Opanuj sztukę prognozowania popytu dzięki tym 5 metodom

Dzisiejsi konsumenci są bardziej wymagający, oczekują lepszych produktów i doświadczeń. Jeśli nie są zadowoleni, często szukają gdzie indziej. Badanie 25,000 XNUMX konsumentów na całym świecie ujawniło, że 64% chce, aby firmy szybciej reagowały na ich zmieniające się potrzeby.

Tradycyjne podejście „zrób to, sprzedaj to, powtórz” nie spełnia już oczekiwań klientów. Firmy muszą teraz przewidywać, czego chcą klienci, zanim się dowiedzą, i spełniać te pragnienia przed konkurencją. 

Ale jak dokładnie firmy mogą przewidzieć, czego chcą ich klienci? Czytaj dalej, ponieważ odkrywamy 5 technik prognozowania popytu, które pomogą klientom poczuć się wysłuchanymi i zrozumianymi.

Spis treści
Czym jest prognozowanie popytu i dlaczego jest ważne?
3 rodzaje prognozowania popytu, które musisz znać
5 technik prognozowania popytu, które pomogą Ci uniknąć niespodzianek
Prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym zrewolucjonizuje łańcuchy dostaw

Czym jest prognozowanie popytu i dlaczego jest ważne?

Prognozowanie popytu jest podobne do bycia meteorologiem, ale zamiast przewidywać słońce lub deszcz, firmy prognozują, ile ich produktów będą chcieli klienci w nadchodzących okresach. Innymi słowy, prognozowanie popytu klientów jest po prostu procesem szacowania określającym przyszły popyt na towary lub usługi firmy.

Taka prognoza nie jest wynikiem zgadywania. Zamiast tego firmy wykorzystują metody ilościowe, takie jak narzędzia statystyczne i ekonometryczne, oraz techniki jakościowe, takie jak badania rynku lub opinie ekspertów, aby dokładnie przewidzieć trendy popytu. Przeanalizujemy te metody bardziej szczegółowo w kolejnych sekcjach.

Prognozowanie popytu jest istotnym elementem zarządzania łańcuchem dostaw, a przedsiębiorstwa mogą odnieść ogromne korzyści, wdrażając je na różne sposoby:

• Optymalizacja zarządzanie zapasami: Dzięki dokładnemu przewidywaniu przyszłego popytu firmy mogą utrzymać optymalny poziom zapasów. Może to pomóc im uniknąć niedoborów, które mogą prowadzić do utraty sprzedaży i zirytowanych klientów, lub niepotrzebnego nadmiaru zapasów, który wiąże kapitał i powoduje problemy z magazynowaniem.
• Redukcja kosztów: Firmy mogą efektywnie alokować zasoby, dokładnie przewidując przyszłe zapotrzebowanie i rozszerzając lub ograniczając moce produkcyjne i siłę roboczą. Może to pomóc w zmniejszeniu marnotrawstwa w alokacji zasobów, obniżając koszty i poprawiając rentowność.
• Zwiększanie zadowolenia klientów: Zrozumienie popytu klientów obejmuje spełnianie lub przekraczanie potrzeb klientów poprzez zapewnienie dostępności właściwych produktów, kiedy i gdzie są potrzebne. Prognozy popytu umożliwiają firmom dostosowanie łańcuchów dostaw do popytu klientów, co skutkuje zadowoleniem klientów i mądrymi decyzjami biznesowymi.

3 rodzaje prognozowania popytu, które musisz znać

Prognozowanie popytu obejmuje wiele narzędzi i technik. Jednak zanim się w nie zagłębimy, kluczowe jest, abyśmy najpierw zrozumieli koncepcję analizy popytu. Gotowy na szybką wycieczkę? Przyjrzyjmy się trzem podstawowym typom prognozowania popytu:

Prognozy jakościowe

Jakościowe metody prognozowania są zazwyczaj stosowane, gdy dane historyczne są niedostępne lub firma wprowadza nowy produkt lub wchodzi na nowy rynek. Opiera się na wiedzy i doświadczeniu ekspertów branżowych, opiniach interesariuszy i innych subiektywnych czynnikach, a nie na czystych danych matematycznych.

Na przykład powiedzmy, że firma produkująca smartfony planuje wprowadzić na rynek nowy model telefonu. Mogą oni użyć jakościowych metod prognozowania, takich jak grupy fokusowe, ankiety lub wywiady, aby zrozumieć, jakie funkcje mogą się spodobać konsumentom, ile byliby skłonni zapłacić i ile jednostek firma mogłaby się spodziewać sprzedać. Wady jakościowego prognozowania? Jest subiektywne i może być pod wpływem błędów poznawczych.

