Технології AI у прогнозуванні попиту: від традиційних методів до сучасних рішень

Ще кілька років тому більшість компаній прогнозували попит, спираючись в основному на вручну створені таблиці, інтуїцію та прогнози менеджерів, які знали ринок. Але в умовах турбулентності економіки, мінливих вподобань клієнтів і лавини даних, старі підходи працюють дедалі гірше. У сучасному світі прогнозування попиту — це не лише конвертація досвіду, а й робота з великими обсягами даних (часто — неузгоджених) і налаштування точних алгоритмів.

Саме тут вступає в гру штучний інтелект. Варто зазначити, що він не замінює аналітиків — він підсилює їх. Завдяки AI-інструментам компанії вже не вгадують майбутнє, а моделюють його на основі тисяч змінних у реальному часі. Практика доводить, що прогнозування попиту за допомогою сучасних рішень дає змогу діяти на випередження — ще до того, як конкуренти з традиційним підходом встигнуть помітити зміни у трендах ринку. Наприклад, за статистикою від McKinsey, компанії, що впровадили використання штучного інтелекту, відзначають збільшення точності прогнозування попиту в середньому на 10-20%.

Та як саме штучний інтелект трансформує ці процеси? Пропонуємо розглянути детальніше. 

Чому перевірені часом методи прогнозування попиту більше не працюють

Перш ніж «на ринку» з’явився штучний інтелект, бізнес десятиліттями користувався класичними методами прогнозування попиту. В основі цих моделей поєднувались математичні розрахунки та експертиза працівників — і вони довели свою ефективність в умовах стабільного ринку. Найпоширенішими й досі лишаються такі методи, як:

• Регресійні моделі — це статистичний інструмент, який дозволяє передбачити обсяг майбутнього попиту на основі взаємозв’язку між змінними. Простіше кажучи, модель аналізує, як зміни одних факторів (наприклад, ціни, сезонності, реклами чи рівня доходу споживачів) впливають на інші — зокрема, на рівень попиту на товар або послугу. Ця модель прогнозування дає кількісну оцінку й дозволяє враховувати кілька факторів одночасно, але погано впорається з різкими змінами даних.
• Аналіз трендів — це метод, який базується на виявленні довгострокових змін у даних. Він дозволяє виявити загальну тенденцію: чи зростає попит на товар з часом, чи падає, чи лишається стабільним. Такий аналіз корисний для стратегічного планування і часто використовується в умовах передбачуваного середовища. Водночас трендові моделі не враховують сезонні коливання або короткострокові сплески, а тому можуть давати спрощене бачення реальної ситуації.
• Експертні оцінки — це метод прогнозування, що ґрунтується на професійних припущеннях, досвіді та інтуїції фахівців. До уваги беруться думки менеджерів з продажу, маркетологів або зовнішніх аналітиків, які добре розуміють специфіку ринку. Метод швидкий і доступний, особливо у малих компаніях, але його головний недолік — суб’єктивність: прогнози можуть бути упередженими або заснованими на неповній інформації.
• Ковзні середні (moving average) — це простий статистичний метод, який використовується для згладжування коливань у даних. Він обчислює середнє значення попередніх періодів, щоб визначити базову тенденцію. Наприклад, тримісячне ковзне середнє враховує останні три місяці для розрахунку кожної нової точки. Метод ефективний у стабільних умовах, але нечутливий до швидких змін.
• Експоненційне згладжування — це вдосконалена версія попереднього методу, де більша вага надається останнім даним. Завдяки цьому модель оперативніше реагує на зміни в попиті. Вона використовується для короткострокового прогнозування, особливо коли потрібна швидка реакція на коливання. Але й ця модель не враховує причинно-наслідкові зв’язки та може бути ненадійною за різких ринкових зсувів.
• Сезональне прогнозування — це метод, який враховує повторювані коливання попиту в певні періоди року (свята, сезони, події тощо). Він дозволяє виділити й нейтралізувати сезональний фактор, щоб точніше оцінити загальну тенденцію. Такий підхід корисний у роздрібній торгівлі, туристичному бізнесі, FMCG-секторі (товари широкого вжитку). Проте сезональне прогнозування не працює поза рамками звичних циклів і не враховує непередбачувані зміни.

