ვენდორის არჩევის ძირითადი ასპექტები. ვირჩევთ საუკეთესო მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემას

მოთხოვნის პროგნოზი გავლენას ახდენს მიწოდების მთელ ჯაჭვზე. გაყიდვების დაგეგმვით და სამომავლო მოთხოვნის გაცნობიერებით, თქვენ შეგიძლიათ არა მხოლოდ უზრუნველყოთ თაროებზე პროდუქციის სწორი რაოდენობა, არამედ გაიგოთ, თუ რა აქტივობები უნდა განხორციელდეს კონკრეტული პროდუქტის პოზიციებზე, დამატებითი მოგების მისაღებად. გარდა ამისა, ეს საშუალებას გაძლევთ შეინარჩუნოთ საქონლის ხელმისაწვდომობის მაღალი დონე მინიმალური მარაგით.

ადამიანური შეცდომის ფაქტორი
დეტალებისთვის გაეცანით სტატიას.

მოთხოვნის პროგნოზის ნიუანსი

სუბიექტურობას და პროცესისადმი დამოკიდებულებას კონკრეტულ სპეციალისტებზე მრავალი უარყოფითი მხარე აქვს:

ადამიანური შეცდომის ფაქტორი 

ადამიანები ხშირად უშვებენ შეცდომებს რუტინული დავალებების შესრულებისას. ეს ხშირად იწვევს დამატებით ხარჯებს ან მოგების დაკარგვას.

სუბიექტურობა და პროცესის დამოკიდებულება კონკრეტულ სპეციალისტებზე

მონაცემთა მანუალური განახლების აუცილებლობა

ახალი ადამიანის გამოჩენისას, წარმოიქმნება სირთულეები პროცესების გაგებაში. ეს იწვევს შეცდომებს გამოთვლებში და ასევე პროცესის “დამოკიდებულებას” ცალკეულ თანამშრომლებზე.

კიდევ ერთი ნაცნობი სიტუაციაა, როდესაც გარკვეულ SKU-ებში დანიშნულ მენეჯერებს უჭირთ შვებულებაში წასვლა. დავალებების დელეგირებისას, იზრდება დატვირთვა დანარჩენ გუნდზე, ხოლო მათი არყოფნის პერიოდისთვის რეზერვების შექმნისას, საწყობი გადატვირთულია.

• მონაცემთა მანუალური განახლების საჭიროება 

ცხრილების მიდგომა მოიცავს ინდივიდუალური თანამშრომლების მიერ მონაცემების რეგულარულ ხელით განახლებასმ რაც ზრდის შრომის საერთო ღირებულებას.

უკეთესი პროგნოზის მისაღებად, ბიზნესის მფლობელები ხშირად იყენებენ სპეციალიზებულ ანალიტიკურ ფირმებს, რასაც დიდი დრო სჭირდება. დიდი რაოდენობით ინფორმაციის დამუშავება ქმნის რისკს, განახლებული შედეგის მიღების კუთხით, რომლის მიზეზიც გარე ფაქტორების დინამიური ცვლილებებია.

• ვენდორის გამოცდილება გადაწყვეტილებებს შეუძლიათ გაითვალისწინონ არა მხოლოდ გარე და შიდა ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ მოთხოვნაზე, არამედ პროგნოზის გაკეთება ძალიან სწრაფად, რაც ძალზე მნიშვნელოვანია დღევანდელ ცვალებად სამყაროში.
• რა უნდა გაითვალისწინოთ მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტის არჩევისას

რა უნდა გაითვალისწინოთ მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილების არჩევისას

• მოქნილი პროგნოზირების პირობები ბაზარზე არსებულ მრავალ ვარიანტს შორის საუკეთესო მოთხოვნის პროგნოზირების პროგრამული უზრუნველყოფის არჩევისთვის? ჩვენ გირჩევთ გავითვალისწინოთ შემდეგი პუნქტები:
• ვენდორის გამოცდილება

მნიშვნელოვანია, რომ გადაწყვეტილების ვენდორს ჰქონდეს იმპლემენტაციის მდიდარი გამოცდილება, მათ შორის თქვენი ინდუსტრიის მიმართულებით. პროექტის სირთულის მიუხედავად, ვენდორმა უნდა უზრუნველყოს ხარისხიანი მხარდაჭერის უზრუნველყოფა სისტემის დანერგვისა და გამოყენების ყველა ეტაპზე.

• ხელმისაწვდომი ინტეგრაცია დაკავშირებულ სისტემებთან

პერიოდის კონტექსტში პროგნოზი შეიძლება იყოს მოკლევადიანი, საშუალოვადიანი ან გრძელვადიანი. დროის კონკრეტულ მონაკვეთში ბიზნესის საჭიროებიდან გამომდინარე, შესაძლოა გაჩნდეს განსხვავებული პროგნოზის აცულებლობა: დაგეგმილი შესყიდვებისთვის კვირიდან კვარტლამდე, ხოლო სტრატეგიის შემუშავებისთვის მინიმუმ ექვსი თვიდან. ამასთან, თითოეულ ვენდორს არ შეუძლია მიდგომის გარანტიის უზრუნველყოფა სხვადასხვა პერიოდის პროგნოზის ერთდროული განხორციელებით, ამიტომ მნიშვნელოვანია იმ სისტემის არჩევა, რომელიც არა მხოლოდ მოერგება არსებულ პროცესებს, არამედ მათ ცვლილებას. მაგალითად, დამატებითი გაყიდვების პუნქტების გახსნამ ან ახალი სასაქონლო პროდუქციის გაჩენამ არ უნდა შექმნას სირთულეები პროგნოზის მიმართულებით.

