Прогнозування попиту в дії: як рішення SMART Demand Forecast допомагає бізнесу отримувати точні прогнози

У вищезгаданих словах відомого футоролога наведено доволі влучне порівняння процесу прогнозування із використанням аеродинамічної труби для тестування різних моделей літаків у штучно створених умовах. Таку аналогію можна застосувати й до прогнозування попиту за допомогою сучасних рішень, що дедалі частіше використовуються у різних галузях бізнесу – від виробництва до ритейлу. Адже дуже важливо, щоб система для прогнозування попиту давала змогу протестувати можливі сценарії в умовах, коли можна без ризику оцінити їх переваги й недоліки.

Завдання прогнозування попиту:

Власне так само, як аеродинамічна труба виявляє недоліки конструкції моделі до реального запуску, рішення для прогнозування попиту допомагають бізнесу краще підготуватися до змін у майбутньому за рахунок:

1. Оптимізації запасів;
2. Мінімізації утворення надлишків чи дефіциту товару;
3. Забезпечення стабільності процесів supply chain;
4. Планування виробництва та маркетингових активностей на основі точних даних тощо.

Отже, що таке прогнозування попиту?

На основі вищесказаного, визначення прогнозування попиту можна сформувати так — це процес аналізу та передбачення майбутніх потреб в товарах чи послугах компанії, що дозволяє оптимізувати запаси, виробництво та логістику підприємства. А завдяки сучасним рішенням, що використовують AI-алгоритми, бізнес отримує можливість ефективніше реагувати на мінливі виклики ринку та відкривати для себе нові неочевидні джерела прибутку.

Проблеми прогнозування попиту, з якими зіштовхується бізнес

Процес прогнозування попиту має багато підводних каменів, з якими може зіштовхнутись сучасний бізнес, а саме:

1. Недостатність, або низька якість даних – якщо інформація про попит неповна чи неточна, прогнози можуть бути хибними.
2. Коливання попиту через сезонність, зовнішні фактори, як-от економічні явища, або зміни в законодавстві тощо.
3. Труднощі інтеграції прогнозних даних у повсякденні операційні процеси, що потребує комплексного підходу, належного рівня експертності й злагодженої роботи крос-функціональних команд.
4. Використання застарілих ручних методів прогнозування – традиційні таблиці, відсутність автоматизації й прості формули прогнозування попиту не дозволяють враховувати велику кількість змінних і швидко адаптувати прогнози до нових даних, що призводить до зниження їх точності.

Як працює прогнозування і ключові кроки ефективного підходу, щоб побудувати точний прогноз попиту

Прогнозування попиту є складним й структурованим процесом, який складається з декількох ключових етапів:

Якісний збір даних

Цей етап є першочерговим й фундаментальним для досягнення точного прогнозування попиту. Сюди входить збір історичних даних про продажі, про маркетингові активності, дані про сезонність, зовнішні фактори впливу. Чим більше якісних даних – тим точнішими будуть ваші прогнози.

Аналіз факторів, які впливають на попит

Даний етап складається з вивчення внутрішніх та зовнішніх чинників, таких як: дані про ціни на товари чи послуги, акції, знижки, маркетингові кампанії, рівень запасів, або сезонність, конкурентне середовище, економічна ситуація, демографічні показники, тенденції ринку тощо. Проводиться кореляційний аналіз з метою визначення чинників, які найбільше впливають на попит компанії, досліджуються залежності, проводиться сегментація клієнтів й факторний аналіз за допомогою статистичних методів.

Вибір релевантного методу прогнозування попиту

Покладаючись на результати попередніх кроків, обираються ті методи прогнозування попиту (наприклад, кількісні, або якісні), які найбільш ефективні для конкретних обставин.

