назад

23 Лис 2022 4 хв. читати

Прогноз попиту як інструмент прибуткового бізнесу

#прогнозування

Вести бізнес сьогодні – справа не з легких. Виклики, що один за одним готує реальність, значно ускладнюють цей процес, а передбачити вплив несприятливих зовнішніх чинників на ринок та поведінку споживачів іноді вкрай складно. Однією з найболючіших точок для компаній в останні роки стала змінність попиту. Все більше факторів – від дописів інфлюенсерів до неочікуваних обставин – змушують покупців частіше змінювати свою купівельну поведінку.

Проблема в тому, що ці зміни відбуваються досить несподівано, а чарівного інструменту, який міг би передбачити глобальні ситуації, що створюють ризики для компаній, поки немає. Але чи існують інші методи заглянути наперед і скорегувати свої бізнес-процеси? У цій статті говоримо про прогнозування попиту, з’ясовуємо важливість процесу та розглядаємо сучасні рішення, що на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту можуть покращити ваше операційне планування у мінливому середовищі.


Що таке прогнозування попиту?

Це процес оцінки майбутнього попиту за допомогою аналізу історичних даних, інформації та впливу додаткових факторів. Ефективне прогнозування попиту забезпечує компанії цінною інформацією щодо можливостей на поточному та потенційних ринках і допомагає менеджерам приймати зважені рішення стосовно обсягу товарів до замовлення, просування товарів та бізнес-стратегії в цілому.

Натомість, ігноруючи цей процес, компанії ризикують прийняти помилкові рішення в розрізі продуктової стратегії та цільових ринків. А це може створити купу проблем, таких як: збільшення затрат на зберігання продукції, зменшення задоволеності клієнтів та прогалини в управлінні supply chain. Якщо коротко, то компанія або втрачає кошти, або отримує їх не в повному обсязі.


Історична ремарка

Загалом тенденція на створення окремих відділів з прогнозування попиту в компаніях з’явилась наприкінці 80-х років минулого століття. Спочатку, в більшості випадків, прогнози базувались на простих статистичних моделях та методах, як-от рухоме середнє, експоненційне згладжування, чи навіть інстинктивне судження (в простонародді “чуйка”). А потім, з розвитком технологій в області зберігання та обробки даних (Big Data), процес прогнозування попиту зазнав значних змін і став незамінним інструментом для бізнесів різних галузей та розмірів.

І якщо ринок програмного забезпечення для прогнозування попиту в 2019 році оцінювався в 3 млрд доларів, то до 2030 року очікується, що ця сума становитиме більше ніж 14,5 млрд (transparency market research). Тож чому варто звернути уваги на цю тему і як прогнозування попиту може стати частиною ваших бізнес-процесів — розповідаємо далі.


Важливість прогнозування попиту для бізнесу

Попит є драйвером всього бізнесу. Тож не дивно, що його аналіз впливає на ефективність багатьох процесів компанії. Прогнозування попиту не буває на 100% точним (тільки якщо це збіг обставин або шахрайство з розрахунками), але є необхідним, адже впливає на:

Планування бюджету
Дані, отримані з прогнозу, допомагають приймати ефективні фінансові рішення щодо операційних, виробничих та маркетингових витрат. Крім того, чітка картинка передбачуваного попиту дозволить вам спланувати затрати на персонал та перерозподілити ресурси в пікові періоди активності.

Розробка цінової стратегії
Визначення правильної ціни, враховуючи поточну ринкову активність та попит на ваш продукт, є ключовим. Завдяки прогнозу попиту ви зможете корегувати цінову політику залежно від ситуації, а також заздалегідь налаштувати інструменти її втілення, на кшталт акцій, знижок, промо тощо. Розуміючи ринок і потенційні можливості, ви можете встановлювати конкурентні ціни та використовувати доречні маркетингові стратегії щодо вартості товарів.

Контроль рівня запасів
Прогнозуючи майбутній попит, ви можете розрахувати оптимальну кількість товарів на складах, не створюючи при цьому overstock. Так ви уникнете переплат за надлишкове зберігання, або ж, навпаки, зможете заздалегідь підготуватися до ажіотажу в період підвищених продажів.Прогнозування попиту доцільно застосовувати незалежно від сфери бізнесу – чи то ритейл, чи FMCG, чи фармацевтична компанія, чи будівництво тощо.


Прогнозування та планування попиту. В чому різниця?

Багато хто використовує поняття прогнозування та планування попиту як синоніми. Проте існує принципова різниця між цими термінами. І якщо прогнозування — це стратегічне передбачення на основі історичних даних та аналізу суміжних факторів, то планування — це більш тактичний процес, що передбачає побудову плану на основі даних з прогнозу та розробку кроків його втілення.

Детальніше про різницю:


Фактори, що впливають на попит та прогноз

Існує ряд факторів, що суттєво впливають на попит і враховуються під час прогнозування. Ось ключові з них:

sezonnist

Сезонність 

Відповідно до сезонів змінюється й попит. Сезонний бренд чи циклічний бізнес може мати підвищену активність в пікові періоди, що змінюється стабільними або продажами нижче середніх в міжсезоння.

