Prowadzenie działalności gospodarczej w dzisiejszych czasach nie jest łatwym zadaniem. Wyzwania, które rzeczywistość przedstawia jedno po drugim, znacznie komplikują ten proces, a przewidzenie wpływu niekorzystnych czynników zewnętrznych na rynek i zachowania konsumentów jest czasem niezwykle trudne. Jednym z najbardziej bolesnych punktów dla firm w ostatnich latach była zmienność popytu. Coraz więcej czynników - od postów influencerów po niespodziewane okoliczności - zmusza klientów do częstszej zmiany zachowań zakupowych.
Problem w tym, że zmiany te zachodzą dość niespodziewanie i nie ma magicznego narzędzia, które pozwoliłoby przewidzieć globalne sytuacje tworzące ryzyko dla firm. Ale czy istnieją inne sposoby, aby spojrzeć w przyszłość i dostosować swoje procesy biznesowe? W tym artykule mówimy o prognozowaniu popytu, wyjaśniamy znaczenie tego procesu i przyglądamy się nowoczesnym rozwiązaniom opartym na algorytmach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które mogą usprawnić Twoje planowanie operacyjne w zmieniającym się środowisku.
Prognozowanie popytu to proces szacowania przyszłego popytu poprzez analizę danych historycznych, informacji oraz wpływu dodatkowych czynników. Skuteczne prognozowanie popytu zapewnia firmie cenny wgląd w możliwości na obecnych i potencjalnych rynkach i pomaga menedżerom podejmować świadome decyzje dotyczące wielkości zamówień, promocji produktów i ogólnej strategii biznesowej.
Ignorując ten proces, firmy ryzykują podejmowaniem błędnych decyzji w zakresie strategii produktu i rynków docelowych. A to może powodować wiele problemów, takich jak zwiększone koszty magazynowania, zmniejszone zadowolenie klientów i luki w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Krótko mówiąc, firma albo traci pieniądze, albo nie otrzymuje ich w całości.
Ogólnie rzecz biorąc, tendencja do tworzenia w przedsiębiorstwach odrębnych działów prognozowania popytu pojawiła się pod koniec lat 80. ubiegłego wieku. Początkowo, w większości przypadków, prognozy opierały się na prostych modelach i metodach statystycznych, takich jak średnia ruchoma, wygładzanie wykładnicze, czy nawet w oparciu o intuicję ( powszechnie nazywaną "przeczuciem"). A następnie, wraz z rozwojem technologii w zakresie przechowywania i przetwarzania danych (Big Data), proces prognozowania popytu uległ znacznym zmianom i stał się niezbędnym narzędziem dla przedsiębiorstw wszystkich branż i wielkości.
I choć w 2019 roku rynek oprogramowania do prognozowania popytu szacowany był na 3 mld dolarów, to do 2030 roku kwota ta ma osiągnąć ponad 14,5 mld dolarów (transparency market research). Dlaczego więc warto zwrócić uwagę na ten temat i jak prognozowanie popytu może stać się częścią Twoich procesów biznesowych - opowiemy Ci o tym poniżej.
Popyt jest motorem napędowym całego biznesu. Nie dziwi więc fakt, że jego analiza wpływa na efektywność wielu procesów w firmie. Prognozowanie popytu nigdy nie jest w 100% trafne (tylko w przypadku zbiegu okoliczności lub oszukańczych obliczeń), ale jest konieczne, bo wpływa na:
Prognozowanie popytu jest wskazane do stosowania niezależnie od sektora działalności, czy jest to handel detaliczny, FMCG, farmacja, budownictwo itp.
Wiele osób używa pojęć prognozowania i planowania popytu synonimicznie. Istnieje jednak zasadnicza różnica między tymi pojęciami. I o ile prognozowanie jest strategicznym przewidywaniem opartym na danych historycznych i analizie powiązanych czynników, o tyle planowanie jest procesem bardziej taktycznym, polegającym na budowaniu planu w oparciu o dane z prognozy i opracowywaniu kroków jego realizacji.
Więcej o różnicy:
Istnieje szereg czynników, które mają istotny wpływ na popyt i są brane pod uwagę przy prognozowaniu. Oto najważniejsze z nich:
