Tələbin proqnozlaşdırılması gəlirli biznes vasitəsi kimi

Bu gün biznes qurmaq asan deyil. Reallığın bir-birinin ardınca qarşımıza qoyduğu problemlər bu prosesi xeyli çətinləşdirir, əlverişsiz xarici amillərin bazara və istehlakçı davranışına təsirini isə proqnozlaşdırmaq bəzən olduqca çətindir. Son illərdə şirkətlər üçün ən ağrılı məqamlardan biri tələbin dəyişkənliyi olub. İnflyuenser postlarından tutmuş gözlənilməz hallara qədər artan sayda amillər alıcıların alış davranışlarını daha tez-tez dəyişməsinə səbəb olur.
Problem ondadır ki, bu dəyişikliklər tamamilə gözlənilmədən baş verir və şirkətlər üçün risklər yaradan qlobal vəziyyətləri qabaqcadan görə biləcək sehrli alət yoxdur. Bəs gələcəyə baxmaq və biznes proseslərinizi tənzimləmək üçün başqa üsullar varmı? Bu məqalədə biz tələbin proqnozlaşdırılmasından danışacağıq, prosesin əhəmiyyətini öyrənəcəyik və maşın öyrənməsi alqoritmləri və süni intellektə əsaslanan, dəyişən mühitdə əməliyyat planlaşdırmanızı təkmilləşdirə biləcək müasir həllərə baxacağıq.

Tələbin proqnozlaşdırılması nədir?

Bu, informasiyanın, tarixi məlumatların təhlili və əlavə amillərin təsiri ilə gələcək tələbin qiymətləndirilməsi prosesidir. Tələbin effektiv proqnozlaşdırılması şirkətləri cari və potensial bazarlardakı imkanlar haqqında dəyərli məlumatlarla təmin edir və menecerlərə sifariş həcmi, məhsulun təşviqi və ümumi biznes strategiyası haqqında əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə kömək edir.

Digər tərəfdən, bu prosesə məhəl qoymayan şirkətlər məhsul strategiyası və hədəf bazarları baxımından səhv qərarlar vermək riski daşıyırlar. Bu da öz növbəsində saxlama xərclərinin artması, müştəri məmnuniyyətinin azalması və təchizat zəncirinin idarə edilməsində boşluqlar kimi bir çox problem yarada bilər. Bir sözlə, şirkət ya vəsait itirir, ya da tam şəkildə almır.

Tarixi qeyd

Ümumiyyətlə, şirkətlərdə tələbin proqnozlaşdırılması üçün ayrıca departamentlərin yaradılması tendensiyası ötən əsrin 80-ci illərinin sonlarında meydana çıxdı. Əvvəlcə, əksər hallarda, proqnozlar sadə statistik modellərə və hərəkətli ortalamalar, eksponensial hamarlaşdırma və ya hətta instinktiv qərar kimi üsullara əsaslanırdı (xalq arasında “daxili hissi” adlanır). Sonra isə, məlumatların saxlanması və emalı (Big Data) sahəsində texnologiyaların inkişafı ilə tələbin proqnozlaşdırılması prosesi əhəmiyyətli dəyişikliklərə məruz qaldı və müxtəlif sənaye və ölçülü bizneslər üçün əvəzedilməz alətə çevrildi.

Əgər 2019-cu ildə tələbin proqnozlaşdırılması proqram təminatı bazarı 3 milyard dollar həcmində qiymətləndirilirdisə, 2030-cu ilə qədər bu məbləğin 14,5 milyard dollardan çox olacağı gözlənilir (Transparency Market Research). Beləliklə, daha sonra bu mövzuya niyə diqqət yetirməli olduğunuzu və tələbin proqnozlaşdırılmasının biznes proseslərinizin bir hissəsinə necə çevrilə biləcəyini izah edəcəyik.

Biznes üçün tələbin proqnozlaşdırılmasının əhəmiyyəti

Tələb biznesin hərəkətverici qüvvəsidir. Təəccüblü deyil ki, onun təhlili bir çox şirkət proseslərinin səmərəliliyinə təsir göstərir. Tələbin proqnozlaşdırılması heç vaxt 100% dəqiq deyil (yalnız bu təsadüf və ya saxta hesablama olduqda), lakin zəruridir, çünki o, aşağıdakılara təsir edir:

Büdcə planlaşdırılması
Proqnozdan əldə edilən məlumatlar əməliyyat, istehsal və marketinq xərcləri ilə bağlı effektiv maliyyə qərarları qəbul etməyə kömək edir. Bundan əlavə, gözlənilən tələbin aydın mənzərəsi sizə işçi xərclərini planlaşdırmağa və fəaliyyətin pik dövrlərində resursları yenidən bölüşdürməyə kömək edəcək.

