Prognozowanie popytu w praktyce: jak SMART Demand Forecast pomaga firmom uzyskać dokładne prognozy

Powyższe słowa słynnego futurysty stanowią dość trafne porównanie procesu prognozowania z wykorzystaniem tunelu aerodynamicznego do testowania różnych modeli samolotów w sztucznie stworzonych warunkach. Analogię tę można również zastosować do prognozowania popytu przy pomocy nowoczesnych rozwiązań, które coraz częściej wykorzystywane są w różnych sektorach biznesu, od produkcji po handel detaliczny. W końcu bardzo ważne jest, aby system prognozowania popytu pozwalał na testowanie możliwych scenariuszy w środowisku, w którym można bezpiecznie ocenić ich zalety i wady.

Zadania prognozowania popytu

Podobnie jak tunel aerodynamiczny pozwala wykryć wady konstrukcyjne samolotu przed jego faktycznym lotem, systemy prognozowania popytu umożliwiają firmom skuteczniejsze przygotowanie się na przyszłe zmiany dzięki:

1. Optymalizacji zapasów;
2. Minimalizacji ryzyka powstawania nadmiernych lub niedostatecznych zapasów towarów;
3. Zapewnieniu stabilności procesów łańcucha dostaw;
4. Planowaniu działań produkcyjnych i marketingowych w oparciu o dokładne dane itp.

Czym więc jest prognozowanie popytu?

Biorąc pod uwagę powyższe fakty, definicję prognozowania popytu można podsumować jako proces analizowania i przewidywania przyszłego zapotrzebowania na towary lub usługi firmy, co pozwala zoptymalizować jej zapasy, produkcję i logistykę. A dzięki nowoczesnym rozwiązaniom wykorzystującym algorytmy sztucznej inteligencji firmy są w stanie skuteczniej reagować na zmieniające się wyzwania rynkowe i odkrywać nowe, nieoczekiwane źródła zysków.

Wyzwania związane z prognozowaniem popytu stojące przed firmami

Proces prognozowania popytu niesie ze sobą wiele pułapek, z którymi mogą borykać się współczesne firmy, w tym

1. Niewystarczające lub niskiej jakości dane: jeśli informacje o popycie są niekompletne lub niedokładne, prognozy mogą być błędne.
2. Wahania popytu spowodowane sezonowością, czynnikami zewnętrznymi, takimi jak zjawiska gospodarcze lub zmiany w przepisach itp.
3. Trudności w integracji danych prognostycznych z codziennymi procesami operacyjnymi, co wymaga kompleksowego podejścia, odpowiedniego poziomu wiedzy specjalistycznej i skoordynowanej pracy zespołów wielofunkcyjnych.
4. Stosowanie przestarzałych ręcznych metod prognozowania: tradycyjne arkusze kalkulacyjne, brak automatyzacji i proste formuły prognozowania popytu nie pozwalają na uwzględnienie dużej liczby zmiennych i szybkie dostosowanie prognoz do nowych danych, co prowadzi do spadku ich dokładności.

Jak działa prognozowanie i jakie są kluczowe kroki skutecznego podejścia do budowania dokładnej prognozy popytu?

Prognozowanie popytu to złożony i ustrukturyzowany proces, który składa się z kilku kluczowych kroków:

Gromadzenie danych wysokiej jakości

Ten etap jest pierwszym i najbardziej fundamentalnym dla osiągnięcia dokładnego prognozowania popytu. Obejmuje on gromadzenie danych historycznych dotyczących sprzedaży, działań marketingowych, sezonowości i wpływów zewnętrznych. Im więcej wysokiej jakości danych posiadasz, tym dokładniejsze będą Twoje prognozy.

Analiza czynników wpływających na popyt

Ten etap obejmuje badanie czynników wewnętrznych i zewnętrznych, takich jak: dane dotyczące cen towarów lub usług, promocje, rabaty, kampanie marketingowe, poziomy zapasów lub sezonowość, otoczenie konkurencyjne, sytuacja gospodarcza, dane demograficzne, trendy rynkowe itp. Analiza korelacji jest przeprowadzana w celu określenia czynników, które mają największy wpływ na popyt firmy, badane są zależności, segmentacja klientów i analiza czynników są przeprowadzane przy użyciu metod statystycznych.

Wybór odpowiedniej metody prognozowania popytu

Na podstawie wyników poprzednich kroków wybieramy metody prognozowania popytu (np. ilościowe lub jakościowe), które są najbardziej skuteczne w określonych okolicznościach.

Tworzenie modelu prognozowania popytu

Jest to jeden z najważniejszych etapów, w którym sama prognoza budowana jest na podstawie zebranych i przeanalizowanych danych. Modele prognozowania popytu mogą opierać się na różnych narzędziach statystycznych, takich jak regresja liniowa, metody szeregów czasowych itp. W dzisiejszych czasach ważne jest jednak, aby model prognozy był elastyczny i dostosowywał się do nowych trendów, zmienności rynku i innych zmiennych czynników. W tym przypadku tradycyjne modele statystyczne mają wiele ograniczeń i przegrywają z modelami wykorzystującymi algorytmy sztucznej inteligencji. Dlatego rozwiązanie SMART Demand Forecast zawiera wszystkie niezbędne narzędzia do tworzenia elastycznych modeli prognozowania popytu. System wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, aby zapewnić dokładne i dynamiczne prognozy.

Testowanie i optymalizacja modelu prognozowania popytu

Ten etap jest obowiązkowy, ponieważ umożliwia ocenę skuteczności modelu w rzeczywistych warunkach. Na podstawie wyników testów wprowadzane są poprawki do modelu, aby skalibrować go w celu uzyskania maksymalnej dokładności prognozy.

• Wykorzystanie prognozy w kluczowych procesach biznesowych – ostatni etap obejmuje wykorzystanie prognozy w ważnych dla firmy procesach biznesowych: zarządzaniu zapasami, produkcją, planowaniu kampanii marketingowych itp.

Zalety prognozowania popytu:

• Optymalizacja procesów łańcucha dostaw: dokładne prognozowanie popytu na produkty pomaga efektywniej zarządzać zapasami, co minimalizuje ryzyko ich wyczerpania lub powstawania nadwyżek. To z kolei pomaga obniżyć koszty związane z przechowywaniem towarów i zapobiega utracie sprzedaży z powodu niedostępności towarów lub usług. Budując procesy oparte na dokładnych prognozach popytu, firma zapewnia sprawny przepływ towarów w całym łańcuchu dostaw, minimalizując dostawy awaryjne i opóźnienia.
• Lepsze planowanie procesów produkcyjnych: dzięki dokładnym prognozom popytu, jednostki produkcyjne mogą zoptymalizować wykorzystanie zasobów. Prognozy pomagają zapewnić, że odpowiednia ilość surowców jest stale dostępna na czas.
• Zapewnienie dokładności kampanii marketingowych – dzięki zrozumieniu, kiedy i na jaką usługę lub produkt będzie największy popyt, specjaliści ds. marketingu mogą dokładniej opracowywać i przeprowadzać skuteczne kampanie, co pomaga zmaksymalizować sprzedaż.
• Zmniejszenie kosztów i wpływu na P&L firmy – wykorzystanie dokładnych prognoz popytu zmniejsza koszty poprzez optymalizację kluczowych procesów firmy: magazynowania, produkcji, marketingu, zaopatrzenia, łańcucha dostaw itp. Wszystko to zapewnia dokładne dopasowanie popytu do zasobów. W rezultacie ma to pozytywny wpływ na P&L firmy. Redukcja kosztów i poprawa wydajności tych procesów pomaga zwiększyć zysk brutto i dochód netto.
• Poprawa jakości usług – dokładna prognoza popytu pomaga racjonalnie planować zasoby firmy. Na przykład, polegając na prognozie, można z wyprzedzeniem zadbać o niezbędną liczbę pracowników oraz ilość towarów, aby w pełni zaspokoić popyt klientów na poziomie poszczególnych punktów sprzedaży.

