04 gru 2024 11 MIN READ
Nieoczywiste strategie wzrostu zysków: wpływ prognozowania popytu za pomocą AI na P&L firmy
Współczesne firmy mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych, które mają złożone i często nieoczywiste powiązania z różnymi branżami i obszarami działalności. Dlatego też tradycyjne narzędzia analityczne stają się coraz mniej skuteczne. Bez najnowszych podejść do analizy i prognozowania trudno jest zrozumieć podstawowe czynniki wpływające na rentowność i przyczyny potencjalnych strat. Rozwiązania wykorzystujące algorytmy oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc w lepszym rozpoznawaniu ukrytych korelacji i zrozumieniu powiązań między dużymi przepływami danych. Takie rozwiązania automatyzują rutynowe zadania i oferują firmom nowy poziom wydajności operacyjnej. Algorytmy sztucznej inteligencji uwalniają zasoby do planowania strategicznego, co ma pozytywny wpływ na decyzje zarządcze i koszty. W rezultacie firma zyskuje lepszą rentowność sprzedaży, optymalizację łańcucha dostaw, zmniejszenie kosztów magazynowania, planowanie siły roboczej itp. oraz możliwość szybkiego reagowania na zmiany rynkowe. Wszystko to ostatecznie znajduje odzwierciedlenie w rachunku zysków i strat. Dlatego proponujemy bardziej szczegółowe zrozumienie, w jaki sposób dokładne prognozowanie AI może zoptymalizować koszty i zwiększyć rentowność firmy.
Dlaczego dokładność prognozowania jest strategicznym zadaniem nie tylko dla Supply Chain, ale także dla innych działów firmy?
Grand View Research przewiduje, że globalny rynek prognozowania popytu z wykorzystaniem technologii AI będzie rósł o 10,3% rocznie.
Prognozowanie jest zwykle kojarzone z łańcuchem dostaw, ponieważ dokładne prognozy wymagają jasnego zrozumienia przyszłych potrzeb w celu optymalnego zarządzania zapasami, produkcją i dostawami. Jednak ta kluczowa funkcja ma znacznie szerszą wartość biznesową i wykracza daleko poza łańcuch dostaw, wpływając na P&L firmy.
Dokładne prognozowanie ma ogromne znaczenie dla działów finansowych, ponieważ pozwala im lepiej kontrolować oraz planować koszty i przychody, a także minimalizować ryzyko związane z niestabilnością rynku:
- Budżetowanie i planowanie kosztów: dokładne prognozy popytu i sprzedaży zapewniają działowi finansowemu jasne kryteria umożliwiające bardziej świadome planowanie. Wiedząc, na które produkty lub usługi będzie największy popyt i w jakich ilościach, dział finansowy może bardziej efektywnie alokować zasoby w poszczególnych działach i projektach, dostosowując budżet do rzeczywistych potrzeb. Pozwala to uniknąć nadmiernych wydatków lub braku środków na wsparcie priorytetowych obszarów. Dostosowując prognozy do decyzji budżetowych firmy, dział finansowy uzyskuje jasny obraz potrzeb biznesowych, co pomaga racjonalnie planować koszty.
- Inwestycje kapitałowe: dokładne prognozy popytu pozwalają firmom zrozumieć, kiedy mogą być potrzebne dodatkowe zasoby, aby sprostać rosnącemu popytowi. Pozwala to na bardziej efektywne planowanie inwestycji w nowy sprzęt, zwiększenie mocy produkcyjnych lub realizację innych projektów kapitałowych. W ten sposób firma otrzymuje dane pozwalające uniknąć ryzyka niedoinwestowania lub nadmiernych wydatków.
- Stabilność przepływów pieniężnych: przepływy pieniężne firmy zależą od zdolności do przewidywania sezonowych wahań popytu lub zmian w kosztach dostaw. Gdy prognozy są dokładne, dział finansowy może planować płatności i inwestycje, aby uniknąć różnic gotówkowych i utrzymać stabilność przepływów pieniężnych.
- Minimalizacja ryzyka finansowego: dokładne prognozy mogą zmniejszyć ryzyko wynikające z nagłych zmian na rynku, takich jak deficyt surowców lub nagły spadek popytu. Dział finansowy może wykorzystywać prognozy do tworzenia rezerw lub planowania alternatywnych źródeł dochodu na wypadek zmian.
