Роль прогнозування в плануванні попиту: стратегії та методології

Попит – рушій будь-якого бізнесу. Водночас коли уявлення про рівень споживацького попиту виявляється далеким від реальності, на бізнес чекає одна з двох неприємностей. Перша – витрати на зберігання залишків або, ще гірше, списання нерозпроданої продукції. Друга – втрата доходу, а заодно і клієнтів, через нестачу товарів на полицях.

Обидві доволі прикрі. Особливо тепер, коли на ринку існують сучасні рішення на основі технологій машинного навчання і штучного інтелекту, які дозволяють доволі точно прогнозувати коливання попиту та допомагати бізнесу оперативно ухвалювати управлінські рішення на основі актуальних даних.

Компанії все частіше використовують такі інструменти для здобуття очевидних конкурентних переваг. Як наслідок – ринок програмного забезпечення для прогнозування і планування попиту продовжує зростати. Якщо у 2021 році його обсяг становив 3,5 млрд доларів США, то у 2028 році очікується, що він сягне 6,8 млрд, тобто збільшиться майже вдвічі.

Якщо ви бажаєте дізнатися більше про те, як інструменти з прогнозування попиту допоможуть вам запобігти списанням – замовте персональну презентацію.

Яке ключове завдання вирішує планування попиту?

План попиту – це відправна точка в управлінні ланцюжком постачань і бізнесу загалом, впливаючи майже на всі KPI організації. Подібно до нервового імпульсу, він посилає сигнал до усіх ланок ланцюга, корегуючи їх навантаження відповідно до очікуваного обсягу продажів. Закупівлі, постачання, виробництво, логістика, робота складів – усе підлаштовується таким чином, щоб забезпечити достатню кількість товарів для задоволення споживацького попиту, і водночас запобігти надлишкам готової продукції. Головне тут – утримати ідеальну рівновагу, коли запасів достатньо, але ця достатність не переходить у надмірність.

Утримання такого балансу ускладняється тим, що ситуація на ринку постійно – і часом швидко – змінюється. На неї можуть впливати як макроекономічні чинники, так і безліч інших факторів, включаючи тренди індустрії, діяльність конкурентів, політичну ситуацію, природні негаразди, резонансні події – аж до одного-єдиного допису лідера думок в соцмережах. Все це впливає на і без того мінливу і непередбачувану купівельну поведінку споживачів.

Звичайно, врахувати все неможливо, але в ідеалі бізнес повинен встигати реагувати на ці зміни – а краще випереджати принаймні ті з них, які можливо передбачити. Саме тому в плануванні попиту особливе значення має точність прогнозу. Від неї, зрештою, буде залежати, чи зможе компанія вчасно забезпечити оптимальні обсяги певних категорій товарів в потрібних локаціях.

Як неточне прогнозування попиту може вдарити по фінансових показниках?

Неточний прогноз попиту може мати відчутні негативні фінансові наслідки для організації, особливо якщо відхилення суттєві. Наприклад, у випадках, коли аналітикам не вдається врахувати чинники, які призведуть до значного підвищення обсягу продажів, це може у певний момент призвести до того, що компанія не зможе продати частину своїх товарів, бо їх просто не вистачить – або їх не встигнуть вчасно доставити в потрібний час і в потрібне місце.

Таким чином, організація втратить можливість отримати прибуток від реалізації своєї продукції на піку її попиту, а покупці будуть розчаровані неможливістю зробити необхідні їм покупки. І не відомо, що гірше. Адже лояльність клієнтів дуже легко втратити, а от щоб повернути її або залучити нових покупців, потрібно багато часу і маркетингових зусиль.

Навіть якщо компанії вдається заповнити товарні прогалини переміщенням продукції з інших розташувань – все одно це відбувається ціною додаткових логістичних витрат.

Отже, недооцінка попиту при плануванні продажів може дорого коштувати. Проте переоцінка теж призводить до прикрих наслідків. Компаніям доводиться витрачати кошти на зберігання нерозпроданої продукції, оплачуючи додатковий складський простір, накопичення надлишкових запасів блокує оборотний капітал. Крім того, організаціям доводиться знижувати ціну, щоб якнайшвидше реалізувати залишки, а якщо строк придатності минає – взагалі списувати їх. Списання продукції – найбільш прикрий і поширений наслідок неточного прогнозу у ритейлі.

