Kuasai Seni Ramalan Permintaan Dengan 5 Kaedah Ini

Pengguna hari ini lebih menuntut, mengharapkan produk dan pengalaman yang lebih baik. Jika tidak berpuas hati, mereka sering mencari tempat lain. Satu tinjauan tentang 25,000 pengguna global mendedahkan bahawa 64% mahu syarikat bertindak balas dengan lebih cepat kepada keperluan mereka yang semakin berkembang.

Pendekatan tradisional "buat, jual, ulang" tidak lagi memenuhi jangkaan pelanggan. Perniagaan kini mesti menjangkakan apa yang pelanggan mahukan sebelum mereka mengetahui dan menyampaikan keinginan tersebut sebelum persaingan. 

Tetapi bagaimana sebenarnya perniagaan boleh meramalkan kehendak pelanggan mereka? Teruskan membaca sambil kami meneroka 5 teknik ramalan permintaan untuk membantu pelanggan berasa didengari dan difahami.

Jadual Kandungan
Apakah ramalan permintaan dan mengapa ia penting?
3 jenis ramalan permintaan yang perlu anda ketahui
5 teknik ramalan permintaan untuk membantu anda mengelakkan kejutan
Ramalan permintaan masa nyata akan merevolusikan rantaian bekalan

Apakah ramalan permintaan dan mengapa ia penting?

Ramalan permintaan adalah serupa dengan ahli meteorologi, tetapi daripada meramalkan cahaya matahari atau hujan, perniagaan meramalkan berapa banyak pelanggan produk mereka akan inginkan dalam tempoh yang akan datang. Dalam erti kata lain, meramalkan permintaan pelanggan hanyalah proses anggaran yang menentukan permintaan masa depan untuk barangan atau perkhidmatan firma.

Ramalan sebegitu bukanlah hasil tekaan. Sebaliknya, perniagaan menggunakan kaedah kuantitatif, seperti alat statistik dan ekonometrik, dan teknik kualitatif, seperti tinjauan pasaran atau pendapat pakar, untuk meramalkan arah aliran permintaan dengan tepat. Kami akan meneroka kaedah ini dengan lebih mendalam dalam bahagian berikut.

Ramalan permintaan ialah komponen penting dalam pengurusan rantaian bekalan, dan syarikat boleh mendapat manfaat yang besar daripada melaksanakannya dalam pelbagai cara:

• Mengoptimumkan pengurusan inventori: Dengan meramalkan permintaan masa hadapan dengan tepat, perniagaan boleh mengekalkan tahap inventori yang optimum. Ini boleh membantu mereka mengelakkan kehabisan stok, yang boleh menyebabkan kehilangan jualan dan pelanggan yang menjengkelkan, atau lebihan stok yang tidak perlu, yang mengikat modal dan menimbulkan masalah penyimpanan.
• Mengurangkan kos: Perniagaan boleh memperuntukkan sumber dengan cekap dengan meramalkan permintaan masa depan dengan tepat dan mengembangkan atau mengurangkan kapasiti pengeluaran dan tenaga kerja. Ini boleh membantu mengurangkan pembaziran dalam peruntukan sumber, mengurangkan kos dan meningkatkan keuntungan.
• Meningkatkan kepuasan pelanggan: Memahami permintaan pelanggan melibatkan memenuhi atau mengatasi keperluan pelanggan dengan memastikan produk yang betul tersedia pada bila-bila masa dan di mana ia diperlukan. Ramalan permintaan membolehkan perniagaan menyelaraskan rantaian bekalan mereka dengan permintaan pelanggan, menghasilkan pelanggan yang berpuas hati dan keputusan perniagaan yang bijak.

3 jenis ramalan permintaan yang perlu anda ketahui

Ramalan permintaan melibatkan pelbagai alat dan teknik. Walau bagaimanapun, sebelum kita menyelami perkara ini, adalah penting untuk kita memahami konsep analisis permintaan terlebih dahulu. Bersedia untuk lawatan pantas? Mari kita terokai tiga jenis utama ramalan permintaan:

Ramalan kualitatif

Kaedah ramalan kualitatif biasanya digunakan apabila data sejarah tidak tersedia atau perniagaan melancarkan produk baharu atau memasuki pasaran baharu. Ia bergantung pada pengetahuan dan pengalaman pakar industri, pendapat pihak berkepentingan, dan faktor subjektif lain daripada data matematik tulen.

Sebagai contoh, katakan sebuah syarikat telefon pintar merancang untuk melancarkan model telefon baharu. Mereka mungkin menggunakan kaedah ramalan kualitatif seperti kumpulan fokus, tinjauan atau temu bual untuk memahami ciri yang mungkin disukai pengguna, amaun yang mereka sanggup bayar dan bilangan unit yang boleh dijangkakan oleh syarikat untuk dijual. Kelemahan ramalan kualitatif? Ia subjektif dan boleh dipengaruhi oleh kecenderungan kognitif.

