হোম » লজিস্টিক » অন্তর্দৃষ্টিগুলির » এই ৫টি পদ্ধতি ব্যবহার করে চাহিদা পূর্বাভাসের শিল্পে দক্ষতা অর্জন করুন
এই ৫টি পদ্ধতির মাধ্যমে চাহিদা পূর্বাভাসের শিল্পে দক্ষতা অর্জন করুন

এই ৫টি পদ্ধতি ব্যবহার করে চাহিদা পূর্বাভাসের শিল্পে দক্ষতা অর্জন করুন

আজকের ভোক্তারা আরও বেশি দাবিদার, আরও ভালো পণ্য এবং অভিজ্ঞতা আশা করছেন। সন্তুষ্ট না হলে, তারা প্রায়শই অন্য কোথাও খোঁজেন। একটি সমীক্ষা ২৫,০০০ বিশ্বব্যাপী গ্রাহক প্রকাশিত হয়েছে যে ৬৪% চান কোম্পানিগুলি তাদের ক্রমবর্ধমান চাহিদার প্রতি আরও দ্রুত সাড়া দিক।

"এটি তৈরি করুন, বিক্রি করুন, পুনরাবৃত্তি করুন" ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিটি আর গ্রাহকদের প্রত্যাশা পূরণ করে না। ব্যবসাগুলিকে এখন গ্রাহকরা কী চান তা জানার আগে অনুমান করতে হবে এবং প্রতিযোগিতার আগে সেই ইচ্ছাগুলি পূরণ করতে হবে। 

কিন্তু ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলি কীভাবে তাদের গ্রাহকরা কী চান তা ঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে? গ্রাহকদের শোনা এবং বোঝার অনুভূতি দেওয়ার জন্য আমরা ৫টি চাহিদা পূর্বাভাস কৌশল অন্বেষণ করছি, তাই পড়া চালিয়ে যান।

সুচিপত্র
চাহিদা পূর্বাভাস কী এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ?
৩ ধরণের চাহিদা পূর্বাভাস যা আপনার জানা দরকার
৫টি চাহিদা পূর্বাভাস কৌশল যা আপনাকে বিস্ময় এড়াতে সাহায্য করবে
রিয়েল-টাইম চাহিদা পূর্বাভাস সরবরাহ শৃঙ্খলে বিপ্লব আনবে

চাহিদা পূর্বাভাস কী এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ?

চাহিদার পূর্বাভাস দেওয়া আবহাওয়াবিদ হওয়ার মতোই, কিন্তু রোদ বা বৃষ্টির পূর্বাভাস দেওয়ার পরিবর্তে, ব্যবসাগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করে যে তাদের পণ্যের গ্রাহকরা আসন্ন সময়ে কতটা আকাঙ্ক্ষা করবেন। অন্য কথায়, গ্রাহকের চাহিদার পূর্বাভাস দেওয়া কেবল একটি অনুমান প্রক্রিয়া যা একটি ফার্মের পণ্য বা পরিষেবার ভবিষ্যতের চাহিদা নির্ধারণ করে।

এই ধরনের ভবিষ্যদ্বাণী অনুমানের ফলাফল নয়। পরিবর্তে, ব্যবসাগুলি চাহিদার প্রবণতা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিমাণগত পদ্ধতি, যেমন পরিসংখ্যানগত এবং অর্থনীতিগত সরঞ্জাম এবং গুণগত কৌশল, যেমন বাজার জরিপ বা বিশেষজ্ঞ মতামত ব্যবহার করে। আমরা নিম্নলিখিত বিভাগগুলিতে এই পদ্ধতিগুলি আরও গভীরভাবে অন্বেষণ করব।

চাহিদা পূর্বাভাস সরবরাহ শৃঙ্খল ব্যবস্থাপনার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, এবং কোম্পানিগুলি বিভিন্ন উপায়ে এটি বাস্তবায়ন করে প্রচুর উপকৃত হতে পারে:

  • অপ্টিমাইজ জায় ব্যবস্থাপনা: ভবিষ্যতের চাহিদা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার মাধ্যমে, ব্যবসাগুলি সর্বোত্তম মজুদের স্তর বজায় রাখতে পারে। এটি তাদের মজুদ থেকে দূরে থাকতে সাহায্য করতে পারে, যার ফলে বিক্রয় হ্রাস পেতে পারে এবং গ্রাহকরা বিরক্ত হতে পারেন, অথবা অপ্রয়োজনীয় অতিরিক্ত মজুদ থাকতে পারে, যা মূলধনকে আবদ্ধ করে এবং স্টোরেজ সমস্যা তৈরি করে।
  • খরচ কমানো: ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলি ভবিষ্যতের চাহিদা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিয়ে এবং উৎপাদন ক্ষমতা এবং কর্মীবাহিনী সম্প্রসারণ বা সংকুচিত করে দক্ষতার সাথে সম্পদ বরাদ্দ করতে পারে। এটি সম্পদ বরাদ্দে অপচয় কমাতে, খরচ কমাতে এবং লাভজনকতা উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।
  • গ্রাহক সন্তুষ্টি বৃদ্ধি: গ্রাহকের চাহিদা বোঝার অর্থ হল গ্রাহকের চাহিদা পূরণ করা বা অতিক্রম করা, যখন এবং যেখানে প্রয়োজন সেখানে সঠিক পণ্য পাওয়া যায় তা নিশ্চিত করা। চাহিদার পূর্বাভাস ব্যবসাগুলিকে তাদের সরবরাহ শৃঙ্খলকে গ্রাহকের চাহিদার সাথে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম করে, যার ফলে সন্তুষ্ট গ্রাহক এবং বুদ্ধিমান ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়।

৩ ধরণের চাহিদা পূর্বাভাস যা আপনার জানা দরকার

চাহিদা পূর্বাভাসে বিভিন্ন ধরণের সরঞ্জাম এবং কৌশল জড়িত। তবে, এই বিষয়ে গভীরভাবে আলোচনা করার আগে, আমাদের প্রথমে চাহিদা বিশ্লেষণের ধারণাটি উপলব্ধি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি দ্রুত ভ্রমণের জন্য প্রস্তুত? আসুন তিনটি প্রাথমিক ধরণের চাহিদা পূর্বাভাস সম্পর্কে জেনে নেওয়া যাক:

গুণগত পূর্বাভাস

গুণগত পূর্বাভাস পদ্ধতি সাধারণত তখন ব্যবহার করা হয় যখন ঐতিহাসিক তথ্য অনুপলব্ধ থাকে অথবা কোনও ব্যবসা একটি নতুন পণ্য চালু করে বা একটি নতুন বাজারে প্রবেশ করে। এটি বিশুদ্ধ গাণিতিক তথ্যের পরিবর্তে শিল্প বিশেষজ্ঞদের জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা, অংশীদারদের মতামত এবং অন্যান্য বিষয়গত কারণের উপর নির্ভর করে।

উদাহরণস্বরূপ, ধরা যাক একটি স্মার্টফোন কোম্পানি একটি নতুন ফোন মডেল বাজারে আনার পরিকল্পনা করছে। তারা গ্রাহকদের কোন বৈশিষ্ট্যগুলি পছন্দ হতে পারে, তারা কতটা অর্থ প্রদান করতে ইচ্ছুক এবং কোম্পানি কতগুলি ইউনিট বিক্রি করার আশা করতে পারে তা বোঝার জন্য ফোকাস গ্রুপ, জরিপ বা সাক্ষাৎকারের মতো গুণগত পূর্বাভাস পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারে। গুণগত পূর্বাভাসের নেতিবাচক দিক? এটি ব্যক্তিগত এবং জ্ঞানীয় পক্ষপাত দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে।

সময় সিরিজের চাহিদা পূর্বাভাস

সময় সিরিজ চাহিদা পূর্বাভাস হল ভবিষ্যতের গ্রাহকের চাহিদা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি পরিমাণগত পূর্বাভাস পদ্ধতি। এই তথ্য-ভিত্তিক পদ্ধতি ভবিষ্যতের চাহিদা অনুমান করার জন্য ঐতিহাসিক তথ্য বিবেচনা করে। 

এর মধ্যে রয়েছে অতীতের বিক্রয় তথ্য মূল্যায়ন করে নিদর্শন, ক্রমবর্ধমান প্রবণতা, অথবা বছরের বিভিন্ন সময়ের সাথে সম্পর্কিত কোনও পরিবর্তন সনাক্ত করা, যা ভবিষ্যতের চাহিদাকে প্রভাবিত করতে পারে। এটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করে যেমন রৈখিক রিগ্রেশনের এবং চলমান গড় এই চাহিদার পূর্বাভাস তৈরি করতে।

