ഈ 5 രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗിൽ പ്രാവീണ്യം നേടൂ

ഇന്നത്തെ ഉപഭോക്താക്കൾ കൂടുതൽ ആവശ്യക്കാരുള്ളവരാണ്, മികച്ച ഉൽപ്പന്നങ്ങളും അനുഭവങ്ങളും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. തൃപ്തരല്ലെങ്കിൽ, അവർ പലപ്പോഴും മറ്റെവിടെയെങ്കിലും നോക്കുന്നു. ഒരു സർവേ 25,000 ആഗോള ഉപഭോക്താക്കൾ കമ്പനികൾ അവരുടെ വളർന്നുവരുന്ന ആവശ്യങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കണമെന്ന് 64% പേർ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്ന് വെളിപ്പെടുത്തി.

പരമ്പരാഗതമായ "ഉണ്ടാക്കുക, വിൽക്കുക, ആവർത്തിക്കുക" എന്ന സമീപനം ഇനി ഉപഭോക്താക്കളുടെ പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റുന്നില്ല. മത്സരത്തിന് മുമ്പ് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് ബിസിനസുകൾ ഇപ്പോൾ പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ആ ആഗ്രഹങ്ങൾ നിറവേറ്റുകയും വേണം. 

എന്നാൽ ബിസിനസുകൾക്ക് അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് കൃത്യമായി എങ്ങനെ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും? ഉപഭോക്താക്കളെ കേൾക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും സഹായിക്കുന്ന 5 ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കൽ രീതികൾ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുമ്പോൾ വായന തുടരുക.

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക
ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കൽ എന്താണ്, അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്?
നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട 3 തരം ഡിമാൻഡ് പ്രവചനങ്ങൾ
ആശ്ചര്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന 5 ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കൽ വിദ്യകൾ
തത്സമയ ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം വിതരണ ശൃംഖലകളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കും.

ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കൽ എന്താണ്, അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്?

ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കൽ ഒരു കാലാവസ്ഥാ നിരീക്ഷകനെപ്പോലെയാണ്, എന്നാൽ വെയിലോ മഴയോ പ്രവചിക്കുന്നതിനുപകരം, വരും കാലഘട്ടങ്ങളിൽ തങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്ന ഉപഭോക്താക്കൾ എത്രത്തോളം ആഗ്രഹിക്കുമെന്ന് ബിസിനസുകൾ പ്രവചിക്കുന്നു. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഉപഭോക്തൃ ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കുന്നത് ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ സാധനങ്ങൾക്കോ ​​സേവനങ്ങൾക്കോ ​​ഉള്ള ഭാവിയിലെ ഡിമാൻഡ് നിർണ്ണയിക്കുന്ന ഒരു കണക്കാക്കൽ പ്രക്രിയ മാത്രമാണ്.

അത്തരമൊരു പ്രവചനം ഊഹത്തിന്റെ ഫലമല്ല. പകരം, ബിസിനസുകൾ ഡിമാൻഡ് ട്രെൻഡുകൾ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ, ഇക്കണോമെട്രിക് ഉപകരണങ്ങൾ പോലുള്ള അളവ് രീതികളും മാർക്കറ്റ് സർവേകൾ അല്ലെങ്കിൽ വിദഗ്ദ്ധ അഭിപ്രായം പോലുള്ള ഗുണപരമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇനിപ്പറയുന്ന വിഭാഗങ്ങളിൽ ഈ രീതികൾ കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

വിതരണ ശൃംഖല മാനേജ്മെന്റിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ് ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം, കൂടാതെ വിവിധ രീതികളിൽ ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ കമ്പനികൾക്ക് വളരെയധികം പ്രയോജനം ലഭിക്കും:

• ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റ്: ഭാവിയിലെ ആവശ്യകത കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസുകൾക്ക് ഒപ്റ്റിമൽ ഇൻവെന്ററി ലെവലുകൾ നിലനിർത്താൻ കഴിയും. വിൽപ്പന നഷ്ടപ്പെടുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളെ അലോസരപ്പെടുത്തുന്നതിനും കാരണമായേക്കാവുന്ന സ്റ്റോക്ക് തീർന്നുപോകുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ ഇത് അവരെ സഹായിക്കും, അല്ലെങ്കിൽ അനാവശ്യമായ ഓവർസ്റ്റോക്കിംഗ് മൂലധനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും സംഭരണ ​​പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ചെലവ് കുറയ്ക്കൽ: ഭാവിയിലെ ആവശ്യകത കൃത്യമായി പ്രവചിച്ചുകൊണ്ടും ഉൽപാദന ശേഷിയും തൊഴിൽ ശക്തിയും വികസിപ്പിച്ചോ ചുരുക്കിയോ ബിസിനസുകൾക്ക് വിഭവങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി വിനിയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് വിഭവ വിഹിതത്തിലെ പാഴാക്കൽ കുറയ്ക്കുന്നതിനും ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ലാഭക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സഹായിക്കും.
• ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കൽ: ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യകത മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ, ശരിയായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ എവിടെ ലഭ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുകയോ മറികടക്കുകയോ ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഉൾപ്പെടുന്നത്. ഡിമാൻഡ് പ്രവചനങ്ങൾ ബിസിനസുകളെ അവരുടെ വിതരണ ശൃംഖലകളെ ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യകതയുമായി വിന്യസിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് സംതൃപ്തരായ ഉപഭോക്താക്കളിലേക്കും ബുദ്ധിപരമായ ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട 3 തരം ഡിമാൻഡ് പ്രവചനങ്ങൾ

ഡിമാൻഡ് പ്രെകോഡിംഗിൽ വിവിധ ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉൾപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇവയിലേക്ക് കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, ഡിമാൻഡ് വിശകലനം എന്ന ആശയം ആദ്യം മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. ഒരു ചെറിയ ടൂറിന് തയ്യാറാണോ? ഡിമാൻഡ് പ്രെകോഡിംഗിന്റെ മൂന്ന് പ്രാഥമിക തരങ്ങൾ നമുക്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം:

ഗുണപരമായ പ്രവചനം

ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോഴോ ഒരു ബിസിനസ്സ് പുതിയ ഉൽപ്പന്നം ആരംഭിക്കുമ്പോഴോ പുതിയ വിപണിയിൽ പ്രവേശിക്കുമ്പോഴോ ആണ് ഗുണപരമായ പ്രവചന രീതികൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ശുദ്ധമായ ഗണിതശാസ്ത്ര ഡാറ്റയെക്കാൾ വ്യവസായ വിദഗ്ധരുടെ അറിവും അനുഭവവും, പങ്കാളികളുടെ അഭിപ്രായങ്ങളും, മറ്റ് ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്മാർട്ട്‌ഫോൺ കമ്പനി ഒരു പുതിയ ഫോൺ മോഡൽ പുറത്തിറക്കാൻ പദ്ധതിയിടുന്നുവെന്ന് കരുതുക. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഏതൊക്കെ സവിശേഷതകൾ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം, അവർ എത്ര പണം നൽകാൻ തയ്യാറാണ്, കമ്പനിക്ക് എത്ര യൂണിറ്റുകൾ വിൽക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകൾ, സർവേകൾ അല്ലെങ്കിൽ അഭിമുഖങ്ങൾ പോലുള്ള ഗുണപരമായ പ്രവചന രീതികൾ അവർ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഗുണപരമായ പ്രവചനത്തിന്റെ പോരായ്മ എന്താണ്? ഇത് ആത്മനിഷ്ഠമാണ്, വൈജ്ഞാനിക പക്ഷപാതങ്ങളാൽ സ്വാധീനിക്കപ്പെടാം.

സമയ ശ്രേണി ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം

ഭാവിയിലെ ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് പ്രവചന സമീപനമാണ് ടൈം സീരീസ് ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗ്. ഭാവിയിലെ ഡിമാൻഡ് കണക്കാക്കുന്നതിന് ഈ ഡാറ്റാ അധിഷ്ഠിത രീതി ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ പരിഗണിക്കുന്നു. 

ഇതിൽ പാറ്റേണുകൾ, വളരുന്ന പ്രവണതകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഭാവിയിലെ ആവശ്യകതയെ സ്വാധീനിച്ചേക്കാവുന്ന വർഷത്തിലെ വ്യത്യസ്ത സമയങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഏതെങ്കിലും മാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് മുൻകാല വിൽപ്പന ഡാറ്റ വിലയിരുത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് പോലുള്ള സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ ഒപ്പം ചലിക്കുന്ന ശരാശരി ഈ ഡിമാൻഡ് പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്.

ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിൽ, ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ എന്നത് ഒരു ഗ്രാഫിലെ ഒരു കൂട്ടം പോയിന്റുകളിലൂടെ സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച നേർരേഖ വരയ്ക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്. ഡാറ്റയിലെ അടിസ്ഥാന പ്രവണതയുടെ ഏറ്റവും മികച്ച ഊഹമാണിത്, അതുവഴി ഭാവി സാഹചര്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. കഴിഞ്ഞ വിൽപ്പന രേഖ മുകളിലേക്ക് നീങ്ങുന്നത് നമ്മൾ കാണുകയാണെങ്കിൽ, ഭാവിയിലെ വിൽപ്പനയും വർദ്ധിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്നതിന്റെ ഉപയോഗപ്രദമായ സൂചകമാണിത്.

നിഷ്ക്രിയ ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം

ഭാവിയിലെ ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കാൻ മുൻകാല വിൽപ്പന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റൊരു ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് രീതിയാണ് പാസീവ് ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗ്. എന്നാൽ സമയ ശ്രേണി ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, പാസീവ് ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗ് കൂടുതൽ ലളിതമാക്കിയതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. കർശനമായി സീസണൽ അല്ലെങ്കിൽ സ്ഥിരമായി വളരുന്ന വിൽപ്പനയുള്ള ബിസിനസുകൾക്ക് (വർഷം തോറും വിൽപ്പനയിൽ ഒരേ പാറ്റേൺ കാണുന്ന കമ്പനികൾ) ഇത് സാധാരണയായി അനുയോജ്യമാണ്.

വിൽക്കുന്ന ഒരു ചെറിയ കടയെ നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം ക്രിസ്മസ് അലങ്കാരങ്ങൾ. ക്ലോക്ക് വർക്ക് പോലെ, എല്ലാ വർഷവും നവംബർ, ഡിസംബർ മാസങ്ങളിൽ അവരുടെ വിൽപ്പന കുതിച്ചുയരുകയും വർഷം മുഴുവനും ശാന്തമായിരിക്കും. ഈ വർഷം എന്താണ് പ്രതീക്ഷിക്കേണ്ടതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ, കഴിഞ്ഞ നവംബർ, ഡിസംബർ മാസങ്ങളിലെ വിൽപ്പന പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ഈ സ്റ്റോറിന് നിഷ്ക്രിയ ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം ഉപയോഗിക്കാം. ലളിതമായ ഒരു ഉദാഹരണം പറഞ്ഞാൽ, കഴിഞ്ഞ ഡിസംബറിൽ അവർ 100 ക്രിസ്മസ് ട്രീ ആഭരണങ്ങൾ വിറ്റഴിക്കുകയും ബിസിനസ്സ് സ്ഥിരമായി വളരുകയും ചെയ്താൽ, ഈ വർഷം ഏകദേശം 110 അല്ലെങ്കിൽ 120 എണ്ണം വിൽക്കുമെന്ന് അവർ പ്രതീക്ഷിക്കാം.

ആശ്ചര്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന 5 ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കൽ വിദ്യകൾ

വിവിധ തരം ഡിമാൻഡ് പ്രവചനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ഉപയോഗിച്ച്, മികച്ച അഞ്ച് പ്രവചന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ആഴത്തിൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും അവയുടെ ലളിതമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനുമുള്ള സമയമാണിത്:

ഡെൽഫി രീതി

ഒരു കൂട്ടം വിദഗ്ധരുടെ കൂട്ടായ ജ്ഞാനം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ആവർത്തിച്ചുള്ള ഗുണപരമായ പ്രക്രിയയാണ് ഡെൽഫി രീതി. ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെയോ സേവനത്തിന്റെയോ ഭാവി ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ച് കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വിവിധ അറിവുള്ള വ്യക്തികളിൽ നിന്നുള്ള അഭിപ്രായങ്ങളും ശുപാർശകളും പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് ഈ ആവർത്തിച്ചുള്ള സമീപനം. ഈ ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രക്രിയയുടെ ഒരു വിശകലനം ഇതാ:

1. വിദഗ്ധരെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു: വ്യവസായ വിദഗ്ധർ, മാർക്കറ്റ് അനലിസ്റ്റുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ വിപുലമായ മാർക്കറ്റ് പരിജ്ഞാനമുള്ള ഓർഗനൈസേഷനിലെ ആന്തരികമായി പരിചയസമ്പന്നരായ അംഗങ്ങൾ എന്നിവരുൾപ്പെടെ ബിസിനസ്സ് മേഖലയിലെ വൈവിധ്യമാർന്ന വിദഗ്ധരുടെ ഒരു സംഘത്തെ കൂട്ടിച്ചേർക്കുക.
2. ചോദ്യം ചോദിക്കുന്നു: "അടുത്ത രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകതയെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?" തുടങ്ങിയ ബിസിനസ്സിന്റെ ഭാവി ആവശ്യകതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തി ഫെസിലിറ്റേറ്റർ ഒരു സർവേ വിദഗ്ധർക്ക് സമർപ്പിക്കുന്നു.
3. അഭിപ്രായ ശേഖരണം: ഓരോ വിദഗ്ദ്ധനിൽ നിന്നും സ്വതന്ത്രമായി സർവേ പ്രതികരണങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു, മറ്റുള്ളവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങളിൽ ഇടപെടാതെ ചിന്തകളുടെ സ്വതന്ത്രമായ ആവിഷ്കാരം ഉറപ്പാക്കുന്നു.
4. ഫീഡ്‌ബാക്ക് പങ്കിടുന്നു: പ്രതികരണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന പ്രധാന ആശയങ്ങളുടെയും അഭിപ്രായങ്ങളുടെയും ഒരു അവലോകനം ഫെസിലിറ്റേറ്റർ സമാഹരിക്കുകയും ഈ സംഗ്രഹം ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് പുനർവിതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് വിദഗ്ദ്ധർക്ക് അവരുടെ സമപ്രായക്കാരുടെ പൊതുവായ പ്രവണതകളും കാഴ്ചപ്പാടുകളും പരിശോധിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
5. അഭിപ്രായങ്ങൾ പുനർമൂല്യനിർണ്ണയം ചെയ്യുന്നു: ഈ പുതിയ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, വിദഗ്ധർ അവരുടെ മുൻ ഉത്തരങ്ങൾ വീണ്ടും വിലയിരുത്തുകയും മറ്റ് പങ്കാളികളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച ഉൾക്കാഴ്ചകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരുത്തലുകൾ വരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
6. പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു സമവായത്തിലെത്താൻ, വിദഗ്ധരുടെ പ്രവചനങ്ങൾ ഒത്തുവരുന്നതുവരെ ചോദ്യം ചെയ്യൽ, ഫീഡ്‌ബാക്ക് പങ്കിടൽ, അഭിപ്രായങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കൽ എന്നിവയുടെ ചക്രം ആവർത്തിക്കുന്നു.

വിപണി ഗവേഷണം

വിപണി ഗവേഷണം ലക്ഷ്യ ഉപഭോക്താക്കളുടെ മുൻഗണനകൾ, ആവശ്യങ്ങൾ, പെരുമാറ്റം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിലപ്പെട്ട ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത പ്രക്രിയയാണ്. ഗുണപരമായ ഡിമാൻഡ് പ്രവചന സാങ്കേതികത എന്ന നിലയിൽ, ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കോ ​​സേവനങ്ങൾക്കോ ​​ഉള്ള ഭാവി ആവശ്യകത മുൻകൂട്ടി കാണുന്നതിനും ഇത് ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പ് ചർച്ചകളും സർവേകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഒരു ബ്രാൻഡ് രുചികരമായ ചോക്ലേറ്റ് ബാറുകൾ വിൽക്കുന്ന ഒരു സാഹചര്യം നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം. അവരുടെ പരമ്പരാഗത മിൽക്ക് ചോക്ലേറ്റ് ബാർ വിൽപ്പനയിൽ സ്ഥിരമായ ഇടിവ് അവർ ശ്രദ്ധിച്ചു. പരിഭ്രാന്തരാകുന്നതിനുപകരം, അവർ തങ്ങളുടെ മികച്ച ഡിറ്റക്ടീവ് കഴിവുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ഗുണപരമായ മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണം നടത്തുകയും ചെയ്തു.

