Прогноз продаж отвечает на вопрос «сколько продадим, если ничего не менять», план — «сколько продадим и по какой цене, с учётом того, что мы сделаем». Строят их по каждому товару в штуках, а рубли получают умножением на цену. Для старта не нужны сложные модели: хватает очищенной истории, двух-трёх простых методов и еженедельной сверки плана с фактом.
План продаж: пример и таблица в штуках и рублях
Правило из практики· опора: опыт автора· проверено 14.10.2026Как мы оцениваем знание
Коротко
- Прогноз и план — разные вещи: прогноз — база, план — прогноз плюс ваши решения.
- Штуки нужны для закупки и поставок, рубли — для денег. Связь: выручка = штуки × цена.
- Перед расчётом историю чистят: дни без остатка занижают спрос.
- Простые методы сравнивают на своей истории и выбирают тот, что ошибается меньше.
- Считает код, нейросеть собирает данные, объясняет расхождения и готовит план.
Прогноз и план: в чём разница
Прогноз — оценка будущих продаж по истории. Он ничего не знает о ваших решениях: что вы запустите акцию, поднимете цену или не успеете с поставкой.
План — прогноз плюс эти решения. В нём три колонки: штуки, рубли и маржа. План только в рублях можно «выполнить» скидками и потерять прибыль. План только в штуках не показывает деньги. Цель бизнеса — прибыль, а не оборот, поэтому колонка маржи обязательна.
Ещё одно правило из курса ВАЙБ-КОММЕРС: прогнозная оборачиваемость важнее ретроспективной. Важно не то, сколько дней хватало остатка раньше, а на сколько дней его хватит при ожидаемых продажах. Горизонты, которые полезно держать перед глазами, — от одного дня до 90 дней: на короткие решают про поставку на склад площадки, на длинные — про закупку у поставщика.
Шаг 1. Соберите данные
По каждому товару, по дням, за 12 месяцев — меньше не хватит, чтобы увидеть сезон:
- продажи в штуках и выкупы;
- остаток на конец дня (на всех складах);
- цена продажи и участие в акциях;
- рекламные расходы;
- срок поставки: от заказа у поставщика до момента, когда товар можно продать.
Эти данные отдаёт API площадки. Агенту для этого достаточно доступа только на чтение — с него и начинают (см. Доступ агента).
Шаг 2. Очистите историю
Сырые продажи врут в трёх местах.
Дни без остатка. Когда товар кончился, продаж нет, хотя спрос был. Статистики называют это цензурированным спросом: история его занижает (STOR-i, Lancaster University). Практичный приём — считать средние продажи только по дням, когда товар был в наличии. Системы планирования делают похоже: помечают дни без остатка и дают им меньший вес (GMDH Streamline).
Акции и разовые события. Распродажа даёт всплеск, который не повторится сам. Такие дни отмечают отдельно и в базовый прогноз не берут (FPP3, §7.4).
Выбросы. Оптовый заказ, ошибка выгрузки, сбой площадки — отметьте и исключите.
Шаг 3. Посчитайте базовый прогноз в штуках
Для старта — простые методы из открытого учебника «Forecasting: Principles and Practice»:
- наивный — следующий период равен последнему (FPP3, §5.2);
- сезонный наивный — равен тому же периоду год назад;
- среднее за окно — например, 4 недели по дням с остатком;
- экспоненциальное сглаживание — свежие недели весят больше (§8.1); при выраженных тренде и сезонности — метод Хольта — Винтерса (§8.3).
Какой метод лучше для вашего товара, решает проверка, а не вкус. Спрячьте от расчёта последние 4 недели, посчитайте по ним прогноз каждым методом и сравните ошибку. Удобная метрика — WAPE: сумма модулей ошибок ÷ сумма факта (Kolassa и Schütz, 2007). Привычная MAPE на товарах с нулевыми продажами не определена (FPP3, §5.8).
Шаг 4. Добавьте сезонность и календарь
Сезонные пики — Новый год, 23 февраля, 8 Марта, 11.11, «Снова в школу», дачный сезон — учитывают двумя способами: сезонным методом прогноза или индексом сезонности, на который умножают базовый прогноз (подробнее — в блоке Сезонность).
Отдельно ведите календарь акций площадок: решение участвовать в акции — это решение плана, а не прогноза.
Шаг 5. Соберите план в штуках
План в штуках = базовый прогноз × индекс сезона + плановые изменения:
- акции и их ожидаемый эффект (по прошлым похожим акциям);
- рост или снижение рекламы;
- новые товары — отдельной строкой, без истории их прогноз — экспертная оценка;
- ограничение по остатку: продать больше, чем будет на складе, нельзя. Если поставка не успевает, план режется — и это сигнал менять поставку, а не план.
Где планировать по каждому товару, а где — общей строкой? Открытый учебник сравнивает два подхода (FPP3, §11.2): снизу вверх (по товарам, затем сумма) — точнее, но шумно на мелких позициях; сверху вниз (общая цифра делится по долям) — проще, но теряет особенности товаров. Рабочая схема: по каждому товару — для тех, что дают основную маржу (классы A и B в ABCDX-анализе), остальные — одной строкой.
Шаг 6. Переведите план в рубли и маржу
- выручка = план в штуках × плановая цена (с учётом скидок и акций);
- маржа = план в штуках × маржа на единицу по юнит-экономике.
Если план выполняется только за счёт скидок, это видно сразу: штуки растут, маржа падает.
Шаг 7. Проверьте поставки и деньги
План в штуках задаёт закупку: когда заказывать, подскажет точка заказа, сколько — прогноз до следующей поставки плюс страховой запас.