এই কৌশলগুলির মধ্যে, রৈখিক রিগ্রেশন হল গ্রাফের উপর কয়েকটি বিন্দুর মধ্য দিয়ে সর্বোত্তম সম্ভাব্য সরল রেখা আঁকার মতো। এই রেখাটি তথ্যের অন্তর্নিহিত প্রবণতার সর্বোত্তম অনুমান, এইভাবে ভবিষ্যতের পরিস্থিতি পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে। যদি আমরা অতীতের বিক্রয় রেখাটি ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতা দেখতে পাই, তবে এটি একটি কার্যকর সূচক যে ভবিষ্যতের বিক্রয়ও বৃদ্ধি পাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

নিষ্ক্রিয় চাহিদা পূর্বাভাস

প্যাসিভ ডিমান্ড ফোরকাস্টিং হল আরেকটি পরিমাণগত পদ্ধতি যা ভবিষ্যতের চাহিদা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অতীতের বিক্রয় তথ্য ব্যবহার করে। কিন্তু টাইম সিরিজ ডিমান্ড ফোরকাস্টিংয়ের বিপরীতে, প্যাসিভ ডিমান্ড ফোরকাস্টিংকে আরও সরলীকৃত বলে মনে করা হয়। এটি সাধারণত কঠোরভাবে মৌসুমী বা ক্রমবর্ধমান বিক্রয় (যেসব কোম্পানি বছরের পর বছর একই ধরণের বিক্রয় দেখে) সহ ব্যবসার জন্য আদর্শ।

চলুন একটি ছোট দোকান বিবেচনা করি যেখানে বিক্রি হয় ক্রিসমাস সজ্জা। ঘড়ির কাঁটার মতো, প্রতি বছর নভেম্বর এবং ডিসেম্বরে তাদের বিক্রি বেড়ে যায় এবং বাকি সময়টা শান্ত থাকে। এই দোকানটি গত নভেম্বর এবং ডিসেম্বরের বিক্রি দেখে প্যাসিভ ডিমান্ড ফোরকাস্টিং ব্যবহার করে এই বছর কী আশা করা যায় তার একটি ভাল ধারণা পেতে পারে। একটি সরল উদাহরণ ব্যবহার করে, যদি তারা গত ডিসেম্বরে ১০০টি ক্রিসমাস ট্রি অলঙ্কার বিক্রি করে এবং ব্যবসাটি ক্রমাগত বৃদ্ধি পাচ্ছে, তাহলে তারা এই বছর প্রায় ১১০ বা ১২০টি বিক্রি করার আশা করতে পারে।

৫টি চাহিদা পূর্বাভাস কৌশল যা আপনাকে বিস্ময় এড়াতে সাহায্য করবে

বিভিন্ন ধরণের চাহিদা পূর্বাভাস সম্পর্কে জ্ঞানসম্পন্ন হয়ে, এখন সময় এসেছে শীর্ষ পাঁচটি পূর্বাভাস কৌশল গভীরভাবে অন্বেষণ করার এবং তাদের সূক্ষ্ম কার্যকারিতা বোঝার:

ডেল্ফী পদ্ধতি

ডেলফি পদ্ধতি হল একটি পুনরাবৃত্তিমূলক গুণগত প্রক্রিয়া যা বিশেষজ্ঞদের একটি দলের সম্মিলিত জ্ঞানকে কাজে লাগায়। এই পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতিটি বিভিন্ন জ্ঞানী ব্যক্তিদের মতামত এবং সুপারিশগুলিকে পরিমার্জন করে একটি পণ্য বা পরিষেবার ভবিষ্যতের চাহিদা সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট অনুমান তৈরি করে। এখানে এই পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়ার একটি বিশদ বিবরণ দেওয়া হল:

  1. বিশেষজ্ঞ নির্বাচন: ব্যবসায়িক ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের একটি বৈচিত্র্যময় দলকে একত্রিত করুন, যার মধ্যে রয়েছে শিল্প বিশেষজ্ঞ, বাজার বিশ্লেষক, এমনকি বিস্তৃত বাজার জ্ঞানসম্পন্ন সংস্থার অভ্যন্তরীণভাবে অভিজ্ঞ সদস্যরাও।
  2. প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা: সুবিধা প্রদানকারী বিশেষজ্ঞদের কাছে একটি জরিপ জমা দেন, যেখানে ব্যবসার ভবিষ্যতের চাহিদার সাথে প্রাসঙ্গিক প্রশ্নগুলি থাকে, যেমন, "আগামী দুই বছরে আমাদের পণ্যের চাহিদাকে কোন বিষয়গুলি প্রভাবিত করবে?"
  3. মতামত সংগ্রহ: জরিপের উত্তরগুলি প্রতিটি বিশেষজ্ঞের কাছ থেকে স্বাধীনভাবে সংগ্রহ করা হয়, যাতে অন্যদের মতামতে হস্তক্ষেপ না করেই তাদের চিন্তাভাবনার স্বাধীন প্রকাশ নিশ্চিত করা যায়।
  4. প্রতিক্রিয়া ভাগ করে নেওয়া: ফ্যাসিলিটেটর প্রতিক্রিয়াগুলিতে প্রদত্ত মূল ধারণা এবং মতামতের একটি সারসংক্ষেপ সংকলন করেন এবং এই সারসংক্ষেপটি দলে পুনরায় বিতরণ করেন, যাতে বিশেষজ্ঞরা তাদের সহকর্মীদের কাছ থেকে সাধারণ প্রবণতা এবং দৃষ্টিভঙ্গি পরীক্ষা করতে পারেন।
  5. মতামত পুনর্মূল্যায়ন: এই নতুন তথ্যের সাহায্যে, বিশেষজ্ঞরা তাদের পূর্ববর্তী উত্তরগুলি পুনর্মূল্যায়ন করেন এবং অন্যান্য অংশগ্রহণকারীদের কাছ থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে সংশোধন করেন।
  6. প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা: ঐক্যমত্যে পৌঁছানোর জন্য, বিশেষজ্ঞদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত প্রশ্ন তোলা, প্রতিক্রিয়া ভাগ করে নেওয়া এবং মতামত সংশোধন করার চক্রটি পুনরাবৃত্তি করা হয়।

বাজার গবেষণা

একটি নথিতে লাল এবং নীল পেন্সিল

বাজার গবেষণা লক্ষ্য গ্রাহকদের পছন্দ, চাহিদা এবং আচরণ সম্পর্কে মূল্যবান তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার একটি পদ্ধতিগত প্রক্রিয়া। একটি গুণগত চাহিদা পূর্বাভাস কৌশল হিসাবে, এটি গ্রাহকদের পছন্দগুলি বুঝতে এবং পণ্য বা পরিষেবার জন্য ভবিষ্যতের চাহিদা অনুমান করার জন্য ফোকাস গ্রুপ আলোচনা এবং জরিপ ব্যবহার করে।

আসুন এমন একটি পরিস্থিতি বিবেচনা করি যেখানে একটি ব্র্যান্ড সুস্বাদু চকোলেট বার বিক্রি করে। তারা তাদের ঐতিহ্যবাহী মিল্ক চকোলেট বার বিক্রিতে ক্রমাগত হ্রাস লক্ষ্য করেছে। আতঙ্কিত হওয়ার পরিবর্তে, তারা তাদের সেরা গোয়েন্দা দক্ষতা ব্যবহার করেছে এবং গুণগত বাজার গবেষণা পরিচালনা করেছে।

ব্র্যান্ডটি বিভিন্ন বয়সের, পটভূমির এবং ভৌগোলিক অবস্থানের চকলেট প্রেমীদের সাথে ভার্চুয়াল ফোকাস গ্রুপ আলোচনার আয়োজন করে। তারা তাদের চকলেট পছন্দ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে - তারা কি দুধের চকলেট পছন্দ করে, নাকি তারা গাঢ় বা সাদা চকলেট বেশি পছন্দ করে? তারা কি একক-মূল চকলেট খুঁজছে? তারা কি চকলেট বারের মধ্যে বাদাম, ফল বা অন্যান্য উপাদান যোগ করতে পছন্দ করে?

তারা কেন নতুনদের সাথে পরিচিত হচ্ছেন সে সম্পর্কে আরও তথ্য সংগ্রহের জন্য তাদের সোশ্যাল মিডিয়া পৃষ্ঠাগুলির মাধ্যমে বৃহত্তর দর্শকদের কাছে অনলাইন জরিপও পাঠিয়েছে। তারা কি স্বাস্থ্য সচেতন? নিরামিষাশী? নাকি তারা কেবল ইনস্টাগ্রাম ট্রেন্ড অনুসরণ করছে?

ফলাফল আসার পর, তারা দেখতে পেল যে ভেগান চকোলেটের চাহিদা ক্রমবর্ধমান, গ্রাহকরা বিকল্প, দুগ্ধ-মুক্ত খাবারের সন্ধান করছেন। তারা আরও দেখতে পেল যে তাদের গ্রাহকরা সৃজনশীলতা কামনা করেন - উত্তেজনাপূর্ণ উপাদান এবং অপ্রত্যাশিত স্বাদের প্রোফাইলের জন্য আগ্রহী।

এই অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে, ব্র্যান্ডটি একটি নিরামিষাশী-বান্ধব ডার্ক চকলেট বার চালু করেছে যেখানে সামুদ্রিক লবণ এবং ক্যারামেলের একটি উত্তেজনাপূর্ণ মিশ্রণ রয়েছে। এটি কোনও ইচ্ছার উপর ভিত্তি করে কোনও এলোমেলো সিদ্ধান্ত নয়; এটি কৌশলগত, গণনা করা এবং ক্রেতাদের পছন্দ অনুসারে অবহিত - সবকিছুই পুঙ্খানুপুঙ্খ বাজার গবেষণার জন্য ধন্যবাদ।

সরল পূর্বাভাস মডেল

ন্যাইভ পূর্বাভাস মডেল হল একটি সহজবোধ্য পরিমাণগত পদ্ধতি যা সাম্প্রতিক সময়ের প্রকৃত চাহিদা ব্যবহার করে পরবর্তী পূর্বাভাস নির্ধারণ করে। এই মডেলটি এই নীতির উপর কাজ করে যে ইতিহাস প্রায়শই পুনরাবৃত্তি করে, যা ইঙ্গিত করে যে অতীতের তথ্য ভবিষ্যতের চাহিদা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। যেহেতু এর জন্য জটিল গণনা বা গভীর পরিসংখ্যানগত অন্তর্দৃষ্টির প্রয়োজন হয় না, তাই এটিকে যথাযথভাবে 'ন্যাইভ' বলা হয়।

ধরুন, একজন ব্যবসায়ী পরিবেশবান্ধব পুনঃব্যবহারযোগ্য পানির বোতল তৈরির জন্য একটি ই-কমার্স দোকান পরিচালনা করেন। পরিবেশবান্ধব প্রকৃতির কারণে এই বোতলগুলি যথেষ্ট জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে এবং বেশ কয়েক মাস ধরে এর চাহিদা ধারাবাহিকভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে।

সরল পূর্বাভাস মডেল ব্যবহার করে, দোকান মালিক আসন্ন মাসের চাহিদা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সাম্প্রতিক মাসের বিক্রির (যেমন, ৫০০টি পানির বোতল) উপর নির্ভর করবেন। যেহেতু পুনঃব্যবহারযোগ্য পানির বোতলের চাহিদা ঋতু পরিবর্তন বা বাজারের প্রবণতা দ্বারা প্রভাবিত না হয়ে তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল থাকে, তাই সরল মডেলের সরলতা পরবর্তী মাসে প্রত্যাশিত বিক্রির সঠিক পূর্বাভাস দেয়।

সম্ভাব্য মডেল

সম্ভাব্য মডেল হল উন্নত পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাস সরঞ্জাম যা গাণিতিক সূত্র এবং পরিসংখ্যানগত পরিমাপের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। ভবিষ্যৎ অনিশ্চিত হলে এগুলি ব্যবহার করা হয়। 'সম্ভাব্যতা' শব্দটি 'সম্ভাব্যতা' শব্দ থেকে এসেছে, যা গাণিতিক শব্দ 'ঘটনার সম্ভাবনা' বোঝায়।