വ്യത്യസ്ത പ്രായക്കാർ, പശ്ചാത്തലങ്ങൾ, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥലങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ചോക്ലേറ്റ് പ്രേമികളുമായി ബ്രാൻഡ് വെർച്വൽ ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പ് ചർച്ചകൾ സംഘടിപ്പിച്ചു. അവരുടെ ചോക്ലേറ്റ് ഇഷ്ടങ്ങളെക്കുറിച്ച് അവർ അവരോട് ചോദിച്ചു - അവർക്ക് മിൽക്ക് ചോക്ലേറ്റ് ഇഷ്ടമാണോ, അതോ ഡാർക്ക് ചോക്ലേറ്റ് ആണോ കൂടുതൽ ഇഷ്ടം അല്ലെങ്കിൽ വൈറ്റ് ചോക്ലേറ്റ് ആണോ? അവർ ഒറ്റത്തവണ ചോക്ലേറ്റുകൾ തേടുന്നുണ്ടോ? ചോക്ലേറ്റ് ബാറുകളിൽ നട്സ്, പഴങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ചേരുവകൾ ചേർക്കാൻ അവർ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നുണ്ടോ?

എന്തുകൊണ്ടാണ് അവർ മാറുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനായി അവർ സോഷ്യൽ മീഡിയ പേജുകൾ വഴി കൂടുതൽ പ്രേക്ഷകരിലേക്ക് ഓൺലൈൻ സർവേകൾ അയച്ചു. അവർ കൂടുതൽ ആരോഗ്യ ബോധമുള്ളവരാണോ? വീഗൻ ആണോ? അതോ ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം ട്രെൻഡുകൾ പിന്തുടരുകയാണോ?

ഫലങ്ങൾ വന്നുകഴിഞ്ഞപ്പോൾ, വീഗൻ ചോക്ലേറ്റിനുള്ള ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചുവരികയാണെന്ന് അവർ കണ്ടെത്തി, ഉപഭോക്താക്കൾ ഇതര, പാലുൽപ്പന്നങ്ങളില്ലാത്ത ട്രീറ്റുകൾക്കായി തിരയുന്നു. ആവേശകരമായ ചേരുവകൾക്കും അപ്രതീക്ഷിത രുചികൾക്കും വേണ്ടിയുള്ള ആകാംക്ഷയോടെ, അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ സർഗ്ഗാത്മകത ആഗ്രഹിക്കുന്നതായും അവർ കണ്ടെത്തി.

ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, കടൽ ഉപ്പും കാരമലും കലർന്ന ഒരു വീഗൻ-ഫ്രണ്ട്‌ലി ഡാർക്ക് ചോക്ലേറ്റ് ബാർ ബ്രാൻഡ് പുറത്തിറക്കി. ഇത് ഇഷ്ടാനിഷ്ടങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ആകസ്മിക തീരുമാനമല്ല; ഇത് തന്ത്രപരവും കണക്കുകൂട്ടിയതും ഷോപ്പർമാരുടെ മുൻഗണനകളാൽ വിവരിച്ചതുമാണ് - ഇതെല്ലാം സമഗ്രമായ വിപണി ഗവേഷണത്തിന് നന്ദി.

