เชี่ยวชาญศิลปะการคาดการณ์อุปสงค์ด้วยวิธีการทั้ง 5 นี้

ผู้บริโภคในปัจจุบันมีความต้องการมากขึ้น คาดหวังผลิตภัณฑ์และประสบการณ์ที่ดีขึ้น หากไม่พอใจ พวกเขามักจะมองหาที่อื่น ผลการสำรวจ ผู้บริโภคทั่วโลก 25,000 ราย เปิดเผยว่า 64% ต้องการให้บริษัทตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปได้เร็วขึ้น

แนวทางแบบเดิมๆ ที่เน้น "ผลิต ขาย และทำซ้ำ" ไม่สามารถตอบสนองความคาดหวังของลูกค้าได้อีกต่อไป ธุรกิจต่างๆ จะต้องคาดการณ์ล่วงหน้าว่าลูกค้าต้องการอะไรก่อนที่จะรู้ และต้องตอบสนองความต้องการนั้นให้ได้ก่อนคู่แข่ง 

แต่ธุรกิจจะคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการได้อย่างไรกันแน่ อ่านต่อเพื่อเรียนรู้เทคนิคคาดการณ์ความต้องการ 5 ประการที่จะช่วยให้ลูกค้ารู้สึกว่าได้รับฟังและเข้าใจ

สารบัญ
การพยากรณ์ความต้องการคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ?
3 ประเภทของการพยากรณ์ความต้องการที่คุณจำเป็นต้องรู้
5 เทคนิคการคาดการณ์ความต้องการที่จะช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงความประหลาดใจ
การพยากรณ์ความต้องการแบบเรียลไทม์จะปฏิวัติห่วงโซ่อุปทาน

การพยากรณ์ความต้องการคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ?

การพยากรณ์ความต้องการนั้นคล้ายกับการเป็นนักอุตุนิยมวิทยา แต่แทนที่จะพยากรณ์แสงแดดหรือฝน ธุรกิจต่างๆ จะพยากรณ์ว่าลูกค้าจะต้องการสินค้ามากเพียงใดในช่วงเวลาที่จะมาถึง กล่าวอีกนัยหนึ่ง การพยากรณ์ความต้องการของลูกค้านั้นเป็นเพียงกระบวนการประมาณการเพื่อกำหนดความต้องการสินค้าหรือบริการของบริษัทในอนาคต

การทำนายดังกล่าวไม่ใช่ผลลัพธ์จากการคาดเดา ในทางกลับกัน ธุรกิจต่างๆ จะใช้เทคนิคเชิงปริมาณ เช่น เครื่องมือทางสถิติและเศรษฐมิติ และเทคนิคเชิงคุณภาพ เช่น การสำรวจตลาดหรือความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ เพื่อทำนายแนวโน้มอุปสงค์ได้อย่างแม่นยำ เราจะเจาะลึกวิธีการเหล่านี้มากขึ้นในหัวข้อต่อไป

การคาดการณ์ความต้องการเป็นองค์ประกอบสำคัญของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน และบริษัทต่างๆ สามารถได้รับประโยชน์มหาศาลจากการนำไปใช้ในรูปแบบต่างๆ:

• การเพิ่มประสิทธิภาพ การจัดการสินค้าคงคลัง: การคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำจะช่วยให้ธุรกิจสามารถรักษาระดับสินค้าคงคลังให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยให้หลีกเลี่ยงปัญหาสินค้าหมดสต็อก ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียยอดขายและลูกค้าที่ไม่พอใจ หรือการจัดเก็บสินค้ามากเกินไปโดยไม่จำเป็น ซึ่งจะทำให้ต้องผูกมัดเงินทุนและเกิดปัญหาการจัดเก็บสินค้า
• การลดต้นทุน: ธุรกิจสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำ และขยายหรือลดกำลังการผลิตและกำลังคน ซึ่งจะช่วยลดการสูญเสียในการจัดสรรทรัพยากร ลดต้นทุน และเพิ่มผลกำไร
• เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า: การทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าเกี่ยวข้องกับการตอบสนองหรือเกินความต้องการของลูกค้าโดยการทำให้แน่ใจว่ามีผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมพร้อมใช้งานเมื่อและในสถานที่ที่ต้องการ การคาดการณ์ความต้องการช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับห่วงโซ่อุปทานให้สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้า ส่งผลให้ลูกค้าพึงพอใจและตัดสินใจทางธุรกิจอย่างชาญฉลาด

3 ประเภทของการพยากรณ์ความต้องการที่คุณจำเป็นต้องรู้

การพยากรณ์อุปสงค์เกี่ยวข้องกับเครื่องมือและเทคนิคต่างๆ มากมาย อย่างไรก็ตาม ก่อนที่เราจะเจาะลึกในเรื่องนี้ สิ่งสำคัญคือเราต้องเข้าใจแนวคิดของการวิเคราะห์อุปสงค์ก่อน พร้อมสำหรับทัวร์สั้นๆ แล้วหรือยัง มาสำรวจการพยากรณ์อุปสงค์สามประเภทหลักกัน:

การพยากรณ์เชิงคุณภาพ

โดยทั่วไปวิธีการพยากรณ์เชิงคุณภาพจะใช้เมื่อไม่มีข้อมูลในอดีต หรือเมื่อธุรกิจกำลังเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่หรือเข้าสู่ตลาดใหม่ วิธีการดังกล่าวอาศัยความรู้และประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ความคิดเห็นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และปัจจัยเชิงอัตนัยอื่นๆ มากกว่าจะใช้ข้อมูลทางคณิตศาสตร์ล้วนๆ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าบริษัทสมาร์ทโฟนกำลังวางแผนที่จะเปิดตัวโทรศัพท์รุ่นใหม่ บริษัทอาจใช้การพยากรณ์เชิงคุณภาพ เช่น กลุ่มเป้าหมาย แบบสำรวจ หรือการสัมภาษณ์ เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้บริโภคอาจชอบฟีเจอร์ใดบ้าง พวกเขาเต็มใจที่จะจ่ายเงินมากเพียงใด และบริษัทคาดว่าจะขายได้กี่เครื่อง ข้อเสียของการพยากรณ์เชิงคุณภาพคือ เป็นการพยากรณ์แบบอัตนัย และอาจได้รับอิทธิพลจากอคติทางความคิด

การพยากรณ์ความต้องการแบบอนุกรมเวลา

การพยากรณ์ความต้องการแบบอนุกรมเวลาเป็นแนวทางการพยากรณ์เชิงปริมาณเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในอนาคต วิธีการที่ใช้ข้อมูลนี้พิจารณาข้อมูลในอดีตเพื่อประมาณความต้องการในอนาคต 

ซึ่งรวมถึงการประเมินข้อมูลยอดขายในอดีตเพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้มที่เพิ่มขึ้น หรือการเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่เชื่อมโยงกับช่วงเวลาต่างๆ ของปี ซึ่งอาจส่งผลต่อความต้องการในอนาคต โดยใช้วิธีการทางสถิติ เช่น การถดถอยเชิงเส้น รวมถึง ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ เพื่อสร้างการคาดการณ์ความต้องการเหล่านี้

ในบรรดาเทคนิคเหล่านี้ การถดถอยเชิงเส้นเปรียบเสมือนการวาดเส้นตรงที่ดีที่สุดผ่านกลุ่มจุดบนกราฟ เส้นนี้เป็นการคาดเดาแนวโน้มพื้นฐานของข้อมูลที่ดีที่สุด จึงช่วยในการทำนายสถานการณ์ในอนาคตได้ หากเราเห็นเส้นยอดขายในอดีตมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แสดงว่ายอดขายในอนาคตมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน

การพยากรณ์ความต้องการแบบพาสซีฟ

การพยากรณ์ความต้องการแบบพาสซีฟเป็นอีกวิธีเชิงปริมาณที่ใช้ข้อมูลยอดขายในอดีตเพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต แต่ต่างจากการพยากรณ์ความต้องการแบบอนุกรมเวลา การพยากรณ์ความต้องการแบบพาสซีฟถือว่าเรียบง่ายกว่า โดยทั่วไปแล้ว การพยากรณ์แบบนี้เหมาะสำหรับธุรกิจที่มียอดขายตามฤดูกาลอย่างเคร่งครัดหรือเติบโตอย่างต่อเนื่อง (บริษัทที่เห็นรูปแบบการขายแบบเดียวกันทุกปี)

