मांग पूर्वानुमान: अर्थ और महत्व

द्वारा साझा लेख : Rahul Yadav & Nitesh Gupta

इस लेख को पढ़ने के बाद हम इस बारे में जानेंगे: - 1. मांग का पूर्वानुमान पूर्वानुमान 2. मांग के पूर्वानुमान का महत्व 3. मांग (बिक्री) का पूर्वानुमान अवधि 4. कारक प्रभावित 5। भविष्य की मांग का अनुमान लगाने के तरीके 6. नए उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान 7. मानदंड 8. प्रक्रिया।

सामग्री:

मीनिंग ऑफ डिमांड फोरकास्टिंग
मांग पूर्वानुमान का महत्व
मांग (बिक्री) पूर्वानुमान अवधि
मांग (बिक्री) पूर्वानुमान को प्रभावित करने वाले कारक
भविष्य की मांग का अनुमान लगाने के तरीके
नए उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान
अच्छा पूर्वानुमान विधि का मानदंड
मांग / बिक्री पूर्वानुमान प्रक्रिया

1. मांग पूर्वानुमान का अर्थ:

एक फर्म द्वारा सही समय पर आवश्यक मात्रा में उत्पादन करने और उत्पादन के विभिन्न कारकों जैसे कि कच्चे माल, उपकरण, मशीन के सामान आदि के पूर्वानुमान के लिए अग्रिम रूप से अच्छी तरह से व्यवस्था करने में सक्षम करने के लिए सटीक मांग का पूर्वानुमान आवश्यक है। इसके उत्पादों की मांग और तदनुसार उत्पादन की योजना। प्रभावी और कुशल नियोजन में पूर्वानुमान एक महत्वपूर्ण सहायता है।

यह अनिश्चितता को कम करता है और संगठन को बाहरी वातावरण से मुकाबला करने के लिए अधिक आश्वस्त बनाता है। आर्थिक आंकड़ों की बढ़ती उपलब्धता, तकनीक के निरंतर सुधार और कंप्यूटर द्वारा प्रदान की गई विस्तारित कम्प्यूटेशनल क्षमता ने फर्मों के लिए उनकी मांग / बिक्री को काफी सटीकता के साथ पूर्वानुमान करना संभव बना दिया।

एक फर्म द्वारा सही समय पर आवश्यक मात्रा में उत्पादन करने और उत्पादन के विभिन्न कारकों के लिए अग्रिम में अच्छी तरह से व्यवस्था करने के लिए सटीक मांग पूर्वानुमान आवश्यक है।

हेनरी फेयोल के अनुसार, “पूर्वानुमान लगाने का कार्य उन सभी के लिए बहुत लाभकारी है जो इस प्रक्रिया में भाग लेते हैं और बदलती परिस्थितियों के लिए अनुकूलनशीलता सुनिश्चित करने का सबसे अच्छा साधन है। सभी संबंधित नेतृत्व के सहयोग से एक एकीकृत मोर्चा, निर्णयों के कारणों और एक व्यापक दृष्टिकोण की समझ ”।

2. मांग पूर्वानुमान का महत्व:

मांग / बिक्री पूर्वानुमान के महत्व को निम्नलिखित पंक्तियों द्वारा समझा जा सकता है:

1. विक्रय उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक सेल्समैन की संख्या तय करने में सहायक।

2. बिक्री क्षेत्रों का निर्धारण।

3. यह निर्धारित करने के लिए कि कितनी उत्पादन क्षमता का निर्माण किया जाए।

4. मूल्य निर्धारण की रणनीति का निर्धारण।

5. वितरण और भौतिक वितरण निर्णय के चैनलों को तय करने में सहायक।

6. एक नए बाजार में प्रवेश करने का निर्णय लेना है या नहीं।

7. प्रदर्शन को मापने के लिए मानक तैयार करने के लिए।

8. प्रस्तावित विपणन कार्यक्रम के प्रभाव का आकलन करने के लिए।

9. प्रचार मिश्रण तय करने के लिए।

10. उत्पाद लाइन की चौड़ाई और लंबाई से संबंधित उत्पाद मिश्रण निर्णयों में मददगार।

3. मांग (बिक्री) पूर्वानुमान अवधि:

मांग का पूर्वानुमान एक निश्चित अवधि के लिए किया जाता है। अवधि एक महीने, तीन महीने, एक साल, दो साल, पांच साल, दस साल आदि हो सकती है। आम तौर पर, संगठन एक साल की मांग का अनुमान लगाने और आधार के रूप में उस मांग के पूर्वानुमान को लेने में शामिल होते हैं, 6 महीने की मांग। 3 महीने और एक महीना व्युत्पन्न है।

इसलिए पीरियड के आधार पर डिमांड फोरकास्टिंग दो तरह की होती है:

1. लघु रन मांग पूर्वानुमान।

2. लंबे समय की मांग का पूर्वानुमान।

1. शॉर्ट रन डिमांड पूर्वानुमान:

इसकी अवधि एक सप्ताह से छह महीने तक होती है।

निम्नलिखित महत्वपूर्ण निर्णय अल्पावधि मांग पूर्वानुमान के तहत लिए जाते हैं:

(a) अधिक उत्पादन और उत्पादन के दौरान होने वाली समस्या से बचने के लिए उपयुक्त उत्पादन नीति तैयार करना।

(b) उचित मूल्य नीति का निर्धारण करना ताकि वृद्धि से बचने के लिए जब बाजार की स्थिति कमजोर होने की संभावना हो और जब बाजार काफी मजबूत हो, तब कमी हो।

(सी) अल्पकालिक वित्तीय आवश्यकताओं का पूर्वानुमान। नकद आवश्यकताएं बिक्री स्तर और उत्पादन संचालन पर निर्भर करती हैं। बिक्री के पूर्वानुमान अग्रिम में अच्छी तरह से उचित शर्तों पर पर्याप्त धन की व्यवस्था को सक्षम करते हैं।

(डी) बिक्री लक्ष्य निर्धारित करना और नियंत्रण और प्रोत्साहन स्थापित करना। यदि लक्ष्य बहुत अधिक निर्धारित किए जाते हैं, तो वे बिक्री आदमी को हतोत्साहित करेंगे जो उन्हें प्राप्त करने में विफल रहते हैं; यदि बहुत कम सेट किया जाता है, तो लक्ष्य आसानी से प्राप्त हो जाएंगे और इसलिए प्रोत्साहन बेकार साबित होंगे।

(ई) कच्चे माल की खरीद को कम करने और इन्वेंट्री को नियंत्रित करने में फर्म की मदद करना।

2. लॉन्ग रन डिमांड पूर्वानुमान:

इस प्रकार के पूर्वानुमान की अवधि एक वर्ष से पांच वर्ष तक होती है। इस प्रकार का पूर्वानुमान आमतौर पर एक उत्पाद के बजाय एक उत्पाद लाइन के लिए किया जाता है।

दीर्घावधि मांग पूर्वानुमान के उद्देश्य में शामिल हैं:

(ए) नई इकाई की योजना या किसी मौजूदा इकाई का विस्तार। एक लंबी अवधि की मांग का पूर्वानुमान नई इकाइयों के लिए या मौजूदा समय में मौजूदा इकाइयों को अपनी गतिविधियों के विस्तार के लिए योजना बनाने में मदद करता है। एक बहु-उत्पाद फर्म को कुल मांग की स्थिति और विभिन्न वस्तुओं की मांग का निर्धारण करना चाहिए।

(बी) दीर्घकालिक वित्तीय आवश्यकताओं के लिए योजना। यदि मांग अधिक है और इसमें दीर्घकालिक लगता है, तो ऐसी लंबी अवधि के लिए वित्तीय आवश्यकताओं की योजना बनाई जा सकती है और उपलब्ध कराई जा सकती है।

(c) दीर्घकालिक माँग के तहत जनशक्ति आवश्यकताओं के लिए योजना बनाना, जनशक्ति की ज्यादातर आवश्यकता होती है। इस उद्देश्य के लिए, व्यक्तियों को प्रशिक्षित किया जाना है।

4. मांग (बिक्री) पूर्वानुमान को प्रभावित करने वाले कारक:

मांग की भविष्यवाणी करते समय निम्नलिखित कारकों पर विचार किया जाना चाहिए:

1. ग्राहकों की क्रय शक्ति

2. डेमोग्राफी

3. मूल्य

4. प्रतिस्थापन की मांग

5. क्रेडिट की स्थिति

6. उद्योग के भीतर स्थितियां

7. सामाजिक आर्थिक स्थिति।

1. ग्राहकों की क्रय शक्ति:

यह डिस्पोजेबल व्यक्तिगत आय (व्यक्तिगत आय माइनस डायरेक्ट टैक्स और अन्य कटौती) द्वारा निर्धारित किया जाता है। कुछ लोग डिस्पोजेबल आय के स्थान पर विवेकाधीन आय के उपयोग का सुझाव देते हैं।

डिस्पोजेबल इनकम का अनुमान डिस्पोजेबल इनकम के लिए तीन मदों को घटाकर लगाया जा सकता है, जैसे, इनकम की इनपुट, और इनकम में इनकम, प्रमुख फिक्स्ड आउट पेमेंट जैसे कि मॉर्गेज डेट पेमेंट्स, इंश्योरेंस प्रीमियम पेमेंट्स, और रेंट और जरूरी खर्च जैसे फूड और कपड़ों के लिए। एक सामान्य वर्ष में खपत पर आधारित परिवहन व्यय।

उपभोक्ता गैर-टिकाऊ वस्तुओं के मामले में विवेकाधीन आय काफी महत्वपूर्ण निर्धारक हो सकती है।

2. जनसांख्यिकी:

इसमें संबंधित उत्पाद का उपयोग करके जनसंख्या की विशेषताओं, मानव के साथ-साथ गैर-मानव शामिल हैं। उदाहरण के लिए, यह टायरों की मांग के अध्ययन में बच्चों की संख्या और विशेषताओं से संबंधित हो सकता है या टायर की मांग के अध्ययन में ऑटोमोबाइल की संख्या और विशेषताएं।