Ramalan permintaan siri masa

Ramalan permintaan siri masa ialah pendekatan ramalan kuantitatif untuk meramalkan keperluan pelanggan masa hadapan. Kaedah berasaskan data ini mempertimbangkan data sejarah untuk menganggarkan permintaan masa hadapan. 

Ini termasuk menilai data jualan masa lalu untuk mengenal pasti corak, arah aliran yang semakin meningkat atau sebarang perubahan yang dikaitkan dengan masa yang berbeza dalam setahun, yang boleh mempengaruhi permintaan masa hadapan. Ia menggunakan kaedah statistik seperti linear regresi and moving averages untuk membina ramalan permintaan ini.

Antara teknik ini, regresi linear adalah seperti melukis garis lurus yang terbaik melalui sekumpulan titik pada graf. Baris ini ialah tekaan terbaik bagi aliran asas dalam data, sekali gus membantu dalam meramalkan senario masa hadapan. Jika kita melihat barisan jualan masa lalu menunjukkan arah aliran menaik, ini merupakan petunjuk berguna bahawa jualan masa depan juga berkemungkinan meningkat.

Ramalan permintaan pasif

Ramalan permintaan pasif ialah kaedah kuantitatif lain yang menggunakan data jualan masa lalu untuk meramalkan permintaan masa hadapan. Tetapi tidak seperti ramalan permintaan siri masa, ramalan permintaan pasif dianggap lebih mudah. Ia biasanya sesuai untuk perniagaan yang mempunyai jualan bermusim atau terus berkembang (syarikat yang melihat corak yang sama dalam jualan tahun demi tahun).

Mari kita pertimbangkan kedai kecil yang menjual Hiasan Krismas. Seperti jam, jualan mereka meningkat pada bulan November dan Disember setiap tahun dan senyap sepanjang tahun. Kedai ini boleh menggunakan ramalan permintaan pasif dengan melihat jualan November dan Disember lalu mereka untuk mendapatkan idea yang baik tentang perkara yang diharapkan tahun ini. Menggunakan contoh ringkas, jika mereka menjual 100 perhiasan pokok Krismas pada Disember lalu, dan perniagaan itu berkembang dengan mantap, mereka mungkin menjangkakan untuk menjual sekitar 110 atau 120 tahun ini.

5 teknik ramalan permintaan untuk membantu anda mengelakkan kejutan

Berbekalkan pengetahuan tentang pelbagai jenis ramalan permintaan, kini tiba masanya untuk meneroka lima teknik ramalan teratas secara mendalam dan memahami cara kerja ringkasnya:

kaedah Delphi

Kaedah Delphi adalah proses kualitatif berulang yang memanfaatkan kebijaksanaan kolektif sekumpulan pakar. Pendekatan berulang ini berkisar tentang memperhalusi pendapat dan cadangan daripada pelbagai individu yang berpengetahuan untuk menjana unjuran yang tepat mengenai permintaan masa depan produk atau perkhidmatan. Berikut ialah pecahan proses berulang ini:

1. Memilih pakar: Kumpulkan kumpulan pakar yang pelbagai dalam bidang perniagaan, termasuk pakar industri, penganalisis pasaran, atau ahli organisasi yang berpengalaman dalaman dengan pengetahuan pasaran yang luas.
2. Menanyakan soalan: Fasilitator menyerahkan tinjauan kepada pakar, menampilkan pertanyaan yang berkaitan dengan permintaan masa depan perniagaan, seperti, "Apakah faktor yang akan mempengaruhi permintaan produk kami dalam dua tahun akan datang?"
3. Mengumpul pendapat: Respons tinjauan dikumpulkan secara bebas daripada setiap pakar, memastikan luahan pemikiran bebas tanpa mengganggu pendapat orang lain.
4. Berkongsi maklum balas: Fasilitator menyusun gambaran keseluruhan idea dan pendapat utama yang disampaikan dalam respons dan mengedarkan semula ringkasan ini kepada kumpulan, membolehkan pakar meneliti arah aliran dan perspektif umum daripada rakan sebaya mereka.
5. Menilai semula pendapat: Dengan maklumat baharu ini, pakar menilai semula jawapan mereka sebelum ini dan membuat semakan berdasarkan cerapan yang diperoleh daripada peserta lain.
6. Mengulangi proses: Untuk mencapai kata sepakat, kitaran menyoal, berkongsi maklum balas dan menyemak semula pendapat diulang sehingga ramalan pakar sejajar.