Prognozowanie popytu na podstawie szeregów czasowych

Prognozowanie popytu w oparciu o szeregi czasowe to ilościowe podejście prognostyczne do przewidywania przyszłych potrzeb klientów. Ta oparta na danych metoda bierze pod uwagę dane historyczne w celu oszacowania przyszłego popytu. 

Obejmuje to ocenę danych dotyczących sprzedaży z przeszłości w celu zidentyfikowania wzorców, rosnących trendów lub wszelkich zmian związanych z różnymi porami roku, które mogą mieć wpływ na przyszły popyt. Wykorzystuje metody statystyczne, takie jak: regresji liniowej i średnie ruchome aby stworzyć te prognozy popytu.

Wśród tych technik regresja liniowa jest jak narysowanie najlepszej możliwej linii prostej przez grupę punktów na wykresie. Ta linia jest najlepszym przypuszczeniem podstawowego trendu w danych, pomagając w ten sposób w przewidywaniu przyszłych scenariuszy. Jeśli widzimy, że linia sprzedaży w przeszłości ma tendencję wzrostową, jest to przydatny wskaźnik, że sprzedaż w przyszłości również prawdopodobnie wzrośnie.

Pasywne prognozowanie popytu

Pasywne prognozowanie popytu to kolejna ilościowa metoda, która wykorzystuje dane z przeszłości sprzedaży do przewidywania przyszłego popytu. Jednak w przeciwieństwie do prognozowania popytu szeregów czasowych, pasywne prognozowanie popytu jest uważane za bardziej uproszczone. Zazwyczaj jest idealne dla firm o ściśle sezonowej lub stale rosnącej sprzedaży (firmy, które widzą ten sam wzorzec sprzedaży rok po roku).

Rozważmy mały sklep, który sprzedaje ozdoby świąteczne. Jak w zegarku, ich sprzedaż rośnie w listopadzie i grudniu każdego roku i jest spokojna przez resztę roku. Ten sklep mógłby wykorzystać pasywne prognozowanie popytu, patrząc na swoją sprzedaż w listopadzie i grudniu, aby uzyskać dobry pomysł, czego można się spodziewać w tym roku. Używając prostego przykładu, jeśli sprzedali 100 ozdób choinkowych w zeszłym grudniu, a biznes stale rośnie, mogliby się spodziewać, że sprzedadzą około 110 lub 120 w tym roku.

5 technik prognozowania popytu, które pomogą Ci uniknąć niespodzianek

Mając wiedzę na temat różnych typów prognozowania popytu, czas dogłębnie poznać pięć najważniejszych technik prognozowania i zrozumieć ich podstawowe zasady działania:

Metoda Delphi

Metoda Delphi to iteracyjny proces jakościowy, który wykorzystuje zbiorową mądrość grupy ekspertów. To iteracyjne podejście polega na udoskonalaniu opinii i rekomendacji różnych osób posiadających wiedzę w celu wygenerowania precyzyjnych prognoz dotyczących przyszłego popytu na produkt lub usługę. Oto podział tego iteracyjnego procesu:

1. Wybór ekspertów: Zbierz zróżnicowaną grupę ekspertów w dziedzinie biznesu, w tym specjalistów branżowych, analityków rynku lub nawet członków organizacji mających wewnętrzne doświadczenie i szeroką wiedzę rynkową.
2. Zadając pytanie: Osoba prowadząca badanie przesyła ekspertom ankietę zawierającą pytania odnoszące się do przyszłego popytu firmy, na przykład: „Jakie czynniki wpłyną na popyt na nasze produkty w ciągu najbliższych dwóch lat?”
3. Zbieranie opinii: Odpowiedzi na ankietę zbierane są niezależnie od siebie od każdego eksperta, co zapewnia swobodę wyrażania myśli bez ingerowania w opinie innych.
4. Udostępnianie opinii: Osoba prowadząca dyskusję sporządza przegląd najważniejszych idei i opinii zawartych w odpowiedziach, a następnie przekazuje to podsumowanie grupie, umożliwiając ekspertom analizę ogólnych trendów i perspektyw swoich kolegów.
5. Ponowna ocena opinii: Dysponując nowymi informacjami, eksperci ponownie oceniają swoje poprzednie odpowiedzi i wprowadzają zmiany w oparciu o spostrzeżenia innych uczestników.
6. Powtarzanie procesu: Aby osiągnąć konsensus, cykl zadawania pytań, dzielenia się opiniami i rewidowania opinii jest powtarzany aż do momentu, gdy przewidywania ekspertów staną się spójne.

Badania rynku

Badania rynku jest systematycznym procesem gromadzenia, analizowania i interpretowania cennych danych o preferencjach, potrzebach i zachowaniach docelowych konsumentów. Jako jakościowa technika prognozowania popytu wykorzystuje dyskusje grup fokusowych i ankiety w celu zrozumienia preferencji konsumentów i przewidywania przyszłego popytu na produkty lub usługi.

Rozważmy scenariusz, w którym marka sprzedaje pyszne tabliczki czekolady. Zauważyli stały spadek sprzedaży tradycyjnych tabliczek mlecznej czekolady. Zamiast panikować, wykorzystali swoje najlepsze umiejętności detektywistyczne i przeprowadzili jakościowe badania rynku.

Marka zorganizowała wirtualne dyskusje grupowe z miłośnikami czekolady z różnych grup wiekowych, środowisk i lokalizacji geograficznych. Zapytano ich o ich preferencje czekoladowe – czy lubią mleczną czekoladę, czy też bardziej preferują czekoladę gorzką lub białą? Czy szukają czekolad jednorodnych? Czy wolą dodane orzechy, owoce lub inne składniki w tabliczkach czekolady?

Wysłali również ankiety online do większej liczby odbiorców za pośrednictwem swoich stron w mediach społecznościowych, aby zebrać więcej szczegółów na temat powodów, dla których zmieniają dietę. Czy są bardziej świadomi zdrowia? Weganie? A może po prostu podążają za trendami na Instagramie?

Po otrzymaniu wyników odkryli rosnący popyt na wegańską czekoladę, a konsumenci szukali alternatywnych, bezmlecznych smakołyków. Odkryli również, że ich klienci pragną kreatywności – łakną ekscytujących składników i nieoczekiwanych profili smakowych.

Na podstawie tych spostrzeżeń marka wprowadziła na rynek przyjazną weganom ciemną czekoladę z ekscytującą mieszanką soli morskiej i karmelu. Nie jest to przypadkowa decyzja podyktowana kaprysami; jest strategiczna, wyrachowana i oparta na preferencjach kupujących – wszystko dzięki dogłębnym badaniom rynku.

Naiwny model prognozowania

Model prognozowania naiwnego to prosta metoda ilościowa wykorzystująca rzeczywisty popyt z ostatniego okresu do określenia prognozy na przyszłość. Model ten działa na zasadzie, że historia często się powtarza, co oznacza, że ​​dane z przeszłości mogą dokładnie przewidywać przyszły popyt. Ponieważ nie wymaga skomplikowanych obliczeń ani dogłębnych analiz statystycznych, jest trafnie nazywany „naiwnym”.

Załóżmy, że właściciel firmy prowadzi sklep e-commerce specjalizujący się w ekologicznych butelkach wielokrotnego użytku. Te butelki zyskały znaczną popularność ze względu na ich przyjazny dla środowiska charakter, wykazując stały popyt przez kilka miesięcy.

Wykorzystując naiwny model prognozowania, właściciel sklepu polegałby na sprzedaży z ostatniego miesiąca (np. 500 butelek wody), aby przewidzieć popyt na nadchodzący miesiąc. Ponieważ popyt na butelki wielokrotnego użytku pozostaje stosunkowo stabilny, bez wpływu zmian sezonowych lub trendów rynkowych, prostota naiwnego modelu dokładnie prognozuje przewidywaną sprzedaż w kolejnym miesiącu.

Model probabilistyczny

Modele probabilistyczne to zaawansowane narzędzia prognozowania statystycznego, które w dużym stopniu opierają się na formułach matematycznych i miarach statystycznych. Są używane, gdy przyszłość jest niepewna. „Probabilistyczny” pochodzi od słowa „Prawdopodobieństwo”, matematycznego terminu oznaczającego prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia.

W modelu probabilistycznym firmy wykorzystują dane o sprzedaży z przeszłości i wzory matematyczne, aby przewidywać możliwe przyszłe zapotrzebowanie. Co to oznacza? Po prostu, to tak, jakby patrzeć na sprzedaż kapeluszy przeciwsłonecznych z przeszłości w miesiącach letnich. Jeśli wysoka sprzedaż ma miejsce w czerwcu, lipcu i sierpniu, model probabilistyczny również przewidziałby wysoką sprzedaż w tych miesiącach w nadchodzących latach na podstawie zaobserwowanego wzorca.

