Prognose des gleitenden durchschnittlichen Bestands erklärt

Die durchschnittliche tägliche Verkaufszahl hinter einem Nachbestellpunkt, fünf Einheiten pro Tag für „Zeder & Feige, 250 g“, inDer Nachbestellpunkt-Leitfaden dieser Website, muss irgendwo herkommen. Er basiert auf einem gleitenden Durchschnitt, egal, ob ihn jemand so nennt oder nicht: Berechnen Sie den Durchschnitt der letzten Verkäufe und verwenden Sie diesen als erwarteten Kurs für die Zukunft. Es lohnt sich, die Methode richtig zu benennen, denn zu wissen, wo sie aufhört, zuverlässig zu sein, ändert, wie sehr Sie der Zahl vertrauen, die sie Ihnen liefert.

Die Formel

Ein einfacher gleitender Durchschnitt nimmt eine feste Anzahl der letzten Perioden, mittelt sie und verwendet diesen Durchschnitt als Prognose für die kommende Periode:

Gleitender Durchschnitt = (Summe der Verkäufe für die letzten N Perioden) ÷ N

N ist das Fenster: wie viele der letzten Perioden Sie einbeziehen. Jeder Zeitraum innerhalb dieses Fensters zählt genauso wie jeder andere: Ein Verkauf von vor drei Wochen zieht den Durchschnitt genauso stark in die Höhe wie ein Verkauf von gestern. Das ist der gesamte Mechanismus und es ist auch der Grund dafür, dass die Methode einen bestimmten Bruchpunkt hat, der weiter unten behandelt wird.

Ein gelungenes Beispiel

Nehmen Sie erneut „Zeder & Feige, 250g“. In den letzten vier Wochen wurden 34, 33, 36 und 37 Einheiten verkauft, die älteste Woche zuerst.

Einfacher gleitender Durchschnitt, Vierwochenfenster:

(34 + 33 + 36 + 37) ÷ 4 = 140 ÷ 4 = 35 Einheiten pro Woche

Fünfunddreißig Einheiten pro Woche ergeben fünf Einheiten pro Tag, genau die Zahl, die der Nachbestellpunkt-Leitfaden für dieselbe Kerze verwendet. Das ist kein Zufall: Ein täglicher Umsatzdurchschnitt, der einen Nachbestellpunkt speist, ist ein gleitender Durchschnitt mit einem anderen Namen, der jedoch normalerweise über ein längeres Fenster (dieser Leitfaden verwendet 90 Tage) als das hier vierwöchige Fenster läuft.

Einfach vs. gewichtet

Ein gewichteter gleitender Durchschnitt behält die gleiche Grundidee bei, behandelt aber nicht jede Woche als gleich informativ. Jüngere Perioden haben einen größeren Anteil am Ergebnis:

Gewichteter gleitender Durchschnitt = (Umsätze jeder Periode × Gewichtung, summiert) ÷ (Alle Gewichtungen, summiert)

Eine übliche Methode zum Festlegen der Gewichte: Geben Sie der jüngsten Periode die höchste Zahl und zählen Sie dann für jede weiter zurückliegende Periode um eins herunter. Bei einem vierwöchigen Zeitfenster ergibt das eine Gewichtung von 4, 3, 2 und 1, was in der Summe 10 ergibt.

Auf dieselben vier Wochen angewendet, letzte Woche 4× gewichtet, älteste 1× gewichtet:

(4×37 + 3×36 + 2×33 + 1×34) ÷ 10 = (148 + 108 + 66 + 34) ÷ 10 = 356 ÷ 10 = 35,6 Einheiten pro Woche

35,6 gegenüber 35 sieht nach Rundungsrauschen aus, aber die Richtung ist wichtig. Die Verkäufe stiegen in diesen vier Wochen (34 → 33 → 36 → 37), und der gewichtete Durchschnitt reagierte darauf, indem er höher landete als der einfache Durchschnitt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt kann das nicht leisten. Es gibt kein Konzept von „aktuell“, sondern nur von „innerhalb des Fensters“.

Der Nachteil besteht darin, dass das Gewichtungsschema eine Wahl und keine abgeleitete Zahl ist: Es gibt keine feste Regel dafür, wie steil es sein sollte. Die Fenstergröße bringt einen entsprechenden Kompromiss mit sich: Ein kurzes Fenster reagiert schnell auf eine echte Änderung des Verkaufstempos, aber genauso schnell auf eine einzelne ungewöhnliche Woche (eine Großbestellung, ein Lagerbestand) und behandelt diesen Lärm als die neue Normalität. Ein langes Fenster glättet das Rauschen, spiegelt jedoch eine echte Verschiebung langsamer wider und zählt weiterhin Wochen, die zum Zeitpunkt der Verwendung der Zahl bereits veraltet sind.

Wenn es kaputt geht

Ein gleitender Durchschnitt, einfach oder gewichtet, geht davon aus, dass die jüngste Vergangenheit ein sinnvoller Ersatz für die nahe Zukunft ist. Das gilt für ein Produkt, das sich recht gleichmäßig verkauft. In zwei bestimmten Situationen hört es auf zu halten.

Der erste ist ein echter Trend. Wenn die Verkäufe eines Produkts Woche für Woche tatsächlich steigen oder fallen, hinkt ein gleitender Durchschnitt hinterher. Es ist ein Durchschnitt der Vergangenheit, keine Projektion dessen, wohin die Linie führt. Die Mechanik schätzt ein Niveau, keinen Trend, und für eine steigende oder fallende Serie lässt sich kein stabiles Niveau schätzen.

Der zweite Faktor ist die Saisonalität. Ein gleitender Durchschnitt kann nicht darstellen: „Dieser Monat ist immer höher als die anderen.“ Es wird einfach weiterhin der Durchschnitt aller Zeiträume innerhalb des Fensters gebildet, wodurch ein echter saisonaler Höhepunkt auf die gleiche Zahl wie die schwächeren Monate um ihn herum abgeflacht wird. Wenn ein Produkt tatsächlich einem kalenderbasierten Muster folgt, macht ein einfacher gleitender Durchschnitt jedes Mal einen Fehler, wenn sich dieses Muster erneut durchsetzt.Vorhersage der saisonalen Nachfragebenötigt eine Methode, die das Muster modelliert, anstatt es zu glätten.

Eine manuelle Neuberechnung des Fensters löst keines der Probleme. Wenn man jeden Monat den Durchschnitt der letzten paar Wochen neu berechnet, verschiebt man immer noch das gleiche flache Fenster nach vorne, ohne zu bemerken, dass sich der Boden darunter verschoben hat.StockCueÜberlagert Trendsensitivität, Ausreißerausschluss und saisonale Indizes über die gleiche zugrunde liegende Geschwindigkeitsberechnung, und zwar in jedem Plan, einschließlich Free, genau der Lücke, die ein flacher gleitender Durchschnitt, von Hand berechnet, nicht alleine schließen kann.

Häufig gestellte Fragen

Wie lautet die gleitende Durchschnittsformel für die Bestandsprognose?

Ein einfacher gleitender Durchschnitt prognostiziert den nächsten Zeitraum als Durchschnitt einer festen Anzahl der letzten Zeiträume: Addieren Sie die Verkäufe der letzten N Zeiträume und dividieren Sie durch N. Jeder Zeitraum innerhalb dieses Fensters zählt gleichermaßen, daher prognostiziert die Methode immer einen flachen Durchschnitt der jüngsten Vergangenheit, anstatt einen Trend nach vorne zu projizieren.

Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen und einem gewichteten gleitenden Durchschnitt?

Ein einfacher gleitender Durchschnitt verleiht jedem Zeitraum im Fenster das gleiche Gewicht. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt weist den jüngsten Perioden mehr Gewicht zu, sodass er etwas schneller reagiert, wenn die Umsätze steigen oder fallen. Dies geht jedoch zu Lasten des Gewichtungsschemas, das auf einer Einschätzung des Analysten beruht und nicht auf einer aus den Daten selbst abgeleiteten Zahl.

Warum ist die Prognose des gleitenden Durchschnitts bei saisonalen Produkten schwierig?

Ein gleitender Durchschnitt kann nur die Perioden mitteln, die innerhalb seines Fensters liegen. Es gibt keine Möglichkeit darzustellen, dass ein bestimmter Monat oder eine bestimmte Woche zuverlässig höher oder niedriger verläuft als der Rest des Jahres. Dadurch wird ein echter saisonaler Spitzenwert auf die gleiche Prognose abgeflacht wie die schwachen Monate um ihn herum, weshalb ein wirklich saisonales Produkt eine Methode benötigt, die das Muster modelliert, anstatt es zu glätten.

Informationen dazu, wie diese Methode im Vergleich zur exponentiellen Glättung und der auf Bestellpunkten basierenden Prognose abschneidet, finden Sie unterVergleich von Prognosemethoden, oderDer vollständige Leitfaden zur Bestandsprognose von Shopifyfür den gesamten Prozess End-to-End.