Форкасты это: что такое в Словаре бизнес-сленга

forecast — Викисловарь

Содержание

• 1 Английский
  • 1.1 forecast (глагол)
    • 1.1.1 Морфологические и синтаксические свойства
    • 1.1.2 Произношение
    • 1.1.3 Семантические свойства
      • 1.1.3.1 Значение
      • 1.1.3.2 Синонимы
      • 1.1.3.3 Антонимы
      • 1.1.3.4 Гиперонимы
      • 1.1.3.5 Гипонимы
    • 1.1.4 Родственные слова
    • 1.1.5 Этимология
    • 1.1.6 Фразеологизмы и устойчивые сочетания
  • 1.2 forecast (существительное)
    • 1.2.1 Морфологические и синтаксические свойства
    • 1.2.2 Произношение
    • 1.2.3 Семантические свойства
      • 1.2.3.1 Значение
      • 1.2.3.2 Синонимы
      • 1.2.3.3 Антонимы
      • 1.2.3.4 Гиперонимы
      • 1.2.3.5 Гипонимы
    • 1.2.4 Родственные слова
    • 1.2.5 Этимология
    • 1.2.6 Фразеологизмы и устойчивые сочетания

forecast (глагол)[править]

Морфологические и синтаксические свойства[править]

Инфинитив	forecast
3-е л. ед. ч.	forecasts
Прош. вр.	ed
Прич. прош. вр.	ed
Герундий	ing

forecast

Глагол, правильный.

Корень: —.

Произношение[править]

• МФА: [ˈfɔːkɑːst]

Семантические свойства[править]

Значение[править]

1. предвидеть, предвосхищать, предсказывать ◆ Отсутствует пример употребления (см. рекомендации).

Синонимы[править]

Антонимы[править]

Гиперонимы[править]

Гипонимы[править]

Родственные слова[править]

Этимология[править]

От ??

Фразеологизмы и устойчивые сочетания[править]

forecast (существительное)[править]

Морфологические и синтаксические свойства[править]

ед. ч.	мн. ч.
forecast	forecasts

forecast

Существительное.

Корень: —.

Произношение[править]

• МФА: [ˈfɔːkɑːst]

Семантические свойства[править]

Значение[править]

1. предсказание; прогноз, прогнозирование ◆ The forecast is that it will be very cold today. — По прогнозам, сегодня будет очень холодно.

Синонимы[править]

Антонимы[править]

Гиперонимы[править]

Гипонимы[править]

Родственные слова[править]

Этимология[править]

От ??

Фразеологизмы и устойчивые сочетания[править]

как понять, что принесет сделка через год или пять лет? — Бизнес.

Клиенты. IT. на vc.ru

Знать с достаточно высокой точностью, сколько денег компания получит в конкретный период, — это здоровое управление бизнесом. Прогнозирование продаж, или форкаст (от англ. forecast), отличается от планирования. План — это то, сколько компании нужно продать. Форкаст — это сколько реально будет продано. Как научиться это вычислять — расскажу далее.

420
просмотров

С чего начинается прогнозирование

Первое, что нужно сделать — это максимально подробно расписать процесс продаж в вашей компании. В общих чертах он состоит из трех больших этапов.

• Лидогенерация. Когда мы говорим о длинных продажах, лидогенерация может начинаться задолго до непосредственно самой сделки — за год, два или даже больше. Речь, например, о компаниях, которые работают в сфере электроэнергетики, в нефтегазовой отрасли и т.д. Так, откуда-то поступает информация, что будет такая-то стройка в таком-то году и нужно в ней поучаствовать. На этапе лидогенерации необходимо подать заявку, провести переговоры, чтобы “ попасть на радары” тех, кто будет планировать этот проект.

• Сделка. Сама сделка — это набор действий, который также состоит из трех этапов:

• формирование решения, предложения, продукта. То есть нужно определить, что именно компания будет продавать. Обычно длинные сделки потому и длинные, что продукт появится только в каком-то более-менее обозримом будущем. Например, это может быть оборудование, которое необходимо поставить заказчику на конкретном этапе реализации проекта.
• отработка конкурентной среды: ценовые и другие параметры, которые не относятся к самому продукту. Условия поставок, оплат и т.д.
• этап конкурсных процедур, контрактации, заключения договоров и пр.

• Поставка. После того, как заключили договор, происходит непосредственно сама процедура поставки продукта по определенной схеме, которая может иметь свой график платежей.

Важно, что деньги в основном приходят только на третьей стадии — предоплаты, постоплаты, частичное актирование. Бывают варианты, когда оплата происходит частями по мере движения продукта или решения от поставщика к покупателю.

Конечно, чем ближе к концу этот процесс, тем больше точность прогноза поступлений. Но и в самом начале важно дать потенциальной сделке некую оценку. Например, мы сами не работаем с теми заказчиками, у кого бюджет а проект существенно меньше и существенно больше наших средних чеков. И когда у нас есть уже только лид, мы оцениваем, о каких суммах в этой сделке может идти речь. То есть уже на этапе лидогенерации появляется видение объемов денег или отгрузок товара, к которым мы стремимся.

Как рассчитывать форкаст

Понятно, что на стадии лидогенерации вероятность того, что сделка будет совершена, обычно низкая. Но необходимо понимать, какие суммы находятся в воронке уже на этом этапе. Как и на всех последующих.

Что нужно оценивать? Объем работ, отгрузок товара, вероятность движения этого клиента дальше по воронке и стадии, на которых он находится.

Самая простая методика — присваивать каждой потенциальной сделке на каждом этапе статус вероятности высокий, средний или низкий. Пример высокой степени вероятности: компания полностью сформировала закупку, это ее идея, она является единственным поставщиком, все нужные люди знают про компанию и удовлетворены ее решением. Причем в сложных продажах может быть множество разных контрагентов. На языке продаж они называются аккаунты: наборы всех участников, которые прямо или косвенно влияют на сделку.

При высокой вероятности конверсия лидов составляет 70-80%. Поэтому берем ожидаемый чек, умножаем на конверсию. Определяем средний цикл такой сделки — например, год, два или три. В итоге понимаем, через какой срок и какие деньги начнут поступать от этой сделки.

Пример низкой степени вероятности. Есть конкурент, который сформировал закупку и лид, а заказчик приглашает другие компании только для конкурсных процедур.

Это упрощенные ситуации, с которых можно начинать строить форкасты. Но важно понимать, что варианты оценки в каждом бизнесе могут быть свои. При первых пробах прогнозирования, когда конверсия неизвестна, нет опыта отслеживания подобных сделок до от начала и до конца, для проставления вероятности стоит приглашать экспертов с опытом в продажах, которые помогут это сделать.

Когда компания пройдет несколько циклов планирования, успешно закроет несколько сделок и сможет в CRM-системе отследить весь их путь, необходимо рассчитать фактический уровень конверсии. То есть как в конкретной компании сделка переходит от первой стадии к последней, а также ее движение между стадиями.

Информация про переход от первой к последней стадии нужна для финансового планирования, чтобы понять, сколько денег будет приходить в аналогичных случаях. Информация про движение сделки между стадиями нужная для продаж, для коммерческого директора. Это необходимо, чтобы выявить узкие места в воронке.

Важно, что на каждом этапе цифры уточняются. Посчитали проект, есть точная сумма — хорошо, есть несколько сумм — строится несколько форкастов с разной степенью возможного завершения Математика простая: все вероятности умножаем и получаем итого в деньгах.

Когда компания подходите к контрактации или конкурсу, ей может уже быть известен не просто общий объем денег, но и график платежей. Таким образом появляется более точное прогнозирование на заданный период.

Некоторые компании ставят 100% сумму, которая прописана в контракте, как факт. Мы сами никогда так не делаем, бывают всякие ситуации: заказчик может перестать существовать как контрагент и не сможет с вами расплатиться или заплатят позже.

Необходимый функционал CRM

Как я уже сказал, крайне важную роль в создании форкастов играет CRM. Именно в ней при наличии необходимого функционала компания сможет отследить весь путь сделки.

Что должно быть в CRM для успешного прогнозирования длинных продаж? Во-первых, система должна обладать полным набором функционала для ведения аккаунтов. То есть связей между компаниями, людьми вокруг одной сделки так, чтобы можно было видеть, кто как на кого влияет и как связан. CRM должна иметь такую структуру информации, которая позволяет открыть любой объект в системе – контакт, сделку, лид, обращение – и проследить все связи этого объекта с конкретными участниками сделки.

Какие задачи должны закрываться:

• оперативное управление процессами,
• управление всей воронкой продаж — от лида до получения денег на счет.

Во-вторых, CRM-система должна обладать функционалом форкастирования: модуль, функция, какой-то раздел, который позволяет сводить аналитические цифры, пересчитывать их, делать выборки, которые отвечают на вопрос, сколько денег компания получит сегодня, завтра, в следующем году и т.д.

Пример форкастирования

Приведу пример, как в реальности работает прогнозирование продаж.

Компания занимается поставками оборудования для газо- и нефтепроводов, это каскадные продажи. Начинаются они с того, что представители компании ходят по выставкам, ездят на встречи, общаются с потенциальными клиентами, с компаниями, которые занимаются строительством газопроводов и выясняют, какие стройки планируются в ближайшие годы. То есть делают оценку рынка и собирают лиды. Уже на этом этапе они могут понять, какой примерно объем работ предстоит и через какое время — год, два, пять, в зависимости от того, какие объекты и когда планируют строиться.

Следующий этап — нужно проработать с проектным институтом, чтобы попасть в проектную документацию. То есть понять, оборудование с какими характеристиками и куда потребуется, могут ли они вообще произвести то, что потребуется. На этом этапе появляется больше подробностей по специальным сделкам, уже можно прогнозировать более точные суммы контрактов.

Дальше нужно попасть в смету непосредственно к застройщику, а чаще всего и не одному, потому что на крупных проектах работает большое количество подрядчиков.

Попали в сметы, корректируют примерные суммы контрактов, — двигаются дальше. Нужно оценить вероятность совершения каждой сделки — высокая, средняя низкая. Объем денег умножается на вероятность. Плюс — смотрят на сроки реализации проектов. Допустим, стройка начнется через два года, то есть закупки начнуться примерно за год до старта, выкупят примерно такой-то объем, строить будут еще год. Графики поступления платежей можно узнать сразу, можно предположить, какими они будут в зависимости от необходимого оборудования Таким образом, у компании на два-три года вперед планируются контракты, загрузка производства. Коммерческая служба видит, какой у них будет план, как он будет исполняться. А финансисты могут с какой-то степенью точности прогнозировать финансовые потоки.

Сделка двигается дальше, проект стартует. Начинаются, собственно, закупочные процедуры. И компания смотрит, как сделки с разной заданной вероятностью проигрываю в реальности. Насколько совпали прогнозы, суммы и т.д.

В нашей практике есть и другие примеры, когда, например, компания, которая занимается внешнеэкономической деятельностью и поставками оборудования для электростанций прописывает форкасты на 5-7 лет вперед. Опять все начинается со сбора лидов, получения информации о будущих стройках. Выдается оценка вероятности в зависимости от условий каждого проекта в каждой конкретной стране. И при движении сделки по стадиям оценки постоянно корректируются.

Резюме

Прогнозирование — это половина дела. Важно, что форкаст — “живая” штука, которая постоянно меняется. В сделках участвует множество людей и со стороны заказчика, и со стороны исполнителя. И это не просто одна компания, это аккаунт. На этом длительном сроке сделки могут меняться менеджеры, люди внутри команды, ситуация в целом. Поэтому. когда вы формируете план на сделку, у вас должны быть реперные, контрольные точки. CRM-система должна отслеживать наступление таких моментов.

Когда мы говорим о форкастировании, мы говорим о helicopter view, то есть взгляде на продажи сверху. В данном случае мы не можем находится в контексте каждой сделки. нам важно знать, что сделка прошла контрольную точку прошла или нет. Если точка не пройдена, то CRM-система должна контролировать ее сдвиг иди менять статус сделки и пересчитывать форкаст.

Управление форкастом с помощью контрольных точек в наших проектах показало эффективность: снизилось количество совещаний, удержания в голове сотен деталей.

Статья написана по заказу RBK.PRO

Что это такое, как это используется в бизнесе и инвестировании

Что такое прогнозирование?

Прогнозирование — это метод, который использует исторические данные в качестве исходных данных для получения обоснованных оценок, которые позволяют прогнозировать направление будущих тенденций.

Предприятия используют прогнозирование, чтобы определить, как распределить свои бюджеты или спланировать ожидаемые расходы на предстоящий период времени. Обычно это основано на прогнозируемом спросе на предлагаемые товары и услуги.

Ключевые выводы

• Прогнозирование включает предсказание будущего.
• В финансах прогнозирование используется компаниями для оценки прибыли или других данных за последующие периоды.
• Трейдеры и аналитики используют прогнозы в моделях оценки, для определения времени сделок и выявления тенденций.
• Прогнозы часто основаны на исторических данных.
• Поскольку будущее неопределенно, прогнозы часто приходится пересматривать, а фактические результаты могут сильно различаться.

Прогнозирование

Как работает прогнозирование

Инвесторы используют прогнозирование, чтобы определить, будут ли события, влияющие на компанию, такие как ожидания продаж, увеличивать или уменьшать цену акций этой компании. Прогнозирование также является важным ориентиром для фирм, которым необходима долгосрочная перспектива деятельности.

Аналитики акций используют прогнозирование, чтобы экстраполировать, как тенденции, такие как валовой внутренний продукт (ВВП) или безработица, изменятся в предстоящем квартале или году. Наконец, статистики могут использовать прогнозирование для анализа потенциального влияния изменений в бизнес-операциях. Например, могут быть собраны данные о влиянии изменения рабочего времени на удовлетворенность клиентов или производительности сотрудников при изменении определенных условий работы. Затем эти аналитики составляют оценки доходов, которые часто объединяются в согласованную цифру. Если фактические объявления о доходах не соответствуют оценкам, это может оказать большое влияние на цену акций компании.

Прогнозирование решает проблему или набор данных. Экономисты делают предположения относительно анализируемой ситуации, которые должны быть установлены до того, как будут определены переменные прогнозирования. На основе определенных элементов выбирается соответствующий набор данных, который используется для обработки информации. Данные анализируются, и определяется прогноз. Наконец, период проверки наступает, когда прогноз сравнивается с фактическими результатами, чтобы создать более точную модель для прогнозирования в будущем.

Чем дальше прогноз, тем выше вероятность того, что оценка будет неточной.

Методы прогнозирования

В целом к ​​прогнозированию можно подходить с использованием качественных или количественных методов. Количественные методы прогнозирования исключают мнение экспертов и используют статистические данные, основанные на количественной информации. Количественные модели прогнозирования включают методы временных рядов, дисконтирование, анализ опережающих или запаздывающих индикаторов и эконометрическое моделирование, которое может попытаться установить причинно-следственные связи.

Качественные методы

Качественные модели прогнозирования полезны при разработке прогнозов с ограниченным охватом. Эти модели в значительной степени зависят от мнений экспертов и наиболее выгодны в краткосрочной перспективе. Примеры моделей качественного прогнозирования включают интервью, выезды на места, исследования рынка, опросы и опросы, в которых может применяться метод Дельфи (который опирается на агрегированные экспертные мнения).

Сбор данных для качественного анализа иногда может быть трудным или трудоемким. Руководители крупных компаний часто слишком заняты, чтобы ответить на телефонный звонок розничного инвестора или показать им объект. Тем не менее, мы все еще можем просматривать новостные сообщения и текст, включенный в документы компаний, чтобы получить представление о достижениях, стратегиях и философии менеджеров.

Анализ временных рядов

Анализ временных рядов рассматривает исторические данные и то, как различные переменные взаимодействовали друг с другом в прошлом. Эти статистические отношения затем экстраполируются в будущее для создания прогнозов вместе с доверительными интервалами, чтобы понять вероятность того, что фактические результаты попадут в эту область. Как и во всех методах прогнозирования, успех не гарантирован.

Модель Бокса-Дженкинса – это метод, предназначенный для прогнозирования диапазонов данных на основе входных данных из определенного временного ряда. Он прогнозирует данные, используя три принципа: авторегрессия, разность и скользящие средние. Другой метод, известный как анализ масштабированного диапазона, может использоваться для обнаружения и оценки степени постоянства, случайности или возврата к среднему значению в данных временных рядов. Диапазон изменения масштаба можно использовать для экстраполяции будущего значения или среднего значения данных, чтобы увидеть, является ли тренд стабильным или может измениться.

Чаще всего прогнозы временных рядов включают анализ тенденций, анализ циклических колебаний и вопросы сезонности.

Эконометрический вывод

Другой количественный подход заключается в просмотре перекрестных данных для выявления связей между переменными, хотя определение причинно-следственной связи сложно и часто может быть ложным. Это известно как эконометрический анализ, который часто использует регрессионные модели. Такие методы, как использование инструментальных переменных, если они доступны, могут помочь сделать более убедительные причинно-следственные связи.

Например, аналитик может посмотреть на доход и сравнить его с такими экономическими показателями, как инфляция и безработица. Наблюдаются изменения в финансовых или статистических данных, чтобы определить взаимосвязь между несколькими переменными. Таким образом, прогноз продаж может быть основан на нескольких исходных данных, таких как совокупный спрос, процентные ставки, доля рынка и рекламный бюджет (среди прочего).

Выбор правильного метода прогнозирования

Правильный метод прогнозирования будет зависеть от типа и масштаба прогноза. Качественные методы требуют больше времени и средств, но могут давать очень точные прогнозы в ограниченном объеме. Например, их можно использовать для прогнозирования того, насколько хорошо общественность воспримет запуск нового продукта компании.

Для более быстрого анализа, который может охватывать более широкий диапазон, часто более полезны количественные методы. Глядя на наборы больших данных, современные пакеты статистического программного обеспечения могут обрабатывать числа за считанные минуты или секунды. Однако чем больше набор данных и чем сложнее анализ, тем дороже он может быть.

Таким образом, прогнозисты часто проводят своего рода анализ затрат и результатов, чтобы определить, какой метод максимально увеличивает шансы на точный прогноз наиболее эффективным образом. Кроме того, комбинирование методов может быть синергетическим и повысить надежность прогноза.

Что такое бизнес-прогнозирование?

Бизнес-прогнозирование пытается сделать обоснованные предположения или прогнозы о будущем состоянии определенных бизнес-показателей, таких как рост продаж или общеэкономические прогнозы, такие как рост валового внутреннего продукта (ВВП) в следующем квартале. Бизнес-прогнозирование опирается как на количественные, так и на качественные методы для повышения точности. Менеджеры используют прогнозирование для внутренних целей, чтобы принимать решения о распределении капитала и определять, делать ли приобретения, расширять или продавать. Они также делают перспективные прогнозы для публичного распространения, такие как руководство по доходам.

Каковы некоторые ограничения прогнозирования?

Самое большое ограничение прогнозирования заключается в том, что оно связано с будущим, которое сегодня принципиально неизвестно. В результате прогнозы могут быть только лучшими предположениями. Хотя существует несколько методов повышения надежности прогнозов, предположения, которые используются в моделях, или данные, которые вводятся в них, должны быть правильными. В противном случае результатом будет мусор на входе, мусор на выходе. Даже если данные хорошие, прогнозирование часто опирается на исторические данные, которые не гарантируют актуальность в будущем, поскольку со временем все может меняться и действительно меняется. Также невозможно правильно учесть необычные или разовые события, такие как кризис или стихийное бедствие.

Каковы методы прогнозирования?

Существует несколько методов прогнозирования, которые можно разделить на качественные и количественные. В каждой категории есть несколько техник в вашем распоряжении.

• В рамках качественные методы могут включать интервью, выезды на места, метод Дельфи для объединения мнений экспертов, фокус-группы, анализ текста финансовых документов, новостей и т.д.
• до 9 лет0081 количественные методы, методы обычно используют статистические модели, которые рассматривают временные ряды или перекрестные данные, такие как эконометрический регрессионный анализ или причинно-следственный вывод (если доступно).

Практический результат

Прогнозы помогают менеджерам, аналитикам и инвесторам принимать обоснованные решения о будущем. Без хороших прогнозов многие из нас остались бы в неведении и прибегли бы к догадкам или предположениям. Используя качественный и количественный анализ данных, прогнозисты могут лучше понять, что их ждет впереди.

Предприятия используют прогнозы и прогнозы для обоснования управленческих решений и распределения капитала. Аналитики используют прогнозы для оценки корпоративных доходов на последующие периоды. Экономисты также могут делать больше прогнозов на макроуровне, таких как прогнозирование роста ВВП или изменений в занятости. Однако, поскольку мы не можем точно знать будущее, а прогнозы часто основаны на исторических данных, их точность всегда будет иметь некоторую вероятность ошибки, а в некоторых случаях может оказаться далекой.

Прогнозы всегда неверны