Prognose des Umsatzvolumens für ein Einzelhandelsunternehmen. So treffen Sie genaue Spielvorhersagen

Bei der Entwicklung einer Umsatzprognose sind ein integrierter Ansatz, der gleichzeitige Einsatz mehrerer Prognosemethoden und der Vergleich der erzielten Ergebnisse wichtig. Unter diesen Methoden sind die folgenden am häufigsten:

1) Methode der Expertenbewertung (einschließlich der Meinung einer Gruppe von Managern und einer Kombination der Meinungen von Vertriebsmitarbeitern). Diese Prognosemethode eignet sich am besten für neue Unternehmen, die nicht über ausreichende Erfahrung mit anderen Methoden verfügen. Diese Methode ist auch anwendbar, wenn keine detaillierten Berechnungen über die Marktlage vorliegen und keine vollständigen Statistiken über die Verkaufsentwicklung bestimmter Produktarten vorliegen.

2) Extrapolation von Trends und Zyklen. Bei der Verwendung dieser Methode sind Fehler unvermeidlich, sie wird jedoch ausnahmslos bei Umsatzprognosen verwendet; der geringe Prozentsatz der Vorhersage der Folgen sozioökonomischer Phänomene trägt nicht zu einer hohen Genauigkeit der Prognose bei. Der Einsatz dieser Methode ist möglich, wenn dem Analysten umfangreiche Informationen zu verschiedenen Bereichen der Unternehmenstätigkeit der letzten 10 Jahre zur Verfügung stehen.

Der Einsatz dieser Methode basiert auf folgenden Techniken:

A) Bestimmung gleitender Durchschnitte.

Das Produktverkaufsdiagramm hat meist einen abrupten Charakter. Durch die Mittelung der Beobachtungsergebnisse können wir eine Verkaufskurve im Zeitverlauf erstellen. Eine geeignete Anzahl von Beobachtungsergebnissen wird gemittelt. Es können Viertelzahlen verwendet werden, was bedeutet, dass die ersten drei Ergebnisse addiert und die Summe durch drei geteilt werden. Dann werden die Ergebnisse der zweiten, dritten und vierten Beobachtung addiert und durch drei dividiert usw. Das Ergebnis ist ein vierteljährlicher gleitender Durchschnitt. Die erstellte Grafik ermittelt die voraussichtlichen Verkaufswerte.

B) Glättungsmodelle.

Im Laufe der Zeit werden immer mehr Beobachtungen gemacht und die Größe der Prognosefehler ermittelt. Gleichzeitig erscheint es sinnvoll, Fehler der Vergangenheit bei der Vorhersage der Zukunft zu berücksichtigen. Eine Möglichkeit besteht darin, einen festen Prozentsatz des Fehlers des letzten Monats zu den tatsächlichen Verkäufen des letzten Monats zu addieren und das Ergebnis zur Prognose für den nächsten Monat zu verwenden. Mit dieser Methode können recht gute kurzfristige Prognosen erstellt werden. Solche Prognosen sind für die Produktionsplanung und Bestandsverwaltung nützlich, für die Finanzplanung jedoch praktisch nicht anwendbar.

3) Prognose auf der Grundlage eines Auftragsportfolios, d. h. auf der Grundlage bestehender oder erwarteter Bestellungen von potenziellen Käufern von Produkten, was für die Generierung von Umsatzvolumen in High-Tech-Branchen vorzuziehen ist. Die Anwendung dieser Methode erfordert die Durchführung spezieller Untersuchungen zu den Hauptindustrien, die die Produkte eines bestimmten Unternehmens verbrauchen, sowie die Sammlung und Verarbeitung wichtiger statistischer und sachlicher Daten. Diese Methode ist im Rohstoff- und Energiesektor sowie in Unternehmen, die Komponenten und Komponenten herstellen, vorzuziehen.

4) Korrelationsanalyse, d. h. die Identifizierung statistisch signifikanter Faktoren, die den Verkauf der Produkte des Unternehmens beeinflussen. Anhand der Korrelationsbeziehung wird die Nähe des Zusammenhangs zwischen der Umsatzhöhe und verschiedenen Ergebnissen der wirtschaftlichen Tätigkeit des Unternehmens ermittelt, deren Auswirkungen auf den Umsatz logisch nachgewiesen und begründet werden können. So werden die wichtigsten Faktoren identifiziert und (nach dem Grad ihres Einflusses) in eine Rangfolge gebracht, je nachdem, wie sich das Umsatzvolumen in der Zukunft ändern kann. Diese Methode erfordert spezielle und teure Forschung. Die genauesten Ergebnisse können in den wirtschaftlich stabilsten Branchen erzielt werden.

Die Wirksamkeit des Einsatzes einer bestimmten Methode hängt vollständig von den Wettbewerbsbedingungen und Besonderheiten ab Wirtschaftstätigkeit Unternehmen und kann nur im System allgemeiner Marktforschungsaktivitäten ermittelt werden. In marketingorientierten Unternehmen werden mehrere Prognosemöglichkeiten mit unterschiedlichen Methoden (3-4 Methoden) erstellt. Die resultierenden Schätzungen werden dann verglichen, um etwaige Unterschiede in den Schätzungen zu ermitteln. Üblicherweise wird davon ausgegangen, dass die Prognose korrekt ist, wenn die Differenz zwischen geschätztem und tatsächlichem Umsatz 5 % nicht überschreitet. Wenn diese Abweichungen erheblich sind (die Streuung der Umsatzprognoseindikatoren bei Verwendung verschiedener Methoden übersteigt 10 %), sind höchstwahrscheinlich bei der Erstellung der Umsatzprognose mit einer Methode Fehler gemacht worden.

In diesem Artikel wird eine der wichtigsten Prognosemethoden erläutert – die Zeitreihenanalyse. Am Beispiel eines Einzelhandelsgeschäfts werden mit dieser Methode die Verkaufsmengen für den Prognosezeitraum ermittelt.

Eine der Hauptaufgaben eines jeden Managers besteht darin, die Arbeit seines Unternehmens kompetent zu planen. Die Welt und das Geschäft verändern sich derzeit sehr schnell und es ist nicht einfach, mit allen Veränderungen Schritt zu halten. Viele nicht vorhersehbare Ereignisse ändern die Pläne des Unternehmens (z. B. die Veröffentlichung eines neuen Produkts oder einer neuen Produktgruppe, das Aufkommen eines starken Unternehmens auf dem Markt, der Zusammenschluss von Wettbewerbern). Aber wir müssen verstehen, dass Pläne oft nur nötig sind, um sie anzupassen, und daran ist nichts auszusetzen.

Jeder Prognoseprozess ist in der Regel in der folgenden Reihenfolge aufgebaut:

1. Problemformulierung.

2. Sammlung von Informationen und Auswahl einer Prognosemethode.

3. Anwendung der Methode und Auswertung der resultierenden Prognose.

4. Nutzung der Prognose zur Entscheidungsfindung.

5. „Prognose-Fakten“-Analyse.

Alles beginnt mit der richtigen Formulierung des Problems. Abhängig davon lässt sich das Prognoseproblem beispielsweise auf ein Optimierungsproblem reduzieren. Für die kurzfristige Produktionsplanung ist es nicht so wichtig, wie hoch die Verkaufsmenge in den kommenden Tagen sein wird. Wichtiger ist es, die Produktionsmengen möglichst effizient auf die verfügbaren Kapazitäten zu verteilen.

Die grundlegende Einschränkung bei der Auswahl einer Prognosemethode sind die Ausgangsinformationen: Art, Verfügbarkeit, Verarbeitungsfähigkeit, Homogenität, Volumen.

Die Wahl einer bestimmten Prognosemethode hängt von vielen Faktoren ab. Gibt es genügend objektive Informationen über das vorhergesagte Phänomen (existieren dieses Produkt oder Analoga lange genug)? Sind qualitative Veränderungen des untersuchten Phänomens zu erwarten? Gibt es Abhängigkeiten zwischen den untersuchten Phänomenen und/oder innerhalb von Datensätzen (Umsatzmengen hängen in der Regel von der Höhe der Werbeinvestitionen ab)? Handelt es sich bei den Daten um eine Zeitreihe (Informationen über das Eigentum von Kreditnehmern sind keine Zeitreihe)? Gibt es wiederkehrende Ereignisse (saisonale Schwankungen)?