Penyelidikan pasaran

Penyelidikan pasaran ialah proses sistematik untuk mengumpul, menganalisis dan mentafsir data berharga tentang keutamaan, keperluan dan tingkah laku pengguna sasaran. Sebagai teknik ramalan permintaan kualitatif, ia menggunakan perbincangan dan tinjauan kumpulan fokus untuk memahami pilihan pengguna dan menjangka permintaan masa depan untuk produk atau perkhidmatan.

Mari kita pertimbangkan senario di mana jenama menjual bar coklat yang lazat. Mereka telah menyedari penurunan yang berterusan dalam jualan bar coklat susu tradisional mereka. Daripada panik, mereka menggunakan kemahiran detektif terbaik mereka dan menjalankan penyelidikan pasaran kualitatif.

Jenama itu menganjurkan perbincangan kumpulan fokus maya dengan pencinta coklat daripada kumpulan umur, latar belakang dan lokasi geografi yang berbeza. Mereka bertanya kepada mereka tentang pilihan coklat mereka - Adakah mereka menikmati coklat susu, atau adakah mereka lebih suka coklat gelap atau putih? Adakah mereka mencari coklat asal tunggal? Adakah mereka lebih suka kacang tambahan, buah-buahan atau bahan-bahan lain dalam bar coklat?

Mereka juga menghantar tinjauan dalam talian kepada khalayak yang lebih besar melalui halaman media sosial mereka untuk mengumpulkan butiran lanjut tentang sebab mereka bertukar. Adakah mereka lebih mementingkan kesihatan? Vegan? Atau adakah mereka hanya mengikuti trend Instagram?

Setelah keputusannya diterima, mereka mendapati permintaan yang semakin meningkat untuk coklat vegan, dengan pengguna mencari alternatif, hidangan bebas tenusu. Mereka juga mendapati bahawa pelanggan mereka mendambakan kreativiti – tidak sabar-sabar untuk bahan-bahan yang menarik dan profil rasa yang tidak dijangka.

Berdasarkan pandangan ini, jenama itu melancarkan bar coklat gelap mesra vegan dengan campuran garam laut dan karamel yang menarik. Ini bukan keputusan rawak berdasarkan kehendak; ia strategik, dikira dan dimaklumkan oleh pilihan pembeli – semuanya berkat penyelidikan pasaran yang teliti.

Model ramalan naif

Model ramalan naif ialah kaedah kuantitatif yang mudah menggunakan permintaan sebenar tempoh terkini untuk menentukan ramalan berikutnya. Model ini beroperasi berdasarkan prinsip bahawa sejarah sering berulang, menunjukkan bahawa data masa lalu boleh meramalkan permintaan masa hadapan dengan tepat. Kerana ia tidak memerlukan pengiraan yang rumit atau cerapan statistik yang mendalam, ia sesuai diistilahkan sebagai 'naif.'

Katakan pemilik perniagaan mengendalikan kedai e-dagang yang mengkhusus dalam botol air boleh guna semula mesra alam. Botol-botol ini telah mendapat populariti yang besar kerana sifatnya yang mesra alam, mempamerkan permintaan yang konsisten selama beberapa bulan.

Menggunakan model ramalan naif, pemilik kedai akan bergantung pada jualan bulan terbaru (cth, 500 botol air) untuk meramalkan permintaan bagi bulan yang akan datang. Memandangkan permintaan untuk botol air boleh guna semula secara relatifnya kekal stabil tanpa dipengaruhi oleh perubahan bermusim atau arah aliran pasaran, kesederhanaan model naif itu meramalkan jualan yang dijangkakan pada bulan berikutnya dengan tepat.

Model kebarangkalian

Model kebarangkalian ialah alat ramalan statistik lanjutan yang sangat bergantung pada formula matematik dan ukuran statistik. Mereka digunakan apabila masa depan tidak menentu. 'Kebarangkalian' berasal daripada perkataan 'Kebarangkalian,' istilah matematik untuk kemungkinan kejadian berlaku.

Dalam model kebarangkalian, perniagaan menggunakan data jualan masa lalu dan formula matematik untuk meramalkan kemungkinan permintaan masa hadapan. Apakah maksudnya? Ringkasnya, ia seperti melihat jualan topi matahari yang lalu pada bulan-bulan musim panas. Jika jualan tinggi berlaku setiap Jun, Julai dan Ogos, model kebarangkalian juga akan meramalkan jualan tinggi pada bulan-bulan ini untuk tahun-tahun akan datang berdasarkan corak yang dilihatnya.

