Desvantagens De Modelos De Previsão Média Média Em Movimento

PREVISÕES DE VENDAS A previsão de vendas é uma previsão de vendas de unidades e dólares de negócios por um período de tempo futuro, até vários anos ou mais. Essas previsões são geralmente baseadas principalmente nas recentes tendências de vendas, desenvolvimentos competitivos e tendências econômicas na indústria, região e natividade em que a organização realiza negócios. A previsão de vendas é a ferramenta principal do managementx0027s para prever o volume de vendas atingíveis. Portanto, todo o processo de orçamento depende de uma previsão de vendas precisa e atempada. Estas projeções técnicas da provável demanda de clientes por produtos, produtos ou serviços específicos para uma empresa específica dentro de um horizonte temporal específico são feitas em conjunto com os princípios básicos de marketing. Por exemplo, as previsões de vendas são muitas vezes vistas no contexto do potencial total do mercado, o que pode ser entendido como uma projeção de vendas potenciais totais para todas as empresas. O potencial de mercado está relacionado com a capacidade total do mercado para absorver todo o produto de uma indústria específica. Por outro lado, o potencial de vendas é a capacidade do mercado para absorver ou comprar o resultado de uma única empresa. Muitas agências e organizações publicam índices de potencial de mercado. Eles baseiam suas descobertas na extensa pesquisa e análise de certas relações que existem entre os dados econômicos básicos, por exemplo, a localização de consumidores potenciais por idade, educação e renda para produtos que demonstram uma alta correlação entre essas variáveis ​​e a compra de produtos específicos. Esta informação permite aos analistas calcular o potencial de mercado para bens de consumo ou industriais. Revista de vendas e marketing publica índices de poder de compra. Seus índices comerciais combinam estimativas de vendas de população, renda e varejo para derivar indicadores compostos da demanda do consumidor de acordo com as regiões do Bureau do Censo dos Estados Unidos, por estado ou pelo sistema organizado das áreas metropolitanas das agências. O índice de poder de compra (BPI) fornece apenas um valor relativo que os analistas se ajustam para determinar o potencial de mercado para as áreas locais. Os métodos de previsão e os níveis de sofisticação variam muito. Cada prestação de contas para avaliar eventos futuros ou situações que impactarão positivamente ou negativamente nos esforços de uma empresa. Os gerentes preparam previsões para determinar o tipo e o nível de demanda para produtos novos atuais e potenciais. Eles consideram um amplo espectro de dados para indícios de mercados crescentes e lucrativos. A previsão, no entanto, envolve não apenas a coleta e análise de dados rígidos, mas também a aplicação do julgamento comercial em sua interpretação e aplicação. Por exemplo, a previsão exige que os empresários e gerentes não apenas estimem as unidades esperadas vendidas, como também determinem o que os custos da produção (materiais, mão-de-obra, equipamentos) da empresa serão produzidos. A previsão de vendas assistida por computador revolucionou esse processo. Os avanços em tecnologia informática, rodovias de informação e modelos estatísticos e matemáticos proporcionam a quase todas as empresas a capacidade de executar análises complexas de dados, reduzindo assim os riscos e as armadilhas prevalecentes no passado. Esses avanços tornaram o processo e os custos da previsão práticos e acessíveis para pequenas e médias empresas. FATORES NA PREECUIÇÃO DE VENDA As previsões de vendas são condicionais em que uma empresa prepara a previsão antes de desenvolver planos estratégicos e táticos. A previsão do potencial de vendas pode fazer com que a gerência ajude alguns de seus pressupostos sobre produção e comercialização se a previsão indicar que: 1) a capacidade de produção atual é inadequada ou excessiva, e 2) os esforços de vendas e marketing precisam de revisões. A administração, portanto, tem a oportunidade de examinar uma série de planos alternativos que propõem mudanças nos compromissos de recursos (como capacidade da planta, programas de promoção e atividades de mercado), mudanças nos preços e mudanças na programação de produção. Através da previsão, a empresa determina os mercados de produtos, planeja estratégia corporativa, desenvolve quotas de vendas, determina o número e a alocação de vendedores, decide em canais de distribuição, preços de produtos ou serviços, analisa produtos e potencial de produtos em diferentes mercados, decide as características do produto, determina Potencial de lucro e vendas para diferentes produtos, construção de orçamentos de publicidade, determina os benefícios potenciais dos programas de promoção de vendas, decide o uso de vários elementos do mix de marketing, define o volume e os padrões de produção, escolhe os fornecedores, define as necessidades de financiamento e determina os padrões de estoque. . Para que a previsão seja precisa, os gerentes devem considerar todos os seguintes fatores: PERSPECTIVA HISTÓRICA Como ponto de partida, o gerenciamento analisa a experiência de vendas anterior por linhas de produtos, territórios, classes de clientes e outros detalhes relevantes. O gerenciamento precisa considerar uma linha de tempo o suficiente para detectar tendências e padrões no crescimento e declínio do volume de vendas em dólares. Este período geralmente é de cinco a dez anos. Se a experiência da empresa x0027 com uma classe de produto específica for menor, a administração incluirá a experiência discernível de empresas similares. Quanto mais tempo a vista, o melhor gerenciamento é capaz de detectar padrões que seguem os ciclos. Os padrões que se repetem, não importa o quão erraticamente, são considerados x0022normais, x0022, enquanto as variações desses padrões são x0022deviant. x0022 Alguns desses desvios podem resultar de desenvolvimentos societais significativos que tiveram um impacto que se filtrou até seus businessx0027s. Performance de vendas. O gerenciamento pode compensar essas anormalidades ajustando os números para refletir tendências normais em condições normais. COMPETÊNCIA DE NEGÓCIOS A capacidade de uma empresa responder aos resultados de uma previsão de vendas depende de sua capacidade de produção, métodos de marketing, financiamento e liderança e sua capacidade de mudar cada uma delas para maximizar seu potencial de lucro. POSIÇÃO DE MERCADO A previsão também considera a posição competitiva da empresa em relação à sua pesquisa de mercado e desenvolvimento de qualidade de serviço, políticas de preços e financiamento e imagem pública. Além disso, os meteorologistas também avaliam a qualidade e a quantidade da base de clientes para determinar a fidelidade da marca, a resposta aos esforços promocionais, a viabilidade econômica e o mérito do crédito. CONDIÇÕES ECONÓMICAS GERAIS Embora os mercados consumidores sejam freqüentemente caracterizados como sendo cada vez mais suscetíveis à segmentação nos últimos anos, a condição da economia global ainda é o principal determinante do volume geral de vendas, mesmo em muitos mercados de nichos. Os meteorologistas incorporam dados relevantes que se correlacionam bem ou demonstram uma relação causal com o volume de vendas. ÍNDICE DE PREÇOS Se os preços dos produtos mudaram ao longo dos anos, as mudanças no volume de vendas em dólares podem não se correlacionar bem com o volume de unidades. Em um momento em que a demanda é forte, uma empresa aumenta seus preços. Em outro momento, uma empresa pode participar em desconto para retirar estoques. Portanto, os contabilistas elaboram um índice de preços para cada ano que compensa os aumentos de preços. Ao dividir o volume de dólares pelos índices de preços, uma empresa pode rastrear seu crescimento de volume x0022truex0022. Esse processo é semelhante a um índice de inflação, que fornece preços em dólares constantes. Como resultado, a gerência é capaz de comparar os volumes de vendas ajustados em dólares ajustados ao preço. TENDÊNCIAS SECULARES A tendência secular descreve: 1) desempenho econômico geral, ou 2) o desempenho do produto específico para todas as empresas. Se uma linha de tendência da empresa x0027s cresce mais rapidamente do que a linha de tendência secular, uma empresa estaria experimentando um crescimento mais rápido na taxa de vendas. Por outro lado, se uma linha de tendência da empresa x0027 estiver abaixo da linha de tendência secular, seu desempenho está abaixo da média do marketx0027s. O gerenciamento também usa esse tipo de comparação para avaliar e controlar o desempenho anual. VARIAÇÕES DE TENDÊNCIA Embora a tendência secular represente a média da indústria, pode não ser x0022normalx0022 para uma determinada empresa. A comparação das tendências da empresa com as tendências seculares pode indicar que a empresa está servindo um mercado especializado ou que a empresa não está muito bem. Os meteorologistas estudam os pressupostos subjacentes das variações tendenciais para compreender os relacionamentos importantes na determinação do volume de vendas. Embora os mercados possam ser fortes, a força de vendas pode precisar ser ajustada. X0022INTRA-COMPANYx0022 TENDÊNCIAS Ao analisar tendências mensais e variações sazonais tanto nos termos longos quanto curtos, os proprietários e gerentes de pequenas empresas podem ajustar a previsão de vendas para antecipar as variações que historicamente se repetem durante os períodos orçamentários. A gerência pode, então, construir um orçamento que reflita essas variações, talvez o aumento dos descontos de volume durante períodos tradicionalmente lentos, a exploração de novos territórios ou a participação de representantes de vendas solicite idéias de produtos e serviços de clientes atuais. TENDÊNCIAS DOS PRODUTOS Os meteorologistas também apresentam produtos individuais, usando índices para ajustar as flutuações sazonais e as mudanças de preços. As tendências dos produtos são importantes para a compreensão do ciclo de vida de um produto. SOURCES E MAGNITUDE DA DEMANDA DE PRODUTOS Em épocas passadas, a introdução de produtos novos e aperfeiçoados impulsionou grande parte da demanda. Atualmente, as atitudes e estilos de vida dos consumidores antecipam a introdução de produtos e as mudanças tecnológicas. Os consumidores individuais estão empurrando a tecnologia para antecipar as necessidades de um mercado cada vez mais segmentado. A demanda baseada na antecipação está se tornando a característica dominante da era tecnológica. O ritmo acelerado do desenvolvimento tecnológico e a introdução de novos produtos reduziram os ciclos de vida dos produtos. A combinação das considerações demográficas e as mudanças tecnológicas dominam as tendências do consumidor em maior grau do que no passado. TÉCNICAS DE PREVISÃO Há uma variedade de técnicas de previsão e métodos a partir dos quais o proprietário da pequena empresa pode escolher. Nem todos eles são aplicáveis ​​em todas as situações. Para permitir uma previsão adequada, uma empresa deve escolher os métodos que melhor atendam seus propósitos, utilizar dados precisos e relevantes e formular suposições honestas apropriadas ao mercado e ao produto. As previsões de vendas podem ser gerais se calcularem vendas globais atingíveis em uma indústria. Por outro lado, as previsões podem ser muito específicas, detalhando dados por produtos individuais, territórios de vendas, tipos de clientes, e assim por diante. Nas últimas décadas, os analistas de mercado aumentaram o uso de grupos focais, pesquisas individuais, entrevistas e técnicas analíticas sofisticadas que visam a identificação de mercados específicos. APROXIMAÇÕES PARA A PREVENÇÃO Na abordagem causal, os meteorologistas identificam as variáveis ​​subjacentes que têm uma influência causal nas vendas futuras. A empresa não tem influência sobre as variáveis ​​causais na sociedade em geral, como a população, o produto nacional bruto e as condições econômicas gerais. Uma empresa, no entanto, mantém o controle sobre suas linhas de produção, preços, publicidade e marketing, e o tamanho de sua força de vendas. Depois de estudar as causas e variáveis ​​subjacentes em profundidade, os analistas usam uma variedade de técnicas matemáticas para projetar tendências futuras. Com base nessas projeções, a administração deriva sua previsão de vendas. A abordagem não causal envolve uma análise aprofundada dos padrões históricos de vendas. Os analistas traçam esses padrões em gráficos para projetar vendas futuras. Como nenhuma tentativa é feita para identificar e avaliar as variáveis ​​causais subjacentes, os analistas assumem que as causas subjacentes continuarão a influenciar as vendas futuras da mesma maneira que no passado. Embora os analistas possam aplicar certas técnicas estatísticas para extrapolar as vendas passadas para o futuro, essa abordagem às vezes é criticada como simplista ou ingênua, especialmente porque a maioria dos especialistas em negócios acredita que mudanças rápidas na tecnologia estão gerando mudanças fundamentais em muitas operações comerciais. Os analistas empregam o método indireto primeiro projetando as vendas da indústria. A partir desses dados, eles projetam a participação da empresa no valor total da indústria. A abordagem direta, no entanto, ignora a projeção da indústria com uma estimativa direta das vendas para a empresa. Qualquer um desses métodos é aplicável às abordagens causais e não causais. METODOLOGIAS DE PREVISÃO Uma variedade de metodologias de previsão de vendas pode ser usada por pequenas e grandes empresas. Análises analíticas usando esta metodologia dividem o mercado em segmentos e, em seguida, calculem separadamente a demanda em cada segmento. Normalmente, os analistas usam compósitos de força de vendas, pesquisas da indústria e pesquisas de intenção de comprar para coletar dados. Eles agregam os segmentos para chegar a uma previsão de vendas total. A previsão de baixo custo pode não ser simples devido a complicações com a precisão dos dados enviados. A utilidade dos dados depende de respostas honestas e completas dos clientes e da importância e prioridade dada a uma pesquisa pela equipe de vendas. PREVISÃO TOP-DOWN Este é o método mais utilizado para aplicações industriais. A Administração primeiro estima o potencial de vendas, então desenvolve quotas de vendas e, finalmente, constrói uma previsão de vendas. Os problemas surgem com este método, no entanto, quando os pressupostos subjacentes do passado não são mais aplicáveis. A correlação entre as variáveis ​​econômicas e a quantidade demandada pode mudar ou diminuir ao longo do tempo. Esses dois métodos de previsão englobam uma série de metodologias que podem ser divididas em três categorias gerais: análise e regressão qualitativa, de séries temporais e regressão e causal. MÉTODOS QUALITATIVOS Os métodos qualitativos dependem de métodos não estatísticos de obtenção de uma previsão de vendas. Uma empresa solicita a opinião ou o julgamento dos executivos de vendas, um painel de especialistas, a força de vendas, os supervisores da divisão de vendas e ou consultores especializados. Métodos qualitativos são composições críticas das vendas esperadas. Esses métodos são frequentemente preferidos nas seguintes instâncias: 1) quando as variáveis ​​que influenciam os hábitos de compra do consumidor mudaram 2) quando os dados atuais não estão disponíveis 3) quando nenhum dos métodos qualitativos funciona bem em uma situação específica 4) quando o horizonte de planejamento É muito longe para os métodos quantitativos padrão e 5) quando os dados ainda não foram tidos em conta em avanços tecnológicos ocorridos ou futuros. O Método de Avaliação de Probabilidade (PAM) prevê o volume de vendas, utilizando a opinião de especialistas internos que fornece probabilidades entre um e 99%, mais e menos, em determinados volumes alvo. Os analistas traduzem essas estimativas em uma curva de probabilidade cumulativa, traçando os volumes pela probabilidade atribuída a eles. Eles usam essa curva para auxiliar na previsão. A técnica de avaliação e revisão de programas (PERT) requer estimativas de circunstâncias futuras x0022optimísticas, x0022 x0022pessimistas, x0022 e x0022most likelyx0022. Os analistas pesam essas três estimativas para formar um valor esperado a partir do qual eles calculam um desvio padrão. Desta forma, os analistas convertem as estimativas do proprietário e da equipe da pequena empresa em medidas de tendência e dispersão central. O desvio padrão permite ao pré-programador estimar um intervalo de confiança em torno do valor esperado. Enquanto PERT é apenas uma aproximação, é rápido e fácil de usar. O pré-analista pode levar em consideração a opinião do proprietário x0027 como um cheque sobre as estimativas produzidas por outros métodos. A Técnica Delphi baseia-se no pressuposto de que vários especialistas podem chegar a uma previsão melhor do que uma. Os usuários deste método solicitam um consenso de painel e reprocessam os resultados através do painel até que uma mediana muito estreita e firme seja acordada. Ao manter os participantes do painel isolados, o Delphi exclui muitos aspectos do comportamento grupal, como a pressão social, a argumentação e a dominação de alguns membros, causando influência indevida. A despesa associada a este método, no entanto, impede a maioria das pequenas empresas de prosseguir. Uma previsão visionária depende das percepções pessoais e do julgamento de um indivíduo respeitado. Embora muitas vezes complementado por dados e fatos sobre diferentes cenários do futuro, a previsão visionária é caracterizada por suposições e imaginação subjetivas e é altamente não científica. Mas, embora essas previsões não se baseiem em inúmeras informações científicas, muitos proprietários de pequenas empresas alcançaram sucesso confiando em dados tão subjetivos. As metodologias de analogia histórica, entretanto, tentam determinar futuras vendas através de uma análise aprofundada da introdução e crescimento de vendas de um produto similar. A analogia histórica busca padrões aplicáveis ​​ao produto considerado para a introdução atual. Este método requer história de vários yearsx0027 para um ou mais produtos, ex2014 quando usadox2014 é geralmente aplicado a novas introduções de produtos. O composto da força de vendas reúne as previsões de cada vendedor individual para um determinado território. A previsão de vendas é o agregado das previsões individuais. A utilidade deste método depende da precisão dos dados enviados. Um inquérito de intenção de comprar mede a intenção de mercado de um alvo em comprar dentro de um período de tempo futuro especificado. Analistas de mercado conduzem essas pesquisas antes da introdução de um produto ou serviço. Os analistas fornecem aos consumidores uma descrição ou explicação do produto ou serviço com a esperança de que os entrevistados forneçam respostas honestas. Se os entrevistados dizem aos analistas x0022 o que eles querem ouvir, x0022 a pesquisa não será precisa. Além disso, certos fatores ambientais, como um avanço tecnológico concorrente ou uma recessão, podem influenciar os hábitos de compra dos entrevistados entre o momento da pesquisa e a introdução do produto. ANÁLISE E PROJEÇÃO DA SÉRIE DE TIME As técnicas de projeção de tendências podem ser mais apropriadas em situações em que o pré-analista é capaz de inferir, do comportamento passado de uma variável, algo sobre seu impacto futuro nas vendas. Os meteorologistas procuram tendências que formam padrões identificáveis ​​que se repetem com a freqüência preditiva. Variações sazonais e padrões cíclicos formam tendências mais óbvias, enquanto as variáveis ​​aleatórias tornam a projeção mais complexa. Embora os métodos das séries temporais não explicam explicitamente as relações causais entre uma variável e outros fatores, os analistas consideram os padrões históricos emergentes úteis na elaboração de previsões. Os analistas normalmente usam séries temporais para novas previsões de produtos, particularmente a médio e longo prazos. Os dados exigidos variam de acordo com cada técnica. Uma boa regra geral é um mínimo de cinco anos x0027 dados anuais. Uma história completa é muito útil. A pesquisa de mercado envolve um procedimento sistemático, formal e consciente para evocar e testar hipóteses sobre mercados reais. Os analistas precisam de pelo menos dois relatórios de pesquisa de mercado com base em análises de séries temporais de variáveis ​​de mercado e uma coleção considerável de dados de mercado de questionários e pesquisas. Na sua forma mais simples, a análise de projeção tendencial envolve o exame do que aconteceu no passado. Os analistas desenvolvem uma tendência de porcentagem linear específica com a expectativa de que a tendência continuará. O problema com a projeção de tendência simples é o fato de randomnessx2014 que é o evento ou elemento aleatório que tem um grande impacto na previsão. A média móvel é um tipo mais sofisticado de projeção de tendência. Ele assume que o futuro será uma média do desempenho passado em vez de seguir uma tendência de porcentagem linear específica. A média móvel minimiza o impacto da aleatoriedade nas previsões individuais, uma vez que é uma média de vários valores e não uma simples projeção linear. A equação da média móvel basicamente resume as vendas em vários períodos passados ​​e divide-se pela quantidade de períodos. As pesquisas da indústria envolvem pesquisar as várias empresas que compõem a indústria para um determinado item. Eles podem incluir usuários ou fabricantes. O método de pesquisa da indústria que usa uma abordagem de previsão de cima para baixo tem algumas das mesmas vantagens e desvantagens que a opinião executiva e os compósitos de força de vendas. Uma análise de regressão pode ser linear ou múltipla. Com regressão linear, os analistas desenvolvem uma relação entre as vendas e uma única variável independente e usam essa relação para prever as vendas. Com regressão múltipla, os analistas examinam relações entre vendas e uma série de variáveis ​​independentes. Normalmente, este último é realizado com a ajuda de um computador que ajuda os analistas a estimar os valores das variáveis ​​independentes e incorporá-las em uma equação de regressão múltipla. Se os analistas encontrarem uma relação entre várias variáveis ​​independentes, elas podem desenvolver uma equação de regressão múltipla para prever as vendas para o próximo ano. Suavização exponencial é uma abordagem de séries temporais semelhante à média móvel. Em vez de usar um conjunto constante de pesos para a observação feita, os analistas empregam um conjunto exponencialmente crescente de pesos para que os valores mais recentes recebam mais peso do que os valores mais