مصرف کنندگان امروزی تقاضای بیشتری دارند و انتظار محصولات و تجربیات بهتری دارند. اگر راضی نباشند، اغلب به جای دیگری نگاه می کنند. نظرسنجی از 25,000 مصرف کننده جهانی نشان داد که 64٪ از شرکت ها می خواهند که سریعتر به نیازهای در حال تحول آنها پاسخ دهند.
رویکرد سنتی «ساخت، بفروش، تکرار» دیگر انتظارات مشتریان را برآورده نمی کند. کسبوکارها باید قبل از اینکه بدانند مشتریان چه میخواهند را پیشبینی کنند و قبل از رقابت به آن خواستهها برسند.
اما چگونه کسب و کارها دقیقاً می توانند آنچه را که مشتریانشان می خواهند پیش بینی کنند؟ به خواندن 5 تکنیک پیشبینی تقاضا ادامه دهید تا به مشتریان کمک کنیم احساس کنند شنیده شده و درک میشوند.
فهرست مندرجات
پیش بینی تقاضا چیست و چرا اهمیت دارد؟
3 نوع پیش بینی تقاضا که باید بدانید
5 تکنیک پیش بینی تقاضا برای جلوگیری از غافلگیری
پیش بینی تقاضا در زمان واقعی زنجیره تامین را متحول خواهد کرد
پیش بینی تقاضا چیست و چرا اهمیت دارد؟
پیشبینی تقاضا شبیه به هواشناس بودن است، اما به جای پیشبینی آفتاب یا باران، کسبوکارها پیشبینی میکنند که مشتریان در دورههای آتی چه مقدار از محصولاتشان را میخواهند. به عبارت دیگر، پیشبینی تقاضای مشتری صرفاً یک فرآیند تخمینی است که تقاضای آتی برای کالاها یا خدمات یک شرکت را تعیین میکند.
چنین پیش بینی نتیجه حدس و گمان نیست. در عوض، کسبوکارها از روشهای کمی مانند ابزارهای آماری و اقتصادسنجی و تکنیکهای کیفی مانند بررسی بازار یا نظر کارشناسان برای پیشبینی دقیق روند تقاضا استفاده میکنند. در بخشهای بعدی به بررسی عمیقتر این روشها خواهیم پرداخت.
پیشبینی تقاضا جزء مهمی از مدیریت زنجیره تامین است و شرکتها میتوانند از پیادهسازی آن به طرق مختلف بهرهمند شوند:
- بهینه سازی مدیریت موجودی: با پیشبینی دقیق تقاضای آینده، کسبوکارها میتوانند سطح موجودی بهینه را حفظ کنند. این میتواند به آنها کمک کند تا از موجودیهای موجود دوری کنند، که میتواند منجر به از دست دادن فروش و آزار مشتریان شود، یا ذخیرهسازی بیش از حد غیرضروری، که سرمایه را به هم متصل میکند و مشکلات ذخیرهسازی را ایجاد میکند.
- کاهش هزینه: کسبوکارها میتوانند با پیشبینی دقیق تقاضای آتی و گسترش یا انقباض ظرفیت تولید و نیروی کار، منابع را به طور مؤثر تخصیص دهند. این می تواند به کاهش اتلاف در تخصیص منابع، کاهش هزینه ها و بهبود سودآوری کمک کند.
- افزایش رضایت مشتری: درک تقاضای مشتری شامل برآوردن یا فراتر رفتن از نیازهای مشتری با اطمینان از در دسترس بودن محصولات مناسب در زمان و مکان مورد نیاز است. پیشبینیهای تقاضا به کسبوکارها این امکان را میدهد تا زنجیرههای تامین خود را با تقاضای مشتری همسو کنند و در نتیجه مشتریان راضی و تصمیمگیریهای عاقلانه کسبوکار داشته باشند.
3 نوع پیش بینی تقاضا که باید بدانید
پیش بینی تقاضا شامل ابزارها و تکنیک های مختلفی است. با این حال، قبل از اینکه به این موارد بپردازیم، بسیار مهم است که ابتدا مفهوم تحلیل تقاضا را درک کنیم. برای یک تور سریع آماده اید؟ بیایید سه نوع اصلی پیشبینی تقاضا را بررسی کنیم:
پیش بینی کیفی
روشهای پیشبینی کیفی معمولاً زمانی مورد استفاده قرار میگیرند که دادههای تاریخی در دسترس نیستند یا کسبوکاری در حال راهاندازی محصول جدید یا ورود به بازار جدید است. این به دانش و تجربه کارشناسان صنعت، نظرات ذینفعان و سایر عوامل ذهنی به جای داده های ریاضی خالص متکی است.
به عنوان مثال، فرض کنید یک شرکت گوشی های هوشمند قصد دارد یک مدل گوشی جدید را عرضه کند. آنها ممکن است از روشهای پیشبینی کیفی مانند گروههای متمرکز، نظرسنجی یا مصاحبه استفاده کنند تا بفهمند مصرفکنندگان چه ویژگیهایی را دوست دارند، چقدر مایل به پرداخت هستند و شرکت انتظار دارد چند واحد را بفروشد. جنبه منفی پیش بینی کیفی؟ ذهنی است و می تواند تحت تأثیر سوگیری های شناختی قرار گیرد.
پیش بینی تقاضای سری های زمانی
پیشبینی تقاضای سری زمانی یک رویکرد پیشبینی کمی برای پیشبینی نیازهای آینده مشتریان است. این روش مبتنی بر داده، داده های تاریخی را برای برآورد تقاضای آتی در نظر می گیرد.
این شامل ارزیابی دادههای فروش گذشته برای شناسایی الگوها، روندهای رو به رشد یا هرگونه تغییر مرتبط با زمانهای مختلف سال است که میتواند بر تقاضای آینده تأثیر بگذارد. از روش های آماری مانند رگرسیون خطی و میانگین متحرک برای ایجاد این پیش بینی های تقاضا.
در میان این تکنیک ها، رگرسیون خطی مانند ترسیم بهترین خط مستقیم ممکن از میان گروهی از نقاط روی یک نمودار است. این خط بهترین حدس از روند اساسی در داده ها است، بنابراین به پیش بینی سناریوهای آینده کمک می کند. اگر ببینیم که خط فروش گذشته روند صعودی دارد، این یک شاخص مفید است که فروش آینده نیز احتمالاً افزایش خواهد یافت.
پیش بینی منفعل تقاضا
پیشبینی تقاضای غیرفعال یکی دیگر از روشهای کمی است که از دادههای فروش گذشته برای پیشبینی تقاضای آینده استفاده میکند. اما برخلاف پیشبینی تقاضای سری زمانی، پیشبینی تقاضای غیرفعال سادهتر در نظر گرفته میشود. این معمولاً برای مشاغلی با فروش کاملاً فصلی یا به طور پیوسته در حال رشد (شرکت هایی که سال به سال الگوی مشابهی را در فروش مشاهده می کنند) ایده آل است.
بیایید یک فروشگاه کوچک را در نظر بگیریم که می فروشد تزیینات کریسمس. مانند ساعت، فروش آنها در نوامبر و دسامبر هر سال افزایش می یابد و تا پایان سال آرام است. این فروشگاه میتواند از پیشبینی تقاضای غیرفعال با نگاهی به فروشهای نوامبر و دسامبر گذشته خود استفاده کند تا ایده خوبی از آنچه در سال جاری انتظار داریم به دست آورد. با استفاده از یک مثال ساده، اگر آنها 100 زیور درخت کریسمس را در دسامبر گذشته فروختند، و کسب و کار به طور پیوسته در حال رشد است، ممکن است انتظار داشته باشند که امسال حدود 110 یا 120 عدد بفروشند.
5 تکنیک پیش بینی تقاضا برای جلوگیری از غافلگیری
با داشتن دانش در مورد انواع مختلف پیش بینی تقاضا، اکنون زمان آن رسیده است که پنج تکنیک برتر پیش بینی را عمیقاً بررسی کنیم و کارکرد سخت آنها را درک کنیم:
روش دلفی
روش دلفی یک فرآیند کیفی تکراری است که از خرد جمعی گروهی از متخصصان بهره میبرد. این رویکرد تکراری حول اصلاح نظرات و توصیههای افراد آگاه مختلف برای ایجاد پیشبینیهای دقیق در مورد تقاضای آینده یک محصول یا خدمات میچرخد. در اینجا خلاصه ای از این فرآیند تکراری است:
- انتخاب کارشناسان: گروه متنوعی از کارشناسان در زمینه کسب و کار، از جمله متخصصان صنعت، تحلیلگران بازار، یا حتی اعضای باتجربه داخلی سازمان با دانش گسترده بازار را گرد هم آورید.
- پرسیدن سوال: تسهیل کننده نظرسنجی را به کارشناسان ارائه می دهد که شامل سؤالات مرتبط با تقاضای آینده کسب و کار است، مانند "چه عواملی بر تقاضای محصول ما در دو سال آینده تأثیر می گذارد؟"
- جمع آوری نظرات: پاسخهای نظرسنجی بهطور مستقل از هر متخصص جمعآوری میشود و بیان آزادانه افکار را بدون تداخل با نظرات دیگران تضمین میکند.
- به اشتراک گذاری بازخورد: تسهیلگر یک نمای کلی از ایدهها و نظرات کلیدی ارائهشده در پاسخها جمعآوری میکند و این خلاصه را مجدداً در گروه توزیع میکند و به متخصصان اجازه میدهد تا روندها و دیدگاههای کلی را از همتایان خود بررسی کنند.
- ارزیابی مجدد نظرات: با این اطلاعات جدید، کارشناسان پاسخهای قبلی خود را مجدداً ارزیابی میکنند و بر اساس بینشهای بهدستآمده از سایر شرکتکنندگان تجدیدنظر میکنند.
- تکرار فرآیند: برای رسیدن به اجماع، چرخه پرسش، به اشتراک گذاشتن بازخورد، و بازنگری نظرات تکرار می شود تا زمانی که پیش بینی های کارشناسان با هم هماهنگ شوند.
تحقیقات بازار

تحقیقات بازار فرآیندی سیستماتیک از جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های ارزشمند در مورد ترجیحات، نیازها و رفتار مصرف کنندگان هدف است. به عنوان یک تکنیک پیشبینی تقاضای کیفی، از بحثها و نظرسنجیهای گروه متمرکز برای درک ترجیحات مصرفکننده و پیشبینی تقاضای آینده برای محصولات یا خدمات استفاده میکند.
بیایید سناریویی را در نظر بگیریم که در آن یک برند شکلات تختهای خوشمزه میفروشد. آنها متوجه کاهش مداوم فروش شکلاتهای شیری سنتی خود شدهاند. آنها به جای وحشت، بهترین مهارت های کارآگاهی خود را به کار گرفتند و تحقیقات کیفی بازار را انجام دادند.
این برند، بحثهای گروهی متمرکز مجازی را با دوستداران شکلات از گروههای سنی، پیشینهها و مکانهای جغرافیایی مختلف ترتیب داد. آنها از آنها در مورد ترجیحات شکلات خود پرسیدند - آیا آنها از شکلات شیری لذت می برند یا بیشتر به شکلات تیره یا سفید علاقه دارند؟ آیا آنها به دنبال شکلات های تک اصل هستند؟ آیا آنها آجیل، میوه یا سایر مواد اضافه شده در قالب های شکلات را ترجیح می دهند؟
آنها همچنین نظرسنجی های آنلاین را از طریق صفحات رسانه های اجتماعی خود برای مخاطبان بزرگتر ارسال کردند تا جزئیات بیشتری در مورد دلیل تغییر آنها جمع آوری کنند. آیا آنها بیشتر مراقب سلامتی هستند؟ وگان؟ یا صرفاً ترندهای اینستاگرام را دنبال می کنند؟
هنگامی که نتایج به دست آمد، آنها به تقاضای فزاینده ای برای شکلات وگان پی بردند و مصرف کنندگان به دنبال خوراکی های جایگزین و بدون لبنیات بودند. آنها همچنین دریافتند که مشتریانشان مشتاق خلاقیت هستند - مشتاق مواد اولیه هیجان انگیز و مشخصات طعم غیرمنتظره.
بر اساس این بینش، این برند یک شکلات تیره دوستدار وگان را با ترکیبی هیجان انگیز از نمک دریایی و کارامل راه اندازی کرد. این یک تصمیم تصادفی مبتنی بر هوس نیست. استراتژیک است، محاسبه شده و بر اساس ترجیحات خریداران اطلاع رسانی می شود - همه اینها به لطف تحقیقات بازار کامل است.