ลองพิจารณาร้านเล็กๆ ที่ขาย ตกแต่งคริสต์มาสยอดขายของร้านจะพุ่งสูงขึ้นในเดือนพฤศจิกายนและธันวาคมทุกปี และจะเงียบเหงาไปตลอดทั้งปี ร้านนี้สามารถใช้การคาดการณ์ความต้องการแบบพาสซีฟโดยดูจากยอดขายในเดือนพฤศจิกายนและธันวาคมที่ผ่านมา เพื่อให้ทราบคร่าวๆ ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในปีนี้ หากยกตัวอย่างง่ายๆ เช่น หากร้านขายเครื่องประดับต้นคริสต์มาสได้ 100 ชิ้นในเดือนธันวาคมปีที่แล้ว และธุรกิจเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง ร้านอาจขายได้ประมาณ 110 หรือ 120 ชิ้นในปีนี้

5 เทคนิคการคาดการณ์ความต้องการที่จะช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงความประหลาดใจ

เมื่อคุณมีความรู้เกี่ยวกับการพยากรณ์ความต้องการประเภทต่างๆ แล้ว ตอนนี้ก็ได้เวลาสำรวจเทคนิคการพยากรณ์ 5 อันดับแรกในเชิงลึกและทำความเข้าใจการทำงานที่สำคัญของเทคนิคเหล่านี้:

วิธีเดลฟี

วิธีเดลฟีเป็นกระบวนการเชิงคุณภาพแบบวนซ้ำที่ใช้ประโยชน์จากภูมิปัญญาของผู้เชี่ยวชาญกลุ่มหนึ่ง วิธีการวนซ้ำนี้เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงความคิดเห็นและคำแนะนำจากบุคคลผู้มีความรู้หลากหลายเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับความต้องการในอนาคตของผลิตภัณฑ์หรือบริการ ต่อไปนี้คือรายละเอียดของกระบวนการวนซ้ำนี้:

1. การคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญ: รวบรวมกลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่มีความหลากหลายในด้านธุรกิจ รวมถึงผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม นักวิเคราะห์ตลาด หรือแม้แต่สมาชิกในองค์กรที่มีประสบการณ์ภายในที่มีความรู้ด้านตลาดอย่างกว้างขวาง
2. ถามคำถาม: วิทยากรส่งแบบสำรวจไปยังผู้เชี่ยวชาญ โดยมีคำถามที่เกี่ยวข้องกับความต้องการในอนาคตของธุรกิจ เช่น "ปัจจัยใดบ้างที่จะส่งผลต่อความต้องการผลิตภัณฑ์ของเราในอีกสองปีข้างหน้า"
3. การรวบรวมความคิดเห็น: คำตอบของการสำรวจจะถูกเก็บรวบรวมโดยอิสระจากผู้เชี่ยวชาญแต่ละคน เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถแสดงความคิดเห็นได้อย่างอิสระ โดยไม่รบกวนความคิดเห็นของผู้อื่น
4. การแบ่งปันข้อเสนอแนะ: วิทยากรจะรวบรวมภาพรวมของแนวคิดและความคิดเห็นหลักๆ ที่แสดงออกมาในการตอบกลับ และแจกจ่ายบทสรุปนี้ให้กับกลุ่ม ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถตรวจสอบแนวโน้มทั่วไปและมุมมองต่างๆ จากเพื่อนร่วมงานได้
5. การประเมินความคิดเห็นใหม่: ด้วยข้อมูลใหม่นี้ ผู้เชี่ยวชาญจะประเมินคำตอบก่อนหน้าของตนอีกครั้งและปรับปรุงแก้ไขโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากผู้เข้าร่วมคนอื่นๆ
6. ทำซ้ำขั้นตอนนี้: เพื่อให้บรรลุฉันทามติ วงจรของการตั้งคำถาม การแบ่งปันข้อเสนอแนะ และการแก้ไขความคิดเห็นจะถูกทำซ้ำจนกว่าคำทำนายของผู้เชี่ยวชาญจะสอดคล้องกัน

การวิจัยตลาด

การวิจัยตลาด เป็นกระบวนการที่เป็นระบบในการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับความชอบ ความต้องการ และพฤติกรรมของผู้บริโภคเป้าหมาย โดยเป็นเทคนิคการคาดการณ์ความต้องการเชิงคุณภาพ โดยใช้การอภิปรายกลุ่มและการสำรวจเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของผู้บริโภคและคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์หรือบริการในอนาคต

ลองพิจารณาสถานการณ์ที่แบรนด์หนึ่งขายช็อกโกแลตแท่งแสนอร่อย พวกเขาสังเกตเห็นว่ายอดขายช็อกโกแลตแท่งนมแบบดั้งเดิมลดลงอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะตื่นตระหนก พวกเขาใช้ทักษะนักสืบที่ดีที่สุดและทำการวิจัยตลาดเชิงคุณภาพ

แบรนด์ได้จัดการประชุมกลุ่มตัวอย่างเสมือนจริงกับผู้ชื่นชอบช็อกโกแลตจากกลุ่มอายุ ภูมิหลัง และสถานที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน โดยพวกเขาได้สอบถามเกี่ยวกับความชอบช็อกโกแลตของพวกเขาว่าชอบช็อกโกแลตนมหรือไม่ หรือชอบช็อกโกแลตดาร์กหรือช็อกโกแลตขาวมากกว่ากัน พวกเขามองหาช็อกโกแลตจากแหล่งเดียวหรือไม่ พวกเขาชอบช็อกโกแลตที่มีส่วนผสมของถั่ว ผลไม้ หรือส่วนผสมอื่นๆ ที่เพิ่มเข้ามาภายในแท่งช็อกโกแลตหรือไม่

นอกจากนี้ พวกเขายังได้ส่งแบบสำรวจออนไลน์ไปยังกลุ่มคนจำนวนมากขึ้นผ่านหน้าโซเชียลมีเดีย เพื่อรวบรวมรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุผลที่พวกเขาเปลี่ยนมาใช้ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ พวกเขาใส่ใจเรื่องสุขภาพมากขึ้นหรือไม่ เป็นมังสวิรัติหรือไม่ หรือพวกเขาเพียงแค่ติดตามเทรนด์บน Instagram เท่านั้น

เมื่อได้ผลลัพธ์ออกมาแล้ว พวกเขาพบว่าความต้องการช็อกโกแลตวีแกนเพิ่มมากขึ้น โดยผู้บริโภคมองหาขนมทางเลือกที่ปราศจากผลิตภัณฑ์จากนม พวกเขายังพบอีกว่าลูกค้าต้องการความคิดสร้างสรรค์ อยากได้ส่วนผสมที่น่าตื่นเต้นและรสชาติที่แปลกใหม่

จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ แบรนด์จึงเปิดตัวช็อกโกแลตแท่งสีเข้มที่เหมาะสำหรับผู้ทานมังสวิรัติ โดยมีส่วนผสมของเกลือทะเลและคาราเมลที่น่าตื่นตาตื่นใจ นี่ไม่ใช่การตัดสินใจแบบสุ่มๆ ที่เกิดจากอารมณ์ชั่ววูบ แต่เป็นการตัดสินใจอย่างมีกลยุทธ์ คำนวณ และพิจารณาจากความชอบของผู้ซื้อ ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณการวิจัยตลาดอย่างละเอียดถี่ถ้วน

แบบจำลองการพยากรณ์แบบไร้เดียงสา

แบบจำลองการพยากรณ์แบบไร้เดียงสาเป็นวิธีเชิงปริมาณที่ตรงไปตรงมาโดยใช้ความต้องการจริงในช่วงเวลาล่าสุดเพื่อกำหนดการคาดการณ์ครั้งต่อไป แบบจำลองนี้ทำงานบนหลักการที่ว่าประวัติศาสตร์มักจะซ้ำรอย ซึ่งบ่งชี้ว่าข้อมูลในอดีตสามารถคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีการคำนวณที่ซับซ้อนหรือข้อมูลเชิงลึกทางสถิติ จึงเรียกแบบจำลองนี้ว่า 'ไร้เดียงสา' อย่างเหมาะสม

สมมติว่าเจ้าของธุรกิจเปิดร้านอีคอมเมิร์ซที่เชี่ยวชาญด้านขวดน้ำแบบใช้ซ้ำได้ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ขวดประเภทนี้ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม และมีความต้องการอย่างต่อเนื่องตลอดหลายเดือน

โดยใช้แบบจำลองการพยากรณ์แบบไร้เดียงสา เจ้าของร้านจะอาศัยยอดขายในเดือนล่าสุด (เช่น ขวดน้ำ 500 ขวด) เพื่อคาดการณ์ความต้องการในเดือนถัดไป เนื่องจากความต้องการขวดน้ำแบบใช้ซ้ำได้ค่อนข้างคงที่โดยไม่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลหรือแนวโน้มของตลาด ความเรียบง่ายของแบบจำลองไร้เดียงสาจึงคาดการณ์ยอดขายที่คาดไว้ในเดือนถัดไปได้อย่างแม่นยำ

แบบจำลองความน่าจะเป็น

แบบจำลองความน่าจะเป็นคือเครื่องมือพยากรณ์ทางสถิติขั้นสูงที่อาศัยสูตรทางคณิตศาสตร์และการวัดทางสถิติเป็นหลัก แบบจำลองเหล่านี้ใช้เมื่ออนาคตไม่แน่นอน คำว่า "ความน่าจะเป็น" มาจากคำว่า "ความน่าจะเป็น" ซึ่งเป็นคำศัพท์ทางคณิตศาสตร์ที่ใช้เรียกความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น

ในโมเดลความน่าจะเป็น ธุรกิจต่างๆ จะใช้ข้อมูลยอดขายในอดีตและสูตรทางคณิตศาสตร์เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต นั่นหมายความว่าอย่างไร? ง่ายๆ ก็คือเหมือนกับการดูยอดขายหมวกกันแดดในอดีตในช่วงฤดูร้อน หากยอดขายสูงเกิดขึ้นทุกเดือนมิถุนายน กรกฎาคม และสิงหาคม โมเดลความน่าจะเป็นก็จะคาดการณ์ยอดขายสูงในช่วงเดือนเหล่านี้สำหรับปีต่อๆ ไปได้เช่นกัน โดยอิงจากรูปแบบที่เห็น

“การแจกแจงปัวซอง” และ “แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบเบย์เซียน” เป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นที่ได้รับความนิยม:

โมเดลปัวซอง

ลองนึกถึงการแจกแจงแบบปัวซองว่าเป็นการทำนายฝน เราอาจรู้ว่าฝนน่าจะตก 10 วันจาก 30 วัน แต่เราไม่สามารถคาดเดาได้ว่าฝนจะตกในวันไหนโดยเฉพาะ นั่นเป็นเรื่องสุ่ม ในทำนองเดียวกัน การแจกแจงแบบปัวซองช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ประมาณการได้ว่าลูกค้าจำนวนเท่าใดที่น่าจะเข้ามาในร้านหรือเว็บไซต์ของตนในแต่ละวัน

เมื่อใช้การแจกแจงแบบปัวซอง เจ้าของธุรกิจจะสังเกตเห็นว่าสามารถขายหมวกได้เฉลี่ยประมาณ 100 ใบต่อวัน ในวันที่อากาศแจ่มใส ตัวเลขนี้จะเพิ่มขึ้น และในวันที่อากาศครึ้ม ตัวเลขจะลดลง ด้วยแบบจำลองปัวซอง ร้านค้าสามารถค้นหาข้อมูลดังต่อไปนี้:

• โอกาสในการขายหมวก 50 ใบในวันที่ฟ้าครึ้ม
• หรือหมวก 150 ใบที่บินสูงในวันที่อากาศแจ่มใส!

โมเดลแบบเบย์

แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบเบย์เซียนเป็นเรื่องเกี่ยวกับการอัปเดตการคาดการณ์เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา สมมติว่าแบรนด์เสื้อผ้ากำลังขายเสื้อโค้ทฤดูหนาวทางออนไลน์ จากข้อมูลในอดีต (ความเชื่อก่อนหน้านี้) พบว่ายอดขายเสื้อโค้ทฤดูหนาวในเดือนกันยายนค่อนข้างต่ำ ดังนั้น แบรนด์อาจคาดการณ์ในตอนแรกว่ารูปแบบนี้จะดำเนินต่อไปในเดือนกันยายนที่จะถึงนี้