antigos. Modelos mais sofisticados incorporam vários ajustes para fatores como tendências e padrões sazonais. Os analistas observam os principais indicadores porque o National Bureau of Economic Research demonstrou claramente seu valor na previsão. Esses indicadores incluem preços de 500 ações ordinárias, novas encomendas de bens duráveis, índice de formação de negócios líquidos, lucros corporativos após impostos, preços de materiais industriais e a mudança na dívida de entrega do consumidor. Apesar do seu uso generalizado, os principais indicadores não se relacionam bem com produtos específicos. No entanto, quando essas relações podem ser estabelecidas, os analistas constroem modelos de regressão múltipla para prever as vendas. MÉTODOS CAUSAL Quando os analistas encontram uma relação causa-efeito entre uma variável e vendas, um modelo causal pode fornecer melhores previsões do que as geradas por outras técnicas. A análise do ciclo de vida prevê novas taxas de crescimento do produto com base em analistas x0027 projeções das fases de aceitação do produto por vários grupos de animadores x2014, adaptadores iniciais, maioria adiantada, maioria tardia e retardatários. Normalmente, esse método é usado para prever vendas de novos produtos. Analystsx0027 requisitos mínimos de dados são as vendas anuais do produto considerado ou de um produto similar. Muitas vezes, é necessário fazer pesquisas de mercado para estabelecer os relacionamentos causa-efeito. O ORÇAMENTO DE VENDA A previsão de vendas fornece o quadro para o planejamento detalhado apresentado no orçamento principal. Com base nas estratégias planejadas e no seu melhor julgamento comercial, a administração converte uma previsão de vendas em um plano de vendas através do comprometimento dos recursos e do estabelecimento de mecanismos de controle. O orçamento de vendas fornece uma ferramenta de avaliação, apresentando índices mensais de volume de unidades e dólares como metas difíceis para a equipe de vendas. Os desvios desses índices indicam aos proprietários e gerentes de pequenas empresas onde precisam ajustar seus esforços para tirar proveito de produtos quentes ou para remediar situações difíceis. A Administração determina suas políticas e estratégias de vendas dentro de sua capacidade de responder às necessidades do cliente, mudanças tecnológicas e os pré-requisitos financeiros do marketing. O orçamento de vendas projeta a parte das vendas potenciais que a equipe de vendas acredita que pode alcançar. A previsão, então, define os parâmetros no lado superior, enquanto a capacidade de produção e perspicácia de vendas da equipe define o piso. Embora as previsões de vendas possam projetar com precisão mudanças significativas nas condições de mercado, uma empresa precisa examinar minuciosamente seus próprios recursos para determinar sua capacidade de responder a essas mudanças. Uma enorme queda na demanda pode diminuir a tensão no processo de produção para onde uma empresa recupera eficiências de custo, ou um grande aumento na demanda pode ser exigido por uma empresa que precisa de dinheiro para outros projetos. O orçamento de vendas, portanto, está baseado na capacidade de uma empresa de atender a demanda esperada em ou perto do seu potencial de lucro máximo. O ORÇAMENTO DA PRODUÇÃO Tanto as pequenas e grandes empresas constroem seus orçamentos de produção dentro das limitações de produção, armazenagem, entrega e capacidades de serviço. Posteriormente, uma empresa tenta agendar a produção com a máxima eficiência. Ao antecipar as variações nas vendas mensais, o gerenciamento pode manter a produção em níveis suficientes para fornecer o fornecimento adequado. Os custos trabalhistas geralmente compõem o maior custo de produção. Portanto, o gerenciamento pode ajustar o horário de trabalho para os horários de produção. Os níveis de produção permanecem bastante constantes se o inventário atual for suficiente para atender aos aumentos nas vendas. Se a administração espera um aumento, poderá criar estoques durante o primeiro trimestre do orçamento e vendê-los para níveis planejados durante os três trimestres restantes. Do orçamento de produção, uma empresa estima a combinação de materiais, mão-de-obra e despesas gerais de produção necessárias para atender aos níveis de produção planejados. DESENVOLVENDO UMA PRÉST. DE VENDA A previsão de vendas é inerentemente mais difícil do que a construção do orçamento de vendas subsequente. Embora o gerenciamento exerça algum grau de controle sobre as despesas, ele tem pouca capacidade de direcionar os hábitos de compra de indivíduos. O nível de vendas depende dos caprichos do mercado. No entanto, uma previsão de vendas deve atingir um grau razoável de confiabilidade para ser útil. Fundamentalmente, os analistas de vendas seguem etapas similares a estas no desenvolvimento de uma previsão de potencial de vendas: determine os propósitos para usar as previsões. Divida os produtos da empresax0027s em grupos homogêneos. Determine os fatores que afetam as vendas de cada grupo de produtos e sua importância relativa. Escolha um método de previsão ou métodos mais adequados para o trabalho. Reúna todos os dados necessários e disponíveis. Analise os dados. Verifique e verifique as deduções resultantes das análises. Faça suposições sobre os efeitos dos vários fatores que não podem ser medidos ou previstos. Converta deduções e premissas em previsões e cotas específicas de produtos e territórios. Aplicar previsões para as operações da empresa. Revise periodicamente o desempenho e revise as previsões. LEITURA ADICIONAL: Bolt, Gordon J. Mercado e Previsão de Vendas. Franklin Watts, 1988. Cohen, William A. A Prática de Gestão de Marketing. Macmillan Publishing, 1988. Crosby, John V. Ciclos, Tendências e Pontos de Torneamento: Técnicas Práticas de Marketing e Previsão de Vendas. NTC Publishing, 2000. Henry, Porter e Joseph A. Callanan. Gestão de Vendas e Motivação. Franklin Watts, 1987. McCarthy, E. Jerome e William D. Perreault, Jr. Marketing básico: uma abordagem gerencial. Irwin, 1990. Mentzer, John T. e Carol C. Bienstock. Gerenciamento de Previsão de Vendas: Compreendendo as Técnicas, Sistemas e Gerenciamento do Processo de Previsão de Vendas. Sage, 1998. Contribuições de usuários: Previsão de demanda: Itrsquos Significado, Tipos, Técnicas e Economia de Métodos As previsões estão se tornando a vida dos negócios em um mundo, onde as ondas de maré estão varrendo as estruturas mais estabelecidas, herdadas pela sociedade humana. O comércio apenas acontece com uma das primeiras vítimas. Sobrevivência nesta era de predadores econômicos, requer o tato, o talento e a técnica de prever o futuro. A previsão está se tornando o sinal de sobrevivência e a linguagem dos negócios. Todos os requisitos do setor empresarial precisam da técnica de leitura precisa e prática no futuro. As previsões são, portanto, requisitos muito essenciais para a sobrevivência dos negócios. Manshyagement requer informações de previsão ao fazer uma ampla gama de decisões. A previsão de vendas é particularmente importante, pois é a base sobre a qual todos os planos da empresa são construídos em termos de mercados e receita. A administração seria uma questão simples se as empresas não estivessem em constante mudança de mudança, cujo ritmo acelerou nos últimos anos. Está se tornando cada vez mais importante e necessário para as empresas preverem suas perspectivas futuras em termos de vendas, custos e lucros. O valor das vendas futuras é crucial, pois afeta os lucros dos custos, de modo que a previsão de vendas futuras é o ponto de partida lógico