Wateja wa leo wanadai zaidi, wanatarajia bidhaa bora na uzoefu. Ikiwa hawajaridhika, mara nyingi hutazama mahali pengine. Uchunguzi wa watumiaji 25,000 duniani kote ilibaini kuwa 64% wanataka makampuni kujibu kwa haraka zaidi mahitaji yao yanayoendelea.
Mbinu ya kitamaduni ya "tengeneza, iuze, rudia" haikidhi matarajio ya wateja tena. Biashara lazima sasa zitegemee kile ambacho wateja wanataka kabla ya kujua na kutimiza matamanio hayo kabla ya shindano.
Lakini ni kwa jinsi gani biashara zinaweza kutabiri kile ambacho wateja wao wanataka? Endelea kusoma tunapochunguza mbinu 5 za utabiri wa mahitaji ili kuwasaidia wateja kujisikia kusikilizwa na kueleweka.
Orodha ya Yaliyomo
Utabiri wa mahitaji ni nini na kwa nini ni muhimu?
Aina 3 za utabiri wa mahitaji unayohitaji kujua
5 kudai mbinu za utabiri ili kukusaidia kuepuka mshangao
Utabiri wa mahitaji ya wakati halisi utabadilisha minyororo ya usambazaji
Utabiri wa mahitaji ni nini na kwa nini ni muhimu?
Utabiri wa mahitaji ni sawa na kuwa mtaalamu wa hali ya hewa, lakini badala ya kutabiri jua au mvua, biashara hutabiri ni kiasi gani cha wateja wa bidhaa zao watatamani katika vipindi vijavyo. Kwa maneno mengine, kutabiri mahitaji ya wateja ni mchakato wa makadirio unaobainisha mahitaji ya siku zijazo ya bidhaa au huduma za kampuni.
Utabiri kama huo sio matokeo ya kubahatisha. Badala yake, biashara hutumia mbinu za kiasi, kama vile zana za takwimu na uchumi, na mbinu za ubora, kama vile tafiti za soko au maoni ya wataalamu, ili kutabiri kwa usahihi mitindo ya mahitaji. Tutachunguza njia hizi kwa undani zaidi katika sehemu zifuatazo.
Utabiri wa mahitaji ni sehemu muhimu ya usimamizi wa ugavi, na makampuni yanaweza kufaidika kwa kiasi kikubwa kutokana na kuutekeleza kwa njia mbalimbali:
- Kuboresha usimamizi wa hesabu: Kwa kutabiri mahitaji ya siku zijazo kwa usahihi, biashara zinaweza kudumisha viwango bora vya hesabu. Hili linaweza kuwasaidia kuepuka kuisha kwa akiba, jambo ambalo linaweza kusababisha kupotea kwa mauzo na wateja wanaoudhika, au uongezaji wa bidhaa zisizo za lazima, ambao huunganisha mtaji na kusababisha matatizo ya uhifadhi.
- Kupunguza gharama: Biashara zinaweza kutenga rasilimali kwa ufanisi kwa kutabiri kwa usahihi mahitaji ya siku za usoni na kupanua au kukandamiza uwezo wa uzalishaji na nguvu kazi. Hii inaweza kusaidia kupunguza upotevu katika ugawaji wa rasilimali, kupunguza gharama na kuboresha faida.
- Kuboresha kuridhika kwa wateja: Kuelewa mahitaji ya wateja kunahusisha kukidhi au kupita mahitaji ya wateja kwa kuhakikisha bidhaa zinazofaa zinapatikana wakati na mahali zinapohitajika. Utabiri wa mahitaji huwezesha biashara kuoanisha minyororo yao ya ugavi na mahitaji ya wateja, na hivyo kusababisha wateja kuridhika na maamuzi ya busara ya biashara.