Popularnymi modelami probabilistycznymi są „rozkład Poissona” i „model prawdopodobieństwa bayesowskiego”:

Model Poissona

Wyobraź sobie rozkład Poissona jako przewidywanie deszczu. Możemy wiedzieć, że prawdopodobnie będzie padać 10 dni z 30, ale nie możemy przewidzieć, które konkretnie dni to będą — to losowe. Podobnie rozkład Poissona pomaga firmom oszacować, ilu klientów, powiedzmy, prawdopodobnie wpadnie do ich sklepu lub na stronę internetową każdego dnia.

Korzystając z rozkładu Poissona, właściciel firmy może zauważyć, że sprzedaje średnio około 100 kapeluszy dziennie. W słoneczne dni liczba ta rośnie, a w pochmurne dni spada. Poprzez model Poissona sklep może dowiedzieć się:

• Jakie są szanse na sprzedaż, powiedzmy, 50 kapeluszy w pochmurny dzień,
• Albo 150 kapeluszy latających wysoko w słoneczny dzień!

Model bayesowski

Model prawdopodobieństwa bayesowskiego polega na aktualizowaniu prognoz w miarę napływania nowych danych. Załóżmy, że marka odzieżowa sprzedaje zimowe płaszcze online. Na podstawie danych historycznych (wcześniejszych przekonań) zaobserwowano, że sprzedaż zimowych płaszczy we wrześniu była stosunkowo niska. Zatem marka może początkowo przewidywać, że ten wzorzec utrzyma się w nadchodzącym sezonie wrześniowym.

Jednak w obecnym sezonie wrześniowym obserwują nagły wzrost sprzedaży w połowie miesiąca (nowe dowody). Dane te skłaniają ich do aktualizacji ich pierwotnej prognozy. Jednym z możliwych powodów może być nagły spadek temperatury lub niezwykle wczesna zima w tym roku.

Dzięki tym nowym danym marka dostosowuje teraz swoje prognozy, korzystając z modelu bayesowskiego, przewidując wzrost popytu w bieżącym i prawdopodobnie nadchodzącym sezonie wrześniowym (prawdopodobieństwo późniejsze). Biznes eCommerce może odpowiednio się zaopatrzyć, gotowy sprostać nieoczekiwanemu popytowi.

Model uczenia maszynowego

Model uczenia maszynowego wykorzystuje głębokie uczenie i sieci neuronowe do rozróżniania złożonych relacji. Relacje te są często zbyt skomplikowane i nieliniowe, aby tradycyjne narzędzia statystyczne mogły je rozwikłać. Brzmi imponująco, prawda? 

Wyobraź sobie cyfrowy mózg, który nieustannie uczy się na podstawie obserwowanych wzorców, gdzie w tym kontekście wzorce te są nawykami zakupowymi konsumentów. Podobnie jak nasze mózgi wzmacniają pamięć poprzez powtarzanie i obserwację, modele uczenia maszynowego również dostosowują i udoskonalają rozumienie w czasie.

Jako przykład rozważmy firmę sprzedającą produkty do pielęgnacji urody dla kobiet. Mogłaby wykorzystać narzędzie takie jak Rozwiązanie AI firmy ChovmPlatforma ta symuluje i bada popyt rynkowy, a następnie wstępnie przetwarza dane, wykorzystując algorytmy inteligencji danych i prognozowania szeregów czasowych.

Model uczenia maszynowego może identyfikować pojawiające się trendy, analizując wzorce zakupowe klientów. Na przykład może zauważyć wzrost popytu na kremy przeciwsłoneczne każdego lata. Jako inny przykład, model może wykryć, że specjalne edycje szminek są bardzo poszukiwane, gdy firma inicjuje nową współpracę z wybitnym influencerem makijażysty.

Prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym zrewolucjonizuje łańcuchy dostaw

Niezależnie od tego, czy przedsiębiorstwa zdecydują się na wykorzystanie metod jakościowych, takich jak badania rynku i ankiety, czy też zaawansowanych metod ilościowych, takich jak modele uczenia maszynowego (lub kombinacji obu), jasne jest, że prognozowanie popytu ulega znaczącym zmianom. 

Ewolucja od prognozowania okresowego do prognozowania w czasie rzeczywistym jest napędzana przez rosnącą dostępność natychmiastowych danych o zachowaniu klientów. Ta bezpośredniość oznacza, że ​​firmy nie muszą już czekać tygodniami lub miesiącami na zebranie danych i sporządzenie prognoz. 

Mogą się szybko dostosowywać, umożliwiając podejmowanie trafniejszych decyzji. Dzięki temu firmy są w stanie szybciej reagować na zmiany popytu, co prowadzi do stworzenia bardziej wydajnego i responsywnego łańcucha dostaw. Aby uzyskać więcej strategii i technik dotyczących zrozumienia klientów i ich zachowań, zapoznaj się z centrum blogów!