Створення моделі прогнозування попиту

Це один із найважливіших етапів, коли на основі зібраних і проаналізованих даних будується сам прогноз. Моделі прогнозування попиту можуть ґрунтуватися на різних статистичних інструментах, як-от: лінійна регресія, методи часового ряду тощо. Але сьогодні важливо, щоб прогнозна модель була гнучкою до адаптації, враховуючи нові тренди, мінливості ринку та інші змінні чинники. У такому випадку, традиційні статистичні моделі мають багато обмежень і програють моделям, де використовуються алгоритми AI. Так, рішення SMART Demand Forecast включає всі необхідні інструменти для створення гнучких моделей прогнозування попиту. Система використовує алгоритми AI, що забезпечує точність і динамічність прогнозів.

Тестування і оптимізація моделі прогнозування попиту

Даний етап є обов’язковим, оскільки дає можливість оцінити ефективність моделі в реальних умовах. За результатами тестування, в модель вносяться корегування, аби відкалібрувати її на максимальну точність прогнозів.

• Використання прогнозу для ключових бізнес-процесів – фінальний етап передбачає використання прогнозу у важливих для компанії бізнес-процесах: управлінням запасами, виробництвом, планування маркетингових кампаній та ін., що приносить бізнесу реальну цінність.

Переваги передбачення попиту:

• Оптимізація Supply Chain процесів: точний прогноз попиту на продукцію допомагає ефективніше керувати запасами товарів, що мінімізує ризик out-of-stock, або over-stock. В свою чергу це сприяє зменшенню витрат, пов’язаних із зберіганням товарів і запобігає втраті продажів через відсутність товару, або недоступність послуги. Будуючи процеси на основі точних прогнозів попиту, компанія забезпечує ефективний рух товару по всьому ланцюгу постачання, мінімізуючи екстрені доставки й затримки.
• Краще планування виробничих процесів: маючи точні прогнози попиту, виробничі підрозділи можуть оптимізувати використання ресурсів. Прогнози допомагають забезпечувати стабільну наявність потрібної кількості сировини вчасно.
• Забезпечення точності для маркетингових кампаній – розуміючи, коли саме і на яку послугу чи продукт буде найбільший попит, фахівці маркетингу можуть влучніше розробляти й запускати успішні кампанії, що сприяє максимізації продажів.
• Зниження витрат і вплив на P&L компанії – використання точних прогнозів попиту знижує витрати, завдяки оптимізації ключових процесів компанії: зберігання, виробництво, маркетинг, закупівлі, ланцюг постачання тощо. Все це забезпечує точну відповідність між попитом і ресурсами. Як результат, це позитивно впливає й на P&L компанії. Оскільки скорочення витрат і підвищення ефективності цих процесів сприяє збільшенню валового прибутку та чистого доходу бізнесу.
• Підвищення рівня якості обслуговування – точний прогноз попиту допомагає раціонально планувати ресурси компанії. Наприклад, покладаючись на прогноз, можна заздалегідь забезпечити необхідну кількість персоналу й товарів, щоб повністю задовольнити клієнтський попит на рівні окремих точок продажу.

Що є головним для досягнення точності прогнозування попиту і які фактори впливають на це?

Для рішень на базі AI , ключовою умовою є дані. Так, при впровадженні рішення SMART Demand Forecast, вендор допомагає сформувати універсальну структуру даних, яка і буде надалі використовуватись при моделюванні Саме структура забезпечує правильну роботу моделі й дозволяє їй ефективно аналізувати інформацію та надавати точні прогнози. Тому, компанія SMART business в рамках проєкту впровадження аналізує ключові бізнес-процеси замовника й пропонує вже готовий шаблон для збору даних. Клієнту ж потрібно лише підготувати й передати інформацію вендору, що економить зусилля, час і забезпечує успішність на подальших етапах впровадження рішення.

