Prognozowanie popytu: pojęcie, rodzaje i funkcje

Prognozowanie popytu to dziedzina analityki, która próbuje zrozumieć i przewidzieć potrzeby konsumentów. Optymalizacja decyzji dotyczących dostaw poprzez łączenie przedsiębiorstw i zarządzanie biznesem. Prognozowanie popytu obejmuje metody ilościowe, takie jak wykorzystanie historycznych danych dotyczących sprzedaży, jak również danych statystycznych. Ponadto, analityka może być wykorzystywana w planowaniu produkcji i zarządzaniu zapasami, a czasem w szacowaniu przyszłego zapotrzebowania na moce produkcyjne i podejmowaniu decyzji o wejściu na nowy rynek.

Czym jest prognozowanie popytu

Jest to proces, w którym historyczne dane dotyczące sprzedaży są wykorzystywane do opracowania różnych szacunków dotyczących przewidywanego zapotrzebowania klientów. Dla przedsiębiorstw to kryterium analityki Dostarcza informacji o ilości towarów i usług, które jego klienci kupią w przewidywalnej przyszłości. Krytyczne założenia biznesowe, takie jak obroty, marża zysku, przepływy pieniężne, wydatki kapitałowe, ograniczanie ryzyka itp. д. Można również z wyprzedzeniem obliczyć krytyczne założenia biznesowe, takie jak obroty, marża zysku, przepływy pieniężne, koszty kapitałowe, ograniczanie ryzyka itp.

Rodzaje

Prognozy popytu można szeroko sklasyfikować na podstawie poziomu szczegółowości, który uwzględnia różne okresy czasu i wszystkie możliwe wielkości rynku.

Poniżej przedstawiono główne rodzaje zapotrzebowania, które są obecnie najczęściej stosowane:

• Badanie i prognozowanie popytu pasywnego. Był on przeznaczony dla stabilnych przedsiębiorstw o bardzo konserwatywnych planach wzrostu. Prosta ekstrapolacja danych historycznych przy minimalnych założeniach. Jest to rzadki rodzaj prognozy, ograniczony do małych i lokalnych przedsiębiorstw.
• Aktywne uczenie się. Prowadzone w celu skalowania i dywersyfikacji przedsiębiorstwa z agresywnymi planami rozwoju, w zakresie działań marketingowych, poszerzania oferty produktowej oraz uwzględniania pracy konkurentów i zewnętrznego otoczenia gospodarczego.
• Prognozowanie krótkoterminowe. Jest realizowany przez krótszy okres - od 3 do 12 miesięcy. Perspektywa ta uwzględnia wzorce sezonowe i wpływ decyzji taktycznych na potrzeby klientów.
• Średnio- i długoterminowe prognozowanie popytu. Zazwyczaj trwa od 12 do 24 miesięcy (w niektórych firmach 36-48). Drugi określa planowanie strategii biznesowych, sprzedaży i marketingu, wydatków kapitałowych itd.

Zewnętrzny poziom makro

Ten rodzaj prognozowania skupia się na szerszych ruchach rynkowych, na które bezpośredni wpływ ma otoczenie makroekonomiczne. Zewnętrzny poziom makro służy do oceny wszelkiego rodzaju strategicznych celów biznesowych, takich jak rozszerzenie asortymentu produktów, wejście na nowe segmenty klientów, zakłócenia technologiczne, zmiany paradygmatu w zachowaniu klientów oraz strategie ograniczania ryzyka.

Wewnętrzna warstwa biznesowa

Jak sama nazwa wskazuje, ten typ prognozowania nie zajmuje się już zewnętrznymi operacjami przedsiębiorstwa, ale takimi rzeczami jak kategoria produktu, dział sprzedaży czy zespół produkcyjny. Pozycje te obejmują roczne prognozy handlowe, szacunki kosztów sprzedaży towarów, zysku netto, przepływów pieniężnych i tak dalej.

Przykłady prognozowania

Oto kilka praktycznych opcji do rozważenia.

Wiodący producent badający w ciągu ostatnich 12 miesięcy wielkość rzeczywistej sprzedaży swoich samochodów według modelu, typu silnika i poziomu kolorystycznego. Na podstawie oczekiwanego wzrostu prognozuje krótkoterminowy popyt na najbliższe 12 miesięcy dla celów zakupów, produkcji i planowania zapasów.

Wiodąca firma spożywcza koncentruje się na wielkości rzeczywistej sprzedaży swoich produktów sezonowych, takich jak zupy i puree ziemniaczane, w ciągu ostatnich 24 miesięcy. Analiza prognozowania popytu odbywa się na poziomie smaku i wielkości opakowania. Następnie, w oparciu o potencjał rynku, przeprowadzana jest analiza na najbliższe 12-24 miesiące pod kątem dostaw kluczowych składników, takich jak pomidory, ziemniaki itp. oraz planowania zdolności produkcyjnych i zewnętrznych wymagań dotyczących opakowań.

Znaczenie błędnych obliczeń z góry

Koncepcja prognozowania popytu jest podstawowym procesem biznesowym, wokół którego tworzone są plany strategiczne i operacyjne firmy. Długoterminowe plany biznesowe tworzone są na podstawie analiz. Należą do nich: planowanie finansowe, sprzedaż i marketing, ocena i prognozowanie popytu, ocena ryzyka itd.

Krótko- i średnioterminowe strategie taktyczne, takie jak montaż wstępny, produkcja na zamówienie, produkcja kontraktowa, planowanie dostaw, równoważenie sieci itd. opierają się na realizacji. Prognozowanie popytu ułatwia również ważne działania zarządcze. Zapewnia wgląd w szacunki efektywności, rozważną alokację zasobów w ciasnych przestrzeniach oraz ekspansję biznesową.

Ważne jest, aby wiedzieć, jakie istnieją metody prognozowania popytu.

Jednym z najważniejszych kroków w tym procesie jest wybór odpowiedniej metody. Mogą być stosowane przy użyciu ilościowych lub jakościowych technik prognozowania popytu. Rozważmy je bardziej szczegółowo.

Badania rynku

Jest to najważniejszy obszar pracy, odzwierciedlający specyficzną sytuację danego produktu. Ta metodologia prognozowania popytu polega na przeprowadzeniu indywidualnych badań wśród klientów w celu wygenerowania potencjalnych danych. Testy takie przyjmują zwykle formę rodzaju kwestionariusza, w którym bezpośrednio prosi się użytkowników końcowych o informacje osobiste, demograficzne, preferencyjne i ekonomiczne.

Od ten typ badanie opiera się na losowym doborze próby, należy zachować ostrożność w odniesieniu do regionów, lokalizacji i demografii klienta końcowego. Ten rodzaj działalności może być przydatny dla produktów, które mają małą lub żadną historię popytu.

Metoda prognozowania trendów

Może być skutecznie stosowany w przedsiębiorstwach o długiej historii danych sprzedażowych, np. powyżej 18-24 miesięcy. Te informacje historyczne generują "szereg czasowy", który przedstawia przeszły handel i przewidywany popyt na daną kategorię produktów w normalnych warunkach przy użyciu graficznej metody wykreślania lub metody najmniejszych kwadratów.

Barometr

Ta metoda prognozowania popytu opiera się na zasadzie rejestrowania zdarzeń w teraźniejszości na potrzeby przyszłości. W prognozowaniu popytu osiąga się to poprzez analizę wskaźników statystycznych i ekonomicznych. Prognozujący zazwyczaj używają graficznego parsowania. Przykład prognozowania popytu - szereg wiodący, szereg współbieżny lub szereg opóźniony.

Analiza ekonometryczna

Wykorzystuje ona autoregresyjne zintegrowane średnie ruchome, średnie i złożone równania matematyczne do ustalenia zależności między popytem a czynnikami na niego wpływającymi. Wyprowadza się formułę, która jest precyzyjnie dostrojona, aby zapewnić wiarygodną reprezentację historyczną. Przewidywane wartości zmiennych wpływających wstawia się do równania, aby stworzyć prognozę.