Зрозуміло, що особливо болісні наслідки для компаній пов’язані з серйозними прорахунками в плануванні попиту. Незначні помилки призводять до менш помітних проблем, проте, коли вони трапляються регулярно, це все одно в перспективі відчутно шкодить бізнесу.

Тому організації, які прагнуть максимально оптимізувати свої процеси та усунути будь-які причини зайвих витрат, впроваджують сучасні інструменти для прогнозування попиту. Адже в умовах гострої боротьби за покупця точний прогноз – і як наслідок ефективне керування запасами – може стати однією з вирішальних конкурентних переваг.

Які переваги отримує бізнес від точного планування попиту?

Попереджений – значить озброєний. Завчасне усвідомлення майбутніх коливань попиту дає компаніям змогу підготуватись до них, а значить – більш раціонально розпоряджатися своїми ресурсами та впроваджувати оптимальні продуктові стратегії. Розглянемо основні переваги точного прогнозу при плануванні попиту.

Максимізація продажів

Вчасне знання про сплески попиту дозволяють організаціям максимально ефективно скористатися ними, підготувавши необхідну кількість товарів для продажу і уникнувши дефіциту. Це призводить до підвищення обсягу продажів у середньому на 15%.

Зменшення витрат на зберігання надлишків

З іншого боку, передбачення спадів попиту допомагає уникати надлишків продукції – а значить витрат на її зберігання на складах.

Зменшення обсягів списаної продукції

Підтримання оптимального рівня запасів і уникнення надлишків також гарантують, що менша кількість товарів буде списаною через закінчення терміну придатності.

Покращення сервісу

Точний прогноз попиту дозволяє без зайвих логістичних і складських витрат підтримувати постійну доступність продукції, яку потребують покупці. Задоволеність клієнтів зростає у середньому на 20%.

Більш точні дані для бізнес-рішень

Прогноз попиту – одна з відправних точок для прийняття управлінських рішень. Чим точніший прогноз, тим більш вдалими будуть ухвалені рішення.

Більш обґрунтована цінова політика

Рівень попиту – один з ключових факторів, які слід враховувати в ціновій стратегії. Точне планування попиту дає можливість встановити оптимальні для ринку ціни, що є однією з важливих передумов вдалих продажів.

Більш раціональний маркетинг

Маркетингові активності дають найкращий результат, коли при їх плануванні враховуються майбутні коливання попиту на ті чи інші товарні групи з урахуванням канібалізації. Таким чином ефективність промо-акцій зростає на 15%.

Загалом точний прогноз здатний підвищити прибутковість бізнесу на 25%. Звісно, цей показник різниться у різних компаніях. Щоб зрозуміти, який прибуток від точного прогнозування попиту може мати саме ваша організація, ви можете скористатися калькулятором.

Які існують основні методи прогнозування попиту?

Традиційно методи прогнозування поділяються на дві великі групи за рівнем формалізації: інтуїтивні та формальні або статистичні. Перші, попри назву, ґрунтуються не стільки на ірраціональному відчутті, скільки на інсайтах і досвіді експертів. Тому їх ще називають «експертними». Вони поділяються на індивідуальні – коли прогноз здійснюється окремими спеціалістами, та колективні – в яких прогнозування відбувається під час разових або серійних обговорень.

Зазвичай інтуїтивні методи використовуються як доповнення до формальних, а також у ситуаціях високої невизначеності, коли для аналізу бракує даних. Наприклад, коли компанія щойно вийшла на ринок або ж відкриває новий напрямок у бізнесі. Перевагою цих методів є те, що вони більш універсальні та здатні охопити ширше коло чинників, ніж формальні методи. Недолік – суб’єктивність і приблизність прогнозів.

Формальні методи засновані на математичному підході, а також на давній істині, що кращий спосіб зрозуміти майбутнє – вивчити минуле. Ці методи використовуються, коли для аналізу доступний достатній обсяг історичних даних, в першу чергу стосовно продажів. Вивчаючи тенденції минулих періодів, аналітики екстраполюють їх в майбутнє. При цьому використовуються складні математичні формули і моделі, в яких враховані різноманітні чинники і взаємозалежності, які можуть вплинути на попит.

