इन 5 तरीकों से मांग पूर्वानुमान की कला में निपुणता प्राप्त करें

आज के उपभोक्ता अधिक मांग कर रहे हैं, बेहतर उत्पादों और अनुभवों की अपेक्षा कर रहे हैं। अगर संतुष्ट नहीं हैं, तो वे अक्सर कहीं और देखते हैं। 25,000 वैश्विक उपभोक्ता सर्वेक्षण से पता चला कि 64% लोग चाहते हैं कि कम्पनियां उनकी उभरती जरूरतों पर अधिक तेजी से प्रतिक्रिया दें।

पारंपरिक "इसे बनाओ, बेचो, दोहराओ" दृष्टिकोण अब ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा नहीं करता। व्यवसायों को अब ग्राहकों की इच्छाओं का अनुमान लगाना होगा और प्रतिस्पर्धा से पहले उनकी इच्छाओं को पूरा करना होगा। 

लेकिन व्यवसाय वास्तव में कैसे अनुमान लगा सकते हैं कि उनके ग्राहक क्या चाहते हैं? आगे पढ़ते रहें क्योंकि हम 5 मांग पूर्वानुमान तकनीकों के बारे में बता रहे हैं जो ग्राहकों को यह महसूस कराने में मदद करेंगी कि उनकी बात सुनी और समझी जा रही है।

विषय - सूची
मांग पूर्वानुमान क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?
मांग पूर्वानुमान के 3 प्रकार जिन्हें आपको जानना आवश्यक है
5 मांग पूर्वानुमान तकनीकें जो आपको आश्चर्य से बचने में मदद करेंगी
वास्तविक समय मांग पूर्वानुमान से आपूर्ति श्रृंखला में क्रांति आएगी

मांग पूर्वानुमान क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

मांग का पूर्वानुमान मौसम विज्ञानी होने जैसा है, लेकिन धूप या बारिश की भविष्यवाणी करने के बजाय, व्यवसाय यह पूर्वानुमान लगाते हैं कि आने वाले समय में उनके उत्पाद ग्राहकों को कितने चाहिए होंगे। दूसरे शब्दों में, ग्राहक मांग का पूर्वानुमान लगाना बस एक अनुमान प्रक्रिया है जो किसी फर्म के सामान या सेवाओं की भविष्य की मांग को निर्धारित करती है।

ऐसा पूर्वानुमान अनुमान का नतीजा नहीं है। इसके बजाय, व्यवसाय मांग के रुझानों का सटीक अनुमान लगाने के लिए मात्रात्मक तरीकों, जैसे सांख्यिकीय और अर्थमितीय उपकरण, और गुणात्मक तकनीकों, जैसे बाजार सर्वेक्षण या विशेषज्ञ की राय का उपयोग करते हैं। हम इन तरीकों को अगले अनुभागों में और अधिक गहराई से देखेंगे।

मांग पूर्वानुमान आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन का एक महत्वपूर्ण घटक है, और कंपनियां इसे विभिन्न तरीकों से लागू करने से काफी लाभ उठा सकती हैं:

• अनुकूलन सूची प्रबंधन: भविष्य की मांग का सटीक अनुमान लगाकर, व्यवसाय इष्टतम इन्वेंट्री स्तर बनाए रख सकते हैं। इससे उन्हें स्टॉक आउट से बचने में मदद मिल सकती है, जिससे बिक्री में कमी आ सकती है और ग्राहक नाराज़ हो सकते हैं, या अनावश्यक रूप से ज़रूरत से ज़्यादा स्टॉक हो सकता है, जिससे पूंजी फंस सकती है और भंडारण की समस्याएँ पैदा हो सकती हैं।
• लागत कम करना: व्यवसाय भविष्य की मांग का सटीक अनुमान लगाकर और उत्पादन क्षमता और कार्यबल का विस्तार या संकुचन करके कुशलतापूर्वक संसाधनों का आवंटन कर सकते हैं। इससे संसाधन आवंटन में अपव्यय को कम करने, लागत कम करने और लाभप्रदता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
• ग्राहक संतुष्टि बढ़ाना: ग्राहकों की मांग को समझने में यह सुनिश्चित करना शामिल है कि सही उत्पाद तब और जहाँ उनकी ज़रूरत है, उपलब्ध हों, ताकि ग्राहकों की ज़रूरतों को पूरा किया जा सके या उनसे बेहतर प्रदर्शन किया जा सके। मांग पूर्वानुमान व्यवसायों को अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं को ग्राहकों की मांग के साथ संरेखित करने में सक्षम बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप संतुष्ट ग्राहक और बुद्धिमान व्यावसायिक निर्णय होते हैं।