Unabhängig davon, in welcher Branche und in welchem ​​Wirtschaftsfeld ein Unternehmen tätig ist, muss sein Management ständig Entscheidungen treffen, deren Konsequenzen sich in der Zukunft bemerkbar machen. Jede Entscheidung basiert auf der einen oder anderen Methode. Eine dieser Methoden ist die Prognose.

Prognose- Das wissenschaftliche Definition wahrscheinliche Wege und Ergebnisse der bevorstehenden Entwicklung des Wirtschaftssystems und Bewertung von Indikatoren, die diese Entwicklung in mehr oder weniger ferner Zukunft charakterisieren.

Betrachten wir die Prognose des Verkaufsvolumens mithilfe der Zeitreihenanalysemethode.

Prognosen auf Basis einer Zeitreihenanalyse gehen davon aus, dass eingetretene Umsatzänderungen zur Bestimmung dieses Indikators in späteren Zeiträumen herangezogen werden können.

Zeitfolgen - Dabei handelt es sich um eine Reihe von Beobachtungen, die regelmäßig in gleichen Zeitabständen durchgeführt werden: ein Jahr, eine Woche, ein Tag oder sogar Minuten, je nach Art der betrachteten Variablen.

Typischerweise besteht eine Zeitreihe aus mehreren Komponenten:

1) Trend – die allgemeine langfristige Tendenz von Änderungen in der seiner Dynamik zugrunde liegenden Zeitreihe;

2) saisonale Variation – kurzfristige, sich regelmäßig wiederholende Schwankungen der Zeitreihenwerte um einen Trend;

3) zyklische Schwankungen, die den sogenannten Konjunkturzyklus oder Konjunkturzyklus charakterisieren, bestehend aus wirtschaftlicher Erholung, Rezession, Depression und Erholung. Dieser Zyklus wiederholt sich regelmäßig.

Um einzelne Elemente einer Zeitreihe zu kombinieren, können Sie verwenden multiplikatives Modell:

Verkaufsvolumen = Trend × Saisonale Variation × Restvariation. (1)

Bei der Erstellung einer Umsatzprognose werden die Unternehmensentwicklung der letzten Jahre, die Marktwachstumsprognose und die Dynamik der Wettbewerbsentwicklung berücksichtigt. Optimale Umsatzprognosen und Prognoseanpassungen liefern einen vollständigen Bericht über die Umsätze des Unternehmens.

Wenden wir diese Methode an, um das Verkaufsvolumen des Salons „Watch“ für 2009 zu ermitteln. In der Tabelle. 1 zeigt die Verkaufsvolumina des Salons „Watches“, der auf den Einzelhandelsverkauf von Uhren spezialisiert ist.

Tabelle 1. Dynamik des Verkaufsvolumens des Uhrensalons, Tausend Rubel.

Für die in der Tabelle angegebenen Daten. 1 stellen wir zwei Hauptpunkte fest:

aktueller Trend: Das Verkaufsvolumen in den entsprechenden Quartalen jedes Jahres wächst Jahr für Jahr stetig;

• saisonale Unterschiede: in den ersten drei Quartalen eines jeden Jahres steigen die Umsätze langsam, bleiben aber relativ niedrig; Die höchsten Verkaufsmengen des Jahres fallen immer im vierten Quartal an. Diese Dynamik wiederholt sich von Jahr zu Jahr. Diese Art der Abweichung wird immer als saisonal bezeichnet, auch wenn wir reden über, zum Beispiel über eine Zeitreihe wöchentlicher Verkaufsmengen. Dieser Begriff spiegelt lediglich die Regelmäßigkeit und kurze Dauer von Abweichungen vom Trend im Vergleich zur Dauer der Zeitreihe wider.

Der erste Schritt der Zeitreihenanalyse ist die Darstellung der Daten.

Um eine Prognose zu erstellen, ist es notwendig, zunächst den Trend und dann die saisonalen Komponenten zu berechnen.

Trendberechnung

Ein Trend ist die allgemeine langfristige Veränderungstendenz einer Zeitreihe, die ihrer Dynamik zugrunde liegt.

Wenn man sich Abb. 2, dann können Sie durch die Punkte des Histogramms von Hand eine Aufwärtstrendlinie zeichnen. Allerdings gibt es hierfür mathematische Methoden, mit denen Sie den Trend objektiver und genauer beurteilen können.

Wenn die Zeitreihe saisonale Schwankungen aufweist, wird normalerweise die Methode des gleitenden Durchschnitts verwendet. Die traditionelle Methode zur Vorhersage des zukünftigen Werts des Indikators ist die Mittelung von n seine früheren Bedeutungen.

Mathematisch werden gleitende Durchschnitte (die als Schätzung des zukünftigen Nachfragewerts dienen) wie folgt ausgedrückt:

Gleitender Durchschnitt = Summe der Nachfrage für vorherige n-Perioden / n. (2)

Durchschnittliches Verkaufsvolumen der ersten vier Quartale = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 Tausend Rubel.

Wenn ein Quartal endet, werden die Verkaufsdaten für das letzte Quartal zur Summe der Daten für die vorherigen drei Quartale addiert und die Daten für das frühere Quartal werden verworfen. Dadurch werden kurzfristige Störungen in der Datenreihe geglättet.

Durchschnittliches Verkaufsvolumen für die nächsten vier Quartale = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 Tausend Rubel.

Der erste berechnete Durchschnitt zeigt den durchschnittlichen Umsatz des ersten Jahres und liegt in der Mitte zwischen den Umsatzdaten des zweiten und dritten Quartals 2007. Der Durchschnitt der nächsten vier Quartale wird zwischen dem Umsatz des dritten und vierten Quartals liegen . Somit handelt es sich bei den Daten in Spalte 3 um den gleitenden Durchschnittstrend.

Um jedoch mit der Analyse der Zeitreihen und der Berechnung saisonaler Schwankungen fortzufahren, ist es notwendig, den Trendwert für genau denselben Zeitraum wie die Originaldaten zu kennen. Daher ist es notwendig, die resultierenden gleitenden Durchschnitte zu zentrieren, indem benachbarte Werte addiert und geteilt werden Hälfte. Der zentrierte Durchschnitt ist der Wert des berechneten Trends (Berechnungen werden in den Spalten 4 und 5 von Tabelle 2 dargestellt).

Tabelle 2. Zeitreihenanalyse

	Verkaufsvolumen, Tausend Rubel.	Gleitender Vier-Quartals-Durchschnitt	Summe zweier benachbarter Werte	Trend, tausend Rubel	Verkaufsvolumen/Trend × 100
Ich viertele 2007
II. Viertel 2007
III. Viertel 2007
IV. Viertel 2007
Ich viertele 2008
II. Viertel 2008
III. Viertel 2008
IV. Viertel 2008

Um eine Umsatzprognose für jedes Quartal 2009 zu erstellen, müssen Sie den Trend der gleitenden Durchschnitte im Diagramm fortsetzen. Da durch den Glättungsprozess alle Schwankungen rund um den Trend beseitigt wurden, wird dies nicht schwierig sein. Die Trendverteilung wird durch die Linie in Abb. dargestellt. 4. Anhand der Grafik können Sie die Prognose für jedes Quartal ermitteln (Tabelle 3).

Tabelle 3. Trendprognose für 2009

2009	Verkaufsvolumen, Tausendreiben.

Berechnung der saisonalen Variation

Um eine realistische Umsatzprognose für jedes Quartal 2009 zu erstellen, ist es notwendig, die vierteljährliche Dynamik des Umsatzvolumens zu berücksichtigen und saisonale Schwankungen zu berechnen. Durch die Betrachtung historischer Verkaufsdaten und das Ignorieren des Trends können saisonale Schwankungen deutlicher erkannt werden. Da es für die Analyse der Zeitreihe verwendet wird multiplikatives Modell, Es ist notwendig, jeden Verkaufsvolumenindikator durch den Trendwert zu dividieren, wie in der folgenden Formel dargestellt:

Multiplikatives Modell = Trend × Saisonale Variation × Restvariation × Verkaufsvolumen / Trend = Saisonale Variation × Restvariation. (3)

Die Berechnungsergebnisse sind in Spalte 6 der Tabelle dargestellt. 2. Um die Werte von Indikatoren als Prozentsätze auszudrücken und auf die erste Dezimalstelle zu runden, multiplizieren Sie sie mit 100.

