Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Прогнозирование спроса является ключевым инструментом для успешного управления бизнесом в современных условиях рыночной конкуренции. Этот процесс представляет собой систематическое предсказание будущих потребностей рынка в товарах или услугах и играет важную роль в стратегическом и оперативном планировании компаний.

В данной статье мы рассмотрим суть и значимость прогнозирования спроса, его область применения, различные виды и методики, а также факторы, влияющие на процесс прогнозирования. Кроме того, мы рассмотрим, как построить эффективное прогнозирование спроса, которое позволит компаниям адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и принимать обоснованные решения в области производства, маркетинга и управления запасами.

Содержание
  1. Что такое прогнозирование спроса
  2. Почему прогнозирование спроса важно для бизнеса
  3. Кому нужно прогнозирование спроса
  4. Ключевые принципы прогнозирования спроса
  5. Горизонт прогнозирования спроса
  6. Выбор объекта прогнозирования спроса
  7. Качество прогноза спроса
  8. Риск ошибки оценки объема спроса
  9. Риск ошибки оценки структуры спроса
  10. Ошибка прогноза
  11. Точность прогноза
  12. Виды прогнозирования спроса
  13. Классическое прогнозирование
  14. Квантильное прогнозирование
  15. Вероятностное прогнозирование
  16. Как прогнозируют спрос
  17. Экспертные методы
  18. Статистические методы
  19. Расчёт по среднему (SMA)
  20. Метод средней взвешенной по Шрайбфедеру
  21. Экспоненциальное сглаживание (ES)
  22. Метод Хольта-Винтерса
  23. Методы авторегрессии
  24. Универсальные правила прогнозирования спроса
  25. Факторы, влияющие на планирование и прогнозирование спроса
  26. Сезонность и прогнозирование запасов
  27. Конкуренция в контексте прогнозирования спроса
  28. Типы товаров и оценка спроса
  29. География
  30. Как построить эффективную модель прогнозирования
  31. Неизменность основной идеи
  32. Используем максимально возможный объем данных
  33. Планируем бюджет с учетом улучшения прогнозирования спроса
  34. Когда без прогнозирования можно обойтись
  35. Выводы

Что такое прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса, также известное как прогнозирование продаж, это методика анализа ожидаемого спроса со стороны потребителей на определенный временной отрезок. Она включает в себя анализ исторических данных, а также других факторов.

Путем правильного использования прогнозирования спроса компании получают ценные знания о своих перспективах на текущем рынке и на других рынках. Это также помогает руководителям принимать обоснованные решения о стратегиях развития бизнеса, формировании цен и рыночном потенциале.


Компании, которые игнорируют прогнозирование спроса, рискуют принять неправильные решения относительно целевых рынков и ассортимента товаров. Такие ошибочные решения могут иметь долгосрочные последствия для уровня лояльности клиентов, управления цепочками поставок, затрат на хранение запасов и, в конечном счете, для прибыльности.

Почему прогнозирование спроса важно для бизнеса

Прогнозирование спроса играет ключевую роль в управлении бизнесом. Оно предоставляет информацию о том, чего ждут клиенты и сколько они готовы заплатить за товар или услугу. Эта информация помогает компаниям принимать более эффективные решения о ценообразовании, производстве и управлении запасами. Кроме того, прогноз спроса позволяет предвидеть будущие тенденции, которые могут повлиять на бизнес.

Вот несколько основных причин, по которым прогнозирование спроса необходимо для компаний любого масштаба:

  • Улучшение планирования. Прогноз спроса помогает компаниям принимать более обоснованные решения о производстве, запасах и ценообразовании. Это улучшенное планирование может привести к увеличению прибыли и снижению издержек.
  • Управление запасами. Прогноз спроса необходим для правильного управления запасами компании, чтобы удовлетворить потребности потребителей. Это помогает избежать излишних запасов, сэкономить на складских расходах и удовлетворить клиентов.
  • Исправление ошибок. Прогноз спроса помогает компаниям избежать неточных предположений о спросе и исправить ошибки в процессах планирования и производства.
  • Долгосрочное бизнес-планирование. Точный прогноз спроса служит основой для долгосрочного бизнес-планирования и помогает компаниям принимать обоснованные решения относительно своей стратегии роста.
  • Конкурентное преимущество. Эффективное прогнозирование спроса позволяет компаниям лучше понимать потребности своих клиентов и оставаться впереди конкурентов, предвидеть изменения спроса и адаптировать свои планы соответствующим образом.

