პროგნოზირების როლი მოთხოვნის დაგეგმვაში: სტრატეგიები და მეთოდოლოგიები

მოთხოვნა ნებისმიერი ბიზნესის მამოძრავებელი ძალაა. თუმცა, როდესაც სამომხმარებლო მოთხოვნის დონის აღქმა რეალობისგან შორს არის, ბიზნესს ორი უსიამოვნება ექმნება. პირველი არის მარაგის შენახვის ღირებულება ან, კიდევ უფრო უარესი, პროდუქციის ჩამოწერა. მეორე არის შემოსავლის და, ამავდროულად, მომხმარებლის დაკარგვა საქონლის ნაკლებობის გამო.

ორივე საკმაოდ გამაღიზიანებელია. განსაკუთრებით ახლა, როდესაც ბაზარზე არსებობს თანამედროვე გადაწყვეტილებები, რომლებიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლების და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებზე, ისინი საშუალებას გაძლევთ ზუსტად იწინასწარმეტყველოთ მოთხოვნის რყევები და დაეხმაროთ ბიზნესს სწრაფი მართვის გადაწყვეტილებების მიღებაში განახლებული მონაცემების საფუძველზე.

კომპანიები სულ უფრო ხშირად იყენებენ ასეთ ინსტრუმენტებს აშკარა კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად. შედეგად, მოთხოვნის პროგნოზირებისა და დაგეგმვის პროგრამული უზრუნველყოფის ბაზარი აგრძელებს ზრდას. მაშინ როცა 2021 წელს მისი მოცულობა 3,5 მილიარდ აშშ დოლარს შეადგენდა, 2028 წელს ის 6,8 მილიარდ აშშ დოლარს მიაღწევს, რაც თითქმის გაორმაგებული მაჩვენებელია.

თუ გსურთ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ დაგეხმარებათ მოთხოვნის პროგნოზირების ხელსაწყოები ჩამოწერის თავიდან აცილებაში, გთხოვთ, მოითხოვოთ პერსონალიზებული პრეზენტაცია.

რა ძირითად ამოცანას წყვეტს მოთხოვნის დაგეგმვა?

მოთხოვნის დაგეგმვა არის ამომავალი წერტილი მიწოდების ჯაჭვისა და ბიზნესის მენეჯმენტში, რომელიც გავლენას ახდენს ორგანიზაციის თითქმის ყველა KPI-ზე. ნერვული იმპულსის მსგავსად, ის აგზავნის სიგნალს ჯაჭვის ყველა რგოლზე, არეგულირებს მათ დატვირთვას გაყიდვების მოსალოდნელი მოცულობის შესაბამისად. შესყიდვები, მიწოდება, წარმოება, ლოჯისტიკა, სასაწყობო ოპერაციები – ყველაფერი მორგებულია იმისთვის, რომ იყოს საკმარისი საქონელი მომხმარებელთა მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად, და მზა პროდუქციის სიჭარბის პრევენციისთვის. აქ მთავარია სრულყოფილი ბალანსის შენარჩუნება, მთავარია იყოს საკმარისი მარაგი, მაგრამ სიჭარბეში არ გადაიზარდოს.

ასეთი ბალანსის შენარჩუნება ართულებს იმ ფაქტს, რომ ბაზრის მდგომარეობა მუდმივად, ზოგჯერ კი სწრაფად იცვლება. მასზე შეიძლება გავლენა იქონიოს მაკროეკონომიკურმა ფაქტორებმა და სხვა ბევრმა ფაქტორმა, მათ შორის ინდუსტრიის ტენდენციებმა, კონკურენტების აქტივობებმა, პოლიტიკურმა ვითარებამ, სტიქიურ უბედურებებზე და გახმაურებულ მოვლენებზე – გამოქვეყნებულმა სოციალური მედიის ლიდერის ერთ პოსტმა. ეს ყველაფერი გავლენას ახდენს ისედაც არასტაბილურ და არაპროგნოზირებად მომხმარებელთა ქცევაზე.
რა თქმა უნდა, შეუძლებელია ყველაფრის გათვალისწინება, მაგრამ იდეალურ შემთხვევაში, ბიზნესს უნდა შეეძლოს რეაგირება ამ ცვლილებებზე, ან კიდევ უკეთესი, უსწრებდეს მაინც მათ, რისი პროგნოზირებაც შესაძლებელია. ამიტომ პროგნოზის სიზუსტე განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია მოთხოვნის დაგეგმვისას. ის განსაზღვრავს, შეძლებს თუ არა კომპანია გარკვეული კატეგორიის საქონლის ოპტიმალური მოცულობის მიწოდებას სწორ დროსა და ადგილას.