मांग पूर्वानुमान के 3 प्रकार जिन्हें आपको जानना आवश्यक है

मांग पूर्वानुमान में कई तरह के उपकरण और तकनीकें शामिल होती हैं। हालाँकि, इन पर चर्चा करने से पहले, यह ज़रूरी है कि हम पहले मांग विश्लेषण की अवधारणा को समझें। एक त्वरित दौरे के लिए तैयार हैं? आइए मांग पूर्वानुमान के तीन प्राथमिक प्रकारों का पता लगाएँ:

गुणात्मक पूर्वानुमान

गुणात्मक पूर्वानुमान विधियों का उपयोग आमतौर पर तब किया जाता है जब ऐतिहासिक डेटा उपलब्ध नहीं होता है या कोई व्यवसाय कोई नया उत्पाद लॉन्च कर रहा होता है या किसी नए बाज़ार में प्रवेश कर रहा होता है। यह शुद्ध गणितीय डेटा के बजाय उद्योग विशेषज्ञों के ज्ञान और अनुभव, हितधारकों की राय और अन्य व्यक्तिपरक कारकों पर निर्भर करता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि कोई स्मार्टफोन कंपनी एक नया फोन मॉडल लॉन्च करने की योजना बना रही है। वे फोकस ग्रुप, सर्वेक्षण या साक्षात्कार जैसे गुणात्मक पूर्वानुमान विधियों का उपयोग कर सकते हैं ताकि यह समझ सकें कि उपभोक्ताओं को कौन सी सुविधाएँ पसंद आ सकती हैं, वे कितना भुगतान करने को तैयार हैं, और कंपनी कितनी इकाइयाँ बेचने की उम्मीद कर सकती है। गुणात्मक पूर्वानुमान का नुकसान? यह व्यक्तिपरक है और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों से प्रभावित हो सकता है।

समय श्रृंखला मांग पूर्वानुमान

समय श्रृंखला मांग पूर्वानुमान भविष्य की ग्राहक आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए एक मात्रात्मक पूर्वानुमान दृष्टिकोण है। यह डेटा-आधारित विधि भविष्य की मांग का अनुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक डेटा पर विचार करती है। 

इसमें पैटर्न, बढ़ते रुझान या साल के अलग-अलग समय से जुड़े किसी भी बदलाव की पहचान करने के लिए पिछले बिक्री डेटा का आकलन करना शामिल है, जो भविष्य की मांग को प्रभावित कर सकता है। इसमें सांख्यिकीय तरीकों का इस्तेमाल किया जाता है जैसे रेखीय प्रतिगमन और मूविंग एवरेज इन मांग पूर्वानुमानों का निर्माण करने के लिए।

इन तकनीकों में से, रैखिक प्रतिगमन एक ग्राफ पर बिंदुओं के समूह के माध्यम से सर्वोत्तम संभव सीधी रेखा खींचने जैसा है। यह रेखा डेटा में अंतर्निहित प्रवृत्ति का सबसे अच्छा अनुमान है, इस प्रकार भविष्य के परिदृश्यों की भविष्यवाणी करने में सहायता करती है। यदि हम पिछली बिक्री रेखा को ऊपर की ओर बढ़ते हुए देखते हैं, तो यह एक उपयोगी संकेतक है कि भविष्य की बिक्री में भी वृद्धि होने की संभावना है।

निष्क्रिय मांग पूर्वानुमान

निष्क्रिय मांग पूर्वानुमान एक और मात्रात्मक विधि है जो भविष्य की मांग का अनुमान लगाने के लिए पिछले बिक्री डेटा का उपयोग करती है। लेकिन समय श्रृंखला मांग पूर्वानुमान के विपरीत, निष्क्रिय मांग पूर्वानुमान को अधिक सरल माना जाता है। यह आमतौर पर सख्ती से मौसमी या लगातार बढ़ती बिक्री वाले व्यवसायों के लिए आदर्श है (ऐसी कंपनियाँ जो साल दर साल बिक्री में एक ही पैटर्न देखती हैं)।

आइए एक छोटी सी दुकान पर विचार करें जो बेचती है क्रिस्मस सजावटघड़ी की सुई की तरह, हर साल नवंबर और दिसंबर में उनकी बिक्री बढ़ जाती है और बाकी साल शांत रहती है। यह स्टोर पिछले नवंबर और दिसंबर की बिक्री को देखकर निष्क्रिय मांग पूर्वानुमान का उपयोग कर सकता है ताकि इस साल क्या उम्मीद की जा सकती है, इसका अच्छा अंदाजा लगाया जा सके। एक सरल उदाहरण का उपयोग करते हुए, यदि उन्होंने पिछले दिसंबर में 100 क्रिसमस ट्री आभूषण बेचे, और व्यवसाय लगातार बढ़ रहा है, तो वे इस साल लगभग 110 या 120 बेचने की उम्मीद कर सकते हैं।

5 मांग पूर्वानुमान तकनीकें जो आपको आश्चर्य से बचने में मदद करेंगी

विभिन्न प्रकार के मांग पूर्वानुमान के ज्ञान से लैस होकर, अब समय आ गया है कि हम शीर्ष पांच पूर्वानुमान तकनीकों का गहराई से अध्ययन करें और उनकी कार्यप्रणाली को समझें:

डेल्फी विधि

डेल्फी पद्धति एक पुनरावृत्तीय गुणात्मक प्रक्रिया है जो विशेषज्ञों के एक समूह के सामूहिक ज्ञान का लाभ उठाती है। यह पुनरावृत्तीय दृष्टिकोण किसी उत्पाद या सेवा की भविष्य की मांग के बारे में सटीक अनुमान लगाने के लिए विभिन्न जानकार व्यक्तियों की राय और सिफारिशों को परिष्कृत करने के इर्द-गिर्द घूमता है। यहाँ इस पुनरावृत्तीय प्रक्रिया का विवरण दिया गया है:

1. विशेषज्ञों का चयन: व्यवसाय क्षेत्र में विशेषज्ञों का एक विविध समूह एकत्रित करें, जिसमें उद्योग विशेषज्ञ, बाजार विश्लेषक, या यहां तक ​​कि संगठन के आंतरिक रूप से अनुभवी सदस्य भी शामिल हों, जिन्हें व्यापक बाजार ज्ञान हो।
2. प्रश्न पूछना: सुविधाकर्ता विशेषज्ञों के समक्ष एक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जिसमें व्यवसाय की भविष्य की मांग से संबंधित प्रश्न होते हैं, जैसे कि, "अगले दो वर्षों में हमारे उत्पाद की मांग को कौन से कारक प्रभावित करेंगे?"
3. राय एकत्रित करना: सर्वेक्षण के उत्तर प्रत्येक विशेषज्ञ से स्वतंत्र रूप से एकत्र किए जाते हैं, जिससे दूसरों की राय में हस्तक्षेप किए बिना विचारों की स्वतंत्र अभिव्यक्ति सुनिश्चित होती है।
4. प्रतिक्रिया साझा करना: सुविधाकर्ता प्रतिक्रियाओं में व्यक्त प्रमुख विचारों और राय का अवलोकन संकलित करता है और इस सारांश को समूह में पुनः वितरित करता है, जिससे विशेषज्ञों को अपने साथियों के सामान्य रुझानों और दृष्टिकोणों की जांच करने का अवसर मिलता है।
5. राय का पुनर्मूल्यांकन: इस नई जानकारी के साथ, विशेषज्ञ अपने पिछले उत्तरों का पुनर्मूल्यांकन करते हैं और अन्य प्रतिभागियों से प्राप्त अंतर्दृष्टि के आधार पर संशोधन करते हैं।
6. प्रक्रिया को दोहराते हुए: आम सहमति तक पहुंचने के लिए, प्रश्न पूछने, फीडबैक साझा करने और राय संशोधित करने का चक्र तब तक दोहराया जाता है जब तक कि विशेषज्ञों की भविष्यवाणियां एक समान नहीं हो जातीं।