Jetzt werden wir abwechselnd die Daten für jedes Quartal erfassen und feststellen, wie viel mehr sie im Durchschnitt sind oder weniger Werte Trend. Die Berechnungen sind in der Tabelle aufgeführt. 4.

Tabelle 4. Berechnung der durchschnittlichen vierteljährlichen Variation, Tausend Rubel.

	Ich viertele	II. Viertel	III. Viertel	IV. Viertel
Unbereinigter Durchschnitt

Unbereinigte Daten in der Tabelle. 4 enthalten sowohl saisonale als auch restliche Schwankungen. Um das Element der Restvariation zu entfernen, ist eine Anpassung der Mittelwerte erforderlich. Langfristig sollte die Höhe der über dem Trend liegenden Umsätze in guten Quartalen gleich groß sein wie die Menge der unter dem Trend liegenden Umsätze in schlechten Quartalen, so dass sich die Saisonanteile auf ca. 400 % summieren. In diesem Fall beträgt die Summe der unbereinigten Durchschnittswerte 398,6. Daher ist es notwendig, jeden Durchschnittswert mit einem Korrekturfaktor zu multiplizieren, sodass die Summe der Durchschnittswerte 400 beträgt.

Korrekturfaktor wird wie folgt berechnet: Korrekturfaktor = 400 / 398,6 = 1,0036.

Die Berechnung der saisonalen Variation ist in der Tabelle dargestellt. 5.

Tabelle 5. Berechnung der saisonalen Variation

Basierend auf den Daten in der Tabelle. 5 können wir beispielsweise vorhersagen, dass das Verkaufsvolumen im ersten Quartal durchschnittlich 96,3 % des Trendwerts betragen wird, im vierten Quartal 118,1 % des Trendwerts.

Verkaufsprognose

Bei der Erstellung einer Umsatzprognose gehen wir von folgenden Annahmen aus:

die Trenddynamik bleibt im Vergleich zu früheren Perioden unverändert;

saisonale Schwankungen werden sich weiterhin verhalten.

Natürlich kann sich diese Annahme als falsch erweisen; es müssen Anpassungen vorgenommen werden, um die vom Experten erwartete Änderung der Situation zu berücksichtigen. Beispielsweise könnte ein anderer großer Uhrenhändler in den Markt eintreten und die Preise des Uhrensalons senken, die wirtschaftliche Lage im Land könnte sich ändern usw.

Basierend auf den oben genannten Annahmen ist es jedoch möglich, eine vierteljährliche Umsatzprognose für 2009 zu erstellen. Dazu müssen die erhaltenen vierteljährlichen Trendwerte mit dem Wert der entsprechenden saisonalen Variation für jedes Quartal multipliziert werden. Die Berechnung der Daten ist in der Tabelle angegeben. 6.

Tabelle 6. Zusammenstellung der Umsatzprognosen nach Quartalen für den Uhrensalon für 2009

Aus der erhaltenen Prognose geht hervor, dass der Umsatz des Uhrensalons im Jahr 2009 5814 Tausend Rubel betragen könnte, dafür muss das Unternehmen jedoch verschiedene Aktivitäten durchführen.

Lesen Sie den vollständigen Text des Artikels in der Zeitschrift „Economist's Handbook“ Nr. 11 (2009).

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Schritt 12 Programme für das Bewusstsein eines anderen erstellen

Eine Prognose erstellen

Der Nachweis der kriterienbezogenen Validität bedeutet, dass aus Testergebnissen Rückschlüsse in Form von Vorhersagen gezogen werden können. Daher wird das grundlegende Verfahren zum Sammeln dieser Beweise als Prognose bezeichnet ( prädiktives Design).Der Korrelationskoeffizient wird zwischen den Testergebnissen und den anschließend von demselben Probanden nach einem bestimmten Kriterium vergebenen Noten berechnet. Dies ist genau das Verfahren, das in dem in Abb. grafisch dargestellten Beispiel angewendet wird. 3.3: Es wurde eine Korrelation zwischen den Ergebnissen des Rechentests festgestellt Vor Zulassung zur Ausbildung und Notenvergabe durch Führungskräfte nach zweiwöchige Ausbildung in einem Berufsausbildungsprogramm.

Traditionell galt die Erstellung einer Prognose als bevorzugte Methode, um den Nachweis der Kriteriumsvalidität zu erhalten praktischer Nutzen hat gewisse Nachteile. Der Hauptgrund hängt mit dem Vorhandensein einer Normalverteilung der Probanden über die gesamte Skala der Testergebnisse zusammen. Für die korrekte Verwendung eines Vorhersageschemas ist es erforderlich, dass der Bereich der Ergebnisse der Probanden aus der bei der Testvalidierung verwendeten Stichprobe vollständig ist. Daher ist es notwendig, mehrere Kandidaten mit niedrigen Testergebnissen einzustellen. Es ist ziemlich schwierig, Arbeitgeber von der Notwendigkeit dieser Anforderung zu überzeugen. Wenn der Test zum Screening auf eine Anstellung verwendet wird, kann man natürlich davon ausgehen, dass Personen, die im Test schlecht abschneiden, keine gute Arbeit leisten können – warum also sollten sie eingestellt werden?

Noch eine mögliches Problem Das Problem bei der Erstellung einer kriterienbezogenen Validitätsvorhersage besteht darin, dass zwischen der Erhebung der Testdaten (Vorhersagevariable) und der Erhebung der Kriteriumsdaten einige Zeit vergeht. Wenn Verhaltensvorhersagen weiter in die Zukunft ausgedehnt werden, nimmt ihre Genauigkeit erheblich ab (Henry & Hulin, 1987; Hulin, Henry & Noon, 1990). Vorgesetztenbewertungen, die in solchen Studien offenbar die am häufigsten verwendeten Kriterien sind, könnten für dieses Problem besonders anfällig sein, da sie zu einem bestimmten Zeitpunkt vorgenommen werden und sich auf die Leistung einer bestimmten Tätigkeit beziehen. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu umgehen, ist die Verwendung von Parallel (gleichzeitig) Schemata zum Nachweis der Kriteriumsvalidität.

Bei der Entwicklung einer Umsatzprognose sind ein integrierter Ansatz, der gleichzeitige Einsatz mehrerer Prognosemethoden und der Vergleich der erzielten Ergebnisse wichtig. Unter diesen Methoden sind die folgenden am häufigsten:

1. Befragung einer Gruppe von Führungskräften verschiedener Dienste und Abteilungen des Unternehmens. Diese Manager müssen zunächst relevante Informationen zur Marktanalyse einholen. In diesem Fall handelt es sich bei der Umsatzprognose um etwas „Durchschnittliches“ der Ansichten und Umrisse der befragten Gruppe von Managern. Diese Prognosemethode eignet sich am besten für neue Unternehmen, die nicht über ausreichende Erfahrung mit anderen Methoden verfügen. Diese Methode ist auch anwendbar, wenn keine detaillierten Berechnungen über die Marktlage vorliegen und keine vollständigen Statistiken über die Verkaufsentwicklung bestimmter Produktarten vorliegen.

2. Verallgemeinerung der Einschätzungen einzelner Vertriebsmitarbeiter des Unternehmens und Leiter seiner Vertriebsabteilungen. In diesem Fall wird die Marktanalyse durch die Meinung derjenigen ergänzt, die die Reaktion der Verbraucher unmittelbar erleben und die geringsten Schwankungen der Verbraucherpräferenzen am deutlichsten spüren. Dabei wird auch der regionale Aspekt berücksichtigt: einzelne Arbeitnehmer oder Vertriebsleiter können zusätzliche Informationen zu den Besonderheiten des Verkaufs bestimmter Produkte in verschiedenen Regionen des Landes bereitstellen. Dementsprechend ist die Genauigkeit der Schätzungen bei dieser Methode höher als bei der ersten. Die Organisation solcher Arbeiten ist jedoch mit hohen Gemeinkosten verbunden (hauptsächlich zusätzliche Kosten für die Vergütung von Spezialisten und Analysten, Datenverarbeitung usw.). Und obwohl Unternehmen, die ihre Marke schätzen (insbesondere führende Industrieunternehmen mit Weltklasseproduktion oder dem Wunsch, eine solche zu werden), niemals an ihnen sparen, erfordert dies häufig die Entwicklung spezieller Verfahren zur Kontrolle und Budgetierung dieser Ausgaben. Andernfalls kann sich die Genauigkeit der Prognose negativ auf die Finanzlage des Unternehmens auswirken.