Co jest kluczem do osiągnięcia dokładnego prognozowania popytu i jakie czynniki mają na to wpływ?

W przypadku rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji kluczowe są dane. Dlatego też, wdrażając rozwiązanie SMART Demand Forecast, dostawca pomaga stworzyć uniwersalną strukturę danych, która będzie wykorzystywana w procesie modelowania. To właśnie struktura zapewnia prawidłowe działanie modelu i pozwala mu sprawnie analizować informacje i dostarczać trafne prognozy. Dlatego w ramach projektu wdrożeniowego SMART business analizuje kluczowe procesy biznesowe klienta i oferuje gotowy szablon do gromadzenia danych. Klient musi jedynie przygotować i przekazać informacje do dostawcy, co oszczędza wysiłek, czas i zapewnia sukces na kolejnych etapach wdrażania rozwiązania.

Czynniki wpływające na prognozowanie popytu

Aby dokładnie przewidzieć, czego dokładnie i w jakiej ilości potrzebuje konsument, warto wziąć pod uwagę różne czynniki. W końcu funkcjonują one jak niewidzialne nici, które ciągną wskaźniki w górę lub w dół, a sukces firmy zależy od ich prawidłowej analizy. Kluczowe czynniki obejmują:

• Czynniki zewnętrzne i zjawiska społeczne – warto wspomnieć, jak podczas pandemii wszyscy kupowali maseczki ochronne i środki antyseptyczne. Analiza trendów to sposób na przewidywanie ważnych i nagłych zmian w preferencjach klientów.
• Polityka cenowa – rabaty, promocje, a nawet minimalny wzrost cen mogą znacząco wpłynąć na sprzedaż. Ludzie zawsze będą szukać najlepszego stosunku jakości do ceny. Zrozumienie tego wzorca pozwala dokładniej przewidzieć, jak zmieni się popyt.
• Sezonowość – wyobraź sobie sklep z lodami zimą i latem. Oczywiście popyt spada, gdy jest zimno, a rośnie podczas upałów. Zrozumienie wahań sezonowych i posiadanie dokładnej prognozy popytu na zapasy pomaga firmom planować moce produkcyjne i ilość towarów bez wpadania w pułapkę nadprodukcji lub deficytu.
• Czynniki ekonomiczne – poziom dochodów, inflacja i wahania kursów walut – kształtują siłę nabywczą konsumentów.
• Konkurencja – działania konkurencji również odgrywają ważną rolę. Analiza otoczenia konkurencyjnego pozwala na dostosowanie strategii w odpowiednim czasie.

Czym jest krótkoterminowe i długoterminowe prognozowanie popytu i które podejście należy wybrać?

Prognozowanie popytu jest jak planowanie trasy podróży: ważne jest, aby zrozumieć, dokąd zmierzasz, ale jednocześnie musisz wiedzieć, co czeka za rogiem.

Krótkoterminowe prognozowanie popytu

Obejmuje kilka następnych tygodni lub miesięcy i jest przeprowadzane przez okres do 12 miesięcy. Krótkoterminowe prognozowanie popytu może być wykorzystywane zarówno na poziomie makro, na przykład do prognozowania ogólnego popytu na określony rodzaj produktu w kraju lub regionie, jak i na poziomie mikro, do prognozowania popytu na określone towary lub usługi w konkretnym sklepie, punkcie sprzedaży lub wśród określonej kategorii klientów. Prognozowanie krótkoterminowe pozwala szybko reagować na zmiany związane z nagłym wzrostem popytu, szczytami sezonowymi lub rozpoczęciem kampanii marketingowych. Wymaga to ścisłej interakcji między działami sprzedaży, marketingu i operacji, ponieważ ich działania bezpośrednio wpływają na zmiany popytu. Przykładowo, kampania marketingowa może znacząco zwiększyć zainteresowanie produktem, wymagając natychmiastowego dostosowania zapasów i dostaw.