Aina 3 za utabiri wa mahitaji unayohitaji kujua
Utabiri wa mahitaji unahusisha zana na mbinu mbalimbali. Walakini, kabla ya kuzama katika haya, ni muhimu kwamba kwanza tuelewe dhana ya uchanganuzi wa mahitaji. Je, uko tayari kwa ziara ya haraka? Wacha tuchunguze aina tatu za msingi za utabiri wa mahitaji:
Utabiri wa ubora
Mbinu za utabiri wa ubora hutumiwa wakati data ya kihistoria haipatikani au biashara inazindua bidhaa mpya au inaingia kwenye soko jipya. Inategemea ujuzi na uzoefu wa wataalam wa sekta hiyo, maoni ya washikadau, na mambo mengine ya kibinafsi badala ya data safi ya hisabati.
Kwa mfano, tuseme kampuni ya simu mahiri inapanga kuzindua muundo mpya wa simu. Wanaweza kutumia mbinu bora za utabiri kama vile vikundi lengwa, tafiti, au mahojiano ili kuelewa vipengele ambavyo watumiaji wanaweza kupenda, ni kiasi gani wangependa kulipa, na ni vitengo vingapi ambavyo kampuni inaweza kutarajia kuuza. Upande wa chini wa utabiri wa ubora? Ni ya kibinafsi na inaweza kuathiriwa na upendeleo wa utambuzi.
Utabiri wa mahitaji ya mfululizo wa saa
Utabiri wa mahitaji ya mfululizo wa saa ni mbinu ya utabiri wa kiasi ya kutabiri mahitaji ya wateja yajayo. Mbinu hii ya msingi wa data huzingatia data ya kihistoria ili kukadiria mahitaji ya siku zijazo.
Hii ni pamoja na kutathmini data ya mauzo ya awali ili kutambua ruwaza, mitindo inayokua, au mabadiliko yoyote yanayohusishwa na nyakati tofauti za mwaka, ambayo yanaweza kuathiri mahitaji ya siku zijazo. Inatumia njia za takwimu kama vile mwelekezo wa mstari na kusonga wastani kujenga utabiri wa mahitaji haya.
Miongoni mwa mbinu hizi, urejeshaji wa mstari ni kama kuchora mstari bora zaidi ulionyooka kupitia kikundi cha alama kwenye grafu. Mstari huu ndio nadhani bora zaidi ya mwelekeo wa kimsingi katika data, na hivyo kusaidia katika kutabiri matukio ya siku zijazo. Tukiona mauzo ya awali yakivuma zaidi, ni kiashirio muhimu kwamba mauzo ya siku zijazo pia yanaweza kuongezeka.
Utabiri wa mahitaji ya kupita kiasi
Utabiri wa mahitaji tulivu ni mbinu nyingine ya kiasi inayotumia data ya mauzo ya awali kutabiri mahitaji ya siku zijazo. Lakini tofauti na utabiri wa mahitaji ya mfululizo wa saa, utabiri wa mahitaji tulio nao unachukuliwa kuwa rahisi zaidi. Kwa kawaida ni bora kwa biashara zenye mauzo ya msimu au yanayokua kwa kasi (kampuni zinazoona muundo sawa katika mauzo mwaka baada ya mwaka).
Hebu fikiria duka ndogo ambayo inauza Mapambo ya Krismasi. Kama kazi ya saa, mauzo yao huongezeka mnamo Novemba na Desemba kila mwaka na huwa kimya kwa mwaka mzima. Duka hili linaweza kutumia utabiri wa mahitaji kwa kuangalia mauzo yao ya Novemba na Desemba ili kupata wazo nzuri la nini cha kutarajia mwaka huu. Kwa kutumia mfano rahisi, ikiwa waliuza mapambo 100 ya mti wa Krismasi Desemba iliyopita, na biashara inakua kwa kasi, wanaweza kutarajia kuuza karibu 110 au 120 mwaka huu.
