Jak poprawić dokładność prognozowania popytu i zwiększyć zyski? Wskazówki dla sprzedawców

Prognozowanie popytu zależy od wielu zmiennych, które należy przeanalizować, od danych historycznych po czynniki zewnętrzne. Uwzględnienie wszystkich tych zmiennych w zmieniającym się otoczeniu jest dość trudne. A niedokładne prognozowanie pociąga za sobą wzrost niepotrzebnych kosztów operacyjnych, takich jak koszty logistyczne, magazynowe czy finansowe, i prowadzi do utraty sprzedaży. W tym artykule omówiono sposoby poprawy dokładności prognozowania.

Specyfika prognozowania popytu w handlu detalicznym

  Aby poprawić dokładność prognozowania w handlu detalicznym, należy zrozumieć główne czynniki zewnętrzne i wewnętrzne. Oto główne z nich:

Wpływ kampanii promocyjnych na asortyment
Rozpoczynanie kampanii promocyjnych przyczynia się do kanibalizacji produktów pokrewnych. Na przykład rabaty na produkty o wyższej cenie zawsze prowadzą do spadku sprzedaży w średnim segmencie cenowym. Dlatego ważne jest ilościowe określenie popytu, aby zapewnić dostępność produktów w ramach promocji.

Zmienność zachowań klientów
Sprzedaż jest ściśle związana z preferencjami klientów. Trudno powiedzieć, co zmotywowało ich do zakupu danego produktu: jego cena, branding czy złe doświadczenia klienta z produktem konkurencji. Równie ważną rolę odgrywa całościowe postrzeganie placówki w umysłach klientów. Jak więc widać, jest wiele czynników, które wpływają na ostateczną sprzedaż.

Kontekst ogólny
Należy również wziąć pod uwagę ogólne otoczenie danej placówki handlowej. Dotyczy to również pobliskich przedsiębiorstw, w tym branż pokrewnych. Na przykład, idąc na zakupy spożywcze, osoba może zauważyć sklep z artykułami gospodarstwa domowego i pamiętać o zakupie środka czyszczącego. Czynniki te mają również wpływ na sprzedaż, choć bardzo trudno jest ocenić ten wpływ.

Wpływ czynników zewnętrznych
Sezonowość, sytuacja polityczna i gospodarka mają wpływ na popyt i dokładność prognozowania sprzedaży. Niestety, nie ma narzędzi, które mogłyby dokładnie przewidzieć, czego przedsiębiorstwa mogą się spodziewać w przyszłości, ale nowoczesne możliwości prognozowania pomagają firmom reagować na zmiany tak szybko, jak to możliwe.

Marka i marketing
Ważną rolę odgrywa związek między danym SKU a wyraźną potrzebą w umysłach konsumentów. Tu z pomocą przychodzą kampanie reklamowe i prace nad rozwojem marki, które z kolei mogą znacznie zwiększyć sprzedaż.

Lokalizacja punktów sprzedaży
Lokalizacja sklepów ma znaczenie w przewidywaniu popytu ze strony detalistów. Wpływa to na liczbę klientów i trafność dostępnego asortymentu.

Tradycyjne ręczne metody analizy już dawno straciły swoją skuteczność na rzecz modeli matematycznych opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Podejście to nie polega jedynie na zastosowaniu określonej formuły, ale poprawia dokładność prognozowania popytu poprzez uwzględnienie czynników wewnętrznych i zewnętrznych.

Jak zbudować wysokiej jakości prognozę?

Dokładność prognozy jest kluczowa w zarządzaniu zapasami, dlatego każda firma powinna sporządzać prognozy popytu dla różnych okresów czasu. W zależności od celów i założeń przedsiębiorstwa, istnieje kilka rodzajów prognoz:

• Krótkoterminowe lub operacyjne – do podejmowania szybkich decyzji przy częstych wahaniach popytu
• Średnioterminowo – zarządzanie zasobami i zapewnienie efektywności działania
• Długoterminowe – do podejmowania strategicznych decyzji o inwestycjach i zmianach w miksie produktów

Stosowanie metody ręcznej do wszystkich opisanych powyżej rodzajów prognoz czyni proces nieefektywnym z wielu powodów:

1. Jesteś uzależniony od konkretnych specjalistów lub zespołów projektowych.
2. Nawet najbardziej doświadczeni specjaliści nie są w stanie uwzględnić wszystkich czynników w formacie arkusza kalkulacyjnego.
3. Metody manualne polegają najczęściej na wykorzystaniu ograniczonej liczby wzorów i metod.
4. W prognozach istnieje duże prawdopodobieństwo wystąpienia błędu ludzkiego.

Dlatego, aby zwiększyć dokładność prognozowania, detaliści delegują złożone matematyczne obliczenia prognostyczne do inteligentnych systemów, które mogą zautomatyzować ten proces i uczynić go bardziej wydajnym dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Skuteczność i dokładność prognoz tych systemów zależy od tego, jak często wprowadzasz nowe dane istotne dla obliczeń. Im więcej wysokiej jakości danych analitycznych dostarczysz do systemu, tym dokładniej będzie działał jego model matematyczny. Dlatego jeśli dopiero zastanawiasz się nad wdrożeniem systemu, który może poprawić dokładność prognozowania, zalecamy, abyś od razu rozpoczął pracę z danymi historycznymi i czynnikami korygującymi popyt.

Jakie dane są potrzebne do sporządzenia prognozy? Przyjrzyjmy się rozwiązaniu SMART Demand Forecast. Jest to system, który może tworzyć prognozy popytu zarówno dla sprzedaży regularnej, jak i promocyjnej.

Jest to przepis na niezbędne dane, które sprzedawcy muszą ustrukturyzować i zgromadzić, aby prognoza była skuteczna:

• Historia sprzedaży
• Szczegółowe informacje o promocjach (rodzaj promocji, jej ramy czasowe)
• Ceny
• Działania marketingowe
• Hierarchia produktów i punktów sprzedaży
• Informacje o konkurentach (rodzaj, geografia, itp.)

Brak niektórych z powyższych danych może wpłynąć na dokładność prognozy. Nie ogranicza to jednak możliwości wdrożenia SMART Demand Forecast. Aby uzyskać więcej informacji na temat korzyści i możliwości rozwiązania, wypełnij formularz.

Rozpoczynamy projekt pilotażowy z firmami, które są gotowe poprawić swoją dokładność prognozowania, który obejmuje

• Opracowanie planu, wyznaczenie celów
• Opis procesów biznesowych
• Dostosowanie wszystkich danych do jednej struktury
• Uruchomienie modelu na niektórych SKU, co pozwoli sprzedawcy ocenić dokładność prognozy

Następnie następuje etap pełnego testowania rozwiązania, gdzie następuje integracja i wdrożenie systemu SMART Demand Forecast. Ostatnim etapem jest zastosowanie algorytmów systemu do całego asortymentu i wszystkich punktów sprzedaży. W zależności od życzeń klienta, projekt może być dalej przekazany pod kontrolę techniczną specjalistów biznesowych SMART lub zarządzany przez klienta.

Wpływ prognozowania na kluczowe wskaźniki biznesowe

Wysokiej jakości prognozowanie jest niezbędne dla lepszej kontroli i zarządzania łańcuchem dostaw: planowania zapasów, poprawy logistyki i poprawy obsługi klienta. Ponadto istnieją dodatkowe korzyści z dokładnego prognozowania, jak np.

Zmniejszenie nadmiernych zapasów
Wypisanie nadwyżki towaru to nie tylko utrata zysku, ale także nieplanowane koszty utylizacji. Aby tego uniknąć, należy pracować nad poprawą dokładności prognozowania popytu.

Poprawa obrotu towarowego
Dokładne prognozowanie pozwala ograniczyć nadmiar zapasów. Poprawia to rotację produktów i uwalnia środki zamrożone w zapasach.

Wzrost sprzedaży
Wysokiej jakości prognoza zapewni odpowiedni poziom dostępności towarów na półkach, co ułatwi regularną sprzedaż bez groźby wyczerpania zapasów.

Koncentracja strategiczna i redukcja kosztów osobowych

Systemy prognozowania popytu przejmują prawie całą pracę mechaniczną. Dzięki temu obecni analitycy będą mogli skupić się na bardziej strategicznych zadaniach, a firma nie będzie musiała wydawać pieniędzy na zatrudnianie nowych specjalistów.

Tym samym trafna prognoza stymuluje pozytywne zmiany wielu wskaźników biznesowych. Prognoza oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym uwzględnia więcej składników wpływających na popyt i przyspiesza proces podejmowania decyzji zarządczych w firmie.

Aby uzyskać indywidualną konsultację dotyczącą SMART Demand Forecast, wypełnij formularz.