მოთხოვნის პროგნოზი, როგორც მომგებიანი ბიზნეს ინსტრუმენტი

ბიზნესის წარმართვა დღეს ადვილი არ არის. გამოწვევები, რომლებსაც რეალობა ერთმანეთის მიყოლებით გვთავაზობს, მნიშვნელოვნად ართულებს ამ პროცესს. არახელსაყრელი გარე ფაქტორების გავლენის წინასწარ განსაზღვრა ბაზარზე და მომხმარებელთა ქცევაზე მარტივი ამოცანა სულაც არაა. ბოლო წლების განმავლობაში კომპანიებისთვის ერთ-ერთი ყველაზე მტკივნეული წერტილი მოთხოვნის ცვლილებაა. რიგი ფაქტორების მზარდი რაოდენობა, დაწყებული ინფლუენსერების პოსტებიდან მოულოდნელ გარემოებამდე, აიძულებს მომხმარებლებს უფრო ხშირად შეცვალონ ქცევა.

პრობლემა ის არის, რომ ეს ცვლილებები საკმაოდ მოულოდნელად ხდება და არ არსებობს ჯადოსნური ინსტრუმენტი, რომელიც კომპანიებისთვის რისკის შემცველ გლობალურ სიტუაციებს წინასწარ განსაზღვრვს. მაგრამ უზრუნველყოფენ კი სხვა მეთოდები თქვენი ბიზნეს პროცესების გაუმჯობესებას და ოპტიმიზაციას? ამ სტატიაში ვისაუბრებთ მოთხოვნის პროგნოზირებაზე, გავარკვევთ პროცესის მნიშვნელობას და გადავხედავთ თანამედროვე იმ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც დაფუძნებულია მანქანურ სწავლების ალგორითმებსა და ხელოვნურ ინტელექტზე და შეუძლიათ გააუმჯობესონ თქვენი ოპერაციული დაგეგმვა ცვალებად გარემოში.

რა არის მოთხოვნის პროგნოზი?

ეს არის ისტორიული მონაცემების მოთხოვნის შეფასების პროცესი, ინფორმაციის ანალიზისა და დამატებითი ფაქტორების გავლენის გზით. მოთხოვნის ეფექტური პროგნოზირება კომპანიებს აძლევს ღირებულ ინფორმაციას არსებულ და პოტენციურ ბაზრებზე არსებული შესაძლებლობების შესახებ და ეხმარება მენეჯერებს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები შეკვეთის მოცულობის, პროდუქტის პოპულარიზაციისა და საერთო ბიზნეს სტრატეგიის შესახებ.

მეორეს მხრივ, ამ პროცესის უგულებელყოფით, კომპანიები რისკავენ არასწორი გადაწყვეტილებების მიღებას პროდუქტის სტრატეგიისა და მიზნობრივი ბაზრების თვალსაზრისით. ამ მოცემულობამ შეიძლება შექმნას ბევრი პრობლემა, მაგალითად, შენახვის ხარჯების გაზრდა, მომხმარებელთა კმაყოფილების შემცირება და ხარვეზები მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში. კომპანია ან კარგავს, ან სრულად არ იღებს ანაზღაურებას.

ისტორიული შენიშვნა

კომპანიებში მოთხოვნის პროგნოზირების ცალკეული დეპარტამენტების შექმნის ტენდენცია გასული საუკუნის 80-იანი წლების ბოლოს გამოჩნდა. თავდაპირველად, უმეტეს შემთხვევაში, პროგნოზი ეფუძნებოდა ისეთ მარტივ სტატისტიკურ მოდელებსა და მეთოდებს, როგორიცაა მოძრავი საშუალო მაჩვენებლები, ექსპონენციალური გლუვი ან თუნდაც ინსტინქტური განსჯა. მოგვიანებით, მონაცემთა შენახვისა და დამუშავების სფეროში ტექნოლოგიების განვითარებით (Big Data), მოთხოვნის პროგნოზირების პროცესმა მნიშვნელოვანი ცვლილებები განიცადა და შეუცვლელი ინსტრუმენტი გახდა სხვადასხვა ინდუსტრიისა და ზომის ბიზნესისთვის.