SMART Demand Forecast სისტემა ითვალისწინებს მონაცემთა უსაფრთხოებას. გადაწყვეტილების შესაძლებლობების შესახებ მეტი ინფორმაციის მისაღებად, შეავსეთ ფორმა.

• ხელმისაწვდომი ინტეგრაცია დაკავშირებულ სისტემებთან
• პროგნოზის სისტემის ბალანსის განახლებული მონაცემები ამოღებულია მონაცემთა ბაზიდან ავტომატურად, მანუალური ჩარევის საჭიროების გარეშე.
• მონაცემთა უსაფრთხოება

ვინაიდან თქვენ ენდობით ვენდორს ყველაზე მნიშვნელოვან ინფორმაციას, ანუ თქვენს მონაცემებს, NDA ხელშეკრულებაში ყველა რისკის ნიველირება სავალდებულოა. ევროპაში ინტერგირების მოტივით, ბიზნესისთვის ნებისმიერი თანამედროვე სისტემის არჩევის მნიშვნელოვანი კრიტერიუმია მისი შესაბამისობა GDPR-თან (მონაცემთა დაცვის ზოგადი რეგულაცია).

• ანალიტიკური რეპორტინგი

 მეტი ყოველთვის არ ნიშნავს უკეთესს. ეს პრინციპი ასევე ეხება ალგორითმების რაოდენობას მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილებაში. არსებობს „გადამზადებული მოდელის“ კონცეფცია, როდესაც გადაწვეტილება აანალიზებს დამატებით მონაცემებს, რომლებიც არ იმოქმედებს მოთხოვნაზე. გარდა ამისა, ასეთი ფაქტორების გათვალისწინებით, შეგიძლიათ შეამციროთ პროგნოზის სიზუსტე. გამოცდილმა ვენდორმა იცის, რომელი ალგორითმები და რამდენი ფაქტორია ოპტიმალური. ასეთი ინდივიდუალური მიდგომა მნიშვნელოვნად გააუმჯობესებს პროგნოზის ხარისხს და სიზუსტეს.

სხვადასხვა დონეებზე დაფუძნებული ისტორიული გაყიდვების ანალიზი გრანულაციისა და ხელოვნური ინტელექტის ის დახვეწილი პროცესია, რომელიც მოიცავს მონაცემთა მნიშვნელოვანი რაოდენობის დამუშავებას. თუ ეჭვი გეპარებათ ხელოვნურ ინტელექტზე და მანქანურ სწავლაზე დაფუძნებული სისტემის გამოყენების მიზანშეწონილობაში, შეავსეთ განაცხადი ჩვენი ექსპერტებისგან დეტალური კონსულტაციისთვის.

• გაყიდვების უკიდურესობების ანალიზი და დახმარება მათ შესწავლაში ასეთი რეპორტების სხვადასხვა გაფილტვრით
• პროგნოზის ხარისხის შედარების შესაძლებლობა გასული პერიოდის ისტორიული მონაცემებით, რითაც კონტროლდება პროგნოზის ხარისხის გაუმჯობესება ან გაუარესება
• კომპენსირებული გაყიდვების ანალიტიკა. სისტემის მათემატიკური ალგორითმები მოდელირებენ გაყიდვების დონეს მარაგის გარეშე
• გაყიდვების უკიდურესობების ანალიზი და დახმარება მათ შესწავლაში ასეთი რეპორტების სხვადასხვა გაფილტვრით
• საცდელი (პილოტური) პროექტის პროგნოზის ხარისხის არსებობა გასული პერიოდის ისტორიული მონაცემების გამო, რაც აკონტროლებს პროგნოზის ხარისხის გაუმჯობესებას ან გაუარესებას
• კომპენსირებული გაყიდვების ანალიზი. სისტემის მათემატიკური ალგორითმები მოდელირებენ გაყიდვების დონეს მარაგის გარეშე
• სამომავლო მხარდაჭეა
• საცდელი პოლოტური პროექტის არსებობა

