آج کے صارفین بہتر مصنوعات اور تجربات کی توقع کرتے ہوئے زیادہ مطالبہ کر رہے ہیں۔ اگر مطمئن نہ ہوں تو وہ اکثر کہیں اور نظر آتے ہیں۔ کا ایک سروے 25,000 عالمی صارفین انکشاف ہوا کہ 64% چاہتے ہیں کہ کمپنیاں ان کی ابھرتی ہوئی ضروریات کو زیادہ تیزی سے جواب دیں۔
روایتی "اسے بنائیں، بیچیں، دہرائیں" کا طریقہ اب صارفین کی توقعات پر پورا نہیں اترتا۔ کاروباری اداروں کو اب اندازہ لگانا چاہیے کہ گاہک کیا چاہتے ہیں اس سے پہلے کہ وہ جان لیں اور مقابلہ سے پہلے ان خواہشات کو پورا کریں۔
لیکن کاروبار کس طرح پیش گوئی کر سکتے ہیں کہ ان کے صارفین کیا چاہتے ہیں؟ پڑھنا جاری رکھیں کیونکہ ہم 5 ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کی تکنیکوں کو دریافت کرتے ہیں تاکہ صارفین کو سنا اور سمجھنے میں مدد ملے۔
کی میز کے مندرجات
مانگ کی پیشن گوئی کیا ہے اور یہ کیوں ضروری ہے؟
مانگ کی پیشن گوئی کی 3 اقسام جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔
آپ کو حیرت سے بچنے میں مدد کے لیے پیشن گوئی کی 5 تکنیکوں کا مطالبہ
ریئل ٹائم ڈیمانڈ کی پیشن گوئی سپلائی چین میں انقلاب برپا کرے گی۔
مانگ کی پیشن گوئی کیا ہے اور یہ کیوں ضروری ہے؟
ڈیمانڈ کی پیشن گوئی ایک ماہر موسمیات ہونے کے مترادف ہے، لیکن دھوپ یا بارش کی پیشین گوئی کرنے کے بجائے، کاروبار یہ پیش گوئی کرتے ہیں کہ آنے والے ادوار میں ان کی مصنوعات کے صارفین کی کتنی خواہش ہوگی۔ دوسرے لفظوں میں، گاہک کی مانگ کا اندازہ لگانا محض ایک تخمینہ کا عمل ہے جو کسی فرم کے سامان یا خدمات کی مستقبل کی طلب کا تعین کرتا ہے۔
ایسی پیشین گوئی قیاس آرائی کا نتیجہ نہیں ہے۔ اس کے بجائے، کاروبار مقداری طریقے استعمال کرتے ہیں، جیسے شماریاتی اور اکانومیٹرک ٹولز، اور معیار کی تکنیک، جیسے مارکیٹ سروے یا ماہرین کی رائے، مانگ کے رجحانات کی درست پیش گوئی کرنے کے لیے۔ ہم مندرجہ ذیل حصوں میں ان طریقوں کو مزید گہرائی سے دریافت کریں گے۔
ڈیمانڈ کی پیشن گوئی سپلائی چین مینجمنٹ کا ایک اہم جزو ہے، اور کمپنیاں اسے مختلف طریقوں سے نافذ کرنے سے زبردست فائدہ اٹھا سکتی ہیں:
- اصلاح کرنا۔ انوینٹری مینجمنٹ: مستقبل کی طلب کی درست پیشین گوئی کرکے، کاروبار انوینٹری کی بہترین سطح کو برقرار رکھ سکتے ہیں۔ اس سے انہیں سٹاک آؤٹ سے پاک رہنے میں مدد مل سکتی ہے، جس کی وجہ سے سیلز ضائع ہو سکتی ہے اور صارفین ناراض ہو سکتے ہیں، یا غیر ضروری اوور سٹاکنگ، جو سرمائے کو جوڑتا ہے اور اسٹوریج کے مسائل پیدا کرتا ہے۔
- لاگت کو کم کرنا: کاروبار مستقبل کی طلب کی درست پیشین گوئی کرکے اور پیداواری صلاحیت اور افرادی قوت میں توسیع یا معاہدہ کرکے وسائل کو مؤثر طریقے سے مختص کرسکتے ہیں۔ اس سے وسائل کی تقسیم میں فضلہ کو کم کرنے، اخراجات کو کم کرنے اور منافع کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔
- صارفین کی اطمینان میں اضافہ: گاہک کی طلب کو سمجھنے میں گاہک کی ضروریات کو پورا کرنا یا اس سے آگے نکلنا اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ جب اور جہاں ان کی ضرورت ہو صحیح مصنوعات دستیاب ہوں۔ ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کاروباری اداروں کو اپنی سپلائی چینز کو گاہک کی طلب کے ساتھ ہم آہنگ کرنے کے قابل بناتی ہے، جس کے نتیجے میں مطمئن صارفین اور دانشمندانہ کاروباری فیصلے ہوتے ہیں۔
مانگ کی پیشن گوئی کی 3 اقسام جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔
ڈیمانڈ کی پیشن گوئی میں مختلف قسم کے اوزار اور تکنیک شامل ہیں۔ تاہم، اس سے پہلے کہ ہم ان میں کودیں، یہ بہت ضروری ہے کہ ہم سب سے پہلے ڈیمانڈ تجزیہ کے تصور کو سمجھیں۔ ایک فوری دورے کے لیے تیار ہیں؟ آئیے مانگ کی پیشن گوئی کی تین بنیادی اقسام کو دریافت کریں:
معیار کی پیشن گوئی
معیاری پیشن گوئی کے طریقے عام طور پر اس وقت استعمال کیے جاتے ہیں جب تاریخی ڈیٹا دستیاب نہ ہو یا کوئی کاروبار کوئی نئی پروڈکٹ لانچ کر رہا ہو یا نئی مارکیٹ میں داخل ہو رہا ہو۔ یہ خالص ریاضیاتی اعداد و شمار کے بجائے صنعت کے ماہرین کے علم اور تجربے، اسٹیک ہولڈر کی آراء اور دیگر موضوعی عوامل پر انحصار کرتا ہے۔
مثال کے طور پر، ہم کہتے ہیں کہ ایک اسمارٹ فون کمپنی ایک نیا فون ماڈل لانچ کرنے کی منصوبہ بندی کر رہی ہے۔ وہ معیار کی پیشن گوئی کے طریقے استعمال کر سکتے ہیں جیسے کہ فوکس گروپس، سروے، یا انٹرویوز یہ سمجھنے کے لیے کہ صارفین کون سی خصوصیات پسند کر سکتے ہیں، وہ کتنی رقم ادا کرنے کو تیار ہوں گے، اور کمپنی کتنے یونٹس فروخت کرنے کی توقع کر سکتی ہے۔ معیار کی پیشن گوئی کا منفی پہلو؟ یہ ساپیکش ہے اور علمی تعصبات سے متاثر ہو سکتا ہے۔
ٹائم سیریز مانگ کی پیشن گوئی
ٹائم سیریز کی طلب کی پیشن گوئی مستقبل کے صارفین کی ضروریات کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ایک مقداری پیشین گوئی کا طریقہ ہے۔ یہ ڈیٹا پر مبنی طریقہ مستقبل کی طلب کا اندازہ لگانے کے لیے تاریخی ڈیٹا پر غور کرتا ہے۔
اس میں پیٹرن، بڑھتے ہوئے رجحانات، یا سال کے مختلف اوقات سے منسلک کسی بھی تبدیلی کی نشاندہی کرنے کے لیے ماضی کی فروخت کے ڈیٹا کا اندازہ لگانا شامل ہے، جو مستقبل کی طلب کو متاثر کر سکتا ہے۔ یہ شماریاتی طریقوں کا استعمال کرتا ہے جیسے لکیری رجعت اور منتقل اوسط ان طلب کی پیشن گوئی کی تعمیر کے لئے.
ان تکنیکوں میں، لکیری رجعت ایک گراف پر پوائنٹس کے گروپ کے ذریعے بہترین ممکنہ سیدھی لکیر کھینچنے کی طرح ہے۔ یہ لائن اعداد و شمار میں بنیادی رجحان کا بہترین اندازہ ہے، اس طرح مستقبل کے منظرناموں کی پیشن گوئی کرنے میں مدد ملتی ہے۔ اگر ہم ماضی کی سیلز لائن کو اوپر کی طرف بڑھتے ہوئے دیکھتے ہیں، تو یہ ایک مفید اشارہ ہے کہ مستقبل کی فروخت میں بھی اضافہ ہونے کا امکان ہے۔
غیر فعال مطالبہ کی پیشن گوئی
غیر فعال مطالبہ کی پیشن گوئی ایک اور مقداری طریقہ ہے جو مستقبل کی طلب کی پیش گوئی کرنے کے لیے ماضی کی فروخت کے اعداد و شمار کا استعمال کرتا ہے۔ لیکن ٹائم سیریز ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کے برعکس، غیر فعال مانگ کی پیشن گوئی کو زیادہ آسان سمجھا جاتا ہے۔ یہ عام طور پر سختی سے موسمی یا مسلسل بڑھتی ہوئی فروخت والے کاروبار کے لیے مثالی ہے (وہ کمپنیاں جو سال بہ سال فروخت میں ایک ہی نمونہ دیکھتی ہیں)۔
آئیے ایک چھوٹے سے اسٹور پر غور کریں جو فروخت کرتا ہے۔ کرسمس کی سجاوٹ. گھڑی کے کام کی طرح، ان کی فروخت ہر سال نومبر اور دسمبر میں بڑھ جاتی ہے اور باقی سال خاموش رہتی ہے۔ یہ اسٹور ان کی آخری نومبر اور دسمبر کی فروخت کو دیکھ کر غیر فعال مانگ کی پیشن گوئی کا استعمال کر سکتا ہے تاکہ اس سال کیا توقع کی جا سکے اس کا اچھا اندازہ ہو سکے۔ ایک سادہ مثال کا استعمال کرتے ہوئے، اگر انہوں نے گزشتہ دسمبر میں 100 کرسمس ٹری زیورات فروخت کیے، اور کاروبار مسلسل بڑھ رہا ہے، تو وہ اس سال تقریباً 110 یا 120 فروخت کرنے کی توقع کر سکتے ہیں۔
آپ کو حیرت سے بچنے میں مدد کے لیے پیشن گوئی کی 5 تکنیکوں کا مطالبہ
طلب کی پیشن گوئی کی مختلف اقسام کے علم سے آراستہ، اب وقت آگیا ہے کہ پیشین گوئی کی سرفہرست پانچ تکنیکوں کو گہرائی سے دریافت کیا جائے اور ان کے سخت کاموں کو سمجھیں:
ڈیلفی طریقہ
ڈیلفی طریقہ ایک تکراری قابل عمل عمل ہے جو ماہرین کے ایک گروپ کی اجتماعی حکمت سے فائدہ اٹھاتا ہے۔ یہ تکراری نقطہ نظر کسی پروڈکٹ یا سروس کی مستقبل کی طلب کے بارے میں قطعی تخمینہ پیدا کرنے کے لیے مختلف علم والے افراد کی آراء اور سفارشات کو بہتر بنانے کے گرد گھومتا ہے۔ یہاں اس تکراری عمل کی خرابی ہے:
- ماہرین کا انتخاب: کاروباری میدان میں ماہرین کے ایک متنوع گروپ کو جمع کریں، بشمول صنعت کے ماہرین، مارکیٹ کے تجزیہ کار، یا تنظیم کے اندرونی طور پر تجربہ کار اراکین جن میں مارکیٹ کی وسیع معلومات ہیں۔
- سوال پوچھنا: سہولت کار ماہرین کو ایک سروے پیش کرتا ہے، جس میں کاروبار کی مستقبل کی طلب سے متعلق سوالات پیش کیے جاتے ہیں، جیسے، "اگلے دو سالوں میں ہماری مصنوعات کی طلب کو کون سے عوامل متاثر کریں گے؟"
- آراء جمع کرنا: سروے کے جوابات ہر ماہر سے آزادانہ طور پر جمع کیے جاتے ہیں، دوسروں کی رائے میں مداخلت کیے بغیر خیالات کے آزادانہ اظہار کو یقینی بناتے ہیں۔
- تاثرات کا اشتراک کرنا: سہولت کار جوابات میں دیے گئے کلیدی خیالات اور آراء کا ایک جائزہ مرتب کرتا ہے اور اس خلاصے کو گروپ میں دوبارہ تقسیم کرتا ہے، جس سے ماہرین اپنے ساتھیوں کے عمومی رجحانات اور نقطہ نظر کا جائزہ لے سکتے ہیں۔
- آراء کا از سر نو جائزہ: اس نئی معلومات کے ساتھ، ماہرین اپنے پچھلے جوابات کا دوبارہ جائزہ لیتے ہیں اور دوسرے شرکاء سے حاصل کردہ بصیرت کی بنیاد پر نظر ثانی کرتے ہیں۔
- عمل کو دہرانا: اتفاق رائے تک پہنچنے کے لیے، سوالات کرنے، تاثرات بانٹنے، اور آراء پر نظر ثانی کرنے کا سلسلہ اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ ماہرین کی پیشین گوئیاں درست نہ ہوجائیں۔
مارکیٹ کی تحقیق
مارکیٹ کی تحقیق ہدف صارفین کی ترجیحات، ضروریات اور رویے کے بارے میں قیمتی ڈیٹا اکٹھا کرنے، تجزیہ کرنے اور اس کی تشریح کرنے کا ایک منظم عمل ہے۔ کوالٹیٹیو ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کی تکنیک کے طور پر، یہ صارفین کی ترجیحات کو سمجھنے اور مصنوعات یا خدمات کی مستقبل کی طلب کا اندازہ لگانے کے لیے فوکس گروپ ڈسکشنز اور سروے کا استعمال کرتی ہے۔
آئیے ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں ایک برانڈ مزیدار چاکلیٹ بار فروخت کرتا ہے۔ انہوں نے اپنے روایتی دودھ چاکلیٹ بار کی فروخت میں مسلسل کمی دیکھی ہے۔ گھبرانے کے بجائے، انہوں نے اپنی بہترین جاسوسی کی مہارتوں کو بروئے کار لایا اور معیاری مارکیٹ ریسرچ کی۔
برانڈ نے مختلف عمر کے گروپوں، پس منظروں اور جغرافیائی مقامات سے تعلق رکھنے والے چاکلیٹ سے محبت کرنے والوں کے ساتھ ورچوئل فوکس گروپ مباحثے کا اہتمام کیا۔ انہوں نے ان سے ان کی چاکلیٹ کی ترجیحات کے بارے میں پوچھا - کیا وہ دودھ کی چاکلیٹ سے لطف اندوز ہوتے ہیں، یا وہ سیاہ یا سفید چاکلیٹ میں زیادہ ہیں؟ کیا وہ واحد اصلی چاکلیٹ تلاش کرتے ہیں؟ کیا وہ چاکلیٹ کی سلاخوں میں شامل گری دار میوے، پھل، یا دیگر اجزاء کو ترجیح دیتے ہیں؟
انہوں نے اپنے سوشل میڈیا پیجز کے ذریعے ایک بڑے سامعین کو آن لائن سروے بھی بھیجے تاکہ وہ کیوں سوئچ کر رہے ہیں اس بارے میں مزید تفصیلات اکٹھا کریں۔ کیا وہ صحت سے زیادہ ہوش میں ہیں؟ ویگن؟ یا وہ صرف انسٹاگرام کے رجحانات کی پیروی کر رہے ہیں؟
نتائج آنے کے بعد، انہوں نے ویگن چاکلیٹ کی بڑھتی ہوئی مانگ کو دیکھا، صارفین متبادل، ڈیری فری ٹریٹس کی تلاش میں تھے۔ انہوں نے یہ بھی پایا کہ ان کے گاہک تخلیقی صلاحیتوں کے خواہاں ہیں - دلچسپ اجزاء اور غیر متوقع ذائقہ پروفائلز کے شوقین۔
ان بصیرت کی بنیاد پر، برانڈ نے سمندری نمک اور کیریمل کے دلچسپ آمیزے کے ساتھ سبزی خور دوستانہ ڈارک چاکلیٹ بار لانچ کیا۔ یہ خواہشات پر مبنی بے ترتیب فیصلہ نہیں ہے۔ یہ اسٹریٹجک ہے، شمار کیا جاتا ہے، اور خریداروں کی ترجیحات کے مطابق مطلع کیا جاتا ہے – یہ سب مارکیٹ کی مکمل تحقیق کی بدولت ہے۔
سادہ پیشن گوئی ماڈل
Naïve forecasting model ایک سیدھا سیدھا مقداری طریقہ ہے جو بعد کی پیشن گوئی کا تعین کرنے کے لیے حالیہ مدت کی اصل طلب کو استعمال کرتا ہے۔ یہ ماڈل اس اصول پر کام کرتا ہے کہ تاریخ اکثر اپنے آپ کو دہراتی ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ماضی کے اعداد و شمار مستقبل کی طلب کا درست اندازہ لگا سکتے ہیں۔ چونکہ اس کے لیے پیچیدہ حسابات یا گہرائی سے شماریاتی بصیرت کی ضرورت نہیں ہے، اس لیے اسے مناسب طور پر 'بے ہودہ' کہا جاتا ہے۔
فرض کریں کہ ایک کاروباری مالک ایک ای کامرس اسٹور چلاتا ہے جو ماحول دوست دوبارہ قابل استعمال پانی کی بوتلوں میں مہارت رکھتا ہے۔ یہ بوتلیں اپنی ماحول دوست فطرت کی وجہ سے کافی مقبولیت حاصل کر چکی ہیں، جو کئی مہینوں سے مسلسل مانگ کی نمائش کرتی ہیں۔
پیش گوئی کرنے والے سادہ ماڈل کو استعمال کرتے ہوئے، سٹور کا مالک آنے والے مہینے کی مانگ کی پیشین گوئی کرنے کے لیے حالیہ مہینے کی فروخت (مثلاً 500 پانی کی بوتلیں) پر انحصار کرے گا۔ چونکہ دوبارہ قابل استعمال پانی کی بوتلوں کی مانگ موسمی تبدیلیوں یا مارکیٹ کے رجحانات سے متاثر ہوئے بغیر نسبتاً مستحکم رہتی ہے، اس لیے سادہ ماڈل کی سادگی اگلے مہینے میں متوقع فروخت کی درست پیش گوئی کرتی ہے۔
امکانی ماڈل
امکانی ماڈلز شماریاتی پیشین گوئی کے جدید ٹولز ہیں جو ریاضی کے فارمولوں اور شماریاتی اقدامات پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ وہ اس وقت استعمال ہوتے ہیں جب مستقبل غیر یقینی ہو۔ 'امکانی' لفظ 'امکان' سے نکلا ہے، جو کسی واقعہ کے پیش آنے کے امکان کے لیے ریاضیاتی اصطلاح ہے۔
امکانی ماڈل میں، کاروبار مستقبل کے ممکنہ مطالبات کی پیشین گوئی کرنے کے لیے ماضی کی فروخت کے اعداد و شمار اور ریاضی کے فارمولوں کا استعمال کرتے ہیں۔ اس کا کیا مطلب ہے؟ بس، یہ گرمیوں کے مہینوں میں سورج کی ٹوپیوں کی ماضی کی فروخت کو دیکھنے کی طرح ہے۔ اگر ہر جون، جولائی اور اگست میں زیادہ فروخت ہوتی ہے، تو ایک امکانی ماڈل بھی آنے والے سالوں کے لیے ان مہینوں میں زیادہ فروخت کی پیشین گوئی کرے گا جس کی بنیاد پر وہ دیکھتا ہے۔