बाजार अनुसंधान

बाजार अनुसंधान लक्षित उपभोक्ताओं की प्राथमिकताओं, आवश्यकताओं और व्यवहार के बारे में मूल्यवान डेटा एकत्र करने, उसका विश्लेषण करने और व्याख्या करने की एक व्यवस्थित प्रक्रिया है। गुणात्मक मांग पूर्वानुमान तकनीक के रूप में, यह उपभोक्ता प्राथमिकताओं को समझने और उत्पादों या सेवाओं की भविष्य की मांग का अनुमान लगाने के लिए फोकस समूह चर्चाओं और सर्वेक्षणों का उपयोग करता है।

आइए एक परिदृश्य पर विचार करें जहां एक ब्रांड स्वादिष्ट चॉकलेट बार बेचता है। उन्होंने अपने पारंपरिक दूध चॉकलेट बार की बिक्री में लगातार गिरावट देखी है। घबराने के बजाय, उन्होंने अपनी सर्वश्रेष्ठ जासूसी कौशल का इस्तेमाल किया और गुणात्मक बाजार अनुसंधान किया।

ब्रांड ने अलग-अलग आयु समूहों, पृष्ठभूमियों और भौगोलिक स्थानों के चॉकलेट प्रेमियों के साथ वर्चुअल फ़ोकस ग्रुप चर्चाएँ आयोजित कीं। उन्होंने उनसे उनकी चॉकलेट पसंद के बारे में पूछा - क्या उन्हें मिल्क चॉकलेट पसंद है, या उन्हें डार्क या व्हाइट चॉकलेट ज़्यादा पसंद है? क्या वे सिंगल-ओरिजिन चॉकलेट पसंद करते हैं? क्या उन्हें चॉकलेट बार में नट्स, फल या अन्य सामग्री मिलाना पसंद है?

उन्होंने अपने सोशल मीडिया पेजों के ज़रिए एक बड़े दर्शक वर्ग को ऑनलाइन सर्वेक्षण भी भेजा ताकि वे इस बारे में और जानकारी जुटा सकें कि वे शाकाहारी क्यों बन रहे हैं। क्या वे स्वास्थ्य के प्रति ज़्यादा जागरूक हैं? शाकाहारी हैं? या फिर वे सिर्फ़ इंस्टाग्राम ट्रेंड का अनुसरण कर रहे हैं?

नतीजे आने के बाद, उन्होंने पाया कि शाकाहारी चॉकलेट की मांग बढ़ रही है, उपभोक्ता वैकल्पिक, डेयरी-मुक्त व्यंजनों की तलाश कर रहे हैं। उन्होंने यह भी पाया कि उनके ग्राहक रचनात्मकता चाहते हैं - रोमांचक सामग्री और अप्रत्याशित स्वाद प्रोफाइल के लिए उत्सुक हैं।

इन जानकारियों के आधार पर, ब्रांड ने समुद्री नमक और कारमेल के रोमांचक मिश्रण के साथ शाकाहारी-अनुकूल डार्क चॉकलेट बार लॉन्च किया। यह सनक के आधार पर लिया गया कोई यादृच्छिक निर्णय नहीं है; यह रणनीतिक, गणना की गई और खरीदारों की पसंद से सूचित है - यह सब गहन बाजार अनुसंधान के लिए धन्यवाद है।

सरल पूर्वानुमान मॉडल

नैव पूर्वानुमान मॉडल एक सीधा-सादा मात्रात्मक तरीका है जो बाद के पूर्वानुमान को निर्धारित करने के लिए सबसे हाल की अवधि की वास्तविक मांग का उपयोग करता है। यह मॉडल इस सिद्धांत पर काम करता है कि इतिहास अक्सर खुद को दोहराता है, यह दर्शाता है कि पिछले डेटा भविष्य की मांग का सटीक अनुमान लगा सकते हैं। क्योंकि इसमें जटिल गणना या गहन सांख्यिकीय अंतर्दृष्टि की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए इसे उपयुक्त रूप से 'नैव' कहा जाता है।

