Pieprasījuma prognozēšana ir analītikas joma, kas mēģina izprast un paredzēt patērētāju vajadzības. Optimizēt piegādes ķēdes lēmumus, izmantojot uzņēmuma ķēdes un biznesa vadību. Pieprasījuma prognozēšana ietver kvantitatīvās metodes, piemēram, vēsturisko pārdošanas datu izmantošanu, kā arī statistikas metodes. Turklāt analīzi var izmantot ražošanas plānošanā un krājumu pārvaldībā, kā arī dažkārt, lai novērtētu turpmākās jaudas prasības un pieņemtu lēmumus par ienākšanu jaunā tirgū.
Kas ir pieprasījuma prognozēšana
Šis ir process, kurā vēsturiskie pārdošanas dati tiek izmantoti, lai izstrādātu dažādus paredzamo klientu pieprasījuma prognožu aprēķinus. Uzņēmumiem šis analītikas kritērijs sniedz informāciju par preču un pakalpojumu apjomu, ko to klienti pārskatāmā nākotnē iegādāsies. Kritiskie biznesa pieņēmumi, piemēram,piemēram, apgrozījumu, peļņas normu, naudas plūsmu, kapitāla izmaksas, riska mazināšanu utt., var aprēķināt arī uz priekšu.
Veidi
Pieprasījuma prognozēšanu var plaši klasificēt, pamatojoties uz detalizācijas pakāpi, kurā ņemti vērā dažādi laika periodi un tirgus lielumi.
Šie ir galvenie vajadzību veidi, kas mūsdienās tiek izmantoti visbiežāk:
- Pasīvā izpēte un pieprasījuma prognozēšana. Tas tiek veikts stabiliem uzņēmumiem ar ļoti konservatīviem izaugsmes plāniem. Vienkārša vēsturisko datu ekstrapolācija tiek veikta ar minimāliem pieņēmumiem. Šis ir rets prognozēšanas veids, kas attiecas tikai uz maziem un vietējiem uzņēmumiem.
- Aktīva mācīšanās. Tas tiek veikts, lai paplašinātu un dažādotu uzņēmumu ar agresīviem izaugsmes plāniem, mārketinga aktivitātēs, preču klāsta paplašināšanā un ņemot vērā konkurentu darbu un ārējo ekonomisko vidi.
- Īstermiņa prognozēšana. To veic īsāku laiku - no 3 līdz 12 mēnešiem. Šajā perspektīvā ir ņemta vērā sezonālā struktūra un taktisko lēmumu ietekme uz pirkšanas vajadzībām.
- Iedzīvotāju pieprasījuma vidēja termiņa un ilgtermiņa prognozēšana. Parasti to veic uz laiku no 12 līdz 24 mēnešiem (dažos uzņēmumos 36-48). Otrais variants nosaka biznesa stratēģiju, pārdošanas un mārketinga plānošanu, kapitālieguldījumus un tā tālāk.
Ārējais makro līmenis
Šis prognozēšanas veids ir vērsts uz vairākplaša tirgus kustība, kas ir tieši atkarīga no makroekonomiskās vides. Ārējais makro līmenis tiek veikts, lai novērtētu visa veida stratēģiskos biznesa mērķus, piemēram, produktu paplašināšanu, jaunus klientu segmentus, tehnoloģiju traucējumus, paradigmas izmaiņas patērētāju uzvedībā un riska mazināšanas stratēģijas.
Iekšējais biznesa slānis
Kā norāda nosaukums, šāda veida prognozēšana vairs neattiecas uz uzņēmuma ārējām darbībām, bet gan ar tādām darbībām kā produktu kategorija, pārdošanas komanda vai ražošanas komanda. Šie posteņi ietver gada tirdzniecības prognozi, pārdoto preču izmaksas, neto ienākumus, naudas plūsmu un tā tālāk.
Prognožu piemēri
Piedāvājiet dažas praktiskas iespējas.
Lielākais ražotājs, kas aplūko savu transportlīdzekļu faktiskos pārdošanas apjomus pēdējo 12 mēnešu laikā pēc modeļa, dzinēja veida un krāsu līmeņa. Pamatojoties uz paredzamo izaugsmi, viņš prognozē īstermiņa pieprasījumu nākamajos 12 mēnešos iepirkumu, ražošanas un krājumu plānošanas nolūkos.
Vadošais pārtikas uzņēmums pēta savu sezonas preču, piemēram, zupu un kartupeļu biezeni, faktiskos pārdošanas apjomus pēdējo 24 mēnešu laikā. Pieprasījuma prognozēšanas analīze tiek veikta garšas un iepakojuma izmēra līmenī. Pēc tam, pamatojoties uz tirgus potenciālu, tiek veikta analīze nākamajiem 12-24 mēnešiem par galveno sastāvdaļu piegādi, piemēram, tomātiem, kartupeļiem utt.arī jaudas plānošanai un ārējā iepakojuma vajadzību novērtēšanai.
Kļūdu aprēķinu nozīme iepriekš
Pieprasījuma prognozēšanas jēdziens ir biznesa pamatprocess, ap kuru tiek izstrādāti uzņēmuma stratēģiskie un darbības plāni. Balstoties uz analīzi, tiek veidoti ilgtermiņa biznesa plāni. Tie ietver finanšu plānošanu, pārdošanu un mārketingu, pieprasījuma novērtēšanu un prognozēšanu, riska novērtējumu un tā tālāk.
Īstermiņa un vidēja termiņa taktiskās stratēģijas, piemēram, rūpnieciskā ražošana, pielāgošana, līgumražošana, piegādes ķēdes plānošana, tīkla balansēšana un tā tālāk, ir balstītas uz veiktspēju. Pieprasījuma prognozēšana atvieglo arī svarīgas pārvaldības darbības. Tas sniedz ieskatu veiktspējas novērtējumos, viedā resursu sadalē šaurās vietās un uzņēmējdarbības paplašināšanā.
Ir svarīgi zināt, kas ir pieprasījuma prognozēšanas metodes.
Viens no vissvarīgākajiem procesa posmiem ir pareizās metodes izvēle. Tos var pielietot, izmantojot kvantitatīvās vai kvalitatīvās pieprasījuma prognozēšanas metodes. Apsveriet tos sīkāk.
Mārketinga izpēte
Šī ir vissvarīgākā darba joma, kas atspoguļo konkrētā produkta īpašo stāvokli. Šī tirgus vērtēšanas pieprasījuma prognozēšanas tehnika veic individuālas klientu aptaujas, lai ģenerētu potenciālos datus. Šīs pārbaudes parasti tiek veiktas anketu veidā, kurās tiešajiem lietotājiem tiek prasīta personiskā, demogrāfiskā, priekšrocību un ekonomiskā informācija.patērētājiem.
Tā kā šāda veida pētījumi ir balstīti uz nejaušu izlasi, ir jābūt uzmanīgiem attiecībā uz reģioniem, atrašanās vietu un gala klienta demogrāfiskajiem datiem. Šāda veida aktivitātes var būt noderīgas produktiem, kuriem ir maz vai vispār nav pieprasījuma.
Tendences prognozēšanas metode
To var efektīvi izmantot uzņēmumiem ar ilgu pārdošanas datu vēsturi, piemēram, vairāk nekā 18–24 mēnešus. Šī vēsturiskā informācija ģenerē "laikrindu", kas atspoguļo iepriekšējos darījumus un prognozēto pieprasījumu pēc noteiktas produktu kategorijas normālos apstākļos, izmantojot grafiku vai mazākos kvadrātus.
Barometriskais
Šīs pieprasījuma prognozēšanas metodes pamatā ir tagadnes notikumu reģistrēšanas princips nākotnei. Pieprasījuma analītikas procesā tas tiek panākts, analizējot statistiskos un ekonomiskos rādītājus. Parasti prognozētāji izmanto grafisko analīzi. Pieprasījuma prognozēšanas piemērs ir vadošās sērijas, paralēlās sērijas vai atpaliekošās sērijas.
Ekonometriskā analīze
Tā izmanto autoregresīvus integrētus mainīgos vidējos lielumus un sarežģītus matemātiskos vienādojumus, lai noteiktu attiecības starp pieprasījumu un faktoriem, kas to ietekmē. Formula ir iegūta un precīzi noregulēta, lai nodrošinātu uzticamu vēsturisko attēlojumu. Paredzamās ietekmējošo mainīgo vērtības tiek ievietotas vienādojumā, lai izveidotuprognozes.
Ir dažādi pieprasījuma prognozēšanas modeļi. Piemēram, pielāgotu shēmu var izstrādāt, pamatojoties uz īpašām biznesa prasībām vai produktu kategoriju. Šāds modelis ir dažādu kvalitatīvu un kvantitatīvu metožu paplašinājums vai kombinācija. Pielāgotas shēmas izstrādes uzdevums bieži ir atkārtots, detalizēts un balstīts uz pieredzi. To var izstrādāt, ieviešot piemērotu pieprasījuma pārvaldības programmatūru.
Laika rindu analīze
Ja ir pieejami vēsturiskie dati par produktu un tendences ir skaidras, uzņēmumi pieprasījuma prognozēšanai mēdz izmantot laikrindu analīzes pieeju. Tas ir noderīgi, lai noteiktu sezonālās svārstības, cikliskus modeļus un galvenās pārdošanas tendences.
Laika rindu pieeju visefektīvāk izmanto pieredzējuši uzņēmumi, kuriem ir vairāku gadu dati, ar kuriem strādāt, un salīdzinoši stabili tendenču modeļi.
Pieprasījuma prognozēšanas sistēma ir balstīta uz simulāciju. Cēloņsakarības modelis ir vissarežģītākais rīks uzņēmumiem, jo tajā tiek izmantota specifiska informācija par attiecībām starp mainīgajiem lielumiem, kas ietekmē tirgus pieprasījumu, piemēram, konkurenti, ekonomiskās iespējas un citi sociālie faktori. Tāpat kā ar laikrindu analīzi, vēsturiskie dati ir galvenais, lai veiktu cēloņsakarības modeļa prognozi.
Piemēram, saldējuma uzņēmums var veikt analīzi, ņemot vērā apsvērumusvēsturiskie pārdošanas dati, mārketinga budžets, reklāmas pasākumi, visi jauni saldējuma veikali viņu reģionā, konkurentu cenas, laikapstākļi, vispārējais pieprasījums attiecīgajā reģionā, pat vietējais bezdarba līmenis.
Sezonalitātes un tendenču prognozēšana
Šis termins attiecas uz pieprasījuma svārstībām, kas notiek noteiktā laikā periodiski (piemēram, brīvdienās). Tendences var parādīties jebkurā laikā un liecināt par vispārējām uzvedības izmaiņām (piemēram, konkrēta produkta popularitātes pieaugumu).
Veiksmīga pieprasījuma prognozēšana nav vienpusīgs uzdevums. Šis ir nepārtraukts testēšanas un mācīšanās process, kam vajadzētu:
- Proaktīvi ģenerējiet pieprasījumu, optimizējot klientu apkalpošanu, produktu piedāvājumu, pārdošanas kanālus un daudz ko citu.
- Nodrošiniet inteliģentu un veiklu pieprasījuma reakciju, izmantojot un pielietojot progresīvu analīzi.
- Strādājiet pie sistemātisko kļūdu samazināšanas.
Labs veids, kā prognozēt pieprasījumu, ir paredzēt, ko klienti sagaida no uzņēmuma nākotnē. Tāpēc uzņēmējs var sagatavot piegādes un resursus, lai apmierinātu šīs vajadzības.
Automatizētas pieprasījuma prognozēšanas solis ir izaugsmes minējumu novēršana.
Izmantojot analīzi, varat samazināt saglabāšanas un citus darbības izdevumus, kad tie nav nepieciešami. To darot, maksimālās slodzes periodus var novērst, kad tie notiek.
Tradicionālās manuālās manipulācijas un datu interpretācijas metodes prognozēšanaipieprasījums ir nepraktisks uzņēmumiem, kas nodarbojas ar strauji mainīgajām klientu un tirgus vēlmēm. Lai organizācijas būtu patiesi elastīgas, pieņemot uz datiem balstītus lēmumus, nākotnes domāšanai ir jānotiek reāllaikā. Tas nozīmē izmantot tehnoloģiju, lai paveiktu darbu.
Piemēram, TradeGecko pieprasījuma prognozēšanas funkcija izmanto galvenos pārdošanas un krājumu datus, lai noteiktu modeļus. Iegūstiet informāciju par turpmākajām vajadzībām atlasītajā detalizācijas līmenī pēc produkta, varianta, atrašanās vietas un tā tālāk.
Pieprasījuma prognozēšanas sistēma aktivizē arī automātiskus brīdinājumus par krājumiem ar ieteicamām pasūtījuma un daudzuma izmaiņām, pamatojoties uz analīzi. Citiem vārdiem sakot, uzņēmējs var zināt, kad pārkārtot krājumus un pieņemt uz datiem balstītus biznesa lēmumus, neveicot nekādas manuālas prognozes. Tas nozīmē lielāku efektivitāti un laika ietaupījumu, divas lietas, kas ir būtiskas jebkura biznesa panākumiem.
Prognožu nozīme
Iepriekšējiem aprēķiniem ir izšķiroša nozīme jebkura uzņēmuma vadīšanā. Tas palīdz organizācijai samazināt ar uzņēmējdarbību saistītos riskus un pieņemt svarīgus lēmumus. Pieprasījuma prognozēšana sniedz arī ieskatu kapitālieguldījumu un organizācijas paplašināšanas noteikumos.
Analītikas nozīme ir parādīta šādās rindkopās:
1. Pabeidziet uzdevumus. Saprotams, ka katra biznesa vienība sākas ar iepriekš noteiktiem mērķiem. Analytics palīdz tos sasniegt. Organizācija izvērtē pakalpojumu pieprasījuma prognozi tirgū un virzās uz mērķu sasniegšanu.
Piemēram, organizācija ir izvirzījusi mērķi pārdot 50 000 savu produktu vienību. Šajā gadījumā tas prognozēs pieprasījumu pēc šī produkta. Ja tas ir zems, organizācija veiks koriģējošus pasākumus, lai varētu sasniegt mērķi.
2. Budžeta sagatavošana. Tā veidošanā ir izšķiroša loma, aplēšot izmaksas un paredzamos ieņēmumus. Piemēram, kāda organizācija prognozēja, ka pieprasījums pēc tās produkta, kas tiek lēsts uz 10 rubļiem, būs 100 tūkstoši vienību. Šajā gadījumā kopējie paredzamie ienākumi ir 10100 000=1 miljons. Tādējādi pieprasījuma prognozēšana ļauj organizācijām aprēķināt savu budžetu.
3. Stabilizē nodarbinātību un ražošanu. Palīdz organizācijai kontrolēt HR darbības. Atbilstoši prognozētajam produkcijas pieprasījumam plānošana palīdz izvairīties no organizācijas resursu izšķērdēšanas. Tas arī ļauj nolīgt kvalificētus darbiniekus. Piemēram, ja organizācija sagaida pieprasījuma pieaugumu pēc saviem produktiem, tā var izmantot papildu darbaspēku, lai apmierinātu pieaugošo pieprasījumu.
4. Uzņēmumu paplašināšana. Šajā gadījumā tiek pieņemts, ka pieprasījuma prognozēšana palīdz pieņemt lēmumu par biznesa paplašināšanu. Ja paredzamā plūsma uz produktiem ir lielāka, tad organizācija var plānotturpmāka paplašināšana. Ja paredzams, ka pieprasījums pēc produktiem samazināsies, uzņēmums var samazināt ieguldījumus biznesā.
5. Vadības lēmumu pieņemšana. Palīdz izveidot globālus noteikumus, piemēram, rūpnīcu jaudas, izejvielu prasības un darbaspēka un kapitāla pieejamības nodrošināšanu.
6. Izpildes novērtējums. Palīdz labot uzdevumus un to risināšanas metodes. Piemēram, ja ir mazāks pieprasījums pēc organizācijas produktiem, tā var veikt korektīvus pasākumus un paaugstināt līmeni, uzlabojot savu produktu kvalitāti vai vairāk tērējot reklāmai.
7. Palīdzība valdībai. Ļauj valdībai koordinēt importa un eksporta darbības un plānot starptautisko tirdzniecību.
8. Pieprasījuma prognozēšanas mērķi. Analytics ir svarīga uzņēmējdarbības lēmumu pieņemšanas sastāvdaļa. Šie mērķi ir sadalīti īstermiņa un ilgtermiņa. Pirmie ietver šādus kritērijus:
- Ražošanas politikas formulēšana. Pieprasījuma prognozēšana palīdz novērtēt turpmākās izejvielu prasības, lai varētu uzturēt regulāru produktu piegādi. Tas arī ļauj maksimāli izmantot resursus, jo darbības tiek plānotas, pamatojoties uz prognozēm. Cilvēkresursu vajadzības var arī viegli apmierināt, izmantojot analīzi.
- Cenu politikas formulēšana. Attiecas uz vienu no svarīgākajiem pieprasījuma prognozēšanas uzdevumiem. Organizācija nosaka cenas saviem produktiem, koncentrējoties uz tirgus vajadzībām. Piemēram, ja ekonomika nonāk depresijā vai recesijā, pieprasījumskrīt uz produktiem. Šajā gadījumā organizācija saviem produktiem nosaka zemas cenas.
- Pārdošanas kontrole. Palīdz noteikt pārdošanas mērķus, kas kalpo par pamatu darbības novērtēšanai. Organizācija veido pieprasījuma prognozes dažādiem reģioniem un katram no tiem nosaka stratēģijas.
- Finansēšanas organizēšana. Saprotams, ka uzņēmuma monetārās vajadzības tiek aplēstas, izmantojot pieprasījuma prognozēšanu. Tas palīdz nodrošināt pareizu organizācijas likviditāti.
Ilgtermiņa mērķi ietver:
- Ražošanas jaudas izvēle. Saprotams, ka, prognozējot pieprasījumu, organizācija var noteikt ražošanai nepieciešamās ražotnes izmērus. Tam jāatbilst uzņēmuma pārdošanas prasībām.
- Plānošana ilgtermiņā. Tas nozīmē, ka pieprasījuma prognozēšanas aprēķins palīdz arī šajā aspektā. Piemēram, ja plānotais pieprasījums pēc organizācijas produktiem ir liels, tad klienti var investēt dažādos paplašināšanas un attīstības projektos.
- Ietekmējošie faktori. Pieprasījuma prognozēšana ir proaktīvs process, kas palīdz noteikt, kādi produkti ir nepieciešami, kur, kad un kādos daudzumos. Šo parametru ietekmē vairāki faktori.
Produktu veidi
Preces var būt ražotāja produkti, patēriņa preces vai pakalpojumi. Turklāt tie var būt jauni vai pārdoti tālāk. Pastāvīgi produkti ir tie, kas jau pastāv tirgū. Un jaunie ir tie, kas vēl nav ieviestipārdošanā.
Informācija par pieprasījumu un konkurences līmeni ir zināma tikai par iedibinātiem produktiem, jo ir grūti aprēķināt pieprasījumu pēc jauniem produktiem. Tāpēc prognozēšana dažādiem preču veidiem ir atšķirīga.
Augstas konkurences tirgū pieprasījums pēc produktiem ir atkarīgs no konkurentu skaita, kas šobrīd pastāv. Turklāt vienmēr pastāv jaunu dalībnieku parādīšanās risks. Šajā gadījumā ir vēl grūtāk kaut ko paredzēt.
Preces cena darbojas kā galvenais faktors, kas tieši ietekmē pieprasījuma prognozēšanas procesu. Jebkura organizāciju analītiskā darbība ir ļoti atkarīga no izmaiņām to cenu politikā. Šādā scenārijā ir grūti aprēķināt pilnīgi precīzu pieprasījumu pēc produktiem.
Tehniskā situācija ir arī svarīgs faktors, lai iegūtu ticamas pieprasījuma prognozes. Strauju tehnoloģiju izmaiņu gadījumā esošie izgudrojumi vai tipiski produkti var novecot. Piemēram, ievērojami samazinājies pieprasījums pēc disketēm, parādoties kompaktdiskiem un dažādiem diskdziņiem datu glabāšanai datorā. Tā kā tehnoloģija pastāvīgi attīstās, ir grūti paredzēt pieprasījumu pēc esošajiem produktiem nākotnē.
Pieprasījuma prognožu iegūšanā liela nozīme ir ekonomiskajam skatījumam. Piemēram, ja ekonomikā ir pozitīva attīstība, tad arī jebkura uzņēmuma analītika būs pozitīva.