Qiymət strategiyasının işlənib hazırlanması
Cari bazar fəaliyyətini və məhsulunuza olan tələbatı nəzərə alaraq düzgün qiymətin müəyyən edilməsi əsas məsələdir. Tələbin proqnozlaşdırılması sayəsində siz qiymət siyasətinizi vəziyyətdən asılı olaraq tənzimləyə, həmçinin onun həyata keçirilməsi üçün endirimlər, promo aksiyalar və s. kimi alətləri əvvəlcədən təyin edə biləcəksiniz. Bazar və potensial imkanları dərk edərək, rəqabətədavamlı qiymətlər təyin edə və sərfəli qiymət və keyfiyyətə uyğun müvafiq marketinq strategiyalarından istifadə edə biləcəksiniz.

Ehtiyat səviyyəsinə nəzarət
Gələcək tələbi proqnozlaşdırmaqla, artıq ehtiyat yaratmadan anbarda olan malların optimal miqdarını hesablaya bilərsiniz. Beləliklə, siz ehtiyat saxlama üçün həddindən artıq ödənişdən xilas olunursunuz və ya əksinə, satışların artdığı bir dövrdə ajiotaja əvvəlcədən hazırlaşa bilərsiniz.

Biznes sahəsindən asılı olmayaraq tələbin proqnozlaşdırılmasından istifadə etmək məqsədəuyğundur: istər pərakəndə, istər FMCG, istər əczaçılıq şirkəti, istərsə də tikinti və s.

Tələbin proqnozlaşdırılması və planlaşdırılması. Fərq nədir?

Bir çox insanlar tələbin proqnozlaşdırılması və tələbin planlaşdırılması anlayışlarını sinonim kimi istifadə edirlər. Bununla belə, bu terminlərin arasında əsaslı fərq var. Proqnozlaşdırma tarixi məlumatlara və əlaqəli amillərin təhlilinə əsaslanan strateji proqnoz olsa da, planlaşdırma daha çox taktiki prosesdir və proqnoz məlumatlarına əsaslanan planın qurulmasını və onun həyata keçirilməsi üçün addımların işlənməsini əhatə edir.

Fərq haqqında daha çox:

Tələbin proqnozlaşdırılmasına təsir edən amillər

Tələbə əhəmiyyətli dərəcədə təsir edən bir sıra amillər var və onlar proqnozlaşdırma zamanı nəzərə alınır. Əsas olanlar bunlardır:

Mövsümilik  

Tələb mövsümə görə dəyişir. Mövsümi brend və ya dövri biznes pik dövrlərdə aktivliyi artıra bilər, ardınca isə mövsümdənkənar satışlar sabit və ya orta səviyyədən aşağı ola bilər.

Mövsümi proqnozlar konkret dövrlər, bayramlar və ya tədbirlər zamanı daha populyar olan məhsulları nəzərə alır. Belə məhsullar iş qabiliyyətinin, resursların və anbarın çevik idarə edilməsinə ehtiyac duyduğundan, effektiv proqnozlaşdırma əsas vasitələrdən biri olacaqdır.

Rəqiblər 

Birbaşa və əlaqəli məhsul kateqoriyalarında yeni oyunçuların meydana çıxması müştəriləriniz üçün getdikcə daha çox alternativ yaradır ki, bu da tələbata təsir edir. Yeni rəqabətədavamlı məhsulların bazara çıxarılması və ya əksinə kiminsə bazarı tərk etməsi sizi təəccübləndirə bilər. Çevik proqnozlaşdırma modeli sizə dəyişən hadisələrə daha tez cavab verməyə imkan verəcək.

Malların növü 

Proqnozlaşdırma prosesi tez xarab olan mallardan aylıq ödəniş edilən abunə xidmətlərinə qədər müxtəlif növ məhsul və xidmətlər üçün fərqli olacaq. Müştərilərinizin ömür boyu dəyərini (müəyyən müddət ərzində adambaşına düşən alışların ümumi sayı), orta qəbzin ölçüsünü və alınan məhsulların kombinasiyalarını bilmək vacibdir. Məlumatlardan istifadə edərək, siz proqnozun keyfiyyətini yaxşılaşdıra və bir SKU-nun digərinə necə təsir etdiyini və ya tələbi artırdığını izləyə bilərsiniz.

Coğrafiya 

Müştərilərinizin cəmləşdiyi yerlər, istehsalın yeri və məhsulların göndərilmə məntəqələri ehtiyatların proqnozlaşdırılmasına və müştəri sifarişlərinin yerinə yetirilmə sürətinə təsir göstərir. Saxlama sahəsinin mövcudluğu və sürətli çatdırılma üsulları tələbin proqnozlaşdırılmasına müsbət təsir göstərə bilər.

Tələbin proqnozlaşdırılması növləri

Sənayedən, müştəri bazasından və məhsulun xüsusiyyətlərindən asılı olaraq müxtəlif növ tələbin proqnozlaşdırılmasından istifadə olunur. Əsas olanlar bunlardır:

Makro səviyyədə proqnozlaşdırma
Bu zaman biznesə təsir edə biləcək ümumi iqtisadi vəziyyət, xarici və digər irimiqyaslı amillər proqnozlaşdırılır. Bu komponentlərin təhlili biznesə yerli və qlobal risklər, imkanlar haqqında məlumat verir, həmçinin mədəni və bazar dəyişiklikləri kontekstində qalmağa imkan verir.

Mikro səviyyədə proqnozlaşdırma
Mikro səviyyədə tələbin proqnozlaşdırılması konkret məhsul, region və ya seqmentə xas ola bilər. Adətən bu, tələbin kəskin artmasına və ya azalmasına səbəb ola biləcək birdəfəlik və ya kortəbii dəyişikliklərə aiddir. Məsələn, əgər siz yerli pivə istehsalçısısınızsa və yerli komandanız gözlənilmədən futbol çempionatının finalına çıxıbsa, o zaman rəflərdə malların olmasına əvvəlcədən diqqət yetirməli və əlavə marketinq tədbirləri aparmalısınız.

Qısamüddətli tələbin proqnozlaşdırılması
Makro və mikro səviyyələrdə istifadə edilə bilər. Adətən gündəlik tapşırıqlar haqqında məlumat əldə etmək üçün 12 aydan az bir müddəti əhatə edir. Qısamüddətli proqnozlaşdırma satış və marketinq departamentlərinin fəaliyyətini daha yaxşı başa düşmək üçün konsultasiyalar nəzərdə tutur ki, bu da tələbin artmasına səbəb ola bilər.

Uzunmüddətli planlaşdırma
Əvvəlki növ kimi, makro və mikro səviyyələrdə istifadə edilə bilər və bir ildən çox müddətə tərtib edilir. Bu növ proqnozlaşdırma şirkətlərə genişlənmə, investisiya və ya uzunmüddətli tərəfdaşlıq haqqında əsaslandırılmış qlobal qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Proqnozlaşdırma prosesinə bir il və ya daha çox vaxt ayırmaqla şirkət, məsələn, başqa ölkələrdə yeni mağaza açdıqdan və ya biznesini genişləndirdikdən sonra yarana biləcək tələb meyllərinin etibarlı mənzərəsini görür.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının avtomatlaşdırılması

Müasir bazar şəraitində proqnozlaşdırma üçün məlumatların əl üsulu ilə izahı şirkətlərin ehtiyaclarını ödəmir. Ətraf mühitin dəyişkənliyini və müştəri davranışının sürətli dəyişməsini nəzərə alan çevik və müasir yanaşma real vaxt rejimində məlumatların təhlilini, yəni texnoloji proqramların istifadəsini nəzərdə tutur. Bu, həmçinin insan amilinin təsirini və komandaların iş yükünü azaldır, eləcə də onların diqqətini əməliyyat tapşırıqlarından strateji vəzifələrə dəyişir.

Belə proqram təminatına misal olaraq SMART Demand Forecast-ı göstərmək olar.

Sistem maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərinə əsaslanır. Bu, müəyyən bir SKU və məhsul qrupları ilə təcrübəniz də daxil olmaqla, proqnozlaşdırmanın düzgünlüyünə təsir edən bütün zəruri amilləri nəzərə almağa imkan verir.

Bundan əlavə, Power BI analitikası Demand Forecast sisteminə daxil edilib, bu da aktual məlumatlar əsasında idarəetmə qərarlarını tez qəbul etməyə imkan verir. Universal məlumatlar strukturunun olması isə ayrı-ayrı məlumatları vahid formatda və mühitdə saxlamağa imkan verir.

Həll haqqında daha çox öyrənmək və şəxsi demo sifariş etmək üçün sales@smart-it.com ünvana müraciət edin.

Xülasə

Tələbin proqnozlaşdırılması şirkətlərə ehtiyatların planlaşdırılmasından tutmuş təchizat zəncirinin optimallaşdırılmasına qədər hər şeyə təsir edən əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Bu gün, müştərilərin gözləntiləri və davranışları həmişəkindən daha çox dəyişdikdə, çevik və dəqiq proqnozlaşdırma proqram təminatı şirkətlərə dəyişikliklərə tez reaksiya vermək imkanı verir. Tələbin proqnozlaşdırılmasını optimallaşdırmaq üçün süni intellektə və maşın öyrənməsinə əsaslanan sistemlərin tətbiq edilib-edilməməsi dilemması zaman məsələsinə çevrilir.