Кому нужно прогнозирование спроса

Краткий ответ на этот вопрос: любому бизнесу, чьи продажи зависят от величины спроса. Большинство компаний на рынке относятся к этой категории, поэтому многие эксперты утверждают, что прогнозирование необходимо для всех организаций. Некоторые исключения всё же существуют, о них будет рассказано ниже. Для всех остальных участников рынка пренебрегать прогнозированием не стоит.

Прогноз помогает определить будущий спрос, используя данные из прошлого и другие соответствующие сведения. Качественный анализ предоставляет достаточно точные данные, на основе которых можно принимать коммерческие решения: сколько продукции закупить, сколько складских площадей арендовать, с какими поставщиками сотрудничать, как удерживать клиентов.

В рознице это помогает правильно позиционировать и размещать ассортимент, в интернет-торговле — эффективнее подбирать персонализированные предложения и рекламировать их. Используют этот инструмент и микро-предприятия, и крупные российские ритейлеры, и международные гиганты вроде Amazon или FedEx.

Даже при минимальном анализе прошлых продаж можно выявить факторы, влияющие на спрос, и либо изменить их, либо адаптироваться к ним. Важно при этом учитывать не только объемы продаж, но и сопутствующие факторы:

  • сезонность;
  • акции;
  • внешние обстоятельства.

Например, во время пандемии наблюдался рост спроса на антисептики, туалетную бумагу и консервы.

Эффективное прогнозирование учитывает все эти аспекты и предсказывает модные тенденции. Обычно считается, что мода влияет только на индустрии моды, но это не так. Модными могут стать игрушки, гаджеты, книги и даже продукты питания. Однако для отслеживания таких трендов прогнозирование нужно проводить оперативно.

Ключевые принципы прогнозирования спроса

При прогнозировании спроса на различных уровнях планирования важно соблюдать основные принципы. Неучет этих принципов может привести к низкому качеству прогноза или к его нерелевантности для принимаемых предприятием решений.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Горизонт прогнозирования спроса

Период, на который составляется прогноз спроса, известен как горизонт прогнозирования. Разница во времени между моментом прогнозирования и плановым периодом определяется как временной лаг. Выбор подходящего временного лага зависит от того, сколько времени требуется предприятию для подготовки и принятия необходимых мер в ответ на информацию о прогнозе спроса.

Например, если расширение производственной мощности займет год, то прогноз спроса на период менее года не будет достаточным для управления производственной мощностью. Важно учитывать, что точность прогноза будет ниже для отдаленных плановых периодов, поэтому выбор горизонта прогноза должен соответствовать принимаемым решениям и задачам управления.

Слишком короткий горизонт, в свою очередь, может привести к недостаточному времени для реагирования, а слишком длинный может снизить качество прогноза.

Выбор объекта прогнозирования спроса

При выборе объекта для прогнозирования спроса следует учитывать баланс между детализацией и точностью. Необходимо определить уровень детализации прогноза, который решит задачу, не перегружая его лишней информацией. Ненужная детализация увеличивает сложность и стоимость прогноза без добавления ценности для принятия решений.

Параметры прогноза спроса зависят от его цели. Более крупные решения и более высокий уровень принятия решений требуют более общего и долгосрочного прогноза спроса.

Качество прогноза спроса

Качество прогноза спроса. Любому прогнозу присущ риск ошибки. Трудно представить прогноз, не содержащий ошибку. Можно выделить два типа ошибки прогноза спроса: ошибка оценки объема спроса и ошибка оценки структуры спроса. Эти типы ошибок необходимо рассматривать в зависимости от того, о каком уровне принятия решений на предприятии идет речь.

Риск ошибки оценки объема спроса

Риск ошибки в оценке объема спроса при прогнозировании может возникнуть на любом этапе планирования. При долгосрочном прогнозировании, он проявляется на уровне категорий продукции и товарных групп, влияя на доступность ключевых ресурсов и выполнение финансовых планов предприятия. При оперативном прогнозировании, риск выражается на уровне отдельных товаров и влияет на уровень обслуживания клиентов.

Риск ошибки оценки структуры спроса

Риск ошибки в оценке структуры спроса при прогнозировании проявляется исключительно при долгосрочном прогнозировании на уровне категорий продукции и товарных групп. Предполагается определенная структура спроса внутри товарной группы, однако фактически она может отличаться.

Эти риски можно учесть двумя способами: улучшением качества прогнозов и/или выделением резервных ресурсов для покрытия возможных рисков. Обычно используются оба подхода одновременно: работают над улучшением качества прогнозов и формируют резервы ресурсов, так как идеальное качество прогноза практически недостижимо.

Оценка качества прогноза основывается на двух измеряемых характеристиках: ошибке прогноза и точности прогноза.

Ошибка прогноза

Ошибка прогноза представляет собой расхождение между реальным спросом и его предсказанным значением. Эта разница может быть измерена как в абсолютных величинах, так и в процентном отношении к реальному спросу.

Существует два типа ошибок прогноза спроса: 

  1. Случайные отклонения означают, что ошибки прогноза в сумме склоняются к нулю. Это означает, что периоды, в которых спрос был переоценен, чередуются с периодами, когда спрос был недооценен. Такие ошибки не имеют систематической тенденции, и положительные и отрицательные ошибки компенсируют друг друга.
  2. Смещение, напротив, указывает на серьезные проблемы, такие как систематическое завышение или занижение прогноза спроса. Это может быть вызвано как объективными, так и субъективными факторами. Объективные факторы могут включать выбор несовершенных моделей прогнозирования или неполное учета важных факторов, влияющих на спрос. Эти факторы могут быть скорректированы путем улучшения моделей прогнозирования и сбора более точных данных.

Субъективные факторы связаны с намеренным искажением прогноза в целях личной выгоды. Например, сотрудник отдела продаж может завышать прогнозы спроса, чтобы получить премию за превышение плана продаж. Нейтрализация этих факторов может быть достигнута правильной организацией процесса прогнозирования.

Точность прогноза

Точность прогноза определяется как разница между 100% и процентной ошибкой прогноза спроса.

Для оценки точности и качества прогноза спроса важны измеренная ошибка и точность прогноза для каждого планового периода.

Примечательно, насколько хорош метод прогнозирования спроса в целом, а не только в отдельных периодах. Для этого используются сводные характеристики точности прогноза спроса. Два основных метода оценки точности прогноза спроса: средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE — Mean Absolute Percentage Error) и средняя процентная ошибка (MPE — Mean Percentage Error).

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Виды прогнозирования спроса

Эволюция методов прогнозирования спроса выглядит следующим образом:

  • В 2008 году преобладало использование классического прогнозирования;
  • В 2012 году стало широко применяться квантильное прогнозирование;
  • В 2015 году появилось частичное вероятностное прогнозирование;
  • В 2018 году набрала обороты полное вероятностное прогнозирование.

Классические методы были активно востребованы в 2008-2009 годах, затем уступив место квантильному прогнозированию, которое в свою очередь уступило полю вероятностного прогнозирования. Временные границы даны условно. Несмотря на то, что современные методы сейчас используются широко, классическое прогнозирование спроса продолжает применяться до сих пор.

В этом разделе мы подробно обсудим каждый из этих методов более подробно.

Классическое прогнозирование

Предполагаемый спрос базируется на анализе предыдущих продаж. Этот метод дает конкретные числовые значения. Например, если две недели назад было продано 7 единиц товара, а на прошлой неделе – 12, то можно предположить, что спрос составит 10 единиц. В традиционное прогнозирование включаются различные модели прогнозирования спроса:

Прогнозирование по средним продажам. Это самый простой и распространенный способ, который до сих пор используется многими компаниями. Спрос прогнозируется на основе продаж за определенный период, например, за месяц. Анализируются только товары с устойчивыми продажами, хотя игнорирование нестабильных продуктов может привести к ошибкам.

  • Метод Шрайбфедера (взвешенная средняя). Аналогично предыдущему методу, здесь также учитываются фактические продажи, но результат взвешивается по важности характеристик товара, называемых «весами». Эти веса определяются в зависимости от потребностей компании.
  • Экспоненциальное сглаживание. Этот метод предполагает прогнозирование спроса на продукцию за определенный период, учитывая значения, наиболее близкие по времени. Ошибки предыдущих прогнозов учитываются при составлении следующих прогнозов.
  • Метод авторегрессии. Для прогнозирования спроса выбираются несколько периодов, за которые нужно определить продажи. Затем разрабатываются коэффициенты, учитывающие непостоянные факторы, такие как сезонность и количество рабочих дней.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Квантильное прогнозирование

Этот подход активно применялся в 2012 году. Суть квантильного прогнозирования заключается в расчете спроса с использованием простой математической формулы, которая основана на среднем значении, вычисленном по всем предыдущим периодам.

Однако этот метод является консервативным, так как использует устаревшую информацию и не учитывает последние тенденции спроса. При квантильном прогнозировании целенаправленно корректируются показатели, чтобы минимизировать риски недооценки или переоценки спроса. Этот подход широко используется в розничной торговле и на производстве.

Вероятностное прогнозирование

Вероятностное прогнозирование основывается на использовании математических моделей для оценки вероятности объема спроса в определенный период времени. Этот метод стал возможным благодаря быстрому развитию вычислительной техники. При вероятностном прогнозировании прошлый опыт используется для прогнозирования будущих показателей спроса.

Существуют два основных вида вероятностного прогнозирования:

  • Частичное вероятностное прогнозирование. Этот метод не учитывает вероятности с очень низкими значениями, менее 1%. Раньше такие малозначимые показатели игнорировались из-за ограничений вычислительных возможностей. Хотя частичное вероятностное прогнозирование не учитывает минимальные значения, оно помогает найти оптимальный баланс между возможными показателями спроса и объемом товара на складе для максимизации прибыли.
  • Полное вероятностное прогнозирование. Этот метод стал популярным с развитием компьютерных технологий в 2018 году и позволяет делать более точные прогнозы. Полновероятностные модели учитывают даже минимальные вероятности спроса, даже если они составляют всего 0,01%, что имеет большое значение, особенно при больших объемах продаж.

Как прогнозируют спрос

В этом разделе мы рассмотрим различные методы и подходы, используемые для прогнозирования спроса на товары и услуги. Эти методы включают в себя как экспертные, основанные на опыте и интуиции специалистов, так и статистические, основанные на анализе данных и математических моделях.

Экспертные методы

Экспертные подходы к прогнозированию спроса до сих пор активно используются в практике. Эти методы основаны на опыте и знаниях экспертов, которые хорошо разбираются в ассортименте товаров.

В рамках таких подходов эксперты устанавливают пороговые значения спроса на определенные товары. Один из классических экспертных методов — это правило минимакса, где для каждого товара устанавливаются минимальные и максимальные уровни запасов. Это правило помогает принимать решения таким образом, чтобы минимизировать возможные потери. Однако этот метод имеет свои недостатки:

  • Сложно применять для большого количества товаров;
  • Не учитывает изменения спроса.

Использование правила минимакса в крупных торговых точках с широким ассортиментом неэффективно, особенно при изменяющихся предпочтениях покупателей, что может привести к избытку или дефициту товаров.

Другие виды экспертных методов включают:

  • Метод комиссии — прогноз составляется несколькими экспертами;
  • Интервьюирование — беседа со специалистом по сложным аспектам прогноза;
  • Анкетирование — опрос одного или нескольких экспертов по стандартным вопросам;
  • Метод Дельфи — компиляция особенностей других методов в опросе экспертов.

К сожалению, использование экспертных услуг не гарантирует точность прогноза спроса, так как результаты могут зависеть от компетентности специалиста и от того, какие данные были учтены при прогнозировании.

Статистические методы

Статистические методы играют ключевую роль в анализе данных и прогнозировании спроса, предоставляя инструменты для обработки статистических данных, выявления закономерностей и построения прогностических моделей.

В этом разделе мы рассмотрим различные методы статистического анализа, такие как расчет по среднему SMA, метод средней взвешенность, экспоненциальное сглаживание и другие.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Расчёт по среднему (SMA)

Метод простой скользящей средней (SMA), также известный как расчет по среднему, представляет собой один из самых простых и широко используемых способов прогнозирования спроса, который до сих пор применяется многими компаниями.

Формула простой скользящей средней (SMA) выглядит следующим образом:

Прогноз(t+1) = (1/(T+1)) * [Продажи(t) + Продажи(t-1) + … + Продажи(t-T)]

Для использования этого метода прогнозирования необходимо:

  1. Выбрать ширину окна T, которая указывает, за какой период времени будут усредняться продажи. Например, если мы управляем ежедневным спросом, то можно выбрать последние 2-3 дня или 7 последних дней. Если рассматриваем спрос по месяцам, то можно выбрать последние 2, 3, 4 или 5 месяцев.
  2. Для прогноза на следующий период вычисляем среднее значение продаж за выбранную ширину окна. Например, если мы прогнозируем спрос на 10-й день и выбрали ширину окна в 5 дней, то берем среднее значение продаж за последние 5 дней.

Этот метод может быть подходящим для товаров с гладким и стабильным спросом с небольшими колебаниями. Однако для большинства случаев он может давать большие погрешности и быть неэффективным с точки зрения управления запасами товаров, что может привести к дефициту или излишнему количеству товаров.

Вместо этого метода могут быть использованы различные расчеты средневзвешенной средней, которые мы рассмотрим далее.

Метод средней взвешенной по Шрайбфедеру

Метод средней взвешенной, также известный как метод по Шрайбфедеру, отличается от предыдущего метода, где мы учитывали только средние продажи, тем, что вводятся различные веса для разных месяцев. Вот как этот метод работает:

  1. Мы вычисляем средние продажи за каждый рабочий день прошлых месяцев. Это включает в себя учет выходных дней, чтобы точно определить количество рабочих дней для расчета средних продаж за этот период.
  2. Затем мы выбираем систему весов для прошлых месяцев, где некоторые данные будут иметь больший вес в расчетах, чем другие.
  3. После этого мы рассчитываем прогнозное потребление за один рабочий день будущего месяца, опираясь на прошлые продажи и установленные веса.
  4. Наконец, мы рассчитываем прогнозное потребление за весь месяц, учитывая количество рабочих дней.

Шрайбфедер в своей книге «Эффективное управление запасами» предлагает различные схемы весов, которые могут быть применены к разным товарам. Например:

  • Простая шестимесячная (или трехмесячная) средняя, где среднее значение вычисляется за последние 6 месяцев.
  • Для сезонных товаров можно использовать либо простую сезонную среднюю, либо сезонную взвешенную среднюю.
  • Также могут быть использованы коэффициенты взвешенной средней, которые могут варьироваться в зависимости от предпочтений и особенностей товаров.

Хотя существует возможность разработать собственный набор весов, этот метод прогнозирования имеет определенные ограничения и может не всегда быть эффективным в практике, даже при тщательном подходе к расчету весов.

Экспоненциальное сглаживание (ES)

Метод экспоненциального сглаживания (ES) представляет собой одну из простейших моделей прогнозирования спроса, которая часто используется на практике. Его логика основана на двух основных факторах:

  • Продажах в предыдущем периоде.
  • Прогнозе спроса, построенном для этого периода с использованием определенного метода.

Этот метод задает коэффициент сглаживания (α), который учитывает оба этих фактора. Чем выше значение коэффициента α, тем сильнее последние продажи влияют на прогноз (α находится в диапазоне от 0 до 1).

Формула для прогноза (t+1) выглядит следующим образом:

Прогноз (t+1) = (1 – α)* Прогноз(t) + α * Продажи(t)

Чтобы определить оптимальное значение α, производится расчет для нескольких значений и выбирается наилучший результат. Важно отметить, что этот метод не учитывает сезонные и трендовые изменения в данных о продажах. Для работы с товарами различного характера и сезонности был разработан метод Хольта-Винтерса.

Метод Хольта-Винтерса

Формула, представленная ниже, довольно сложная и не требует детального разбора. Вместо этого давайте рассмотрим её логику.

Мы строим прогноз на будущий период, который зависит от нескольких факторов. Внутри этой формулы учитывается сглаживание, тренд и сезонность. Для каждого из этих факторов применяются свои коэффициенты, которые выбираются из диапазона от 0 до 1.