مدل پیش بینی ساده لوحانه
مدل پیشبینی ساده یک روش کمی ساده است که از تقاضای واقعی آخرین دوره برای تعیین پیشبینی بعدی استفاده میکند. این مدل بر اساس این اصل عمل می کند که تاریخ اغلب خود را تکرار می کند و نشان می دهد که داده های گذشته می توانند به طور دقیق تقاضای آینده را پیش بینی کنند. از آنجایی که نیازی به محاسبات پیچیده یا بینش های آماری عمیق ندارد، به درستی "ساده لوحانه" نامیده می شود.
فرض کنید یک صاحب کسب و کار یک فروشگاه تجارت الکترونیک متخصص در بطری های آب قابل استفاده مجدد سازگار با محیط زیست دارد. این بطری ها به دلیل طبیعت دوستدار محیط زیست، محبوبیت قابل توجهی به دست آورده اند و تقاضای ثابتی را طی چندین ماه نشان می دهند.
با استفاده از مدل پیشبینی ساده، صاحب فروشگاه برای پیشبینی تقاضا برای ماه آینده به آخرین فروش ماه (مثلاً 500 بطری آب) تکیه میکند. از آنجایی که تقاضا برای بطری های آب قابل استفاده مجدد بدون اینکه تحت تأثیر تغییرات فصلی یا روند بازار قرار گیرد، نسبتاً ثابت می ماند، سادگی مدل ساده، فروش پیش بینی شده در ماه بعد را به دقت پیش بینی می کند.
مدل احتمالی
مدلهای احتمالی ابزارهای پیشبینی آماری پیشرفتهای هستند که به شدت بر فرمولهای ریاضی و معیارهای آماری متکی هستند. آنها زمانی استفاده می شوند که آینده نامشخص باشد. "احتمالی" از کلمه "احتمال" که اصطلاحی ریاضی برای احتمال وقوع یک رویداد است، گرفته شده است.
در مدل احتمالی، کسبوکارها از دادههای فروش گذشته و فرمولهای ریاضی برای پیشبینی تقاضاهای احتمالی آینده استفاده میکنند. این به چه معناست؟ به سادگی، مثل نگاه کردن به فروش قبلی کلاه آفتابگیر در ماههای تابستان است. اگر فروش بالا هر ماه ژوئن، ژوئیه و آگوست اتفاق بیفتد، یک مدل احتمالی نیز بر اساس الگویی که می بیند، فروش بالایی را در این ماه ها برای سال های آینده پیش بینی می کند.
«توزیع پواسون» و «مدل احتمال بیزی» مدلهای احتمالی رایج هستند:
مدل پواسون
توزیع پواسون را به عنوان پیش بینی باران در نظر بگیرید. ممکن است بدانیم که احتمال بارندگی 10 روز از 30 روز وجود دارد، اما نمیتوانیم پیشبینی کنیم که این روزهای مشخص چه روزهایی خواهند بود - این اتفاقی است. به طور مشابه، توزیع پواسون به کسبوکارها کمک میکند تا تخمین بزنند که مثلاً چه تعداد مشتری احتمالاً هر روز به فروشگاه یا وبسایت آنها وارد میشوند.
هنگام استفاده از توزیع پواسون، یک صاحب کسب و کار می تواند متوجه شود که به طور متوسط روزانه حدود 100 کلاه می فروشد. در روزهای آفتابی این عدد افزایش می یابد و در روزهای ابری فروکش می کند. از طریق مدل پواسون، فروشگاه می تواند متوجه شود:
- شانس فروش، مثلاً 50 کلاه در یک روز ابری،
- یا کلاه 150 بلند پرواز در یک روز آفتابی!
مدل بیزی
مدل احتمال بیزی در مورد بهروزرسانی پیشبینیها با ورود دادههای جدید است. بیایید فرض کنیم یک برند پوشاک کتهای زمستانی را آنلاین میفروشد. بر اساس داده های تاریخی (باورهای قبلی)، مشاهده می شود که فروش مانتوهای زمستانی در ماه سپتامبر نسبتاً کم بوده است. بنابراین، این برند ممکن است در ابتدا پیش بینی کند که این الگو در فصل آتی سپتامبر ادامه خواهد داشت.
با این حال، در فصل جاری سپتامبر، آنها شاهد افزایش ناگهانی فروش در اواسط ماه هستند (شواهد جدید). این داده ها از آنها می خواهد تا پیش بینی اولیه خود را به روز کنند. یکی از دلایل احتمالی می تواند کاهش ناگهانی دما یا اوایل زمستان امسال باشد.
با این دادههای جدید، این برند اکنون پیشبینیهای خود را با استفاده از مدل بیزی تنظیم میکند و افزایش تقاضا را در فصل جاری و احتمالاً در ماه سپتامبر آینده پیشبینی میکند (احتمال پسین). کسبوکار تجارت الکترونیک میتواند بر این اساس انبار کند و آماده پاسخگویی به تقاضای غیرمنتظره باشد.
مدل یادگیری ماشینی

یک مدل یادگیری ماشینی از یادگیری عمیق و شبکه های عصبی برای تشخیص روابط پیچیده استفاده می کند. این روابط اغلب برای ابزارهای آماری سنتی بسیار پیچیده و غیرخطی هستند. چشمگیر به نظر می رسد، اینطور نیست؟
آن را به عنوان یک مغز دیجیتال تجسم کنید که بی وقفه از الگوهایی که مشاهده می کند یاد می گیرد، جایی که، در این زمینه، الگوها عادات خرید مصرف کننده هستند. مانند اینکه چگونه مغز ما حافظه را از طریق تکرار و مشاهده تقویت میکند، مدلهای یادگیری ماشینی نیز درک را در طول زمان تطبیق داده و اصلاح میکنند.
به عنوان مثال، تجارتی را در نظر بگیرید که محصولات مراقبت از زیبایی زنان را می فروشد. آنها می توانند از ابزاری مانند اهرم استفاده کنند راه حل هوش مصنوعی علی بابا. این پلتفرم تقاضای بازار را شبیه سازی و بررسی می کند و سپس داده ها را با استفاده از هوش داده و الگوریتم های پیش بینی سری های زمانی پیش پردازش می کند.
مدل یادگیری ماشینی می تواند با تجزیه و تحلیل الگوهای خرید مشتریان، روندهای نوظهور را شناسایی کند. به عنوان مثال، ممکن است هر تابستان شاهد افزایش تقاضا برای ضد آفتاب باشد. به عنوان مثالی دیگر، این مدل ممکن است تشخیص دهد که رژ لب های نسخه ویژه هر زمان که کسب و کار همکاری جدیدی را با یک تأثیرگذار هنرمند برجسته آرایش آغاز می کند، بسیار مورد توجه قرار می گیرد.
پیش بینی تقاضا در زمان واقعی زنجیره تامین را متحول خواهد کرد
چه کسبوکارها تصمیم به استفاده از یک روش کیفی مانند تحقیقات بازار و نظرسنجی داشته باشند، یا یک روش کمی پیشرفته مانند مدلهای یادگیری ماشین (یا ترکیبی از هر دو)، واضح است که پیشبینی تقاضا دستخوش تغییرات قابلتوجهی است.
تکامل از پیشبینی دورهای به پیشبینی بلادرنگ با افزایش در دسترس بودن دادههای آنی در مورد رفتار مشتری هدایت میشود. این فوریت به این معنی است که کسب و کارها دیگر نیازی به انتظار هفته ها یا ماه ها برای جمع آوری داده ها و پیش بینی ندارند.
آنها می توانند به سرعت تنظیم شوند و امکان تصمیم گیری دقیق تر را فراهم کنند. با انجام این کار، کسبوکارها میتوانند سریعتر به تغییرات تقاضا پاسخ دهند که منجر به ایجاد یک زنجیره تامین کارآمدتر و پاسخگوتر میشود. برای استراتژیها و تکنیکهای بیشتر در مورد چگونگی درک مشتریان و رفتارهای آنها، به ادامه مطلب مراجعه کنید مرکز وبلاگ!

به دنبال راه حل لجستیکی با قیمت رقابتی، دید کامل و پشتیبانی مشتری به راحتی در دسترس هستید؟ بررسی کنید بازار لجستیک Chovm.com امروز.