Na przykład, według Pro Consulting kryzys na Sri Lance i skomplikowana logistyka po inwazji rosyjskiej na Ukrainę na pełną skalę w 2022 r. doprowadziły do znacznego wzrostu cen luźnych liści herbaty – o ponad 40%. Wykorzystując nowoczesne rozwiązania AI do prognozowania, firmy zajmujące się pakowaniem herbaty w Ukrainie mogą z wyprzedzeniem przewidywać wzrost lub spadek popytu, a także wybierać najlepszych dostawców surowców. Pomaga to w podejmowaniu strategicznych decyzji dotyczących gromadzenia zapasów, reorientacji kierunków importu na bardziej stabilne rynki lub zawierania długoterminowych umów z dostawcami przy zachowaniu stałych cen. Ponadto, z pomocą dokładnych prognoz, firma może opracować strategie dywersyfikacji źródeł dostaw lub znaleźć alternatywy. Przykładem może być zastąpienie części surowców surowcami pochodzącymi od lokalnych dostawców, co
zmniejszy ryzyko związane z zakłóceniami w łańcuchu dostaw. Na przykład krajowe firmy mogą szybko wprowadzić nowe pozycje herbat ziołowych, fito i leczniczych uprawianych w Ukrainie.
Prognozowanie pomoże zaspokoić trend związany ze zdrowym stylem życia lub wzmocnieniem odporności w okresie przed zimą. Przykład ten pokazuje logiczny związek między prognozowaniem popytu, zależnością rynku od importu, warunkami kryzysowymi i zdolnością firm do dostosowania swoich procesów biznesowych.
- Wpływ na zyski i straty (P&L): dokładne prognozowanie popytu i kosztów pomaga uniknąć nadprodukcji i zmniejsza koszty przechowywania niesprzedanych towarów. Ma to pozytywny wpływ na rentowność, zmniejsza koszty operacyjne i zapewnia stabilne zyski.
Oprócz działów finansowych, działy marketingu mogą znacznie poprawić rozwój swoich strategii promocyjnych. Przykładowo, SMART Demand Forecast posiada funkcję prognozowania scenariuszy, która pozwala firmom ocenić, jak zmieni się popyt w różnych warunkach. Na przykład, rozwiązanie to pomaga modelować, co się stanie, jeśli firma obniży cenę, zainicjuje lub zmieni promocję lub zainwestuje więcej w działania marketingowe. W końcu bez dodatkowej stymulacji popytu tylko 70% planu sprzedaży zostanie zrealizowane. Takie podejście pomaga firmie wybrać najbardziej opłacalny scenariusz, który najlepiej spełnia jej cele biznesowe. Na podstawie tego firma może podejmować decyzje dotyczące opłacalności ponoszenia dodatkowych kosztów lub inwestycji oraz z wyprzedzeniem dostosowywać swoje zasoby i strategie.
Ponadto prognozowanie popytu wpływa na pracę zespołów wielofunkcyjnych, ponieważ wyniki takich obliczeń wpływają na planowanie zasobów ludzkich. Dzięki dokładnym prognozom dział HR może z kolei zaplanować rekrutację i zaangażowanie pracowników w czasie spodziewanego wzrostu popytu. Pomaga to uniknąć zarówno deficytu, jak i nadmiaru pracowników, co ma pozytywny wpływ na efektywność pracy i optymalizację kosztów.
A jeśli nadal jesteś przekonany, że prognozowanie dotyczy tylko łańcucha dostaw i nie dotyczy innych działów Twojej firmy, proponujemy Ci dowiedziec się, jak dokładność prognozowania bezpośrednio wpływa na wskaźniki P&L. W poniższej tabeli przeanalizowaliśmy kluczowe składniki przychodów i kosztów, w tym: przychody, koszty towarów, koszty operacyjne, koszty marketingowe i administracyjne oraz podatki. Każda pozycja zawiera zarówno planowane, jak i rzeczywiste dane, które zostały uzupełnione komentarzami na temat przyczyn odchyleń. Ostatnia kolumna pokazuje proporcję wpływu dokładnego prognozowania na te wskaźniki, co mogłoby pozwolić na dokładniejsze dopasowanie prognoz do rzeczywistych wyników.
