Среди большого разнообразия наименований товаров, реализуемых в аптеках, встречаются такие, которые обладают выраженными сезонными колебаниями продаж. Например, востребованность противопростудных и витаминных препаратов возрастает в осенне-зимне-весенний период, в то время как «средства от диареи» или косметика для загара в основном продаются летом. Задачи выявления сезонных колебаний спроса актуальны всегда, так как от этого инструмента управления ассортиментом и товарными запасами в немалой степени зависит эффективность любого торгового предприятия.

Аптечные учреждения объединяют в своей работе как социальную так и торговую функции, поэтому наряду с существующим постоянным ассортиментом лекарственных средств ( спрос на ЛС в основном неэластичный), существует парафармацевтическая продукция и товары для здоровья – спрос на которую подвержен значительным колебаниям. Технологии управления ассортиментом в аптеке обычно разделяют на: лекарственные средства (более регламентированные) и парафармацевтическая продукция, имеющая явную зависимость от рыночных изменений и активно использующая маркетинговые инструменты формирования спроса. Учет сезонного фактора необходим для грамотного формирования ассортимента товаров и точного прогнозирования продаж.


Для некоторых видов товаров сезонные пики известны и могут быть легко учтены, но для других колебания могут оказаться не столь значительными и очевидными. Как определить этот фактор? Прежде всего необходимо разобраться, действительно ли это сезонные колебания, необходимо проанализировать продажи компании за несколько последних лет (специалисты считают, что не менее чем за три года). Если в течение данного времени цифры по итогам каждого года увеличиваются на 20% и более, а колебания (спады и подъемы) характерны только для определенных периодов (ежегодно совпадающих), можно говорить о сезонности в продажах. Конечно, снижение покупательской активности в отдельные периоды года знакомо каждому предприятию. Как ни странно, в различные месяцы неравномерны объемы продаж даже товаров повседневного спроса. Так, в летний период, когда крупные города пустеют, на 10–15% падают продажи тех товаров и услуг, спрос на которые высок на протяжении всего года. В сельской же местности обратные тенденции. Даже если сезонную составляющую можно определить опытным путем (есть она или нет), то определять коэффициент сезонности при автоматизации технологии прогнозирования спроса все равно потребуется. Точнее, сказать его статистическую величину.

Что с этим делать?

Существуют различные пути борьбы с сезонными колебаниями объемов продаж. И все-таки наиболее эффективным методом борьбы с сезонными колебаниями является корректировка ассортимента, которую можно осуществить несколькими путями. Первый заключается в том, что в ассортиментную линейку постоянно вводятся новые продукты, за счет чего растет объем продаж в целом. Другой путь — это внесение в продуктовый портфель товаров, максимальный спрос на которые будет приходиться на период наибольшего спада продаж другой продукции. Прогнозирование будущего спроса. Еще в 1987 году Гордон Грэм написал книгу «Управление запасами в 1990-х годах» в которой описал метод прогнозирования спроса на сезонные и несезонные товары, который он считал лучшим: (Несезонные товары: Определите спрос на следующий месяц, получив среднее значение потребления за последние шесть месяцев. Сезонные товары: Определите спрос на следующий месяц, получив среднее значение потребления за следующие шесть месяцев прошлого года, а затем применив «фактор сезонной тенденции», отражающий ожидаемый рост или спад продаж, наблюдавшийся в прошлом году. Эти простые формулы были необходимы торговым предприятиям, чтобы с успехом управлять запасами, когда многие закупщики не могли эффективно пользоваться математическими формулами или компьютерами. Сегодня технологии позволили аптечным предприятиям использовать многофакторные системы расчета товарных запасов (существует 29 формул прогнозирования спроса, разработанных EIM), а усилившаяся конкуренция заставляет постоянно иметь на складе товар, нужный покупателям, именно тогда и именно там, где он им нужен.

Несезонные товары.

Вот распространенный набор коэффициентов, используемых при определении спроса на несезонные товары с объемом продаж от умеренного до высокого: Коэффициент 3.0 для потребления в последний период. Коэффициент 2.5 для потребления в предпоследний период. Коэффициент 2.0 для потребления в период до этого. Коэффициент 1.5 для потребления в период до этого. Коэффициент 1.0 для потребления в период до этого. Посмотрим, как рассчитать прогноз спроса на товар, исходя из следующей истории расхода . Обратите внимание на то, что мы указали число рабочих дней в каждом месяце и вычислили расход в рабочий день. Умножим значения расхода в рабочий день для трех предшествующих месяцев на коэффициенты формулы прогнозирования спроса и получим прогнозируемый спрос на июль.Общее значение (66.4) делим на общее значение коэффициента (10.0) и определяем прогнозируемый спрос в рабочий день на июль (6.64 единиц в день). Это значение спроса в день умножаем на число рабочих дней в июле (21) и получаем спрос, составляющий 139.4 единиц, на весь период инвентаризации.

Сезонные товары.

Некоторые товары, например, витаминные препараты, более популярны зимой, чем летом. Однако погода – не единственный фактор, позволяющий определить, является ли товар сезонным. Если расход товара зависит от конкретного события – эпидемия гриппа или массированной рекламы Торговой Марки, товар также считается сезонным. Расход сезонного товара растет и падает за год. Зимой расход товара чрезвычайно мал. Однако в начале весны продажи начинают постепенно расти, а пик продаж наблюдается летом, в июне, июле и августе Однако при прогнозировании спроса с использованием истории потребления только за прошлый год возникает проблема.

Продажи аптеки, где находится товар, или продажи отдельной ассортиментной линии могли вырасти или упасть за последние 12 месяцев. Поэтому можно применить к формуле взвешенного среднего значения «фактор тенденции», чтобы общие изменения объема продаж были отражены в расчете. Многие системы позволяют вводить фактор тенденции вручную.

Допустим, вы определили, что объем продаж ассортиментной линии вырос на 20% за прошлый год. Чтобы рассчитать прогнозируемый спрос на товар, мы увеличиваем результат формулы взвешенного среднего для товара на 20% и получаем прогнозируемый спрос на июнь престоящего года: 22.6 единиц/день + 20% = 27.1 единиц/день Более сложные системы рассчитывают предполагаемый фактор тенденции, сравнивая общий расход за три последних месяца (до определения прогнозируемого спроса) с общим расходом в те же три месяца прошлого года: Общий расход в марте 1999 - мае 1999 = 530 единицы Общий расход в марте 1998 - мае 1998 = 462 единицы (530 - 462) ? 462 = 14.7% Продажи за последние три месяца были на 14.7% больше, чем в тот же период прошлого года. Этот процент прибавляется к результату формулы взвешенного среднего: 22.6 единиц/день + 14.7% = 25.9 единиц/день Неважно, сами вы ввели фактор тенденции или он был рассчитан автоматически, его следует применять всегда, когда применяется формула прогнозирования спроса на сезонный товар, чтобы компенсировать изменения продаж за последние 12 месяцев. Продолжить рассмотрение различных методов прогнозирования будущего спроса можно с последующих номерах журнала. Сообщите редакции о вашей заинтересованности на последующий анализ. Помните, точное прогнозирование существенно повысит прибыльность вашего предприятия!