Istnieją różne modele prognozowania popytu. Na przykład, można opracować niestandardowy schemat w oparciu o konkretne wymagania biznesowe lub kategorię produktów. Model taki jest rozwinięciem lub połączeniem różnych metod jakościowych i ilościowych. Zadanie opracowania modelu przestawnego jest często wielokrotne, szczegółowe i oparte na doświadczeniu. Można ją rozwijać poprzez wprowadzenie odpowiedniego oprogramowanie dla zarządzania popytem.

Analiza szeregów czasowych

Gdy dostępne są dane historyczne dla danego produktu i trendy są wyraźne, firmy zazwyczaj stosują podejście oparte na analizie szeregów czasowych do prognozowania popytu. Jest przydatny do identyfikacji wahań sezonowych, cyklicznych wzorców i kluczowych trendów sprzedaży.

Podejście oparte na analizie szeregów czasowych jest najbardziej efektywnie wykorzystywane przez przedsiębiorstwa o ugruntowanej pozycji na rynku, które dysponują danymi z kilku lat do pracy i stosunkowo stabilne modele trendów.

System prognozowania popytu oparty jest na modelowaniu. Model przyczynowy jest najbardziej zaawansowanym narzędziem dla przedsiębiorstw, ponieważ wykorzystuje specyficzne informacje o związkach między zmiennymi, które wpływają na popyt na rynku, takimi jak konkurenci, możliwości ekonomiczne i inne czynniki społeczne. Podobnie jak w przypadku analizy szeregów czasowych, dane historyczne są kluczem do wygenerowania predykcji modelu przyczynowego.

Na przykład firma produkująca lody może oprzeć analizę na historycznych danych dotyczących sprzedaży, budżecie marketingowym, działaniach promocyjnych, wszelkich nowych lodziarniach w okolicy, cenach konkurencji, pogodzie, ogólnym popycie w okolicy, a nawet lokalnej stopie bezrobocia.

Przewidywanie sezonowości i trendów

Termin ten odnosi się do wahań popytu występujących okresowo w określonych momentach (np. święta). Trendy mogą występować w każdym okresie i sygnalizują ogólną zmianę zachowań (np. wzrost popularności danego produktu).

Skuteczne prognozowanie popytu nie jest zadaniem jednokierunkowym. Jest to ciągły proces testowania i uczenia się, który musi:

• Proaktywne kształtowanie popytu poprzez optymalizację obsługi klienta, oferty produktowej, kanałów sprzedaży itp.
• Zapewnienie inteligentnej i elastycznej reakcji na popyt poprzez wykorzystanie i zastosowanie zaawansowanej analityki.
• Praca nad ograniczeniem błędów systematycznych.

Dobrym sposobem na prognozowanie popytu jest przewidywanie, czego klienci będą oczekiwać od firmy w przyszłości. Przedsiębiorca może więc przygotować rezerwy i środki na zaspokojenie tych potrzeb.

Zautomatyzowany etap prognozowania popytu ma na celu usunięcie domysłów dotyczących wzrostu.

Dzięki analityce można zmniejszyć koszty retencji i inne koszty operacyjne, gdy nie są one potrzebne. Jednocześnie możliwe jest radzenie sobie z okresami szczytowymi, gdy takie występują.

Tradycyjne metody ręcznego manipulowania i interpretowania danych do prognozowania popytu nie są praktyczne dla firm, które mają do czynienia z szybko zmieniającymi się oczekiwaniami klientów i rynku. Umożliwienie organizacjom prawdziwie elastycznego podejmowania decyzji w oparciu o aktualne dane, prognozowanie z wyprzedzeniem musi się odbywać w czasie rzeczywistym. Oznacza to wykorzystanie technologii do wykonania ciężkiej pracy.