საპილოტე პროექტის არსებობა გადამწყვეტი კრიტერიუმია დამნერგავი პარტნიორის არჩევისას. სისტემის ტესტირების საშუალებით უკეთ ეცნობით მის შესაძლებლობებს და რაც მთავარია პასუხობთ კითხავს გჭირდებათ თუ არა მოთხოვნის პროგნოზირების ინსტრუმენტი საერთოდ. თუ პასუხი უარყოფითია, მაშინ გაიგებთ, რისი გაუმჯობესება გჭირდებათ ზუსტი პროგნოზის შესაქმნელად. მაგალითად, თუ დაინტერესდებით SMART Demand Forecast, პირველ რიგში მიიღებთ თქვენი სიტუაციის ექსპერტულ ანალიზს ჩვენი სპეციალისტებისგან და დეტალურ სამოქმედო გეგმას. მხოლოდ ამის შემდეგ დავიწყებთ საპილოტე პროექტს, მისი ეფექტურობის ანალიზს და სრულფასოვან იმპლემენტაციას. ამრიგად, საპილოტე პროექტების წყალობით, შეგიძლიათ შეადაროთ რამდენიმე გადაწყვეტილება და აირჩიოთ საუკეთესო. მთავარია არ დაივიწყოთ თქვენი მონაცემების უსაფრთხოება და დაიზღვიოთ თავი NDA-ზე ხელმოწერით.

• სამომავლო მხარდაჭერა

სანამ მოთხოვნის პროგნოზირების ინსტრუმენტების დანერგვას დაიწყებთ, დარწმუნდით, რომ პარტნიორს შეუძლია ადეკვატური ტექნიკური მხარდაჭერის უზრუნველყოფა, არა მხოლოდ გადაწყვეტილების დანერგვისას, არამედ მის შემდგომ გამოყენებაშიც.

იმპლემენტაციის პროცედურის ძირითადი პუნქტები, რომელზეც უნდა გაამახვილოთ ყურადღება

ვენდორის არჩევის საწყის ეტაპზე გაარკვიეთ, როგორ ხორციელდება გადაწყვეტილების დანერგვის პროცესი, როგორ უნდა განისაზღვროს პასუხისმგებლობის სფეროები და ა.შ. ამ გზით თქვენ შეძლებთ მოამზადოთ თქვენი სპეციალისტები და განსაზღვროთ მოლოდინები პროექტისგან. SMART Demand Forecast განხორციელების პროცედურის მაგალითის გამოყენებით, ჩვენ განვიხილავთ ყველა ეტაპის მახასიათებლებს:

1. პირველი ეტაპის მიზანია საჭირო მონაცემების შეგროვება და ანალიზი. ვენდორის ამოცანაა ზუსტად თქვას რა მონაცემები სჭირდება სისტემას უკეთესი პროგნოზისთვის. მოთხოვნებიდან გამომდინარე, თქვენ და თქვენი კონტრაქტორი განსაზღვრავთ, შესაძლებელია თუ არა იმპლემენტაცია დაუყოვნებლივ, თუ საჭიროა დამატებითი მომზადება ისტორიული მონაცემების შეგროვების მიზნით.

2. მეორე ეტაპი მოიცავს მონაცემთა მომზადებას სისტემაში შესასვლელად და საპილოტე ვერსიის გაშვებას.

3. შემდეგი ნაბიჯი მომხმარებლის მიერ სისტემის ტესტირება. ვენდორის მხრიდან სპეციალისტები ატარებენ ტრენინგს საბოლოო მომხმარებლებისთვის როლების შესაბამისად.

4. შემდგომში პროექტი ითვალისწინებს საინფორმაციო და ტექნიკურ მხარდაჭერას.

1. ანალიტიკა და მონაცემთა დამუშავება: პროგნოზი უნდა ეფუძნებოდეს ინტეგრაციის შედეგად მიღებულ მონაცემებს, ხოლო გაანგარიშება უნდა განხორციელდეს დროულად.
2.  ავტომატიზაცია: პროცესის გამჭვირვალობის უზრუნველსაყოფად, ადამიანის როლი პროგნოზის განვითარებაში მინიმუმამდე უნდა იყოს დაყვანილი.
3. მოქნილობა: შერჩეული სისტემა უნდა მოერგოს გაჩენილ დამატებით მოთხოვნებს. იქნება ეს ახალი გაყიდვების წერტილების გაჩენა თუ გრძელვადიანი პროგნოზის საჭიროება, თქვენ გჭირდებათ გარანტია, რომ არ მოგიწევთ სისტემის შეცვლა კომპანიის ცვლილებების ან მასშტაბების ცვლილების გამო.
4. ანალიტიკა და მონაცემთა დამუშავება: პროგნოზი უნდა ეფუძნებოდეს ინტეგრაციის შედეგად მიღებულ მონაცემებს, ხოლო გაანგარიშება უნდა განხორციელდეს დროულად.
5. ავტომატიზაცია: პროცესის გამჭვირვალობის უზრუნველსაყოფად, ადამიანის როლი პროგნოზის განვითარებაში მინიმუმამდე უნდა იყოს დაყვანილი.
6. მოქნილობა: შერჩეული სისტემა უნდა მოერგოს გაჩენილ დამატებით მოთხოვნებს. იქნება ეს ახალი გაყიდვების წერტილები თუ გრძელვადიანი პროგნოზის საჭიროება, თქვენ გჭირდებათ გარანტია, რომ არ მოგიწევთ სისტემის შეცვლა კომპანიის ცვლილებების ან მასშტაბების გამო.

ნებისმიერი კითხვის შემთხვევაში SMART Demand Forecast-ის შესახებ დაგვიკავშირდით: sales@smart-it.com.