3. Prognose basierend auf vergangenen Umsätzen. In diesem Fall Verkaufsdaten für letztes Jahr als Grundlage für die Vorhersage wahrscheinlicher zukünftiger Umsätze herangezogen. Es wird davon ausgegangen, dass der Umsatz des nächsten Jahres den Umsatz dieses Jahres um einen bestimmten Betrag über- oder unterschreiten wird (in der Regel wird eine prozentuale Erhöhung der Daten berücksichtigt). letztes Jahr nach dem sogenannten Prinzip „aus dem Erreichten“). Diese Prognosemethode eignet sich für Branchen und Märkte mit stabilen wirtschaftlichen Bedingungen, einem sich nur schwach verändernden Waren- und Dienstleistungsangebot, mit schleppendem wissenschaftlichen und technischen Fortschritt, in denen erhebliche Schwankungen in Handelsumsätze kommen äußerst selten vor. Das typischste Beispiel für eine solche Branche ist Öffentliche Einrichtungen. Mit dieser Methode ist es unmöglich, schnelle Charakteränderungen zu berücksichtigen kommerzielle Aktivitäten, in der Struktur der Verbrauchernachfrage usw. Der Grad des Wettbewerbs wird hier überhaupt nicht berücksichtigt.

4. Analyse von Trends und Zyklen, Faktoren, die Veränderungen im Verkaufsvolumen verursachen. Die Umsatzprognose basiert auf der Identifizierung probabilistischer Trends und der ihnen zugrunde liegenden statistisch signifikanten Faktoren mithilfe von Marktanalysen. Typischerweise werden folgende Hauptfaktoren berücksichtigt: langfristige Wachstumstrends des Unternehmens, zyklische Schwankungen der Geschäftstätigkeit, saisonale Veränderungen Unternehmensverkäufe, mögliche Auswirkungen von Streiks, technische Änderungen, das Aufkommen neuer Wettbewerber auf dem Markt. Diese Methode eignet sich vor allem für langfristige Prognosen: Statistische Muster, erkannte Trends und Abhängigkeiten über viele Jahre hinweg neutralisieren den Einfluss von Zufalls- und Nebenfaktoren. Gleichzeitig ist es mit dieser Methode schwierig, Vorhersagen für einen Zeitraum von weniger als 3-5 Jahren zu treffen, da die Stichprobe, das Spektrum der verarbeiteten statistischen Informationen sowie der Zeitraum der Manifestation zyklischer Schwankungen zu klein sind. Diese Methode eignet sich am besten für kapitalintensive Branchen.

5. Korrelationsanalyse, d.h. Identifizierung statistisch signifikanter Faktoren, die den Verkauf der Produkte des Unternehmens beeinflussen. Es ergänzt logischerweise die bisherige Methode, basiert jedoch auf komplexeren wissenschaftlichen Werkzeugen zur statistischen Marktanalyse. Üblicherweise wird im Rahmen von Sonderbefragungen die Nähe des Zusammenhangs zwischen der Umsatzhöhe eines Unternehmens und verschiedenen Aspekten der Wirtschaftstätigkeit ermittelt, deren Einfluss auf den Umsatz logisch nachgewiesen oder begründet werden kann. So werden die wichtigsten Faktoren identifiziert und (nach Einflussgrad) in eine Rangfolge gebracht, je nachdem, wie sich das Umsatzvolumen in der Zukunft ändern kann. Es ist zu beachten, dass eine solche Prognosemethode zwangsläufig eine ernsthafte spezielle und umfassende und daher recht teure, nicht immer wirtschaftlich gerechtfertigte Marktforschung erfordert. Die genauesten Ergebnisse können jedoch mit dieser Methode in den wirtschaftlich stabilsten Branchen erzielt werden.