Tələbin proqnozlaşdırılmasında süni intellekt texnologiyaları: ənənəvi metodlardan müasir həllərə qədər

Cəmi bir neçə il əvvəl əksər şirkətlər tələbi əsasən əl ilə tərtib olunmuş cədvəllərə, menecerlərin bazarı yaxşı tanımasına və intuisiya əsaslı proqnozlara əsaslanaraq proqnozlaşdırırdılar.

Lakin iqtisadiyyatın qeyri-sabitliyi, müştəri üstünlüklərinin tez-tez dəyişməsi və məlumatların sürətlə artması şəraitində köhnə yanaşmalar getdikcə daha az effektiv olur. Müasir dünyada tələbin proqnozlaşdırılması artıq yalnız təcrübənin tətbiqi deyil — bu, həm də böyük (çox vaxt uyğun olmayan) məlumat həcmləri ilə işləməyi və dəqiq alqoritmlərin qurulmasını nəzərdə tutur.

Məhz bu məqamda süni intellekt dövrəyə daxil olur. Qeyd etmək vacibdir ki, süni intellekt analitikləri əvəz etmir — onları gücləndirir. AI (süni intellekt) alətləri sayəsində şirkətlər artıq gələcəyi təxmin etmir, onu minlərlə dəyişənlər əsasında real vaxt rejimində modelləşdirirlər. Təcrübə göstərir ki, müasir həllərlə həyata keçirilən tələb proqnozlaşdırması bazardakı trendlərin dəyişməsini ənənəvi üsullardan istifadə edən rəqiblər bunu hiss etməzdən əvvəl görməyə və buna uyğun hərəkət etməyə imkan verir. Məsələn, McKinsey şirkətinin statistikasına görə, süni intellektin istifadəsini tətbiq edən şirkətlər tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyinin orta hesabla 10–20% artdığını qeyd edirlər.

Bəs süni intellekt bu prosesləri necə dəyişdirir? Gəlin bunu daha ətraflı nəzərdən keçirək.

Niyə illərlə sınaqdan çıxmış tələb proqnozlaşdırma metodları artıq işə yaramır

Süni intellekt bazara çıxmamışdan əvvəl, biznes onilliklər ərzində klassik tələb proqnozlaşdırma üsullarından istifadə edirdi. Bu modellərin əsasını riyazi hesablamalar və əməkdaşların təcrübəsi təşkil edirdi — və onlar sabit bazar şəraitində öz effektivliyini sübut etmişdi. Hətta bugün də ən çox istifadə olunan metodlar bunlardır:

• Regressiya modelləri— bu statistik alət gələcəkdə gözlənilən tələbin həcmini dəyişənlər arasındakı qarşılıqlı əlaqə əsasında proqnozlaşdırmağa imkan verir. Sadə dillə desək, model müəyyən amillərin (məsələn, qiymət, mövsümilik, reklam və ya istehlakçı gəlir səviyyəsi) necə dəyişdiyini və bunun məhsul və ya xidmətə olan tələbin səviyyəsinə necə təsir etdiyini təhlil edir. Bu proqnozlaşdırma modeli kəmiyyət qiymətləndirməsini təmin edir və bir anda bir neçə amili nəzərə almağa imkan verir, lakin məlumatlarda baş verən kəskin dəyişikliklərin öhdəsindən yaxşı gəlmir.
• Trendlərin təhlili — bu metod məlumatlardakı uzunmüddətli dəyişikliklərin müəyyən edilməsinə əsaslanır. Trendlərin təhlili ümumi tendensiyanı müəyyən etməyə imkan verir və məhsula olan tələbin zamanla artıb-artmadığını, azalıb-azalmadığını və ya sabit qaldığını göstərir. Strateji planlaşdırma üçün faydalıdır və daha çox proqnozlaşdırıla bilən mühitdə istifadə olunur. Lakin bu metod mövsümi dalğalanmaları və ya qısamüddətli sıçrayışları nəzərə almır, buna görə də real vəziyyəti sadələşdirilmiş şəkildə əks etdirə bilər.
• Ekspert qiymətləndirmələri — bu mütəxəssislərin peşəkar fərziyyələrinə, təcrübəsinə və intuisiyasına əsaslanan proqnozlaşdırma üsuludur. Satış menecerlərinin, marketoloqların və ya bazarın spesifikasını yaxşı bilən analitiklərin fikirləri nəzərə alınır. Kiçik müəssisələr üçün sürətli və əlçatan metod hesab olunur, lakin əsas mənfi cəhəti — subyektivlikdir: proqnozlar qərəzli ola və ya natamam informasiyaya əsaslana bilər.
• Hərəkətli orta göstərici (moving average) — bu, məlumatlardakı dalğalanmaları hamarlamaq üçün istifadə olunan sadə statistik üsuldur. Əvvəlki dövrlərin orta göstəricisi hesablanaraq əsas tendensiya müəyyən olunur. Məsələn, üç aylıq hərəkətli orta göstərici hər yeni nöqtə üçün son üç ayın məlumatını nəzərə alır. Bu metod sabit şəraitdə effektivdir, lakin sürətli dəyişikliklərə qarşı həssas deyil.
• Eksponensial hamarlama — əvvəlki metodun təkmilləşdirilmiş versiyasıdır. Burada ən son məlumatlara daha böyük əhəmiyyət verilir, bu da modelin dəyişikliklərə daha çevik reaksiya verməsinə imkan yaradır. Qısamüddətli proqnozlaşdırma üçün, xüsusən də dalğalanmalara sürətli reaksiya tələb olunduqda istifadə olunur. Amma bu model də səbəb-nəticə əlaqələrini nəzərə almır və kəskin bazar dəyişiklikləri zamanı etibarsız ola bilər.
• Mövsümi proqnozlaşdırma — bu metod ilin müəyyən dövrlərində (bayramlar, mövsümlər, tədbirlər və s.) tələbin təkrarlanan dəyişikliklərini nəzərə alır. Mövsümi faktoru nəzərə alaraq əsas tendensiyanı daha dəqiq müəyyən etməyə imkan verir. Bu yanaşma pərakəndə ticarət, turizm və FMCG (geniş istehlak malları) sektorunda faydalıdır. Bununla belə, mövsümi proqnozlaşdırma adi dövrlərdən kənarda işləmir və gözlənilməz dəyişiklikləri nəzərə almır.

