Прогнозирование продаж: задачи, методы, подводные камни

Вместо заключения

Прогнозные значения CR, полученные таким методом, всегда будут иметь некоторую погрешность. Но даже такой прогноз – куда лучше, чем его полное отсутствие. Погрешность в прогнозах всегда будет, но ее нужно минимизировать.

Подсчет прогноза конверсии, описанный в статье, можно выполнить с помощью Excel или Power BI, однако для крупных проектов это займет слишком много времени. Если вы хотите улучшить эффективность вашей рекламы, лучшим решением будут стратегии назначения ставок на основе конверсий в Яндекс.Директе и Google Ads, а также сторонние оптимизаторы конверсий. Работа всех этих инструментов автоматизирована, поэтому, если вы решили их использовать, контролируйте изменения эффективности рекламы и не стесняйтесь обращаться в поддержку сервисов за помощью или советом.

Кейс 4. Воронка продаж

Для кого подходит: компании, имеющие длинные циклы продаж (более 1 года). Часто встречается на промышленных b2b и b2g-рынках.

Суть: метод заключается в формализованном описании воронки продаж в компании, включая наиболее ранние ее стадии. Каждая стадия предполагает наличие мониторинга запросов с рынка, сотрудника, отвечающего за отработку по этим запросам и % вероятности конверсии данного запроса в продажи. У каждого запроса есть ожидаемая дата заключения контракта, сумма контракта, количество единиц товара. Все запросы клиентов будут находиться в разной степени проработки.

Перемножив стоимость (количество единиц продукции) контракта на % вероятности, получаем математическое ожидание стоимости. Если просуммировать все математические ожидания по всем этапам воронки и сгруппировать результаты по месяцам, то получится прогноз продаж.

Необходимые инструменты и информация: для реализации этого подхода необходим четко налаженный процесс консолидации информации по запросам клиентов со всех этапов воронки и по всем каналам продаж (колл-центр, отдел продаж, интернет-сайт).

Пример: в тяжелом машиностроении с момента выявления потребности у заказчика до поставки продукции может пройти больше двух лет. Подобная длительность связана с тем, что процесс разбивается на несколько крупных самостоятельных стадий: выявление потребности, формулирование технических требований к решению, проведение тендера, заключение контракта, производство продукции, поставка. Если речь идет о транспортных проектах, то с момента появления потребности в строительстве железной дороги может пройти не один год на технико-экономическое обоснование, проектно-изыскательские работы, строительство инфраструктуры прежде чем заказчик начнет закупать подвижной состав. Однако включение таких проектов в воронку продаж на самой ранней стадии, позволяют прогнозировать продажи на длинном горизонте (5 лет и более).

Научные подходы к прогнозированию объёма продаж

При прогнозировании объёма продаж может осуществляться один из следующих основных подходов

Функциональный подход

Функциональный подход, при котором ответственность за прогнозирование доли рынка, цен, будущих объёмов реализации возлагается, по функциональному признаку, на директора по маркетингу (руководителя отдела или департамента маркетинга). Используя динамические данные по рыночной конъюнктуре, закономерности развития в системе «спрос- предложение», экспертные оценки специалистов, наличие заявок потенциальных заказчиков и другую информацию, маркетинговый отдел представляет прогноз продаж на требуемый период времени с требуемой разбивкой.

Сильная сторона такого подхода – профессионализм, ответственность.
Недостаток – высокая доля субъективизма.

Мозговой штурм

Метод мозгового штурма предполагает коллективное участие специалистов самого разного профиля, но особенно- специалистов маркетингового отдела, подразделения НИОКР, финансового отдела, планово- экономического подразделения и бухгалтерии. Сильные стороны такого подхода – командная работа (эффект синергизма), простота организации, сплочение коллектива на единые цели. Слабые стороны – распыление ответственности, преобладание качественных, а не количественных параметров прогнозирования.

