მოთხოვნის პროგნოზირება მოქმედებაში: როგორ ეხმარება SMART Demand Forecast ბიზნესს ზუსტი პროგნოზების მიღებაში

ცნობილი ფუტუროლოგის ზემოთხსენებული სიტყვები პროგნოზირების პროცესის საკმაოდ სწორ შედარებას იძლევა ქარის გვირაბის გამოყენებით ხელოვნურად შექმნილ პირობებში სხვადასხვა თვითმფრინავის მოდელების შესამოწმებლად. ასეთი ანალოგია შეიძლება გამოვიყენოთ მოთხოვნის პროგნოზირებაზე თანამედროვე გადაწყვეტილებების დახმარებით, რომლებიც სულ უფრო ხშირად გამოიყენება სხვადასხვა ბიზნეს სექტორში – წარმოებიდან საცალო ვაჭრობამდე. ყოველივე ამის შემდეგ, ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემა საშუალებას მისცეს შესაძლო სცენარების ტესტირებას ისეთ პირობებში, სადაც შესაძლებელი იქნება მათი დადებითი და უარყოფითი მხარეების შეფასება რისკის გარეშე.

მოთხოვნის პროგნოზირების ამოცანა:

ისევე, როგორც ქარის გვირაბი აღმოაჩენს მოდელის დიზაინის ხარვეზებს რეალურ გაშვებამდე, მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილებები ეხმარება ბიზნესს უკეთ მოემზადოს მომავალი ცვლილებებისთვის:

1. მარაგების ოპტიმიზაცია;
2. პროდუქციის სიჭარბის ან დეფიციტის მინიმიზაცია;
3. მიწოდების ჯაჭვის პროცესების სტაბილურობის უზრუნველყოფა;
4. ზუსტი მონაცემების საფუძველზე საწარმოო და მარკეტინგული საქმიანობის დაგეგმვა და ა.შ.

რა არის მოთხოვნის პროგნოზირება?

ზემოაღნიშნულიდან გამომდინარე, მოთხოვნის პროგნოზირების განმარტება შეიძლება შემდეგნაირად ჩამოყალიბდეს – ეს არის კომპანიის პროდუქციისა და მომსახურების სამომავლო საჭიროებების ანალიზისა და პროგნოზირების პროცესი, რომელიც საშუალებას იძლევა განხორციელდეს კომპანიის მარაგის, წარმოებისა და ლოჯისტიკის ოპტიმიზაცია. თანამედროვე გადაწყვეტილებების გამოყენებით, რომლებიც იყენებენ ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს, ბიზნესს აქვს შესაძლებლობა, უფრო ეფექტურად უპასუხოს ცვალებად ბაზრის გამოწვევებს და აღმოაჩინოს მოგების ახალი არა აშკარა წყაროები.

მოთხოვნის პროგნოზირების გამოწვევები ბიზნესისთვის

მოთხოვნის პროგნოზირების პროცესს აქვს მრავალი პრობლემა, რომელთა წინაშეც შეიძლება აღმოჩნდეს თანამედროვე ბიზნესი, კერძოდ:

1. არასაკმარისი ან დაბალი ხარისხის მონაცემები – თუ ინფორმაცია მოთხოვნის შესახებ არასრული ან არაზუსტია, პროგნოზები შეიძლება იყოს არასწორი.
2. მოთხოვნის მერყეობა, რომელიც გამოწვეულია სეზონურობით, გარე ფაქტორებით, როგორიცაა ეკონომიკური მოვლენები, ან კანონმდებლობის ცვლილებები და სხვა.
3. პროგნოზირებადი მონაცემების ყოველდღიურ ოპერაციულ პროცესებში ინტეგრირების სირთულეები, რომლებიც მოითხოვს კომპლექსურ მიდგომას, შესაბამისი ექსპერტიზის დონეს და ჯვარედინი ფუნქციონალური გუნდების კოორდინირებულ მუშაობას.
4. მოძველებული პროგნოზირების მეთოდების გამოყენება – ტრადიციული ცხრილები, ავტომატიზაციის ნაკლებობა და მოთხოვნის პროგნოზირების მარტივი ფორმულები არ უზრუნველყოფს ცვლადების დიდი რაოდენობის გათვალისწინებას და პროგნოზების ახალ მონაცემებთან სწრაფ ადაპტაციას, რაც იწვევს მათი სიზუსტის შემცირებას.

როგორ მუშაობს პროგნოზირება და ეფექტური მიდგომის ძირითადი ნაბიჯები ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზის შესაქმნელად

მოთხოვნის პროგნოზირება რთული და სტრუქტურირებული პროცესია, რომელიც რამდენიმე ძირითადი ეტაპისგან შედგება:

ხარისხიანი მონაცემების შეგროვება

ეს არის პირველადი და ფუნდამენტური ეტაპი მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზის მისაღწევად. ის მოიცავს ისტორიული მონაცემების შეგროვებას გაყიდვების, მარკეტინგული აქტივობების, სეზონურობის, გარე გავლენის ფაქტორების შესახებ. რაც უფრო მაღალი ხარისხის მონაცემები გაქვთ, მით უფრო ზუსტი იქნება თქვენი პროგნოზები.