Długoterminowe prognozowanie popytu

Koncentruje się przede wszystkim na strategii: czyli prognozowaniu popytu na okres dłuższy niż rok, biorąc pod uwagę trendy, zmiany rynkowe i rozwój biznesu. Podobnie jak prognozowanie krótkoterminowe, może być również stosowane na poziomie makro i mikro. Podejście długoterminowe pomaga firmie zrozumieć, które trendy będą dominować, jak zmienią się zachowania konsumentów oraz jakich zasobów i skalowania będzie potrzebować firma w przyszłości. Na przykład otwarcie nowego sklepu lub linii produkcyjnej wymaga nie tylko zrozumienia bieżącego popytu, ale także oceny długoterminowych perspektyw.

Długoterminowe i krótkoterminowe prognozowanie popytu jest równie ważne niezależnie od branży. W handlu detalicznym, prognozy krótkoterminowe pomagają zaopatrzyć półki na czas w okresach szczytowych, ale prognozy długoterminowe określają, w jakim kierunku zmierza cała firma. W produkcji, z jej złożonym łańcuchem dostaw, prognozy krótkoterminowe pomagają uniknąć opóźnień w dostawach, podczas gdy prognozy długoterminowe pozwalają na planowanie rozbudowy mocy produkcyjnych. Zrównoważone podejście do prognozowania jest kluczem do elastyczności, wydajności i długoterminowego rozwoju.

Czym są ilościowe i jakościowe metody prognozowania popytu i kiedy należy je stosować?

W prognozowaniu popytu ważne jest znalezienie równowagi między matematyczną precyzją a intuicyjnym zrozumieniem rynku.

Ilościowe metody prognozowania popytu

Opierają się na liczbach i statystykach. Analizują dane z przeszłości, trendy sezonowe, poziomy sprzedaży i zachowania klientów. Metody te są szczególnie skuteczne, gdy mamy dużą ilość danych historycznych i działamy na rynku, na którym wzorce popytu są łatwo przewidywalne. Jeśli chodzi o obliczanie prognozy popytu, metody ilościowe są tymi, które zapewniają dokładne wyniki oparte na obiektywnych danych.

Jakościowe metodologie prognozowania popytu

Dodają czynnik ludzki do prognoz. Są to podejścia, które uwzględniają opinie ekspertów lub, na przykład, opinie klientów. Są one przydatne w przypadkach, gdy na rynku zachodzą nagłe zmiany lub gdy wprowadzasz nowy produkt bez danych historycznych. Kompetentne połączenie analizy ilościowej i oceny jakościowej pozwala uzyskać pełną wizję przyszłego popytu.

Jakie modele prognozowania popytu istnieją?

Większość modeli można podzielić na wieloczynnikowe i czasowe. Modele czasowe analizują dane historyczne w celu znalezienia wzorców: jak zmieniał się popyt w danym okresie, czy występowały wahania sezonowe i czego można się spodziewać w najbliższej przyszłości. Na przykład metody analizy średniej ruchomej lub trendu mogą prognozować popyt na towary z dużą dokładnością, gdy dane mają stabilną strukturę.

Nowoczesne modele wielowymiarowe oferują więcej – są w stanie prognozować stosunkowo dużą liczbę czynników, z którymi trudniej jest sobie poradzić prostym modelom statystycznym. Czynniki te mogą obejmować zmiany cen, premiery nowych produktów, warunki ekonomiczne, a nawet zdarzenia pogodowe. Na przykład model regresji pomaga określić, w jaki sposób zmiana jednego parametru (np. rabatów) wpływa na sprzedaż.

Jakie istnieją techniki prognozowania popytu i które z nich najlepiej odpowiadają dzisiejszym potrzebom biznesowym?

Techniki prognozowania popytu obejmują zarówno proste i zrozumiałe, jak i złożone techniki analityczne. Na przykład, jedną z najpopularniejszych technik jest ekstrapolacja, w której trend lub wzorzec przeszłych zdarzeń i trendów jest przenoszony i ekstrapolowany na przyszłość. Sprawdza się to dobrze, jeśli popyt jest stabilny i przewidywalny. Jednak w dzisiejszym świecie, w którym popyt jest często niestabilny z powodu anomalnych skoków, deficyty, zmienność itp., firmy potrzebują bardziej skutecznych technik, które wykorzystują modele wielowymiarowe. W końcu uwzględniają one analizę sezonowości, okresowe wahania, takie jak przedświąteczne okresy szczytów sprzedaży lub sezonowe spadki w miesiącach letnich, usuwają anomalie itp.

Współczesny rynek wymaga zatem bardziej elastycznego i inteligentnego podejścia. Dlatego też firmy coraz częściej sięgają po bardziej zaawansowane techniki, takie jak sztuczna inteligencja (AI) lub modelowanie oparte na uczeniu maszynowym (ML).

Inteligentne prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI: zalety i wady

Jedną z głównych zalet rozwiązania wykorzystującego sztuczną inteligencję do prognozowania popytu jest możliwość szybkiej analizy ogromnych ilości danych z różnych źródeł, co jest znacznie bardziej wydajne niż stosowanie metod czysto ręcznych. Algorytmy sztucznej inteligencji biorą pod uwagę złożone zależności, które mogą pozostać niewidoczne dla ludzi i są w stanie dostosować prognozy do zmian w świecie rzeczywistym w czasie rzeczywistym.

Jednak, jak każda technologia, korzystanie ze sztucznej inteligencji ma swoje własne wyzwania i wymagania, takie jak zależność od wysokiej jakości danych. Jeśli dane zawierają błędy lub luki, może to znacznie zmniejszyć dokładność prognoz. Dlatego tak ważne jest właściwe podejście do tworzenia ujednoliconej struktury danych i wyboru dostawcy. Na przykład firma SMART pomaga firmom stworzyć uniwersalną strukturę danych, która minimalizuje błędy i luki oraz zapewnia wysoką dokładność prognozowania.

Prognozowanie sezonowych zmian popytu i promocji za pomocą AI

Prognozowanie popytu na produkty sezonowe i promocyjne zawsze stanowiło wyzwanie ze względu na ich zmienną naturę. Dzięki sztucznej inteligencji trudności te odchodzą w przeszłość. Algorytmy analizują poprzednie cykle sprzedaży i porównują je z czynnikami zewnętrznymi. Sztuczna inteligencja może na przykład przewidzieć, ile produktów należy przygotować na sezon świąteczny lub jak rabaty wpłyną na sprzedaż podczas promocji.

Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do przewidywania popytu na nowe produkty?

Prognozowanie popytu na nowe produkty jest jednym z najtrudniejszych zadań dla firm ze względu na brak danych historycznych. Sztuczna inteligencja może jednak rozwiązać ten problem. Korzystając z informacji o podobnych produktach, analizy trendów rynkowych i wzorców zachowań różnych segmentów konsumentów, inteligentne algorytmy mogą tworzyć prognozy nawet dla zupełnie nowych produktów.

Uczenie maszynowe w prognozowaniu popytu

Zaletą uczenia maszynowego jest to, że taki system jest stale ulepszany i może analizować duże ilości danych oraz identyfikować ukryte wzorce i trendy, które są znacznie trudniejsze do wykrycia przy użyciu tradycyjnych metod analizy. Należy jednak pamiętać, że dokładność prognoz zależy nie tyle od ilości danych, co od ich jakości i trafności. Dlatego ważne jest, aby znaleźć równowagę między złożonością modelu a jego zdolnością do uogólniania, aby odrzucić „szum” za pomocą odpowiednich algorytmów i metod walidacji, aby zapobiec przetrenowaniu modelu.

Jakie istnieją modele ML do prognozowania popytu?

Modele uczenia maszynowego występują w różnych odmianach, a każdy z nich rozwiązuje określone zadania. Najpopularniejsze z nich to:

• Regresja liniowa to prosty, ale skuteczny model, który analizuje związek między popytem a kluczowymi czynnikami.
• Random Forest to metoda zespołowa, który dobrze sprawdza się w przypadku dużej liczby zmiennych i złożonych zależności.
• Gradient boosting (XGBoost, LightGBM) – zapewnia wysoką dokładność prognozowania, ponieważ uwzględnia wiele czynników jednocześnie;
• Metody grupowania (K-means) – pomagają grupować dane w celu identyfikacji podobieństw.
• Głębokie sieci neuronowe LSTM (Long Short-Term Memory) – skuteczne w pracy z szeregami czasowymi, co jest szczególnie przydatne na dynamicznych rynkach z szybkimi zmianami popytu.
• Metody transferu wiedzy – stosowane, gdy dane historyczne nie są wystarczające, na przykład przy wchodzeniu na nowe rynki lub wprowadzaniu nowych produktów.

Ponieważ każda firma ma swoją własną specyfikę, nie ma uniwersalnego modelu. SMART business, dzięki dogłębnej wiedzy specjalistycznej w zakresie uczenia maszynowego i analizy danych, pomoże Ci wybrać najlepszy model dla Twojej firmy. Firma wykorzystuje szeroką gamę nowoczesnych modeli ML obsługiwanych przez rozwiązanie SMART Demand Forecast. Zapewnia to dokładne prognozowanie popytu zgodnie z celami i dynamicznymi warunkami współczesnego rynku, na którym zachowania konsumentów szybko się zmieniają.

Prognozowanie popytu w przedsiębiorstwie – Twój klucz do efektywności i ciągłości procesów biznesowych w łańcuchu dostaw

Dzięki dokładnej prognozie popytu można skutecznie dostosować pracę dostawców, linii produkcyjnych i magazynów, aby zapewnić, że wszystko działa z maksymalnym efektem i przy minimalnych kosztach. Prognozy pomagają uniknąć przepełnienia magazynów i uzupełniać zapasy w odpowiednim czasie w krytycznych momentach. Rolą prognozowania popytu jest również optymalizacja procesów zamówień i dostaw, co bezpośrednio wpływa na koszty firmy.

Prognozowanie popytu w zarządzaniu zapasami i ich optymalizacji

Bez dokładnych prognoz firmy mogą stanąć w obliczu nadmiernych zapasów lub niedoborów, co prowadzi do strat finansowych i obniżonego poziomu obsługi klienta. Prognozowanie popytu w zarządzaniu zapasami pomaga firmom przewidzieć, jaki poziom towarów muszą utrzymywać w magazynie, aby zaspokoić popyt na rynku.

Prognozowanie popytu na wyroby gotowe

Integracja SMART Demand Forecast z ERP Microsoft Dynamics 365 Business Central może stać się sposobem na prognozowanie popytu w zarządzaniu zapasami. Pozwala ona firmom łączyć prognozy popytu z rzeczywistymi danymi zarządzania zapasami w jednym systemie. Przykładowo, system SMART Demand Forecast wykorzystuje bieżące dane sprzedażowe, wahania sezonowe oraz inne czynniki do generowania prognoz popytu. Gdy prognozy te są zintegrowane z Microsoft Dynamics 365 Business Central, decyzje dotyczące zamawiania i zarządzania zapasami mogą uwzględniać nie tylko rzeczywiste zapasy, ale także prognozy przyszłego popytu na wyroby gotowe. Pozwala to na automatyczne dostosowanie procesów zaopatrzenia i dostaw, skracając czas podejmowania decyzji i minimalizując nieefektywne wykorzystanie zasobów. Ponadto integracja zapewnia wygodny dostęp do wszystkich danych w jednej przestrzeni cyfrowej, umożliwiając szybkie podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o aktualne skonsolidowane dane.