В формуле используются следующие обозначения:

  • – номер периода, на который делается прогноз в будущем.
  • Y [ t + ℎ ] – прогноз на период номер ℎ
  • p – период сезонности (например, для недельного периода

Основные компоненты формулы:

  • a[t] – сглаживание.
  • b[t] – тренд.
  • s[t] – сезонность.

Каждый из этих компонентов вычисляется на основе предыдущих данных и коэффициентов α, β и γ, которые настраиваются вручную в пределах от 0 до 1.

Важно понимать, что метод Хольта-Винтерса позволяет учитывать сезонность, тренд и экспоненциальное сглаживание. Однако он наиболее эффективен для товаров с устойчивым трендом и ярко выраженной сезонностью.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Методы авторегрессии

Позже были разработаны модели прогнозирования спроса, такие как авторегрессия и ARIMA, которые основаны на анализе прошлых данных о продажах товаров и подборе соответствующих коэффициентов. Сначала определяется период, в течение которого анализируются предыдущие данные для прогнозов. Затем настраиваются коэффициенты регрессии и постоянная величина.

Формула для прогноза выглядит следующим образом:

Прогноз(t+1) = c + ε t + α1 ∗ Продажи(t)+α2 ∗ Продажи(t−1) + α3 ∗ Продажи(t−2)

Где:

  • ε t — белый шум,
  • α — набор коэффициентов,
  • c — постоянная константа.

Продажи в будущем периоде прогнозируются на основе данных о продажах за прошлые периоды, при этом подбирается множество наборов коэффициентов для достижения оптимальных прогнозов.

После расширения методов авторегрессии появились методы, такие как ARIMA+MA (авторегрессия + скользящее среднее) и SARIMA: AR+MA+сезонная компонента. Существует множество различных методов, которые позволяют настраивать такую модель для прогнозирования спроса на товары.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Универсальные правила прогнозирования спроса

В определенных особых ситуациях прогнозирование спроса может быть излишним. Это может происходить в следующих случаях:

  • Когда компания основывается главным образом на индивидуальных заказах, и клиенты уже учитывают время на подготовку и доставку материалов при ожидании товара, как это часто бывает в сфере производства мебели по заказу.
  • Если производственные процессы или цепочки поставок легко могут быть адаптированы к текущим требованиям. Эта гибкость характерна в основном для интернет-магазинов и небольших предприятий, позволяя им быстро реагировать на изменения спроса, например, в случае роста спроса на товары с определенными принтами.
  • Когда бизнес уже достиг своей максимальной производственной способности из-за ограниченности какого-либо ресурса, который не может быть заменен. Например, если для изготовления продукции требуется определенный материал, который доступен только в ограниченных количествах, и все товары уже распроданы, дальнейшее прогнозирование спроса становится бесполезным.
  • Когда количество потенциальных покупателей невелико, и их поведение предсказуемо. Например, компания, специализирующаяся на производстве эксклюзивного музыкального оборудования, работает в узкой аудиторной нише с ограниченным числом клиентов, поведение которых можно предсказать на основе определенных событий.
  • Когда не требуется финансового планирования из-за избытка бюджета или бизнес был создан не для получения прибыли.

Факторы, влияющие на планирование и прогнозирование спроса

Недостаточная координация — это препятствие для точного планирования и прогнозирования спроса. Для обеспечения максимальной точности и эффективности планирования цепочки поставок необходимо, чтобы различные отделы компании были связаны в реальном времени и постоянно обновляли данные и аналитику.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

При наличии полной информации специалистам по прогнозированию спроса легче учитывать следующие факторы:

Сезонность и прогнозирование запасов

Наряду с пиками продаж, характерными для таких товаров, как солнцезащитные очки или новогодние елки, сезонность может проявляться и в других аспектах, влияющих на потребительское поведение в течение года.

Это могут быть неожиданные изменения погоды или даже пандемия, вынуждающая людей проводить больше времени в помещениях в течение лета, чем обычно. Такие факторы могут значительно влиять на паттерны спроса и требуют внимательного управления запасами для эффективного реагирования на изменения рыночной ситуации.

Конкуренция в контексте прогнозирования спроса

В наше время компании сталкиваются с острой конкуренцией на сложном рынке. Ожидания клиентов постоянно эволюционируют, что требует сокращения сроков жизни продуктов, ускорения поставок и предоставления более индивидуализированных услуг.

В свете увеличения объема онлайн-покупок в период пандемии отмечается снижение лояльности клиентов к брендам, что еще более осложняет конкурентную среду. Конкуренция становится более острой, а компаниям необходимо использовать эффективные методы прогнозирования спроса, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Типы товаров и оценка спроса

Результаты прогнозирования спроса сильно зависят от конкретного товара, даже если они относятся к одной и той же категории. Например, спрос на черные футболки может резко измениться и неожиданно превысить спрос на белые футболки. Главное здесь — не только заметить сам факт изменения спроса, но и понять, почему он изменился. Показатели, такие как жизненная ценность клиента, средняя стоимость заказа и сочетания приобретаемых товаров, также могут значительно различаться и иногда меняться внезапно.

Используя инструменты прогнозирования спроса, компании могут лучше понимать и предвидеть эти тенденции и их причины. Это помогает им научиться персонализировать, маркетингово продвигать или комбинировать товары для более стабильного роста выручки и получения лучшего представления о том, как одна единица продукции влияет или стимулирует спрос на другие.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

География

Ранее многие компании ограничивались несколькими региональными складами и центрами распределения, обслуживающими большие территории. Однако с развитием модели Amazon, ожидания клиентов изменились, и теперь они требуют доставки в тот же день или на следующий день.

В результате компании вынуждены создавать распределительные центры по всей стране, чтобы быть географически ближе к клиентам и соответствовать этим новым требованиям. Эта потребность ощущается не только в сегменте B2C, но и в сегменте B2B, где компании также стремятся ускорить доставку.

Это изменение вызвало значительные изменения в традиционных процессах прогнозирования спроса. Если раньше планировщики цепочек поставок заботились только о запасах в нескольких местах, то теперь им приходится формировать точные объемы запасов даже в сотнях мелких распределительных центров.

Естественно, это повышает уровень риска и потенциальных убытков. Кроме того, это означает, что специалистам по планированию спроса все больше нужны облачные решения для управления цепочкой поставок. Это позволяет им получать аналитические данные в режиме реального времени и точно управлять мелкими и распределенными объемами запасов.

Как построить эффективную модель прогнозирования

Эффективная модель прогнозирования спроса – это, в первую очередь, хорошая теоретическая база и опыт. Тем не менее, существует как минимум три общепринятых простых шага, которые помогут применить правильные стратегии планирования спроса.

Неизменность основной идеи

Допустим, что прогнозирование спроса остается на своем месте и служит в качестве основы не только для процесса планирования цепочки поставок, но и для многочисленных других бизнес-процессов. В связи с этим может возникнуть соблазн использовать методику прогнозирования спроса в качестве универсального инструмента для поддержки различных функций в планировании цепочки поставок.

При правильном применении прогнозирование спроса имеет четкую цель: предсказать, в каком объеме и когда клиенты будут приобретать товары. Другие аспекты цепочки поставок, такие как планирование продаж и операций (S&OP), оптимизация запасов и спрос-ориентированное планирование поставок, дополняют возможности интегрированных систем бизнес-планирования. Эффективное использование этих инструментов исключительно для их предназначенных функций позволяет достичь оптимальных результатов в прогнозировании спроса.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Используем максимально возможный объем данных

Чем больше информации доступно для прогнозирования потребительского спроса, тем более точно и качественно работают современные технологии управления цепочкой поставок, особенно в контексте прогнозирования спроса и управления запасами. Эти технологии используют искусственный интеллект и методы машинного обучения, что позволяет им адаптироваться к различным сценариям и обрабатывать большие объемы данных.

Однако необходимо помнить, что полагаться исключительно на данные о прошлых событиях, такие как данные о продажах или эффективности производства, может быть недостаточно. Важно использовать дополнительные источники информации, такие как новости, политические события, социальные тенденции и данные о клиентах, чтобы обеспечить более точный и комплексный анализ.

В настоящее время для эффективного анализа данных не требуется их простота или линейность. Современные инструменты управления данными позволяют работать с большими и сложными наборами данных, обеспечивая скорость и интеллектуальные возможности благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Эти инструменты не только применяют расширенную и прогнозную аналитику, но и способны извлекать уроки из опыта и накопленных данных для постоянного совершенствования.