Статистический подход

Статистический подход (трендовый, корреляционный, регрессионный, структурный, исторический и т.п. анализ), который позволяет делать численный прогноз (существенное достоинство).

Однако, данный метод не позволяет учитывать возможные структурные и качественные изменения клиентуры, особенно в современных условиях, когда происходит нарастание турбулентности внешней среды, связанное с пандемией короновируса и нарастающими кризисными явлениями в экономике.

При любом подходе могут использоваться простые маркетинговые схемы типа «Товар/Рынок» или модель «Поведение покупателя», другие специальные средства и инструменты маркетинга.

В любом случае, желательно получить прогнозные данные в натуральных и стоимостных показателях в помесячной разбивке

за первый год,
в поквартальной,
за второй год с момента начала прогнозирования,
полугодовой разбивке- за третий год.

Для целей прогнозирования всю производимую или планируемую к выпуску продукцию предприятия целесообразно разделить на следующие группы:

товары народного потребления,
продукция производственно – технического назначения, выпускаемая серийно,
продукция производственно – технического назначения, выпускаемая по заказам.

Это позволит учесть как особенности рынков, так и особенности производственных систем.

Почему важны SMART-цели?

Зачем использовать цели SMART? Когда вы используете систему целей SMART, вы избавляетесь от путаницы и обретаете ясность. Постановка SMART-цели поможет вам понять, что именно нужно сделать (и когда это нужно сделать) для достижения желаемого результата.

С другой стороны, если ваши цели не являются SMART, то они… не смарт, то есть неумные!

Серьезно, цели, которые не являются SMART, часто больше похожи на желания и резолюции — их приятно ставить, но их практически невозможно реализовать и достичь.

Короче говоря, вы с большей вероятностью достигнете своей цели, если сделаете ее SMART.

Немного практики

Определите, соответствуют ли следующие задачи критерию SMART. Если задача не соответствует, переформулируйте ее.

Поехать на метро в театр.
Купить новую пару джинсов Levi’s вместо износившихся старых.
Добиться чистоты в доме в это воскресенье.

На самом деле, формулировка задачи по SMART — это лишь первый шаг заполнения так называемого Problem Statement Worksheet — таблицы из 6 блоков, которые заполняются по мере знакомства с задачей (PSW). Этот шаблон разработан консультантами McKinsey&Company и описан в их гайдлайнах по ведению проекта

Контекст (Context). Краткая информация о ситуации и проблемах, требующих решения. Например, компания собирается выходить на рынок электрочайников, из-за чего необходимо проследить динамику рынка.
Критерии успеха (Criteria for success). Опрелелите, чего нужно достичь с помощью предлагаемого решения

В вашем случае в итоговом результате важно учесть соответствие формату, релевантность данных, их актуальность, наглядность диаграммы.
Пространство решений (Scope of solution space). Дает понять, что именно нужно включать в анализ. Допустим, ваше руководство интересует данные только российского рынка за последние 3 года.
Ограничение пространства решений (Constrains within solution space). Очерчивает барьеры решения (например, географические, финансовые, организационные и т.п.)

Это могут быть ограничения по бюджету или законодательные ограничения. В данном случае у вас могут быть, например, ограничения по использованию источников (руководство не может вам предоставить доступ к внутренней базе, поэтому нужно использовать только бесплатные открытые источники).
Заинтересованные стороны (Stakeholders). Дает представление о тех, кто заинтересован в результатах решения задачи. В данном случае это ваш руководитель, а также, вероятно, отдел стратегии.
Ключевые источники информации (Key sources of insight). С учетом 4 блока источника могут послужить открытые ресурсы: например, Euromonitor, Росстат.

Кстати, 3 и 4 пункт PSW часто путают. Как понять разницу? Рассмотрим простой пример: вы — консультант, и ваш клиент хочет найти клад на дне озера. Он знает приблизительное местонахождение клада и обводит его на карте пунктиром. Нужная часть озера — и есть пространство вашего решения. Вы приступаете к задаче и предлагаете использовать три моторные лодки, чтобы быстро найти клад.