მოთხოვნაზე მოქმედი ფაქტორების ანალიზი

ეს ეტაპი მოიცავს შიდა და გარე ფაქტორების შესწავლას, როგორიცაა: მონაცემები პროდუქციის ან მომსახურების ფასების შესახებ, აქციები, ფასდაკლებები, მარკეტინგული კამპანიები, მარაგების დონე ან სეზონურობა, კონკურენტული გარემო, ეკონომიკური მდგომარეობა, დემოგრაფიული მაჩვენებლები, ბაზრის ტენდენციები და ა.შ. კორელაციური ანალიზი ტარდება იმ ფაქტორების დასადგენად, რომლებიც ყველაზე მეტად მოქმედებს კომპანიის მოთხოვნაზე, გამოკვლეულია დამოკიდებულებები, მომხმარებლის სეგმენტაცია და ფაქტორული ანალიზი სტატისტიკური მეთოდებით.

მოთხოვნის პროგნოზირების შესაბამისი მეთოდის არჩევა

წინა ნაბიჯების შედეგებზე დაყრდნობით, აირჩევთ მოთხოვნის პროგნოზირების იმ მეთოდებს (მაგალითად, რაოდენობრივი ან ხარისხობრივი), რომლებიც ყველაზე ეფექტურია კონკრეტული გარემოებებისთვის.

მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელის შექმნა

ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ეტაპი, როდესაც თავად პროგნოზი აგებულია შეგროვებული და გაანალიზებული მონაცემების საფუძველზე. მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელები შეიძლება დაფუძნებული იყოს სხვადასხვა სტატისტიკურ ინსტრუმენტებზე, როგორიცაა: წრფივი რეგრესია, დროის სერიების მეთოდები და ა.შ. მაგრამ დღეს მნიშვნელოვანია, რომ პროგნოზირებადი მოდელი მოქნილი იყოს ადაპტაციისთვის, ახალი ტენდენციების, ბაზრის ცვალებადობის და სხვა ცვალებადი ფაქტორების გათვალისწინებით. ამ შემთხვევაში, ტრადიციულ სტატისტიკურ მოდელებს ბევრი შეზღუდვა აქვთ და კარგავენ მოდელებს, რომლებიც იყენებენ AI ალგორითმებს. დიახ, SMART Demand Forecast-ის გადაწყვეტიელბა მოიცავს ყველა საჭირო ინსტრუმენტს მოთხოვნის პროგნოზირების მოქნილი მოდელების შესაქმნელად. სისტემა იყენებს AI ალგორითმებს, რაც უზრუნველყოფს ზუსტ და დინამიურ პროგნოზებს.

მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელის ტესტირება და ოპტიმიზაცია

ეს ეტაპი სავალდებულოა, ვინაიდან უზრუნველყოფს მოდელის ეფექტურობის რეალურ პირობებში შეფასებას. ტესტირების შედეგებზე დაყრდნობით, მოდელში შესრულებულია კორექტირება, რათა განხორციელდეს მისი დაკალიბრება მაქსიმალური პროგნოზის სიზუსტისთვის.

• პროგნოზის გამოყენება ძირითადი ბიზნეს პროცესებისთვის – საბოლოო ეტაპი გულისხმობს პროგნოზის გამოყენებას კომპანიისთვის მნიშვნელოვან ბიზნეს პროცესებში: მარაგების მართვა, წარმოება, მარკეტინგული კამპანიის დაგეგმვა და ა.შ., რასაც ბიზნესისთვის რეალური ღირებულება აქვს.

მოთხოვნის პროგნოზირების უპირატესობები:

• მიწოდების ჯაჭვის პროცესების ოპტიმიზაცია: პროდუქტებზე მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი ხელს უწყობს პროდუქტის მარაგების უფრო ეფექტურად მართვას, რასაც მინიმუმამდე დაჰყავს მარაგების დეფოციტის ან სიჭარბის რისკი. თავის მხრივ, ეს ხელს უწყობს საქონლის შენახვასთან დაკავშირებული ხარჯების შემცირებას და ხელს უშლის გაყიდვების დაკარგვას საქონლის არარსებობის ან სერვისების მიუწვდომლობის გამო. ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზებზე დაფუძნებული პროცესების აგებით, კომპანია უზრუნველყოფს საქონლის ეფექტურ მოძრაობას მიწოდების ჯაჭვის მასშტაბით, რაც ამცირებს საგანგებო მიწოდებას და შეფერხებებს.
• საწარმოო პროცესების უკეთესი დაგეგმვა: მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზით, საწარმოო ერთეულებს შეუძლიათ რესურსების გამოყენების ოპტიმიზაცია. პროგნოზები ხელს უწყობს ნედლეულის სწორი რაოდენობის სტაბილურ ხელმისაწვდომობას დროულად.
• მარკეტინგული კამპანიების სიზუსტის უზრუნველყოფა – ზუსტად იმის გაგებით, თუ როდის და რომელ სერვისზე ან პროდუქტზე იქნება ყველაზე დიდი მოთხოვნა, მარკეტერებს შეუძლიათ უფრო ზუსტად შეიმუშაონ და წამოიწყონ წარმატებული კამპანიები, რომლებიც ხელს უწყობენ გაყიდვების მაქსიმიზაციას.
• ხარჯების შემცირება და გავლენა კომპანიის P&L-ზე – ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზების გამოყენებით მცირდება ხარჯები კომპანიის ძირითადი პროცესების ოპტიმიზაციის გზით: შენახვა, წარმოება, მარკეტინგი, შესყიდვები, მიწოდების ჯაჭვი და ა.შ. ეს ყველაფერი უზრუნველყოფს ზუსტ შესაბამისობას მოთხოვნასა და რესურსებს შორის. შედეგად, ეს დადებითად აისახება კომპანიის P&L-ზე. რადგან ხარჯების შემცირება და ამ პროცესების ეფექტურობის გაუმჯობესება ხელს უწყობს ბიზნესის მთლიანი მოგების და წმინდა შემოსავლის ზრდას.
• მომსახურების ხარისხის დონის ამაღლება – მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი ხელს უწყობს კომპანიის რესურსების რაციონალურ დაგეგმვას. მაგალითად, პროგნოზზე დაყრდნობით, შეგიძლიათ წინასწარ მიაწოდოთ პერსონალის და საქონლის საჭირო რაოდენობა, რათა სრულად დააკმაყოფილოთ მომხმარებლის მოთხოვნა ცალკეული გაყიდვების პუნქტების დონეზე.

რა არის საჭირო მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზის მისაღწევად და რა ფაქტორები ახდენს მასზე გავლენას?

AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებებისთვის, მონაცემები ყველაზე მნიშვნელოვანია. ამრიგად, SMART Demand Forecast-ის გადაწყვეტილების დანერგვისას, ვენდორი ეხმარება შექმნას მონაცემთა უნივერსალური სტრუქტურა, რომელიც მომავალში მოდელირებისას იქნება გამოყენებული. თავად სტრუქტურა უზრუნველყოფს მოდელის სწორ მუშაობას და საშუალებას აძლევს მას ეფექტურად გააანალიზოს ინფორმაცია და უზრუნველყოს ზუსტი პროგნოზები. აქედან გამომდინარე, კომპანია SMART business აანალიზებს მომხმარებლის ძირითად ბიზნეს პროცესებს იმპლემენტაციის პროექტის ფარგლებში და გთავაზობთ მზა შაბლონს მონაცემთა შეგროვებისთვის. კლიენტმა მხოლოდ უნდა მოამზადოს და გადასცეს ინფორმაცია ვენდორს, რაც დაზოგავს ძალისხმევას, დროს და უზრუნველყოფს წარმატებას გადაწყვეტილების განხორციელების შემდგომ ეტაპებზე.

მოთხოვნის პროგნოზირებაზე მოქმედი ფაქტორები

ზუსტი პროგნოზრიებისთვის, თუ რომელი პროდქუტი რა რაოდენობით სჭირდება მომხმარებელს, გასათვალისწინებელია რამდენიმე ფაქტორი. ყოველივე ამის შემდეგ, ისინი მუშაობენ როგორც უხილავი ძაფები, რომლებიც აჩვენებენ ინდიკატორებს ზემოთ ან ქვემოთ, თქვენი ბიზნესის წარმატება დამოკიდებულია მათ სწორ ანალიზზე. ძირითადი ფაქტორები:

• გარე ფაქტორები და სოციალური ფენომენები – გაიხსენეთ, როგორ ყიდულობდა ყველა, პანდემიის დროს, დამცავი ნიღბებსა და ანტისეპტიკებს. ტენდენციის ანალიზი არის მომხმარებელთა პრეფერენციების მნიშვნელოვანი და მოულოდნელი ცვლილებების პროგნოზირების საშუალება.
• ფასების პოლიტიკა – ფასდაკლებამ, აქციებმა ან თუნდაც მინიმალურმა ფასის ზრდამ შეიძლება მკვეთრად იმოქმედოს თქვენს გაყიდვებზე. ხალხი ყოველთვის ეძებს საუკეთესო ღირებულებას. სწორედ ამ კანონზომიერების გაგება გვაძლევს საშუალებას გავაკეთოთ ზუსტი პროგნოზი, თუ როგორ შეიცვლება მოთხოვნა.
• სეზონურობა – წარმოიდგინეთ ნაყინის მაღაზია ზამთარში და ზაფხულში. აშკარაა, რომ ცივ სეზონში მოთხოვნა ეცემა, სიცხეში კი იზრდება. სეზონური რყევების გააზრება და მარაგის მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი ეხმარება ბიზნესს დაგეგმოს საწარმოო სიმძლავრე და პროდუქციის მოცულობა ზედმეტი წარმოების ან დეფიციტის ხაფანგში მოხვედრის გარეშე.
• ეკონომიკური ფაქტორები – მოსახლეობის შემოსავლის დონე, ინფლაცია და ვალუტის რყევები – არის ის, რაც აყალიბებს მომხმარებელთა ყიდვისუნარიანობას.
• კონკურენცია – თქვენი კონკურენტების ქმედებებიც მნიშვნელოვან როლს თამაშობს. კონკურენტული გარემოს ანალიზი საკუთარი სტრატეგიების დროული ადაპტაციის საშუალებას იძლევა.