მოთხოვნის პროგნოზის პროგრამული უზრუნველყოფის ბაზარი 2019 წელს 3 მილიარდ დოლარად შეფასდა, 2030 წლისთვის ეს თანხა სავარაუდოდ 14,5 მილიარდ დოლარზე მეტით გაიზრდება (გამჭვირვალობის ბაზრის კვლევა). ასე რომ, შემდგომში გიამობთ, თუ რატომ უნდა მიაქციოთ ყურადღება იმ საკითხს, თუ როგორ შეიძლება მოთხოვნის პროგნოზირება გახდეს თქვენი ბიზნეს პროცესების ნაწილი.

მოთხოვნის პროგნოზის მნიშვნელობა ბიზნესისთვის

მოთხოვნა არის ყველა ბიზნესის მამოძრავებელი ძალა. გასაკვირი არ არის, რომ მისი ანალიზიმრავალი კომპანიის პროცესის ეფექტურობაზე ახდენს გავლენას. მოთხოვნის პროგნოზირება არასდროსაა 100% ზუსტი (მხოლოდ შემტხვევითობის ან თაღლითური გაანგარიშების შემთხვევაში), თუმცა აუცილებელია, რადგან გავლენას ახდენს შემდეგზე:

ბიუჯეტის დაგეგმვა
პროგნოზიდან მიღებული მონაცემები ხელს უწყობს ეფექტური ფინანსური გადაწყვეტილებების მიღებას საოპერაციო, წარმოების და მარკეტინგული ხარჯების შესახებ. გარდა ამისა, მოსალოდნელი მოთხოვნის მკაფიო სურათი ხელს შეუწყობს პერსონალის ხარჯების დაგეგმვას და რესურსების გადანაწილებას საქმიანობის პიკის პერიოდებში.

ფასების სტრატეგიის შემუშავება
სწორი ფასის განსაზღვრა, არსებული ბაზრის აქტივობისა და თქვენს პროდუქტზე მოთხოვნის გათვალისწინებით ყველაზე მნიშვნელოვანი საკითხია. მოთხოვნის პროგნოზის წყალობით, თქვენ შეძლებთ შეცვალოთ თქვენი საფასო პოლიტიკა მოცემულობიდან გამომდინარე, ასევე წინასწარ გაამზადოთ ინსტრუმენტები მისი განხორციელებისთვის, როგორიცაა ფასდაკლება, აქციები და ა.შ. ბაზრისა და პოტენციური შესაძლებლობების შესწავლით, შეგიძლიათ დააწესეთ კონკურენტული ფასები და გამოიყენოთ შესაბამისი ღირებულების მარკეტინგული სტრატეგიები.

მარაგების დონის კონტროლი
მომავალი მოთხოვნის პროგნოზირებით, შეგიძლიათ გამოთვალოთ საქონლის ოპტიმალური რაოდენობა მარაგში, ზედმეტი მარაგის შექმნის გარეშე. ამ გზით თქვენ თავიდან აიცილებთ ჭარბი მარაგისთვის ზედმეტ გადახდას, ან, პირიქით, შეგიძლიათ წინასწარ მოემზადოთ გაყიდვების გაზრდის პერიოდისთვის.
მიზანშეწონილია გამოიყენოთ მოთხოვნის პროგნოზირება ბიზნესის სფეროს მიუხედავად: იქნება ეს საცალო ვაჭრობა, FMCG, ფარმაცევტული კომპანია თუ მშენებლობა და სხვა

მოთხოვნის პროგნოზირება და დაგეგმვა. Რა განსხვავებაა მათ შორის?

ბევრი ადამიანი იყენებს მოთხოვნის პროგნოზირებისა და მოთხოვნის დაგეგმვის ცნებებს ურთიერთმონაცვლეობით. თუმცა, ამ ორს შორის ფუნდამენტური განსხვავებაა. მიუხედავად იმისა, რომ პროგნოზირება არის სტრატეგიული პროგნოზი, რომელიც დაფუძნებულია ისტორიულ მონაცემებზე და დაკავშირებულია ფაქტორების ანალიზთან, დაგეგმვა ის ტაქტიკური პროცესია, რომელიც მოიცავს პროგნოზის მონაცემებზე დაფუძნებული გეგმის შექმნას და მისი განხორციელების ნაბიჯების შემუშავებას.

