Paklausos prognozavimas – tai analitikos sritis, kuria bandoma suprasti ir numatyti vartotojų poreikius. Optimizuoti tiekimo grandinės sprendimus per įmonės grandinę ir verslo valdymą. Paklausos prognozavimas apima kiekybinius metodus, tokius kaip istorinių pardavimo duomenų naudojimas, taip pat statistiniai metodai. Be to, analitika gali būti naudojama planuojant gamybą ir valdant atsargas, o kartais įvertinant būsimus pajėgumų poreikius ir priimant sprendimus dėl įėjimo į naują rinką.
Kas yra paklausos prognozavimas
Tai procesas, kurio metu istoriniai pardavimo duomenys naudojami įvairiems numatomų klientų paklausos prognozių įverčiams sudaryti. Įmonėms šis analizės kriterijus suteikia informacijos apie prekių ir paslaugų, kurias jos klientai pirks artimiausioje ateityje, kiekį. Kritinės verslo prielaidos, pvzkaip apyvarta, pelno marža, grynųjų pinigų srautas, kapitalo sąnaudos, rizikos mažinimas ir kt., taip pat galima apskaičiuoti iš anksto.
Tipai
Paklausos prognozavimą galima plačiai klasifikuoti pagal detalumo lygį, atsižvelgiant į skirtingus laikotarpius ir rinkos dydžius.
Toliau pateikiami pagrindiniai poreikių tipai, kurie šiandien naudojami dažniausiai:
- Pasyvus tyrimas ir paklausos prognozavimas. Jis skirtas stabilioms įmonėms, turinčioms labai konservatyvius augimo planus. Paprasta istorinių duomenų ekstrapoliacija atliekama su minimaliomis prielaidomis. Tai retas prognozavimo būdas, taikomas tik mažoms ir vietinėms įmonėms.
- Aktyvus mokymasis. Ji atliekama siekiant išplėsti ir diversifikuoti įmonę, turinčią agresyvius augimo planus, rinkodaros veiklos, produktų asortimento išplėtimo ir konkurentų darbo bei išorinės ekonominės aplinkos atžvilgiu.
- Trumpalaikis prognozavimas. Ji atliekama trumpiau – nuo 3 iki 12 mėnesių. Šioje perspektyvoje atsižvelgiama į sezoninę struktūrą ir taktinių sprendimų įtaką pirkimo poreikiams.
- Gyventojų paklausos vidutinės trukmės ir ilgalaikės prognozės. Paprastai tai atliekama nuo 12 iki 24 mėnesių (kai kuriose įmonėse nuo 36 iki 48 mėnesių). Antrasis variantas lemia verslo strategijų, pardavimų ir rinkodaros planavimą, kapitalo išlaidas ir pan.
Išorinis makrokomandos lygis
Šis prognozavimo tipas skirtas daugiau dėmesioplatus rinkos judėjimas, kuris tiesiogiai priklauso nuo makroekonominės aplinkos. Išorinis makro lygis atliekamas siekiant įvertinti įvairius strateginius verslo tikslus, tokius kaip produkto plėtra, nauji klientų segmentai, technologijų sutrikimai, vartotojų elgsenos paradigmų pokyčiai ir rizikos mažinimo strategijos.
Vidinis verslo sluoksnis
Kaip rodo pavadinimas, šis prognozavimo tipas jau susijęs su ne išorinėmis verslo operacijomis, o tokiomis kaip produktų kategorija, pardavimo komanda ar gamybos komanda. Šie elementai apima metinę prekybos prognozę, parduotų prekių savikainą, grynąsias pajamas, pinigų srautus ir pan.
Prognozės pavyzdžiai
Pateikite keletą praktinių galimybių.
Geriausias gamintojas, nagrinėjantis faktinius savo transporto priemonių pardavimus per pastaruosius 12 mėnesių pagal modelį, variklio tipą ir spalvų lygį. Remdamasis numatomu augimu, jis prognozuoja trumpalaikę paklausą per ateinančius 12 mėnesių pirkimo, gamybos ir atsargų planavimo tikslais.
Pirmiausia maisto įmonė nagrinėja faktinius savo sezoninių prekių, pvz., sriubų ir bulvių košės, pardavimą per pastaruosius 24 mėnesius. Paklausos prognozavimo analizė atliekama skonio ir pakuotės dydžio lygiu. Tada, atsižvelgiant į rinkos potencialą, artimiausius 12–24 mėnesius atliekama pagrindinių ingredientų, tokių kaip pomidorai, bulvės ir pan., tiekimo analizė irtaip pat talpos planavimui ir išorinės pakuotės poreikių įvertinimui.
Klaidingų skaičiavimų svarba iš anksto
Paklausos prognozavimo koncepcija yra pagrindinis verslo procesas, kurio pagrindu kuriami įmonės strateginiai ir veiklos planai. Remiantis analitika, formuojami ilgalaikiai verslo planai. Tai apima finansinį planavimą, pardavimą ir rinkodarą, paklausos vertinimą ir prognozavimą, rizikos vertinimą ir pan.
Trumpos ir vidutinės trukmės taktinės strategijos, tokios kaip paruošimas, pritaikymas, gamyba pagal sutartį, tiekimo grandinės planavimas, tinklo balansavimas ir kt., yra pagrįstos našumu. Paklausos prognozavimas taip pat palengvina svarbią valdymo veiklą. Ji suteikia įžvalgų apie veiklos vertinimus, protingą išteklių paskirstymą ankštose erdvėse ir verslo plėtrą.
Svarbu žinoti, kokie yra paklausos prognozavimo metodai.
Vienas iš svarbiausių proceso žingsnių yra tinkamo metodo pasirinkimas. Jie gali būti taikomi naudojant kiekybinius arba kokybinius paklausos prognozavimo metodus. Apsvarstykite juos išsamiau.
Rinkodaros tyrimai
Tai pati svarbiausia darbo sritis, atspindinti konkrečią konkretaus produkto būklę. Ši rinkos vertinimo paklausos prognozavimo technika atlieka individualias klientų apklausas, kad gautų galimus duomenis. Šie testai paprastai atliekami kaip klausimynai, kuriuose galutinių vartotojų tiesiogiai prašoma asmeninės, demografinės, pirmenybės ir ekonominės informacijos.vartotojų.
Kadangi tokio tipo tyrimai yra pagrįsti atsitiktine imtimi, reikia atsižvelgti į regionus, vietą ir galutinio kliento demografinius rodiklius. Tokio tipo veikla gali būti naudinga gaminiams, kurių paklausa yra nedidelė arba visai nėra.
Tendencijos prognozavimo metodas
Jis gali būti veiksmingai taikomas įmonėms, turinčioms ilgą pardavimo duomenų istoriją, pvz., daugiau nei 18–24 mėnesius. Ši istorinė informacija sukuria „laiko eilutę“, kuri atspindi ankstesnius sandorius ir numatomą tam tikros kategorijos produktų paklausą įprastomis sąlygomis, naudojant brėžinius arba mažiausius kvadratus.
Barometrinis
Šis paklausos prognozavimo metodas pagrįstas įvykių registravimo dabartyje principu. Paklausos analitikos procese tai pasiekiama analizuojant statistinius ir ekonominius rodiklius. Paprastai prognozuotojai naudoja grafinę analizę. Paklausos prognozavimo pavyzdys yra pirmaujanti serija, lygiagreti serija arba vėluojanti serija.
Ekonometrinė analizė
Jis naudoja autoregresinius integruotus slankiuosius vidurkius ir sudėtingas matematines lygtis, kad nustatytų ryšį tarp paklausos ir jai įtakos turinčių veiksnių. Formulė yra išvesta ir tiksliai suderinta, kad būtų galima pateikti patikimą istorinį vaizdą. Numatytos įtakos turinčių kintamųjų reikšmės įterpiamos į lygtį, kad būtų sukurtaprognozės.
Yra įvairių paklausos prognozavimo modelių. Pavyzdžiui, pritaikyta schema gali būti sukurta atsižvelgiant į konkrečius verslo reikalavimus arba produkto kategoriją. Toks modelis yra įvairių kokybinių ir kiekybinių metodų išplėtimas arba derinys. Pasirinktinės grandinės projektavimo užduotis dažnai yra pasikartojanti, išsami ir pagrįsta patirtimi. Jį galima sukurti įdiegus tinkamą paklausos valdymo programinę įrangą.
Laiko eilučių analizė
Kai yra produkto istoriniai duomenys ir tendencijos yra aiškios, įmonės dažniausiai naudoja laiko eilučių analizės metodą, kad prognozuotų paklausą. Tai naudinga nustatant sezoninius svyravimus, ciklinius modelius ir pagrindines pardavimo tendencijas.
Laiko eilučių metodą efektyviausiai naudoja įsitvirtinusios įmonės, turinčios kelerių metų duomenų, su kuriomis galima dirbti, ir palyginti stabilius tendencijų modelius.
Paklausos prognozavimo sistema pagrįsta modeliavimu. Priežastinis modelis yra sudėtingiausias įrankis įmonėms, nes jame naudojama specifinė informacija apie ryšius tarp kintamųjų, turinčių įtakos rinkos paklausai, pavyzdžiui, konkurentai, ekonominės galimybės ir kiti socialiniai veiksniai. Kaip ir atliekant laiko eilučių analizę, istoriniai duomenys yra raktas į priežastinio modelio prognozę.
Pavyzdžiui, ledų verslas gali pagrįsti analizę svarstydamasistoriniai pardavimo duomenys, rinkodaros biudžetas, reklaminė veikla, bet kokios naujos ledų parduotuvės jų vietovėje, jų konkurentų kainos, oras, bendra paklausa jų rajone, net vietinis nedarbo lygis.
Sezoniškumo ir tendencijų prognozavimas
Šis terminas reiškia paklausos svyravimus, kurie atsiranda tam tikru periodiškai (pvz., švenčių dienomis). Tendencijos gali atsirasti bet kuriuo metu ir signalizuoti apie bendrą elgesio pasikeitimą (pvz., konkretaus produkto populiarumo padidėjimą).
Sėkmingas paklausos prognozavimas nėra vienpusis uždavinys. Tai yra nuolatinis testavimo ir mokymosi procesas, kuris turėtų:
- Proaktyviai kurkite paklausą optimizuodami klientų aptarnavimą, produktų pasiūlą, pardavimo kanalus ir dar daugiau.
- Naudodami ir taikydami pažangią analizę, užtikrinkite protingą ir judrų paklausos reagavimą.
- Stenkitės sumažinti sistemines klaidas.
Geras būdas numatyti paklausą – numatyti, ko klientai tikėsis iš įmonės ateityje. Todėl verslininkas gali paruošti atsargas ir išteklius šiems poreikiams patenkinti.
Automatinio paklausos prognozavimo veiksmas yra augimo spėlionių pašalinimas.
Naudodami „Analytics“galite sumažinti išlaikymo ir kitas veiklos išlaidas, kai jums jų nereikia. Tai darant, piko laikotarpiai gali būti sprendžiami tada, kai jie atsiranda.
Tradiciniai rankinio manipuliavimo ir duomenų interpretavimo metodai prognozavimuipaklausa nepraktiška įmonėms, kurios susiduria su greitai besikeičiančiais klientų ir rinkos lūkesčiais. Kad organizacijos būtų tikrai judrios priimdamos duomenimis pagrįstus sprendimus, ateities mąstymas turi vykti realiuoju laiku. Tai reiškia, kad darbui atlikti reikia naudoti technologijas.
Pavyzdžiui, „TradeGecko“paklausos prognozavimo funkcija naudoja pagrindinius pardavimo ir atsargų duomenis, kad nustatytų modelius. Gaukite informacijos apie būsimus poreikius pasirinktu detalumo lygiu pagal gaminį, variantą, vietą ir pan.