Планируем бюджет с учетом улучшения прогнозирования спроса

Составление бюджета и разработка планов — это ключевые шаги для улучшения прогнозирования спроса. Планирование цепочки поставок требует реалистичного и стратегического подхода. Устаревшие методы и рабочие процессы сложно изменить, и часто сотрудники сопротивляются нововведениям.

Тем не менее, улучшение прогнозирования спроса и планирования цепочки поставок может привести к увеличению прибыли, снижению рисков и убытков, а также созданию более эффективной рабочей среды для сотрудников отдела логистики. Выделение бюджета и ресурсов на ранних этапах позволяет компаниям активно поддерживать и плавно реализовывать свои планы по оптимизации цепочки поставок.

Прогнозирование спроса: выбор правильного подхода и методики

Когда без прогнозирования можно обойтись

В некоторых случаях вполне можно обойтись без планирования спроса.

В списке ниже мы собрали некоторые из них:

  • Компания работает исключительно (или преимущественно) под заказ, причем в срок ожидания покупателем уже заложено время на поиски и закупку необходимого сырья или материалов, запуск оборудования. Такая модель встречается в мебельном производстве: в магазинах выставлены демонстрационные образцы, а основная часть продаж приходится на товары, изготовленные на заказ.
  • Производственные операции или логистические процессы могут легко адаптироваться под конкретную потребность. Этой гибкостью, как правило, обладают интернет-магазины и небольшие предприятия. Например, типография, специализирующаяся на производстве одежды с принтами, может быстро адаптироваться к резкому росту спроса путем аренды дополнительного оборудования и закупки дополнительных материалов.
  • Бизнес достигает предельных возможностей своей деятельности. Это происходит в случае ограниченности какого-то ресурса, без которого расширение производства невозможно. Например, для изготовления сумок требуется определенный материал, который доступен ограниченными партиями и не подлежит замене. Если при этом вся продукция уже имеет покупателей, прогнозирование дальнейшего спроса становится бессмысленным, поскольку это не повлияет на стратегию компании.
  • Малое количество покупателей и их поведение легко предсказуемы. Например, производитель эксклюзивного музыкального оборудования продает свои акустические системы в ограниченном кругу аудиофилов. У такой целевой аудитории наблюдаются всплески спроса после конкретных событий, таких как тематические выставки и специализированные конгрессы. Если потенциальных покупателей всего несколько десятков по всему миру, то нет необходимости в проведении обширных исследований.
  • Финансовое планирование не требуется, так как у компании имеется избыток средств в бюджете, или ее бизнес модель не основана на максимизации прибыли.

Выводы

Прогнозирование спроса играет важную роль в стратегическом планировании и оперативном управлении компаниями, позволяя им эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. Значимость этого инструмента проявляется в способности предвидеть будущий спрос на товары или услуги, что в свою очередь позволяет компаниям принимать более обоснованные решения в области производства, маркетинга, и управления запасами. Область применения прогнозирования спроса охватывает широкий спектр отраслей, включая розничную торговлю, производство, финансовые услуги и другие сферы бизнеса.

Виды и методики прогнозирования спроса могут варьироваться в зависимости от конкретной ситуации и особенностей рынка. Они могут включать в себя как качественные методы, основанные на экспертных оценках и анализе рыночных тенденций, так и количественные методы, использующие статистические модели и временные ряды. Факторы, влияющие на спрос, также играют важную роль в процессе прогнозирования, включая экономические условия, социальные тенденции, изменения в потребительском поведении и конкурентную среду.

Для построения эффективного прогнозирования спроса необходимо учитывать как качественные, так и количественные аспекты, а также внимательно анализировать источники данных и выбирать наиболее подходящие методики. Кроме того, важно постоянно обновлять и улучшать прогнозы, учитывая изменяющиеся условия рынка и внешние факторы. Только такой комплексный подход позволит компаниям достичь высокой точности и надежности в прогнозировании спроса, что в свою очередь способствует более эффективному управлению бизнесом и удовлетворению потребностей клиентов.

Оцените статью
( Пока оценок нет )
Поделиться с друзьями
IaaS SaaS PaaS
Добавить комментарий

Больше новостей — на нашем Telegram-канале