Хоча ці моделі й досі лишаються частиною інструментарію прогнозування попиту, вони мають низку обмежень. Найпоширеніші з них — суб’єктивність, особливо в експертних оцінках (людський фактор здатен викривити логіку через упередження або обмежену інформацію) та проблеми з масштабуванням (буває складно адаптувати класичні моделі до ситуацій, коли кількість факторів росте експоненційно). Крім того, традиційні методи часто не можуть обробити великі обсяги неструктурованих даних (наприклад, поведінку клієнтів у мобільному застосунку чи вплив погоди на продаж). Вони також погано реагують на різкі зрушення в ринку, оскільки базуються на припущенні про відносну сталість.

Тож навіть найточніші формули з минулого стають непридатними, коли середовище бізнесу змінюється з такою швидкістю. І саме тут АІ пропонує свою головну перевагу — адаптивність.

Що змінилося з появою AI: очевидні й неочевидні переваги штучного інтелекту у прогнозуванні попиту

Якщо раніше прогнозування для кількох сотень SKU займало тижні, то сьогодні моделі AI, такі як SMART Demand Forecast, можуть будувати прогнози для тисяч позицій за лічені хвилини. Це звільняє час аналітиків для стратегічної роботи та дозволяє керівникам оперативно приймати обґрунтовані рішення. AI здатен обробляти одночасно тисячі змінних, виявляючи зв’язки, які були б непомітними навіть для досвідченого аналітика. І мова не лише про внутрішні бізнес-дані — ШІ враховує інформацію ззовні, таку як:

• Макроекономічні індикатори: рівень інфляції, валютні коливання, ринкові тенденції.
• Кліматичні та сезональні фактори: зміни погоди, природні події тощо.
• Дані для e-commerce: поведінка користувачів, вплив реклами (зокрема у соціальних мережах).
• Регуляторні зміни: нові податки, нормативні обмеження тощо.

Ці фактори інтегруються в алгоритми моделювання попиту та дозволяють будувати прогнози, які адаптуються до змін на ринку в реальному часі. В результаті, ШІ не лише аналізує минуле — він моделює майбутнє. Деякі рішення на основі АІ, наприклад SMART Demand Forecast, використовують для промопродажів сценарне прогнозування — воно дозволяє прорахувати, як зміниться попит за різних умов (таких як зміни ціни, знижки, фактори канібалізації, сезональні коефіцієнти). На відміну від традиційних методів, які видають єдиний прогноз, сценарне моделювання дає бізнесу одразу кілька варіантів розвитку подій: від оптимістичного до песимістичного.

Такий підхід дозволяє бізнесу не просто реагувати, а й діяти на випередження: оптимізувати запаси, змінювати ціни, запускати промокампанії або коригувати ланцюги постачання. Тобто, позиція компанії у прогнозуванні попиту трансформується з реактивної на проактивну.

Особливо критичною ця перевага стає в умовах неочікуваних глобальних криз, таких як пандемії, різкі зміни у поведінці споживачів, геополітичні потрясіння тощо. У подібних ситуаціях швидкість прийняття рішень і здатність передбачати коливання попиту визначають не просто конкурентну перевагу, а буквально життєздатність бізнесу.

Порівняння традиційного прогнозування та AI за конкретними критеріями

Пропонуємо наочно розглянути відмінності між традиційними моделями прогнозування попиту і SMART Demand Forecast — рішенням на основі АІ:

Безшовна трансформація: коли та як інтегрувати AI-прогнозування без ризику для бізнесу?