რა არის მოკლევადიანი და გრძელვადიანი მოთხოვნის პროგნოზირება და რომელი მათგანი გჭირდებათ?

მოთხოვნის პროგნოზირება მოგზაურობის დაგეგმვას ჰგავს: მნიშვნელოვანია იმის გაგება, თუ სად მიდიხართ, მაგრამ თქვენ ასევე უნდა იცოდეთ რას უნდა ელოდეთ.

მოთხოვნის მოკლევადიანი პროგნოზირება

მოიცავს მომავალ კვირებს ან თვეებს და ტარდება 12 თვემდე ვადით. მოთხოვნის მოკლევადიანი პროგნოზი შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც მაკრო დონეზე – მაგალითად, გარკვეული ტიპის პროდუქტზე ზოგადი მოთხოვნის პროგნოზირება ქვეყანაში ან რეგიონში, და მიკრო დონეზე – ცალკეულ საქონელზე ან მომსახურებაზე მოთხოვნის პროგნოზირება კონკრეტულ მაღაზიაში, გაყიდვის პუნქტში ან მომხმარებელთა გარკვეულ კატეგორიაში. მოკლევადიანი პროგნოზირება საშუალებას გაძლევთ სწრაფად უპასუხოთ ცვლილებებს, რომლებიც დაკავშირებულია მოულოდნელ მოთხოვნასთან, სეზონურ პიკებთან ან მარკეტინგული კამპანიების დაწყებასთან. ეს გულისხმობს მჭიდრო ურთიერთქმედებას გაყიდვების, მარკეტინგისა და ოპერაციების განყოფილებებს შორის, რადგან მათი საქმიანობა პირდაპირ გავლენას ახდენს მოთხოვნის ცვლილებაზე. მაგალითად, მარკეტინგულმა კამპანიამ შეიძლება მნიშვნელოვნად გაზარდოს ინტერესი პროდუქტის მიმართ, რაც მოითხოვს ინვენტარისა და მიწოდების დაუყოვნებლივ კორექტირებას.

მოთხოვნის გრძელვადიანი პროგნოზირება

იგი ძირითადად ყურადღებას ამახვილებს სტრატეგიაზე: ეს არის მოთხოვნის პროგნოზირება ერთ წელზე მეტი ხნის განმავლობაში, ტენდენციების, ბაზრის ცვლილებებისა და ბიზნესის განვითარების გათვალისწინებით. მოკლევადიანი პროგნოზირების მსგავსად, ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას მაკრო და მიკრო დონეზე. გრძელვადიანი მიდგომა ეხმარება კომპანიას გააცნობიეროს, რა ტენდენციები იქნება დომინირებული, როგორ შეიცვლება მომხმარებელთა ქცევა, რა რესურსები და ბიზნესის მასშტაბირება იქნება საჭირო მომავალში. მაგალითად, ახალი მაღაზიის ან საწარმოო ხაზის გახსნა მოითხოვს არა მხოლოდ მიმდინარე მოთხოვნის გააზრებას, არამედ გრძელვადიანი პერსპექტივების შეფასებას.
გრძელვადიანი და მოკლევადიანი მოთხოვნის პროგნოზირება თანაბრად მნიშვნელოვანია საქმიანობის სფეროს მიუხედავად. საცალო ვაჭრობაში, მოკლევადიანი პროგნოზები ეხმარება საფონდო თაროებს პიკის პერიოდამდე, მაგრამ გრძელვადიანი პროგნოზები განსაზღვრავს, თუ საით მიემართება მთელი კომპანია. კომპლექსური მიწოდების ჯაჭვის წარმოებაში, მოკლევადიანი პროგნოზები ხელს უწყობს მიწოდების შეფერხებების თავიდან აცილებას, ხოლო გრძელვადიანი პროგნოზები იძლევა სიმძლავრის გაფართოების დაგეგმვას. პროგნოზირების დაბალანსებული მიდგომა არის მოქნილობის, ეფექტურობისა და გრძელვადიანი განვითარების გასაღები.

რა არის რაოდენობრივი და ხარისხობრივი მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდები და რა შემთხვევაში უნდა გამოიყენოთ ისინი?

მოთხოვნის პროგნოზირებისას მნიშვნელოვანია მათემატიკურ სიზუსტესა და ბაზრის ინტუიციურ გაგებას შორის ბალანსის პოვნა.

მოთხოვნის პროგნოზირების რაოდენობრივი მეთოდები

ციფრებზე და სტატისტიკაზე დაყრდნობით. ისინი აანალიზებენ ძველ მონაცემებს, სეზონურ ტენდენციებს, გაყიდვების დონეს და მომხმარებელთა ქცევას. ეს ტექნიკა განსაკუთრებით ეფექტურია, როდესაც თქვენ გაქვთ დიდი რაოდენობით ისტორიული მონაცემები და მუშაობთ ბაზარზე, სადაც მოთხოვნის შაბლონები კარგად არის პროგნოზირებული. როდესაც ჩნდება კითხვა, როგორ გამოვთვალოთ მოთხოვნის პროგნოზი, ეს არის რაოდენობრივი მეთოდები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ ზუსტი შედეგები, ობიექტურ მონაცემებზე დაყრდნობით.

ხარისხობრივი მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდოლოგიები

პროგნოზებს ემატება ადამიანური ფაქტორიც. ეს არის მიდგომები, რომლებიც ითვალისწინებენ ექსპერტების მოსაზრებებს, ან, ვთქვათ, მომხმარებელთა გამოხმაურებას. ისინი გამოგადგებათ იმ შემთხვევებში, როდესაც ბაზარზე მოულოდნელი ცვლილებებია ან თქვენ გამოუშვით ახალი პროდუქტი ისტორიული მონაცემების გარეშე. რაოდენობრივი ანალიზისა და ხარისხობრივი შეფასების კომპეტენტური კომბინაცია საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ სამომავლო მოთხოვნის სრული ხედვა.

როგორია მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელები?

პირობითად, მოდელების უმეტესობა შეიძლება დაიყოს მრავალვარიანტულ და დროის მოდელებად. დროითი მოდელები აანალიზებენ ისტორიულ მონაცემებს შაბლონების მოსაძებნად: როგორ შეიცვალა მოთხოვნა გარკვეული პერიოდის განმავლობაში, იყო თუ არა სეზონური რყევები და რა შეიძლება იყოს მოსალოდნელი უახლოეს მომავალში. მაგალითად, მოძრავი საშუალო ან ტენდენციის ანალიზის მეთოდები უზრუნველყოფს საქონლის მოთხოვნის პროგნოზირებას მაღალი სიზუსტით, სადაც მონაცემებს სტაბილური სტრუქტურა აქვთ.

თანამედროვე მულტიფაქტორული მოდელები უფრო სიღრმისეულად მუშობენ – მათ შეუძლიათ პროგნოზის გაკეთება შედარებით დიდი რაოდენობის ფაქტორებზე, რომელთა მოგვარება უფრო რთულია მარტივი სტატისტიკური მოდელებისთვის. ეს ფაქტორები შეიძლება შეიცავდეს ფასების ცვლილებას, ახალი პროდუქტის გაშვებას, ეკონომიკურ პირობებს ან თუნდაც ამინდის ფაქტორს. მაგალითად, რეგრესიის მოდელი გვეხმარება იმის დადგენაში, თუ როგორ მოქმედებს ერთი პარამეტრის ცვლილება (როგორიცაა ფასდაკლებები) გაყიდვებზე.

რა არის მოთხოვნის პროგნოზირების ტექნიკა და რომელი მათგანი აკმაყოფილებს დღევანდელ ბიზნეს მოთხოვნებს?

მოთხოვნის პროგნოზირების ტექნიკა მერყეობს მარტივიდან რთულ ანალიტიკურ პირობამდე. მაგალითად, ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული ტექნიკაა ექსტრაპოლაცია, როდესაც ტენდენცია ან წარსული მოვლენებისა და ტენდენციების ნიმუში გადადის – ექსტრაპოლირდება მომავალში. ეს კარგად მუშაობს, თუ მოთხოვნა სტაბილური და პროგნოზირებადია. მაგრამ დღევანდელ მსოფლიოში, სადაც მოთხოვნა ხშირად არასტაბილურია არარეგულარუი პიკების, დეფიციტის, ცვალებადობის და ა.შ. გამო, ბიზნესს სჭირდება უფრო ეფექტური ტექნიკა, რომელიც მრავალფაქტორიან მოდელებს იყენებს. ყოველივე ამის შემდეგ, ისინი ითვალისწინებენ სეზონურობის ანალიზს, პერიოდულ რყევებს, მაგალითად, წინასადღესასწაულო გაყიდვების პიკს, ან სეზონურ შემცირებას ზაფხულის თვეებში, ანომალიების გაწმენდას და ა.შ.
ამიტომ, თანამედროვე ბაზარი მოითხოვს უფრო მოქნილ და ინტელექტუალურ მიდგომებს. შესაბამისად, ბიზნესი სულ უფრო მეტად მიმართავს უფრო დახვეწილ ტექნიკას, როგორიცაა მოდელირება ხელოვნური ინტელექტის (AI) ან მანქანური სწავლების (ML) საფუძველზე.

ინტელექტუალური მოთხოვნის პროგნოზირება AI-ით: უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

გადაწყვეტილების ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა, რომელიც იყენებს AI-ს მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის, არის სხვადასხვა წყაროდან უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების სწრაფად ანალიზის შესაძლებლობა, რაც ბევრად უფრო ეფექტურია, ვიდრე მანუალური მეთოდების გამოყენება. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები ითვალისწინებენ რთულ ურთიერთქმედებებს, რომლებიც შესაძლოა უხილავი დარჩეს ადამიანებისთვის და შეუძლიათ რეალურ დროში პროგნოზების ადაპტირება რეალურ ცვლილებებთან.