| Elementy P&L | PLANOWANE WYNIKI | KOMENTARZE DOTYCZĄCE PLANOWANYCH WSKAŹNIKÓW | FAKTYCZNE WYNIKI | KOMENTARZE DOTYCZĄCE FAKTYCZNYCH WYNIKÓW | WPŁYW DOKŁADNOŚCI PROGNOZOWANIA |
|---|---|---|---|---|---|
| Income | 1,100,000.00 | Przychody zostały zaplanowane na podstawie standardowego miesięcznego popytu i bez uwzględnienia istotnych zmian rynkowych lub dodatkowych promocji. | 1,200,000.00 | Nieplanowana kampania promocyjna obniżyła ceny produktów, co doprowadziło do tymczasowego wzrostu przychodów, ale wzrost ten nie zrekompensował dodatkowych kosztów. | 100% впливає |
| Other income | 50,000.00 | Zaplanowano niewielką kwotę przychodów ze sprzedaży usług lub towarów w innych kategoriach, które nie są podstawową działalnością firmy. | 55,000.00 | „Niewielki wzrost dodatkowych przychodów ze sprzedaży akcesoriów wynikał ze zwiększonego ruchu klientów spowodowanego promocją. Niewielkie odchylenie tłumaczy się mniej stabilnymi przychodami ze sprzedaży usług, które zależą od aktualnego popytu na rynku.” | Częściowy wpływ |
| Cost of goods sold | 400,000.00 | Koszty towarów zostały obliczone przy uwzględnieniu stabilnych cen materiałów i oczekiwanej wielkości produkcji. | 442,000.00 | „Ze względu na zwiększony popyt na towary podczas kampanii, koszty produkcji wzrosły, ponieważ firma musiała zakupić dodatkowe materiały drożej. Zwiększony popyt spowodował wzrost kosztów produkcji, co pokazuje zależność kosztów od popytu.” | 100% |
| Operating expenses | 180,000.00 | Koszty operacyjne zostały zaplanowane na podstawie stałych wydatków związanych z biurem, magazynem i podstawowymi potrzebami firmy. | 215,000.00 | Koszty operacyjne były wyższe niż planowano ze względu na dodatkowe koszty magazynowania i logistyki podczas kampanii. Ze względu na zwiększony popyt na produkty, niektóre koszty wzrosły. Pokazuje to, że koszty operacyjne mogą również ulegać wahaniom w zależności od popytu. | 100% |
| Labor expenses | 120,000.00 | Wynagrodzenia zostały zaplanowane zgodnie z aktualnym poziomem zatrudnienia w firmie i harmonogramem wynagrodzeń. | 127,000.00 | Koszty wynagrodzeń wzrosły ze względu na potrzebę zatrudnienia dodatkowych pracowników i nadgodzin związanych z realizacją zamówień. | 100% |
| Marketing expenses | 40,000.00 | Koszty marketingu obejmowały jedynie podstawowe koszty reklamy bez dodatkowych kampanii. | 70,000.00 | „Koszty marketingu znacznie wzrosły ze względu na nieplanowane koszty kampanii reklamowej, co doprowadziło do ogólnego wzrostu kosztów.” | 100% |
| Administrative expenses | 20,000.00 | Koszty administracyjne przeznaczone na pokrycie bieżących potrzeb zostały zaplanowane na minimalnym poziomie. | 25,000.00 | Koszty administracyjne wzrosły nieznacznie ze względu na dodatkowe koszty wsparcia procesu pracy. | 100% |
| Depreciation | 30,000.00 | Amortyzacja została zaplanowana z uwzględnieniem stopniowej amortyzacji środków trwałych. | 30,000.00 | Amortyzacja pozostała na planowanym poziomie, bez zmian. | Minimalny wpływ |
| Interest expense | 20,000.00 | Koszty obsługi kredytów były stabilne i prognozowane z uwzględnieniem aktualnych warunków. | 21,000.00 | Koszty odsetek nieznacznie wzrosły ze względu na opóźnienia w płatnościach spowodowane wysokim obrotem gotówkowym w trakcie trwania kampanii. | Częściowy wpływ |
| Taxes | 40,000.00 | Przewidywane koszty podatkowe obliczone według standardowej stawki na podstawie prognozowanych przychodów. | 45,000.00 | Zobowiązania podatkowe wzrosły, ponieważ wyższe przychody wymagają wyższego obciążenia podatkowego. | 100% |
| Net Profit | 300,000.00 | Prognozowany zysk netto oparty na planowanych przychodach i kosztach bez istotnych promocji lub zmian. | 280,000.00 | Zysk netto spadł, ponieważ wyższe koszty kampanii i rabaty na towary przewyższyły przychody ze zwiększonej sprzedaży, co uniemożliwiło osiągnięcie planowanego poziomu zysku. | 100% |
Jak widać, rzeczywisty zysk netto był niższy od planowanego ze względu na nieprzewidziane wydatki, zmiany na rynku i nieplanowane kampanie marketingowe, a także koszty logistyki. Koszty operacyjne i koszty towarów miały znaczący wpływ na ostateczny wynik finansowy. Możliwość uzyskania dokładnych prognoz popytu w odpowiednim czasie mogłaby znacznie zmniejszyć ryzyko odchyleń, jak pokazano w ostatniej kolumnie. Dzięki temu można by poprawić przewidywalność i efektywność alokacji kosztów, co przełożyłoby się na wzrost rentowności firmy.