Jak prognozowanie popytu może przydać się w różnych sektorach biznesowych?

Prognozowanie popytu odgrywa ważną rolę w każdej branży:

• W handlu detalicznym prognozowanie popytu na produkty pomaga dostosować optymalne poziomy zapasów, aby zaspokoić potrzeby klientów bez utrzymywania nadmiernych zapasów. Ponadto, dzięki dokładnym prognozom można skutecznie zaplanować asortyment i zapasy dla każdego sklepu z osobna, biorąc pod uwagę specyfikę popytu w różnych lokalizacjach.
• W branży odzieżowej dokładne prognozy popytu pozwalają na lepsze planowanie produkcji, optymalizację zaopatrzenia i magazynowania surowców, redukcję kosztów materiałowych i ryzyka nadmiernych zapasów lub braków.
• W branży motoryzacyjnej pomaga zoptymalizować linie produkcyjne, co jest ważne dla uniknięcia opóźnień w dostawach samochodów i części samochodowych.
• W branży lotniczej dokładne prognozowanie umożliwia liniom lotniczym dokładniejsze planowanie natężenia ruchu i zapotrzebowania na zasoby ludzkie, co pomaga obniżyć koszty paliwa i personelu.
• W handlu ubraniami sezonowość i trendy są ważnym aspektem branży. Dokładne prognozowanie popytu na kolekcje sezonowe pomaga firmom efektywniej planować zakupy i produkcję. Pozwala to zminimalizować niesprzedane zapasy, uniknąć długotrwałych wyprzedaży, a tym samym obniżyć koszty kampanii marketingowych mających na celu zwiększenie sprzedaży.
• W branży spożywczej prognozowanie pomaga przewidywać wahania popytu i unikać kosztów związanych ze stratami, nadmiarem lub deficytem składników, zapewniając stabilną i terminową produkcję wysokiej jakości produktów.
• W branży produkcyjnej prognozowanie popytu pozwala firmom optymalizować produkcję i zaopatrzenie w surowce zgodnie z potrzebami rynku, co zwiększa wydajność kluczowych procesów biznesowych i obniża koszty.
• W branży farmaceutycznej prognozowanie popytu pomaga zarządzać zapasami leków, biorąc pod uwagę potrzeby różnych regionów i sezonowe wahania zachorowań.
• W sektorze usług prognozowanie pomaga optymalizować i efektywnie alokować zasoby pracy, zapewniając wysoką jakość obsługi klienta.
• W branży turystycznej dokładne prognozy popytu pozwalają firmom turystycznym lepiej planować wycieczki, oferując odbiorcom najlepsze ceny i zmniejszając prawdopodobieństwo nadmiernego zatłoczenia w popularnych miejscach.
• W branży hotelarskiej: prognozowanie popytu pomaga zarządzać poziomem usług, zapewniając wysoką jakość obsługi gości i maksymalizując zyski hotelu. Z kolei w branży restauracyjnej prognozowanie pomaga ustalić efektywne zamówienie produktów, obniżyć koszty zakupu składników i uniknąć strat spowodowanych nadmiarem lub brakiem towarów i surowców.

Portfolio klientów SMART business obejmuje udane przykłady prognozowania popytu z wykorzystaniem rozwiązania SMART Demand Forecast, które otwiera nowe horyzonty możliwości dla firm na całym świecie. Znakomitym przykładem tego było wdrożenie rozwiązania w McDonald’s Georgia, które pozwoliło osiągnąć 83-procentową dokładność prognozowania sprzedaży dla każdej restauracji sieci opartą na cotygodniowej agregacji danych przez okres 4 tygodni.

Zamów prezentację i dowiedz się więcej o możliwościach tego rozwiązania dla Twojej firmy!