AI ტექნოლოგიები მოთხოვნის პროგნოზირებაში: ტრადიციული მეთოდებიდან თანამედროვე გადაწყვეტილებებამდე

რამდენიმე წლის წინ, კომპანიების უმეტესობა მოთხოვნის პროგნოზირებას ძირითადად ხელით შექმნილი ელ. ცხრილებით, ინტუიციითა და ბაზრის მცოდნე მენეჯერების პროგნოზებით აწარმოებდა. მაგრამ დღევანდელ რთულ ეკონომიკაში, სადაც მომხმარებელთა პრეფერენციები მუდმივად იცვლება და მონაცემთა ნაკადი უზარმაზარია, ძველი მიდგომები ნაკლებად ეფექტურია. თანამედროვე სამყაროში მოთხოვნის პროგნოზირება მხოლოდ გამოცდილების გამოყენებას არ გულისხმობს – ის ასევე მოიცავს დიდი მოცულობის (ხშირად წინააღმდეგობრივი) მონაცემებთან მუშაობას და ზუსტი ალგორითმების კონფიგურაციას.

სწორედ აქ ჩნდება ხელოვნური ინტელექტის საჭიროება. მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ხელოვნური ინტელექტი არ ანაცვლებს ანალიტიკოსებს – ის მათ აძლიერებს. ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოებით, კომპანიები აღარ ვარაუდობენ მომავლის პროგნოზირებას – ისინი მას რეალურ დროში ათასობით ცვლადის საფუძველზე ადგენენ. პრაქტიკა გვიჩვენებს, რომ თანამედროვე გადაწყვეტილებებით მოთხოვნის პროგნოზირება კომპანიებს საშუალებას აძლევს, იყვნენ ერთი ნაბიჯით წინ – სანამ ტრადიციულ მიდგომებზე დამოკიდებული კონკურენტები ბაზრის ტენდენციების ცვლილებას შეამჩნევენ. მაგალითად, McKinsey-ის სტატისტიკის მიხედვით, კომპანიები, რომლებმაც ხელოვნური ინტელექტი აითვისეს, აღნიშნავენ პროგნოზირების სიზუსტის საშუალოდ 10–20%-ით ზრდას.

როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი ამ პროცესებს? მოდით, უფრო დეტალურად განვიხილოთ.

რატომ აღარ მუშაობს დროში გამოცდილი მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდები

ხელოვნური ინტელექტის „ბაზარზე“ გამოჩენამდე, ბიზნესები ათწლეულების განმავლობაში იყენებდნენ კლასიკურ მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდებს. ეს მოდელები აერთიანებდა მათემატიკურ გამოთვლებსა და თანამშრომელთა გამოცდილებას — და ისინი ეფექტური იყო სტაბილური ბაზრის პირობებში. ქვემოთ მოცემულია ყველაზე გავრცელებული მეთოდები, რომლებიც დღესაც გამოიყენება:

• რეგრესიის მოდელები — სტატისტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც მომავალი მოთხოვნის მოცულობას ცვლადებს შორის ურთიერთკავშირის საფუძველზე პროგნოზირებს. მარტივად რომ ვთქვათ, მოდელი აანალიზებს, თუ როგორ მოქმედებს გარკვეული ფაქტორების ცვლილებები (მაგ., ფასი, სეზონურობა, რეკლამა ან მომხმარებელთა შემოსავლის დონე) სხვებზე, მაგალითად, პროდუქტის ან მომსახურების მოთხოვნის დონეზე. ეს პროგნოზირების მოდელი იძლევა რაოდენობრივ შეფასებას და ერთდროულად რამდენიმე ფაქტორს ითვალისწინებს, მაგრამ ცუდად უმკლავდება მონაცემთა მკვეთრ ცვლილებებს.
• ტრენდების ანალიზი — მეთოდი, რომელიც ეფუძნება მონაცემებში გრძელვადიანი ცვლილებების გამოვლენას. ის ხელს უწყობს ზოგადი ტენდენციის გამოვლენას: იზრდება თუ არის თუ არა პროდუქტის მოთხოვნა დროთა განმავლობაში, მცირდება თუ სტაბილურობას ინარჩუნებს. ეს ანალიზი სასარგებლოა სტრატეგიული დაგეგმვისთვის და ხშირად გამოიყენება პროგნოზირებად გარემოში. თუმცა, ტრენდების მოდელები არ ითვალისწინებენ სეზონურ რყევებს ან მოკლევადიან ზრდას, ამიტომ რეალური სიტუაციის საკმაოდ პრიმიტულ სურათს გვთავაზობენ.
• ექსპერტთა შეფასებები — პროგნოზირების მეთოდი, რომელიც სპეციალისტთა პროფესიულ ვარაუდებს, გამოცდილებასა და ინტუიციას ეფუძნება. ის ითვალისწინებს გაყიდვების მენეჯერების, მარკეტოლოგების ან გარე ანალიტიკოსების მოსაზრებებს, რომლებიც კარგად ერკვევიან ბაზრის სპეციფიკაში. მეთოდი სწრაფი და ხელმისაწვდომია, განსაკუთრებით მცირე კომპანიებისთვის, მაგრამ მისი მთავარი ნაკლი სუბიექტურობაა: პროგნოზები შეიძლება იყოს მიკერძოებული ან ეყრდნობოდეს არასრულ ინფორმაციას.
• მოძრავი საშუალოები (moving average) — მარტივი სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა რყევების გასასწორებლად. ის ითვლის წინა პერიოდების საშუალოს, რათა განისაზღვროს საბაზისო ტენდენცია. მაგალითად, სამთვიანი მოძრავი საშუალო ითვალისწინებს ბოლო სამ თვეს თითოეული ახალი წერტილის გამოსათვლელად. მეთოდი ეფექტურია სტაბილურ პირობებში, მაგრამ არაეფექტურია სწრაფი ცვლილებების მიმართ.
• ექსპონენციალური გასწორება — წინა მეთოდის გაუმჯობესებული ვერსია, სადაც მეტი წონა ენიჭება უახლეს მონაცემებს. ეს საშუალებას აძლევს მოდელს უფრო სწრაფად უპასუხოს მოთხოვნის ცვლილებებს. ის გამოიყენება მოკლევადიანი პროგნოზირებისთვის, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საჭიროა სწრაფი რეაგირება რყევებზე. თუმცა, ეს მოდელი არ ითვალისწინებს მიზეზ-შედეგობრივ კავშირებს და შეიძლება იყოს არასანდო ბაზრის მკვეთრი ცვლილებების დროს.
• სეზონური პროგნოზირება — მეთოდი, რომელიც ითვალისწინებს მოთხოვნის განმეორებად რყევებს წლის გარკვეულ პერიოდებში (დღესასწაულები, სეზონები, ღონისძიებები და ა.შ.). ის საშუალებას იძლევა გამოიყოს და განეიტრალდეს სეზონური ფაქტორი, რათა უფრო ზუსტად შეფასდეს ზოგადი ტენდენცია. ეს მიდგომა სასარგებლოა საცალო ვაჭრობაში, ტურიზმსა და FMCG სექტორში (სწრაფად მოხმარებადი საქონელი). თუმცა, სეზონური პროგნოზირება არ ითვალისწინებს მოულოდნელ ცვლილებებს.

მიუხედავად იმისა, რომ ეს მოდელები მოთხოვნის პროგნოზირების ინსტრუმენტების ნაწილად რჩება, მათ უამრავი შეზღუდვა აქვთ. ყველაზე გავრცელებულია სუბიექტურობა, განსაკუთრებით ექსპერტთა შეფასებებში (ადამიანურმა ფაქტორმა შეიძლება დაამახინჯოს ლოგიკა მიკერძოების ან შეზღუდული ინფორმაციის გამო) და მასშტაბირების პრობლემები (რთულია კლასიკური მოდელების ადაპტირება სიტუაციებზე, სადაც ფაქტორების რაოდენობა ექსპონენციალურად იზრდება). გარდა ამისა, ტრადიციული მეთოდები ხშირად ვერ ამუშავებენ დიდი მოცულობის არასტრუქტურირებულ მონაცემებს (მაგ., მომხმარებელთა ქცევა მობილურ აპლიკაციაში ან ამინდის გავლენა გაყიდვებზე). ისინი ასევე ძნელად პასუხობენ ბაზრის მკვეთრ ცვლილებებს, რადგან ეფუძნებიან შედარებითი სტაბილურობის ვარაუდს.

ამრიგად, წარსულის ყველაზე ზუსტი ფორმულებიც კი ხდება არარელევანტური, როდესაც ბიზნესის გარემო ამდენად სწრაფად იცვლება. სწორედ აქ გვთავაზობს ხელოვნური ინტელექტი თავის მთავარ უპირატესობას — ის ადაპტირებადია.

რა შეიცვალა ხელოვნური ინტელექტის გამოჩენით: მოთხოვნის პროგნოზირებაში AI-ის აშკარა და ნაკლებად აშკარა უპირატესობები

თუ ადრე რამდენიმე ასეული SKU-ს პროგნოზირებას კვირები სჭირდებოდა, დღეს AI მოდელები, როგორიცაა SMART Demand Forecast, ათასობით პოზიციისთვის პროგნოზების შექმნას წუთებში ახერხებენ. ეს ანალიტიკოსებს სტრატეგიულ სამუშაოზე დროის გამოთავისუფლების და ხელმძღვანელებს დასაბუთებული გადაწყვეტილებების სწრაფად მიღების საშუალებას აძლევს. AI-ს შეუძლია ერთდროულად ათასობით ცვლადის დამუშავება და  კავშირების გამოვლენა, რომლებიც გამოცდილი ანალიტიკოსისთვისაც კი შეუმჩნეველი დარჩებოდა. საქმე მხოლოდ შიდა ბიზნესმონაცემებში არაა — AI ითვალისწინებს გარე ინფორმაციას, როგორიცაა:

• მაკროეკონომიკური ინდიკატორები: ინფლაციის დონე, ვალუტის რყევები, ბაზრის ტენდენციები.
• კლიმატური და სეზონური ფაქტორები: ამინდის ცვლილებები, ბუნებრივი მოვლენები და ა.შ.
• მონაცემები e-commerce-ისთვის: მომხმარებლის ქცევა, რეკლამის გავლენა (განსაკუთრებით სოციალურ ქსელებში).
• რეგულაციური ცვლილებები: ახალი გადასახადები, ნორმატიული შეზღუდვები და ა.შ.

ეს ფაქტორები ინტეგრირდება მოთხოვნის მოდელირების ალგორითმებში, რაც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ პროგნოზები, რომლებიც რეალურ დროში ერგება ბაზრის ცვლილებებს. შედეგად, AI არა მხოლოდ აანალიზებს წარსულს, არამედ განსაზღვრავს მომავალს. ზოგიერთი AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილება, მაგალითად SMART Demand Forecast, იყენებს სცენარის პროგნოზირებას პრომოგაყიდვებისთვის — ეს საშუალებას იძლევა გამოითვალოს, თუ როგორ შეიცვლება მოთხოვნა სხვადასხვა პირობებში (როგორიცაა ფასის ცვლილება, ფასდაკლებები, კანიბალიზაციის ფაქტორები, სეზონური კოეფიციენტები). განსხვავებით ტრადიციული მეთოდებისგან, რომლებიც ერთ პროგნოზს იძლევა, სცენარის მოდელირება ბიზნესს მოვლენების განვითარების რამდენიმე ვარიანტს სთავაზობს: ოპტიმისტურიდან პესიმისტურამდე.

ასეთი მიდგომა საშუალებას აძლევს ბიზნესს არა მხოლოდ მოახდინოს რეაგირება, არამედ განსაზღვროს მოქმედება წინასწარ: მარაგების ოპტიმიზაცია, ფასების შეცვლა, პრომოკამპანიების გაშვება ან მიწოდების ჯაჭვის კორექტირება. ანუ, კომპანიის პოზიცია მოთხოვნის პროგნოზირებაში ტრანსფორმირდება რეაქტიულიდან პროაქტიულზე.

ეს უპირატესობა განსაკუთრებით კრიტიკული ხდება მოულოდნელი გლობალური კრიზისების პირობებში, როგორიცაა პანდემიები, მომხმარებელთა ქცევის მკვეთრი ცვლილებები, გეოპოლიტიკური შოკები და ა.შ. ასეთ სიტუაციებში გადაწყვეტილებების მიღების სისწრაფე და მოთხოვნის რყევების წინასწარმეტყველების უნარი განსაზღვრავს არა მხოლოდ კონკურენტულ უპირატესობას, არამედ, ფაქტობრივად, ბიზნესის გადარჩენას.

ტრადიციული პროგნოზირებისა და AI-ის შედარება კონკრეტული კრიტერიუმებით

მოდით, განვიხილოთ განსხვავებები მოთხოვნის პროგნოზირების ტრადიციულ მოდელებსა და SMART Demand Forecast-ს შორის — AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილება:

უწყვეტი ტრანსფორმაცია: როდის და როგორ ინტეგრირდება AI პროგნოზირება ბიზნესისთვის რისკების გარეშე?

McKinsey-ის სტატისტიკის მიხედვით, 2023-დან 2024 წლამდე ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ბიზნეს-პროცესებში 50%-ით გაიზარდა. ამჟამად, 10-დან 7 კომპანია AI-ს ყოველდღიურ საქმიანობაში იყენებს — და ეს ციფრი, დიდი ალბათობით, მხოლოდ გაიზრდება. ორგანიზაციები, რომლებმაც უკვე დანერგეს ხელოვნური ინტელექტი თავიანთ პროგნოზირების პროცესებში, არა მხოლოდ უფრო ზუსტად ადგენენ მოთხოვნას, არამედ უფრო სწრაფად იღებენ გადაწყვეტილებებს, უკეთ მართავენ მარაგებს და ადაპტირდებიან ცვლილებებთან რეალურ დროში. სწორედ ამიტომ, კითხვაზე „როდის უნდა დაინერგოს AI კომპანიის პროცესებში?“ პასუხი არის — „ახლა“. რადგან სწრაფად განვითარებადი ბაზრის პირობებში, სადაც ტენდენციები ყოველკვირეულად იცვლება, ხოლო მომხმარებელთა მოლოდინები — ყოველდღიურად, ყოყმანმა შეიძლებაკონკურენტული პოზიციების დაკარგვა გამოიწვიოს.

ამასთანავე, მნიშვნელოვანია გავითვალისწინოთ, რომ ამ პროცესთან მიდგომა უნდა იყოს ძალიან გონივრული და გათვლილი. ძირითადი ბიზნეს-პროცესების შეჩერება ახალი ტექნოლოგიების დანერგვის დროს რისკს უკავშირდება, რომლის გადალახვაც კომპანიებისთვის ხშირად რთულია. ლოჯისტიკის, მარაგებისა და გაყიდვების არხებზე კონტროლის დროებითი დაკარგვამ შესაძლოა გამოიწვიოს მიწოდების ჯაჭვის დარღვევა, საქონლის დეფიციტი თაროებზე, მომხმარებლების დაკარგვა და ფინანსური ზარალი. როგორ ავიცილოთ ეს რისკები თავიდან?

როგორ დავნერგოთ ხელოვნური ინტელექტი მოთხოვნის პროგნოზირების პროცესებში წარმატებულად— რჩევები და მითითებები:

1. აირჩიეთ სანდო მიმწოდებელი: ჩვეულებრივ, მიმწოდებლები უზრუნველყოფენ სრულ ტექნიკურ მხარდაჭერას, კონკრეტულ ბიზნეს-პროცესებთან ადაპტაციას და თანხლებას ინტეგრაციის ყველა ეტაპზე — მაგალითად, SMART business მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილების, SMART Demand Forecast-ის დანერგვისას.
2. უზრუნველყავით მონაცემთა ხარისხი: ხარისხიანი, სტრუქტურირებული და ისტორიული მონაცემების გარეშე AI ვერ იმუშავებს ეფექტურად. პირველი ნაბიჯი — მონაცემთა წყაროების, ტიპებისა და ხარისხის აუდიტია. იზრუნეთ რეგულარულ განახლებაზე, სტანდარტიზაციაზე, ფორმატების უნიფიკაციაზე და ინფორმაციის დუბლირების აღმოფხვრაზე. თუ არ ხართ დარწმუნებული, როგორ გააკეთოთ ეს საუკეთესოდ — მიმართეთ ვენდორს; მაგალითად, SMART business დიაგნოსტიკის ეტაპზევე ათანხმებს კლიენტთან მონაცემთა უნიფიცირებულ სტრუქტურას და მათ მზა შაბლონებს სთავაზობს.
3. მომზადეთ ტექნიკური ინფრასტრუქტურა: ეს შეიძლება იყოს შიდა გამოთვლითი ბაზა ან ღრუბლოვან პლატფორმებთან დაკავშირება, რომლებიც უზრუნველყოფენ მასშტაბირებადობასა და სისწრაფეს. შეამოწმეთ, შეესაბამება თუ არა თქვენი ტექნიკური შესაძლებლობები სასურველ გადაწყვეტილებას — ამაშიც შეგიძლიათ მიმწოდებლის დახმარება გამოიყენოთ.
4. გაუშვით საპილოტე პროექტი: თავდაპირველად, გაუშვით სისტემა კონკრეტულ რეგიონში, SKU-ზე ან გაყიდვის არხზე. ეს საშუალებას მოგცემთ გატესტოთ გადაწყვეტილება მინიმალური რისკებით და განსაზღვროთ მისი ბიზნეს-ღირებულება, ეს დაგეხმარებათ მიიღოთ გადაწყვეტილება გამოიყენოთ თუ არა სიახლე მთელი ბიზნესის მასშტაბით.
5. შექმენით კროსფუნქციური გუნდი: AI-პროგნოზირება ყოველთვის მხოლოდ IT-ს არ მოიცავს — ბიზნესის სფეროდან გამომდინარე, პროცესში შეიძლება ჩაერთონ ლოჯისტიკის სოეციალისტები, მარკეტოლოგები, ოპერაციული განყოფილება და ა.შ. დააკომპლექტეთ გუნდი თანამშრომლებით, რომლებიც უპირველეს ყოვლისა პროგნოზირების პროცესში მონაწილეობენ.
6. დაატრენინგეთ გუნდი: განუმარტეთ ახალი სისტემის ლოგიკა და ასწავლეთ თანამშრომლებს მისი გამოყენება. წაახალისეთ გუნდის უკუკავშირი და გაითვალისწინეთ ის ინტეგრაციის დროს.
7. ჩართეთ ანალიტიკოსები: მათი როლი არა მხოლოდ შედეგების ინტერპრეტაციაა, არამედ განსაზღვრული KPI-ების სიზუსტის დაცვის კონტროლიც. ხელოვნური ინტელექტი, უპირველეს ყოვლისა, ინსტრუმენტია ადამიანების ხელში, და არა მისი შემცვლელი. AI რუტინულ სამუშაოს ასრულებს, რაც თანამშრომლებს პრიორიტეტული ამოცანებისთვის თავისუფალ დროს უთავისუფლებს.
8. დამატებითი რჩევა: თუ ეჭვი გეპარებათ, ღირს თუ არა პროცესებში ცვლილებების დანერგვა, ეტაპობრივი ინტეგრაციით შემოიფარგლეთ. დასაწყისში გაუშვით AI მოდელები ჩვეულ მეთოდებთან პარალელურად, გამოსცადეთ პროგნოზები სატესტო რეჟიმში და შეადარეთ წინა შედეგებს.

Boston Consulting Group-ის კვლევამ აჩვენა, რომ AI-ზე დაფუძნებულმა პროგნოზირებამ შეიძლება გამოიწვიოს კომპანიების შემოსავლების 5–10%-ით ზრდა, რადგან ის ხელს უწყობს საქონლის ხელმისაწვდომობის გაუმჯობესებას, ფასწარმოქმნის ოპტიმიზაციას და შეუსრულებელი გაყიდვებით გამოწვეული ზარალის შემცირებას. ამავდროულად, ინვენტარის ხარჯები 25%-მდე მცირდება მარაგების დონის ოპტიმიზაციით. ამრიგად, შეიძლება თამამად ითქვას, რომ სწორად ორგანიზებული გადასვლა AI-პროგნოზირებაზე — ეს ის ინვესტიციაა, რომელიც თითქმის მაშინვე იწყებს ანაზღაურდება.

თუ გსურთ ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა მოთხოვნის პროგნოზირებაში გარანტირებული ტექნიკური მხარდაჭერით — დატოვეთ მოთხოვნა, და SMART business-ის ექსპერტები დაგეხმარებიან აირჩიოთ და დააინტეგრიროთ გადაწყვეტილება, რომელიცსწორედ თქვენი პროცესებისთვის იქნება რელევანტური.