Mitä on kysynnän ennustaminen?

Kysynnän ennustamisella tarkoitetaan tavaroiden ja materiaalien kysynnän suunnittelu- ja ennustamisprosessia, joka auttaa yrityksiä pysymään mahdollisimman kannattavana. Ilman vahvaa kysyntäennustamista yritykset ovat vaarassa kantaa tuhlailevaa ja kallista ylijäämää – tai menettää mahdollisuuksia, koska ne eivät ole pystyneet ennakoimaan asiakkaiden tarpeita, mieltymyksiä ja ostoaikomuksia.

Kysynnän ennustamisen ammattilaisilla on erikoisosaamista ja kokemusta. Kun osaamista täydennetään nykyaikaisella toimitusketjuteknologialla ja ennakoivalla analytiikalla, toimitusketjut voivat muuttua kilpailukykyisemmiksi ja virtaviivaisemmiksi kuin koskaan.

Miksi kysynnän ennustaminen on tärkeää nykyaikaisissa toimitusketjuissa?

Nykypäivän nopeasti muuttuvassa toimitusketjuympäristössä yritykset toimivat poikkeuksellisen nopeasti muuttuvassa liiketoimintaympäristössä. Kysynnän ennakointi on olennaisen tärkeää, jotta yritykset voivat pysyä asiakkaiden tarpeiden ja odotusten muutosten edellä ja markkinoiden jatkuvassa muutoksessa. Tarkat ennusteet pitävät tiimit täsmällisinä seuraavien tapahtumien suhteen, jotta he voivat suunnitella nimikkeitä (DDMRP:n kautta), tuotantoa, logistiikkaa ja budjetteja luottavaisin mielin.

Miten kysynnän ennustaminen toimii?

Parhaimmillaan kysynnän ennustamisessa yhdistyvät sekä laadullinen että kvantitatiivinen ennustaminen, jotka molemmat perustuvat kykyyn kerätä tietoja eri tietolähteistä toimitusketjussa. Kvalitatiivista tietoa voidaan kuratoida ulkoisista lähteistä, kuten uutisraporteista, kulttuuri- ja sosiaalisen median trendeistä sekä kilpailija- ja markkinatutkimuksesta. Sisäisesti hankitut tiedot, kuten asiakaspalaute ja mieltymykset, vaikuttavat myös suuresti tarkan ennustekuvan syntymiseen.

Kvantitatiivinen data on tyypillisesti pääosin sisäistä, ja sitä voidaan kerätä myyntiluvuista, ostosten huippujaksoista sekä verkko- ja hakuanalytiikasta. Nykyaikaiset teknologiat käyttävät kehittynyttä analytiikkaa, tehokkaita tietokantoja ja käyttävät tekoälyä (AI) ja koneoppimista syvällisten ja monimutkaisten tietojoukkojen analysointiin ja käsittelyyn. Kun nykyaikaista teknologiaa sovelletaan laadulliseen ja kvantitatiiviseen ennustamiseen ja ennakoivaan analytiikkaan, toimitusketjun johtajat voivat tarjota yhä suurempaa tarkkuutta ja sietokykyä.

Tarpeen ennustemenetelmät

Kysynnän suunnittelun ammattilaiset käyttävät toimialasta, asiakaskannasta ja tuotteen volatiliteetista riippuen seuraavia ennustemenetelmiä:

• Makrotason kysynnän ennustaminen: Makrotason kysyntäennusteissa tarkastellaan yleisiä taloudellisia olosuhteita, ulkoisia voimia ja muita laajoja vaikutuksia, jotka voivat häiritä liiketoimintaa tai vaikuttaa siihen. Nämä tekijät auttavat yrityksiä saamaan tietoa alueellisista ja maailmanlaajuisista riskeistä tai mahdollisuuksista ja pitävät ne tietoisina yleisistä kulttuuri- ja markkinamuutoksista.
• Mikrotason tarve-ennusteet: Kysynnän ennustaminen mikrotasolla voi liittyä tiettyyn tuote-, alue- tai asiakassegmenttiin. Mikrotason ennusteet on sovitettu erityisesti kertaluonteisiin tai odottamattomiin markkinasiirtymiin, jotka voivat johtaa äkilliseen piikkiin tai syöksyyn kysyntään. Jos esimerkiksi asiantuntijat ennustavat lämpöaaltoa New Yorkissa ja yrityksesi valmistaa kannettavia ilmastointilaitteita, voi olla syytä laskea riski, että varastopuskurit räjähtävät ennalta kyseisellä alueella.
• Lyhyen aikavälin tarve-ennusteet: Lyhyen aikavälin tarve-ennusteet voivat olla mikro- tai makrotasolla. Se tehdään yleensä alle 12 kuukauden ajan päivittäisen toiminnan tiedottamiseksi. Siihen voi liittyä esimerkiksi konsultointi yrityksen myynti- ja markkinointitiimien kanssa sen selvittämiseksi, suunnittelevatko he kampanja- tai myyntitapahtumia, jotka saattavat aiheuttaa kysyntäpiikin.
• Pitkän aikavälin kysyntäennusteet: Pitkän aikavälin kysyntäennusteet voivat olla myös mikro- tai makrotalouden ennusteita, mutta ne näyttävät yleensä pidemmältä kuin vuoden. Tämä auttaa yrityksiä tekemään paremmin tietoon perustuvia päätöksiä esimerkiksi laajentumisesta, yritysinvestoinneista, yritysostoista tai uusista kumppanuuksista. Kun yritykset antavat itselleen vähintään vuoden aikaa analysoida ja testata markkinoita, ne voivat saada vankemman kuvan siitä, millaisia kysyntätrendejä ne voivat odottaa, kun ne perustavat myymälöitä tai lanseeraavat tuotteita uusiin maihin tai alueille.

