्वामी यह निर्णय लेता है कि पिरामिड के शीर्ष पर कुल की परवाह किए बिना प्रत्येक SKU के लिए कौन सा पूर्वानुमान सबसे अच्छा काम करता है। पिछले साल की तुलना में इस साल बिक्री में 10 प्रतिशत की वृद्धि की उम्मीद है। वह पिछले वर्ष से व्यक्तिगत SKU बिक्री लेता है और इस वर्ष के पूर्वानुमान का निर्धारण करने के लिए प्रत्येक SKU में 10 प्रतिशत जोड़ता है।

पिछले साल, उदाहरण के लिए, उन्होंने 462 छोटी, सफेद, लंबी आस्तीन वाली शर्ट बेची। 10 प्रतिशत वृद्धि के साथ, वह इस साल 508 छोटी, सफेद, लंबी आस्तीन वाली शर्ट बेचने की उम्मीद करता है। वह प्रत्येक SKU के लिए समान गणना लागू करता है। व्यवसाय के स्वामी तब समूहों को रंग के अनुसार SKU के लिए निर्धारित करते हैं और प्रत्येक रंग के पूर्वानुमान का निर्धारण करते हैं। फिर वह शर्ट के प्रत्येक शैली के पूर्वानुमान का निर्धारण करने के लिए शैली के अनुसार प्रत्येक रंग को समूहीकृत करता है। अंत में, वह सभी शैलियों, रंगों और आकारों की शर्ट की कुल संख्या के पूर्वानुमान का निर्धारण करने के लिए दो शैलियों को जोड़ता है।

संकर

बिक्री पूर्वानुमान के लिए हाइब्रिड दृष्टिकोण कंपनी की बिक्री पूर्वानुमान प्रक्रिया को प्रबंधित करने के लिए ऊपर नीचे और नीचे पूर्वानुमान का उपयोग करता है। दूसरे शब्दों में, कंपनी किसी दिए गए उत्पाद परिवार के लिए शीर्ष-स्तरीय पूर्वानुमान का फैसला करती है। कंपनी तब सांख्यिकीय मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करती है जो आमतौर पर पिरामिड के निचले स्तरों पर उपयोग की जाती है ताकि शीर्ष-स्तरीय पूर्वानुमान को निचले-स्तर की शैली, रंग और व्यक्तिगत SKU पूर्वानुमान में विभाजित किया जा सके।

उदाहरण के लिए, एक कंपनी तय करती है कि वह इस साल 22, 000 पुरुषों की शर्ट बेचेगी। शर्ट निम्नलिखित पैटर्न में बेचते हैं: छोटे, 5 प्रतिशत; मध्यम, 15 प्रतिशत; बड़ा, 50 प्रतिशत; अतिरिक्त बड़े, सभी आकार के 30 प्रतिशत बेचे। फिर रंग पर विचार करें: सफेद, 60 प्रतिशत; नीला, 20 प्रतिशत; क्रीम, 10 प्रतिशत; काला, 8 प्रतिशत; और लाल, सभी रंगों का 2 प्रतिशत बिका। अंत में, लंबी आस्तीन, 70 प्रतिशत, और छोटी आस्तीन, सभी शैलियों का 30 प्रतिशत बेचा। इस डेटा का उपयोग करके, कंपनी SKU स्तर के पूर्वानुमान पर पहुंचने के लिए बिक्री के पैटर्न, आकार और रंग के अनुसार 22, 000 इकाइयों को विभाजित करती है।

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