Paklausos prognozavimo sistema taip pat suaktyvina automatinius atsargų įspėjimus su rekomenduojamais užsakymo ir kiekio pakeitimais, pagrįsta analize. Kitaip tariant, verslininkas gali žinoti, kada pertvarkyti atsargas ir priimti duomenimis pagrįstus verslo sprendimus, nedarydamas jokių rankinių prognozių. Tai reiškia didesnį efektyvumą ir laiko sutaupymą – du dalykus, kurie yra neatsiejami nuo bet kurio verslo sėkmės.
Prognozių reikšmė
Išankstinis skaičiavimas vaidina lemiamą vaidmenį vykdant bet kokį verslą. Tai padeda organizacijai sumažinti su verslo veikla susijusią riziką ir priimti svarbius sprendimus. Paklausos prognozavimas taip pat suteikia įžvalgos apie kapitalo investicijų ir organizacijos plėtros taisykles.
Analitikos svarba parodyta šiose pastraipose:
1. Atlikti užduotis. Suprantama, kad kiekvienas verslo padalinys prasideda nuo iš anksto nustatytų tikslų. Analizė padeda juos pasiekti. Organizacija vertina paslaugų paklausos prognozę rinkoje ir juda link užsibrėžtų tikslų.
Pavyzdžiui, organizacija užsibrėžė tikslą parduoti 50 000 vienetų savo produktų. Tokiu atveju ji prognozuos šio produkto paklausą. Jei jis mažas, organizacija imsis taisomųjų veiksmų, kad būtų galima pasiekti tikslą.
2. Biudžeto rengimas. Atlieka lemiamą vaidmenį jį formuojant, įvertinant išlaidas ir numatomas pajamas. Pavyzdžiui, organizacija numatė, kad jos gaminio paklausa, kuri vertinama 10 rublių, bus 100 tūkst. Šiuo atveju bendros numatomos pajamos yra 10100 000=1 mln. Taigi paklausos prognozavimas leidžia organizacijoms apskaičiuoti savo biudžetą.
3. Stabilizuoti užimtumą ir gamybą. Padeda organizacijai kontroliuoti savo žmogiškųjų išteklių veiklą. Atsižvelgiant į prognozuojamą produktų paklausą, planavimas padeda išvengti organizacijos išteklių švaistymo. Tai taip pat leidžia samdyti kvalifikuotus darbuotojus. Pavyzdžiui, jei organizacija tikisi, kad jos produktų paklausa padidės, ji gali panaudoti papildomą darbo jėgą, kad patenkintų padidėjusią paklausą.
4. Plečiančios įmonės. Šiuo atveju daroma prielaida, kad paklausos prognozavimas padeda apsispręsti plėsti verslą. Jei numatomas srautas į produktus yra didesnis, tada organizacija gali planuotitolesnė plėtra. Jei tikimasi, kad produktų paklausa sumažės, įmonė gali sumažinti investicijas į verslą.
5. Valdymo sprendimų priėmimas. Padeda sukurti pasaulinius reglamentus, tokius kaip gamyklos pajėgumai, žaliavų reikalavimai ir darbo jėgos bei kapitalo prieinamumo užtikrinimas.
6. Veiklos vertinimas. Padeda taisyti užduotis ir jų sprendimo būdus. Pavyzdžiui, jei organizacijos produktų paklausa mažesnė, ji gali imtis taisomųjų veiksmų ir pasiekti aukštesnį lygį gerindama savo produktų kokybę arba daugiau išleisdama reklamai.
7. Pagalba vyriausybei. Leidžia vyriausybei koordinuoti importo ir eksporto veiklą bei planuoti tarptautinę prekybą.
8. Paklausos prognozavimo tikslai. Analizė yra svarbi verslo sprendimų priėmimo dalis. Šie tikslai skirstomi į trumpalaikius ir ilgalaikius. Pirmieji apima šiuos kriterijus:
- Gamybos politikos formavimas. Paklausos prognozavimas padeda įvertinti būsimus žaliavų poreikius, kad būtų galima palaikyti reguliarų produktų pasiūlą. Tai taip pat leidžia maksimaliai išnaudoti išteklius, nes operacijos planuojamos remiantis prognozėmis. Žmogiškųjų išteklių poreikiai taip pat lengvai patenkinami naudojant analizę.
