პროგნოზირება მიწოდების ჯაჭვში: როგორ მივაღწიოთ მიწოდებისა და მოთხოვნის სრულყოფილ ბალანსს

თუ მიწოდების ჯაჭვი გულისხმობს საქონლის გზას ნედლეულიდან საბოლოო მომხმარებლამდე, მაშინ სამომხმარებლო მოთხოვნის პროგნოზის სიზუსტე განსაზღვრავს რამდენად ეფექტურად ხორციელდება ეს პროცესი.

ეს ნიშნავს, რომ ჯაჭვის თითოეული მონაწილე, მწარმოებელი კომპანიებიდან საცალო მოვაჭრეებამდე, შეძლებენ გამოიყენონ თავიანთი რესურსები მოგების ზრდისა და ხარჯების ოპტიმიზაციისთვის.

ფაქტობრივად, მოთხოვნის პროგნოზი მთელი ჯაჭვის დასაწყისია. იგი განსაზღვრავს დატვირთვას და მისი ყველა კომპონენტის „სამუშაო განრიგს“. ეს არის ასევე წარმოების დაგეგმვის დასაწყისი და ის საფუძველი, რომელსაც დისტრიბუტორები და საცალო მაღაზიები ითვალისწინებენ საქონლის შეძენისა და ტრანსპორტირებისას.

ამ ეტაპზე დაშვებული ნებისმიერი შეცდომა შეიძლება ძალიან ძვირი დაჯდეს. წარმოებული ან შეძენილი პროდუქციის დეფიციტი, როდესაც არსებობს მოთხოვნა, იწვევს გაყიდვების დაკარგვას ან დამატებით ხარჯებს მარაგების სასწრაფო შევსებისთვის. RetailDive-ის თანახმად, ბიზნესი წელიწადში დაახლოებით 1 ტრილიონ დოლარს კარგავს მომხმარებლის მოთხოვნის დროულად ვერ დაკმაყოფილების გამო.

ჭარბი მარაგი თანაბრად შემაშფოთებელი ფაქტორია. გადაჭარბებული ინვენტარი საჭიროებს დამატებით სახსრებს არასასურველი საქონლის შესანახად და შეზღუდული შენახვის ვადის მქონე საქონლის შემთხვევაში, ჩამოსაწერად.

თქვენ შეგიძლიათ მარტივად გამოთვალოთ, თუ როგორ იმოქმედებს ზუსტი პროგნოზი თქვენი კომპანიის გაყიდვებზე ჩვენი ინტერაქტიული კალკულატორის გამოყენებით.

ინოვაციური კომპანიები მასიურად ახორციელებენ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ თანამედროვე პროგნოზირების გადაწყვეტილებების იმპლემენტაციას; ერთ-ერთი მათგანია SMART Demand Forecast. ეს გადაწყვეტილებები საშუალებას აძლევს კომპანიებს გააკეთონ პროგნოზი რაც შეიძლება ზუსტი, დიდი რაოდენობით მრავალფეროვანი მონაცემების გათვალისწინებით და არა აშკარა შაბლონების იდენტიფიცირებით.

McKinsey & Company-ის მიერ ჩატარებული კვლევის მიხედვით, კომპანიების 20% უკვე იყენებს უახლეს ტექნოლოგიებს, რომლებიც გეგმავენ და პროგნოზირებენ მოთხოვნას მიწოდების ჯაჭვში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ორგანიზაციების 60%-ს კი უკვე აქვს დაგეგმილი ასეთი ტექნოლოგიების დანერგვა.

დანარჩენი კვლავ დაფუძნებულია ექსპერტულ ანალიზზე, გაყიდვების ისტორიის ტენდენციებისა და ბიზნეს ანალიტიკოსების შეხედულებების გათვალისწინებით. თუმცა, გამოცდილება გვიჩვენებს, რომ ასეთი გამოთვლები ხშირად ნაკლებად ზუსტია, ვიდრე სათანადოდ შერჩეული და კონფიგურირებული ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებით მოწოდებული ხელსაწყოების შედეგები. მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში მოთხოვნის პროგნოზირების სხვადასხვა ტიპები არსებობს: რაოდენობრივი, ხარისხობრივი და ა.შ. მაგრამ საუკეთესო პრაქტიკა ჩვეულებრივ მოიცავს AI ალგორითმებს და კომპლექსურ ანალიტიკას.

ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზირების სარგებელი მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში

პროგნოზირების ინსტრუმენტებს, როგორიცაა SMART Demand Forecast, შეუძლია მნიშვნელოვნად შეამციროს ყველა აღნიშნული რისკი და გაზარდოს მიწოდების ჯაჭვის მართვის ეფექტურობა. მოდით უფრო დეტალურად განვიხილოთ ის სარგებელი, რომელსაც ბიზნესი იღებს ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზით.

დაკარგული გაყიდვების მინიმიზაცია

როგორც ზემოაღნიშნული სტატისტიკა აჩვენებს, კომპანიები კარგავენ მნიშვნელოვან თანხას მომხმარებელთა მოთხოვნის დაკმაყოფილების შესაძლებლობის არქონის გამო. ეს ხდება იმ შემთხვევაში, თუ ანალიტიკოსები არ აფასებენ ან ვერ განიხილავენ ფაქტორებს ან ფარულ შაბლონებს, რამაც გამოიწვია საქონლის გარკვეულ ჯგუფებზე მოთხოვნის უფრო ინტენსიური ზრდა. შესაბამისად, ვერ მოხდა პროდუქციის მიწოდების სათანადოდ ორგანიზება.

ორგანიზაციები უბრალოდ ვერ ყიდიან პოპულარულ პროდუქტს მისი მიუწვდომლობის გამო ან იძულებულნი არიან დამატებითი ძალისხმევა და სახსრები მიმართონ მარაგების რაც შეიძლება მალე შესავსებად, გადაიხადონ მეტი შეკვეთის მისაღებად.

მომხმარებელთა ლოიალობის ზრდა

თუ მომხმარებელს ან მყიდველს პერიოდულად უჭირს მისთვის საჭირო პროდუქტების შეძენა, შესაძლოა სერიოზული საფრთხე წარმოქმნას მომწოდებლის, მაღაზიისა და ქსელის იმიჯისთვის. ცუდი სერვისი გამოიწვევს მომხმარებლების ლოიალობის შემცირებას ან დაკარგვას. ამავდროულად, ახალი მომხმარებლების მოზიდვა გაცილებით მეტ თანხებს მოითხოვს, ვიდრე არსებულის შენარჩუნება. გარდა ამისა, თუ თქვენ არ გაქვთ საქონელი, მოთხოვნისას – დაკარგავთ მოგებას. ზუსტი პროგნოზი გეხმარებათ მუდმივად შეინარჩუნოთ მარაგის საჭირო დონე, განსაკუთრებით სარეკლამო კამპანიების დროს.

სწრაფი რეაგირების უნარი მოთხოვნის ცვლილებებზე

მიწოდებისა და მოთხოვნის პროგნოზირების ერთ-ერთი სირთულე მომხმარებელთა ქცევის ცვალებადი ხასიათია, რომელზეც შეიძლება გავლენა იქონიოს ბევრმა ფაქტორმა, როგორიცაა ახალი ტენდენციები, კონკურენტების აქტივობები და ამინდიც კი. ცხადია, რომ არაპროგნოზირებად ფაქტორებს ხელოვნური ინტელექტიც კი ვერ გაითვალისწინებს, რადგან ის მხოლოდ მისთვის მიწოდებულ მონაცემებზე მუშაობს. თუმცა, აუცილებლად შეძლებს ყველა საჭირო ფაქტორის გათვალისწინებას მოთხოვნის რყევების უფრო ზუსტი და დროული პროგნოზირებისთვის, რაც ხელს შეუწყობს მიწოდების ჯაჭვის უფრო ეფექტურად და მოქნილად მართვას.