5 kudai mbinu za utabiri ili kukusaidia kuepuka mshangao
Ukiwa na ujuzi wa aina mbalimbali za utabiri wa mahitaji, sasa ni wakati wa kuchunguza mbinu tano bora za utabiri kwa kina na kuelewa utendakazi wao wa hali ya juu:
Mbinu ya Delphi
Mbinu ya Delphi ni mchakato wa ubora unaorudiwa ambao huongeza hekima ya pamoja ya kikundi cha wataalam. Mbinu hii ya kujirudia inahusu kuboresha maoni na mapendekezo kutoka kwa watu mbalimbali wenye ujuzi ili kutoa makadirio sahihi kuhusu mahitaji ya siku zijazo ya bidhaa au huduma. Hapa kuna muhtasari wa mchakato huu wa kurudia:
- Kuchagua wataalam: Kusanya kundi tofauti la wataalam katika uwanja wa biashara, wakiwemo wataalamu wa sekta, wachanganuzi wa soko, au hata wanachama wenye uzoefu wa ndani wa shirika walio na ujuzi mkubwa wa soko.
- Kuuliza swali: Mwezeshaji huwasilisha uchunguzi kwa wataalamu, unaoangazia maswali yanayohusiana na mahitaji ya baadaye ya biashara, kama vile, "Ni mambo gani yataathiri mahitaji ya bidhaa zetu katika miaka miwili ijayo?"
- Kukusanya maoni: Majibu ya uchunguzi hukusanywa kwa kujitegemea kutoka kwa kila mtaalam, kuhakikisha kujieleza huru kwa mawazo bila kuingilia maoni ya wengine.
- Kushiriki maoni: Mwezeshaji anakusanya muhtasari wa mawazo na maoni muhimu yaliyotolewa katika majibu na kusambaza muhtasari huu kwa kikundi, kuruhusu wataalam kuchunguza mwelekeo na mitazamo ya jumla kutoka kwa wenzao.
- Kutathmini upya maoni: Kwa maelezo haya mapya, wataalamu hutathmini upya majibu yao ya awali na kufanya masahihisho kulingana na maarifa waliyopata kutoka kwa washiriki wengine.
- Kurudia mchakato: Ili kufikia muafaka, mzunguko wa kuhoji, kushiriki maoni, na kurekebisha maoni hurudiwa hadi utabiri wa wataalamu upatane.
Utafiti wa soko

Utafiti wa soko ni mchakato wa kimfumo wa kukusanya, kuchambua, na kutafsiri data muhimu kuhusu mapendeleo, mahitaji na tabia ya watumiaji lengwa. Kama mbinu ya ubora wa utabiri wa mahitaji, hutumia mijadala na tafiti za vikundi lengwa ili kuelewa mapendeleo ya watumiaji na kutarajia mahitaji ya siku zijazo ya bidhaa au huduma.
Wacha tuzingatie hali ambapo chapa inauza baa za chokoleti za kupendeza. Wamegundua kushuka kwa kasi kwa mauzo yao ya kitamaduni ya baa ya chokoleti ya maziwa. Badala ya kuogopa, walitumia ujuzi wao bora wa upelelezi na kufanya utafiti wa ubora wa soko.
Chapa ilipanga mijadala pepe ya vikundi lengwa na wapenda chokoleti kutoka vikundi tofauti vya umri, asili na maeneo tofauti ya kijiografia. Waliwauliza kuhusu upendeleo wao wa chokoleti - Je, wanafurahia chokoleti ya maziwa, au ni zaidi katika chokoleti nyeusi au nyeupe? Je, wanatafuta chokoleti za asili moja? Je, wanapendelea karanga zilizoongezwa, matunda, au viungo vingine ndani ya baa za chokoleti?
Pia walituma uchunguzi mtandaoni kwa hadhira kubwa kupitia kurasa zao za mitandao ya kijamii ili kukusanya maelezo zaidi kwa nini wanabadilisha. Je, wanajali zaidi afya? Vegan? Au wanafuata tu mitindo ya Instagram?
Mara tu matokeo yalipopatikana, walipata mahitaji yanayokua ya chokoleti ya vegan, na watumiaji wakitafuta chipsi mbadala, zisizo na maziwa. Pia waligundua kwamba wateja wao wanatamani ubunifu - hamu ya viungo vya kusisimua na maelezo mafupi ya ladha yasiyotarajiwa.
Kulingana na maarifa haya, chapa hiyo ilizindua baa ya chokoleti ya giza isiyopendeza mboga na mchanganyiko wa kusisimua wa chumvi bahari na caramel. Huu sio uamuzi wa nasibu kulingana na matakwa; ni ya kimkakati, imekokotolewa, na kufahamishwa na mapendeleo ya wanunuzi - yote shukrani kwa utafiti wa kina wa soko.