Однако клиент против: в озере он разводит редких рыб, и шум их напугает. Кроме того, три плавательных средства привлекут зевак, и стоит сократить их до одного. Вы столкнулись с ограничением пространства решений: невозможность использовать моторные лодки и обязательство взять только одно плавательное судно.

Попробуем переформулировать задачи, которые мы разбирали вначале, по SMART:

Написать три посвященных бренду поста для группы в Facebook в течение дня.
Построить график объема рынка электрических чайников за последние три года в течение недели.

Time bound — ограниченность во времени

SMART-технология постановки целей для этого этапа предполагает определение четких временных рамок, в которые она должна быть выполнена.

Это необходимо, чтобы иметь возможность контролировать ход выполнения задач на пути достижения своей вершины.

Эти временные рамки определяются исходя из существующих ресурсов и возможностей. Они должны быть обоснованными. Для этого следует соотнести две концепции. Одна из них — как скоро человек желает достичь цели, а вторая — какими возможностями он располагает, чтобы это стало реально.

Методика постановки целей SMART именно благодаря этому этапу отличается от простой мечты. Также на завершающем этапе постановки следует оценить возможную реакцию окружающих на выбранное направление деятельности человека или группы. Будут ли они помогать или же препятствовать достижениям, также играет немаловажную роль.

Позитивное мышление

Очень важно при постановке SMART-целей уметь позитивно настроиться на достижение результата. Это позволяет человеку научиться мыслить неординарно, творчески, может даже вопреки мнению окружающих или укоренившихся понятий

Неверие в свои силы сразу же сделает любую цель недостижимой.

Поэтому самые большие успехи наблюдаются у тех людей, которые шли к своей мечте несмотря ни на что. Уверенность в себе, креативность и оригинальность, подкрепленная системностью в организации действий, являются залогом любого успеха. Такое сочетание факторов максимально повышает шансы для достижения поставленной цели.

Ознакомившись с системой постановки SMART-цели, каждый человек или группа людей может правильно организовать все свои ресурсы и стремления для достижения требуемого результата. Веря в свои силы, двигаясь в одном направлении при помощи представленного метода покорить свою вершину сможет каждый.

Основная ошибка — не ориентироваться на общие цели бизнеса

Если в целом у компании дела идут хорошо, можно попробовать развиваться в другом направлении. Но при этом не стоит полностью отказываться от основного направления бизнеса.

Вместо того, чтобы ставить цель: «Мы хотим полностью сменить тематику с b2c на b2b», попробуйте сформулировать ее так: «Мы продолжим увеличивать продажи b2c, исследуя влияние, которое наши продукты могут оказать на пространство b2b в следующем году».

Пример №1: решения проблемы постановкой SMART задачи

Цель: увеличение объемов продаж. Этот пример мы подробно рассматривали выше и вывели подходящую SMART установку:

«Отдел сбыта должен увеличить продажи линейки продукта Х в этом году в центральном регионе на 50%».

Детализированная задача SMART будет звучать примерно так: «Для увеличения продаж продукта Х на 50% в этом году будут дополнительно наняты два менеджера. Запланированный рост продаж: 10% в первом квартале, 15% во втором, 5% в третьем и 20% в четвертом».

Цель в формате SMART – предельно конкретная, измеримая и реалистичная. Учтены сезонные колебания спроса на продукт Х и названы меры, которые необходимо предпринять для завершения задачи.

Пример №2 решения проблемы постановкой SMART задачи

Если с финансовыми показателями все более или менее ясно, то цель «обеспечить хорошее обслуживание клиентов» ставит в тупик многих руководителей. Первое, что нужно признать: «обеспечить обслуживание» – не цель, а действие. Цель – это результат и достижение, а не процесс, который к ней ведет. Что вам действительно нужно?

Взаимоотношения с клиентами сводятся к двум ключевым моментам:

клиент должен быть доволен;
необходимо удерживать постоянных клиентов.

Можно было бы установить задачу «увеличить клиентскую базу на 10% в этом году». Это уже лучше, но не всегда компания имеет достаточно влияния на потенциальных клиентов.

Достижимость

Перечисляя критерии цели SMART, необходимо отдельным вниманием затронуть и данный аспект. С достижимостью у многих возникают проблемы

Амбиции – это хорошо, но люди забывают о том, что нужно быть реалистами. Если женщина с тремя детьми, никогда не занимавшаяся спортом, в возрасте 35 лет решила переплюнуть Юлию Гюнтель, то, мягко говоря, она – большая оптимистка.

Ещё проблемы нередко кроются во времени. Если девушка за месяц хочет похудеть на 20 килограмм, то у неё тоже проблемы с реализмом. Вот год – это уже ближе к действительности. Ещё одна ошибка заключается в постановке слишком большого количества целей на краткий временной промежуток. Хотеть за три месяца и английский выучить, и мышцы накачать, и права категории «С» получить, а ещё бизнес построить – это хорошо, но нереально.

Лучше ставить одну цель, но немного завышенную. Допустим, человек знает, что за следующие три месяца он сможет заработать 150 000 рублей, но ему хочется больше, а именно — 200 000 рублей. Что ж, тогда стоит подсознательно стремиться к отметке в 220 000 руб. И тогда желанные 200 000 будут достигнуты – это человек с удивлением отметит по завершении своей SMART-цели.

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

Регулярную составляющую
Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

Тренда
Сезонности
Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

Тренд (Tt)
Сезонность (St)
Цикличность (Ct)
Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Примеры построения целей по технике SMART

Еще раз напоминаю, что обозначает каждая буква аббревиатуры и по каким критериям мы оцениваем цель.

S (specific) – конкретная;
M (measurable) – измеримая;
A (achievable, attainable) – достижимая;
R (relevant) – релевантная, значимая;
T (time-bound) – ограниченная по времени.

Пример 1

Допустим, вы записались на тренинг по сайтостроению

Вам важно получить определенные знания и навыки. Так что ваша задача – сформулировать цель, которую вы хотите достичь в результате обучения

С учетом критериев, используемых в СМАРТ-технологии, сделать это будет несложно.

Конкретная цель обучения будет выглядеть примерно так:

«Через 2 месяца, когда тренинг закончится, у меня будет полноценный рабочий сайт на WordPress, который я сделаю полностью самостоятельно – с доменом, хостингом, готовым дизайном, SEO-оптимизацией, установленными плагинами, всеми необходимыми элементами и 10 публикациями».

Проверяем по технике SMART

S (конкретная) – научусь делать сайты с нуля до полной готовности.
M (измеримая) – показателем будут служить: домен, хостинг, оформление сайта, установленные плагины, работоспособность, адаптация к мобильному трафику, 10 опубликованных статей.
A (достижимая) – у меня есть необходимые ресурсы: ноутбук, пошаговые уроки и материалы для изучения, наставник, небольшая сумма для покупки домена и оплаты хостинга, достаточно времени.
R (релевантная) – сайт станет частью моей системы партнерских продаж, дополнительным источником дохода.
M (ограниченная по времени) – сайт будет готов после завершения тренинга, то есть через 2 месяца.

Пример 2

SMART-формулировка для инфобизнесмена: «Подготовить и провести 12 декабря 2022 года бесплатный вебинар на тему с приглашением в личный коучинг стоимостью 35000 руб.».

Проверяем по технике SMART

S (конкретная) – сформулирована четко и понятно.
M (измеримая) – один бесплатный вебинар.
A (достижимая) – для инфобизнесмена цель вполне достижима, имеются знания, умение проводить такие мероприятия, аудитория.
R (релевантная) – продажи личного коучинга.
M (ограниченная по времени) – определена дата.

Пример 3

За счет рекламы РСЯ сайт приносит в месяц около 3000 руб. Цель: через 6 месяцев выйти на доход в 70000 руб. за счет увеличения количества публикаций и привлечения SEO-специалиста.

Кстати. А вы знаете, сколько зарабатывают специалисты по рекламе в интернете? В среднем 50-90 тысяч рублей в месяц! Профессия более чем востребованная (да и для своих проектов знания пригодятся — не надо будет брать специалиста со стороны). Вы тоже можете ее освоить и выйти на такие доходы. Начните .

Проверяем по технике SMART

S (конкретная) – цель понятна.
M (измеримая) – доход в 70000 руб.
A (достижимая) – в принципе это возможно, но есть замечания. Формулировка не включает расходы на SEO-мастера (они могут оказаться слишком высокими, и цель не будет достигнута), точное количество публикаций, а также не уточняет, что конкретно будет делать привлеченный специалист. Кроме того, нет гарантии, что доход от рекламы РСЯ будет стабильным, желательно добавить другие способы монетизации.
R (релевантная) – увеличение прибыли от сайта.
M (ограниченная по времени) – через 6 месяцев.

Правильная формиулировка цели включает план действий

Немного теории

Посмотрим, как происходит расчет прогноза CR – сначала в теории, а потом на конкретном примере. Сразу оговоримся, что в статье рассматривается наиболее тривиальный метод вычисления прогнозируемой конверсии (существуют автоматизированные методы с более сложной математикой, которые обычно используются в оптимизаторах конверсий, но о них мы здесь говорить не будем).

В первую очередь нам нужно разобраться с понятием сущности. Сущность – это любой элемент, для которого мы можем собирать и анализировать статистику (то есть группировка в случае Яндекс.Метрики и параметр в Google Analytics). Применительно к интернет-рекламе сущностями будут:

аккаунт (высшая сущность);
кампания;
группа объявлений;
группа ключевых слов, собранных по определенному признаку;
объявление;
элемент объявления (текст, заголовок, посадочная страница и т. д.);
ключевое слово (низшая сущность).

Это распределение условно, и вы вольны использовать или не использовать любые сущности из приведенного списка

Важно лишь понимать, что их иерархия определяется количеством агрегированной статистики. У высшей сущности статистики больше всего, в то время как для низших сущностей доступен лишь небольшой объем данных

При расчете вероятности конверсии мы будем использовать метод многоуровневого пулинга. Он предполагает, что если данных по какой-либо сущности недостаточно, то используются данные по более высокой сущности. Например, если для прогноза CR не хватает данных по ключевым словам (низшей сущности), то можно взять статистику по группе объявлений (сущности уровнем выше), в которую эти ключевые слова входят.

В обобщенном виде формула прогноза коэффициента конверсии выглядит так:

В формулу подставляются данные о кликах и конверсиях для текущей сущности и CR – для высшей, а также степень пулинга (А). Степень пулинга указывает на степень однородности сущностей, которыми мы оперируем (ключевых слов, групп объявлений, кампаний и так далее). В нашем случае А = 1.

Чтобы получить прогноз конверсии для ключевых слов, нужно подставить в формулу клики и конверсии по ключевой фразе, для которой у нас слишком мало данных, и CR по группе объявлений.

Если вы захотите больше узнать про многоуровневый пулинг и другие методы расчета вероятности конверсии, то легко найдете в рунете развернутые статьи на эту тему. Теория прогноза конверсий объясняется в них очень подробно, хоть и довольно сложным языком формул и доказательств.

Преобразование данных

Чтобы моделировать наш прогноз проще и точнее, мы сделаем следующие преобразования:

Мы преобразуем данные в стационарные, если это не так
Преобразование временного ряда в контролируемый для использования набора функций нашей модели LSTM
Масштабировать данные

Прежде всего, как мы можем проверить, если данные не являются стационарными? Давайте построим это и посмотрим:

#plot monthly salesplot_data = ,        y=df_sales,    )]plot_layout = go.Layout(        title='Montly Sales'    )fig = go.Figure(data=plot_data, layout=plot_layout)pyoff.iplot(fig)

Ежемесячный график продаж:

Ежемесячные Продажи- не стационарный

Очевидно, что он не является стационарным и имеет тенденцию к росту в течение нескольких месяцев. Один из способов — получить разницу в продажах по сравнению с предыдущим месяцем и построить модель на ней:

#create a new dataframe to model the differencedf_diff = df_sales.copy()#add previous sales to the next rowdf_diff = df_diff.shift(1)#drop the null values and calculate the differencedf_diff = df_diff.dropna()df_diff = (df_diff - df_diff)df_diff.head(10)

Теперь у нас есть необходимый фрейм данных для моделирования разницы:

Давайте подготовим график и проверим, является ли он постоянным:

#plot sales diffplot_data = ,        y=df_diff,    )]plot_layout = go.Layout(        title='Montly Sales Diff'    )fig = go.Figure(data=plot_data, layout=plot_layout)pyoff.iplot(fig)

Ежемесячная разница в продажах- стационарный

Отлично! Теперь мы можем начать создавать наш набор функций. Нам нужно использовать данные предыдущих месячных продаж, чтобы прогнозировать следующие. Период оглядки назад может варьироваться для каждой модели. Нашим будет 12 для этого примера.

Итак, нам нужно создать столбцы от lag_1 до lag_12 и присвоить значения с помощьюсдвиг()метод:

#create dataframe for transformation from time series to superviseddf_supervised = df_diff.drop(,axis=1)#adding lagsfor inc in range(1,13):    field_name = 'lag_' + str(inc)    df_supervised = df_supervised.shift(inc)#drop null valuesdf_supervised = df_supervised.dropna().reset_index(drop=True)

Проверьте наш новый фрейм данных с именем df_supervised:

У нас есть наш набор функций сейчас. Давайте будем немного любопытнее и зададим этот вопрос:

Насколько полезны наши функции для прогнозирования?

Скорректированный R-квадратэто ответ. Он говорит нам, насколько хорошо наши функции объясняют разницу в нашей метке (в нашем примере это lag_1 — lag_12 для diff)

Давайте посмотрим на это на примере:

# Import statsmodels.formula.apiimport statsmodels.formula.api as smf# Define the regression formulamodel = smf.ols(formula='diff ~ lag_1', data=df_supervised)# Fit the regressionmodel_fit = model.fit()# Extract the adjusted r-squaredregression_adj_rsq = model_fit.rsquared_adjprint(regression_adj_rsq)

Так что случилось выше?

По сути, мы подбираем модель линейной регрессии (OLS — Обыкновенные наименьшие квадраты) и рассчитываем скорректированный R-квадрат. Для примера выше, мы просто использовалиlag_1чтобы увидеть, как это объясняет изменение в столбцеразница, Выход этого блока кода:

lag_1 объясняет 3% вариации. Давайте посмотрим на других:

Добавление еще четырех функций увеличило показатель с 3% до 44%.

Как оценивается, если мы используем весь набор функций:

Результат впечатляет, так как оценка составляет 98%. Теперь мы можем уверенно строить нашу модель после масштабирования наших данных. Но есть еще один шаг до масштабирования. Мы должны разделить наши данные на обучающие и тестовые наборы. В качестве набора тестов мы выбрали продажи за последние 6 месяцев.