Kysynnän suunnitteluun ja ennustamiseen vaikuttavat tekijät

Siilot ovat tarkan kysynnän suunnittelun ja ennustamisen vihollinen. Jotta toimitusketjun suunnittelu olisi mahdollisimman tarkkaa ja tehokasta, se edellyttää, että hyvin erilaiset liiketoiminta-alueet ovat yhteydessä reaaliaikaisesti ja antavat jatkuvasti tietoa ja näkemystä. Kun kysyntäennusteet on varustettu mahdollisimman monilla tiedoilla, niillä on paremmat valmiudet tarttua näihin tekijöihin:

Sesongittaisuus ja varastoennuste

Tuotteilla, kuten aurinkovoiteella tai joulukuusilla, on hyvin ilmeinen kausittainen ylösajo. Kausiluonteisuus voi kuitenkin koskea myös mitä tahansa, mikä saa asiakkaiden käyttäytymisen muuttumaan vuoden aikana. Tähän voi sisältyä yllättäviä sääilmiöitä tai jopa pandemian kaltaisia tapahtumia, jotka saivat ihmiset pysymään kotona ja olemaan sisätiloissa enemmän kuin normaalisti kesäkuukausina.

Kilpailu kysynnän ennustamiseen liittyvänä

Nykypäivän toimitusketjukilpailua muokkaavat asiakkaiden odotusten nopeat muutokset, toimialan modernisointi ja tekoälyn liiketoiminnan suunnittelutyökalujen käyttöönotto. Yritykset siirtyvät nopeammin tuottamaan lyhyempiä tuotteen elinkaaria, reaaliaikaista reagointikykyä ja yksilöllisempiä kokemuksia, mikä nostaa palkkia kaikille.

Samalla pilvipohjaisista liiketoimintaverkoista ja seuraavan sukupolven suunnittelualustoista on tulossa vakiomuotoisia, mikä lisää kilpailupainetta organisaatioiden pyrkiessä parantamaan näkyvyyttä, ketteryyttä ja päätöksentekoa. Tässä ympäristössä kysynnän ennustamisesta tulee kriittinen erottamistekijä: se auttaa yrityksiä ennakoimaan markkinoiden muutoksia, optimoimaan resursseja ja reagoimaan älykkäämmin kuin kilpailijat.

Tavaroiden ja tarve-arvioiden tyypit

Kysynnän ennustaminen voi vaihdella valtavasti tuotteittain, jopa saman tuoteluokan sisällä. Esimerkiksi mustien t-paitojen kysyntä voi muuttua ja alkaa yllättäen ylittää valkoisten t-paitojen kysynnän. Temppu ei ole havaita , että se muuttui, vaan huomata, miksi se muuttui. Elinikäisen asiakkaan arvo, keskimääräinen tilausarvo ja tuotteiden ostoyhdistelmät vaihtelevat myös suuresti ja joskus muuttuvat äkillisesti.

Kysynnän ennustetyökalujen avulla voit paremmin ymmärtää ja ennustaa näitä trendejä ja niiden syitä. Tämä auttaa yrityksiä oppimaan, miten kohteita mukautetaan, mainostetaan tai niputetaan, jotta ne voivat lisätä toistuvaa tuottoa ja nähdä paremmin, miten SKU vaikuttaa toisen kysyntään tai edistää sitä.

Maantiede

Perinteisesti monet yritykset ovat hoitaneet vain muutamia alueellisia varastoja ja jakelukeskuksia, jotka palvelevat laajoja maantieteellisiä alueita. Kuitenkin suurelta osin Amazon Effectin vuoksi asiakkaat odottavat nyt saman tai seuraavan päivän toimituksia. Tämä tarkoittaa sitä, että yritykset ovat joutuneet asettamaan tyydytyskeskuksia ympäri maata saavuttaakseen näiden uusien vaatimusten edellyttämän läheisyyden. Tämä ei myöskään ole enää pelkästään B2C-haaste. Yhä useammin B2B-yritykset tuntevat myös ripauksen toimitusnopeuspaineita.