อย่างไรก็ตาม ในเดือนกันยายนปีนี้ ยอดขายของพวกเขาพุ่งสูงขึ้นอย่างกะทันหันในช่วงกลางเดือน (หลักฐานใหม่) ข้อมูลนี้ทำให้พวกเขาต้องอัปเดตการคาดการณ์เบื้องต้น สาเหตุที่เป็นไปได้ประการหนึ่งอาจมาจากอุณหภูมิที่ลดลงอย่างกะทันหันหรือฤดูหนาวที่เร็วผิดปกติในปีนี้

ด้วยข้อมูลใหม่นี้ แบรนด์จึงปรับการคาดการณ์โดยใช้โมเดลเบย์เซียน โดยคาดการณ์ความต้องการที่เพิ่มขึ้นในฤดูกาลปัจจุบันและฤดูกาลถัดไปในเดือนกันยายน (ความน่าจะเป็นภายหลัง) ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถสต็อกสินค้าได้ตามความเหมาะสม เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับความต้องการที่ไม่คาดคิด

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรใช้การเรียนรู้เชิงลึกและเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อแยกแยะความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน ความสัมพันธ์เหล่านี้มักจะซับซ้อนและไม่เป็นเชิงเส้นเกินไปสำหรับเครื่องมือทางสถิติแบบเดิมที่จะคลี่คลายได้ ฟังดูน่าประทับใจใช่ไหม 

ลองนึกภาพว่าเป็นสมองดิจิทัลที่เรียนรู้จากรูปแบบที่สังเกตอย่างไม่หยุดยั้ง ซึ่งในบริบทนี้ รูปแบบต่างๆ เหล่านี้คือพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค เช่นเดียวกับที่สมองของเราเสริมสร้างความจำผ่านการทำซ้ำและการสังเกต โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรยังปรับตัวและปรับปรุงความเข้าใจตามกาลเวลาอีกด้วย

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาธุรกิจที่ขายผลิตภัณฑ์ดูแลความงามสำหรับผู้หญิง พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ เช่น โซลูชั่น AI ของอาลีบาบาแพลตฟอร์มนี้จำลองและตรวจสอบความต้องการของตลาด จากนั้นประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าโดยใช้อัลกอริทึมการวิเคราะห์ข้อมูลและการคาดการณ์อนุกรมเวลา

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถระบุเทรนด์ใหม่ ๆ ได้โดยการวิเคราะห์รูปแบบการซื้อของลูกค้า ตัวอย่างเช่น โมเดลอาจสังเกตเห็นความต้องการครีมกันแดดที่พุ่งสูงขึ้นทุก ๆ ฤดูร้อน อีกตัวอย่างหนึ่งก็คือ โมเดลอาจตรวจจับได้ว่าลิปสติกรุ่นพิเศษเป็นที่ต้องการอย่างมากเมื่อใดก็ตามที่ธุรกิจเริ่มต้นความร่วมมือใหม่กับช่างแต่งหน้าผู้มีอิทธิพลที่มีชื่อเสียง

การพยากรณ์ความต้องการแบบเรียลไทม์จะปฏิวัติห่วงโซ่อุปทาน

ไม่ว่าธุรกิจจะตัดสินใจใช้แนวทางเชิงคุณภาพ เช่น การวิจัยตลาดและการสำรวจ หรือแนวทางเชิงปริมาณขั้นสูง เช่น โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร (หรือทั้งสองอย่างผสมผสานกัน) ก็ตาม ชัดเจนว่าการคาดการณ์ความต้องการกำลังมีการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ 

วิวัฒนาการจากการพยากรณ์เป็นระยะๆ ไปสู่แบบเรียลไทม์นั้นขับเคลื่อนโดยความพร้อมใช้งานของข้อมูลทันทีเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าที่เพิ่มมากขึ้น ความทันท่วงทีนี้หมายความว่าธุรกิจไม่จำเป็นต้องรอเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือนเพื่อรวบรวมข้อมูลและทำการคาดการณ์อีกต่อไป 

พวกเขาสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว ทำให้สามารถตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น การทำเช่นนี้ทำให้ธุรกิจสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของความต้องการได้ทันท่วงทีมากขึ้น นำไปสู่การสร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพและตอบสนองได้ดีขึ้น หากต้องการกลยุทธ์และเทคนิคเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำความเข้าใจลูกค้าและพฤติกรรมของลูกค้า โปรดดูที่ ศูนย์บล็อก!