Что такое прогнозирование потребности?

Прогнозирование потребности — это процесс планирования и прогнозирования спроса на товары и материалы, помогающий компаниям оставаться максимально прибыльными. Без строгого прогнозирования спроса компании рискуют нести расточительный и дорогостоящий излишек — или терять возможности, потому что им не удается предугадать потребности, предпочтения и покупательские намерения клиентов.

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?

В условиях стремительно меняющейся логистической цепочки компании работают в исключительно быстро меняющейся деловой обстановке. Прогнозирование спроса крайне важно для того, чтобы помочь компаниям опережать меняющиеся потребности и ожидания клиентов, а также постоянно меняться на рынке. Точное прогнозирование обеспечивает согласованность действий групп в отношении будущего, что позволяет им уверенно планировать материалы (через DDMRP), производство, логистику и бюджеты.

Как работает прогнозирование спроса?

В лучшем случае, прогнозирование потребности сочетает в себе как качественное, так и количественное прогнозирование, и то, и другое опирается на возможность сбора аналитической информации из различных источников данных по всей цепочке поставок. Качественные данные могут контролироваться из внешних источников, таких как новостные репортажи, культурные тенденции и тенденции в социальных сетях, а также исследования конкурентов и рынка. Данные из внутренних источников, такие как отзывы и предпочтения клиентов, также вносят существенный вклад в создание точной картины прогнозирования.

Количественные данные, как правило, являются внутренними и могут собираться из номеров продаж, пиковых периодов покупок, веб-аналитики и аналитики поиска. Современные технологии используют расширенную аналитику, мощные базы данных и 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 логистическим цепочкам могут обеспечить постоянно растущие уровни точности и устойчивости.

Методы прогнозирования спроса

В зависимости от отрасли, клиентской базы и волатильности продукта специалисты по планированию спроса используют следующие методы прогнозирования:

• Прогнозирование спроса на макроуровне: прогнозирование спроса на макроуровне анализирует общие экономические условия, внешние силы и другие широкие факторы влияния, которые могут нарушить бизнес или повлиять на него. Эти факторы помогают информировать предприятия о региональных и глобальных рисках или возможностях, а также держать их в курсе общих культурных и рыночных сдвигов.
• Прогнозирование спроса на микроуровне. Прогнозирование спроса на микроуровне может быть специфичным для конкретного продукта, региона или сегмента клиента. Микроуровневое прогнозирование особенно ориентировано на разовые или неожиданные изменения рынка, которые могут привести к внезапному скачку или падению спроса. Например, если эксперты прогнозируют тепловую волну в Нью-Йорке и ваша компания производит портативные кондиционеры, может стоить рассчитанного риска предварительного натыкания буферов запасов в этой области.
• Краткосрочное прогнозирование спроса: краткосрочное прогнозирование спроса может быть на микро- или макроуровне. Обычно это выполняется в течение менее 12 месяцев для информирования о повседневных операциях. Например, она может включать консультирование с отделами сбыта и маркетинга компании, чтобы узнать, планируются ли какие-либо рекламные мероприятия или события продаж, которые могут привести к росту спроса.
• Долгосрочное прогнозирование спроса: долгосрочное прогнозирование спроса также может быть микро- или макро-, но, как правило, выполняется дольше одного года. Это помогает компаниям принимать более обоснованные решения по таким вопросам, как расширение, инвестиции в предприятия, поглощения или новые партнерские отношения. Когда компании дают себе год или более для анализа и тестирования рынков, они могут получить более надежную картину того, каких тенденций спроса они могут ожидать, когда они создают магазин или запускают продукты в новых странах или регионах.

Факторы, влияющие на планирование и прогнозирование спроса

Разрозненность — это враг точного планирования и прогнозирования спроса. Чтобы планирование цепочки поставок было максимально точным и эффективным, необходимо, чтобы различные области бизнеса были связаны в реальном времени и постоянно вносили вклад в данные и аналитику. При наличии как можно большего количества данных синоптики спроса лучше приспособлены для борьбы со следующими 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

Современная конкуренция в области цепочки поставок меняется в результате стремительных изменений ожиданий клиентов, модернизации отрасли и внедрения инструментов бизнес-планирования на базе ИИ. Компании быстрее выводят продукты на более короткие жизненные циклы, реагируют на изменения в реальном времени и обеспечивают более персонализированный клиентский опыт, повышая планку для всех.

В то же время облачные бизнес-сети и платформы планирования следующего поколения становятся стандартом, усиливая конкурентное давление по мере того, как организации стремятся повысить прозрачность, гибкость и качество принимаемых решений. В этой среде прогнозирование спроса становится важнейшим конкурентным преимуществом: оно помогает компаниям прогнозировать изменения рынка, оптимизировать ресурсы и более грамотно реагировать на них, чем конкуренты.

Типы товаров и оценка спроса

Прогнозирование потребности может сильно различаться в зависимости от продукта, даже в пределах одной и той же категории продукта. Например, спрос на черные футболки может измениться и внезапно начнёт опережать спрос на белые футболки. Уловка заключается не в том, чтобы заметить , что она изменилась, а в том, чтобы понять, почему она изменилась. Пожизненная ценность клиента, средняя стоимость заказа и комбинации закупки продуктов также сильно различаются и иногда изменяются внезапно.

С помощью инструментов прогнозирования спроса можно лучше понимать и прогнозировать эти тенденции и их причины. Это помогает компаниям научиться настраивать, продвигать или объединять позиции для увеличения периодической выручки и лучше видеть, как одна SKU влияет на спрос на другой или стимулирует его.

География

Традиционно многие предприятия управляли лишь несколькими региональными складами и центрами распределения, обслуживающими широкие географические области. Однако, во многом благодаря Amazon Effect, клиенты теперь ожидают одно- или последующих поставок. Это означает, что компаниям пришлось поставить 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 давление скорости доставки.

Это явление вызвало огромные потрясения в традиционных процессах прогнозирования спроса. Когда плановикам цепочки поставок приходилось беспокоиться только об уровнях запасов в нескольких местоположениях, им теперь необходимо создать точные буферы и уровни запаса в сотнях небольших центров распределения. И, очевидно, это приводит к повышению рисков и потенциальным убыткам. Это также означает, что специалисты по планированию спроса больше, чем когда-либо ранее, полагаются на облачные решения для логистической цепочки, поставляя информацию и информированные данные в реальном времени, чтобы помочь им быть более точными с их сейчас меньшими и более рассредоточенными запасами.

Три шага, чтобы начать прогнозировать спрос

Вот три простых шага, которые помогут вам разработать эффективные стратегии планирования цепочки поставок и лучшие практики прогнозирования спроса:

1. Прогнозирование потребности должно быть таким, каким оно является. Прогнозирование потребности является важной основой в процессе планирования цепочки поставок и лежит в основе множества других процессов. Поэтому компаниям может быть заманчиво позволить прогнозированию потребности стать всеобщей практикой, которая гнута и скована для поддержки различных других функций планирования цепочки поставок. При правильном использовании прогнозирование спроса имеет четкую цель: прогнозировать, что, сколько и когда клиенты будут покупать. Другие функции цепочки поставок, такие как S&OP, оптимизация запасов, спрос-ориентированное планирование поставок, предоставляют дополнительные возможности в рамках интегрированной системы бизнес-планирования. Если эти инструменты используются для конкретных функций, для которых они были разработаны, инструменты прогнозирования спроса могут получить то, что они делают лучше всего.
2. Решения для прогнозирования спроса любят данные, данные и многое другое. Технологии цепочки поставок, в частности, работающие с прогнозированиемспроса и запасов, работают на базе ИИ и машинного обучения, и они становятся точнее, точнее и точнее, чем больше получаемых от них данных. Не следует только полагаться на обратные данные, такие как прошлые продажи или эффективность продукции в прошлом. Познакомьтесь с дополнительными источниками, такими 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 курировать и обрабатывать большие и сложные наборы данных. Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают скорость и интеллектуальную обработку данных не только для расширенной и прогнозной аналитики, но и для обучения на основе опыта и кумулятивного ввода данных.
3. Бюджет и план соответственно 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 улучшенное прогнозирование спроса и планирование цепочки поставок могут повысить рентабельность, снизить риски и потери, а также предоставить членам группы по цепочке поставок более оптимизированный и эффективный опыт работы. Заранее выделяя бюджеты и ресурсы групп, компании могут помочь повысить вовлеченность и более эффективное развертывание планов оптимизации цепочки поставок.

Повышайте конкурентоспособность благодаря прогнозной аналитике и прогнозированию спроса

Каждый шаг на пути к цифровой трансформации цепочки поставок позволит вам значительно приблизиться к прозрачности и эффективности, необходимым в современной конкурентной бизнес-среде. Работайте с менеджерами по цепочке поставок и руководителями команд в масштабе всей компании, чтобы устранить разрозненность и узнать, где могут скрываться наибольшие риски, а также наибольшие возможности для долгосрочных и краткосрочных результатов. Затем поговорите с поставщиком программного обеспечения и узнайте больше об интеграции решений для планирования цепочки поставок в операции.