თუმცა, როგორც ნებისმიერ ტექნოლოგიას, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას თავისი გამოწვევები და მოთხოვნები აქვს, როგორიცაა ხარისხის მონაცემებზე დამოკიდებულება. თუ მონაცემები შეიცავს შეცდომებს ან ხარვეზებს, ამან შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს პროგნოზების სიზუსტე. აქედან გამომდინარე, მნიშვნელოვანია სწორად მივუდგეთ მონაცემთა ერთიანი სტრუქტურის ფორმირებას და ვენდორის არჩევას. მაგალითად, SMART business ეხმარება კომპანიებს შექმნან მონაცემთა უნივერსალური სტრუქტურა, რომელიც უზრუნველყოფს შეცდომებისა და ხარვეზების მინიმუმამდე დაყვანას, ამასთანავე უზრუნველყოფს პროგნოზის მაღალ სიზუსტეს.

მოთხოვნის და აქციების სეზონური ცვლილებების პროგნოზირება ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით

სეზონურ და სარეკლამო პროდუქტებზე მოთხოვნის პროგნოზირება ყოველთვის აჩენდა ბევრ კითხვას მათი ცვალებადი ხასიათის გამო. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ეს სირთულეები წარსულს ჩაბარდა. ალგორითმები აანალიზებენ გაყიდვების წინა ციკლებს და ადარებენ მათ გარე ფაქტორებს. მაგალითად, AI-ს შეუძლია გააკეთოს პროგნოზი, თუ რამდენი პროდუქტის მომზადებაა საჭირო საშობაო სეზონისთვის, ან როგორ იმოქმედებს ფასდაკლებები გაყიდვებზე აქციის დროს.

როგორ გამოვიყენოთ AI ახალ პროდუქტებზე მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის?

ახალ პროდუქტებზე მოთხოვნის პროგნოზირება ერთ-ერთი ყველაზე რთული ამოცანაა ბიზნესისთვის, ისტორიული მონაცემების ნაკლებობის გამო. თუმცა, AI-ს შეუძლია ამ პრობლემის გადაჭრა. მსგავსი პროდუქტების შესახებ ინფორმაციის, ბაზრის ტენდენციების ანალიზისა და სხვადასხვა სამომხმარებლო სეგმენტების ქცევის შაბლონების გამოყენებით, ინტელექტუალურ ალგორითმებს შეუძლიათ შექმნან პროგნოზები სრულიად ახალ პროდუქტებზეც კი.

მანქანური სწავლება მოთხოვნის პროგნოზირებაში

მანქანური სწავლების უპირატესობა მდგომარეობს შემდეგში: ასეთი სისტემა მუდმივად იხვეწება და შეუძლია მონაცემთა დიდი მოცულობის ანალიზი და ისეთი ფარული შაბლონებისა და ტენდენციების იდენტიფიცირება, რომელთა აღმოჩენა ბევრად უფრო რთულია ანალიზის ტრადიციული მეთოდებით. თუმცა, მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ პროგნოზების სიზუსტე დამოკიდებულია არა იმდენად მონაცემების რაოდენობაზე, რამდენადაც მის ხარისხსა და შესაბამისობაზე. სწორედ ამიტომ მნიშვნელოვანია მოდელის სირთულესა და მის განზოგადების უნარს შორის ბალანსის პოვნა, „ხმაურის“ უარყოფა სწორი ალგორითმებისა და დადასტურებული ვალიდაციის მეთოდების გამოყენებით, რათა თავიდან აიცილოთ მოდელის გადატვირთვა.

რა არის ML მოდელები მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის?

მანქანური სწავლების მოდელები განსხვავებულია და თითოეული მათგანი კონკრეტულ პრობლემებს წყვეტს. ყველაზე გავრცელებულია:

• ხაზოვანი რეგრესია – მარტივი, მაგრამ ეფექტური მოდელი, რომელიც აანალიზებს ურთიერთობას მოთხოვნასა და ძირითად ფაქტორებს შორის.
• Random Forest –ანსამბლის მოდელი, რომელიც კარგად მუშაობს ცვლადების დიდ რაოდენობასთან და რთულ ურთიერთკავშირებთან.
• გრადიენტის გაძლიერება (XGBoost, LightGBM) – უზრუნველყოფს მაღალი პროგნოზირების სიზუსტეს, რადგან ის ერთდროულად ითვალისწინებს მრავალ ფაქტორს;
• კლასტერიზაციის მეთოდები (K-საშუალებები) – დახმარება მონაცემთა დაჯგუფებაში მსგავსების იდენტიფიცირებისთვის.
• LSTM (გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება) ღრმა ნეირონული ქსელები – ეფექტურია დროის სერიებთან მუშაობისთვის, რაც განსაკუთრებით სასარგებლოა დინამიური ბაზრებისთვის მოთხოვნის სწრაფი ცვლილებებით.
• ცოდნის გადაცემის მეთოდები – გამოიყენება იმ შემთხვევებში, როდესაც ისტორიული მონაცემები არასაკმარისია, მაგალითად, ახალ ბაზრებზე შესვლის ან ახალი პროდუქტების გამოშვებისას.