de todo o planejamento de negócios. Uma previsão é uma previsão ou estimativa de situação futura. É uma avaliação objetiva do curso de ação futuro. Como o futuro é incerto, nenhuma previsão pode ser percentual correta. As previsões podem ser tanto físicas como financeiras. Quanto mais realistas as previsões, as decisões mais efetivas podem ser tomadas para o futuro. Nas palavras de Cundiff e Still, a previsão da Demanda é uma estimativa das vendas durante um período futuro especificado que está vinculado a um plano de marketing proposto e que assume um conjunto particular de forças competitivas e incomparáveis. Portanto, a previsão da demanda é uma projeção do nível esperado de vendas das empresas com base em um plano e meio de marketing escolhido. Procedimento para preparar a previsão de vendas: as empresas geralmente usam um procedimento em três estágios para preparar uma previsão de vendas. Eles fazem uma previsão ambiental, seguida de uma previsão da indústria, e seguida de uma previsão de vendas da empresa, a previsão ambiental prevê a projeção de inflação, desemprego, taxa de juros, gastos de consumo e poupança, investimento empresarial, despesas públicas, exportações líquidas e outros produtos ambientais Magnitudes e eventos de importância para a empresa. A previsão da indústria baseia-se em pesquisas sobre a intenção dos consumidores e a análise das tendências estatísticas é disponibilizada por associações comerciais ou chamshyber of commerce. Pode dar uma indicação para uma empresa em relação à direção do dente em que todo o setor se moverá. A empresa obtém sua previsão de vendas ao assumir que ganhará uma certa participação de mercado. Todas as previsões são baseadas em uma das três bases de informações: o que as pessoas dizem O que as pessoas fizeram Tipos de previsão: as previsões podem ser amplamente classificadas em: (i) Previsão passiva e (ii) Previsão Ativa. Sob a previsão de previsão passiva sobre o futuro baseia-se no pressuposto de que a empresa não altera o curso de sua ação. Sob previsão ativa, a previsão é feita sob a condição de mudanças futuras prováveis ​​nas ações pelas empresas. Do ponto de vista do período, a previsão pode ser classificada em dois, a saber. (I) Previsão de demanda de curto prazo e (ii) previsão de demanda de longo prazo. Em uma previsão de curto prazo, os padrões sazonais são de grande importância. Pode cobrir um período de três meses, seis meses ou um ano. É aquele que fornece informações para decisões táticas. Qual o período escolhido depende da natureza da ocupação. Essa previsão ajuda na preparação de políticas de vendas adequadas. As previsões a longo prazo são úteis no planejamento de capital adequado. É aquele que fornece informações para as principais decisões estratégicas. Isso ajuda a salvar os desperdícios de material, horário pessoal, tempo e capacidade da máquina. Planning of a new unit must start with an analysis of the long term demand potential of the products of the firm. There are basically two types of forecast, viz. (i) External or national group of forecast, and (ii) Internal or company group forecast. External forecast deals with trends in general business. It is usually prepared by a companys research wing or by outside consultants. Internal forecast includes all those that are related to the operation of a particular enterprise such as sales group, production group, and financial group. The structure of internal forecast includes forecast of annual sales, forecast of products cost, forecast of operating profit, forecast of taxable income, forecast of cash resources, forecast of the number of employees, etc. At different levels forecasting may be classified into: (i) Macro-level forecasting, (ii) Industry - level forecasting, (iii) Firm - level forecasting and (iv) Product-line forecasting. Macro-level forecastshying is concerned with business conditions over the whole economy. It is measured by an appropriate index of industrial production, national income or expenditure. Industry-level forecasting is prepared by different trade associations. This is based on survey of consumers intention and analysis of statistical trends. Firm-level forecasting is related to an individual firm. It is most important from managerial view point. Product-line forecasting helps the firm to decide which of the product or products should have priority in the allocation of firms limited resources. Forecast may be classified into (i) general and (ii) specific. The general forecast may generally be useful to the firm. Many firms require separate forecasts for specific products and specific areas, for this general forecast is broken down into specific forecasts. There are different forecasts for different types of products like: (i) Forecasting demand for nonshydurable consumer goods, (ii) Forecasting demand for durable consumer goods, (iii) Forecasting deshymand for capital goods, and (iv) Forecasting demand for new-products. Non-Durable Consumer Goods : These are also known as single-use consumer goods or perishable consumer goods. These vanish after a single act of consumption. These include goods like food, milk, medicine, fruits, etc. Demand for these goods depends upon household disposable income, price of the commodity and the related goods and population and characteristics. Symbolically, Dc f(y, s, p, p r ) where Dc the demand for commodity the household disposable income p price of the commodity p r price of its related goods (i) Disposable income expressed as Dc f (y) i. e. other things being equal, the demand for commodity depends upon the disposable income of the household. Disposable income of the houseshyhold is estimated after the deduction of personal taxes from the personal income. Disposable income gives an idea about the purchasing power of the household. (ii) Price, expressed as Dc f (p, p r ) i. e. other things being equal, demand for commodity depends upon its own price and the price of related goods. While the demand for a commodity is inversely related to its own price of its complements. It is positively related to its substitutes.8217 Price elasticities and cross elasticities of non-durable consumer goods help in their demand forecasting. (iii) Population, expressed as Dc f (5) i. e. other things being equal, demand for commodity depends upon the size of population and its composition. Besides, population can also be classified on the basis of sex, income, literacy and social status. Demand for non-durable consumer goods is influshyenced by all these factors. For the general demand forecasting population as a whole is considered, but for specific demand forecasting division of population according to different characteristics proves to be more useful. Durable Consumer Goods : These goods can be consumed a number of times or repeatedly used without much loss to their utility. These include goods like car, T. V. air-conditioners, furniture etc. After their long use, consumshyers have a choice either these could be consumed in future or could be disposed of. The choice depends upon the following factors: (i) Whether a consumer will go for the replacement of a durable good or keep on using it after necessary repairs depends upon his social status, level of money income, taste and fashion, etc. Reshyplacement demand tends to grow with increase in the stock of the commodity with the consumers. The firm can estimate the average replacement cost with the help of life expectancy table. (ii) Most consumer durables are consumed in common by the members of a family. For instance, T. V. refrigerator, etc. are