Prognoza popytu jako narzędzie rentownego biznesu

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.

Czym jest prognozowanie popytu?

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.

Nota historyczna

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.

 Znaczenie prognozowania popytu w działalności gospodarczej

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:

Planowanie budżetu
Dane uzyskane z prognozy pomagają w podejmowaniu efektywnych decyzji finansowych dotyczących kosztów operacyjnych, produkcyjnych i marketingowych. Ponadto, jasny obraz spodziewanego popytu pozwoli na zaplanowanie kosztów utrzymania personelu i realokację zasobów w okresach największej aktywności.

Opracowanie strategii cenowej
Ustalenie właściwej ceny, uwzględniającej aktualną aktywność rynkową i popyt na Twój produkt, jest kluczowe. Dzięki prognozie popytu można dostosować politykę cenową w zależności od sytuacji, a także z wyprzedzeniem ustawić narzędzia do jej realizacji, takie jak promocje, rabaty, przeceny itp. Dzięki rozumieniu rynku i potencjalnych możliwości, możesz ustalić konkurencyjne ceny i zastosować odpowiednie strategie marketingowe dotyczące wartości swoich towarów.

Kontrola poziomu zapasów
Przewidując przyszły popyt, możesz obliczyć optymalną ilość towarów w swoich magazynach bez tworzenia overstock’ów. W ten sposób można uniknąć przepłacania za nadmiar magazynów lub wręcz przeciwnie – zawczasu przygotować się na pęd w okresie wysokiej sprzedaży.

Prognozowanie popytu jest wskazane do stosowania niezależnie od sektora działalności, czy jest to handel detaliczny, FMCG, farmacja, budownictwo itp.

Prognozowanie i planowanie popytu. Jaka jest różnica?

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:

Czynniki wpływające na popyt i prognozę

Istnieje szereg czynników, które mają istotny wpływ na popyt i są brane pod uwagę przy prognozowaniu. Oto najważniejsze z nich:

Sezonowość 

Popyt zmienia się wraz z porami roku. Marka sezonowa lub biznes cykliczny może charakteryzować się zwiększoną aktywnością w okresach szczytowych, po których następuje stabilna lub poniżej średniej sprzedaż poza sezonem.

Prognozy oparte na sezonowości uwzględniają produkty, które są bardziej popularne w poszczególnych okresach, święta czy podczas wydarzeń. A ponieważ takie produkty wymagają elastycznego zarządzania mocami roboczymi, zasobami i magazynowaniem, skuteczne prognozowanie będzie jednym z kluczowych narzędzi.

Konkurenci

Pojawienie się nowych graczy w kategoriach produktów bezpośrednich i pokrewnych tworzy coraz więcej alternatyw dla Twoich klientów, co wpływa na popyt. Wprowadzenie nowych konkurencyjnych produktów lub odwrotnie, wyjście kogoś z rynku, może zaskoczyć. A elastyczny model prognozowania pozwoli Ci szybciej reagować na zmieniające się wydarzenia.

Rodzaj produktu

Proces prognozowania będzie różny dla różnych rodzajów produktów i usług, od towarów łatwo psujących się do usług abonamentowych, za które płaci się co miesiąc. Ważne jest, aby znać wartość życiową klientów (łączna liczba zakupów na osobę w danym okresie czasu), wielkość przeciętnego paragonu oraz kombinacje produktów, które są kupowane razem. Korzystając z tych danych, możesz poprawić jakość swoich prognoz i śledzić, jak jeden SKU wpływa lub napędza popyt na inny.

Geografia

To, gdzie skupiają się Twoi klienci, gdzie znajdują się punkty produkcyjne i wysyłkowe, wpływa na prognozowanie zapasów i szybkość realizacji zamówień klientów. A dostępność powierzchni magazynowej i metod szybkiej dostawy może mieć pozytywny wpływ na prognozowanie popytu.

Rodzaje prognozowania popytu

W zależności od branży, bazy klientów i specyfiki produktu stosuje się różne rodzaje prognozowania popytu, oto główne z nich:

Prognozowanie na poziomie makroekonomicznym
W tym przypadku prognozuje się ogólną sytuację gospodarczą, czynniki zewnętrzne i inne czynniki o dużej skali, które mogą wpłynąć na działalność firmy. Analiza tych elementów dostarcza przedsiębiorstwu informacji o lokalnych i globalnych ryzykach i szansach, pozwala pozostać w kontekście zmian kulturowych i rynkowych.

Prognozowanie na poziomie mikro
Prognozy popytu na poziomie mikro mogą być specyficzne dla danego produktu, regionu lub segmentu. Zwykle odnosi się do jednorazowych lub spontanicznych zmian, które mogą prowadzić do skoku lub spadku popytu. Przykładowo, jeśli jesteś producentem lokalnego piwa, a Twoja lokalna drużyna niespodziewanie dotrze do finału mistrzostw w piłce nożnej, powinieneś zadbać o dostępność swojego produktu na półkach i odpowiednio wcześniej przeprowadzić dodatkowe działania marketingowe.

Krótkoterminowe prognozowanie popytu
Może być stosowany na poziomie makro i mikro. Przeprowadza się je zazwyczaj przez okres krótszy niż 12 miesięcy, aby uzyskać informacje na temat codziennych zadań. Prognozowanie krótkoterminowe obejmuje konsultacje z działami sprzedaży i marketingu w celu zrozumienia ich działań, które mogą zwiększyć popyt.

Planowanie długoterminowe
Podobnie jak poprzedni, może być stosowany dla poziomu makro i mikro i jest prowadzony przez okres dłuższy niż rok. Ten rodzaj prognozowania pomaga firmom podejmować świadome decyzje globalne dotyczące rozbudowy, inwestycji lub długoterminowych partnerstw. Inwestując rok lub więcej w proces prognozowania, firma widzi wiarygodny obraz trendów popytu, które mogą się rozwinąć np. po uruchomieniu nowego sklepu lub rozszerzeniu działalności na inne kraje.

Automatyzacja prognozowania popytu

Na dzisiejszym rynku manualne metody interpretacji danych do prognozowania nie pokrywają potrzeb firm. Prawdziwie elastyczne i trafne podejście, które uwzględnia zmieniające się otoczenie i szybko zmieniające się zachowania klientów, wymaga analizy danych w czasie rzeczywistym, czyli wykorzystania programów technologicznych. Pomaga również zmniejszyć wpływ czynnika ludzkiego, zredukować obciążenie zespołów i zmienić ich koncentrację z zadań operacyjnych na strategiczne.

Przykładem takiego oprogramowania jest SMART Demand Forecast.

System oparty jest na algorytmach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Dzięki temu możesz wziąć pod uwagę wszystkie niezbędne czynniki, które wpływają na dokładność prognozy, w tym Twoje doświadczenie z konkretnym SKU i grupami produktów.

 Ponadto system Demand Forecast posiada wbudowaną analitykę Power BI, co pozwala na szybkie podejmowanie decyzji zarządczych w oparciu o aktualne dane. A dostępność uniwersalnej struktury danych pozwala na przechowywanie rozbieżnych informacji w jednym formacie i środowisku.

Aby dowiedzieć się więcej o rozwiązaniu i poprosić o osobistą demonstrację, zapraszamy do kontaktu z sales@smart-it.com.

Podsumowując

Prognozowanie popytu pomaga firmom podejmować świadome decyzje, które wpływają na wszystko, od planowania zapasów po optymalizację łańcucha dostaw. W sytuacji, gdy oczekiwania i zachowania klientów zmieniają się częściej niż kiedykolwiek, posiadanie elastycznego i dokładnego oprogramowania do prognozowania daje firmom możliwość szybkiego reagowania na zmiany. A dylemat, czy wdrażać systemy oparte na AI i uczeniu maszynowym w celu optymalizacji prognozowania popytu, staje się kwestią czasu.