ვინაიდან თითოეულ კომპანიას აქვს საკუთარი მახასიათებლები, არ არსებობს უნივერსალური მოდელი. SMART business, რომელსაც აქვს მდიდარი გამოცდილება მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა ანალიტიკის სფეროში, დაგეხმარებათ აირჩიოთ ოპტიმალური მოდელი თქვენი ბიზნესისთვის. კომპანია მუშაობს თანამედროვე ML მოდელების ფართო სპექტრთან, რომელსაც მხარს უჭერს SMART Demand Forecast-ის გადაწყვეტილება. ეს უზრუნველყოფს მოთხოვნის ზუსტ პროგნოზს თქვენი მიზნებისა და დღევანდელი ბაზრის დინამიური პირობების შესაბამისად, სადაც მომხმარებლის ქცევა სწრაფად იცვლება.

საწარმოთა მოთხოვნის პროგნოზირება უზრუნველყოფს მიწოდების ჯაჭვში ბიზნეს პროცესების ეფექტურობასა და უწყვეტობას

ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზით, მომწოდებლები, საწარმოო ხაზები და საწყობები შეიძლება ეფექტურად იყოს კონფიგურირებული, რათა იმუშაონ მაქსიმალური ეფექტურობით და მინიმალური დანახარჯებით. პროგნოზები დაგეხმარებათ თავიდან აიცილოთ საწყობები ზედმეტი პროუქციით და დროულად შევასოთ მარაგები კრიტიკულ მომენტებში. მოთხოვნის პროგნოზირების როლი ასევე არის შეკვეთისა და მიწოდების პროცესების ოპტიმიზაცია, რაც პირდაპირ აისახება კომპანიის ხარჯებზე.

მოთხოვნის პროგნოზირება მარაგების მენეჯმენტში და მარაგის ოპტიმიზაციაში

ზუსტი პროგნოზების გარეშე, კომპანიებს შეიძლება შეექმნათ ჭარბი მარაგები ან პირიქით – დეფიციტი, რაც გამოიწვევს ფინანსურ ზარალს და მომხმარებლის უკმაყოფილებას. მარაგების მენეჯმენტში მოთხოვნის პროგნოზირება ეხმარება კომპანიებს წინასწარ განსაზღვრონ პროდუქციის დონე, რომელიც უნდა შეინახონ მარაგში ბაზრის მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად.

მოთხოვნის პროგნოზირება მზა პროდუქტებზე

SMART Demand Forecast-ის გადაწყვეტილების ინტეგრაცია Microsoft Dynamics 365 Business Central ERP სისტემასთან შეიძლება გახდეს მოთხოვნის პროგნოზირების ოქროს ფორმულა მარაგების მართვისთვის. ეს საშუალებას აძლევს ბიზნესს გააერთიანოს მოთხოვნის პროგნოზები მარაგების მართვის მონაცემებთან ერთ სისტემაში. მაგალითად, SMART Demand Forecast-ის სისტემა იყენებს მიმდინარე გაყიდვების მონაცემებს, სეზონურ რყევებს და სხვა ფაქტორებს მოთხოვნის პროგნოზის შესაქმნელად. როდესაც ეს პროგნოზები ინტეგრირებულია Microsoft Dynamics 365 Business Central-ში, პროდუქტის შეკვეთისა და მარაგის მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები შეიძლება ითვალისწინებდეს არა მხოლოდ ფაქტობრივ მარაგს, არამედ მზა პროდუქტებზე მომავალი მოთხოვნის პროგნოზებს. ეს უზრუნველყოფს შესყიდვებისა და მიწოდების პროცესების ავტომატურ კორექტირების შესაძლებლობას, შეამცირებს გადაწყვეტილების მიღების დროს და მინიმუმამდე დაიყვანს რესურსების არაეფექტურ გამოყენებას. გარდა ამისა, ინტეგრაცია უზრუნველყოფს მოსახერხებელ წვდომას ყველა მონაცემზე ერთ ციფრულ სივრცეში, რაც საშუალებას მოგცემთ სწრაფად მიიღოთ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები უახლესი კონსოლიდირებული მონაცემების საფუძველზე.

როგორ შეიძლება მოთხოვნის პროგნოზირება სასარგებლო იყოს სხვადასხვა ბიზნეს სექტორისთვის?