ლოჯისტიკური ხარჯების შემცირება

მიწოდების ჯაჭვში მოთხოვნის არაზუსტი პროგნოზირება ასევე იწვევს არასაჭირო ლოჯისტიკურ ხარჯებს. მაგალითად, თუ მაღაზიათა ქსელის პროგნოზი მთლიანად ეფუძნება ანალიტიკოსების შეფასებებსა და ვარაუდებს, ეს ნიშნავს, რომ:

• პროგნოზი ხშირად ნაკლებად ზუსტი და უფრო პესიმისტური იქნება, ვიდრე რეალური;
• ის ჩვეულებრივ გაკეთდება მთელი ქსელისთვის, შემდგომი მიახლოებითი განაწილებით სხვადასხვა მაღაზიებს შორის

შედეგად, ზოგიერთ მაღაზიას, როგორც წესი, ექნება პროდუქციის ჭარბი რაოდენობა, ზოგს კი დეფიციტი. ამ დისბალანსის დასაძლევად კომპანიებს უწევთ საქონლის მოცულობის გადანაწილება მაღაზიებს შორის, რაც, თავის მხრივ, იწვევს დამატებით ლოჯისტიკურ ხარჯებს. ეს ხარჯები ზრდის წარმოების ხარჯებს და „ჭამს“ მარჟას.

თანამედროვე ინსტრუმენტების საშუალებით შესაძლებელია მოთხოვნის პროგნოზირება კონკრეტულ ნივთებზე თითოეული მაღაზიისთვის ინდივიდუალურად. ეს ხელს უწყობს მარაგის ოპტიმალურ დონეს ქსელის ყველა მაღაზიაში.

საწყობის ხარჯების შემცირება

შეცდომით მოთხოვნის პროგნოზი იწვევს ზოგიერთი პროდუქტის ჭარბ რაოდენობას. ეს პროდუქტები უნდა შეინახოს საწყობებში და გახდეს ორგანიზაციის „გაყინული კაპიტალი“, რაც კომპანიისთვის დამატებით ხარჯებს უკავშირდება.

ჩამოწერილი პროდუქტების რაოდენობის მინიმიზაცია

ჭარბი საქონელი შეზღუდული შენახვის ვადით ჩამოიწერის აუცილებლობას უკავშირდება. ეს ნიშნავს, რომ მათ შეძენაში, მიწოდებასა და შენახვაში ჩადებული მთელი თანხა ფუჭად იხარჯება. გარდა ამისა, თავად ჩამოწერის პროცესი გარკვეულ ხარჯებს მოიცავს. ამ პრობლემის ნაწილობრივ მოსაგვარებლად, კომპანიები იძულებულნი ხდებიან გაყიდონ პროდუქცია მნიშვნელოვნად იაფად და ასევე დახარჯონ დამატებითი თანხა მარკეტინგულ საქმიანობაზე.

უფრო ეფექტური აქციები

მიწოდებისა და მოთხოვნის პროგნოზირების ინსტრუმენტების გამოყენებამ შეიძლება აქციები უფრო ეფექტური და მართვადი გახადოს. მაგრამ ის მოითხოვს სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ გამოთვალონ როგორც რეგულარული, ასევე სარეკლამო გაყიდვების მოცულობა. SMART Demand Forecast სწორედ ერთ-ერთი ასეთი სისტემაა.

მაგალითად, ის გეხმარებათ განსაზღვროთ ოპტიმალური ფასდაკლება გარკვეულ პროდუქტებზე. დავუშვათ, გეგმავთ პროდუქტის ფასის 30%-ით შემცირებას. სისტემამ შეიძლება აღმოაჩინოს, რომ ასეთი ფასდაკლებით მოთხოვნა იმდენად მაღალი იქნება, რომ მომწოდებლები ვერ შეძლებენ მის დაკმაყოფილებას. იმავდროულად, 15%-იანი ფასდაკლებით თქვენ გაყიდით ნაკლებ პროდუქციას, მაგრამ გამოიმუშავებთ გაცილებით მეტს უფრო მაღალი ფასის გამო. სისტემის პროგნოზზე დაყრდნობით, მიწოდების ჯაჭვის მენეჯერმა შეეძლება მიიღოს გონივრული გადაწყვეტილება იმის შესახებ, თუ რამდენი პროდუქტი შეიძინოს, ოპტიმალური ფასდაკლებიდან გამომდინარე.