Фактори, що впливають на прогнозування попиту

Щоб точно спрогнозувати, чого саме і в якій кількості потребує споживач, варто враховувати різні чинники. Адже вони працюють, як невидимі нитки, що тягнуть показники вгору, або вниз, і від їхнього правильного аналізу залежить успіх вашого бізнесу. Серед ключових факторів можна виділити:

• Зовнішні фактори та соціальні явища – згадайте, як у часи пандемії всі скуповували захисні маски та антисептики. Аналіз трендів — це спосіб передбачити важливі й раптові зміни у вподобаннях клієнтів.
• Цінова політика – знижки, акції чи навіть мінімальне підвищення цін можуть кардинально вплинути на ваші продажі. Люди завжди будуть шукати найкраще для себе співвідношення ціни та якості. Саме розуміння цієї закономірності дозволяє прогнозувати точніше, як зміниться попит.
• Сезонність – уявіть собі магазин морозива взимку та влітку. Очевидно, що в холодну пору попит падає, а в спеку злітає. Розуміння сезонних коливань та наявність точного прогнозування попиту на запаси допомагає бізнесу планувати виробничі потужності та обсяг товарів, не потрапляючи в пастку перевиробництва, або дефіциту.
• Економічні чинники – рівень доходів населення, інфляція та коливання валюти — це те, що формує купівельну спроможність споживачів.
• Конкуренція – дії ваших конкурентів також відіграють важливу роль. Аналіз конкурентного середовища дозволяє вчасно адаптувати власні стратегії.

Що таке короткострокове і довгострокове прогнозування попиту та який підхід обрати?

Прогнозування попиту — це як розробка маршруту для подорожі: важливо розуміти, куди ви прямуєте, але водночас треба знати, що чекає за найближчим поворотом.

Короткострокове прогнозування попиту

Охоплює найближчі тижні чи місяці й здійснюється на період до 12 місяців. Короткострокове прогнозування попиту може використовуватися, як на макрорівні — наприклад прогнозування загального попиту на певний тип продукції в країні чи регіоні, так і на мікрорівні — прогнозуванні попиту на окремі товари чи послуги в конкретному магазині, точці продажу, або серед певної категорії клієнтів. Короткострокове прогнозування дозволяє оперативно реагувати на зміни, пов’язані з раптовим попитом, сезонними піками чи запуском маркетингових кампаній. Це передбачає тісну взаємодію між відділами продажів, маркетингу та операційної діяльності, адже їхні активності безпосередньо впливають на зміну попиту. Наприклад, маркетингова кампанія може суттєво підвищити інтерес до товару, що вимагає негайного коригування запасів та постачання.

Довгострокове прогнозування попиту

Фокусується насамперед на стратегії: тобто прогнозуванні попиту на період більше року, з урахуванням трендів, змін на ринку та розвитку бізнесу. Як і короткострокове прогнозування воно може також використовуватись для макро- і для мікрорівня. Довгостроковий підхід допомагає компанії зрозуміти, які тенденції домінуватимуть, як зміниться поведінка споживачів, яких ресурсів і масштабування потребуватиме бізнес у майбутньому. Наприклад, відкриття нового магазину чи виробничої лінії потребує не лише розуміння поточного попиту, а й оцінки довгострокових перспектив.

Довгострокове і короткострокове прогнозування попиту є однаково важливими незалежно від сфери діяльності. У ритейлі короткострокові прогнози допомагають вчасно наповнювати полиці товарами перед піковими періодами, але довгострокові прогнози визначають, куди рухається вся компанія. У виробництві зі складним ланцюгом постачання короткострокові прогнози допомагають уникати затримок у постачанні, тоді як довгострокові дозволяють планувати розширення потужностей. Саме збалансований підхід до прогнозування – запорука гнучкості, ефективності та довгострокового розвитку.

Що таке кількісні та якісні методи прогнозування попиту і коли їх необхідно застосовувати?

У прогнозуванні попиту важливо віднайти баланс між математичною точністю та інтуїтивним розумінням ринку.

Кількісні методи прогнозування попиту

Базуються на цифрах і статистиці. Вони аналізують минулі дані, сезонні тренди, рівень продажів та поведінку клієнтів. Ці методи особливо ефективні, коли ви маєте великий обсяг історичних даних і працюєте на ринку, де закономірності попиту добре прогнозовані. Коли постає питання, як розрахувати прогноз попиту, саме кількісні методи дозволяють отримати точні результати, базуючись на об’єктивних даних.