मान लीजिए कि कोई व्यवसायी ई-कॉमर्स स्टोर चलाता है जो पर्यावरण के अनुकूल पुनः उपयोग योग्य पानी की बोतलों में विशेषज्ञता रखता है। इन बोतलों ने अपने पर्यावरण के अनुकूल स्वभाव के कारण काफी लोकप्रियता हासिल की है, और पिछले कई महीनों से इनकी लगातार मांग बनी हुई है।

भोले पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करते हुए, स्टोर मालिक आने वाले महीने की मांग का अनुमान लगाने के लिए सबसे हाल के महीने की बिक्री (जैसे, 500 पानी की बोतलें) पर भरोसा करेगा। चूंकि पुन: प्रयोज्य पानी की बोतलों की मांग मौसमी परिवर्तनों या बाजार के रुझानों से प्रभावित हुए बिना अपेक्षाकृत स्थिर रहती है, इसलिए भोले मॉडल की सरलता अगले महीने में अनुमानित बिक्री का सटीक पूर्वानुमान लगाती है।

संभाव्यता मॉडल

संभाव्यता मॉडल उन्नत सांख्यिकीय पूर्वानुमान उपकरण हैं जो गणितीय सूत्रों और सांख्यिकीय उपायों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। इनका उपयोग तब किया जाता है जब भविष्य अनिश्चित होता है। 'संभाव्यता' शब्द 'संभावना' से आया है, जो किसी घटना के घटित होने की संभावना के लिए गणितीय शब्द है।

संभाव्यता मॉडल में, व्यवसाय संभावित भविष्य की मांगों का अनुमान लगाने के लिए पिछले बिक्री डेटा और गणितीय सूत्रों का उपयोग करते हैं। इसका क्या मतलब है? सीधे शब्दों में कहें तो यह गर्मियों के महीनों में सन हैट की पिछली बिक्री को देखने जैसा है। अगर हर जून, जुलाई और अगस्त में उच्च बिक्री होती है, तो एक संभाव्यता मॉडल आने वाले वर्षों के लिए इन महीनों में उच्च बिक्री की भविष्यवाणी भी करेगा, जो पैटर्न के आधार पर होगा।

"पॉइसन वितरण" और "बेयसियन प्रायिकता मॉडल" लोकप्रिय संभाव्यता मॉडल हैं:

पॉइसन मॉडल

पॉइसन वितरण को बारिश की भविष्यवाणी के रूप में समझें। हम यह जान सकते हैं कि 10 में से 30 दिन बारिश होने की संभावना है, लेकिन हम यह अनुमान नहीं लगा सकते कि वे कौन से दिन होंगे - यह यादृच्छिक है। इसी तरह, पॉइसन वितरण व्यवसायों को यह अनुमान लगाने में मदद करता है कि प्रत्येक दिन कितने ग्राहक उनके स्टोर या वेबसाइट पर आने की संभावना है।

पॉइसन वितरण का उपयोग करते समय, एक व्यवसाय स्वामी यह देख सकता है कि वे औसतन प्रतिदिन लगभग 100 टोपियाँ बेचते हैं। धूप वाले दिनों में, यह संख्या बढ़ जाती है, और बादल वाले दिनों में, यह घट जाती है। पॉइसन मॉडल के माध्यम से, दुकान यह पता लगा सकती है:

• बादल वाले दिन में 50 टोपियाँ बेचने की संभावना,
• या फिर धूप वाले दिन 150 टोपियों को ऊंची उड़ान भरते हुए देखना!

बायेसियन मॉडल

बायेसियन प्रायिकता मॉडल नए डेटा के आने पर पूर्वानुमानों को अपडेट करने के बारे में है। मान लीजिए कि एक परिधान ब्रांड ऑनलाइन सर्दियों के कोट बेच रहा है। ऐतिहासिक डेटा (पूर्व मान्यताओं) के आधार पर, यह देखा गया है कि सितंबर में सर्दियों के कोटों की बिक्री अपेक्षाकृत कम रही है। इस प्रकार, ब्रांड शुरू में यह अनुमान लगा सकता है कि यह पैटर्न आगामी सितंबर के मौसम में जारी रहेगा।

हालांकि, मौजूदा सितंबर सीजन में, वे महीने के बीच में अचानक बिक्री में उछाल देखते हैं (नए सबूत)। यह डेटा उन्हें अपने शुरुआती अनुमान को अपडेट करने के लिए प्रेरित करता है। एक संभावित कारण तापमान में अचानक गिरावट या इस साल असामान्य रूप से जल्दी सर्दी हो सकती है।

इस नए डेटा के साथ, ब्रांड अब बायेसियन मॉडल का उपयोग करके अपने पूर्वानुमानों को समायोजित करता है, वर्तमान और संभवतः आगामी सितंबर सीज़न (पोस्टीरियर संभावना) में बढ़ी हुई मांग की आशंका करता है। ईकॉमर्स व्यवसाय अप्रत्याशित मांग को पूरा करने के लिए तदनुसार स्टॉक कर सकता है।

मशीन लर्निंग मॉडल

मशीन लर्निंग मॉडल जटिल संबंधों को समझने के लिए डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। ये संबंध अक्सर इतने जटिल और गैर-रैखिक होते हैं कि पारंपरिक सांख्यिकीय उपकरण उन्हें सुलझा नहीं पाते। प्रभावशाली लगता है, है न? 

इसे एक डिजिटल मस्तिष्क के रूप में कल्पना करें जो लगातार अपने द्वारा देखे गए पैटर्न से सीखता है, जहाँ, इस संदर्भ में, पैटर्न उपभोक्ता की खरीदारी की आदतें हैं। जिस तरह हमारा मस्तिष्क दोहराव और अवलोकन के माध्यम से स्मृति को मजबूत करता है, उसी तरह मशीन लर्निंग मॉडल भी समय के साथ समझ को अनुकूलित और परिष्कृत करते हैं।

उदाहरण के लिए, महिलाओं के सौंदर्य प्रसाधन बेचने वाले व्यवसाय पर विचार करें। वे इस तरह के टूल का लाभ उठा सकते हैं अलीबाबा का एआई समाधानयह प्लेटफॉर्म बाजार की मांग का अनुकरण और परीक्षण करता है और फिर डेटा इंटेलिजेंस और समय श्रृंखला पूर्वानुमान एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा को प्रीप्रोसेस करता है।

मशीन लर्निंग मॉडल ग्राहकों के खरीदारी पैटर्न का विश्लेषण करके उभरते रुझानों की पहचान कर सकता है। उदाहरण के लिए, यह हर गर्मियों में सनस्क्रीन की मांग में उछाल देख सकता है। एक अन्य उदाहरण के रूप में, मॉडल यह पता लगा सकता है कि जब भी व्यवसाय किसी प्रमुख मेकअप कलाकार प्रभावशाली व्यक्ति के साथ नया सहयोग शुरू करता है, तो विशेष संस्करण लिपस्टिक की अत्यधिक मांग होती है।

वास्तविक समय मांग पूर्वानुमान से आपूर्ति श्रृंखला में क्रांति आएगी

चाहे व्यवसाय बाजार अनुसंधान और सर्वेक्षण जैसे गुणात्मक तरीकों का उपयोग करने का निर्णय लें, या मशीन लर्निंग मॉडल जैसे उन्नत मात्रात्मक तरीकों का उपयोग करें (या दोनों का संयोजन), यह स्पष्ट है कि मांग पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण परिवर्तन हो रहे हैं। 

आवधिक से वास्तविक समय पूर्वानुमान तक का विकास ग्राहक व्यवहार के बारे में तात्कालिक डेटा की बढ़ती उपलब्धता से प्रेरित है। इस तात्कालिकता का मतलब है कि व्यवसायों को अब डेटा इकट्ठा करने और पूर्वानुमान लगाने के लिए हफ्तों या महीनों तक इंतजार करने की ज़रूरत नहीं है। 

वे जल्दी से समायोजित कर सकते हैं, जिससे अधिक सटीक निर्णय लेने की अनुमति मिलती है। ऐसा करने से, व्यवसाय मांग में बदलाव के लिए अधिक तत्परता से प्रतिक्रिया करने में सक्षम होते हैं, जिससे अधिक कुशल और उत्तरदायी आपूर्ति श्रृंखला का निर्माण होता है। ग्राहकों और उनके व्यवहार को समझने के तरीके पर अधिक रणनीतियों और तकनीकों के लिए, देखें ब्लॉग केंद्र!