- Kainodaros politikos formavimas. Nurodo vieną iš svarbiausių paklausos prognozavimo užduočių. Organizacija nustato savo gaminių kainas, sutelkdama dėmesį į rinkos poreikius. Pavyzdžiui, jei ekonomika patenka į depresiją ar nuosmukį, paklausapatenka ant gaminių. Tokiu atveju organizacija savo gaminiams nustato mažas kainas.
- Pardavimų kontrolė. Padeda nustatyti pardavimo tikslus, kurie yra veiklos vertinimo pagrindas. Organizacija sudaro paklausos prognozes skirtingiems regionams ir kiekvienam iš jų nustato strategijas.
- Finansavimo organizavimas. Suprantama, kad įmonės piniginiai poreikiai įvertinami naudojant paklausos prognozavimą. Tai padeda užtikrinti tinkamą organizacijos likvidumą.
Ilgalaikiai tikslai apima:
- Gamybos pajėgumų pasirinkimas. Suprantama, kad per paklausos prognozavimą organizacija gali nustatyti gamybai reikalingos gamyklos dydį. Jis turi atitikti įmonės pardavimo reikalavimus.
- Planavimas ilgalaikiam laikotarpiui. Tai reiškia, kad paklausos prognozavimo skaičiavimas padeda ir šiuo aspektu. Pavyzdžiui, jei planuojama organizacijos produktų paklausa yra didelė, klientai gali investuoti į įvairius plėtros ir plėtros projektus.
- Įtakojantys veiksniai. Paklausos prognozavimas yra aktyvus procesas, padedantis nustatyti, kokių produktų reikia, kur, kada ir kokiais kiekiais. Yra keletas veiksnių, turinčių įtakos šiam parametrui.
Produktų tipai
Prekės gali būti gamintojo produktai, plataus vartojimo prekės ar paslaugos. Be to, jie gali būti nauji arba perparduoti. Nustatyti produktai yra tie, kurie jau yra rinkoje. O naujieji yra tie, kurie dar nebuvo pristatytiišpardavimas.
Informacija apie paklausą ir konkurencijos lygį žinoma tik apie nusistovėjusius produktus, nes sunku apskaičiuoti naujų produktų paklausą. Todėl prognozės skirtingų rūšių prekėms skiriasi.
Didelės konkurencijos rinkoje produktų paklausa priklauso nuo šiuo metu egzistuojančių konkurentų skaičiaus. Be to, visada yra naujų dalyvių atsiradimo rizika. Tokiu atveju ką nors nuspėti tampa dar sunkiau.
Prekės kaina veikia kaip pagrindinis veiksnys, kuris tiesiogiai veikia paklausos prognozavimo procesą. Bet kokia analitinė organizacijų veikla labai priklauso nuo jų kainų politikos pokyčių. Esant tokiam scenarijui, sunku tiksliai apskaičiuoti produktų paklausą.
Pažanga taip pat yra svarbus veiksnys norint gauti patikimas paklausos prognozes. Greitai keičiantis technologijoms, esami išradimai ar tipiški gaminiai gali pasenti. Pavyzdžiui, labai sumažėjo diskelių paklausa, atsiradus kompaktiniams diskams ir įvairiems diskams, skirtiems duomenims saugoti kompiuteryje. Dėl nuolat tobulėjančių technologijų sunku numatyti esamų produktų paklausą ateityje.
Ekonominis požiūris vaidina svarbų vaidmenį nustatant paklausos prognozes. Pavyzdžiui, jei ekonomikoje vyksta teigiama raida, tai bet kurios įmonės analizė taip pat bus teigiama.
