Иногда у нас нет истории продаж: новый продукт, стартап, резкий слом рынка. В такие моменты мы не «считаем по формулам», а собираем умы: спрашиваем экспертов, ищем похожие запуски и готовим несколько сценариев. Это и есть качественные методы (Qualitative Methods): разумная структура вокруг «умных оценок».

Когда использовать (When to use)?

• Новый SKU/рынок без истории (New Product Introduction).
• Турбулентность: кризисы, санкции, пандемии (High Uncertainty).
• Сильная инновация/смена архитектуры продукта (Disruptive Innovation).
• Ранний период после запуска, пока набирается история (Early Sales Window).

Цель: получить реалистичный диапазон (range) и договорённый базовый сценарий (Base Case) до тех пор, пока не появятся данные для количественных методов (Time Series / Causal).

Три опорных метода

Delphi Method (Дельфи-метод)

Способ быстро собрать мнения нескольких людей и превратить их в один понятный прогноз-коридор: база (Base) и границы p20–p80. Без споров и без «кто громче».

Когда применять

• Новый продукт, данных мало.
• Рынок «штормит».
• Нужно решение на этой неделе, а не «когда будут модели».

Как сделать — 5 шагов:

Шаг 1. Сформулируйте вопрос (Forecast Question).
Что и на какой период прогнозируем, в чём измеряем.

Пример: «Сколько продадим SKU Х в сентябре, шт., по рознице?»

Шаг 2. Соберите 5–8 экспертов.
Продажи, маркетинг, закупки/поставка, финансы, eCom/категория.
Важно: ответы анонимные.

Шаг 3. Раунд 1 — каждый заполняет 3 числа:
Минимум (Min), скорее всего (Most Likely), максимум (Max) + пару условий (Assumptions).

Пример условий: «листинг 60% магазинов, цена как у конкурента, 2 промо-недели».

Шаг 4.Сводите результаты и показываете всем обезличенно.
Инструмент сам посчитает базу (Base = медиана, Median) и коридор p20–p80.
Никто не видит, кто что написал — только общий срез.

Шаг 5.Раунд 2 — пересмотр.
Увидели разброс — эксперты чуть корректируют оценки.

Если разброс стал умеренным — фиксируем; если нет — ещё один раунд и стоп.

Что получаем на выходе

• Base — число «на него планируем».
• p20–p80 — реалистичный коридор (низ/верх).
• Список условий (Assumptions) — при каких правилах это верно.
• Пара триггеров — когда смещаться к Best/Worst.

Мини-пример:
Итог: Base = 10 200 шт., коридор 9 300–10 800 шт.
Условия: дистрибуция 60%, цена = конкурент, 2 промо-недели.
Триггеры: если к 2-й неделе дистрибуция <25% → держимся ближе к p20;
если >45% и продажи/точку >1,1 → двигаемся к p80.

Как использовать в работе (очень коротко):

• План закупок/производства — по Base.
• Запас/мощности — держим готовность в пределах коридора.
• Раз в неделю смотрим триггеры и при необходимости обновляем.

Частые ошибки и как избежать:

• Одно число без условий. → Всегда: Base + p20–p80 + условия.
• Неанонимно. → Делайте ответы анонимными (Google Forms/Excel).
• Долго тянем. → 2 раунда обычно достаточно.

Мини-шаблон анкеты

Продукт/период: ______
Min: ______
Most Likely: ______
Max: ______
Условия (Assumptions): 1) ______ 2) ______
Риски (Risks): 1) ______ 2) ______
Уверенность (Confidence 1–5): __

Метод аналогии (Analogy Method)

= берём похожий запуск и аккуратно правим под наши условия.

Когда использовать?

• Новый SKU, мало истории.
• Есть 1–2 реально похожих продукта (цена/сегмент/канал/сезон схожи).

Как сделать — 5 шагов

Шаг 1. Выберите аналог (Analog)
Проверьте совпадение по: сегменту, цене (Price Tier), каналу (Channel), сезону (Season), поддержке (Media/Promo), размеру упаковки, региону.
❌ Не сравниваем «яблоки с апельсинами» (другой канал/прайс/сезон).

Шаг 2. Приведите к общей шкале
Возьмите его продажи по периодам после старта (например, 12 недель/месяцев). Это ваша кривая аналога.

Шаг 3. Задайте 4 поправки (Multipliers)

Всё просто — четыре ручки:
Дистрибуция (Distribution Reach):

• Distribution_Ratio = Target_Distribution / Analog_Distribution
• Было у аналога 60%, у нас план 50% → 0,50/0,60 = 0,83.

Цена (Price Premium) + Эластичность (Price Elasticity):

• Price_Mult = 1 + Elasticity × Premium
• Эластичность −0,5; премиум +10% → 1 + (−0,5×0,10) = 0,95.

Медиа/промо (Media Support):

• Media_Mult = 1 + Media_Effect × Media_Change
• Эффект 0,5; медиа +20% → 1 + (0,5×0,20) = 1,10.

Каннибализация (Cannibalization):

• Cann_Mult = 1 − Cannibalization
• Ожидаем 10% → 0,90.

Шаг 4. Соберите общий множитель
Combined = Distribution × Price × Media × Cann
Пример: 0,83 × 0,95 × 1,10 × 0,90 ≈ 0,78.

Шаг 5. Умножьте кривую аналога
Adjusted_Volume = Analog_Volume × Combined
Если у аналога P1=1000, P2=1400, P3=1700, то у нас:
P1: 1000×0,78=780, P2: 1400×0,78=1 090, P3: 1700×0,78=1 330.

Сделайте так же для Best и Worst (там другие % по дистрибуции, цене, медиа, каннибализации).

Быстрый полный пример (Base/Best/Worst)

• Analog_Distribution = 60%
• Target_Distribution: Base 50%, Best 60%, Worst 40%
• Price_Premium: Base +10%, Best +5%, Worst +15%
• Media_Change: Base +20%, Best +30%, Worst 0%
• Cannibalization: Base 10%, Best 5%, Worst 15%
• Price_Elasticity = −0,5; Media_Effect = 0,5

Множители:

• Base: 0,83 × 0,95 × 1,10 × 0,90 ≈ 0,784
• Best: 1,00 × 0,975 × 1,15 × 0,95 ≈ 1,065
• Worst: 0,667 × 0,925 × 1,00 × 0,85 ≈ 0,524

Если у аналога P1=1000 → у нас:

• Base 784, Best 1 065, Worst 524.

Как этим пользоваться прямо сейчас

• Если нет данных — начните с Delphi (2 раунда, коридор p20–p80).
• Если есть похожие запуски — добавьте Analogy (4 поправки: Distribution/Price/Media/Cannibalization).
• Если много неизвестных — обязательно Scenario (Base/Best/Worst + 2 триггера).
• В S&OP фиксируйте Base, а под коридор держите мощности/запасы и чёткие переключатели.

⚠️ Важное уведомление

Эти файлы созданы в приложениях Microsoft Office (Word, PowerPoint и Excel).
Обратите внимание: визуальное оформление, диаграммы и макет могут отображаться иначе в Google Документах или Таблицах.

Чтобы обеспечить корректное отображение и полную работоспособность, рекомендуем открывать файлы в Microsoft Word, PowerPoint или Excel.