"Taburan Poisson" dan "model kebarangkalian Bayesian" ialah model kebarangkalian yang popular:

Model Poisson

Fikirkan taburan Poisson sebagai meramalkan hujan. Kami mungkin tahu bahawa hujan mungkin 10 daripada 30 hari, tetapi kami tidak dapat meramalkan hari tertentu yang akan berlaku — itu adalah rawak. Begitu juga, pengedaran Poisson membantu perniagaan menganggarkan bilangan pelanggan, katakan, berkemungkinan masuk ke kedai atau tapak web mereka setiap hari.

Apabila menggunakan pengedaran Poisson, pemilik perniagaan dapat melihat mereka menjual kira-kira 100 topi setiap hari secara purata. Pada hari yang cerah, bilangan ini meningkat, dan pada hari mendung, ia akan tenggelam. Melalui model Poisson, kedai boleh mengetahui:

• Kemungkinan menjual, katakan 50 topi pada hari yang mendung,
• Atau 150 topi terbang tinggi pada hari yang cerah!

model Bayesian

Model kebarangkalian Bayesian adalah tentang mengemas kini ramalan apabila data baharu masuk. Mari kita anggap jenama pakaian menjual kot musim sejuk dalam talian. Berdasarkan data sejarah (kepercayaan terdahulu), didapati bahawa jualan kot musim sejuk pada bulan September agak rendah. Oleh itu, jenama itu pada mulanya mungkin meramalkan bahawa corak ini akan berterusan pada musim September akan datang.

Walau bagaimanapun, dalam musim September semasa, mereka melihat peningkatan mendadak dalam jualan pada pertengahan bulan (bukti baharu). Data ini menggesa mereka untuk mengemas kini ramalan awal mereka. Satu sebab yang mungkin adalah penurunan suhu secara tiba-tiba atau musim sejuk yang luar biasa awal tahun ini.

Dengan data baharu ini, jenama itu kini melaraskan ramalannya menggunakan model Bayesian, menjangkakan peningkatan permintaan pada musim semasa dan mungkin musim September akan datang (kebarangkalian posterior). Perniagaan eDagang boleh menyimpan dengan sewajarnya, bersedia untuk memenuhi permintaan yang tidak dijangka.

Model pembelajaran mesin

Model pembelajaran mesin menggunakan pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf untuk membezakan hubungan yang kompleks. Hubungan ini selalunya terlalu rumit dan tidak linear untuk dirungkai oleh alat statistik tradisional. Kedengarannya mengagumkan, bukan? 

Bayangkan ia sebagai otak digital yang tanpa henti belajar daripada corak yang diperhatikan, di mana, dalam konteks ini, coraknya ialah tabiat pembelian pengguna. Seperti cara otak kita menguatkan ingatan melalui pengulangan dan pemerhatian, model pembelajaran mesin juga menyesuaikan dan memperhalusi pemahaman dari semasa ke semasa.

Sebagai contoh, pertimbangkan perniagaan yang menjual produk penjagaan kecantikan wanita. Mereka boleh memanfaatkan alat seperti Penyelesaian AI Chovm. Platform ini mensimulasikan dan meneliti permintaan pasaran dan kemudian memproses data menggunakan kecerdasan data dan algoritma ramalan siri masa.

Model pembelajaran mesin boleh mengenal pasti arah aliran yang muncul dengan menganalisis corak pembelian pelanggan. Sebagai contoh, ia mungkin melihat lonjakan permintaan untuk pelindung matahari setiap musim panas. Sebagai contoh lain, model itu mungkin mengesan bahawa gincu edisi khas sangat dicari setiap kali perniagaan memulakan kerjasama baharu dengan pengaruh artis solek terkemuka.

Ramalan permintaan masa nyata akan merevolusikan rantaian bekalan

Sama ada perniagaan memutuskan untuk menggunakan kaedah kualitatif seperti penyelidikan pasaran dan tinjauan, atau kaedah kuantitatif lanjutan seperti model pembelajaran mesin (atau gabungan kedua-duanya), adalah jelas bahawa ramalan permintaan sedang mengalami perubahan yang ketara. 

Evolusi daripada ramalan berkala kepada masa nyata didorong oleh peningkatan ketersediaan data serta-merta tentang tingkah laku pelanggan. Kedekatan ini bermakna perniagaan tidak lagi perlu menunggu beberapa minggu atau bulan untuk mengumpulkan data dan membuat ramalan. 

Mereka boleh menyesuaikan dengan cepat, membolehkan untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Dengan melakukan ini, perniagaan dapat bertindak balas dengan lebih pantas kepada perubahan dalam permintaan, yang membawa kepada penciptaan rantaian bekalan yang lebih cekap dan responsif. Untuk lebih banyak strategi dan teknik tentang cara memahami pelanggan dan tingkah laku mereka, lihat di pusat blog!