Перевага такого підходу полягає в його об’єктивності та в тому, що він дає результат у кількісному вираженні. Недолік його полягає в тому, що він не підходить для виявлення складних нелінійних закономірностей, а також в тому, що у формулах багато факторів залишаються поза межами аналізу.

Як ІТ-рішення вдосконалюють прогнозування попиту?

Сучасні інструменти для прогнозування попиту з використанням ШІ та машинного навчання – такі як, наприклад, SMART Demand Forecast – можуть використовуватись як ефективна альтернатива традиційним інтуїтивним і формальним методам або ж доповнювати їх. У будь-якому випадку вони дають бізнесам переваги, які були недоступні раніше.

Як мінімум вони суттєво спрощують і прискорюють процес прогнозування, беручи на себе складний аналіз та обчислення – те, що вимагало тривалої і кропіткої роботи цілого аналітичного відділу. До того ж, як показує практика, таке програмне забезпечення зазвичай більш ефективне, аніж традиційні статистичні методи.

Одне з досліджень McKinsey Digital показало, що прогнозування попиту з використанням штучного інтелекту може на 25-40% скоротити витрати на адміністрування ланцюжків постачань, на 65% зменшити втрачені продажі через відсутність товарів на складі і на 20-50% скоротити запаси.

Завдяки чому досягається така ефективність? Програмне забезпечення на основі ШІ та машинного навчання поєднує у собі точність традиційного статистичного аналізу зі здатністю врахувати велику кількість чинників, що властиве експертному аналізу. Ці інструменти обробляють цілі масиви як структурованих, так і неструктурованих даних із різних джерел – і водночас, як правило, видають результат з більшою точністю, аніж експерти, оскільки здатні помічати приховані закономірності. Окрім історії продажів різних найменувань товарів у різні періоди, тут можуть бути враховані:

• макроекономічні показники;
• тенденції ринку;
• діяльність конкурентів;
• результати опитувань;
• власні маркетингові активності;
• інформація з POS-терміналів та датчиків IoT;
• дані від постачальників і дистриб’юторів;
• прогноз погоди;
• інформація з соцмереж тощо.

Алгоритми машинного навчання здатні обробляти всі ці набори даних та віднаходити як лінійні, так і нелінійні кореляції між ними, «бачити» патерни й тенденції, у тому числі неочевидні, які людина-аналітик може й не помітити. В результаті генерується прогнозна модель, яка і буде використовуватись для планування попиту. Причому модель з часом здатна навчатися та вдосконалюватися, і чим більше даних додається до системи, тим точнішими стають прогнози.

Варто зазначити, що багато буде залежати від вибору правильних алгоритмів. Утім, це скоріше завдання провайдерів рішень для прогнозування. Якщо ви оберете для себе SMART Demand Forecast, наші експерти допоможуть вам із правильним вибором, тестуванням і подальшим використанням саме тих алгоритмів, які забезпечать максимально точний прогноз, виходячи з особливостей вашого бізнесу.

Варто наголосити, що фундаментальною перевагою інструментів для прогнозування попиту на основі штучного інтелекту у порівнянні з традиційними статистичними методами є їх здатність врахувати не тільки минуле (історичні дані з продажів), але і безліч актуальних чинників.

Причому інформація може надходити до системи майже в режимі реального часу, як от дані з POS-терміналів, датчиків IoT, сигналів з сайтів і соцмереж. Це робить процес прогнозування неперервним і більш гнучким, планування попиту – більш пристосованим до мінливих обставин сьогодення, а ланцюг постачання – максимально підлаштованим під реальний споживчий попит.

Плани на успіх

Для будь-якої компанії планування попиту – відправна точка й одночасно орієнтир. Від нього залежить те, наскільки діяльність організації буде узгодженою з купівельною поведінкою клієнтів і те, наскільки ефективно бізнес буде відповідати запитам ринку. Тому компаніям критично важливо застосовувати ефективні інструменти прогнозування попиту. Найбільшу доведену ефективність демонструють рішення з використанням штучного інтелекту та алгоритмів машинного навчання, які витісняють традиційні інструменти.

Якщо ви бажаєте дізнатися більше про те, як впровадити у своїй організації найкращі практики прогнозування попиту – замовте персональну презентацію.