Якісні методології прогнозування попиту

Додають до прогнозів людський фактор. Це підходи, які враховують думки експертів, або, скажімо, зворотний зв’язок клієнтів. Вони корисні у випадках, коли на ринку відбуваються раптові зміни, або ви запускаєте новий продукт без історичних даних. А грамотне поєднання кількісного аналізу та якісної оцінки дозволяє отримати повноцінне бачення майбутнього попиту.

Які існують моделі прогнозування попиту?

Умовно більшість моделей можна поділити на багатофакторні та часові. Часові моделі аналізують історичні дані, щоб знайти закономірності: як змінювався попит протягом певного періоду, чи були сезонні коливання, і що можна очікувати в найближчому майбутньому. Наприклад, методи ковзного середнього, чи аналізу трендів дозволяють з високою точністю передбачити попит на товари, де дані мають стабільну структуру.

Сучасні багатофакторні моделі йдуть глибше — вони спроможні робити побудову прогнозу відносно великої кількості факторів, з якими простим статистичним моделям важче впоратись. До цих факторів можуть відноситись зміни цін, запуск нових продуктів, економічні умови чи навіть погодні явища. Наприклад, модель регресії допомагає визначити, як зміна одного параметра (наприклад, знижки) впливає на обсяг продажів.

Які є техніки прогнозування попиту і котрі з них найкраще відповідають сучасним потребам бізнесу?

Техніки прогнозування попиту варіюються від простих і зрозумілих до складних аналітичних. Наприклад, однією з найпоширеніших технік є екстраполяція, коли тренд, або патерн минулих подій та тенденцій переносяться — екстраполюється на майбутнє. Це працює добре, якщо попит стабільний і передбачуваний. Але в сучасному світі, де попит частіше є нестабільним через аномальні сплески, дефіцити варіативність та ін., бізнес потребує ефективніших технік, що використовують багатофакторні моделі. Адже вони враховують аналіз сезонності, періодичні коливання, наприклад, передсвяткові піки продажів, або сезонний спад у літні місяці, вичищають аномалії тощо.

Отже, сучасний ринок вимагає більш гнучких та інтелектуальних підходів. Тому бізнес дедалі частіше звертається до складніших технік, таких як моделювання на основі штучного інтелекту (AI), або машинного навчання (ML).

Інтелектуальне прогнозування попиту з ШІ: переваги та недоліки

Однією з головних переваг рішення, що використовує ШІ для прогнозування попиту є здатність швидко аналізувати величезні обсяги даних з різних джерел, що значно ефективніше ніж при використанні суто ручних методів. Алгоритми ШІ враховують складні взаємозв’язки, які можуть лишитись непомітними для людини і здатні адаптувати прогнози до реальних змін у режимі реального часу.

Однак, як і будь-яка технологія, використання ШІ має свої виклики та вимоги, наприклад — залежність від якісних даних. Якщо дані містять помилки, або прогалини, це може значно знизити точність прогнозів. Тому важливо правильно підійти до формування уніфікованої структури даних й вибору вендора. Наприклад, SMART business допомагає компаніям зі створенням універсальної структури даних, що допомагає мінімізувати помилки, прогалини та забезпечує високу точність прогнозування.

Прогнозування сезонних змін попиту та промоакцій за допомогою ШІ

Прогнозування попиту на сезонні та рекламні товари завжди викликало багато питань через їхню мінливу природу. Завдяки ШІ ці труднощі залишаються в минулому. Алгоритми аналізують попередні цикли продажів і порівнюють їх із зовнішніми чинниками. Наприклад, ШІ може передбачити, який обсяг товару необхідно підготувати до різдвяного сезону, або як знижки вплинуть на продажі під час акції.

Як використовувати AI для прогнозування попиту на нові продукти?

Прогнозування попиту на нові продукти є одним із найскладніших завдань для бізнесу, через брак історичних даних. Проте ШІ здатен вирішити цю проблему. Використовуючи інформацію про схожі товари, аналіз ринкових тенденцій і поведінкових моделей різних сегментів споживачів, інтелектуальні алгоритми можуть створювати прогнози навіть для абсолютно нових товарів.

Машинне навчання у прогнозуванні попиту

Перевага машинного навчання у тому, що така система постійно вдосконалюється і може аналізувати великі обсяги даних й виявляти такі приховані закономірності та тенденції, які традиційним методам аналізу виявити значно складніше. Проте важливо зазначити, що точність прогнозів залежить не так від обсягу даних, як від їхньої якості та релевантності. Саме тому важливо знаходити баланс між складністю моделі та її узагальнюючою здатністю, відкидати «шум», використовуючи правильні алгоритми та перевірені методи валідації, аби запобігти перенавчанню моделі.

Які існують моделі ML для прогнозування попиту?

Моделі машинного навчання бувають різними, і кожна з них вирішує конкретні задачі. Найбільш поширеними є:

• Лінійна регресія – проста, але ефективна модель, що аналізує залежність між попитом і ключовими факторами.
• Random Forest – ансамблева модель, яка добре працює із великою кількістю змінних та складними взаємозв’язками.
• Градієнтний бустинг (XGBoost, LightGBM) – забезпечує високу точність прогнозування, оскільки враховує численні фактори одночасно;
• Методи кластеризації (K-means) – допомагають групувати дані для виявлення подібностей.
• Глибокі нейронні мережі LSTM (Long Short-Term Memory) – ефективні для роботи з часовими рядами, що особливо корисно для динамічних ринків із швидкими змінами попиту.
• Методи переносу знань – застосовуються у випадках, коли історичних даних недостатньо, наприклад, при виході на нові ринки чи запуску нових товарів.

Оскільки кожна компанія має свої особливості, універсальної моделі не існує. SMART business, маючи глибоку експертизу у сфері машинного навчання та аналітики даних, допоможе підібрати оптимальну модель саме для вашого бізнесу. Компанія працює з широким спектром сучасних ML-моделей, котрі підтримуються рішенням SMART Demand Forecast. Це забезпечує точне прогнозування попиту, відповідно до ваших цілей і динамічних умов сучасного ринку, де поведінка споживачів швидко змінюється.

Прогнозування попиту на підприємстві – ваш ключ до ефективності та безперервності бізнес-процесів в ланцюзі постачання

Завдяки точному прогнозу попиту можна ефективно налаштувати роботу постачальників, виробничих ліній та складів так, щоб усе працювало з максимальним ефектом і мінімальними витратами. Прогнози допомагають уникнути переповнення складів зайвими товарами і своєчасно поповнювати запаси в критичні моменти. Роль прогнозування попиту також полягає в оптимізації процесів замовлення і постачання, що безпосередньо впливає на витрати компанії.

Прогнозування попиту в управлінні запасами та оптимізація запасів

Без точних прогнозів компанії можуть стикатися з надлишковими запасами, або їх дефіцитом, що призводить до фінансових втрат і зниження рівня обслуговування клієнтів. Прогнозування попиту в управлінні запасами допомагає компаніям передбачити, який рівень товарів необхідно зберігати на складі, щоб задовольнити запити ринку.

Прогнозування попиту на готову продукцію

Інтеграція рішення SMART Demand Forecast з ERP-системою Microsoft Dynamics 365 Business Central може стати золотою формулою прогнозування попиту для управління запасами. Це дозволяє бізнесу поєднати прогнози попиту з реальними даними управління запасами в єдиній системі. Наприклад, система SMART Demand Forecast використовує поточні дані про продажі, сезонні коливання та інші фактори для формування прогнозів попиту. Коли ці прогнози інтегруються в Microsoft Dynamics 365 Business Central, рішення щодо замовлення товарів та управління запасами можуть враховувати не тільки фактичні запаси, а й прогнози попиту на готову продукцію на майбутнє. Це дозволить автоматично налаштувати процеси закупівлі й доставки товарів, зменшуючи час на прийняття рішень й мінімізуючи неефективне використання ресурсів. Крім того, інтеграція забезпечує зручний доступ до всіх даних у єдиному цифровому просторі, що дає змогу швидко приймати обґрунтовані рішення на основі актуальних консолідованих даних.

Чим може бути корисним прогнозування попиту в різних галузях бізнесу?

Прогнозування попиту відіграє важливу роль у кожній галузі:

• У роздрібній торгівлі – прогнозування попиту на продукцію допомагає налаштувати оптимальні рівні запасів, щоб задовольнити потреби покупців без утримання зайвих товарів на складах. Крім того, з точними прогнозами можна ефективно планувати асортимент і запаси для кожного окремого закладу мережі, враховуючи специфіку попиту в різних локаціях.
• В швейній промисловості – точні прогнози попиту дозволяють краще планувати виробництво, оптимізувати закупівлі й запаси сировини, зменшуючи витрати на матеріали та скорочуючи ризики надлишку, або дефіциту продукції.
• В автомобільній промисловості – допомагає оптимізувати виробничі лінії, що важливо для уникнення затримок у постачанні автомобілів та комплектуючих запчастин.
• В авіаційній промисловості – з точним прогнозуванням авіакомпанії можуть влучніше планувати обсяги своїх перевезень і потребу в людських ресурсах, що дозволяє зменшити витрати на паливо і персонал.
• В індустрії моди – важливим аспектом у цій сфері є врахування сезонності та трендів. Точне прогнозування попиту на сезонні колекції допомагає компаніям ефективніше планувати обсяги закупівель й виробництва. Це дозволяє мінімізувати залишки непроданого товару, уникати тривалих розпродажів і, відповідно, знизити витрати на маркетингові кампанії для стимулювання збуту.
• В харчовій промисловості – прогнозування допомагає передбачити коливання попиту та уникнути витрат через списання, чи надлишки або дефіцит інгредієнтів, забезпечуючи стабільний і вчасний випуск якісної продукції
• В обробній (виробничій) промисловості – прогнозування попиту дозволяє компаніям оптимізувати виробництво та закупівлю сировини відповідно до потреб ринку, що підвищує ефективність ключових бізнес-процесів та скорочує витрати.
• У фармацевтичній промисловості – тут прогнозування попиту допомагає управляти запасами лікарських засобів, враховуючи потреби в різних регіонах і сезонні коливання щодо захворювань.
• У сфері послуг – прогнозування допомагає оптимізувати й ефективно розподіляти робочі ресурси, забезпечуючи якість обслуговування клієнтів.
• В індустрії туризму – точні прогнози попиту дозволяють туристичним компаніям краще планувати тури, пропонуючи авдиторії оптимальні ціни та зменшуючи ймовірність надмірного навантаження на популярні напрямки.
• В індустрії гостинності (HoReCa): прогнозування попиту допомагає управляти рівнем обслуговування, забезпечуючи високий сервіс для гостей і максимізацію прибутку готелів. А для ресторанного господарства прогнозування допомагає налаштувати ефективне замовлення продуктів, зменшити витрати на закупку інгредієнтів та уникнути втрат через надлишок чи дефіцит товарів та сировини.

У клієнтському портфелі SMART business є успішні приклади прогнозування попиту за допомогою рішення SMART Demand Forecast, впровадження котрого відкриває нові горизонти можливостей для компаній по всьому світу. Яскравим прикладом такого кейсу стало впровадження рішення для McDonald’s Georgiа, що дозволило досягти 83% точності прогнозування продажів для кожного закладу мережі на основі тижневої агрегації даних за період 4 тижнів.

Замовляйте презентацію і дізнайтесь більше про можливості даного рішення саме для вашої компанії!