გარდა ამისა, ინსტრუმენტებს, რომლებიც პროგნოზირებენ აქციებს, შეუძლიათ გაითვალისწინონ ეგრეთ წოდებული კანიბალიზაცია, რაც ძალიან მნიშვნელოვანია. როდესაც თქვენ ადგენთ ფასდაკლებას გარკვეულ პროდუქტზე, მასზე უფრო მაღალი მოთხოვნა „ჭამს“ მსგავსი არასარეკლამო პროდუქტების გაყიდვას.

ზოგიერთი კომპანია პროგნოზირებს მხოლოდ რეგულარულ გაყიდვებს და ეს პროგნოზები ყოველთვის არასწორია, რადგან ისინი არ ითვალისწინებენ კანიბალიზაციის ფაქტორს. სისტემები, როგორიცაა SMART Demand Forecast ავტომატურად და ზუსტად ამცირებს მოთხოვნის პროგნოზს არაფასდაკლებულ პროდუქტებზე და ზრდის მას მსგავს ფასდაკლებულ პროდუქტებზე.

More effective pricing policy უფრო ეფექტური საფასო პოლიტიკა

სხვადასხვა ნივთებზე მოთხოვნის რყევების ზუსტი პროგნოზი ასევე ხელს უწყობს მათთვის ოპტიმალური ფასების დადგენას. მაგალითად, თუ სისტემა „ხედავს“, რომ გარკვეულ პროდუქტზე მოთხოვნის პიკშია, ეს იძლევა უფრო მაღალი ფასის დაწესების საფუძველს და პირიქით. გარდა ამისა, პროგნოზირების გადაწყვეტილება დაგეხმარებათ განსაზღვროთ რა ფასი უზრუნველყოფს გაყიდვების ზრდას.

პროგნოზირების მახასიათებლები მწარმოებლებისა და დისტრიბუტორებისთვის

მოთხოვნის პროგნოზირება არის მიწოდების ჯაჭვის დასაწყისი ყველა მონაწილისთვის, მათ შორის მწარმოებლებისა და დისტრიბუტორებისთვის. წარმოების დაგეგმვა იწყება პროგნოზით. იგი გამოიყენება ნედლეულის საჭირო რაოდენობისა და წარმოების სიმძლავრის გამოსათვლელად მოსალოდნელი მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად. იგი ითვალისწინებს პროდუქციის მარაგის დონეს და უკვე დაწყებულ საწარმოო პროცესებს.

მიუხედავად იმისა, რომ ასეთი კომპანიები ჩვეულებრივ იღებენ მოგებას დისტრიბუტორებისთვის გაყიდვიდან, ეგრეთ წოდებული პირველადი გაყიდვებიდან, მნიშვნელოვანია გავითვალისწინოთ მეორადი გაყიდვები სწორი პროგნოზისთვის: თქვენი პროდუქციის რა რაოდენობას მიაწვდის დისტრიბუტორი საცალო მოვაჭრეებს.

მაგალითად, თუ დისტრიბუტორი გეგმავს მაღაზიებში გარკვეული პროდუქტების აქციის გაშვებას, ეს ნიშნავს, რომ დისტრიბუტორი შეიძენს უფრო მეტ პროდუქტს მწარმოებლისგან, რათა დააკმაყოფილოს საცალო ვაჭრობის მაღალი მოთხოვნა.

ასევე შეიძლება აღმოჩნდეს, რომ დისტრიბუტორმა შეიძინა თქვენი პროდუქცია იმაზე ნაკლები, ვიდრე მაღაზიებში გაგზავნეს გარკვეული სააღრიცხვო პერიოდის განმავლობაში. დისტრიბუტორების მიერ შეძენილი და გაყიდული საქონლის თანაფარდობა დაგეხმარებათ განსაზღვროთ, თუ რამდენ პროდუქტს შეიძენთ მომდევნო სააღრიცხვო პერიოდში.

მეორადი გაყიდვებით ჩართული დისტრიბუტორები აკეთებენ საკუთარ პროგნოზებს საცალო მოვაჭრეების ინსაიდერული ინფორმაციის საფუძველზე (მაღაზიის დაგეგმილი აქციები, მათი გაყიდვების პროგნოზები და ა.შ.). მაგრამ რადგან ასეთი ინფორმაცია ყოველთვის არ არის ხელმისაწვდომი, დისტრიბუტორები იძულებულნი არიან შეინარჩუნონ უსაფრთხოების რეზერვი, რომელიც წინა პროგნოზებიდან გადახრების გათვალისწინებით განისაზღვრება.