Na przykład, funkcja prognozowania popytu w TradeGecko wykorzystuje kluczowe dane dotyczące sprzedaży i zapasów w celu określenia wzorców. Uzyskanie informacji o przyszłych potrzebach na wybranym poziomie szczegółowości odbywa się w podziale na produkty, opcje, lokalizacje itd.

System prognozowania popytu uruchamia również automatyczne alerty magazynowe z zalecanymi zmianami w zamówieniach i ilościach na podstawie analiz. Innymi słowy, przedsiębiorca może wiedzieć, kiedy zmienić kolejność zapasów i podejmować decyzje biznesowe oparte na danych, bez konieczności ręcznego wykonywania jakichkolwiek prognoz. Oznacza to większą wydajność i oszczędność czasu - dwie rzeczy, które są integralną częścią sukcesu każdej firmy.

Wartość prognoz

Obliczanie kosztów wstępnych Odgrywają kluczową rolę w zarządzaniu każdym przedsiębiorstwem. Pomaga organizacji w ograniczaniu ryzyka biznesowego i podejmowaniu ważnych decyzji. Prognozowanie popytu daje również wskazówkę co do planów inwestycyjnych i ekspansji organizacji.

Znaczenie analityki zostało przedstawione w kolejnych punktach:

1. Realizacja celów. Wynika z tego, że każda jednostka biznesowa zaczyna z góry ustalonymi celami. Analityka pomaga w ich osiągnięciu. Organizacja ocenia prognozę popytu na rynku i zmierza do osiągnięcia celów.

Na przykład, organizacja postawiła sobie za cel sprzedaż 50 000 sztuk swojego produktu. Następnie przeprowadzi prognozowanie popytu na dany produkt. Jeśli okaże się, że jest on niski, organizacja podejmie działania korygujące, dzięki którym będzie mogła osiągnąć swój cel.

2. Przygotowanie budżetu. odgrywa kluczową rolę w jego tworzeniu poprzez szacowanie kosztów i oczekiwanych przychodów. Na przykład organizacja przewidziała, że popyt na jej produkt, który jest wyceniony na 10 rubli, wyniesie 100 tys. jednostki. W tym przypadku całkowity oczekiwany przychód wynosi 10 * 100 000 = 1 milion. W ten sposób prognozowanie popytu pozwala organizacjom na obliczenie budżetu.

3. Stabilizacja zatrudnienia i produkcji. Pomaga organizacji w kontrolowaniu działań związanych z siłą roboczą. Zgodnie z przewidywanym popytem na produkty, planowanie pomaga uniknąć marnowania zasobów przez organizację. Pozwala także na rekrutację pracowników spełniających wymagania. Na przykład, jeśli organizacja spodziewa się wzrostu popytu na swoje produkty, może wykorzystać dodatkową siłę roboczą, aby zaspokoić zwiększony popyt.

4. przedsiębiorstwa rozwijające się. W tym przypadku zakłada się, że prognozowanie popytu pomaga w podejmowanie decyzji rozszerzenia działalności. Jeśli oczekiwany przepływ produktów jest wyższy, organizacja może zaplanować dalszą ekspansję. Jeśli oczekuje się spadku popytu na produkty, firma może ograniczyć inwestycje w działalność.

5. Podejmowanie decyzji menedżerskich. Pomaga w podejmowaniu globalnych decyzji, takich jak określanie zdolności produkcyjnej zakładu, zapotrzebowania na surowce oraz zapewnienie dostępności siły roboczej i kapitału.

6. Pomiar wydajności. Pomaga dostosować cele i metody realizacji. Na przykład, jeśli popyt na produkty organizacji jest mniejszy, może ona podjąć działania naprawcze i podnieść jego poziom poprzez poprawę jakości swoich produktów lub większe wydatki na reklamę.

7. Pomoc dla rządu. Umożliwia rządowi koordynację działań w zakresie importu i eksportu oraz planowanie handlu międzynarodowego.

8. Cele prognozowania popytu. Analityka to ważna część podejmowanie decyzji biznesowych. Cele te dzielą się na krótkoterminowe i długoterminowe. Te pierwsze obejmują następujące kryteria

• Formułowanie polityki produkcyjnej. Prognozowanie popytu pomaga w oszacowaniu przyszłego zapotrzebowania na surowce, tak, że możliwe jest Było utrzymanie regularnych dostaw produktów. Maksymalizuje również wykorzystanie zasobów, ponieważ działania są planowane na podstawie prognoz. Wymagania dotyczące zasobów ludzkich są również łatwo zaspokajane przez analitykę.
• Formułowanie polityki cenowej. Odnosi się do jednego z najważniejszych zadań prognozowania popytu. Organizacja ustala ceny na swoje produkty w oparciu o popyt rynkowy. Jeśli na przykład gospodarka wpadnie w depresję lub recesję, popyt na produkty spadnie. Jeśli tak jest, to organizacja ustala niskie ceny na swoje produkty.
• Kontrola sprzedaży. Pomaga w ustalaniu celów sprzedaży, które służą podstawa oceny wyników. Organizacja tworzy prognozy popytu dla różnych regionów i ustala strategie dla każdego z nich.
• organizacja finansowania. Zakłada, że potrzeby pieniężne przedsiębiorstwa są oceniane za pomocą prognozowania popytu. Pomaga to w zapewnieniu odpowiedniej płynności w organizacji.

Do celów długoterminowych należą:

• Wybór zdolność produkcyjna. Zakłada, że dzięki zastosowaniu prognozowania popytu organizacja może określić wielkość zakładu, konieczny dla produkcja. Musi spełniać wymagania sprzedażowe przedsiębiorstwa.
• Planowanie długoterminowe. Wynika z tego, że kalkulacja prognozowania popytu pomaga również w tym aspekcie. Na przykład, jeśli planowany popyt na produkty organizacji jest wysoki, konsumenci mogą inwestować w różne projekty ekspansji i rozwoju.
• Czynniki wpływające. Prognozowanie popytu to proaktywny proces, który pomaga określić, jakie produkty są potrzebne, gdzie, kiedy i w jakich ilościach. Istnieje szereg czynników, które wpływają na ten parametr.

Rodzaje produktów

Towary mogą być produktami producenta, przedmiotami konsumpcyjnymi lub usługami. Ponadto mogą być nowe lub odsprzedane. Dobra ugruntowane to takie, które już istnieją na rynku. A nowe produkty to takie, których jeszcze nie ma na rynku.

Informacje o popycie i konkurencji są znane tylko w przypadku produktów o ustalonej pozycji jak trudno jest do obliczania popytu na nowe produkty. Dlatego prognozowanie różni się dla różnych rodzajów towarów.

Na rynku wysoce konkurencyjnym popyt na produkt zależy od liczby konkurentów istniejących w danym momencie. Ponadto zawsze istnieje ryzyko pojawienia się nowych podmiotów na rynku. W tym przypadku jeszcze trudniej jest cokolwiek przewidzieć.

Cena dobra jest głównym czynnikiem, który bezpośrednio wpływa na proces prognozowania popytu. Wszelkie działania analityczne organizacji są silnie uzależnione od zmian w ich polityce cenowej. W tym scenariuszu trudno jest obliczyć idealnie dokładny popyt na produkty.

Stan techniki jest również ważnym czynnikiem w uzyskiwaniu wiarygodnych prognoz popytu. W przypadku szybkich zmian technologicznych istniejące wynalazki lub typowe produkty mogą stać się przestarzałe. Przykładem może być znaczny spadek popytu na dyskietki wraz z pojawieniem się płyt CD-ROM i różnych nośników pamięci do przechowywania danych w komputerach. Przy ciągłym rozwoju technologii trudno jest przewidzieć zapotrzebowanie na istniejące produkty w przyszłości.

Gospodarczy punkt widzenia odgrywa rolę główne role w uzyskiwaniu prognoz popytu. Na przykład, jeśli w gospodarce jest pozytywny rozwój, to analityka każdej firmy również będzie pozytywna.