Mfano wa utabiri wa Naïve
Muundo wa utabiri wa Naïve ni mbinu ya moja kwa moja ya kiasi inayotumia mahitaji halisi ya kipindi cha hivi majuzi zaidi ili kubainisha utabiri unaofuata. Muundo huu unafanya kazi kwa kanuni kwamba historia mara nyingi hujirudia, ikionyesha kwamba data ya zamani inaweza kutabiri mahitaji ya siku zijazo kwa usahihi. Kwa sababu haihitaji hesabu ngumu au maarifa ya kina ya takwimu, inaitwa kwa kufaa 'kutojua.'
Tuseme mmiliki wa biashara anaendesha duka la e-commerce linalobobea kwa chupa za maji zinazoweza kutumika tena ambazo ni rafiki wa mazingira. Chupa hizi zimepata umaarufu mkubwa kwa sababu ya asili yao ya urafiki wa mazingira, zinaonyesha mahitaji thabiti kwa miezi kadhaa.
Kwa kutumia muundo wa utabiri wa kutojua, mwenye duka angetegemea mauzo ya mwezi wa hivi majuzi zaidi (km, chupa 500 za maji) kutabiri mahitaji ya mwezi ujao. Kwa kuwa mahitaji ya chupa za maji zinazoweza kutumika tena yanasalia kuwa thabiti bila kuathiriwa na mabadiliko ya msimu au mitindo ya soko, usahili wa mtindo wa naive unatabiri kwa usahihi mauzo yanayotarajiwa katika mwezi unaofuata.
Mfano wa uwezekano
Miundo ya uwezekano ni zana za hali ya juu za utabiri wa takwimu ambazo zinategemea sana kanuni za hisabati na hatua za takwimu. Zinatumika wakati ujao hauna uhakika. 'Uwezekano' linatokana na neno 'Uwezekano,' neno la hisabati la uwezekano wa tukio kutokea.
Katika muundo wa uwezekano, biashara hutumia data ya mauzo ya zamani na fomula za hisabati kutabiri mahitaji ya baadaye. Hiyo ina maana gani? Kwa urahisi, ni kama kuangalia mauzo ya zamani ya kofia za jua katika miezi ya kiangazi. Ikiwa mauzo ya juu yatatokea kila Juni, Julai na Agosti, muundo unaowezekana pia ungetabiri mauzo ya juu katika miezi hii kwa miaka ijayo kulingana na muundo unaona.
"Usambazaji wa Poisson" na "Muundo wa uwezekano wa Bayesian" ni miundo ya uwezekano maarufu:
Mfano wa Poisson
Fikiria usambazaji wa Poisson kama kutabiri mvua. Huenda tukajua kuwa kuna uwezekano mvua kunyesha kwa siku 10 kati ya 30, lakini hatuwezi kutabiri siku hizo mahususi zitakuwa - hiyo ni ya nasibu. Vile vile, usambazaji wa Poisson husaidia biashara kukadiria ni wateja wangapi, tuseme, wanaweza kuingia kwenye duka au tovuti yao kila siku.
Wakati wa kutumia usambazaji wa Poisson, mmiliki wa biashara anaweza kugundua kwamba wanauza kofia 100 kila siku kwa wastani. Siku za jua, nambari hii inakwenda juu, na siku za mawingu, inazama. Kupitia mfano wa Poisson, duka linaweza kujua:
- Uwezekano wa kuuza, sema kofia 50 siku ya mawingu,
- Au kofia 150 za kuruka juu siku ya jua!
Mfano wa Bayesian
Muundo wa uwezekano wa Bayesian unahusu kusasisha ubashiri data mpya inapoingia. Hebu tuchukulie kwamba chapa ya nguo inauza makoti ya majira ya baridi mtandaoni. Kulingana na data ya kihistoria (imani za awali), imebainika kuwa mauzo ya makoti ya msimu wa baridi mnamo Septemba yamekuwa ya chini kiasi. Kwa hivyo, chapa inaweza kutabiri hapo awali kuwa muundo huu utaendelea katika msimu ujao wa Septemba.
