Некоторые методы прогнозирования продаж для расчёта оптимального товарного запаса:

• Скользящее среднее. 1 Помогает сгладить колебания спроса, вычисляя среднее значение продаж за определённый период. 1 Чем длиннее период, тем более сглаженный прогноз, но при этом он может быть менее чувствителен к резким изменениям спроса. 1
• Взвешенное скользящее среднее. 1 Улучшенная версия первого метода, где более свежие данные имеют больший вес, чем старые. 1 Это позволяет оперативнее реагировать на тренды и сезонные изменения. 1
• Экспоненциальное сглаживание. 1 Учитывает предыдущие данные, но с убывающим весом. 1 Подходит для прогнозирования, когда спрос имеет тенденцию к постепенному изменению. 1
• Регрессионный анализ. 1 Позволяет выявлять зависимости между спросом и различными факторами, например, ценами, сезонами или рекламными кампаниями. 1 Регрессионные модели помогают строить прогноз на основе влияния этих факторов. 1
• Модели временных рядов. 1 Используются, когда спрос подчиняется определённым закономерностям во времени. 1 Метод хорошо работает в условиях сезонности и долгосрочного прогнозирования. 1
• Вероятностное прогнозирование. 1 Оценивает вероятность различных вариантов, но не выдаёт однозначное число, помогая понять диапазон возможных результатов. 1 Такой подход учитывает неопределённость и вариативность спроса. 1
• Опытно-статистический метод. 5 Основан на анализе оборачиваемости, истории продаж, сроков хранения и других факторов. 5

Единой формулы расчёта оптимального товарного запаса не существует, так как у каждого бизнеса свои особенности. 5