used in common by households. Demand forecasts for goods commonly used should take into account the number of households rather than the total size of population. While estimating the number of households, the income of the household, the number of children and sex - composition, etc. should be taken into account. (iii) Demand for consumer durables depends upon the availability of allied facilities. For example, the use of T. V. refrigerator needs regular supply of power, the use of car needs availability of fuel, etc. While forecasting demand for consumer durables, the provision of allied services and their cost should also be taken into account. (iv) Demand for consumer durables is very much influenced by their prices and their credit facilities. Consumer durables are very much sensitive to price changes. A small fall in their price may bring large increase in demand. Forecasting Demand for Capital Goods : Capital goods are used for further production. The demand for capital good is a derived one. It will depend upon the profitability of industries. The demand for capital goods is a case of derived demand. In the case of particular capital goods, demand will depend on the specific markets they serve and the end uses for which they are bought. The demand for textile machinery will, for instance, be determined by the expansion of textile industry in terms of new units and replacement of existing machinery. Estimation of new demand as well as replacement demand is thus necessary. Three types of data are required in estimating the demand for capital goods: (a) The growth prospects of the user industries must be known, (b) the norm of consumption of the capital goods per unit of each end-use product must be known, and (c) the velocity of their use. Forecasting Demand for New Products : The methods of forecasting demand for new products are in many ways different from those for established products. Since the product is new to the consumers, an intensive study of the product and its likely impact upon other products of the same group provides a key to an intelligent projection of demand. Joel Dean has classified a number of possible approaches as follows: (a) Evolutionary Approach: It consists of projecting the demand for a new product as an outgrowth and evolution of an existing old product. (b) Substitute Approach: According to this approach the new product is treated as a substitute for the existing product or service. (c) Growth Curve Approach: It estimates the rate of growth and potential demand for the new product as the basis of some growth pattern of an established product. (d) Opinion-Poll Approach: Under this approach the demand is estimated by direct enquiries from the ultimate consumers. (e) Sales Experience Approach: According to this method the demand for the new product is estimated by offering the new product for sale in a sample market. (f) Vicarious Approach: By this method, the consumers reactions for a new product are found out indirectly through the specialised dealers who are able to judge the consumers needs, tastes and preferences. The various steps involved in forecasting the demand for non-durable consumer goods are the following: (a) First identify the variables affecting the demand for the product and express them in appropriate forms, (b) gather relevant data or approximation to relevant data to represent the variables, and (c) use methods of statistical analysis to determine the most probable relationship between the dependent and independent variables. Forecasting Techniques: Demand forecasting is a difficult exercise. Making estimates for future under the changing conshyditions is a Herculean task. Consumers behaviour is the most unpredictable one because it is motivated and influenced by a multiplicity of forces. There is no easy method or a simple formula which enables the manager to predict the future. Economists and statisticians have developed several methods of demand forecasting. Each of these methods has its relative advantages and disadvantages. Selection of the right method is essential to make demand forecasting accurate. In demand forecasting, a judicious combination of statistical skill and rational judgement is needed. Mathematical and statistical techniques are essential in classifying relationships and providing techniques of analysis, but they are in no way an alternative for sound judgement. Sound judgement is a prime requisite for good forecast. The judgment should be based upon facts and the personal bias of the forecaster should not prevail upon the facts. Therefore, a mid way should be followed between mathematical techniques and sound judgment or pure guess work. The more commonly used methods of demand forecasting are discussed below: The various methods of demand forecasting can be summarised in the form of a chart as shown in Table 1. 1. Opinion Polling Method : In this method, the opinion of the buyers, sales force and experts could be gathered to determine the emerging trend in the market. The opinion polling methods of demand forecasting are of three kinds: (a) Consumers Survey Method or Survey of Buyers Intentions : In this method, the consumers are directly approached to disclose their future purchase plans. I his is done by interviewing all consumers or a selected group of consumers out of the relevant popushylation. This is the direct method of estimating demand in the short run. Here the burden of forecasting is shifted to the buyer. The firm may go in for complete enumeration or for sample surveys. If the commodity under consideration is an intermediate product then the industries using it as an end product are surveyed. (i) Complete Enumeration Survey : Under the Complete Enumeration Survey, the firm has to go for a door to door survey for the forecast period by contacting all the households in the area. This method has an advantage of first hand, unbiased information, yet it has its share of disadvantages also. The major limitation of this method is that it requires lot of resources, manpower and time. In this method, consumers may be reluctant to reveal their purchase plans due to personal privacy or commercial secrecy. Moreover, at times the conshysumers may not express their opinion properly or may deliberately misguide the investigators. (ii) Sample Survey and Test Marketing : Under this method some representative households are selected on random basis as samples and their opinion is taken as the generalised opinion. This method is based on the basic assumption that the sample truly represents the population. If the sample is the true representative, there is likely to be no significant difference in the results obtained by the survey. Apart from that, this method is less tedious and less costly. A variant of sample survey technique is test marketing. Product testing essentially involves placing the product with a number of users for a set period. Their reactions to the product are noted after a period of time and an estimate of likely demand is made from the result. These are suitable for new products or for radically modified old products for which no prior data exists. It is a more scientific method of estimating likely demand because it stimulates a national launch in a closely defined geoshygraphical area. (iii) End Use Method or Input-Output Method : This method is quite useful for industries which are mainly producers goods. In this method, the sale of the product under consideration is projected as the basis of demand survey of the industries using this product as an intermediate product, that