সম্ভাব্য মডেলে, ব্যবসাগুলি ভবিষ্যতের সম্ভাব্য চাহিদার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অতীতের বিক্রয় তথ্য এবং গাণিতিক সূত্র ব্যবহার করে। এর অর্থ কী? সহজভাবে বলতে গেলে, এটি গ্রীষ্মের মাসগুলিতে সূর্যের টুপির অতীত বিক্রয় দেখার মতো। যদি প্রতি জুন, জুলাই এবং আগস্টে উচ্চ বিক্রয় হয়, তাহলে একটি সম্ভাব্য মডেল তাদের দেখা প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে আগামী বছরগুলিতে এই মাসগুলিতে উচ্চ বিক্রয়ের পূর্বাভাস দেবে।

"পয়সন বন্টন" এবং "বেইসিয়ান সম্ভাব্যতা মডেল" জনপ্রিয় সম্ভাব্যতা মডেল:

পয়সন মডেল

পয়সন বিতরণকে বৃষ্টির পূর্বাভাস হিসেবে ভাবুন। আমরা হয়তো জানি যে ৩০ দিনের মধ্যে ১০ দিন বৃষ্টিপাতের সম্ভাবনা আছে, কিন্তু আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি না যে কোন নির্দিষ্ট দিনগুলি হবে - এটি এলোমেলো। একইভাবে, পয়সন বিতরণ ব্যবসাগুলিকে অনুমান করতে সাহায্য করে যে প্রতিদিন কতজন গ্রাহক তাদের দোকান বা ওয়েবসাইটে আসবেন।

পয়সন ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করার সময়, একজন ব্যবসায়ী লক্ষ্য করতে পারেন যে তারা প্রতিদিন গড়ে প্রায় ১০০টি টুপি বিক্রি করেন। রৌদ্রোজ্জ্বল দিনে এই সংখ্যা বাড়ে, আর মেঘলা দিনে তা কমে যায়। পয়সন মডেলের মাধ্যমে, দোকানটি জানতে পারে:

  • মেঘলা দিনে ৫০টি টুপি বিক্রির সম্ভাবনা, ধরুন,
  • অথবা রৌদ্রোজ্জ্বল দিনে উঁচুতে উড়ন্ত ১৫০টি টুপি!

বায়েসিয়ান মডেল

বেইসিয়ান সম্ভাব্যতা মডেল হল নতুন তথ্য আসার সাথে সাথে ভবিষ্যদ্বাণী আপডেট করা। ধরা যাক একটি পোশাক ব্র্যান্ড অনলাইনে শীতকালীন কোট বিক্রি করছে। ঐতিহাসিক তথ্যের (পূর্ববর্তী বিশ্বাস) উপর ভিত্তি করে, দেখা গেছে যে সেপ্টেম্বরে শীতকালীন কোটের বিক্রি তুলনামূলকভাবে কম ছিল। সুতরাং, ব্র্যান্ডটি প্রাথমিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে আসন্ন সেপ্টেম্বর মরসুমে এই ধরণটি অব্যাহত থাকবে।

তবে, চলতি সেপ্টেম্বর মরশুমে, তারা মাসের মাঝামাঝি সময়ে বিক্রিতে হঠাৎ করেই বৃদ্ধি দেখতে পাচ্ছে (নতুন প্রমাণ)। এই তথ্য তাদের প্রাথমিক পূর্বাভাস আপডেট করতে উৎসাহিত করে। এর একটি সম্ভাব্য কারণ হতে পারে তাপমাত্রার হঠাৎ হ্রাস অথবা এই বছর অস্বাভাবিকভাবে শীতকাল শুরু হওয়া।

এই নতুন তথ্যের সাহায্যে, ব্র্যান্ডটি এখন বেয়েসিয়ান মডেল ব্যবহার করে তার পূর্বাভাসগুলি সামঞ্জস্য করে, বর্তমান এবং সম্ভবত আসন্ন সেপ্টেম্বর মরসুমে (পরবর্তী সম্ভাবনা) বর্ধিত চাহিদার পূর্বাভাস দেয়। ই-কমার্স ব্যবসা অপ্রত্যাশিত চাহিদা মেটাতে প্রস্তুত হয়ে সেই অনুযায়ী স্টক আপ করতে পারে।

মেশিন লার্নিং মডেল

মেশিন লার্নিং মডেলের সাহায্যে গ্রাহক চাহিদা পূর্বাভাস

একটি মেশিন লার্নিং মডেল জটিল সম্পর্কগুলি সনাক্ত করার জন্য গভীর শিক্ষণ এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এই সম্পর্কগুলি প্রায়শই এত জটিল এবং অ-রৈখিক হয় যে ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগত সরঞ্জামগুলির জন্য এটি উন্মোচন করা কঠিন। চিত্তাকর্ষক শোনাচ্ছে, তাই না? 

