Прогнозирование спроса в современной цепочке поставок
Прогнозирование спроса помогает использовать основные операционные процессы, такие как планирование материальных ресурсов на основе спроса (DDMRP), входящая логистика, производство, финансовое планирование и оценка рисков.
Что такое прогнозирование потребности?
Прогнозирование спроса — это процесс планирования и предварительной оценки спроса на товары и материалы, позволяющий компаниям сохранять максимальную рентабельность. Без точного прогнозирования спроса, учитывающего потребности, предпочтения и намерения покупателей, компании рискуют получить значительные объемы излишней дорогостоящей продукции или упустить дополнительные возможности сбыта.
Специалисты по прогнозированию спроса владеют специальными навыками и опытом. Когда эти навыки дополняются современными технологиями и прогнозной аналитикой, цепочки поставок могут стать конкурентоспособными и оптимизированными, как никогда раньше.
Почему прогнозирование спроса так важно для современной цепочки поставок?
После пандемии компании находятся в исключительно динамичном деловом климате. Поведение клиентов и их ожидания быстро меняются, и по мере того, как все больше компаний внедряют оптимизированные практики управления цепочкой поставок и облачные бизнес-сети, конкуренция становится все более жесткой. Прогнозирование спроса важно для логистической цепочки, поскольку оно помогает информировать основные операционные процессы, такие как планирование материальных ресурсов на основе спроса (DDMRP), входящая логистика, производство, финансовое планирование и оценка рисков.
Как работает прогнозирование спроса?
В лучшем случае прогнозирование спроса сочетает в себе как качественное, так и количественное прогнозирование, при котором оба решения используют возможность получения аналитической информации из различных источников данных по всей цепочке поставок. Качественные данные можно контролировать из внешних источников, таких как новостные репортажи, культурные тенденции и тенденции в социальных сетях, а также исследования конкурентов и рынка. Данные, поступающие из внутренних источников, такие как отзывы клиентов и предпочтения, также вносят значительный вклад в формирование точной прогнозной картины.
Количественные данные, как правило, являются внутренними и могут быть получены из показателей продаж, периодов пиковой нагрузки, а также аналитики веб-поиска. Современные технологии используют расширенную аналитику, мощные базы данных, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для анализа и обработки глубоких и сложных наборов данных. Когда современные технологии применяются к качественному и количественному прогнозированию и прогнозной аналитике, менеджеры по цепочке поставок могут обеспечить постоянно растущий уровень точности и устойчивости.
Прогнозирование спроса достигается за счет расширенного качественного и количественного анализа цепочки поставок.
Методы прогнозирования спроса
В зависимости от отрасли, клиентской базы и волатильности продукта специалисты по планированию спроса используют следующие методы прогнозирования:
Прогнозирование спроса – макроуровень. Прогнозирование спроса на макроуровне учитывает общие экономические условия, внешние факторы и другие факторы, которые могут нарушить или повлиять на бизнес. Эти факторы помогают предприятиям получать информацию о региональных и глобальных рисках или возможностях и держать их в курсе общих культурных и рыночных изменений.
Прогнозирование спроса – на микроуровне. Прогнозирование потребности на микроуровне может быть специфичным для определенного продукта, региона или сегмента клиентов. Прогнозирование на микроуровне особенно настроено на однократные или неожиданные изменения рынка, которые могут привести к резкому скачку спроса или падению спроса. Например, если эксперты прогнозируют тепловую волну в Нью-Йорке и ваша компания производит переносные кондиционеры, может оказаться целесообразным рассчитать риск предварительного нагнетания буферов запасов в этой области.
Прогнозирование потребности – краткосрочное: краткосрочное прогнозирование потребности может выполняться на микро- или макроуровне. Обычно это делается в течение периода менее 12 месяцев для информирования о повседневных операциях. Например, он может включать консультации с отделами продаж и маркетинга компании, чтобы узнать, планируют ли они рекламные мероприятия или мероприятия по сбыту, которые могут вызвать рост спроса.
Прогнозирование спроса на долгосрочную перспективу: долгосрочное прогнозирование спроса также может осуществляться на микроуровне или на макроуровне, но, как правило, прогнозируется более чем на год вперед. Это помогает компаниям принимать более обоснованные решения по таким вопросам, как расширение, инвестиции в предприятия, приобретения или новые партнерские отношения. Когда компании дают себе год или больше на анализ и тестирование рынков, они могут получить более надежную картину того, на какие тенденции спроса они могут рассчитывать при создании магазина или запуске продуктов в новых странах или регионах.
Факторы, влияющие на планирование и прогнозирование спроса
Разрозненность является врагом точного планирования и прогнозирования спроса. Чтобы планирование цепочки поставок было максимально точным и эффективным, необходимо поддерживать связь между различными сферами бизнеса в реальном времени и постоянно вносить вклад в данные и аналитику. При наличии максимально возможного объема данных прогнозировщики спроса лучше справляются с этими факторами:
Сезонность и прогнозирование запасов
Пики продаж таких продуктов, как солнцезащитные очки или новогодние елки, очевидно, связаны с определенными периодами в году. Но сезонность также может проявляться в любых ситуациях, приводящих к изменению потребительского поведения в течение года. Это может быть неожиданная погодная ситуация или даже пандемия, из-за которой людям пришлось в летние месяцы проводить больше времени в помещениях, чем обычно.
Конкуренция в контексте прогнозирования спроса
В 2020-х годах предприятия работают на конкурентном и сложном рынке. Ожидания клиентов быстро меняются и включают в себя потребность в более коротких жизненных циклах продуктов , более быстрой поставке и более персонализированных услугах. Резкий ростобъемов онлайн-покупок привел к падению лояльности клиентов к бренду , что также способствовало повышению конкурентоспособности.
Типы товаров и оценка спроса
Прогнозирование потребности может сильно варьироваться от продукта к продукту даже в рамках одной и той же категории продуктов. Например, потребность в черных футболках может измениться, и внезапно начнет расти спрос на белые футболки. Уловка заключается не в том , чтобы заметить, что она изменилась, а в том, чтобы определить, почему она изменилась. Пожизненная ценность клиента, средняя стоимость заказа и комбинации закупок продуктов также сильно различаются, а иногда и внезапно меняются.
Инструменты прогнозирования спроса позволяют лучше понимать и прогнозировать эти тенденции и их причины. Это помогает компаниям научиться настраивать, продвигать или объединять позиции, чтобы увеличить регулярный доход и лучше понять, как один SKU влияет на другой или стимулирует спрос на другой.
География
Традиционно многие предприятия управляют только несколькими региональными складами и центрами распределения, обслуживающими широкие географические районы. Однако во многом благодаря Amazon Effect клиенты теперь ожидают таких поставок на следующий или следующий день. Это означает, что предприятиям пришлось ставить центры выполнения заказов по всей стране, чтобы достичь близости, необходимой для этих новых требований. Кроме того, это больше не является исключительно проблемой B2C. Компании сегмента B2B все чаще ощущают щепотку давления скорости доставки.
Это явление вызвало огромные потрясения в традиционных процессах прогнозирования спроса. Там, где плановикам цепочки поставок приходилось беспокоиться только об уровнях запасов в нескольких местоположениях, теперь им необходимо установить точные буферы и уровни запаса иногда в сотнях небольших центров распределения. И очевидно, что это приводит к увеличению риска и потенциальных потерь. Это также означает, что специалисты по планированию спроса больше, чем когда-либо, полагаются на облачные решения для управления цепочкой поставок, чтобы предоставлять интеллигентные и информированные данные в реальном времени, помогая им быть максимально точными при меньших и более распределенных запасах.
Три шага, чтобы начать прогнозировать спрос
Вот три простых шага, которые помогут вам разработать эффективные стратегии планирования логистической цепочки и передовые практики прогнозирования потребности:
- Пусть прогнозирование потребности будет таким, каким оно является. Прогнозирование спроса является важной основой процесса планирования цепочки поставок и лежит в основе множества других процессов. Поэтому компаниям может показаться соблазнительным позволить прогнозированию спроса стать универсальной практикой, направленной на поддержку различных других функций планирования цепочки поставок. При правильном использовании прогнозирование спроса имеет четкую цель: оно прогнозирует, что, сколько и когда клиенты купят. Другие функции цепочки поставок, такие как укрупненное планирование сбыта и производства, оптимизация запасов, а также планирование реагирования и поставок, предоставляют дополнительные возможности в рамках интегрированной системы бизнес-планирования. Если эти инструменты используются для определенных функций, для которых они предназначены, инструменты прогнозирования спроса могут работать лучше всего.
- Решение для прогнозирования спроса любит данные, данные и многое другое. Когда технологии цепочки поставок, в частности те, которые занимаются прогнозированием спроса и запасов, работают на базе ИИ и машинного обучения, они становятся более точными, точными и более информативными, чем больше данных вы их предоставляете. Не только на ретроспективные данные, такие как прошлые продажи или эффективность продукции. Посмотрите на дополнительные источники, такие как новости, политика, социальные тенденции и клиентская аналитика. Сегодня данные не обязательно должны быть линейными и простыми для эффективного анализа. Современные инструменты управления данными позволяют управлять большими и сложными наборами данных и обрабатывать их. Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают скорость и аналитику, которые не только позволяют использовать расширенную и прогнозную аналитику, но и обучаются на основе опыта и кумулятивного ввода данных.
- Планирование и составление бюджета для оптимизации прогнозирования спроса. Планирование цепочки поставок требует реалистичного и стратегического подхода. Старые практики и рабочие процессы трудно адаптировать, и люди, как правило, сопротивляются изменениям. Однако в конечном итоге улучшение прогнозирования спроса и планирования цепочки поставок может повысить рентабельность и снизить риски и убытки, а также обеспечить членам вашей команды по цепочке поставок более оптимизированный и эффективный опыт работы. Выделяя средства на бюджеты и ресурсы групп на ранних этапах, компании могут обеспечить более эффективную поддержку и более плавное развертывание планов оптимизации цепочки поставок.
Информационная панель для планирования спроса
Повышайте конкурентоспособность благодаря прогнозной аналитике и прогнозированию спроса
Каждый шаг на пути к цифровой трансформации цепочки поставок позволяет значительно приблизиться к прозрачности и эффективности, необходимым в современном конкурентном бизнес-климате. Работайте с менеджерами по цепочкам поставок и руководителями групп в масштабе всей компании, чтобы устранить разрозненность и узнать, где могут скрываться самые серьезные риски, а также самые перспективные и краткосрочные возможности. Затем обратитесь к поставщику программного обеспечения, чтобы узнать больше об интеграции решений для планирования цепочки поставок в операции.
Изучите инструменты прогнозирования спроса
Оптимизация операций благодаря прозрачности спроса в SAP Integrated Business Planning.
Идеи, которые вы больше нигде не найдете
Зарегистрируйтесь, чтобы получить дозу бизнес-информации и аналитики, доставляемую прямо в ваш почтовый ящик.