Tämä ilmiö on aiheuttanut valtavia mullistuksia perinteisissä kysynnän ennustamisprosesseissa. Kun kerran toimitusketjun suunnittelijoiden piti vain huolehtia varastosaldoista joissakin verkostopisteissä, heidän on nyt luotava tarkat puskurit ja varastotasot joskus sadoissa pienissä jakelukeskuksissa. Tämä johtaa tietenkin suurempaan riskiin ja mahdolliseen menetykseen. Se tarkoittaa myös sitä, että kysyntäsuunnittelun ammattilaiset ovat entistä luotettavampia pilvipohjaisiin toimitusketjuratkaisuihin, jotka toimittavat intel ja tietoon perustuvaa reaaliaikaista tietoa, jotta he olisivat erittäin tarkkoja nyt pienemmissä ja laajemmin hajautetuissa varastoissaan.

Kolme askelta tarpeen ennustamisen aloittamiseksi

Tässä on kolme yksinkertaista vaihetta, joiden avulla voit luoda hyviä toimitusketjun suunnittelustrategioita ja kysynnän ennustamisen parhaita käytäntöjä:

1. Olkoon kysynnän ennustaminen sitä, mitä se on. Kysynnän ennustaminen on tärkeä selkäranka toimitusketjun suunnitteluprosessissa ja se tukee monia muita prosesseja. Sen vuoksi voi olla houkuttelevaa, että yritykset antavat kysynnän ennustamisesta kaiken kattavan käytännön, joka taipuu ja yhdistyy tukemaan erilaisia muita toimitusketjun suunnittelutoimintoja. Oikein käytettynä kysynnän ennustamisella on selkeä tarkoitus: se ennustaa, mitä, kuinka paljon ja milloin asiakkaat ostavat. Muut toimitusketjun toiminnot, kuten S&OP, varaston optimointi sekä reagointi- ja hankintasuunnittelu, tarjoavat täydentäviä ominaisuuksia integroidussa liiketoiminnan suunnittelujärjestelmässä. Jos näitä työkaluja käytetään tiettyihin toimintoihin, joita varten ne on suunniteltu, kysynnän ennustamistyökalut voivat tarttua siihen, mitä ne parhaiten tekevät.
2. Kysynnän ennustaminen ohjelmisto etsii dataa, dataa ja enemmän dataa. Kun toimitusketjuteknologiat – erityisesti ne, jotka käsittelevät kysyntää ja varastoennusteita– toimivat tekoälyn ja koneoppimisen avulla, niistä tulee parempia, tarkempia ja oivaltavampia, mitä enemmän niitä syötetään. Älä luota vain taaksepäin suuntautuneisiin tietoihin, kuten aiempaan myyntiin tai aiempaan tuotteen suorituskykyyn. Katso muita lähteitä, kuten uutisia, politiikkaa, sosiaalisia trendejä ja asiakastietoja. Nykyisin datan ei tarvitse olla lineaarista ja yksinkertaista, jotta sitä voidaan analysoida tehokkaasti. Nykyaikaisilla tiedonhallintatyökaluilla voidaan kuratoida ja käsitellä suuria ja monimutkaisia data-aineistoja. Tekoäly ja koneoppiminen tuovat mukanaan nopeutta ja älykkyyttä, jotka mahdollistavat edistyneen ja ennakoivan analytiikan lisäksi myös kokemuksen ja kumulatiivisen tietojen syötön.
3. Budjetoi ja suunnittele vastaavasti tarpeen ennustamisen optimointia varten. Toimitusketjun suunnittelu edellyttää realistista ja strategista lähestymistapaa, jotta se olisi parhaimmillaan. Vanhoja käytäntöjä ja työnkulkuja on vaikea mukauttaa, ja ihmiset vastustavat muutosta. Loppujen lopuksi parantunut kysynnän ennustaminen ja toimitusketjun suunnittelu voivat kuitenkin lisätä kannattavuutta ja vähentää riskejä ja tappioita tarjoten samalla toimitusketjun tiimin jäsenille virtaviivaisemman ja tehokkaamman työkokemuksen. Kohdentamalla budjetit ja tiimiresurssit varhaisessa vaiheessa yritykset voivat auttaa tukemaan parempaa sisäänostoa ja toimitusketjun optimointisuunnitelmien sujuvampaa käyttöönottoa.

Kilpailukyky paranee ennakoivan analytiikan ja tarve-ennusteiden avulla

Jokainen askel kohti toimitusketjusi digitaalista muutosta vie sinut paljon lähemmäs nykypäivän kilpailukykyisessä liiketoimintaympäristössä tarvitsemaasi näkyvyyttä ja tehokkuutta. Tee yhteistyötä toimitusketjun johtajien ja tiimien johtajien kanssa koko liiketoiminnassasi, jotta voit alkaa hajottaa siiloja ja oppia, missä suurimmat riskit voivat olla piilossa – sekä suurimmat mahdollisuudet pitkän ja lyhyen aikavälin voitoille. Keskustele sitten ohjelmistotoimittajasi kanssa saadaksesi lisätietoja toimitusketjun suunnitteluratkaisujen integroinnista toimintoihisi.