Rola prognozowania w planowaniu popytu: strategie i metodologie

Popyt jest siłą napędową każdej firmy. Jednakże, gdy wyobrażenie o poziomie popytu konsumpcyjnego jest dalekie od rzeczywistości, firma napotka jeden z dwóch problemów. Pierwszym z nich jest koszt magazynowania zapasów lub, co gorzej, odpisywanie niesprzedanych produktów. Drugim problemem jest utrata dochodów, a jednocześnie klientów, z powodu braku towarów na półkach.

Oba są dość irytujące. Zwłaszcza teraz, gdy na rynku dostępne są nowoczesne rozwiązania oparte na technologiach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które pozwalają precyzyjnie przewidywać wahania popytu i pomagają firmom podejmować szybkie decyzje zarządcze oparte na aktualnych danych.

Firmy coraz częściej sięgają po takie narzędzia, by zyskać wyraźną przewagę konkurencyjną. W rezultacie rynek oprogramowania do prognozowania i planowania popytu stale rośnie. Podczas gdy w 2021 r. jego wartość wynosiła 3,5 mld USD, oczekuje się, że do 2028 r. osiągnie 6,8 mld USD, czyli prawie się podwoi.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak narzędzia do prognozowania popytu mogą pomóc w zapobieganiu odpisom, poproś o osobistą prezentację.

Jakie kluczowe zadania rozwiązuje planowanie popytu?

Plan popytu jest punktem wyjścia w zarządzaniu łańcuchem dostaw i biznesem, wpływając na prawie wszystkie wskaźniki KPI organizacji. Jak impuls nerwowy, wysyła sygnał do wszystkich ogniw łańcucha, dostosowując ich obciążenie pracą do oczekiwanej wielkości sprzedaży. Zakupy, zaopatrzenie, produkcja, logistyka, operacje magazynowe – wszystko jest dostosowywane, aby zapewnić wystarczającą ilość towarów, aby zaspokoić popyt konsumentów, jednocześnie zapobiegając nadmiarowi produktów. Kluczem jest tutaj utrzymanie idealnej równowagi, w której jest wystarczająco dużo zapasów, ale ta wystarczalność nie zamienia się w nadmiar.

Utrzymanie tej równowagi komplikuje fakt, że sytuacja na rynku stale – a czasem gwałtownie – się zmienia. Mogą na nią wpływać czynniki makroekonomiczne, a także wiele innych czynników, w tym trendy branżowe, działania konkurencji, sytuacja polityczna, klęski żywiołowe, głośne wydarzenia – aż po pojedynczy post lidera opinii w mediach społecznościowych. Wszystko to wpływa na i tak już zmienne i nieprzewidywalne zachowania zakupowe konsumentów.

Oczywiście nie da się wziąć wszystkiego pod uwagę, ale w idealnej sytuacji firmy powinny być w stanie reagować na te zmiany lub, jeszcze lepiej, przewidywać przynajmniej te, które można przewidzieć. Właśnie dlatego dokładność prognozy ma szczególne znaczenie w planowaniu popytu. To ona ostatecznie zadecyduje o tym, czy firma będzie w stanie zapewnić optymalne ilości określonych kategorii towarów we właściwych lokalizacjach w odpowiednim czasie.

Jak niedokładne prognozowanie popytu może wpłynąć na wyniki finansowe?

Niedokładna prognoza popytu może mieć znaczące negatywne konsekwencje finansowe dla organizacji, zwłaszcza jeśli odchylenia są znaczące. Przykładowo, w przypadku gdy analitycy nie uwzględnią czynników, które doprowadzą do znacznego wzrostu sprzedaży, może to w pewnym momencie doprowadzić do tego, że firma nie będzie w stanie sprzedać niektórych swoich towarów, ponieważ po prostu nie będzie ich wystarczająco dużo, lub nie zostaną one dostarczone na czas we właściwym czasie i miejscu.

W ten sposób organizacja straci możliwość osiągnięcia zysku ze sprzedaży swoich produktów w szczycie ich popytu, a klienci będą rozczarowani niemożnością dokonania zakupów, których potrzebują. I nie wiadomo, co jest gorsze. Lojalność klientów można przecież bardzo łatwo stracić, ale jej odzyskanie lub przyciągnięcie nowych klientów wymaga dużo czasu i działań marketingowych.

Nawet jeśli firmie uda się wypełnić luki produktowe, przenosząc produkty z innych lokalizacji, nadal wiąże się to z dodatkowymi kosztami logistycznymi.

Dlatego niedoszacowanie popytu podczas planowania sprzedaży może być kosztowne. Jednak przeszacowanie go – również ma niefortunne konsekwencje. Firmy muszą wydawać pieniądze na przechowywanie niesprzedanych produktów, płacąc za dodatkową powierzchnię magazynową, a gromadzenie nadwyżek zapasów blokuje kapitał obrotowy. Ponadto organizacje muszą obniżać ceny, aby jak najszybciej sprzedać zapasy, a jeśli okres przydatności do spożycia upłynie, całkowicie je odpisać. Odpisy produktów są najbardziej irytującą i powszechną konsekwencją niedokładnej prognozy w handlu detalicznym.

Oczywistym jest, że konsekwencje dla firm są szczególnie bolesne, gdy popełniają one poważne błędy w planowaniu popytu. Drobne pomyłki prowadzą do mniej zauważalnych problemów, ale gdy zdarzają się regularnie, nadal mają znaczący wpływ na biznes w dłuższej perspektywie.

Dlatego też organizacje dążące do optymalizacji swoich procesów i wyeliminowania wszelkich przyczyn niepotrzebnych kosztów wdrażają nowoczesne narzędzia do prognozowania popytu. W końcu w obliczu zaciekłej rywalizacji o klienta, trafna prognoza i w efekcie sprawne zarządzanie zapasami – może stać się jednym z determinujących przewag konkurencyjnych.

Jakie korzyści przynosi firmie dokładne planowanie popytu?

Przezorny zawsze ubezpieczony. Świadomość przyszłych wahań popytu z wyprzedzeniem pozwala firmom przygotować się na nie, co oznacza, że mogą one efektywniej zarządzać swoimi zasobami i wdrażać optymalne strategie produktowe. Przyjrzyjmy się głównym korzyściom płynącym z dokładnego prognozowania w planowaniu popytu.

Maksymalizacja sprzedaży

Terminowa wiedza na temat skoków popytu pozwala organizacjom w pełni je wykorzystać, przygotowując odpowiednią liczbę towarów do sprzedaży i unikając niedoborów. Prowadzi to średnio do 15% wzrostu sprzedaży.

Niższe koszty przechowywania nadwyżek towarów

Z drugiej strony, przewidywanie spadków popytu pomaga uniknąć nadmiernych zapasów – a tym samym kosztów przechowywania produktów w magazynach.

Zmniejszenie liczby odpisywanych produktów

Utrzymywanie optymalnych poziomów zapasów i unikanie nadmiernych zapasów zapewnia również, że mniej produktów jest odpisywanych z powodu upływu terminu ważności.

Lepsza obsługa

Dokładne prognozowanie popytu pozwala utrzymać stałą dostępność produktów, których potrzebują klienci, bez ponoszenia niepotrzebnych kosztów logistycznych i magazynowych. Zadowolenie klientów wzrasta średnio o 20%.

Dokładniejsze dane do podejmowania decyzji biznesowych

Prognozowanie popytu jest jednym z punktów wyjścia do podejmowania decyzji zarządczych. Im dokładniejsza prognoza, tym skuteczniejsze decyzje.

Rozsądniejsza polityka cenowa

Poziom popytu jest jednym z kluczowych czynników, które powinny być brane pod uwagę w strategii cenowej. Dokładne planowanie popytu umożliwia ustalenie cen optymalnych dla rynku, co jest jednym z ważnych warunków powodzenia sprzedaży.

Bardziej efektywny marketing

Działania marketingowe przynoszą najlepsze wyniki, gdy uwzględniają przyszłe wahania popytu na określone grupy produktów, w tym kanibalizację. Zwiększa to skuteczność promocji o 15%.

Ogólnie rzecz biorąc, dokładna prognoza może zwiększyć rentowność firmy o 25%. Oczywiście liczba ta różni się w zależności od firmy. Aby zrozumieć, jak duży zysk może osiągnąć Twoja organizacja dzięki dokładnemu prognozowaniu popytu, możesz skorzystać z kalkulatora.

Jakie są główne metody prognozowania popytu?

Tradycyjnie metody prognozowania dzielone są na dwie szerokie grupy w zależności od poziomu formalizacji: intuicyjne i formalne lub statystyczne. Te pierwsze, pomimo swojej nazwy, opierają się nie tyle na irracjonalnych odczuciach, co na spostrzeżeniach i doświadczeniu ekspertów. Dlatego też nazywane są również „eksperckimi”. Można je podzielić na prognozy indywidualne, w których prognozy są sporządzane przez poszczególnych specjalistów, oraz prognozy zbiorowe, w których prognozy są sporządzane podczas jednorazowych lub seryjnych dyskusji.

Zazwyczaj metody intuicyjne są stosowane jako uzupełnienie metod formalnych oraz w sytuacjach wysokiej niepewności, gdy brakuje danych do analizy. Na przykład, gdy firma dopiero wchodzi na rynek lub otwiera nową ścieżkę biznesową. Zaletą tych metod jest to, że są one bardziej wszechstronne i mogą obejmować szerszy zakres czynników niż metody formalne. Wadą jest subiektywność i niedokładność prognoz.

Metody formalne opierają się na podejściu matematycznym, a także na starożytnej prawdzie, że najlepszym sposobem na zrozumienie przyszłości jest badanie przeszłości. Metody te są stosowane, gdy dostępna jest wystarczająca ilość danych historycznych do analizy, głównie w odniesieniu do sprzedaży. Badając przeszłe trendy, analitycy ekstrapolują je na przyszłość. W tym celu wykorzystują złożone formuły matematyczne i modele, które uwzględniają różne czynniki i współzależności, które mogą wpływać na popyt.

Zaletą tego podejścia jest jego obiektywizm i fakt, że daje ono wyniki ilościowe. Wadą jest to, że nie nadaje się do identyfikacji złożonych nieliniowych modeli, a wiele czynników jest pomijanych w analizie formuł.

Jak rozwiązania IT mogą poprawić prognozowanie popytu?

Nowoczesne narzędzia do prognozowania popytu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takie jak SMART Demand Forecast, mogą być wykorzystywane jako skuteczna alternatywa dla tradycyjnych metod intuicyjnych i formalnych lub je uzupełniać. Tak czy inaczej, zapewniają one firmom korzyści, które wcześniej nie były dostępne.

Co najmniej znacznie upraszczają i przyspieszają proces prognozowania, przejmując na siebie skomplikowane analizy i obliczenia – coś, co wcześniej wymagało długiej i żmudnej pracy całego działu analitycznego. Co więcej, jak pokazuje praktyka, takie oprogramowanie jest zwykle bardziej wydajne niż tradycyjne metody statystyczne.

Jedno z badań McKinsey Digital wykazało, że prognozowanie popytu przy użyciu sztucznej inteligencji może zmniejszyć koszty administracyjne łańcucha dostaw o 25–40%, zmniejszyć utratę sprzedaży z powodu braku zapasów o 65% i zmniejszyć zapasy o 20–50%.

Jak osiągnąć taką wydajność? Oprogramowanie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego łączy w sobie precyzję tradycyjnej analizy statystycznej z możliwością uwzględnienia dużej liczby czynników, co jest nieodłącznym elementem analizy eksperckiej. Narzędzia te przetwarzają całe macierze zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych z różnych źródeł, dając przy tym zazwyczaj wyniki z większą dokładnością niż eksperci, ponieważ są w stanie dostrzec ukryte wzorce. Oprócz historii sprzedaży różnych rodzajów towarów w różnych okresach, można wziąć pod uwagę następujące elementy:

• wskaźniki makroekonomiczne;
• trendy rynkowe;
• działania konkurencji;
• wyniki ankiet;
• własne działania marketingowe;
• informacje z terminali POS i czujników IoT;
• dane od dostawców i dystrybutorów;
• prognozy pogody;
• informacje z mediów społecznościowych itp.

Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie przetworzyć wszystkie te zestawy danych i znaleźć zarówno liniowe, jak i nieliniowe korelacje między nimi, „zobaczyć” wzorce i trendy, w tym nieoczywiste, których człowiek-analityk mógłby nie zauważyć. Rezultatem jest wygenerowanie modelu predykcyjnego, który zostanie wykorzystany do planowania popytu. Co więcej, model może się uczyć i poprawiać w czasie, a im więcej danych jest dodawanych do systemu, tym dokładniejsze stają się prognozy.

Warto zauważyć, że wiele będzie zależeć od wyboru odpowiednich algorytmów. Jest to jednak raczej zadanie dla dostawców rozwiązań prognostycznych. Jeśli wybierzesz SMART Demand Forecast, nasi eksperci pomogą Ci we właściwym wyborze, testowaniu, a następnie wykorzystaniu algorytmów, które zapewnią najdokładniejszą prognozę w oparciu o specyfikę Twojej firmy.

Warto zauważyć, że podstawową zaletą narzędzi do prognozowania popytu opartych na sztucznej inteligencji w porównaniu z tradycyjnymi metodami statystycznymi jest ich zdolność do uwzględniania nie tylko przeszłości (historycznych danych sprzedażowych), ale także wielu bieżących czynników.

Co więcej, informacje mogą być wprowadzane do systemu niemal w czasie rzeczywistym, na przykład dane z terminali POS, czujników IoT, sygnały ze stron internetowych i sieci społecznościowych. Sprawia to, że proces prognozowania jest ciągły i bardziej elastyczny, planowanie popytu bardziej dostosowane do zmieniających się okoliczności, a łańcuch dostaw lepiej dostosowany do rzeczywistego popytu konsumentów.

Plany na sukces

Dla każdej firmy planowanie popytu jest zarówno punktem wyjścia, jak i punktem odniesienia. Określa stopień, w jakim działania organizacji są dostosowane do zachowań zakupowych klientów i jak skutecznie firma będzie reagować na potrzeby rynku. Dlatego też kluczowe znaczenie dla firm ma stosowanie skutecznych narzędzi do prognozowania popytu. Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego wykazują największą udowodnioną skuteczność i zastępują tradycyjne narzędzia.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak wdrożyć najlepsze praktyki prognozowania popytu w swojej organizacji, poproś o osobistą prezentację.