നിഷ്കളങ്കമായ പ്രവചന മാതൃക

ഏറ്റവും പുതിയ കാലഘട്ടത്തിലെ യഥാർത്ഥ ആവശ്യകത ഉപയോഗിച്ച് തുടർന്നുള്ള പ്രവചനം നിർണ്ണയിക്കുന്ന ഒരു നേരായ അളവ് രീതിയാണ് നൈവ് പ്രവചന മാതൃക. ചരിത്രം പലപ്പോഴും ആവർത്തിക്കുന്നു എന്ന തത്വത്തിലാണ് ഈ മാതൃക പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, മുൻകാല ഡാറ്റയ്ക്ക് ഭാവിയിലെ ആവശ്യകത കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളോ ആഴത്തിലുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഉൾക്കാഴ്ചകളോ ഇതിന് ആവശ്യമില്ലാത്തതിനാൽ, ഇതിനെ 'നിഷ്കളങ്കൻ' എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

പരിസ്ഥിതി സൗഹൃദ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന വാട്ടർ ബോട്ടിലുകൾ വിൽക്കുന്ന ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സ്റ്റോർ ഒരു ബിസിനസ്സ് ഉടമ നടത്തുന്നുവെന്ന് കരുതുക. പരിസ്ഥിതി സൗഹൃദ സ്വഭാവം കാരണം ഈ കുപ്പികൾക്ക് ഗണ്യമായ ജനപ്രീതി ലഭിച്ചിട്ടുണ്ട്, നിരവധി മാസങ്ങളായി സ്ഥിരമായ ഡിമാൻഡ് പ്രകടമാണ്.

നിഷ്കളങ്കമായ പ്രവചന മാതൃക ഉപയോഗിച്ച്, വരാനിരിക്കുന്ന മാസത്തേക്കുള്ള ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കാൻ സ്റ്റോർ ഉടമ ഏറ്റവും പുതിയ മാസത്തെ വിൽപ്പനയെ (ഉദാഹരണത്തിന്, 500 വാട്ടർ ബോട്ടിലുകൾ) ആശ്രയിക്കും. സീസണൽ മാറ്റങ്ങളോ വിപണി പ്രവണതകളോ ബാധിക്കാതെ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന വാട്ടർ ബോട്ടിലുകളുടെ ഡിമാൻഡ് താരതമ്യേന സ്ഥിരതയുള്ളതായി തുടരുന്നതിനാൽ, നിഷ്കളങ്കമായ മോഡലിന്റെ ലാളിത്യം അടുത്ത മാസത്തെ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന വിൽപ്പന കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുന്നു.

പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡൽ

ഗണിതശാസ്ത്ര സൂത്രവാക്യങ്ങളെയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് അളവുകളെയും വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന നൂതന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രവചന ഉപകരണങ്ങളാണ് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകൾ. ഭാവി അനിശ്ചിതത്വത്തിലാകുമ്പോൾ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു സംഭവം സംഭവിക്കാനുള്ള സാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഗണിതശാസ്ത്ര പദമായ 'പ്രോബബിലിറ്റി' എന്ന വാക്കിൽ നിന്നാണ് 'പ്രോബബിലിസ്റ്റിക്' എന്ന വാക്ക് വരുന്നത്.

പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലിൽ, ഭാവിയിലെ ആവശ്യകതകൾ പ്രവചിക്കാൻ ബിസിനസുകൾ മുൻകാല വിൽപ്പന ഡാറ്റയും ഗണിതശാസ്ത്ര സൂത്രവാക്യങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിന്റെ അർത്ഥമെന്താണ്? ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, വേനൽക്കാല മാസങ്ങളിൽ സൺ തൊപ്പികളുടെ മുൻകാല വിൽപ്പന നോക്കുന്നത് പോലെയാണ് ഇത്. എല്ലാ ജൂൺ, ജൂലൈ, ഓഗസ്റ്റ് മാസങ്ങളിലും ഉയർന്ന വിൽപ്പന നടക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡൽ അത് കാണുന്ന പാറ്റേണിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വരും വർഷങ്ങളിൽ ഈ മാസങ്ങളിൽ ഉയർന്ന വിൽപ്പന പ്രവചിക്കും.