მათთვის გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მარაგის შენარჩუნებას, რომელიც, ერთი მხრივ, არ არის გადაჭარბებული და, მეორე მხრივ, უზრუნველყოფს საჭირო საქონლის მუდმივ ხელმისაწვდომობას. თუ რაღაც მომენტში დისტრიბუტორს არ აქვს საკმარისი პროდუქცია საცალო ვაჭრობისთვის, საცალო მოვაჭრე მიმართავს სხვა მომწოდებელს ან გააფორმებს პირდაპირ კონტრაქტს მწარმოებელთან. ამრიგად, დისტრიბუტორი უბრალოდ გამოეთიშება მიწოდების ჯაჭვს.

როგორ ეხმარება ხელოვნური ინტელექტი ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზის შექმნას

AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის მიწოდების ჯაჭვში მნიშვნელოვნად ამარტივებს ანალიტიკურ გამოთვლებს და უფრო ზუსტს ხდის მათ. მოდით უფრო დეტალურად განვიხილოთ ასეთი ხელსაწყოების გამოყენების უპირატესობები.

შრომის ხარჯების შემცირება

თუ კომპანია არ იყენებს თანამედროვე ინსტრუმენტებს მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის, ის იძულებულია დაიქირაოს ანალიტიკოსთა დიდი გუნდი. მაგრამ მთელ ანალიტიკურ დეპარტამენტსაც კი დიდი დრო სჭირდება ინფორმაციის კონსოლიდაციისთვის, რთული გამოთვლების შესასრულებლად, მონაცემთა დიდი ნაკრების დასამუშავებლად და სხვადასხვა დამოკიდებულებებისა და ტენდენციების იდენტიფიცირებისთვის.

AI-ზე დაფუძნებული მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილების გამოყენებით, ანალიტიკოსმა მხოლოდ უნდა ატვირთოს სისტემაში სწორი და ამომწურავი მონაცემები, დაიწყოს გაანგარიშების პროცესი და მიიღოს მზა პროგნოზი. დარჩენილია მხოლოდ შედეგის დემონსტრირება მენეჯმენტისთვის, ახსნა, თუ რატომ იქნა მიღწეული ეს შედეგი და შემოსთავაზოს ზომები, რომლებიც პროგნოზს ორგანიზაციის ბიზნეს მიზნებთან დააახლოებს.

ამრიგად, ანალიტიკოსი თავისუფლდება დიდი რაოდენობით პრობლემური და რთული სამუშაოსგან და მეტი დრო აქვს გადაწყვეტილების მიღებაში აქტიური მონაწილეობის მისაღებად.

ადამიანური შეცდომის მინიმიზაცია

მიწოდებისა და მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილებები ასევე ამცირებს ადამიანური შეცდომის შესაძლებლობას, რამაც შეიძლება მნიშვნელოვანი ზარალი გამოიწვიოს ბიზნესისთვის. ანალიტიკოსს არ უწევს გამოთვლების შესრულება. ყველა საჭირო ფორმულა და ალგორითმი უკვე ჩაშენებულია სისტემაში. მომხმარებელს ესმის, თუ როგორ გამოითვლება პროგნოზი, მაგრამ პროცესი არის ავტომატური, სწრაფი და გარანტირებულად სწორი.

ერთიანი მონაცემთა ბაზა

ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენებით, როგორიცაა SMART Demand Forecast, მთელი ინფორმაცია ინახება ერთ, ერთიან მონაცემთა ბაზაში. კომპანიებში, რომლებიც არ იყენებენ პროგნოზირების ასეთ გადაწყვეტილებებს, ანალიტიკოსებს ჩვეულებრივ უწევთ ინფორმაციის გაერთიანება განსხვავებული სისტემებიდან. მათ უნდა მიიღონ ძირითადი მონაცემები ერთი სისტემიდან, გაყიდვების ანგარიში მეორედან, მონაცემები სარეკლამო კამპანიების შესახებ მესამედან და ა.შ.

SMART Demand Forecast-ის გამოყენებით, ყველა დეპარტამენტი და ყველა თანამშრომელი მუშაობს ერთიან სისტემაში, ერთ ფორმატში, ერთ ინტერფეისში. ამის სარგებელი განსაკუთრებით შესამჩნევია, როდესაც კონკრეტული თანამშრომელი რაიმე მიზეზით ეთიშება სამუშაო პროცესს, მაგალითად, შვებულებაში წასვლის, ავადმყოფობის შვებულების ან სამსახურიდან წასვლის გამო.

კიდევ ერთ თანამშრომელს შეუძლია მარტივად გააგრძელოს მუშაობა იმ ინფორმაციასთან, რომელიც წინა თანამშრომელმა ერთიან სისტემაში შეტვირთა. თანამედროვე პროგნოზირების გადაწყვეტილებებით მოწოდებული გაერთიანების გარეშე, ერთი თანამშრომლისთვის შეიძლება ძალიან რთული იყოს მეორის გამოთვლების გაგება, რაც საფრთხეს უქმნის ბიზნეს პროცესების უწყვეტობას.

ყველა საჭირო ფაქტორის გათვალისწინება

მიწოდების ჯაჭვში მოთხოვნის პროგნოზირების ერთ-ერთი მთავარი სირთულე როგორც შიდა, ასევე გარე ფაქტორის გათვალისწინებაა. ამის გაკეთება საკმაოდ რთულია, მაშინაც კი, თუ პროგნოზზე გამოცდილი ექსპერტების გუნდი მუშაობს. ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებებს, საჭირო მონაცემების სისტემაში არსებობის შემთხვევაში, ამის გაკეთება სწრაფად და ზუსტად შეუძლიათ. იმ ფაქტორების ჩამონათვალი, რომლებსაც ითვალისწინებს ხელოვნური ინტელექტი, საკმაოდ გრძელია. წარმოგიდგენთ რამდენიმე მათგანს:

– კვლევის შედეგები;

– მონაცემები კონკურენტების შესახებ;

– მაკროეკონომიკური ტენდენციები;

– მიმწოდებლის აქციები;

– საკუთარი აქციები;

– კანიბალიზაცია;

– მონაცემები სოციალური ქსელებიდან;

– ამინდის პროგნოზი;

– მონაცემები POS ტერმინალებიდან;

– ქვეყანაში მიმდინარე მოვლენები…

ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გაითვალისწინოს ეს და სხვა ფაქტორები, შეადაროს ისინი და მოძებნოს შაბლონები, ურთიერთდამოკიდებულებები და ფარული ტენდენციები, რომლებიც ანალიტიკოსებისთვის აშკარა არ არის. ამრიგად, პროგნოზი უფრო ზუსტი და გამართლებული იქნება.

ჯაჭვური რეაქცია

სტატისტიკურად დადასტურებულია, რომ მიწოდების ჯაჭვში ცუდი პროგნოზირებასთან დაკავშირებული დამატებითი ხარჯები საშუალოდ შეადგენს გაყიდვების ღირებულების 2%-ს. ანალიტიკოსის მიერ დაშვებული მსგავსი შეცდომის შემთხვევაში, კომპანიის ზარალი ასეთი პროგნოზით შეიძლება ბევრად მეტიც კი იყოს. სისტემები, რომლებიც იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს და მანქანური სწავლების ტექნოლოგიებს, როგორიცაა SMART Demand Forecast, შეუძლიათ შეამცირონ ეს დანაკარგები უფრო ზუსტი გამოთვლებით. სწორედ ამიტომ, მსოფლიოში კომპანიების დიდი უმრავლესობა ან უკვე იყენებს ასეთ გადაწყვეტილებებს, ან ემზადება მათი დასანერგად.

გსურთ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ რა გავლენა ექნება მიწოდების ჯაჭვში მოთხოვნის ზუსტ პროგნოზს გაყიდვებზე თქვენს კომპანიაში? მოითხოვეთ პერსონალიზებული პრეზენტაცია.