#import MinMaxScaler and create a new dataframe for LSTM modelfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdf_model = df_supervised.drop(,axis=1)#split train and test settrain_set, test_set = df_model.values, df_model.values

В качестве инструмента для масштабирования мы будем использовать MinMaxScaler, который будет масштабировать каждое будущее от -1 до 1:

#apply Min Max Scalerscaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))scaler = scaler.fit(train_set)# reshape training settrain_set = train_set.reshape(train_set.shape, train_set.shape)train_set_scaled = scaler.transform(train_set)# reshape test settest_set = test_set.reshape(test_set.shape, test_set.shape)test_set_scaled = scaler.transform(test_set)

Виды сезонности

Обычно выделяют три вида сезонности, они отличаются по спаду в разнице продаж:

Умеренная: разница в пределах 10-20%, практически не влияет на финансовое самочувствие компании. Характерно для товаров повседневного спроса. Продавцы и поставщики чувствуют себя комфортно на протяжении всего года;

Яркая: разница спада продаж достигает 30-40%, приходится стимулировать спрос, чтобы не случился кассовый разрыв;

Жёсткая: падение продаж на 50-100%, нет шансов вернуть объёмы на прежние показатели. Есть ли смысл стимулировать спрос на новогодние ёлочные игрушки и валентинки в августе?

Какая правильная расшифровка SMART

У слова SMART есть 2 значения. В переводе в английского языка – это «красивый», в переводе с американского – это «умный». Тут можно продолжить – что умная и красивая цель всегда исполняется. И все дело в формулировке поставленного задания.

Аббревиатура обозначает технологию постановки задач, где каждое слово несет необходимый смысл. Поэтому без понимания перевода, трудно сосредоточиться на смысле этой прекрасной методики.

S — Specific —конкретный, определенный, специфический;

M — Measurable — измеримый, поддающийся измерению, ощутимый;

A — Achievable — осуществимый, достижимый, выполнимый;

R — Relevant — релевантный, соответствующий, подходящий;

T — Time bounded — время ограничено.

Эта аббревиатура давно заняло место в русском языке, и часто пишется просто «смарт» на кириллице.

Цель по СМАРТ должна обладать критериями

Главных критериев и признаков качественно поставленной цели всего лишь 5, и они являются дословным смыслом перевода на русский язык.

Правильно сформулированная по принципу СМАРТ цель должна:

Иметь конкретный, предвидимый результат
Содержать единицы измерения
Задача должна быть посильной
Находиться в контексте деятельности
Иметь срок исполнения

Вывод

В конечном итоге, если вторичная выгода попытается взять над трейдером верх, а его сознание сделает выбор в пользу «лежания на диване», отказа от цели, из-за ряда убыточных сделок или других псевдопричин, то многие сойдут с дистанции. Но лишь вооруженный твердым намерением, несгибаемой волей, четким планом сможет бросить вызов рынку и двигаться к заветной мечте — становиться более профессиональным и успешным трейдером.

На рынке присутствует ситуация, которую можно описать так, что среди «населения» рынка присутствуют трейдеры и «трейдеры». «Трейдерами» обычно называют тех, кто, предлагая услуги доверительного управления, сигналов для торговли, подписку на CopyFX, обещает баснословные проценты прибыли, но по факту прогорают в первые несколько месяцев, а трейдеры указывают более приземленные прибыли в торговле около 10-15% в месяц с подобным максимальным уровнем просадки.

Такие предложения обычно не пользуются популярностью среди инвесторов, но, если проследить динамику их работы, то увидим, что к концу года показатели их прибыли находятся в районе 213-435%. Каждый сможет оценить эти показатели по-своему. Но те, кому со временем надоедает сливать, приходят к осознанию необходимости правильного планирования в трейдинге.

Желаем всем осознанности в постановке целей и прибыльности в трейдинге!

Материал подготовил

Возглавлял лабораторию технического и фундаментального анализа финансовых рынков в НИИ Прикладного системного анализа. В настоящее время руководит Аналитическим отделом компании RoboForex и ведёт раздел ежедневных обзоров по уровням Фибоначчи для клиентов компании.