वास्तव में, इसमें कुल बाजार की मांग और बाजार क्षेत्रों के बीच अंतर करना शामिल है। इस तरह के खंड आय, सामाजिक स्थिति, लिंग, आयु, पुरुष-महिला अनुपात, शहरी ग्रामीण अनुपात, शैक्षिक स्तर, भौगोलिक स्थिति आदि के संदर्भ में प्राप्त किए जा सकते हैं। जब खंड को निर्धारित किया जाता है तो उत्पाद की मांग को प्रभावित करने वाले एक स्वतंत्र चर के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। प्रश्न में।

3. कीमत:

मूल्य कारक डिमांड एनालिसिस में शामिल किया जाने वाला एक अन्य महत्वपूर्ण चर है। यहां, किसी को उत्पाद की कीमतों और इसके विकल्प और पूरक पर भी विचार करना होगा। कोई भी संबंधित उत्पाद और उसके विकल्प और पूरक के बीच मूल्य अंतर पर विचार कर सकता है।

उपभोक्ता की गैर-ड्यूरेबल्स की बिक्री की मात्रा के निर्धारक के रूप में मूल्य कभी-कभी क्रॉस लोच (विकल्प उत्पादों को शामिल करना) के माध्यम से अधिक महत्वपूर्ण होता है, क्योंकि यह कीमत लोच के मामले में सीधे होता है। प्रत्यक्ष मूल्य लोच से उन उपभोक्ता गैर-ड्यूरेबल्स के संबंध में अधिक महत्वपूर्ण होने की उम्मीद की जा सकती है जो कमी में सक्षम हैं और शैलियों में बदलाव के जोखिमों से मुक्त हैं।

4. प्रतिस्थापन की मांग:

कुल मांग में निम्न शामिल हैं:

(i) नए मालिक की मांग, और

(ii) एक प्रतिस्थापन की मांग।

प्रतिस्थापन की मांग उपभोक्ताओं के साथ कुल स्टॉक में वृद्धि के साथ बढ़ती है। एक बार जब किसी व्यक्ति को किसी चीज़ की आदत हो जाती है, तो वह भविष्य की किसी तारीख में इसे देने की संभावना नहीं रखता है। यह प्रतिस्थापन की मांग को नियमित और पूर्वानुमान योग्य बनाता है। कुछ स्थापित उत्पादों के लिए, औसत प्रतिस्थापन दरों का अनुमान लगाने के लिए विकसित देशों में जीवन प्रत्याशा तालिकाओं को तैयार किया गया है।

क्रय शक्ति बढ़ने पर, स्क्रैप-पेज दर कम होती है। लेकिन जैसे-जैसे उत्पादन बढ़ता है, स्क्रैप-पेज बढ़ता जाता है। कुल मांग को प्रतीकात्मक रूप से D = N + R के रूप में कहा जाता है, जहाँ N नए मालिक की मांग है और R प्रतिस्थापन की मांग है। इनमें से प्रत्येक स्वतंत्र चर अलग से डाले जा सकते हैं।

क्रय शक्ति, संबंधित उत्पाद के आधार पर परिवारों की संख्या और कुछ अन्य कारक, ऊपरी या अधिकतम स्वामित्व स्तर के लिए एक ऊपरी सीमा निर्धारित करते हैं। यह वह स्तर है जिसके प्रति उपभोक्ता स्टॉक की वास्तविक मात्रा में परिवर्तन होता है। इष्टतम और वास्तविक स्टॉक के बीच का अंतर टिकाऊ वस्तुओं की मांग की वृद्धि क्षमता को दर्शाता है।

5. क्रेडिट की स्थिति:

क्रेडिट और भाड़े की खरीद सुविधा की उपलब्धता उपभोक्ता टिकाऊ वस्तुओं की मांग को बढ़ाती है। भारत में, कंज्यूमर ड्यूरेबल्स जैसे, रेफ्रिजरेटर टेलीविजन, स्कूटर आदि के लिए, किराया खरीद की सुविधा उपलब्ध है। पश्चिमी देशों में, क्रेडिट का विस्तार बिक्री संवर्धन उपाय के रूप में किया जाता है।

निर्माताओं में, भारतीय सिलाई मशीन कंपनी गायक के निर्माता, भारत (बिजनेस इंडिया) में किराए की खरीद का बीड़ा उठाने का दावा करती है। हॉकिन्स प्रेशर कुकर किराये की खरीद के आधार पर भी उपलब्ध हैं। कार और टू व्हीलर मैन्युफैक्चरर्स के बीच तीव्र प्रतिस्पर्धा ने कई कंपनियों को अपनी खरीद का श्रेय दिया है।

6. उद्योग के भीतर स्थितियां:

एक कंपनी की बिक्री उद्योग की कुल बिक्री का हिस्सा है। यदि उद्योग की स्थितियाँ बदलती हैं तो उद्योग की प्रत्येक फर्म की बिक्री प्रभावित होती है। हर समय नए विपणक बाजार में प्रवेश करते हैं और कुछ ग्रहण करते हैं।

