Kluczowe aspekty wyboru sprzedawcy. Wybór najlepszego systemu prognozowania popytu. 

Wybór najlepszego systemu prognozowania popytu. Ważne punkty i subtelności wyboru

Prognozowanie popytu ma wpływ na cały łańcuch dostaw. Planując sprzedaż i mając pojęcie o przyszłym popycie, można nie tylko zapewnić odpowiednią ilość towaru na półkach, ale także zrozumieć, jakie działania należy wykonać przy konkretnych pozycjach, aby wygenerować dodatkowy zysk. Dodatkowo pozwala na utrzymanie wysokiego poziomu dostępności towarów przy minimalnych zapasach.

Istnieje wiele metod prognozowania popytu. Dziś jednak analitycy i właściciele firm zgadzają się, że procesy manualne z wykorzystaniem arkuszy kalkulacyjnych nie są już efektywne. Zamiast tego rośnie zainteresowanie najnowszymi metodami opartymi na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, stosowanymi w najlepszych rozwiązaniach do prognozowania popytu. Ale jak sprawdzić, czy wdrożenie takiego systemu jest dla Ciebie właściwe i co musisz wiedzieć, wybierając go? Podpowiadamy w tym artykule.

Zawiłości prognozowania popytu

 Przetwarzanie dużej ilości rozbieżnych informacji jest kluczowym wyzwaniem w prognozowaniu popytu. Zatem im dłużej firma działa na rynku, tym więcej danych dotyczących popytu przechowuje. Na pewnym etapie działalności logicznym krokiem staje się usystematyzowanie wszystkich informacji i określenie podejścia do prognozowania popytu. W większości przypadków odpowiada za to osobny zespół analityków i innych specjalistów, którzy polegają na swoim doświadczeniu i korzystają z dodatkowych narzędzi, takich jak arkusze kalkulacyjne. Takie podejście jest jasne i przystępne, ale ma szereg wad:

Czynnik ludzki

Ludzie prawdopodobnie popełniają błędy podczas wykonywania rutynowych zadań. Często prowadzą one do strat lub utraconych zysków.

Subiektywność i zależność procesu od konkretnych specjalistów

Podejście do pracy z danymi prognostycznymi może być różne u poszczególnych specjalistów. Często zdarza się, że gdy przychodzi nowa osoba, ma ona problem ze zrozumieniem procesów. Prowadzi to do błędów w obliczeniach, a także powoduje „uzależnienie” procesu od poszczególnych pracowników.

Inna znajoma sytuacja to taka, w której menedżerowie przypisani do określonych SKU mają trudności z wyjazdem na urlop. Przeniesienie zadań zwiększa obciążenie pozostałych członków zespołu, a podczas ich nieobecności magazyn jest nadmiernie obciążony.

Konieczność ręcznej aktualizacji danych

Podejście oparte na arkuszu kalkulacyjnym wiąże się z regularną ręczną aktualizacją danych przez poszczególnych specjalistów. Zwiększa to ogólne koszty pracy.

Właściciele firm często zwracają się do wyspecjalizowanych firm analitycznych, aby uzyskać jak najlepszą prognozę. Wymaga to jednak dużo czasu na przetworzenie dużej ilości informacji i stwarza ryzyko otrzymania nieaktualnych danych. Powodem tego są dynamiczne zmiany czynników zewnętrznych.

Najlepszym rozwiązaniem jest wprowadzenie osobnego systemu prognozowania popytu, który poprawi jakość prognozy przy użyciu algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Tego typu rozwiązania są w stanie uwzględnić nie tylko zewnętrzne i wewnętrzne czynniki wpływające na popyt, ale także dokonać prognozy w jak najszybszym czasie, co jest niezwykle ważne w dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku.

Na co zwrócić uwagę przy wyborze rozwiązania do prognozowania popytu

Jak więc wybrać najlepsze oprogramowanie do prognozowania popytu spośród wielu opcji na rynku? Proponujemy wziąć pod uwagę następujące punkty:

Doświadczenie sprzedawcy  
Ważne jest, aby sprzedawca miał duże doświadczenie we wdrażaniu rozwiązania, w tym demonstracyjne przypadki z Twojej branży. Niezależnie od złożoności projektu, dostawca powinien zapewnić Ci wysokiej jakości wsparcie na wszystkich etapach wdrażania i użytkowania systemu.

Elastyczność terminów prognozowania
Prognoza może być krótkoterminowa, średnioterminowa lub długoterminowa. W zależności od potrzeb w danym momencie, firma może potrzebować innej prognozy: od tygodnia do kwartału dla planowanych zakupów, a od pół roku dla opracowania strategii. Jednak nie wszyscy dostawcy mogą zagwarantować jednoczesne podejście do prognozowania dla różnych okresów, dlatego ważne jest, aby wybrać system, który nie tylko będzie w stanie dostosować się do istniejących procesów, ale także szybko dostosować się do ich zmian. Na przykład otwarcie dodatkowych punktów sprzedaży lub wprowadzenie nowych pozycji asortymentowych nie powinno stwarzać trudności w realizacji prognozy.

Czynniki te są już wbudowane w system SMART Demand Forecast. Aby dowiedzieć się więcej o możliwościach rozwiązania, wypełnij formularz.   

Dostępna integracja z powiązanymi systemami  

Zdolność oprogramowania do prognozowania popytu do integracji z systemem księgowym jest jednym z kluczowych punktów. Dzięki temu najnowsze dane do prognozy są pobierane z bazy danych automatycznie, bez konieczności ręcznej interwencji.