Bu modellər hələ də tələb proqnozlaşdırma alətlərinin bir hissəsi olsa da, onların bir sıra məhdudiyyətləri var. Ən geniş yayılmış problemlərdən biri — subyektivlikdir, xüsusilə ekspert qiymətləndirmələrində (insan amili qərəzlilik və ya məlumat çatışmazlığı səbəbindən yanlış nəticələrə gətirib çıxara bilər).

Digər ciddi məhdudiyyət — miqyaslana bilməməsidir (klassik modelləri amillərin sayı sürətlə artdığı vəziyyətlərə uyğunlaşdırmaq çətin olur). Bundan əlavə, ənənəvi üsullar çox vaxt strukturlaşdırılmamış böyük həcmli məlumatları emal edə bilmir (məsələn, istifadəçilərin mobil tətbiqdəki davranışları və ya hava şəraitinin satışlara təsiri). Bu yanaşmalar həmçinin bazarda baş verən kəskin dəyişikliklərə zəif reaksiya verir, çünki onlar nisbətən sabit mühitə əsaslanır.

Nəticədə, keçmişdə dəqiq hesab edilən düsturlar belə, biznes mühiti bu qədər sürətlə dəyişdikdə artıq yararsız hala düşür. Məhz bu nöqtədə süni intellekt öz əsas üstünlüyünü təklif edir — uyğunlaşma.

Süni intellektin meydana çıxması ilə nə dəyişdi: tələbin proqnozlaşdırılmasında aşkar və gizli üstünlüklər

Əgər əvvəllər bir neçə yüz SKU üzrə proqnozların hazırlanması həftələrlə vaxt aparırdısa, bugün SMART Demand Forecast kimi AI modelləri minlərlə məhsul üzrə proqnozları cəmi bir neçə dəqiqəyə qurmağa qadirdir. Bu, analitiklərin vaxtını daha strateji işlərə sərf etməyə imkan verir və rəhbərlərə tez və əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə şərait yaradır. Süni intellekt eyni anda minlərlə dəyişəni emal edə bilir və təcrübəli analitiklərin belə görə bilmədiyi əlaqələri aşkarlayır. Söhbət təkcə daxili biznes məlumatlarından getmir — AI həmçinin xarici məlumatları da nəzərə alır, məsələn:

• Makroiqtisadi göstəricilər: inflyasiya səviyyəsi, valyuta dəyişkənliyi, bazar tendensiyaları.
• İqlim və mövsümi amillər: hava şəraitinin dəyişməsi, təbii hadisələr və s.
• E-ticarət məlumatları: istifadəçilərin davranışı, reklamın təsiri (xüsusilə sosial şəbəkələrdə).
• Tənzimləyici dəyişikliklər: yeni vergilər, normativ məhdudiyyətlər və s.

