Портал топ-менеджеров оптовой и розничной торговли

Математичні методи прогнозування рівня попиту та закупівель у компанії (10% ВІД ЗБОРУ ПЕРЕРАХОВУЄМО НА ДОПОМОГУ ПОСТРАЖДАЛИМ ВІД ВІЙНИ)

Тренинг 20-21 червня Андрей Ставицкий Тривалість – 2 дні Осталось мест: прогнозування маркетинг логістика
Математичні методи прогнозування рівня попиту та закупівель у компанії (10% ВІД ЗБОРУ ПЕРЕРАХОВУЄМО НА ДОПОМОГУ ПОСТРАЖДАЛИМ ВІД ВІЙНИ)
Зарегистрироваться

Цільова аудиторія

  • Вищі функціональні директори.
    Директор з логістики.
    Директор з маркетингу.
    Директор з продажів.
    Менеджери із закупівель.
    Начальники відділів продажів.
    Менеджери з продажу.
    Фахівці з прогнозування попиту в логістиці та маркетингу.

Заповніть форму за посиланням та отримайте годинний майстер-клас Андрія Ставицького безкоштовно

Ціль тренінгу

Ознайомлення та освоєння учасниками навичок роботи з методами прогнозування, здатними зменшити неефективне використання оборотних засобів, оптимізувати частоту закупівель за рахунок точного прогнозування попиту, продажу та інших факторів зовнішнього середовища компанії.

Навіщо потрібний тренінг?

Ми всі підсвідомо прагнемо глянути у майбутнє! Ви бажаєте знати з точністю до 5% результатів вашої діяльності у майбутньому? Це вже не фантастика, а реальність, виражена в науці!

Як сьогодні у вас побудовано систему вибору альтернатив стратегій розвитку?

Є з чого вибирати і як побудувати кілька варіантів із різними вихідними даними?

Щоб передбачити - потрібно мати знання варіативності моделей прогнозування і вибору найбільш точної. А як вибрати точнішу?

Головне завдання прогнозування – це зниження невизначеності.

В рамках тренінгу:

Ви дізнаєтесь про хитрощі при прогнозуванні попиту кількох товарів.

Ви зможете робити всі розрахунки на основі даних Вашої компанії, що дозволить Вам застосувати це відразу в роботі.

Ви будете виконувати багато практичних завдань для закріплення отриманої інформації.

Під час тренінгу ви отримаєте відповіді на запитання:

  1. Як зробити свій склад із оптимальним запасом – без надлишкових та дефіцитних товарів?
  2. Як зробити аналіз ризиків на основі моделей прогнозування?
  3. Як зробити вірогідний прогноз продажів?
  4. Як розрахувати потребу в ресурсах та матеріалів на майбутній період?
  5. Як створити альтернативні стратегії розвитку компанії у короткостроковому та довгостроковому періоді?
  6. Як побудувати прогноз своїх фінансово-економічних показників у сукупності із ринковими тенденціями?
  7. Як автоматизувати процес прогнозування для подальшого імпорту моделі до управлінського обліку?

 

 

!Обов'язкова наявність у учасників ноутбуків із встановленою повною версією MS Excel та вміння їй користуватися на початковому рівні!

ПРОГРАМА

1.Введення в прогнозування економічних змінних
2.Точність прогнозів

Приклад: розрахунок точності прогнозу

3.Поліпшення прогнозування за допомогою правильної підготовки даних

Приклад: нівелювання інфляції

4.Згладжування даних

Приклад: експонентне згладжування, згладжування Холта-Вінтерса, ковзне середнє

5.Довірчі інтервали

Приклад: побудова довірчих інтервалів

6. Побудова простої лінійної регресії

Приклад: Аналіз за допомогою лінійної регресії

7. Тренд та його види

Приклад: Виділення тренду

8.Індекс сезонності

Приклад: розрахунок індексу сезонності та його застосування для прогнозу

1. Облік впливу кількох факторів

Приклад: Побудова регресії з кількома факторами

2. Коректний вибір факторів для регресії

Приклад: Відбір факторів для регресії

3. Виділення сезонності за допомогою фіктивних змінних

Приклад: розрахунок прогнозу для місячних даних

Приклад: розрахунок прогнозу для денних даних

4. Порівняння моделей та вибір оптимальної
5. Прогнозування на основі провідних економічних індикаторів

Побудова моделі до розрахунку фінансових показників компанії залежно від рівня продажів.

Приклад: створення сценарних прогнозів (песимістичний, реалістичний, оптимістичний).

Приклад: розрахунок впливу зміни факторів на фінансовий результат

6. Використання ринкових тенденцій для прогнозування
7. Хитрощі під час прогнозування попиту кількох товарів

Приклад: умовне форматування для формування швидких закупівель

8. Автоматизація прогнозування

Приклад: запис та редагування макросу

Вартість участі
5 000 грн* 140$

*Для українських компаній знижка 50% дійсна до 24 травня

Можливі знижки на участь (знижки не підсумовуються):

Учасникам конференцій TradeMaster –  5 %;

За участю 2-х осіб від компанії –  5%;

За участю 3-х осіб та більше –  10%

Контактна інформація
онлайн-платформа Zoom
20 июня 2022
Онлайн оплата portmone.com.ua

Регистрация

Відгуки участників

Ирина «Крайтекс-Сервис»

На тренинге узнала новые методы для практического прогнозирования спроса. Порадовала организация, особенно соблюдение графика

Виктория «Компания СТВ групп»

Вся информация во время обучения была для меня новой мне помогло ее освоить очень много практических заданий для закрепления

Валерий «Таврия В»

Во время тренинга разложил материал по прогнозированию на основные блоки, по-новому буду строить прогнозы

Валентина «Галактика»

Получила новые знания в применении: индекса сезонности, фиктивных переменных (при акции и т.д.), построение регрессии и определений зависимостей на закупкии и подажи. Общее впечатление от тренинга - высокая компетенция тренера, получение опыта (дополнительного) в работе с данными в ексель, отличная организация.

Александр «Сингл-Оил»

Во время занятия знакомился с методами прогнозирования, получил ценные инструменты для прогнозирования закупок! Приятный формат подачи информации, исползование групповых занятий. Способствует лучшему усвоению информации

Алексей «Суши WOK»

На тренинге осознал важность аналитики и математического подхода. Открытие того, что в этом реально разобратся тому, кто не математик. 

Ольга «Західтеплоресурс»

Получив базовые знания и направление работы при потребности прогнозирования. Т.к. моя деятельность напрямую не связана с планированием закупок, не углубляясь в данный тренинг. Доброжелательная атмосфера.

Юрий «ТД Молочная слобода»

Я и не знал, что часть того и ли инного вида продукции без наличия "готовых живых заявок" от клиентов попадает под мат. прогнозирование….интересно, хотя многое и не понятно. Полезно, но нужна практика.

ФОТОГАЛЕРЕЯ

Андрей Ставицкий

Доктор экономических наук, доцент кафедры экономической кибернетики экономического факультета Киевского Национального Университета имени Тараса Шевченко

Автор более 120 научных работ, 30 учебников, пособий, монографий.

Детальнее о тренере