Вести бізнес сьогодні – справа не з легких. Виклики, що один за одним готує реальність, значно ускладнюють цей процес, а передбачити вплив несприятливих зовнішніх чинників на ринок та поведінку споживачів іноді вкрай складно. Однією з найболючіших точок для компаній в останні роки стала змінність попиту. Все більше факторів – від дописів інфлюенсерів до неочікуваних обставин – змушують покупців частіше змінювати свою купівельну поведінку.
Проблема в тому, що ці зміни відбуваються досить несподівано, а чарівного інструменту, який міг би передбачити глобальні ситуації, що створюють ризики для компаній, поки немає. Але чи існують інші методи заглянути наперед і скорегувати свої бізнес-процеси? У цій статті говоримо про прогнозування попиту, з’ясовуємо важливість процесу та розглядаємо сучасні рішення, що на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту можуть покращити ваше операційне планування у мінливому середовищі.
Це процес оцінки майбутнього попиту за допомогою аналізу історичних даних, інформації та впливу додаткових факторів. Ефективне прогнозування попиту забезпечує компанії цінною інформацією щодо можливостей на поточному та потенційних ринках і допомагає менеджерам приймати зважені рішення стосовно обсягу товарів до замовлення, просування товарів та бізнес-стратегії в цілому.
Натомість, ігноруючи цей процес, компанії ризикують прийняти помилкові рішення в розрізі продуктової стратегії та цільових ринків. А це може створити купу проблем, таких як: збільшення затрат на зберігання продукції, зменшення задоволеності клієнтів та прогалини в управлінні supply chain. Якщо коротко, то компанія або втрачає кошти, або отримує їх не в повному обсязі.
Загалом тенденція на створення окремих відділів з прогнозування попиту в компаніях з’явилась наприкінці 80-х років минулого століття. Спочатку, в більшості випадків, прогнози базувались на простих статистичних моделях та методах, як-от рухоме середнє, експоненційне згладжування, чи навіть інстинктивне судження (в простонародді “чуйка”). А потім, з розвитком технологій в області зберігання та обробки даних (Big Data), процес прогнозування попиту зазнав значних змін і став незамінним інструментом для бізнесів різних галузей та розмірів.
І якщо ринок програмного забезпечення для прогнозування попиту в 2019 році оцінювався в 3 млрд доларів, то до 2030 року очікується, що ця сума становитиме більше ніж 14,5 млрд (transparency market research). Тож чому варто звернути уваги на цю тему і як прогнозування попиту може стати частиною ваших бізнес-процесів — розповідаємо далі.
Попит є драйвером всього бізнесу. Тож не дивно, що його аналіз впливає на ефективність багатьох процесів компанії. Прогнозування попиту не буває на 100% точним (тільки якщо це збіг обставин або шахрайство з розрахунками), але є необхідним, адже впливає на:
Існує ряд факторів, що суттєво впливають на попит і враховуються під час прогнозування. Ось ключові з них:
