როგორ გავაუმჯობესოთ მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტე და გავზარდოთ მოგება? რჩევები საცალო ვაჭრობისთვის

მოთხოვნის პროგნოზი დამოკიდებულია სხვადასხვა ფაქტორებზე, რომლებსაც სპეციალური ანალიზი სჭირდებათ: ისტორიული მონაცემებიდან გარე გავლენებამდე. ყველა ცვლადის  ცვალებად გარემოში გათვალისწინება საკმაოდ რთული ამოცანაა. ამავდროულად, არაზუსტი პროგნოზი იწვევს ისეთი საოპერაციო ხარჯების ზრდას, როგორიცაა ლოჯისტიკა, საწყობი ან ფინანსები, რაც თავის მხრივ გაყიდვების დაკარგვას იწვევს. ამ სტატიაში განვმარტავთ, თუ როგორ გავაუმჯობესოთ პროგნოზის სიზუსტე.

მოთხოვნის პროგნოზირების სპეციფიკა საცალო ვაჭრობაში

საცალო ვაჭრობაში პროგნოზირების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, საჭიროა ძირითადი გარე და შიდა ფაქტორების ცოდნა. აქ მთავარია:

სარეკლამო კამპანიების გავლენა ასორტიმენტზე
სარეკლამო კამპანიების დაწყება ხელს უწყობს მონათესავე პროდუქტების კანიბალიზაციას. მაგალითად, ფასდაკლებები უფრო მაღალი ფასის კატეგორიის პროდუქტებზე ყოველთვის იწვევს გაყიდვების შემცირებას საშუალო ფასების სეგმენტში. აქედან გამომდინარე, მნიშვნელოვანია მოთხოვნის რაოდენობრივი შეფასება, რათა განხორციელდეს საქონლის ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფა სარეკლამო კამპანიებისთვის.

მომხმარებლის ქცევის ცვალებადობა
გაყიდვები პირდაპირ უკავშირდება მყიდველების პრეფერენციებს. რთული სათქმელია, რა ხდება კონკრეტული პროდუქტის შეძენის სტიმული: მისი ფასი, ბრენდინგი თუ მომხმარებლის ცუდი გამოცდილება კონკურენტის პროდუქტთან დაკავშირებით. თანაბრად მნიშვნელოვან როლს თამაშობს მყიდველების გონებაში აუთლეტის ჰოლისტიკური აღქმა. როგორც ხედავთ, საბოლოო გაყიდვებზე არაერთი ფაქტორი ახდენს გავლენას.

ზოგადი კონტექსტი
მხედველობიდან არ უნდა გამოგვრჩეს კონკრეტული საცალო ვაჭრობის ზოგადი გარემო. აქ საუბარია არსებულ ახლომდებარე ბიზნესებზე, დაკავშირებული სფეროების გათვალისწინებით. მაგალითად, სასურსათო საყიდლებზე წასვლისას ადამიანმა შეიძლება შეამჩნიოს საყოფაცხოვრებო ნივთების მაღაზია და გაახსენდეს საწმენდი საშუალებების ყიდვის აუცილებლობა. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ფაქტორები მოქმედებს გაყიდვებზე, მისი შეფასება ძალიან რთულია.

გარე ფაქტორების გავლენა
სეზონურობა, პოლიტიკური ვითარება და ეკონომიკური მახასიათებლები დიდ გავლენას ახდენს მოთხოვნაზე და გაყიდვების პროგნოზირების სიზუსტეზე. სამწუხაროდ, ინსტრუმენტები, რომლებიც ზუსტად იწინასწარმეტყველებენ, თუ რა ბედი ეწევა ბიზნესს მომავალში არ არსებობს, თუმცა თანამედროვე პროგნოზირების შესაძლებლობების დახმარებით კომპანიებს შეუძლიათ ოპერატიული რეაგირება მოახდინონ რიგ ცვლილებებზე.

ბრენდი და მარკეტინგი
მნიშვნელოვან როლს ასრულებს კონკრეტული SKU-ს დაკავშირება მომხმარებლის გონებაში აშკარა საჭიროებასთან. სწორედ ამ შემთხვევაში გვადგება სარეკლამო კამპანიები და ბრენდის განვითარების სამუშაოები, რაც თავის მხრივ ქმნის გაყიდვების რამდენჯერმე გაზრდის შესაძლებლობას.

აუთლეტების ადგილმდებარეობა
მაღაზიის მდებარეობას დიდი მნიშვნელობა ენიჭება საცალო ვაჭრობის მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის. მყიდველების რაოდენობა და საქონლის არსებული ასორტიმენტის შესაბამისობა ამ ფაქტორეზეა დამოკიდებული.

ტრადიციული მანუალური ანალიზის მეთოდებმა დიდი ხნის წინ დაკარგა ეფექტურობა, მას მერე რაც შეიქმნა ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული მათემატიკური მოდელები. ეს მიდგომები გულისხმობს არა მხოლოდ გარკვეული ფორმულის გამოყენებას, არამედ აუმჯობესებს მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტეს შიდა და გარე ფაქტორების გათვალისწინებით.

როგორ შევქმნათ მაღალი ხარისხის პროგნოზი?

პროგნოზის სიზუსტე მარაგის მენეჯმენტის აუცილებელი კომპონენტია, ამიტომ თითოეულმა კომპანიამ უნდა განახორციელოს მოთხოვნის პროგნოზი დროის სხვადასხვა პერიოდზე. ბიზნესის მიზნებიდან და ამოცანებიდან გამომდინარე, არსებობს რამდენიმე სახის პროგნოზი:

• მოკლევადიანი ან ოპერატიული: სწრაფი გადაწყვეტილებების მიღება, რომელიც საჭიროა მოთხოვნის ხშირი ცვლილებების გამო
• საშუალოვადიანი: რესურსების მართვისა და ბიზნესის ფუნქციონირების უზრუნველსაყოფად.
• გრძელვადიანი: სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მიღება ინვესტიციებსა და ასორტიმენტის მატრიცებში ცვლილებებზე

მანუალური მეთოდის გამოყენება ზემოთ აღწერილი ყველა საპროგნოზო ტიპისთვის ამ პროცესს არაეფექტურს ხდის შემდეგი მიზეზების გამო:

1. თქვენ დამოკიდებული ხართ კონკრეტულ სპეციალისტებზე ან პროექტის გუნდებზე.
2. ცხრილების ფორმატში ყველა ფაქტორის გათვალისწინება ყველაზე გამოცდილი პროფესიონალების ძალებსაც კი აღემატება.
3. მანუალური მეთოდები ჩვეულებრივ მოიცავს შეზღუდული რაოდენობის ფორმულებისა და მეთოდების გამოყენებას.
4. პროგნოზებში ადამიანური შეცდომის მაღალი ალბათობა.

პროგნოზირების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, საცალო მოვაჭრეები იყენებენ მათემატიკური პროგნოზირების კომპლექსურ გამოთვლებს ინტელექტუალურ სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ უზრუნველყონ ამ პროცესის ავტომატიზაცია და ეფექტურობის ზრდა ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების გამოყენებით.

ამ სისტემების პროგნოზირების ეფექტურობაზე და სიზუსტეზე გავლენას ახდენს თუ რამდენად ხშირად შეიყვანთ ახალ მონაცემებს, რომლებიც რელევანტურია გაანგარიშებისთვის. რაც უფრო მაღალი ხარისხის ანალიტიკურ მონაცემებს მიაწვდით სისტემას, მით უფრო ზუსტად იმუშავებს მისი მათემატიკური მოდელი. ასე რომ, თუ თქვენ უბრალოდ ფიქრობთ სისტემის დანერგვაზე, რომელსაც შეუძლია გააუმჯობესოს პროგნოზირების სიზუსტე, მაშინ გირჩევთ, ახლავე დაიწყოთ მუშაობა ისტორიულ მონაცემებთან და მოთხოვნის მაკორექტირებელ ფაქტორებთან.

რა მონაცემებია საჭირო პროგნოზისთვის? მაგალითად ავიღოთ SMART Demand Forecast. ეს არის სისტემა, რომელსაც შეუძლია მოთხოვნის პროგნოზის გაკეთება როგორც მუდმივ, ასევე სარეკლამო გაყიდვებზე.

აუცილებელი მონაცემების პაკეტი, რომელიც საცალო მოვაჭრეებმა უნდა დაალაგონ და დააგროვონ წარმატებული პროგნოზისთვის, შემდეგია:

• გაყიდვების ისტორია
• დეტალური ინფორმაცია აქციების შესახებ (რეკლამის ტიპი, მისი ვადები)
• ფასები
• მარკეტინგული საქმიანობა
• პროდუქციის იერარქია და გაყიდვის პუნქტები
• ინფორმაცია კონკურენტების შესახებ (ტიპი, ადგილმდებარეობა და ა.შ.)

