მოთხოვნის პროგნოზი დამოკიდებულია სხვადასხვა ფაქტორებზე, რომლებსაც სპეციალური ანალიზი სჭირდებათ: ისტორიული მონაცემებიდან გარე გავლენებამდე. ყველა ცვლადის ცვალებად გარემოში გათვალისწინება საკმაოდ რთული ამოცანაა. ამავდროულად, არაზუსტი პროგნოზი იწვევს ისეთი საოპერაციო ხარჯების ზრდას, როგორიცაა ლოჯისტიკა, საწყობი ან ფინანსები, რაც თავის მხრივ გაყიდვების დაკარგვას იწვევს. ამ სტატიაში განვმარტავთ, თუ როგორ გავაუმჯობესოთ პროგნოზის სიზუსტე.
საცალო ვაჭრობაში პროგნოზირების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, საჭიროა ძირითადი გარე და შიდა ფაქტორების ცოდნა. აქ მთავარია:
ტრადიციული მანუალური ანალიზის მეთოდებმა დიდი ხნის წინ დაკარგა ეფექტურობა, მას მერე რაც შეიქმნა ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული მათემატიკური მოდელები. ეს მიდგომები გულისხმობს არა მხოლოდ გარკვეული ფორმულის გამოყენებას, არამედ აუმჯობესებს მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტეს შიდა და გარე ფაქტორების გათვალისწინებით.
პროგნოზის სიზუსტე მარაგის მენეჯმენტის აუცილებელი კომპონენტია, ამიტომ თითოეულმა კომპანიამ უნდა განახორციელოს მოთხოვნის პროგნოზი დროის სხვადასხვა პერიოდზე. ბიზნესის მიზნებიდან და ამოცანებიდან გამომდინარე, არსებობს რამდენიმე სახის პროგნოზი:
მანუალური მეთოდის გამოყენება ზემოთ აღწერილი ყველა საპროგნოზო ტიპისთვის ამ პროცესს არაეფექტურს ხდის შემდეგი მიზეზების გამო:
პროგნოზირების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, საცალო მოვაჭრეები იყენებენ მათემატიკური პროგნოზირების კომპლექსურ გამოთვლებს ინტელექტუალურ სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ უზრუნველყონ ამ პროცესის ავტომატიზაცია და ეფექტურობის ზრდა ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების გამოყენებით.
ამ სისტემების პროგნოზირების ეფექტურობაზე და სიზუსტეზე გავლენას ახდენს თუ რამდენად ხშირად შეიყვანთ ახალ მონაცემებს, რომლებიც რელევანტურია გაანგარიშებისთვის. რაც უფრო მაღალი ხარისხის ანალიტიკურ მონაცემებს მიაწვდით სისტემას, მით უფრო ზუსტად იმუშავებს მისი მათემატიკური მოდელი. ასე რომ, თუ თქვენ უბრალოდ ფიქრობთ სისტემის დანერგვაზე, რომელსაც შეუძლია გააუმჯობესოს პროგნოზირების სიზუსტე, მაშინ გირჩევთ, ახლავე დაიწყოთ მუშაობა ისტორიულ მონაცემებთან და მოთხოვნის მაკორექტირებელ ფაქტორებთან.
რა მონაცემებია საჭირო პროგნოზისთვის? მაგალითად ავიღოთ SMART Demand Forecast. ეს არის სისტემა, რომელსაც შეუძლია მოთხოვნის პროგნოზის გაკეთება როგორც მუდმივ, ასევე სარეკლამო გაყიდვებზე.
აუცილებელი მონაცემების პაკეტი, რომელიც საცალო მოვაჭრეებმა უნდა დაალაგონ და დააგროვონ წარმატებული პროგნოზისთვის, შემდეგია:
ზოგიერთი ზემოაღნიშნული მონაცემის არარსებობამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს პროგნოზის სიზუსტეზე. მაგრამ ეს არ უნდა გახდეს ლიმიტი თქვენ SMART Demand Forecast იმპლემენტაციის თვალსაზრისით. დამატებითი ინფორმაციის მისაღებად გადაწყვეტილების უპირატესობებისა და შესაძლებლობების შესახებ, შეავსეთ ფორმა.
კომპანიებთან, რომლებიც მზად არიან გააუმჯობესონ პროგნოზირების სიზუსტე, ჩვენ ვუშვებთ საპილოტე პროექტს, რომელიც მოიცავს:
შემდეგ მოდის გადაწყვეტილების სრულმასშტაბიანი ტესტირების ეტაპი, რომელშიც ინტეგრირებულია SMART Demand Forecast. საბოლოო ნაბიჯი არის სისტემური ალგორითმების გამოყენება პროდუქციის მთელი ასორტიმენტისთვის და გაყიდვის პუნქტებისთვის. მომხმარებლის სურვილიდან გამომდინარე, მომავალში პროექტი შეიძლება გადაეცეს SMART business -ის სპეციალისტებს ტექნიკური კონტროლისთვის ან განხორციელდეს მომხმარებლის მხარეს.
მიწოდების ჯაჭვის უკეთესი კონტროლისა და მართვისთვის აუცილებელია მაღალი ხარისხის პროგნოზი: მარაგების დაგეგმვა, ლოგისტიკური კომპონენტის გაუმჯობესება და მომხმარებლის გამოცდილების გაძლიერება. ზუსტი პროგნოზირების სხვა უპირატესობები მოიცავს შემდეგ კომპონენტებს:
აქედან გამომდინარე, ზუსტი პროგნოზი ასტიმულირებს პოზიტიურ ცვლილებებს სხვადასხვა ბიზნეს ინდიკატორით. ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული პროგნოზი ითვალისწინებს მეტ კომპონენტს, რომელიც გავლენას ახდენს მოთხოვნაზე და აჩქარებს კომპანიაში მენეჯერული გადაწყვეტილებების მიღების პროცესს.
SMART Demand Forecast-ის შესახებ ინდივიდუალური კონსულტაციის მისაღებად შეავსეთ ფორმა.