Hata hivyo, katika msimu wa sasa wa Septemba, wanaona ongezeko la ghafla la mauzo katikati ya mwezi (ushahidi mpya). Data hii inawahimiza kusasisha utabiri wao wa awali. Sababu moja inayowezekana inaweza kuwa kushuka kwa ghafla kwa joto au msimu wa baridi usio wa kawaida mwaka huu.
Kwa data hii mpya, chapa sasa inarekebisha ubashiri wake kwa kutumia mtindo wa Bayesian, ikitazamia kuongezeka kwa mahitaji katika msimu wa sasa na ikiwezekana msimu ujao wa Septemba (uwezekano wa nyuma). Biashara ya eCommerce inaweza kuhifadhi ipasavyo, tayari kukidhi mahitaji yasiyotarajiwa.
Mfano wa kujifunza mashine

Mtindo wa kujifunza kwa mashine hutumia ujifunzaji wa kina na mitandao ya neva ili kutambua uhusiano changamano. Mahusiano haya mara nyingi huwa tata sana na sio ya mstari kwa zana za kitamaduni za takwimu kusuluhisha. Inaonekana kuvutia, sivyo?
Ione kama ubongo wa kidijitali ambao hujifunza bila kukoma kutoka kwa mifumo inayoona, ambapo, katika muktadha huu, mifumo hiyo ni mazoea ya ununuzi wa watumiaji. Kama vile akili zetu huimarisha kumbukumbu kupitia kurudia na kutazama, miundo ya kujifunza kwa mashine pia hubadilika na kuboresha uelewaji kadri muda unavyopita.
Kwa mfano, fikiria biashara inayouza bidhaa za urembo za wanawake. Wanaweza kutumia zana kama hiyo Suluhisho la AI la Chovm. Jukwaa hili huiga na kukagua mahitaji ya soko na kisha kuchakata data kwa kutumia akili ya data na algoriti za utabiri wa mfululizo wa saa.
Muundo wa kujifunza kwa mashine unaweza kutambua mitindo ibuka kwa kuchanganua mifumo ya ununuzi ya wateja. Kwa mfano, inaweza kutambua kuongezeka kwa mahitaji ya mafuta ya kuchomwa na jua kila msimu wa joto. Kama mfano mwingine, mtindo huo unaweza kugundua kuwa midomo ya toleo maalum hutafutwa sana wakati wowote biashara inapoanzisha ushirikiano mpya na msanii maarufu wa ushawishi.
Utabiri wa mahitaji ya wakati halisi utabadilisha minyororo ya usambazaji
Iwe biashara zitaamua kutumia mbinu ya ubora kama vile utafiti wa soko na tafiti, au mbinu ya hali ya juu ya kiasi kama vile miundo ya kujifunza kwa mashine (au mchanganyiko wa zote mbili), ni wazi kwamba utabiri wa mahitaji unafanyika mabadiliko makubwa.
Mabadiliko kutoka kwa utabiri wa mara kwa mara hadi wa wakati halisi yanatokana na kuongezeka kwa upatikanaji wa data ya papo hapo kuhusu tabia ya mteja. Haraka hii inamaanisha kuwa biashara hazihitaji tena kusubiri wiki au miezi kadhaa ili kukusanya data na kufanya utabiri.
Wanaweza kurekebisha haraka, kuruhusu kufanya maamuzi sahihi zaidi. Kwa kufanya hivi, biashara zinaweza kujibu kwa haraka zaidi mabadiliko ya mahitaji, na kusababisha kuundwa kwa mnyororo wa ugavi bora zaidi na msikivu. Kwa mikakati na mbinu zaidi za jinsi ya kuelewa wateja na tabia zao, angalia kituo cha blogi!

Je, unatafuta suluhisho la vifaa na bei shindani, mwonekano kamili, na usaidizi unaopatikana kwa wateja kwa urahisi? Angalia Soko la vifaa vya Chovm.com leo.