यह उद्योग में हमारी फर्म की स्थिति के बारे में भी तय किया जाना है कि क्या इसे नेतृत्व की स्थिति या अनुयायियों की स्थिति या कोई अन्य है। उदाहरण के लिए, यदि किसी फर्म द्वारा उत्पाद की कीमतों को कम किया जाता है तो अन्य फर्मों पर प्रभाव पड़ता है। पदोन्नति और वितरण के मामले में भी ऐसा ही है। ये सभी कारक उत्पाद की मांग पूर्वानुमान को प्रभावित करते हैं।

7. सामाजिक आर्थिक स्थिति:

देश की सामाजिक आर्थिक स्थिति भी बिक्री के पूर्वानुमान को प्रभावित करती है। वे कुल राष्ट्रीय आय, प्रति व्यक्ति आय, जनता के जीवन स्तर, शिक्षा, मुद्रास्फीति, अपस्फीति आदि को शामिल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कीमतें तेजी से बढ़ रही हैं और मांग का सामना करने के लिए उत्पादन नहीं बढ़ रहा है, तो यह मुश्किल होगा जनता अपनी इच्छाओं को पूरा करने के लिए।

इससे मांग में कमी आएगी और इसके विपरीत मांग का पूर्वानुमान प्रभावित होगा। यदि उत्पादन में वृद्धि के साथ-साथ प्रति व्यक्ति आय में तेजी से वृद्धि होती है, तो मांग में वृद्धि होगी और जिससे मांग का पूर्वानुमान प्रभावित होगा।

5. भविष्य की मांग का अनुमान लगाने के तरीके:

ये मांग / बिक्री के पूर्वानुमान के लिए कई तरीके और तकनीकें हैं। जो एक या एक का उपयोग करने के लिए कारकों पर निर्भर करता है जैसे कि शामिल लागत, पूर्वानुमान की समय अवधि, बाजार की स्थिरता या अस्थिरता और पूर्वानुमान कौशल के साथ कर्मियों की उपलब्धता। कुछ तकनीकें गुणात्मक हैं, जबकि अन्य अत्यधिक मात्रात्मक हैं।

मांग / बिक्री के पूर्वानुमान के तरीकों में शामिल हैं:

1. खरीदार के इरादों / राय सर्वेक्षण पद्धति का सर्वेक्षण।

2. बिक्री बल समग्र विधि / सामूहिक राय विधि।

3. कार्यकारी निर्णय / कार्यकारी राय पद्धति की जूरी।

4. डेल्फी विधि।

5. समय श्रृंखला विश्लेषण।

6. बाजार परीक्षण विधि।

7. सहसंबंध विधि।

1. क्रेता इरादा का सर्वेक्षण:

ग्राहकों को आने वाले समय में अपने खरीद के इरादों को बताने के लिए कहा जा सकता है। इसके लिए संभावित खरीदारों की पहचान करने और उनसे यह पूछने की आवश्यकता होती है कि क्या वे किसी विशिष्ट भविष्य की अवधि के दौरान एक निश्चित उत्पाद खरीदने का इरादा रखते हैं और यदि हां, तो वे कितनी इकाइयाँ और किससे खरीदेंगे। इस प्रकार के सर्वेक्षण का उपयोग विशेष रूप से औद्योगिक उत्पादों की मांग के पूर्वानुमान के लिए किया जाता है।

गुण:

1. विधि औद्योगिक उत्पाद मांग पूर्वानुमान के लिए उपयुक्त है।

2. सर्वेक्षण का उपयोग कभी-कभी एक नए उत्पाद की मांग के पूर्वानुमान के लिए किया जाता है। लोगों को एक उत्पाद के लिए आवश्यकता हो सकती है, अगर उनसे पूछा जाए कि क्या वे इसे खरीदेंगे। ये सर्वेक्षण अक्सर यह निर्धारित करने से पहले किए जाते हैं कि उत्पाद को बड़ी मात्रा में उत्पादित किया जाए या नहीं, यह निर्धारित करने के लिए कि वास्तव में विपणन करने योग्य उत्पाद है।

दोष:

1. यह बहुत महंगा और समय लेने वाला है।

2. कई गैसों के सर्वेक्षण में रेंगना हो सकता है। यदि कमी की उम्मीद की जाती है, तो ग्राहक अपनी आवश्यकताओं को बढ़ा सकते हैं।

3. ग्राहक के क्रय इरादों में अनियमितता के कारण हाउस होल्ड ग्राहक के सामानों के मामले में यह तरीका बहुत उपयोगी नहीं है, जब कई विकल्पों का सामना करना पड़ता है और खरीदारों की योजनाएं वास्तविक नहीं हो सकती हैं, तो उनकी पसंद की उम्मीद करने में असमर्थता होती है। केवल पूर्ण सोच की कामना करें।

2. बिक्री बल समग्र विधि / सामूहिक राय विधि:

इस पद्धति में, बिक्री पुरुषों को एक निश्चित अवधि में अपने संबंधित क्षेत्रों में अपेक्षित बिक्री का अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है। फिर व्यक्तिगत बिक्री बल पूर्वानुमान कुल कंपनी पूर्वानुमान का उत्पादन करने के लिए संयुक्त होते हैं। इस पद्धति का उपयोग इस धारणा के आधार पर किया जाता है कि बिक्री व्यक्ति ग्राहकों के सबसे करीब हैं और उनका ग्राहकों से सीधा संपर्क है।

गुण:

1. पूर्वानुमान सेल्समेन के प्रथम-ज्ञान पर आधारित हैं।

2. यह विधि विशेष रूप से औद्योगिक बाजार में नए उत्पादों की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने में काफी उपयोगी साबित हो सकती है।

3. यह विधि सरल है।

दोष:

1. यह पूरी तरह से व्यक्तिपरक विधि है।

2. बिक्री व्यक्ति निम्न अनुमान दे सकता है यदि अकेले अनुमानों का उपयोग उनकी बिक्री कोटा निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

3. बिक्री व्यक्तियों को भविष्य की मांग पर प्रभाव पड़ने की संभावना व्यापक आर्थिक परिवर्तनों से अनजान हो सकता है।

4. बिक्री के लोग पूर्वानुमान की बिक्री की तुलना में बिक्री करने से अधिक चिंतित हैं, जो, उन्हें अनावश्यक कागज के काम की तरह लग सकता है।

3. कार्यकारी निर्णय / कार्यकारी राय की जूरी विधि:

इसमें पूर्वानुमान के साथ आने के लिए विभिन्न विभागों में अधिकारियों के बिक्री अनुमानों का संयोजन और औसत शामिल है। यह उन कारकों के बारे में अनुभवी और जानकार हैं जो बिक्री को प्रभावित करते हैं, और यदि वे बाजार के विकास पर वर्तमान हैं, तो दृष्टिकोण काम कर सकता है।

गुण:

1. पूर्वानुमान जल्दी और आर्थिक रूप से बनाया जा सकता है।

2. उपभोक्ता की राय और बिक्री बल पद्धति से बहुत अधिक तथ्यात्मक।

दोष:

1. यह बहुत व्यक्तिपरक है और इसलिए पूर्वानुमान में वैज्ञानिक वास्तविकता का अभाव है।

2. अधिकारी हाल के अनुभवों को एक बार और अधिक दूर की तुलना में अधिक भारी पड़ सकते हैं जिसके परिणामस्वरूप भविष्य की बिक्री के बारे में बहुत अधिक आशावाद या निराशावाद हो सकता है।

4. डेल्फी विधि:

इसमें एक समूह में विशेषज्ञों के एक समूह से बार-बार एक सवाल पर आम सहमति पर पहुंचने का प्रयास होता है, जब तक कि प्रतिक्रियाएं एक पंक्ति (आम सहमति) के साथ अभिसरण नहीं करती हैं। प्रतिभागियों को समन्वयक द्वारा समूह के अन्य लोगों से पिछले सवालों के जवाबों की आपूर्ति की जाती है।

समन्वयक प्रत्येक विशेषज्ञ को उनके कारणों सहित दूसरों की प्रतिक्रियाओं के साथ प्रदान करता है, प्रत्येक विशेषज्ञ को दूसरों द्वारा दी गई जानकारी या विचारों पर प्रतिक्रिया करने का अवसर दिया जाता है। डेल्फी विधि मूल रूप से 1940 के दशक के अंत में ओलाफ हेल्मर, डल्की और गोर्डेन द्वारा रैंड कॉर्पोरेशन में विकसित की गई थी और तकनीकी परिवर्तन के क्षेत्र में इसका सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है, तकनीकी बदलाव की भविष्यवाणी करता है।

5. समय श्रृंखला विश्लेषण:

समय श्रृंखला विश्लेषण एक्सट्रपलेशन पर आधारित है, जो भविष्य में अतीत की प्रवृत्ति या संबंधों को इस विश्वास में पेश करने की प्रक्रिया है कि इतिहास खुद को दोहराएगा। दुर्भाग्य से, यह हमेशा मामला नहीं होता है, खासकर लंबी अवधि में।

इसलिए, भविष्य की घटनाओं के बारे में धारणा बनाने का महत्व जो पिछले पैटर्न को परेशान कर सकता है। इसलिए नीचे वर्णित गुणात्मक पूर्वानुमान की प्रासंगिकता भी है, जो पिछली घटनाओं के सांख्यिकीय विश्लेषण पर भरोसा किए बिना भविष्य की भविष्यवाणी करने का प्रयास करता है।

समय श्रृंखला विश्लेषण के घटक:

समय श्रृंखला विश्लेषण के घटक हैं:

1. चक्र, जिसमें बिक्री की गति जैसी लहर शामिल होती है जो आर्थिक गतिविधि में आवधिक घटनाओं या झूलों पर प्रतिक्रिया करती है।

2. ट्रेंड, जो कि पिछली बिक्री के माध्यम से एक सीधी या घुमावदार रेखा को फिट करके पाया जाता है। इस प्रक्रिया को ट्रेंड फिटिंग के रूप में जाना जाता है।