"പോയ്സൺ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ", "ബയേസിയൻ പ്രോബബിലിറ്റി മോഡൽ" എന്നിവയാണ് ജനപ്രിയ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകൾ:

പോയിസൺ മോഡൽ

പോയസൺ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ മഴ പ്രവചിക്കുന്നതായി കരുതുക. 10 ദിവസത്തിൽ 30 ദിവസവും മഴ പെയ്യാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് നമുക്കറിയാം, പക്ഷേ അവ ഏതൊക്കെ ദിവസങ്ങളാണെന്ന് നമുക്ക് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയില്ല - അത് ക്രമരഹിതമാണ്. അതുപോലെ, പോയസൺ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ ബിസിനസുകളെ അവരുടെ സ്റ്റോറിലേക്കോ വെബ്‌സൈറ്റിലേക്കോ ഓരോ ദിവസവും എത്ര ഉപഭോക്താക്കൾ വരാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് കണക്കാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

പോയിസൺ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഒരു ബിസിനസ്സ് ഉടമയ്ക്ക് അവർ പ്രതിദിനം ശരാശരി 100 തൊപ്പികൾ വിൽക്കുന്നത് ശ്രദ്ധിക്കാൻ കഴിയും. വെയിലുള്ള ദിവസങ്ങളിൽ, ഈ സംഖ്യ വർദ്ധിക്കുകയും, മേഘാവൃതമായ ദിവസങ്ങളിൽ അത് താഴുകയും ചെയ്യും. പോയിസൺ മോഡലിലൂടെ, കടയ്ക്ക് ഇവ കണ്ടെത്താനാകും:

• മേഘാവൃതമായ ഒരു ദിവസം 50 തൊപ്പികൾ വിൽക്കാനുള്ള സാധ്യത,
• അല്ലെങ്കിൽ വെയിലുള്ള ഒരു ദിവസം ആ ഉയരെ പറക്കുന്ന 150 തൊപ്പികൾ!

ബയേസിയൻ മോഡൽ

പുതിയ ഡാറ്റ വരുന്നതിനനുസരിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ബയേസിയൻ പ്രോബബിലിറ്റി മോഡൽ. ഒരു വസ്ത്ര ബ്രാൻഡ് ഓൺലൈനിൽ ശൈത്യകാല കോട്ടുകൾ വിൽക്കുന്നുണ്ടെന്ന് നമുക്ക് അനുമാനിക്കാം. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ (മുൻ വിശ്വാസങ്ങൾ) അടിസ്ഥാനമാക്കി, സെപ്റ്റംബറിൽ ശൈത്യകാല കോട്ടുകളുടെ വിൽപ്പന താരതമ്യേന കുറവാണെന്ന് നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. അതിനാൽ, വരാനിരിക്കുന്ന സെപ്റ്റംബർ സീസണിലും ഈ രീതി തുടരുമെന്ന് ബ്രാൻഡ് തുടക്കത്തിൽ പ്രവചിച്ചേക്കാം.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ സെപ്റ്റംബർ സീസണിൽ, മാസത്തിന്റെ മധ്യത്തിൽ വിൽപ്പനയിൽ പെട്ടെന്നുള്ള വർദ്ധനവ് അവർ കാണുന്നു (പുതിയ തെളിവുകൾ). ഈ ഡാറ്റ അവരുടെ പ്രാരംഭ പ്രവചനം അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സാധ്യതയുള്ള കാരണം താപനിലയിലെ പെട്ടെന്നുള്ള ഇടിവോ ഈ വർഷത്തെ അസാധാരണമായ ശൈത്യകാലമോ ആകാം.

ഈ പുതിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ബ്രാൻഡ് ഇപ്പോൾ ബയേസിയൻ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു, നിലവിലെ സീസണിലും ഒരുപക്ഷേ വരാനിരിക്കുന്ന സെപ്റ്റംബർ സീസണിലും (പിൻഭാഗത്തെ സാധ്യത) ഡിമാൻഡ് വർദ്ധിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ബിസിനസിന് അതിനനുസരിച്ച് സ്റ്റോക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും, അപ്രതീക്ഷിതമായ ഡിമാൻഡ് നിറവേറ്റാൻ തയ്യാറാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ

സങ്കീർണ്ണമായ ബന്ധങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെയും ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളെയും ഉപയോഗിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അനാവരണം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തവിധം ഈ ബന്ധങ്ങൾ പലപ്പോഴും വളരെ സങ്കീർണ്ണവും രേഖീയമല്ലാത്തതുമാണ്. അതിശയകരമായി തോന്നുന്നു, അല്ലേ? 