План в рублях задаёт деньги. Закупка оплачивается раньше, чем площадка перечислит выручку, и прибыльный план может упереться в кассовый разрыв. Проверка — прогноз денежного потока на 13 недель: первые 4 недели по подтверждённым заказам и счетам, следующие — по трендам и сезонности (см. P&L и кассовый разрыв).
Шаг 8. Сверяйте план и факт каждую неделю
Раз в неделю: факт против плана по штукам, рублям и марже, по каждому товару из фокуса. Расхождение больше порога — разбор причины: дефектура, цена конкурента, реклама, карточка. Прогноз пересчитывается на свежих данных, план корректируется решениями.
Как здесь помогает нейросеть
ИИ-агент — нейросеть, которая не только отвечает, но и делает: читает данные и выполняет действия через подключённые сервисы. В прогнозе он закрывает рутину:
- собирает продажи, остатки, цены и рекламу по API — без ручных выгрузок;
- пишет и запускает скрипт, который чистит историю и считает прогноз несколькими методами. Расчёты отдают коду, а не модели: модель сама считает ненадёжно, и точный ответ даёт детерминированная программа (см. Расчёты — коду);
- каждую неделю сводит план и факт и пишет короткий разбор: где отставание и почему;
- предупреждает, когда дней запаса становится меньше срока поставки.
Решения — какую акцию запускать, сколько закупать, где рискнуть деньгами — остаются у человека.
Шаблон
| Товар | Класс | Прогноз, шт. | Индекс сезона | Изменения, шт. | План, шт. | Цена, ₽ | План, ₽ | Маржа на ед., ₽ | План маржи, ₽ | Остаток + поставка, шт. | Факт, шт. |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Товар 1 | A | ||||||||||
| Товар 2 | B | ||||||||||
| Прочее | C, D |
Пример расчёта
Цифры условные. Товар продаётся по 1 200 ₽, маржа на единицу — 250 ₽.
- Средние продажи за 4 недели по всем дням — 8 шт. в день, но 7 дней из 28 товара не было. По дням с остатком — 10,7 шт. в день. Базовый прогноз на 30 дней: 10,7 × 30 ≈ 320 шт.
- Индекс сезона на следующий месяц — 1,2: 320 × 1,2 = 384 шт.
- Плановая акция на неделю, по прошлым похожим акциям, — плюс 40 шт.: план 424 шт.
- Остаток с поставкой — 400 шт. План режем до 400 шт. и переносим поставку раньше.
- Выручка: 400 × 1 200 = 480 000 ₽. Маржа: 400 × 250 = 100 000 ₽ (если акционная скидка снижает маржу, считайте акционные штуки отдельно).
Частые ошибки
- Прогноз по дням без остатка. Занижает спрос и запускает петлю дефектуры.
- План только в рублях. Выполняется скидками ценой маржи.
- Один метод на все товары. Сезонному товару нужен сезонный метод, стабильному — простой.
- Нет проверки на истории. Метод выбрали «потому что сложнее» — а он ошибается больше наивного.
- План больше остатка. Нереалистичный план без поставки — просто желание.
- Нейросеть считает «в уме». Числа должен считать скрипт; модель объясняет.
Подтверждения
Публичный пример: онлайн-ритейлер Rue La La вместе с исследователями MIT построил прогноз спроса, в котором оценивались и прошлые упущенные из-за отсутствия товара продажи, и на его основе оптимизировал цены. В полевом эксперименте с повышением цен на товары средней и высокой цены выручка тестовой группы выросла примерно на 9,7 %, а продажи этих товаров не снизились (MIT DSpace, MIT News).
Подтверждений применения от читателей пока нет. Применили у себя — пришлите результат: что сделали, какая метрика изменилась и за какой срок.
Вопросы и ответы
Сколько истории нужно для прогноза?
Для товара с сезонностью — хотя бы год, чтобы увидеть сезон целиком. Для стабильного товара хватит нескольких месяцев, если в них достаточно дней с остатком. У новинки истории нет: её план — экспертная оценка по похожим товарам, которую уточняют каждую неделю.
Чем план отличается от прогноза?
Прогноз — что будет без ваших действий. План — прогноз плюс ваши решения: акции, цены, реклама, поставки. Прогноз проверяют на точность, план — на выполнение.
Какой метод прогноза лучший?
Универсального нет. Возьмите 2–3 простых метода, проверьте их на последних неделях истории и выберите тот, что ошибается меньше на вашем товаре. Сложный метод оправдан, только если он стабильно точнее простого.
Можно ли доверить прогноз нейросети целиком?
Сбор данных, расчёт по скрипту, сверку план-факт и разбор расхождений — да. Решения о закупке и деньгах — нет: это зона человека. Агенту дают доступ только на чтение, а действия с деньгами подтверждают вручную.
Связанные понятия
Прогноз продаж · План продаж · Дефектура · Сезонность · Точка заказа · Оборачиваемость · ABCDX-анализ · P&L и кассовый разрыв
Обновлено 13 октября 2026 г.
На чём основано
Тезисы канона ВАЙБ-КОММЕРС — открытая часть базы знаний курса.
- Точные расчёты модель отдаёт детерминированному скрипту, а не считает «нейронкой» — поэтому ответ точнееПравило из практики · предварительно
- Цель бизнеса — прибыль, а не оборот, поэтому маржу на маркетинг и построение бренда ищут в среднем-плюс сегменте, а не в гонке оборота на минимальной маржеПозиция ВАЙБ-КОММЕРС · предварительно