3. त्रुटिपूर्ण घटनाएँ, जिनमें हड़तालें या कोई बड़ी आपदा शामिल होती है जो अप्रत्याशित होती है और पिछले आंकड़ों से हटने की जरूरत होती है।

4. सीज़न, जो वर्ष के दौरान बिक्री आंदोलन का लगातार पैटर्न है, उदाहरण के लिए, खुदरा व्यापार के लिए क्रिसमस।

इन सभी घटकों को ट्रेंड फिटिंग, स्मूथिंग और अपघटन की तकनीकों का उपयोग करके समय-श्रृंखला विश्लेषण में ध्यान में रखा जाता है।

(ए) ट्रेंड फिटिंग:

अंजीर में दिखाया गया है कि डेटा की एक लंबी श्रृंखला से एक प्रक्षेपण सबसे अच्छा है। 5.2। ट्रेंड लाइन्स की तीन मूल आकृतियाँ हैं (चित्र 5.2, 5.3, 5.4, 5.5):

1. रैखिक रुझान जो अंजीर में सीधी रेखाएं हैं। प्रत्येक अवधि में लगभग 5.2 उसी मात्रा में बढ़ रही है।

2. घातीय प्रवृत्तियाँ जो प्रत्येक वर्ष समान प्रतिशत से बढ़ती हैं। जब तक सेमी लॉग पेपर पर प्लॉट नहीं किया जाता है, तब तक वे एक वक्र बनाते हैं जैसा कि अंजीर में दिखाया गया है। 5.3

3. एस के आकार का वक्र जहां आम तौर पर अंजीर में चित्रित किया जाता है। 5.4 उत्पाद के लॉन्च के बाद धीरे-धीरे निर्माण होता है, उत्पाद में तेजी आती है और फिर परिपक्वता प्राप्त होने के बाद आसानी होती है।

यह पैटर्न मोटे तौर पर उत्पाद जीवन चक्र के शुरुआती चरणों से मेल खाता है। एस के आकार का वक्र अन्य रूप ले सकता है, उदाहरण के लिए एक भारी प्रचारित उत्पाद आसानी से बंद होने से पहले बहुत तेजी से शुरू हो सकता है और अंत में घट सकता है, जैसा कि चित्र 5.5 में दिखाया गया है।

(बी) चौरसाई:

यदि वर्ष के दौरान बिक्री में काफी उतार-चढ़ाव आता है, तो यह वांछनीय हो सकता है कि चोटियों को सुचारू रूप से सुधारा जाए और एक प्रक्षेपण के आधार के रूप में एक पहचानने योग्य प्रवृत्ति का उत्पादन किया जाए।

दो सबसे अधिक इस्तेमाल किया चौरसाई तकनीक हैं:

1. मूविंग एवरेज:

जिसकी गणना तीन महीने, एक अवधि कहकर की जाती है। बिक्री अवधि के लिए कुल होती है और प्रति माह औसत उत्पादन करने के लिए 3 से विभाजित होती है। जब अगले मासिक बिक्री के आंकड़े उपलब्ध होते हैं, तो उन्हें पिछले कुल में जोड़ा जाता है, लेकिन पहले तीन महीनों के लिए बिक्री में कटौती की जाती है।

मूविंग एवरेज का निर्माण करने के लिए अवशिष्ट आकृति को 3 से विभाजित किया जाता है। मूविंग एवरेज को चार्ट पर उसी तरह से प्लॉट किया जा सकता है, जैसे कच्चे बिक्री के आंकड़े, और ट्रेंड को फिर एक्सट्रपलेशन किया जाता है।

2. घातीय चिकनाई:

यह तकनीक हाल के रुझानों के उत्तरोत्तर अधिक से अधिक वजन के कारण पूर्वानुमान को अधिक महत्व देती है। यह एक घातीय वक्र पैदा करता है।

(सी) अपघटन विश्लेषण:

परिभाषा के अनुसार, एक प्रवृत्ति को चौरसाई करना मौसमी विविधताओं को दूर करता है जो कि प्रक्षेपण में पुन: उत्पन्न नहीं होते हैं। लेकिन एक कंपनी को बिक्री योजना बनाते समय अपने ट्रेडिंग पैटर्न में ऐसे बदलावों का ध्यान रखना पड़ता है और इसलिए, अपघटन विश्लेषण की तकनीक द्वारा उन्हें पुनर्स्थापित करने के लिए उपयोगी है।

यह बोल्ट द्वारा विस्तार से वर्णित है, लेकिन अनिवार्य रूप से शामिल है:

1. अतीत के रुझानों से मौसमी तत्व को बाहर निकालना।

2. समान अवधि के लिए मौसमी विविधताओं का अनुमान लगाना

3. मौसमी आंदोलनों का हिसाब लेने के लिए डी-सीजनल प्रोजेक्शन को एडजस्ट करना।

4. पूर्वानुमान की अवधि के लिए डी-मौसमी रुझान का अनुमान लगाना। शॉर्ट कट फॉर्मूले द्वारा टाइम सीरीज़ एक्सट्रपलेशन

अगले साल की बिक्री की भविष्यवाणी करने का एक सरल फार्मूला पिछले वर्ष की तुलना में इस वर्ष की बिक्री में वृद्धि या कमी के प्रतिशत का उपयोग करता है:

अगले वर्ष की बिक्री = इस वर्ष की बिक्री x (इस वर्ष की बिक्री / पिछले वर्ष की बिक्री)

इस प्रकार, यदि इस वर्ष बिक्री year०, ००,००० और पिछले वर्ष ६० थी, तो ०००,००० अगले वर्ष के लिए बिक्री की भविष्यवाणी होगी।

अगले साल की बिक्री = 8 x (816) = 10.67 = 1, 06, 70,000 इकाइयाँ।

गुण:

ए। सरल प्रवृत्ति विश्लेषण अनियमित बिक्री पैटर्न वाले उत्पादों की तुलना में स्थिर मांग के इतिहास वाले उत्पादों के लिए है।

दोष:

ए। किसी नए उत्पाद की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए विधि का उपयोग नहीं किया जा सकता है क्योंकि पिछले बिक्री डेटा अनुपस्थित हैं।

(6) बाजार परीक्षण विधि:

एक बाजार परीक्षण में फर्म विपणन मिश्रण के लिए संभावित ग्राहक प्रतिक्रिया के लिए एक या एक से अधिक बाजारों में उत्पाद वितरित करता है। बाजार परीक्षण वास्तविक बिक्री को मापता है न कि खरीदने का इरादा। यदि परीक्षण बाजारों को बुद्धिमानी से चुना जाता है और परीक्षण ठीक से आयोजित किया जाता है, तो बाजारकर्ता पूरे बाजार में परीक्षण के अनुभव को सामान्य कर सकता है और मांग या बिक्री का पूर्वानुमान विकसित कर सकता है।

गुण:

1. यह बहुत उपयोगी है जब खरीदार के इरादों का सर्वेक्षण बहुत महंगा है या इकट्ठा किए गए डेटा संदिग्ध मूल्य का है।

2. विधि आम तौर पर नए उत्पादों के लिए मांग का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जाता है। हालांकि, उनका उपयोग मौजूदा भौगोलिक उत्पादों की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए भी किया जा सकता है जो नए भौगोलिक क्षेत्रों में हैं।

3. विपणन के विभिन्न स्तरों पर प्रतिक्रिया लोच को मापने के लिए बाजार परीक्षणों का भी उपयोग किया जाता है।

दोष:

1. बाजार परीक्षण महंगे और समय लेने वाले होते हैं।

2. कोई गारंटी नहीं है। परीक्षण बाजार में खरीदार की प्रतिक्रिया परीक्षण की अवधि तक जारी रहेगी, या परीक्षण के परिणाम अन्य बाजारों में दोहराए जाएंगे।

(7) सहसंबंध विधि:

विधि ऐतिहासिक बिक्री डेटा पर आधारित है। जब बिक्री की मात्रा और एक प्रसिद्ध आर्थिक संकेतक के बीच घनिष्ठ संबंध होता है, तो सहसंबंध विधि का उपयोग किया जा सकता है।

बाजार एक गणितीय सूत्र विकसित कर सकता है जो बिक्री और स्वतंत्र चर के बीच के संबंध का वर्णन करता है और सूत्र में आवश्यक जानकारी प्लग करके, इस स्वतंत्र चर के आधार पर बिक्री की भविष्यवाणी कर सकता है।

6. नए उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान:

मौजूदा उत्पादों की मांग की तुलना में नए उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान थोड़ा मुश्किल है। इसका कारण यह है कि उत्पाद उपलब्ध नहीं है और कोई ऐतिहासिक डेटा उपलब्ध नहीं है। इन स्थितियों में ग्राहकों की खरीदारी की इच्छुक इच्छाओं को ध्यान में रखते हुए पूर्वानुमान लगाया जा रहा है।

इसके लिए एक शोध किया जा रहा है, लेकिन एक समस्या है क्योंकि ग्राहक के लिए उत्पाद को देखे और उपयोग किए बिना कुछ भी कहना बहुत मुश्किल है। इसलिए नए उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान लगाना बहुत मुश्किल है।

यहां पूर्वानुमान लगाने के लिए हम पारंपरिक तरीकों पर अपना अनुमान लगाते हैं जो इस प्रकार हैं:

1. विकासवादी दृष्टिकोण

2. स्थानापन्न दृष्टिकोण

3. बाजार परीक्षण दृष्टिकोण

4. संभावित उपभोक्ता दृष्टिकोण।

1. विकासवादी दृष्टिकोण:

यह विधि इस धारणा पर आधारित है कि नया उत्पाद पुराने के निरंतर सुधार का रूप है। मांग पुराने उत्पाद की मांग के आधार के रूप में डाली जाती है। यह विधि केवल तभी उपयुक्त है जब बाज़ारिया सुनिश्चित हो कि ग्राहक पुराने के उन्नत संस्करण के रूप में नया ले लेंगे।