За статистикою від McKinsey, з 2023 до 2024 року використання штучного інтелекту у бізнес-процесах зросло на 50%. Наразі 7 із 10 компаній використовують АІ у повсякденній роботі — і ця цифра, вочевидь, лише зростатиме. Організації, що вже впровадили штучний інтелект у процеси свого прогнозування не лише точніше моделюють попит, а й приймають рішення швидше, краще управляють запасами та адаптуються до змін у режимі реального часу. Саме тому на питання «Коли варто впровадити АІ у процеси компанії?» відповідь — «Зараз». Адже в умовах стрімкого розвитку ринку, де тренди змінюються щотижня, а клієнтські очікування — щодня, зволікання може призвести до втрати конкурентних позицій.

Водночас варто враховувати, що підходити до цього процесу варто вкрай вдумливо. Зупинка основних бізнес-процесів під час впровадження нових технологій — ризик, який компанії не можуть собі дозволити. Тимчасова втрата контролю над логістикою, запасами чи каналами збуту здатна призвести до порушень у ланцюгах постачання, нестачі товарів на полицях, втрати клієнтів і фінансових збитків. То як цього уникнути?

Як успішно впровадити штучний інтелект в процеси прогнозування попиту — поради й підказки:

1. Оберіть надійного вендора: Зазвичай, вендори забезпечують повну технічну підтримку, адаптацію під конкретні бізнес-процеси й супровід на всіх етапах інтеграції — як-от SMART business під час впровадження рішення для прогнозування попиту SMART Demand Forecast.
2. Забезпечте якість даних: Без якісних, структурованих і історичних даних AI не зможе працювати ефективно. Перший крок — аудит джерел, типів і якості даних. Подбайте про регулярне оновлення, стандартизацію, уніфікацію форматів і усунення дублів інформації. Якщо ви не впевнені, як це зробити найкращим чином — зверніться до вендора; наприклад, компанія SMART business ще на етапі діагностики погоджує з клієнтом уніфіковану структуру даних і пропонує готові шаблони.
3. Підготуйте технічну інфраструктуру. Це може бути внутрішня обчислювальна база або підключення до хмарних платформ, які забезпечать масштабованість і швидкість. Перевірте, чи відповідають ваші технічні можливості бажаному рішенню — з цим також може допомогти вендор.
4. Запустіть пілотний проєкт: Для початку запустіть систему на окремому регіоні, SKU або каналі збуту. Це дозволить протестувати рішення з мінімальними ризиками й встановити його бізнес-цінність, що допоможе визначитись, чи масштабувати нововведення на весь бізнес.
5. Сформуйте кросфункціональну команду: AI-прогнозування не завжди стосується лише IT — залежно від галузі бізнесу у процесі можуть бути залучені логісти, маркетологи, операційний блок тощо. Сформуйте команду зі співробітників, що насамперед братимуть участь у прогнозуванні.
6. Навчіть команду: Поясніть логіку нової системи й навчіть співробітників її використовувати. Заохочуйте фідбек команди й враховуйте його під час інтеграції.
7. Залучайте аналітиків: Їхня роль — не лише інтерпретація результатів, а й контроль за дотриманням визначених KPI точності прогнозування. Штучний інтелект — насамперед інструмент в руках людини, а не заміна їй. АІ забирає на себе рутину, звільняючи час співробітників для пріоритетних завдань.
8. Додаткова порада: Якщо ви сумніваєтесь, чи варто впроваджувати зміни у процесах, інтегруйте рішення поступово. На старті запустіть ШІ-моделі паралельно зі звичними методами, видаючи прогнози в тестовому режимі, і порівняйте з попередніми результатами.

Дослідження, проведене Boston Consulting Group, показало, що прогнозування на основі ШІ може призвести до зростання доходів компаній на 5–10%, оскільки допомагає покращити доступність товарів, оптимізувати ціноутворення та зменшити втрати від нереалізованих продажів. При цьому витрати на інвентаризацію знижуються до 25% завдяки оптимізації рівнів запасів. Тож можна впевнено сказати, що правильно організований перехід до AI-прогнозування — це інвестиція, яка майже одразу починає повертатися.

Якщо ви хочете впровадити штучний інтелект у прогнозування попиту з гарантованою технічною підтримкою — лишіть запит, і експерти SMART business допоможуть вам підібрати та інтегрувати рішення, що буде релевантним саме для ваших процесів.