მეტი განსხვავებების შესახებ:

მოთხოვნის პროგნოზზე მოქმედი ფაქტორები

არსებობს მთელი რიგი ფაქტორებისა, რომლებიც მნიშვნელოვნად მოქმედებს მოთხოვნაზე და მხედველობაში მიიღება პროგნოზირებისას. ქვემოთ იხილავთ ძირითად პირობებს:

სეზონურობა

მოთხოვნა იცვლება სეზონებთან ერთად. სეზონურმა ბრენდმა ან ციკლურმა ბიზნესმა შესაძლოა გაზარდოს აქტივობა პიკის პერიოდებში, რასაც მოჰყვება სტაბილური ან საშუალოზე დაბალი გაყიდვები არასეზონის პერიოდში.

სეზონური პროგნოზები ითვალისწინებს პროდუქტებს, რომლებიც უფრო პოპულარულია კონკრეტულ პერიოდებში, დღესასწაულებსა თუ ღონისძიებების დროს. ასეთ პროდუქტებს სჭირდებათ სამუშაო შესაძლებლობების, რესურსების და შენახვის მოქნილი მართვა, რომლის ერთ-ერთი მთავარი ინსტრუმენტი ეფექტური პროგნოზირება იქნება.

კონკურენტები

პირდაპირი და დაკავშირებული პროდუქტების კატეგორიებში ახალი მოთამაშეების გაჩენა სულ უფრო მეტ ალტერნატივას ქმნის თქვენი მომხმარებლებისთვის, რაც გავლენას ახდენს მოთხოვნაზე. ახალი კონკურენტუნარიანი პროდუქტების გამოჩენამ ან, პირიქით, ვინმეს ბაზრიდან გასვლამ შეიძლება გაგაოცოთ. მოქნილი პროგნოზის მოდელი საშუალებას მოგცემთ უფრო სწრაფად უპასუხოთ ცვალებად მოვლენებს.

საქონლის ტიპი

პროგნოზირების პროცესი განსხვავებული იქნება სხვადასხვა ტიპის პროდუქტებსა და სერვისებზე, მალფუჭებადი საქონლიდან დაწყებული სააბონენტო სერვისებით დამთავრებული, რომლებიც ირიცხება ყოველთვიურად. მნიშვნელოვანია იცოდეთ თქვენი მომხმარებლების „lifetime value“ (ერთ ადამიანზე შესყიდვების მთლიანი რაოდენობა გარკვეული პერიოდის განმავლობაში), საშუალო შენაძენის ზომა და შეძენილი პროდუქტების კომბინაციები. მონაცემების გამოყენებით, შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ პროგნოზის ხარისხი და აკონტროლოთ, თუ როგორ ახდენს ერთი SKU გავლენას ან ზრდის მოთხოვნას მეორეზე.

ადგილმდებარეობა

ადგილები, სადაც თქვენი მომხმარებლები არიან კონცენტრირებული, წარმოების ადგილმდებარეობა და პროდუქციის გაგზავნის წერტილები, ეს ყველაფერი გავლენას ახდენს მარაგების პროგნოზირებაზე და მომხმარებელთა შეკვეთების შესრულების სიჩქარეზე. შენახვის ადგილის ხელმისაწვდომობამ და მიწოდების სწრაფი მეთოდებმა შეიძლება დადებითი გავლენა მოახდინოს მოთხოვნის პროგნოზზე.

მოთხოვნის პროგნოზის ტიპები

ინდუსტრიის, მომხმარებელთა ბაზისა და პროდუქტის სპეციფიკიდან გამომდინარე, გამოიყენება სხვადასხვა ტიპის მოთხოვნის პროგნოზი.

მაკრო დონის პროგნოზირება
ამ შემთხვევაში ხორციელდება იმ ზოგადი ეკონომიკური მდგომარეობის, გარე და სხვა ფართომასშტაბიანი ფაქტორების პროგნოზი, რომლებმაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს ბიზნესზე. ამ კომპონენტების ანალიზი ბიზნესისთვის უზრუნველყოფს ინფორმაციის მოპოვებას ადგილობრივი და გლობალური რისკების, შესაძლებლობების შესახებ და ასევე საშუალებას გაძლევთ დარჩეთ კულტურულ და ბაზრის ცვლილებების კონტექსტში.

მიკრო დონის პროგნოზირება
მოთხოვნის პროგნოზი მიკრო დონეზე შეიძლება იყოს სპეციფიკური მიკრო პროგნოზირებადი პროდუქტის, რეგიონის ან სეგმენტისთვის. ჩვეულებრივ, ეს ეხება ერთჯერად ან სპონტანურ ცვლილებებს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მოთხოვნის მკვეთრი ზრდა ან ვარდნა. მაგალითად, თუ თქვენ ხართ ადგილობრივი ლუდის მწარმოებელი და თქვენი ადგილობრივი გუნდი მოულოდნელად გავა ფეხბურთის ჩემპიონატის ფინალში, წინასწარ უნდა იზრუნოთ თაროებზე საქონლის ხელმისაწვდომობაზე და ჩაატაროთ დამატებითი მარკეტინგული აქტივობები.

მოთხოვნის მოკლევადიანი პროგნოზირება
შეიძლება გამოყენებულ იქნას მაკრო და მიკრო დონეზე. ჩვეულებრივ მოიცავს 12 თვეზე ნაკლებ პერიოდს ყოველდღიური დავალებების შესახებ ინფორმაციის მისაღებად. მოკლევადიანი პროგნოზი ითვალისწინებს კონსულტაციებს გაყიდვებისა და მარკეტინგის განყოფილებებთან მათი საქმიანობის უკეთ გასაგებად, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მოთხოვნის ზრდა.

გრძელვადიანი დაგეგმვა
წინა ტიპის მსგავსად, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას მაკრო და მიკრო დონეზე, მზადდება ერთ წელზე მეტი ხნის განმავლობაში. ამ ტიპის პროგნოზირება ეხმარება კომპანიებს მიიღონ ინფორმირებული გლობალური გადაწყვეტილებები გაფართოების, ინვესტიციების ან გრძელვადიანი პარტნიორობის შესახებ. ერთი ან მეტი წლის განმავლობაში პროგნოზირების პროცესში, კომპანია ხედავს მოთხოვნის ტენდენციების სანდო სურათს, რომელიც შეიძლება გამოჩნდეს, მაგალითად, ახალი მაღაზიის გახსნის ან სხვა ქვეყნებში ბიზნესის გაფართოების შედეგად.

მოთხოვნის პროგნოზის ავტომატიზაცია

თანამედროვე ბაზრის პირობებში, პროგნოზირების მონაცემების ინტერპრეტაციის მანუალური მეთოდები არ ფარავს კომპანიების საჭიროებებს. ეფექტური მოქნილი და განახლებული მიდგომა, რომელიც ითვალისწინებს გარემოს ცვალებადობას და მომხმარებელთა ქცევის სწრაფ ცვლილებას, მოიცავს რეალურ დროში მონაცემთა ანალიზს, ტექნოლოგიური პროგრამების გამოყენების პარალელურად. ის ასევე ამცირებს ადამიანური ფაქტორის გავლენას და გუნდების დატვირთვას, ასევე ცვლის მათ ფოკუსს ოპერატიული ამოცანებიდან სტრატეგიულზე.

ასეთი პროგრამული უზრუნველყოფის მაგალითია SMART Demand Forecast.

სისტემა დაფუძნებულია მანქანური სწავლების და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებზე, რაც საშუალებას გაძლევთ გაითვალისწინოთ ყველა საჭირო ფაქტორი, რომელიც გავლენას ახდენს პროგნოზის სიზუსტეზე, მათ შორის თქვენი გამოცდილება კონკრეტულ SKU-სთან და პროდუქტის ჯგუფებთან.

გარდა ამისა, Power BI ანალიტიკა ჩაშენებულია მოთხოვნის პროგნოზის სისტემაში, რომელიც საშუალებას გაძლევთ სწრაფად მიიღოთ მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები განახლებული მონაცემების საფუძველზე. მონაცემთა უნივერსალური სტრუქტურის არსებობა საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ განსხვავებული ინფორმაცია ერთ ფორმატსა და გარემოში.

გადაწყვეტილების შესახებ მეტი ინფორმაციის მისაღებად და პერსონალური დემონსტრაციის შეკვეთისთვის, დაგვიკავშირდით: sales@smart-it.com.

შეჯამება

მოთხოვნის პროგნოზირება ეხმარება კომპანიებს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ყველაფერზე, ინვენტარის დაგეგმვისა და მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაციისკენ. დღეს, როდესაც მომხმარებელთა მოლოდინები და ქცევები უფრო მეტად იცვლება, ვიდრე ოდესმე, მოქნილი და ზუსტი პროგნოზირების პროგრამული უზრუნველყოფა კომპანიებს აძლევს ცვლილებებზე რეაგირების საშუალებას. დილემა იმის შესახებ, დანერგოთ თუ არა ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული სისტემები მოთხოვნის პროგნოზის ოპტიმიზაციისთვის, მხოლოდ დროის საკითხია.