2. स्थानापन्न दृष्टिकोण:

यह विधि इस धारणा पर आधारित है कि नया उत्पाद पिछले उत्पाद का स्थानापन्न है और पिछले उत्पाद द्वारा ग्राहकों के समान उद्देश्य को पूरा करता है। इस आधार पर यह गणना की जा सकती है कि नया उत्पाद पुराने की जगह कितनी दूर ले जाएगा और इस आधार पर पूर्वानुमान लगाया जाता है।

3. बाजार परीक्षण दृष्टिकोण:

जब देश में उत्पाद काफी नया होता है, या अच्छे अनुमान उपलब्ध नहीं होते हैं या खरीदार अपनी खरीद योजना तैयार नहीं करते हैं, तो यह तरीका बहुत बार अपनाया जाता है। इस पद्धति के तहत, विक्रेता बाजार खंड में एक हिस्से में अपने उत्पाद को कभी-कभी पेश करता है और परीक्षण बिक्री के परिणामों के आधार पर पूरे खंड या बाजार के लिए बिक्री का आकलन करता है।

गुण:

1. यह सबसे अच्छा है जब देश में पहली बार एक नया उत्पाद पेश किया जाता है।

2. बिक्री का पूर्वानुमान वास्तविक परिणामों पर आधारित है इसलिए पूर्वानुमान अधिक विश्वसनीय है।

3. परीक्षण अवधि के दौरान उत्पाद में कोई भी कमी बिक्री कार्यकारी या उत्पादन कार्यकारी के ज्ञान में आ सकती है जिसे उत्पाद को बाजार में सफल बनाने के लिए तुरंत हटा दिया जा सकता है जब यह पूरी तरह से व्यावसायिक हो जाता है।

दोष:

1. बिक्री का पूर्वानुमान डेटा खंड या बाजार के एक हिस्से के परिणामों के आधार पर किया जाता है।

2. बाजार का परीक्षण करने में लंबा समय लगता है।

4. संभावित उपभोक्ता दृष्टिकोण:

यदि नया उत्पाद बिल्कुल अनोखा है जिसे मौजूदा उत्पादों के साथ तुलना नहीं की जा सकती है, तो फोरकास्टर को यह निर्धारित करने का प्रयास करना चाहिए कि उपयोगकर्ता कौन हो सकते हैं संभावित उपभोक्ता का वर्णन किया जाना चाहिए और उचित खंड चर के आधार पर वर्गीकृत किया जाना चाहिए जैसे आय, आयु, प्रतिमाएं , व्यवसाय, सेक्स और इतने पर।

तदनुसार प्रत्येक लक्षित बाजार के आकार का अनुमान लगाया जाना चाहिए। इस प्रकार एक फोरकास्टर नए उत्पाद के प्राप्य बिक्री संस्करणों का अनुमान लगाने में सक्षम हो सकता है।

7. अच्छी पूर्वानुमान पद्धति का मानदंड:

पूर्वानुमान पद्धति की प्रभावशीलता और दक्षता का मूल्यांकन करने के लिए आमतौर पर निम्नलिखित मानदंडों का उपयोग किया जाता है:

1. सादगी और समझ की आसानी:

तकनीक को समझने के लिए सरल और संचालित करने में आसान होना चाहिए। प्रबंधन को समझने और उपयोग की जाने वाली तकनीकों में आत्मविश्वास होना चाहिए। जटिल गणितीय और सांख्यिकीय प्रक्रियाओं से बचा जा सकता है।

2. स्थायित्व:

एक मांग और कार्यों की पूर्वानुमान शक्ति की स्थायित्व, उपयुक्तता और लगाए गए कार्यों की सादगी पर निर्भर करती है।

3. सटीकता:

समय की जरूरतों के अनुरूप विधि सटीक होनी चाहिए।

4. उपलब्धता:

तकनीकों को त्वरित परिणाम और उपयोगी जानकारी देनी चाहिए।

5. अर्थव्यवस्था:

लागत को व्यवसाय के संचालन के पूर्वानुमान के महत्व के विरुद्ध भारित किया जाना चाहिए।

8. मांग / बिक्री पूर्वानुमान प्रक्रिया:

इसमें निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

चरण 1:

उद्देश्य और उद्देश्य का निर्धारण करना जिसके लिए पूर्वानुमान का उपयोग किया जाना है।

चरण 2:

कारक का सापेक्ष महत्व निर्धारित करना जो प्रत्येक उत्पाद की बिक्री को प्रभावित करता है।

चरण 3:

उपयुक्त पूर्वानुमान विधि का चयन करना।

चरण 4:

डेटा एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना।

चरण 5:

कारक के प्रभाव के संबंध में धारणा बनाना।

चरण -6:

उत्पाद और क्षेत्रों से संबंधित विशिष्ट पूर्वानुमान बनाना।

चरण -7:

समय-समय पर पूर्वानुमानों की समीक्षा और पुनर्जीवित करना।

तबूल द्वारा

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