Dlatego też, jeśli chcesz mieć dodatkowy wpływ na P&L swojej firmy, SMART Demand Forecast da Ci takie możliwości, oferując takie korzyści:
Automatyzacja i szybkość aktualizacji prognoz
Algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają szybko analizować duże ilości danych, umożliwiając szybką aktualizację zaleceń dotyczących dostaw, zmniejszenie udziału utraconej sprzedaży i uniknięcie zamrożenia środków w zapasach.
Uwzględnienie czynników długoterminowych i krótkoterminowych
Rozwiązanie uwzględnia zarówno czynniki długoterminowe (ekonomiczne, społeczne i kulturowe), jak i krótkoterminowe (tymczasowe promocje, oferty specjalne itp.). Dzięki temu możliwe jest prognozowanie na wielu poziomach i tworzenie dokładnych, dostosowanych do potrzeb firmy prognoz.
Elastyczność prognozowania na różnych poziomach agregacji
System umożliwia prognozowanie na różnych poziomach agregacji – od krajowego do poszczególnych regionów, miast i lokalizacji. Gwarantuje to, że prognozy są precyzyjnie dostosowane do specyfiki każdego poziomu, aby spełnić potrzeby biznesowe. Ponadto system umożliwia analizę z uwzględnieniem różnych horyzontów – od prognoz krótkoterminowych na potrzeby planowania operacyjnego po prognozy długoterminowe na potrzeby podejmowania decyzji strategicznych.
Analiza zachowań klientów
Rozwiązanie analizuje dane sprzedażowe każdego sklepu osobno, biorąc pod uwagę indywidualne trendy i preferencje konsumentów.
Zapobieganie brakom i nadwyżkom magazynowym
Dokładne prognozy dla każdego sklepu pomagają uniknąć braków produktów i zmniejszyć nadwyżki poprzez optymalizację zapasów magazynowych.
Uwzględnianie unikalnych cech lokalizacji
Algorytmy rozwiązania dostosowują prognozy do indywidualnych cech sklepów (powierzchnia, ruch, popyt), pomagając budować najbardziej efektywne procesy biznesowe.
Optymalizacja łańcucha dostaw
Dzięki tworzeniu dokłafnych prognoz dla każdej lokalizacji, firmy mogą efektywniej organizować swój łańcuch dostaw. Pomaga to obniżyć koszty transportu i zagwarantować ciągłość dostaw dokładnie tych towarów, które są najbardziej potrzebne w danym sklepie.
Budowanie jednolitego inteligentnego ekosystemu IT
SMART Demand Forecast to nowoczesne rozwiązanie oparte na technologiach Microsoft, które wykorzystuje algorytmy AI, aby dostarczać bardzo dokładne prognozy. Integracja z innym oprogramowaniem w ekosystemie Microsoft pozwala zachować spójność danych i kluczowych procesów biznesowych. Takie podejście przyczynia się do stworzenia potężnego ekosystemu IT, który dostosowuje się do konkretnych potrzeb firmy i daje szerokie możliwości jej rozwoju i skalowania.
Badanie McKinsey & Company wykazało, że prognozowanie z wykorzystaniem algorytmów AI może zmniejszyć liczbę błędów w zarządzaniu łańcuchem dostaw o 20–50%. Jednocześnie następuje redukcja udziału utraconej sprzedaży i niedostępności towarów nawet o 65%. Ponadto, koszty magazynowania mogą zostać zredukowane o 5–10%, a koszty administracyjne o 25–40%. Przekonaj się sam, jak dokładność prognozowania może wpłynąć na zyski Twojej firmy. W tym celu skorzystaj ze specjalnego kalkulatora przygotowanego przez SMART business. Narzędzie to pomoże Ci szacunkowo określić, ile pieniędzy Twoja firma otrzyma dzięki zwiększeniu dokładności prognozowania za pomocą rozwiązania SMART Demand Forecast.
Nie przegap okazji, aby poprawić swoje planowanie strategiczne i zwiększyć przyszłą rentowność już teraz:
