Выстроить кривую продаж

Многие параметры бизнес-модели имеют неплохую по точности оцифровку. Но при этом один из базовых параметров – прогноз продаж – весьма субъективен и волатилен: мы можем поставить рост в 10, 15 или 20%, а доходность всего проекта (например, NPV) от этого сильно меняется. Понятно, что полностью удовлетворяющего всех и объективного способа прогнозирования нет, иначе он давно был бы известен и им уже все пользовались. Но это и не означает, что нельзя повысить степень точности (аккуратности) прогноза и снизить риски ошибочных управленческих решений. 

Математическое прогнозирование

Самый простой и наиболее часто используемый способ прогнозирования – продление тренда. Он основывается на вполне логичном предположении – если существенные внутренние и внешние факторы останутся без изменений, то в краткосрочной перспективе процесс будет продолжаться так же, как и раньше. 

Для расчетов используются различные математические методы, которые по возможности учитывают поведение исторического тренда до настоящего момента и копируют его в будущее. «Арифметика» этого тренда – линейная регрессия – представляет собой прямую линию устремляющуюся в будущее под разными углами. Коэффициент регрессии дает возможность построить будущее этой линии. Несколько более сложный вариант – другая кривая, например, экспонента. 

Но реальность оказывается далека от этого удобного в применении приема. Например, препарат имеет выраженную сезонность и в разные отрезки времени ведет себя совершенно по-разному – это уже не прямая линия, а кривая, изменяющаяся, например, по месяцам. Здесь мы явно поднимаемся до уровня «алгебры» - сложные, но повторяющиеся изменения во времени – календаризация. В данном прогнозе мы исходим из предположения, что «матрица» изменений изоморфна во времени и повторяется на другом уровне.  

«Высшая математика» —...