როგორ შეიძლება მოთხოვნის არაზუსტმა პროგნოზმა გავლენა მოახდინოს ფინანსურ შესრულებაზე?

არაზუსტი მოთხოვნის პროგნოზს შეიძლება ჰქონდეს მნიშვნელოვანი უარყოფითი ფინანსური შედეგები ორგანიზაციისთვის, განსაკუთრებით თუ გადახრები მნიშვნელოვანია. მაგალითად, იმ შემთხვევებში, როდესაც ანალიტიკოსები არ ითვალისწინებენ ფაქტორებს, რომლებიც გამოიწვევს გაყიდვების მნიშვნელოვან ზრდას, ამან შეიძლება გარკვეულ მომენტში გამოიწვიოს კომპანიის უუნარობა გაყიდოს ზოგიერთი საქონელი, რადგან უბრალოდ არ საკმარისი იქნება, იმ შემთხვევაში თუ ისინი არ იქნება მიწოდებული დროულად საჭირო დროსა და ადგილას.
ამრიგად, ორგანიზაცია დაკარგავს შესაძლებლობას მიიღოს მოგება თავისი პროდუქციის რეალიზაციიდან მოთხოვნის პიკზე და მომხმარებლები იმედგაცრუებული დარჩებიან საჭირო შესყიდვების შეუძლებლობის გამო. მომხმარებელთა ლოიალობის დაკარგვა ძალიან ადვილია, მაგრამ მის აღდგენას ან ახალი მომხმარებლების მოზიდვას დიდი დრო და მარკეტინგული ძალისხმევა სჭირდება.
მაშინაც კი, თუ კომპანია ახერხებს პროდუქციის ხარვეზების შევსებას პროდუქციის სხვა ადგილებიდან გადატანით, ეს მაინც დამატებით ლოგისტიკურ ხარჯებს მოითხოვს.
ამრიგად, გაყიდვების დაგეგმვისას მოთხოვნის შეუფასებლობა შეიძლება ძვირი დაჯდეს. თუმცა, გადაჭარბებულ შეფასებას ასევე უარყოფითი შედეგები აქვს. კომპანიებს უწევთ ფულის დახარჯვა გაუყიდავი პროდუქციის შესანახად, დამატებითი საწყობის ფართის გადახდაზე და ჭარბი ინვენტარის ბლოკების საბრუნავი კაპიტალის დაგროვებისთვის. გარდა ამისა, ორგანიზაციებმა უნდა შეამცირონ ფასი რაც შეიძლება მალე გაყიდონ აქციები და თუ ვადა ამოიწურა, საერთოდ ჩამოწერონ. პროდუქტების ჩამოწერა საცალო ვაჭრობაში არაზუსტი პროგნოზების ყველაზე შემაშფოთებელი და გავრცელებული შედეგია.

აშკარაა, რომ კომპანიებისთვის შედეგები განსაკუთრებით მტკივნეულია, როდესაც ისინი სერიოზულ შეცდომებს უშვებენ მოთხოვნის დაგეგმვაში. მცირე შეცდომები იწვევს ნაკლებად შესამჩნევ პრობლემებს, მაგრამ როდესაც ისინი რეგულარულად ხდება, ეს მაინც მნიშვნელოვნად აზიანებს ბიზნესს გრძელვადიან პერსპექტივაში.

ამიტომ, ორგანიზაციები, რომლებსაც სურთ თავიანთი პროცესების მაქსიმალურად ოპტიმიზაცია და არასაჭირო ხარჯების გამომწვევი მიზეზების აღმოფხვრა, მოთხოვნის პროგნოზირების თანამედროვე ინსტრუმენტებს ნერგავენ. დღევანდელ კონკურენტულ გარემოში ზუსტი პროგნოზირება და, შედეგად, მარაგების ეფექტური მართვა შეიძლება გადამწყვეტი კონკურენტული უპირატესობა აღმოჩნდეს.

რა სარგებელს იღებს ბიზნესი მოთხოვნის ზუსტი დაგეგმვით?

წინასწარ გაფრთხილებული არის შეიარაღებულია. მოსალოდნელი მოთხოვნის რყევების წინასწარ ცოდნა კომპანიებს საშუალებას აძლევს მოემზადონ მათთვის, რაც ნიშნავს, რომ მათ შეუძლიათ უფრო რაციონალურად მართონ საკუთარი რესურსები და განახორციელონ პროდუქტის ოპტიმალური სტრატეგიები. მოდით შევხედოთ ზუსტი პროგნოზის მთავარ უპირატესობებს მოთხოვნის დაგეგმვაში.

გაყიდვების ზრდა

მოთხოვნის ზრდის დროული ცოდნა საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს მაქსიმალურად გამოიყენონ ისინი გასაყიდად საჭირო რაოდენობის საქონლის მომზადებით და დეფიციტის თავიდან აცილებით. ეს იწვევს გაყიდვების ზრდას საშუალოდ 15%-ით.

ჭარბი საქონლის შენახვის ღირებულების შემცირება

მეორეს მხრივ, მოთხოვნის შემცირების მოლოდინი ხელს უწყობს ჭარბი მარაგის თავიდან აცილებას და, შესაბამისად, საწყობებში შენახვის ხარჯებს.

ჩამოწერილი პროდუქტების მოცულობის შემცირება

მარაგის ოპტიმალური დონის შენარჩუნება და ზედმეტი მარაგების თავიდან აცილება ასევე უზრუნველყოფს, ნაკლები პროდუქტის ჩამოწერას ვადის გასვლის გამო.

გაუმჯობესებული სერვისი

ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზირება საშუალებას გაძლევთ შეინარჩუნოთ პროდუქტების მუდმივი ხელმისაწვდომობა, რაც მომხმარებელს სჭირდება ზედმეტი ლოჯისტიკისა და საწყობის ხარჯების გარეშე. მომხმარებელთა კმაყოფილება გაიზრდება საშუალოდ 20%-ით.

უფრო ზუსტი მონაცემები ბიზნეს გადაწყვეტილებებისთვის

მოთხოვნის პროგნოზი მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების მიღების ერთ-ერთი საწყისი წერტილია. რაც უფრო ზუსტი იქნება პროგნოზი, მით უფრო წარმატებული იქნება გადაწყვეტილებები.

უფრო გონივრული ფასების პოლიტიკა

მოთხოვნის დონე არის ერთ-ერთი მთავარი ფაქტორი, რომელიც გასათვალისწინებელია ფასების სტრატეგიაში. მოთხოვნის ზუსტი დაგეგმვა შესაძლებელს ხდის ბაზრისთვის ოპტიმალური ფასების დადგენას, რაც წარმატებული გაყიდვის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი წინაპირობაა.

უფრო ეფექტური მარკეტინგი

მარკეტინგული აქტივობები საუკეთესო შედეგს იძლევა, როდესაც ისინი ითვალისწინებენ მოთხოვნის სამომავლო რყევებს გარკვეული პროდუქტის ჯგუფებზე. ამრიგად, აქციების ეფექტურობა იზრდება 15%-ით.

ზოგადად, ზუსტ პროგნოზს შეუძლია ბიზნესის მომგებიანობა 25%-ით გაზარდოს. რა თქმა უნდა, ეს მაჩვენებელი განსხვავდება კომპანიის მიხედვით. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ კალკულატორი იმის გასაგებად, თუ რა მოგების მიღება შეუძლია თქვენს ორგანიზაციას მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზით.

რა არის მოთხოვნის პროგნოზირების ძირითადი მეთოდები?

ტრადიციულად, პროგნოზირების მეთოდები ფორმალიზაციის დონის მიხედვით ორ დიდ ჯგუფად იყოფა: ინტუიციური და ფორმალური ან სტატისტიკური. პირველი, მიუხედავად მათი სახელისა, ეფუძნება არა იმდენად ირაციონალურ გრძნობებს, რამდენადაც ექსპერტების შეხედულებებსა და გამოცდილებას. ამიტომ მათ ასევე უწოდებენ “ექსპერტებს”. ისინი იყოფა ინდივიდუალურ (როდესაც პროგნოზს აკეთებენ ცალკეული სპეციალისტები) და კოლექტიურად (როდესაც პროგნოზირება ხდება ერთჯერადი ან სერიული დისკუსიების დროს).

როგორც წესი, ინტუიციური მეთოდები გამოიყენება როგორც ფორმალური მეთოდების დამატება და მაღალი გაურკვევლობის სიტუაციებში, როდესაც ანალიზისთვის საკმარისი მონაცემები არ არის. მაგალითად, როდესაც კომპანია ახლახან შემოვიდა ბაზარზე ან ხსნის ახალ ბიზნეს ხაზს. ამ მეთოდების უპირატესობა ის არის, რომ ისინი უფრო მრავალმხრივია და შეუძლიათ ფაქტორების უფრო ფართო სპექტრის დაფარვა, ვიდრე ფორმალური მეთოდები. მინუსი არის პროგნოზების სუბიექტურობა და უზუსტობა.

ფორმალური მეთოდები ეფუძნება მათემატიკურ მიდგომას და უძველეს ჭეშმარიტებას, რომ მომავლის გასაგებად საუკეთესო გზა წარსულის შესწავლაა. ეს მეთოდები გამოიყენება მაშინ, როდესაც საკმარისი რაოდენობის ისტორიული მონაცემები ხელმისაწვდომია ანალიზისთვის, პირველ რიგში გაყიდვებთან დაკავშირებით. გასული პერიოდების ტენდენციების შესწავლით, ანალიტიკოსები მათ ექსტრაპოლაციას ახდენენ მომავალში. ამით ისინი იყენებენ რთულ მათემატიკურ ფორმულებს და მოდელებს, რომლებიც ითვალისწინებენ სხვადასხვა ფაქტორებსა და ურთიერთდამოკიდებულებებს, რამაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს მოთხოვნაზე.

ამ მიდგომის უპირატესობა არის მისი ობიექტურობა და ის ფაქტი, რომ ის იძლევა შედეგებს რაოდენობრივი თვალსაზრისით. მინუსი არის ის, რომ ის არ არის შესაფერისი რთული არაწრფივი შაბლონების იდენტიფიცირებისთვის და რომ მრავალი ფაქტორი გამოტოვებულია განტოლებიდან.

როგორ შეუძლია IT გადაწყვეტილებებს გააუმჯობესოს მოთხოვნის პროგნოზირება?

თანამედროვე მოთხოვნის პროგნოზირების ხელსაწყოები ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების გამოყენებით, როგორიცაა SMART Demand Forecast, შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ტრადიციული ინტუიციური და ფორმალური მეთოდების ეფექტური ალტერნატივა ან შეავსოს ისინი. ნებისმიერ შემთხვევაში, ისინი ბიზნესს ანიჭებენ უპირატესობებს, რომლებიც აქამდე არ იყო ხელმისაწვდომი.

სულ მცირე, ისინი მნიშვნელოვნად ამარტივებს და აჩქარებს პროგნოზირების პროცესს კომპლექსური ანალიზისა და გამოთვლების აღებით – რაც მოითხოვდა მთელი ანალიტიკური დეპარტამენტის ხანგრძლივ და შრომატევად მუშაობას. უფრო მეტიც, როგორც პრაქტიკა გვიჩვენებს, ასეთი პროგრამული უზრუნველყოფა ჩვეულებრივ უფრო ეფექტურია, ვიდრე ტრადიციული სტატისტიკური მეთოდები.

McKinsey Digital-ის ერთმა კვლევამ აჩვენა, რომ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მოთხოვნის პროგნოზირებამ შეიძლება შეამციროს მიწოდების ჯაჭვის ადმინისტრირების ხარჯები 25-40%-ით, 65%-ით ისევე, როგორც დაკარგული გაყიდვები მარაგების არარსებობის გამო და მარაგის შემცირება 20-50%-ით.

როგორ მიიღწევა ეს ეფექტურობა? ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლების პროგრამული უზრუნველყოფა აერთიანებს ტრადიციული სტატისტიკური ანალიზის სიზუსტეს ექსპერტთა ანალიზის თანდაყოლილი ფაქტორების დიდი რაოდენობის გათვალისწინების შესაძლებლობას. ეს ხელსაწყოები ამუშავებს სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემების მთელ მასივებს სხვადასხვა წყაროდან და ამავე დროს, ისინი ჩვეულებრივ აწარმოებენ შედეგებს უფრო დიდი სიზუსტით, ვიდრე ექსპერტები, რადგან მათ შეუძლიათ ფარული შაბლონების ამოცნობა. სხვადასხვა პერიოდში სხვადასხვა ტიპის საქონლის გაყიდვების ისტორიის გარდა, შეიძლება გათვალისწინებული იყოს შემდეგი:

• მაკროეკონომიკური მაჩვენებლები
• ბაზრის ტენდენციები
• კონკურენტების საქმიანობა;
• კვლევის შედეგები;
• საკუთარი მარკეტინგული საქმიანობა;
• ინფორმაცია POS ტერმინალებიდან და IoT სენსორებიდან;
• მონაცემები მომწოდებლებისა და დისტრიბუტორებისგან;
• ამინდის პროგნოზი;
• ინფორმაცია სოციალური ქსელებიდან და ა.შ.

მანქანური სწავლების ალგორითმებს შეუძლიათ დაამუშავონ ყველა ეს მონაცემთა ნაკრები და იპოვონ როგორც წრფივი, ისე არაწრფივი კორელაციები მათ შორის, „ნახონ“ შაბლონები და ტენდენციები, მათ შორის არააშკარა, რაც შეიძლება არ შეამჩნიოს ადამიანმა ანალიტიკოსმა. შედეგად, წარმოიქმნება პროგნოზირების მოდელი, რომელიც გამოყენებული იქნება მოთხოვნის დაგეგმვისთვის. უფრო მეტიც, მოდელს შეუძლია დროთა განმავლობაში ისწავლოს და გაუმჯობესდეს და რაც უფრო მეტი მონაცემი დაემატება სისტემას, მით უფრო ზუსტი ხდება პროგნოზები.

აღსანიშნავია, რომ ბევრი რამ იქნება დამოკიდებული სწორი ალგორითმების არჩევაზე. თუმცა, ეს არის გადაწყვეტილების პროვაიდერების პროგნოზირების ამოცანა. თუ აირჩევთ SMART Demand Forecast, ჩვენი ექსპერტები დაგეხმარებიან სწორი არჩევანის, ტესტირებისა და ალგორითმების შემდგომ გამოყენებაში, რომლებიც უზრუნველყოფენ ყველაზე ზუსტ პროგნოზს თქვენი ბიზნესის სპეციფიკიდან გამომდინარე.

ხაზგასმით უნდა აღინიშნოს, რომ AI-ზე დაფუძნებული მოთხოვნის პროგნოზირების ინსტრუმენტების ფუნდამენტური უპირატესობა ტრადიციულ სტატისტიკურ მეთოდებთან შედარებით არის მათი უნარი, გაითვალისწინონ არა მხოლოდ წარსული (ისტორიული გაყიდვების მონაცემები), არამედ მრავალი მიმდინარე ფაქტორი.

უფრო მეტიც, სისტემაში ინფორმაციის შეტანა შესაძლებელია თითქმის რეალურ დროში, როგორიცაა მონაცემები POS ტერმინალებიდან, IoT სენსორებიდან და სიგნალები ვებსაიტებიდან და სოციალური ქსელებიდან. ეს ხდის პროგნოზირების პროცესს უწყვეტს და უფრო მოქნილს, მოთხოვნის დაგეგმვას უფრო ადაპტირებულს დღევანდელ ცვალებად გარემოებებთან და მიწოდების ჯაჭვს უფრო მჭიდროდ შესაბამისს რეალურ სამომხმარებლო მოთხოვნასთან.

გეგმები წარმატებისთვის

ნებისმიერი კომპანიისთვის მოთხოვნის დაგეგმვა არის ამოსავალი წერტილიც და ეტალონიც. ის განსაზღვრავს რამდენად შეესაბამება ორგანიზაციის საქმიანობა მომხმარებელთა ყიდვის ქცევას და რამდენად ეფექტურად უპასუხებს ბიზნესი ბაზრის მოთხოვნებს. ამიტომ, კომპანიებისთვის გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მოთხოვნის პროგნოზირების ეფექტური ინსტრუმენტების გამოყენებას. გადაწყვეტილებები ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენებით აჩვენებენ უდიდეს დადასტურებულ ეფექტურობას და ანაცვლებენ ტრადიციულ ინსტრუმენტებს.

თუ გსურთ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა დანერგოთ მოთხოვნის პროგნოზირების საუკეთესო პრაქტიკა თქვენს ორგანიზაციაში, მოითხოვეთ პირადი პრეზენტაცია.