 

Прогнози, що базуються на сезонності, враховують продукти з більшою популярністю в специфічні періоди, на свята чи івенти. А оскільки такі товари потребують гнучкого управління робочими потужностями, ресурсами та зберіганням, то одним з ключових інструментів буде саме ефективне прогнозування.

profile 2user

Конкуренти

Поява нових гравців у прямих та суміжних товарних категоріях створює все більше альтернатив для ваших клієнтів, що позначається на попиті. Запуск нових конкурентних продуктів, або, навпаки, вихід когось з ринку може застати вас зненацька. А гнучка модель прогнозування дозволить вам швидше реагувати на мінливі події.

typ tovariv

Тип товарів

Процес прогнозу буде різнитися для різних типів продуктів та послуг — від товарів, що швидко псуються, до сервісів за передплатою, що оплачуються на місячній основі. Важливо знати пожиттєву цінність ваших клієнтів (загальну к-сть покупок на людину протягом певного періоду), розмір середнього чека та комбінації продуктів, що купуються разом. Використовуючи ці дані, ви можете покращити якість прогнозу і відстежувати, як один SKU впливає або стимулює попит на інший.

geografiya

Географія

Місце концентрації ваших клієнтів, розташування виробництва та точок відправки продукції впливають на прогнозування запасів та швидкість виконання клієнтських замовлень. А доступність складських приміщень та швидкі способи доставки можуть позитивно вплинути на прогноз попиту.


Види прогнозування попиту

Залежно від галузі, клієнтської бази та специфіки продукту, використовують різні типи прогнозування попиту, ось основні з них:

Прогнозування на макрорівні
В цьому випадку прогнозується загальна економічна ситуація, зовнішні чинники та інші масштабні фактори, що можуть вплинути на бізнес. Аналіз цих складових забезпечує бізнес інформацією про локальні та глобальні ризики, можливості, а також дозволяє залишатися в контексті культурних та ринкових змін.

Прогнозування на мікрорівні
Прогноз попиту на мікрорівні може бути специфічним для окремого продукту, регіону або сегменту. Зазвичай стосується разових або спонтанних змін, що можуть призвести до стрибка або падіння попиту. Наприклад, якщо ви локальний виробник пива, а ваша місцева команда неочікувано вийшла у фінал чемпіонату з футболу, то варто заздалегідь подбати про доступність товару на полицях і провести додаткові маркетингові активності.

Короткострокове прогнозування попиту
Може використовуватися на макро- та мікрорівні. Зазвичай здійснюється на період менш ніж 12 місяців для отримання інформації щодо повсякденних завдань. Короткостроковий прогноз передбачає консультації з відділами продажів та маркетингу для розуміння їхніх активностей, що можуть підвищити попит.

Довгострокове планування
Як і попереднє, може використовуватися для макро- та мікрорівня і здійснюється на період більше одного року. Цей вид прогнозування допомагає компаніям приймати зважені глобальні рішення щодо розширення, інвестицій або довготривалих партнерських відносин. Закладаючи рік та більше в процес прогнозу, компанія бачить надійну картинку тенденцій попиту, що може скластися, наприклад, після запуску нового магазину чи розширення бізнесу в інших країнах.


Автоматизація прогнозування попиту

В умовах сучасного ринку ручні методи інтерпретації даних для прогнозування не покривають запити компаній. По-справжньому гнучкий і актуальний підхід, що враховує мінливість середовища та швидку зміну клієнтської поведінки, передбачає аналіз даних в режимі реального часу, тобто використання технологічних програм. Це також дозволяє зменшити вплив людському фактору, знизити навантаження команд та змінити їхній фокус з операційних завдань на стратегічні.

Прикладом такого програмного забезпечення є SMART Demand Forecast.

В системі закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволяє врахувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів.

Крім того, в систему SMART Demand Forecast вбудована аналітика Power BI, що дозволяє оперативно приймати управлінські рішення на основі актуальних даних. А наявність універсальної структури даних дозволяє зберігати розрізнену інформацію в єдиному форматі та середовищі.

Щоб дізнатися більше про рішення та замовити персональну демонстрацію, звертайтеся за адресою: sales@smart-it.com


На завершення

Прогнозування попиту допомагає компаніям приймати обґрунтовані рішення, що впливають на всі процеси: від планування запасів до оптимізації supply chain. Сьогодні, коли очікування та поведінка клієнтів змінюється частіше, ніж будь-коли, наявність гнучкого та точного програмного забезпечення прогнозування забезпечує компанії додатковими можливостями та допомагає швидко реагувати на зміни. А дилема, чи впроваджувати системи на базі штучного інтелекту та машинного навчання для оптимізації прогнозу попиту, перетворюється на питання часу.


Система прогнозування попиту

Підвищіть точність прогнозування з алгоритмами машинного навчання та штучного інтелекту!

Замовити презентацію