এটিকে একটি ডিজিটাল মস্তিষ্ক হিসেবে কল্পনা করুন যা নিরন্তরভাবে পর্যবেক্ষণ করা প্যাটার্নগুলি থেকে শেখে, যেখানে, এই প্রসঙ্গে, প্যাটার্নগুলি হল ভোক্তাদের ক্রয় অভ্যাস। আমাদের মস্তিষ্ক পুনরাবৃত্তি এবং পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে স্মৃতিশক্তিকে শক্তিশালী করার মতো, মেশিন লার্নিং মডেলগুলিও সময়ের সাথে সাথে বোধগম্যতাকে অভিযোজিত এবং পরিমার্জিত করে।

উদাহরণস্বরূপ, মহিলাদের সৌন্দর্য যত্ন পণ্য বিক্রি করে এমন একটি ব্যবসার কথা বিবেচনা করুন। তারা এমন একটি সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারে যেমন আলিবাবার এআই সমাধানএই প্ল্যাটফর্মটি বাজারের চাহিদা অনুকরণ এবং পরীক্ষা করে এবং তারপর ডেটা ইন্টেলিজেন্স এবং টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াজাত করে।

মেশিন লার্নিং মডেলটি গ্রাহকদের ক্রয়ের ধরণ বিশ্লেষণ করে উদীয়মান প্রবণতাগুলি সনাক্ত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি প্রতি গ্রীষ্মে সানস্ক্রিনের চাহিদা বৃদ্ধি লক্ষ্য করতে পারে। আরেকটি উদাহরণ হিসাবে, মডেলটি সনাক্ত করতে পারে যে যখনই ব্যবসাটি একজন বিশিষ্ট মেকআপ শিল্পীর সাথে নতুন সহযোগিতা শুরু করে তখনই বিশেষ সংস্করণের লিপস্টিকগুলির চাহিদা বেশি থাকে।

রিয়েল-টাইম চাহিদা পূর্বাভাস সরবরাহ শৃঙ্খলে বিপ্লব আনবে

ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো বাজার গবেষণা এবং জরিপের মতো গুণগত পদ্ধতি ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নেয়, অথবা মেশিন লার্নিং মডেলের মতো উন্নত পরিমাণগত পদ্ধতি (অথবা উভয়ের সংমিশ্রণ) ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নেয়, এটা স্পষ্ট যে চাহিদা পূর্বাভাসে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আসছে। 

পর্যায়ক্রমিক থেকে রিয়েল-টাইম পূর্বাভাসে বিবর্তনের ফলে গ্রাহক আচরণ সম্পর্কে তাৎক্ষণিক তথ্যের ক্রমবর্ধমান প্রাপ্যতা বৃদ্ধি পাচ্ছে। এই তাৎক্ষণিকতার অর্থ হল ব্যবসাগুলিকে আর তথ্য সংগ্রহ এবং পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সপ্তাহ বা মাস অপেক্ষা করতে হবে না। 

তারা দ্রুত সমন্বয় করতে পারে, যা আরও সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের সুযোগ করে দেয়। এর মাধ্যমে, ব্যবসাগুলি চাহিদার পরিবর্তনের সাথে আরও দ্রুত সাড়া দিতে সক্ষম হয়, যার ফলে আরও দক্ষ এবং প্রতিক্রিয়াশীল সরবরাহ শৃঙ্খল তৈরি হয়। গ্রাহকদের এবং তাদের আচরণগুলি কীভাবে বোঝা যায় সে সম্পর্কে আরও কৌশল এবং কৌশলগুলির জন্য, দেখুন ব্লগ কেন্দ্র!

প্রতিযোগিতামূলক মূল্য, সম্পূর্ণ দৃশ্যমানতা এবং সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য গ্রাহক সহায়তা সহ একটি লজিস্টিক সমাধান খুঁজছেন? দেখুন Chovm.com লজিস্টিকস মার্কেটপ্লেস আজ.

মতামত দিন

আপনার ইমেইল প্রকাশ করা হবে না। প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করা আছে *