მოთხოვნის პროგნოზირება მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ყველა ინდუსტრიაში:

• საცალო ვაჭრობაში – პროდუქტის მოთხოვნის პროგნოზირება ხელს უწყობს მარაგის ოპტიმალური დონის დადგენას მომხმარებელთა მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად საწყობებში ზედმეტი მარაგის შენახვის გარეშე. გარდა ამისა, ზუსტი პროგნოზებით შესაძლებელია ქსელის თითოეული ინდივიდუალური დაწესებულების ასორტიმენტისა და მარაგების ეფექტურად დაგეგმვა, სხვადასხვა ლოკაციებზე მოთხოვნის სპეციფიკის გათვალისწინებით.
• სამკერვალო ინდუსტრიაში მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზები უზრუნველყოფს წარმოების უკეთ დაგეგმვას, შესყიდვებისა და პროდუქციის მარაგის ოპტიმიზაციას, მატერიალური ხარჯების შემცირებას და პროდუქციის სიჭარბის ან დეფიციტის რისკების შემცირებას.
• საავტომობილო ინდუსტრიაში – ხელს უწყობს საწარმოო ხაზების ოპტიმიზაციას, რაც მნიშვნელოვანია მანქანების და სათადარიგო ნაწილების მიწოდების შეფერხების თავიდან ასაცილებლად.
• საავიაციო ინდუსტრიაში – ზუსტი პროგნოზით, ავიაკომპანიებს შეუძლიათ უფრო ზუსტად დაგეგმონ თავიანთი სატრანსპორტო მასშტაბები და ადამიანური რესურსების საჭიროება, რაც საშუალებას იძლევა შეამცირონ საწვავის და პერსონალის ხარჯები.
• მოდის ინდუსტრიაში – ამ სფეროში მნიშვნელოვანი ასპექტია სეზონურობისა და ტენდენციების გათვალისწინება. სეზონურ კოლექციებზე მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზირება ეხმარება კომპანიებს შესყიდვებისა და წარმოების მოცულობის უფრო ეფექტურად დაგეგმვაში. ეს საშუალებას გაძლევთ მინიმუმამდე დაიყვანოთ გაყიდული საქონლის ბალანსი, თავიდან აიცილოთ ხანგრძლივი გაყიდვები და, შესაბამისად, შეამციროთ მარკეტინგული კამპანიების ხარჯები გაყიდვების სტიმულირებისთვის.
• კვების ინდუსტრიაში – პროგნოზირება ხელს უწყობს მოთხოვნის რყევების პროგნოზირებას და ხარჯების თავიდან აცილებას ჩამოწერის, ან ინგრედიენტების სიჭარბის ან დეფიციტის გამო, რაც უზრუნველყოფს ხარისხიანი პროდუქციის სტაბილურ და დროულ გამოშვებას.
• საწარმოო ინდუსტრიაში – მოთხოვნის პროგნოზირება საშუალებას აძლევს კომპანიებს ოპტიმიზაცია მოახდინონ ნედლეულის წარმოებასა და შესყიდვაზე ბაზრის საჭიროებების შესაბამისად, რაც ზრდის ძირითადი ბიზნეს პროცესების ეფექტურობას და ამცირებს ხარჯებს.
• ფარმაცევტულ ინდუსტრიაში – აქ მოთხოვნის პროგნოზირება ხელს უწყობს მედიკამენტების მარაგის მართვას სხვადასხვა რეგიონის საჭიროებების და დაავადებებში სეზონური რყევების გათვალისწინებით.
• მომსახურების სექტორში პროგნოზირება ხელს უწყობს სამუშაო რესურსების ოპტიმიზაციას და ეფექტურად განაწილებას, რაც უზრუნველყოფს მომხმარებლის მომსახურების მაღალ ხარისხს.
• ტურისტულ ინდუსტრიაში – ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზები საშუალებას აძლევს ტურისტულ კომპანიებს უკეთ დაგეგმონ ტურები, შესთავაზონ აუდიტორიას საუკეთესო ფასები და შეამცირონ პოპულარული მიმართულებების გადატვირთვის ალბათობა.
• ჰოსფითალითის ინდუსტრიაში (HoReCa): მოთხოვნის პროგნოზირება ხელს უწყობს მომსახურების დონის მართვას, სტუმრების მაღალი სერვისის უზრუნველყოფას და სასტუმროს მოგების მაქსიმალურ ზრდას. ხოლო რესტორნების ინდუსტრიისთვის, პროგნოზირება ხელს უწყობს პროდუქტების ეფექტური შეკვეთის კონფიგურაციას, ინგრედიენტების შესყიდვის ხარჯების შემცირებას და ზარალის თავიდან აცილებას საქონლისა სიჭარბის ან დეფიციტის გამო.

SMART business-ის კლიენტთა პორტფოლიოში არის მოთხოვნის პროგნოზირების წარმატებული მაგალითები SMART Demand Forecast-ის გადაწყვეტილების გამოყენებით, რომლის დანერგვა შესაძლებლობების ახალ ჰორიზონტს უხსნის კომპანიებს მთელს მსოფლიოში. ასეთი შემთხვევის თვალსაჩინო მაგალითი იყო McDonald’s Georgiа-თვის გადაწყვეტილების დანერგვა, რამაც უზრუნველყო გაყიდვების პროგნოზირების 83%-იანი სიზუსტე ქსელის თითოეული დაწესებულებისთვის, მონაცემთა ყოველკვირეული აგრეგაციის საფუძველზე 4 კვირის განმავლობაში.

მოითხოვეთ პრეზენტაცია და გაიგეთ მეტი ამ გადაწყვეტილების შესაძლებლობების შესახებ თქვენი კომპანიისთვის!