is, the demand for the final product is the end user demand of the intermediate product used in the production of this final product. The end user demand estimation of an intermediate product may involve many final good industries using this product at home and abroad. It helps us to understand inter-industry8217 relations. In input-output accounting two matrices used are the transaction matrix and the input co-efficient matrix. The major efforts required by this type are not in its operation but in the collection and presentation of data. (b) Sales Force Opinion Method : This is also known as collective opinion method. In this method, instead of consumers, the opinion of the salesmen is sought. It is sometimes referred as the grass roots approach as it is a bottom-up method that requires each sales person in the company to make an individual forecast for his or her particular sales territory. These individual forecasts are discussed and agreed with the sales manager. The composite of all forecasts then constitutes the sales forecast for the organisation. The advantages of this method are that it is easy and cheap. It does not involve any elaborate statistical treatment. The main merit of this method lies in the collective wisdom of salesmen. This method is more useful in forecasting sales of new products. (c) Experts Opinion Method : This method is also known as Delphi Technique of investigation. The Delphi method requires a panel of experts, who are interrogated through a sequence of questionnaires in which the responses to one questionnaire are used to produce the next questionnaire. Thus any information available to some experts and not to others is passed on, enabling all the experts to have access to all the information for forecasting. The method is used for long term forecasting to estimate potential sales for new products. This method presumes two conditions: Firstly, the panellists must be rich in their expertise, possess wide range of knowledge and experience. Secondly, its conductors are objective in their job. This method has some exclusive advantages of saving time and other resources. 2. Statistical Method : Statistical methods have proved to be immensely useful in demand forecasting. In order to mainshytain objectivity, that is, by consideration of all implications and viewing the problem from an external point of view, the statistical methods are used. The important statistical methods are: (i) Trend Projection Method : A firm existing for a long time will have its own data regarding sales for past years. Such data when arranged chronologically yield what is referred to as time series. Time series shows the past sales with effective demand for a particular product under normal conditions. Such data can be given in a tabular or graphic form for further analysis. This is the most popular method among business firms, partly because it is simple and inexpensive and partly because time series data often exhibit a persistent growth trend. Time series has got four types of components namely, Secular Trend (T), Secular Variation (S), Cyclical Element (C), and an Irregular or Random Variation (I). These elements are expressed by the equation O TSCI. Secular trend refers to the long run changes that occur as a result of general tendency. Seasonal variations refer to changes in the short run weather pattern or social habits. Cyclical variations refer to the changes that occur in industry during depression and boom. Random variation refers to the factors which are generally able such as wars, strikes, flood, famine and so on. When a forecast is made the seasonal, cyclical and random variations are removed from the observed data. Thus only the secular trend is left. This trend is then projected. Trend projection fits a trend line to a mathematical equation. The trend can be estimated by using any one of the following methods: (a) The Graphical Method, (b) The Least Square Method. a) Graphical Method: This is the most simple technique to determine the trend. All values of output or sale for different years are plotted on a graph and a smooth free hand curve is drawn passing through as many points as possible. The direction of this free hand curveupward or downward shows the trend. A simple illustration of this method is given in Table 2. Table 2: Sales of Firm In Fig. 1, AB is the trend line which has been drawn as free hand curve passing through the various points representing actual sale values. (b) Least Square Method: Under the least square method, a trend line can be fitted to the time series data with the help of statistical techniques such as least square regression. When the trend in sales over time is given by straight line, the equation of this line is of the form: y a bx. Where a is the intercept and b shows the impact of the independent variable. We have two variablesthe indeshypendent variable x and the dependent variable y. The line of best fit establishes a kind of mathematical relationship between the two variables. v and y. This is expressed by the regression on x. In order to solve the equation v a bx, we have to make use of the following normal equations: xy a xb x2 (ii) Barometric Technique : A barometer is an instrument of measuring change. This method is based on the notion that the future can be predicted from certain happenings in the present. In other words, barometric techniques are based on the idea that certain events of the present can be used to predict the directions of change in the future. This is accomplished by the use of economic and statistical indicators which serve as barometers of economic change. Generally forecasters correlate a firms sales with three series: Leading Series, Coincident or Concurrent Series and Lagging Series: (a) The Leading Series: The leading series comprise those factors which move up or down before the recession or recovery starts. They tend to reflect future market changes. For example, baby powder sales can be forecasted by examining the birth rate pattern five years earlier, because there is a correlation between the baby powder sales and children of five years of age and since baby powder sales today are correlated with birth rate five years earlier, it is called lagged correlation. Thus we can say that births lead to baby soaps sales. (b) Coincident or Concurrent Series: The coincident or concurrent series are those which move up or down simultaneously with the level of the economy. They are used in confirming or refuting the validity of the leading indicator used a few months afterwards. Common examples of coinciding indicators are G. N.P itself, industrial production, trading and the retail sector. (c) The Lagging Series: The lagging series are those which take place after some time lag with respect to the business cycle. Examples of lagging series are, labour cost per unit of the manufacturing output, loans outstanding, leading rate of short term loans, etc. (iii) Regression Analysis : It attempts to assess the relationship between at least two variables (one or more independent and one dependent), the purpose being to predict the value of the dependent variable from the specific value of the independent variable. The basis of this prediction generally is historical data. This method starts from the assumption that a basic relationship exists between two variables. An interactive statistical analysis computer package is used to formulate the mathematical relationship which exists. For example, one may build up the sales model as: Quantum of Sales a. price b. advertising c. price of the rival products d. personal disposable income u Where a, b, c, d are the constants which show the effect of corresponding variables as sales. The constant u represents the effect of all the variables which have been left out in the equation but having effect on sales. In the above equation, quantum of sales is the dependent variable and the variables on the right hand side of the equation are independent variables. If the expected values of the independent variables are substituted in the equation, the quantum of sales will then be forecasted. The regression equation can also be written in a multiplicative form as given below: Quantum of Sales (Price) a (Advertising) b (Price of the rival products) c (Personal disposshyable income Y u In the above case, the exponent of each variable indicates the elasticities of the corresponding variable. Stating the independent variables in terms of notation, the equation form is QS P 8. A o42. R .83. Y 2 .68. 40 Then we can say that 1 per cent increase in price leads to 0.8 per cent change in quantum of sales and so on. If we take logarithmic form of the multiple equation, we can write the equation in an additive form as follows: log QS a log P b log A log R d log Y d log u In the above equation, the coefficients a, b, c, and d represent the elasticities of variables P, A, R and Y d respectively. The co-efficient in the logarithmic regression equation are very useful in policy decision making by the management. (iv) Econometric Models : Econometric models are an extension of the regression technique whereby a system of independshyent regression equation is solved. The requirement for satisfactory use of the econometric model in forecasting is under three heads: variables, equations and data. The appropriate procedure in forecastshying by econometric methods is model building. Econometrics attempts to express economic theories in mathematical terms in such a way that they can be verified by statistical methods and to measure the impact of one economic variable upon another so as to be able to predict future events. Utility of Forecasting : Forecasting reduces the risk associated with business fluctuations which generally produce harmshyful effects in business, create unemployment, induce speculation, discourage capital formation and reduce the profit margin. Forecasting is indispensable and it plays a very important part in the determishynation of various policies. In modem times forecasting has been put on scientific footing so that the risks associated with it have been considerably minimised and the chances of precision increased. Forecasts in India : In most of the advanced countries there are specialised agencies. In India businessmen are not at all interested in making scientific forecasts. They depend more on chance, luck and astrology. They are highly superstitious and hence their forecasts are not correct. Sufficient data are not available to make reliable forescasts. However, statistics alone do not forecast future conditions. Judgment, experience and knowledge of the particular trade are also necessary to make proper analysis and interpretation and to arrive at sound conclusions. Conclusion : Decision support systems consist of three elements: decision, prediction and control. It is, of course, with prediction that marketing forecasting is concerned. The forecasting of sales can be reshygarded as a system, having inputs apprises and an output. This simplistic view serves as a useful measure for the analysis of the true worth of sales forecasting as an aid to management. In spite of all these no one can predict future economic activity with certainty. Forecasts are estimates about which no one can be sure. Criteria of a Good Forecasting Method : There are thus, a good many ways to make a guess about future sales. They show contrast in cost, flexibility and the adequate skills and sophistication. Therefore, there is a problem of choosing the best method for a particular demand situation. There are certain economic criteria of broader applicashybility. They are: (i) Accuracy, (ii) Plausibility, (iii) Durability, (iv) Flexibility, (v) Availability, (vi) Economy, (vii) Simplicity and (viii) Consistency. (i) Accuracy : The forecast obtained must be accurate. How is an accurate forecast possible To obtain an accurate forecast, it is essential to check the accuracy of past forecasts against present performance and of present forecasts against future performance. Accuracy cannot be tested by precise measureshyment but buy judgment. (ii) Plausibility : The executive should have good understanding of the technique chosen and they should have confidence in the techniques used. Understanding is also needed for a proper interpretation of results. Plausibility requirements can often improve the accuracy of results. (iii) Durability : Unfortunately, a demand function fitted to past experience may back cost very greatly and still fall apart in a short time as a forecaster. The durability of the forecasting power of a demand function depends partly on the reasonableness and simplicity of functions fitted, but primarily on the stability of the understanding relationships measured in the past. Of course, the importance of durability detershymines the allowable cost of the forecast. (iv) Flexibility : Flexibility can be viewed as an alternative to generality. A long lasting function could be set up in terms of basic natural forces and human motives. Even though fundamental, it would nevertheless be hard to measure and thus not very useful. A set of variables whose co-efficient could be adjusted from time to time to meet changing conditions in more practical way to maintain intact the routine procedure of forecasting. (v) Availability : Immediate availability of data is a vital requirement and the search for reasonable approximations to relevance in late data is a constant strain on the forecasters patience. The techniques employed should be able to produce meaningful results quickly. Delay in result will adversely affect the managerial decisions. (vi) Economy : Cost is a primary consideration which should be weighted against the importance of the forecasts to the business operations. A question may arise: How much money and managerial effort should be allocated to obtain a high level of forecasting accuracy The criterion here is the economic considerashytion. (vii) Simplicity : Statistical and econometric models are certainly useful but they are intolerably complex. To those executives who have a fear of mathematics, these methods would appear to be Latin or Greek. The procedure should, therefore, be simple and easy so that the management may appreciate and understand why it has been adopted by the forecaster. (viii) Consistency : The forecaster has to deal with various components which are independent. If he does not make an adjustment in one component to bring it in line with a forecast of another, he would achieve a whole which would appear consistent. Conclusion : In fine, the ideal forecasting method is one that yields returns over cost with accuracy, seems reasonable, can be formalised for reasonably long periods, can meet new circumstances adeptly and can give up-to-date results. The method of forecasting is not the same for all products. There is no unique method for forecasting the sale of any commodity. The forecaster may try one or the other method depending upon his objective, data availability, the urgency with which forecasts are needed, resources he intends to devote to this work and type of commodity whose demand he wants to forecast.