നിരീക്ഷിക്കുന്ന പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് നിരന്തരം പഠിക്കുന്ന ഒരു ഡിജിറ്റൽ തലച്ചോറായി അതിനെ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക, ഇവിടെ, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, പാറ്റേണുകൾ ഉപഭോക്തൃ വാങ്ങൽ ശീലങ്ങളാണ്. ആവർത്തനത്തിലൂടെയും നിരീക്ഷണത്തിലൂടെയും നമ്മുടെ മസ്തിഷ്കം മെമ്മറി ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതുപോലെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളും കാലക്രമേണ മനസ്സിലാക്കലിനെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, സ്ത്രീകളുടെ സൗന്ദര്യ സംരക്ഷണ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിൽക്കുന്ന ഒരു ബിസിനസ്സ് പരിഗണിക്കുക. അവർക്ക് ഇതുപോലുള്ള ഒരു ഉപകരണം ഉപയോഗപ്പെടുത്താം ആലിബാബയുടെ AI പരിഹാരം. ഈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം മാർക്കറ്റ് ഡിമാൻഡ് അനുകരിക്കുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ഡാറ്റ ഇന്റലിജൻസ്, സമയ ശ്രേണി പ്രവചന അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് ഉപഭോക്താക്കളുടെ വാങ്ങൽ രീതികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഉയർന്നുവരുന്ന പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, എല്ലാ വേനൽക്കാലത്തും സൺസ്‌ക്രീനിനുള്ള ആവശ്യകതയിൽ വർദ്ധനവ് ഇത് ശ്രദ്ധിച്ചേക്കാം. മറ്റൊരു ഉദാഹരണമായി, ഒരു പ്രമുഖ മേക്കപ്പ് ആർട്ടിസ്റ്റ് സ്വാധീനമുള്ളയാളുമായി ബിസിനസ്സ് പുതിയ സഹകരണം ആരംഭിക്കുമ്പോഴെല്ലാം പ്രത്യേക പതിപ്പ് ലിപ്സ്റ്റിക്കുകൾക്ക് ഉയർന്ന ഡിമാൻഡുണ്ടെന്ന് മോഡൽ കണ്ടെത്തിയേക്കാം.

തത്സമയ ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം വിതരണ ശൃംഖലകളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കും.

മാർക്കറ്റ് റിസർച്ച്, സർവേകൾ പോലുള്ള ഗുണപരമായ രീതിയോ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പോലുള്ള ഒരു നൂതന ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് രീതിയോ (അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടിന്റെയും സംയോജനം) ഉപയോഗിക്കാൻ ബിസിനസുകൾ തീരുമാനിച്ചാലും, ഡിമാൻഡ് പ്രവചനത്തിൽ കാര്യമായ മാറ്റങ്ങൾ സംഭവിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്. 

ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള തൽക്ഷണ ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യത വർദ്ധിച്ചുവരുന്നതിലൂടെയാണ് ആനുകാലിക പ്രവചനത്തിൽ നിന്ന് തത്സമയ പ്രവചനത്തിലേക്കുള്ള പരിണാമം സംഭവിക്കുന്നത്. ഈ തൽക്ഷണത അർത്ഥമാക്കുന്നത് ബിസിനസുകൾക്ക് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും ഇനി ആഴ്ചകളോ മാസങ്ങളോ കാത്തിരിക്കേണ്ടതില്ല എന്നാണ്. 

അവർക്ക് വേഗത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും, ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ തീരുമാനമെടുക്കലിന് സഹായിക്കുന്നു. ഇത് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസുകൾക്ക് ആവശ്യകതയിലെ മാറ്റങ്ങളോട് കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ ഒരു വിതരണ ശൃംഖല സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഉപഭോക്താക്കളെയും അവരുടെ പെരുമാറ്റങ്ങളെയും എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ തന്ത്രങ്ങൾക്കും സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്കും, ഇവിടെ പരിശോധിക്കുക ബ്ലോഗ് സെന്റർ!