Bezpieczeństwo danych

Ponieważ powierzasz sprzedawcy najważniejsze informacje, czyli swoje dane, konieczne jest, aby wszystkie ryzyka zostały zniwelowane w umowie NDA. A biorąc pod uwagę, że Ukraina aktywnie integruje się z Europą, ważnym kryterium wyboru każdego nowoczesnego systemu biznesowego jest jego zgodność z GDPR (General Data Protection Regulation).

Równowaga systemu

Większy nie zawsze oznacza lepszy. Zasada ta dotyczy również liczby algorytmów w rozwiązaniu do prognozowania popytu. Istnieje pojęcie zwane „przetrenowanym modelem”, gdy rozwiązanie analizuje niepotrzebne dane, które nie mają wpływu na popyt. Ponadto, biorąc pod uwagę takie czynniki, można zmniejszyć dokładność prognozy. Doświadczony sprzedawca wie, które z algorytmów i jaka liczba czynników jest optymalna. Takie indywidualne podejście znacznie poprawi jakość i dokładność prognozy.

Prognozowanie popytu z wykorzystaniem ML & AI to żmudny proces, który wymaga przetworzenia znacznej ilości danych. Jeśli masz wątpliwości co do możliwości zastosowania systemu opartego na artificial intelligence i machine learning, wypełnij wniosek o szczegółową konsultację z naszymi ekspertami.

Raportowanie analityczne
Oprócz prognozowania, niezawodny system powinien zapewnić Ci raportowanie analityczne w zależności od Twoich potrzeb. Na przykład SMART Demand Forecast ma zintegrowany Power BI, co pozwala na dostosowanie bloku analitycznego do potrzeb użytkownika i stwarza następujące możliwości:

• Analiza sprzedaży historycznej w oparciu o różne poziomy granularności
• Analiza ekstremalnych wartości sprzedaży i pomoc w ich badaniu poprzez różne filtrowanie takich raportów
• Możliwość porównania jakości prognozy z danymi historycznymi z poprzedniego okresu, co pozwala kontrolować poprawę lub pogorszenie jakości prognozy
• Analiza sprzedaży kompensacyjnej. Matematyczne algorytmy systemu modelują poziom sprzedaży z uwzględnieniem stanów magazynowych.

Dostępność projektu próbnego (pilotażowego)  
Dostępność projektu próbnego jest kluczowa przy wyborze partnera wdrożeniowego. Możliwość przetestowania systemu pozwoli na zrozumienie jego możliwości, a przede wszystkim odpowie na pytanie, czy narzędzie do prognozowania popytu jest w ogóle potrzebne. Jeśli odpowiedź brzmi nie, to przynajmniej będziesz wiedział, co musisz poprawić, aby zbudować dokładną prognozę. Na przykład, jeśli jesteś zainteresowany SMART Demand Forecast, najpierw otrzymasz od naszych specjalistów fachową analizę Twojej sytuacji i szczegółowy plan działania. Dopiero potem zabieramy się za uruchomienie pilotażu, analizę jego skuteczności i pełne wdrożenie. Projekty pilotażowe pozwalają więc porównać kilka rozwiązań i wybrać najlepsze. Najważniejsze, aby nie zapomnieć o bezpieczeństwie swoich danych i ubezpieczyć się podpisując NDA.

Wsparcie w przyszłości
Zanim zaczniesz wdrażać narzędzia do prognozowania popytu, upewnij się, że Twój partner może zapewnić Ci odpowiednie wsparcie techniczne nie tylko podczas wdrażania rozwiązania, ale także w przyszłości.

Kluczowe punkty procedury wdrożeniowej, na których należy się skupić

Na wstępnym etapie wyboru dostawcy zapytaj, jak będzie zorganizowany proces wdrożenia, jak zostaną zdefiniowane obszary odpowiedzialności itp. W ten sposób można przygotować specjalistów i określić własne oczekiwania wobec projektu. Na przykładzie procedury wdrożenia SMART Demand Forecast przeanalizujmy i wyjaśnijmy osobliwości wszystkich etapów:

1. Celem pierwszego etapu jest analiza i zebranie niezbędnych danych. Zadaniem sprzedawcy jest podpowiedzieć, jakich danych potrzebuje system, aby uzyskać lepszą prognozę. W zależności od wymagań, wspólnie z wykonawcą ustalacie, czy można od razu przystąpić do wdrożenia, czy też wymagane jest dodatkowe przygotowanie w postaci zebrania danych historycznych.
2. Drugi etap obejmuje przygotowanie danych do wprowadzenia do systemu i uruchomienie wersji pilotażowej.
3. Kolejnym krokiem jest testowanie systemu przez użytkowników. Specjaliści dostawcy szkolą użytkowników końcowych zgodnie z ich rolami.
4. W przyszłości projekt przewiduje utrzymanie i wsparcie techniczne.

Więcej o etapach wdrożenia systemu można dowiedzieć się podczas konsultacji ze specjalistą SMART Demand Forecast.  

3 główne wskazówki

Na zakończenie podsumujmy główne punkty, które są szczególnie ważne:

1. Analityka i przetwarzanie danych – prognoza powinna opierać się na danych uzyskanych dzięki integracji, a same obliczenia powinny być wykonywane w odpowiednim czasie.
2. Automatyzacja – aby zapewnić przejrzystość procesu, należy zminimalizować rolę człowieka w prognozowaniu.
3. Elastyczność – wybrany system powinien być w stanie dostosować się do pojawiających się dodatkowych żądań. Niezależnie od tego, czy chodzi o pojawienie się nowych punktów sprzedaży, czy też o potrzebę długoterminowej prognozy, potrzebujesz gwarancji, że nie będziesz musiał zmieniać systemu ze względu na zmiany lub skalowanie firmy.

Czy masz jakieś pytania dotyczące SMART Demand Forecast? Napisz do nas: sales@smart-it.com.