Bu amillər tələbin modelləşdirilməsi alqoritmlərinə inteqrasiya olunur və bazardakı dəyişikliklərə real vaxt rejimində uyğunlaşan proqnozların hazırlanmasına imkan verir. Nəticədə, süni intellekt təkcə keçmişi təhlil etmir, həm də gələcəyi modelləşdirir. AI əsaslı bəzi həllər, məsələn, SMART Demand Forecast, promo aksiyalar üçün ssenariyə əsaslanan proqnozlaşdırmadan istifadə edir — bu, müxtəlif şərtlər altında (məsələn, qiymət dəyişikliyi, endirimlər, “cannibalization” faktorları, mövsümi əmsallar)  tələbin necə dəyişəcəyini hesablamağa imkan verir. Tək bir proqnoz verən ənənəvi metodlardan fərqli olaraq, ssenari modelləşdirməsi biznesə hadisələrin bir neçə mümkün inkişaf variantını — optimist variantdan tutmuş pessimist varianta qədər təqdim edir.

Belə yanaşma biznesə sadəcə reaksiya vermək deyil, həm də qabaqlayıcı addımlar atmaq imkanı yaradır: ehtiyatları optimallaşdırmaq, qiymətləri dəyişdirmək, promo kampaniyaları başlatmaq və ya təchizat zəncirlərini tənzimləmək. Yəni, tələbin proqnozlaşdırılmasında şirkətin mövqeyi reaktivdən proaktivə çevrilir.

Bu üstünlük pandemiyalar, istehlakçıların davranışında kəskin dəyişikliklər, geosiyasi təlatümlər və s. kimi gözlənilməz qlobal böhranlar şəraitində xüsusi əhəmiyyət kəsb edir. Belə vəziyyətlərdə qərarların qəbulu sürəti və tələbin dalğalanmalarını qabaqcadan görmək imkanı təkcə rəqabət üstünlüyünü deyil, sözün əsl mənasında biznesin yaşaması üçün vacib şərtdir.

Ənənəvi proqnozlaşdırma ilə AI əsaslı yanaşmaların konkret meyarlar üzrə müqayisəsi

Tələbin proqnozlaşdırılmasının ənənəvi modelləri ilə süni intellektə əsaslanan bir həll olan SMART Demand Forecast arasındakı fərqləri vizual şəkildə nəzərdən keçirməyi təklif edirik:

Maneəsiz transformasiya: AI-proqnozlaşdırmanı biznes üçün risk olmadan necə və nə zaman inteqrasiya etmək olar?

McKinsey statistikasına görə, 2023-cü ildən 2024-cü ilə qədər biznes proseslərində süni intellektdən istifadə 50% artıb. Hal-hazırda hər 10 şirkətdən 7-si gündəlik işlərində süni intellektdən istifadə edir və bu rəqəmin daha da artacağı aydındır. Proqnozlaşdırma proseslərində süni intellekti artıq tətbiq etmiş müəssisələr nəinki tələbi daha dəqiq modelləşdirir, həm də daha sürətli qərarlar qəbul edir, ehtiyatları daha yaxşı idarə edir və real vaxt rejimində dəyişikliklərə uyğunlaşırlar. Buna görə də “Süni intellekti şirkət proseslərinə nə zaman tətbiq etmək lazımdır?” sualına cavab budur — “İndi”. Çünki trendin hər həftə, müştəri gözləntilərinin isə hər gün dəyişdiyi şəraitdə sürətlə inkişaf edən bazarda gecikmə rəqabət üstünlüyünün itirilməsinə səbəb ola bilər.

Eyni zamanda, bu prosesə son dərəcə düşünülmüş şəkildə yanaşmaq lazım olduğunu nəzərə almağa dəyər. Yeni texnologiyaların tətbiqi zamanı əsas biznes proseslərinin dayandırılması şirkətlər üçün qəbul edilə bilməz bir riskdir.  Logistika, ehtiyatlar və ya paylama kanallarına nəzarətin müvəqqəti itirilməsi təchizat zəncirinin pozulmasına, rəflərdə məhsul çatışmazlığına, müştəri itkisinə və maliyyə itkilərinə gətirib çıxara bilər. Bəs bunun qarşısını necə almaq olar?

Süni intellekti tələbin proqnozlaşdırılması proseslərinə uğurla inteqrasiya etmək üçün məsləhətlər və tövsiyələr:

1. Etibarlı təchizatçı seçin: Adətən təchizatçılar tam texniki dəstək, konkret biznes proseslərinə uyğunlaşma və inteqrasiyanın bütün mərhələlərində dəstək təmin edirlər — məsələn, SMART Demand Forecast tələbin proqnozlaşdırılması həllinin tətbiqi zamanı SMART business şirkəti kimi.
2. Məlumatların keyfiyyətini təmin edin: Yüksək keyfiyyətli, strukturlaşdırılmış və tarixi məlumatlar olmadan süni intellekt effektiv işləyə bilməz. İlk addım məlumatların mənbələrinin, növlərinin və keyfiyyətinin yoxlanılmasıdır. Məlumatların müntəzəm yenilənməsinə, standartlaşdırılmasına, formatların vahidləşdirilməsinə və təkrarlanan məlumatların aradan qaldırılmasına diqqət yetirin. Əgər bunu ən yaxşı şəkildə necə edəcəyinizə əmin deyilsinizsə, təchizatçıya müraciət edin; məsələn, SMART business şirkəti hələ diaqnostika mərhələsində müştəri ilə birlikdə vahid məlumat strukturunu razılaşdırır və hazır şablonlar təklif edir.
3. Texniki infrastrukturu hazırlayın: Bu, daxili hesablama bazası və ya miqyaslana bilən və sürətli işləməni təmin edən bulud platformalarına qoşulma ola bilər. Texniki imkanlarınızın seçilmiş həllə uyğun olub-olmadığını yoxlayın — bu məsələdə də təchizatçı sizə kömək göstərə bilər.
4. Pilot layihəni işə salın: Əvvəlcə sistemi ayrı bir regionda, SKU və ya satış kanalında işə salın. Bu, sizə həlli minimal risklərlə sınaqdan keçirməyə və onun biznes dəyərini müəyyən etməyə imkan verəcək ki, bu da innovasiyanın bütün biznes üzrə miqyasını müəyyənləşdirməyə kömək edəcək.
5. Kross-funksional komanda yaradın: AI əsaslı proqnozlaşdırma hər zaman yalnız İT ilə məhdudlaşmır — biznes sektorundan asılı olaraq prosesə logistlər, marketoloqlar, əməliyyat komandası və s. daxil ola bilər. Proqnozlaşdırma prosesində birbaşa iştirak edəcək əməkdaşlardan ibarət komanda qurun.
6. Komandanı öyrədin: Yeni sistemin məntiqini izah edin və əməkdaşlara ondan istifadə etməyi öyrədin. Komandanın rəy bildirməsini təşviq edin və bu rəyləri inteqrasiya zamanı nəzərə alın.
7. Analitikləri cəlb edin: Onların rolu yalnız nəticələri şərh etmək deyil, həm də proqnozlaşdırmanın dəqiqliyinə dair müəyyən olunmuş KPI-ların riayət olunmasına nəzarət etməkdir. Süni intellekt ilk növbədə insanın əlində bir alətdir, onun əvəzedicisi deyil. AI rutin tapşırıqları öz üzərinə götürərək əməkdaşların əsas və prioritet olan işlərə fokuslanmasına şərait yaradır.
8. Əlavə tövsiyə: Əgər proseslərdə dəyişikliklərin tətbiqi ilə bağlı tərəddüdləriniz varsa, həlli mərhələli şəkildə inteqrasiya edin. Başlanğıcda AI modellərini mövcud metodlarla paralel olaraq işlədin, proqnozları test rejimində hazırlayın və əvvəlki nəticələrlə müqayisə edin.

Boston Consulting Group tərəfindən aparılan araşdırma göstərdi ki, süni intellekt əsasında aparılan proqnozlaşdırma şirkətlərin gəlirini 5–10% artırmağa kömək edə bilər. Bu, məhsul əlçatanlığının yaxşılaşdırılması, qiymətlərin optimallaşdırılması və reallaşdırılmamış satışlardan yaranan itkilərin azaldılması hesabına baş verir. Eyni zamanda, ehtiyat səviyyələrinin optimallaşdırılması sayəsində inventarizasiya xərcləri 25%-ə qədər azalır. Beləliklə, əminliklə söyləmək olar ki, AI-əsaslı proqnozlaşdırmaya düzgün təşkil edilmiş keçid demək olar ki, dərhal öz bəhrəsini verməyə başlayan bir investisiyadır.

Əgər siz zəmanətli texniki dəstək ilə tələbin proqnozlaşdırılmasında süni intellekt tətbiq etmək istəyirsinizsə, sorğu göndərin və SMART business ekspertləri məhz sizin proseslərinizə uyğun həlli seçməyə və inteqrasiya etməyə sizə kömək edəcəklər.