"Poisson distribution" اور "Bayesian probability model" مقبول امکانی ماڈل ہیں:
زہر کا ماڈل
پوسن کی تقسیم کو بارش کی پیشین گوئی کے طور پر سمجھیں۔ ہمیں معلوم ہو سکتا ہے کہ 10 میں سے 30 دن بارش ہونے کا امکان ہے، لیکن ہم یہ اندازہ نہیں لگا سکتے کہ وہ کون سے مخصوص دن ہوں گے - یہ بے ترتیب ہے۔ اسی طرح، Poisson کی تقسیم کاروباروں کو اندازہ لگانے میں مدد کرتی ہے کہ کتنے گاہک، کہتے ہیں، ہر روز ان کے اسٹور یا ویب سائٹ پر آنے کا امکان ہے۔
Poisson کی تقسیم کا استعمال کرتے وقت، ایک کاروباری مالک دیکھ سکتا ہے کہ وہ اوسطاً روزانہ تقریباً 100 ٹوپیاں فروخت کرتے ہیں۔ دھوپ کے دنوں میں، یہ تعداد بڑھ جاتی ہے، اور ابر آلود دنوں میں، یہ ڈوب جاتا ہے۔ Poisson ماڈل کے ذریعے، دکان تلاش کر سکتی ہے:
- فروخت کی مشکلات، کہتے ہیں کہ ابر آلود دن میں 50 ٹوپیاں،
- یا دھوپ والے دن اونچی اڑتی 150 ٹوپیاں!
بایسیئن ماڈل
Bayesian probability ماڈل نئے اعداد و شمار کے آنے کے ساتھ ہی پیشین گوئیوں کو اپ ڈیٹ کرنے کے بارے میں ہے۔ آئیے فرض کریں کہ گارمنٹس برانڈ آن لائن موسم سرما کے کوٹ فروخت کر رہا ہے۔ تاریخی اعداد و شمار (پہلے عقائد) کی بنیاد پر، یہ دیکھا گیا ہے کہ ستمبر میں موسم سرما کے کوٹ کی فروخت نسبتاً کم رہی ہے۔ اس طرح، برانڈ ابتدائی طور پر پیش گوئی کر سکتا ہے کہ یہ پیٹرن آئندہ ستمبر کے سیزن میں بھی جاری رہے گا۔
تاہم، موجودہ ستمبر کے سیزن میں، وہ مہینے کے وسط میں فروخت میں اچانک اضافہ دیکھتے ہیں (نئے ثبوت)۔ یہ ڈیٹا انہیں اپنی ابتدائی پیشین گوئی کو اپ ڈیٹ کرنے کا اشارہ کرتا ہے۔ اس کی ایک ممکنہ وجہ درجہ حرارت میں اچانک کمی یا اس سال غیر معمولی طور پر سردیوں کا آغاز ہو سکتا ہے۔
اس نئے اعداد و شمار کے ساتھ، برانڈ اب Bayesian ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے اپنی پیشین گوئیوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے، موجودہ اور ممکنہ طور پر آئندہ ستمبر کے سیزن (پوچھلی امکان) میں بڑھتی ہوئی طلب کی توقع کرتے ہوئے ای کامرس کاروبار اس کے مطابق اسٹاک کر سکتا ہے، غیر متوقع طلب کو پورا کرنے کے لیے تیار ہے۔
مشین لرننگ ماڈل
ایک مشین لرننگ ماڈل پیچیدہ تعلقات کو سمجھنے کے لیے گہری سیکھنے اور اعصابی نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے۔ یہ تعلقات اکثر بہت پیچیدہ اور غیر لکیری ہوتے ہیں جو روایتی شماریاتی ٹولز کو کھولنے کے لیے نہیں ہوتے۔ متاثر کن لگتا ہے، ہے نا؟
اسے ایک ڈیجیٹل دماغ کے طور پر تصور کریں جو اپنے مشاہدات کے نمونوں سے مسلسل سیکھتا ہے، جہاں، اس تناظر میں، پیٹرن صارفین کی خریداری کی عادات ہیں۔ جیسا کہ ہمارے دماغ کس طرح تکرار اور مشاہدے کے ذریعے یادداشت کو تقویت دیتے ہیں، مشین لرننگ ماڈل بھی وقت کے ساتھ ساتھ سمجھ بوجھ کو اپناتے اور بہتر بناتے ہیں۔
مثال کے طور پر، خواتین کی بیوٹی کیئر پروڈکٹس فروخت کرنے والے کاروبار پر غور کریں۔ وہ جیسے کسی آلے کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ علی بابا کا AI حل. یہ پلیٹ فارم مارکیٹ کی طلب کی تقلید اور جانچ کرتا ہے اور پھر ڈیٹا انٹیلی جنس اور ٹائم سیریز کی پیشن گوئی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرتا ہے۔
مشین لرننگ ماڈل صارفین کے خریداری کے نمونوں کا تجزیہ کر کے ابھرتے ہوئے رجحانات کی نشاندہی کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ ہر موسم گرما میں سن اسکرین کی مانگ میں اضافہ دیکھ سکتا ہے۔ ایک اور مثال کے طور پر، ماڈل اس بات کا پتہ لگا سکتا ہے کہ جب بھی کاروبار کسی ممتاز میک اپ آرٹسٹ متاثر کنندہ کے ساتھ نیا تعاون شروع کرتا ہے تو اسپیشل ایڈیشن لپ اسٹکس کی بہت زیادہ تلاش کی جاتی ہے۔
ریئل ٹائم ڈیمانڈ کی پیشن گوئی سپلائی چین میں انقلاب برپا کرے گی۔
چاہے کاروبار کوئی معیاری طریقہ استعمال کرنے کا فیصلہ کریں جیسے کہ مارکیٹ ریسرچ اور سروے، یا ایک جدید مقداری طریقہ جیسے مشین لرننگ ماڈلز (یا دونوں کا مجموعہ)، یہ واضح ہے کہ ڈیمانڈ کی پیشن گوئی میں اہم تبدیلیاں آ رہی ہیں۔
متواتر سے حقیقی وقت کی پیشن گوئی تک ارتقاء کسٹمر کے رویے کے بارے میں فوری ڈیٹا کی بڑھتی ہوئی دستیابی کے ذریعہ کارفرما ہے۔ اس فوری ہونے کا مطلب ہے کہ کاروباروں کو ڈیٹا اکٹھا کرنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ہفتوں یا مہینوں انتظار کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
وہ زیادہ درست فیصلہ سازی کی اجازت دیتے ہوئے تیزی سے ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ ایسا کرنے سے، کاروبار مانگ میں تبدیلی کے لیے فوری طور پر جواب دینے کے قابل ہوتے ہیں، جس کے نتیجے میں ایک زیادہ موثر اور ذمہ دار سپلائی چین کی تخلیق ہوتی ہے۔ صارفین اور ان کے طرز عمل کو سمجھنے کے طریقے کے بارے میں مزید حکمت عملیوں اور تکنیکوں کے لیے، دیکھیں بلاگ سینٹر!
مسابقتی قیمتوں، مکمل مرئیت، اور آسانی سے قابل رسائی کسٹمر سپورٹ کے ساتھ لاجسٹک حل تلاش کر رہے ہیں؟ چیک کریں Chovm.com لاجسٹک مارکیٹ پلیس آج.