ზოგიერთი ზემოაღნიშნული მონაცემის არარსებობამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს პროგნოზის სიზუსტეზე. მაგრამ ეს არ უნდა გახდეს ლიმიტი თქვენ SMART Demand Forecast იმპლემენტაციის თვალსაზრისით. დამატებითი ინფორმაციის მისაღებად გადაწყვეტილების უპირატესობებისა და შესაძლებლობების შესახებ,  შეავსეთ ფორმა.

კომპანიებთან, რომლებიც მზად არიან გააუმჯობესონ პროგნოზირების სიზუსტე, ჩვენ ვუშვებთ საპილოტე პროექტს, რომელიც მოიცავს:

• გეგმის შემუშავება, მიზნების დასახვა
• ბიზნეს პროცესების აღწერა
• ყველა მონაცემის ადაპტაცია ერთ სტრუქტურაზე
• მოდელის გაშვება ზოგიერთ SKU-ზე, რაც საშუალებას მისცემს საცალო ვაჭრობას შეაფასოს პროგნოზის სიზუსტე

შემდეგ მოდის გადაწყვეტილების სრულმასშტაბიანი ტესტირების ეტაპი, რომელშიც ინტეგრირებულია SMART Demand Forecast. საბოლოო ნაბიჯი არის სისტემური ალგორითმების გამოყენება პროდუქციის მთელი ასორტიმენტისთვის და გაყიდვის პუნქტებისთვის. მომხმარებლის სურვილიდან გამომდინარე, მომავალში პროექტი შეიძლება გადაეცეს SMART business -ის სპეციალისტებს ტექნიკური კონტროლისთვის ან განხორციელდეს მომხმარებლის მხარეს.

პროგნოზირების გავლენა ძირითად ბიზნეს ინდიკატორებზე

მიწოდების ჯაჭვის უკეთესი კონტროლისა და მართვისთვის აუცილებელია მაღალი ხარისხის პროგნოზი: მარაგების დაგეგმვა, ლოგისტიკური კომპონენტის გაუმჯობესება და მომხმარებლის გამოცდილების გაძლიერება. ზუსტი პროგნოზირების სხვა უპირატესობები მოიცავს შემდეგ კომპონენტებს:

ჭარბი მარაგის შემცირება
ჭარბი საქონლის ჩამოწერა წარმოადგენს არა მხოლოდ დაკარგულ მოგებას, არამედ გაუთვალისწინებელი გატანის ხარჯებსაც. ამის თავიდან ასაცილებლად საჭიროა მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტის გაუმჯობესებაზე მუშაობა.

გაუმჯობესებული საქონლის ბრუნვა
ზუსტი პროგნოზირება ხელს უწყობს ჭარბი რეზერვების შემცირებას, რაც აუმჯობესებს პროდუქტის ბრუნვას და ათავისუფლებს გაყინულ თანხებს.

გაყიდვების ზრდა
მაღალი ხარისხის პროგნოზი უზრუნველყოფილია პროდუქტის ხელმისაწვდომობის აუცილებელი რაოდენობა თაროებზე, შესაბამისად გაყიდვები სრულდება რეგულარულად  მარაგის ამოწურვის საფრთხის გარეშე.

სტრატეგიული ფოკუსი და პერსონალის ხარჯების შემცირება
მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემები ასრულებენ თითქმის მთელ მექანიკურ სამუშაოს. ეს საშუალებას აძლევს მიმდინარე ანალიტიკოსებს ფოკუსირება მოახდინონ მეტად მნიშვნელოვან სტრატეგიულ ამოცანებზე, რაც დაზოგავს კომპანიის მიერ ახალი სპეციალისთების მოზიდვაზე დასახარჯ თანხას.

აქედან გამომდინარე, ზუსტი პროგნოზი ასტიმულირებს პოზიტიურ ცვლილებებს სხვადასხვა ბიზნეს ინდიკატორით. ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული პროგნოზი ითვალისწინებს მეტ კომპონენტს, რომელიც გავლენას ახდენს მოთხოვნაზე და აჩქარებს კომპანიაში მენეჯერული გადაწყვეტილებების მიღების პროცესს.

SMART Demand Forecast-ის შესახებ ინდივიდუალური კონსულტაციის მისაღებად შეავსეთ ფორმა.