Τι είναι η πρόβλεψη της ζήτησης;

Η πρόβλεψη της ζήτησης αναφέρεται στη διαδικασία προγραμματισμού και πρόβλεψης της ζήτησης αγαθών και υλικών για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να παραμείνουν όσο το δυνατόν πιο κερδοφόρες. Χωρίς ισχυρή πρόβλεψη της ζήτησης, οι εταιρείες κινδυνεύουν να μεταφέρουν σπάταλο και δαπανηρό πλεόνασμα - ή να χάσουν ευκαιρίες επειδή έχουν αποτύχει να προβλέψουν τις ανάγκες, τις προτιμήσεις και την πρόθεση αγορών των πελατών.

Οι επαγγελματίες πρόβλεψης ζήτησης έχουν εξειδικευμένες δεξιότητες και εμπειρία. Όταν αυτές οι δεξιότητες ενισχύονται με σύγχρονες τεχνολογίες εφοδιαστικής αλυσίδας και προγνωστικά analytics, οι εφοδιαστικές αλυσίδες μπορούν να γίνουν πιο ανταγωνιστικές και εξορθολογισμένες από ποτέ.

Γιατί η πρόβλεψη της ζήτησης είναι σημαντική για τις σύγχρονες εφοδιαστικές αλυσίδες;

Στο σημερινό ταχέως μεταβαλλόμενο περιβάλλον της εφοδιαστικής αλυσίδας, οι επιχειρήσεις λειτουργούν σε εξαιρετικά ταχέως εξελισσόμενο επιχειρηματικό κλίμα. Η πρόβλεψη της ζήτησης είναι απαραίτητη για να βοηθήσει τις εταιρείες να παραμείνουν μπροστά από τις μεταβαλλόμενες ανάγκες και προσδοκίες των πελατών, καθώς και τις συνεχείς αλλαγές στην αγορά. Η ακριβής πρόβλεψη διατηρεί τις ομάδες ευθυγραμμισμένες γύρω από το τι θα ακολουθήσει - έτσι ώστε να μπορούν να προγραμματίσουν υλικά (μέσω DDMRP), παραγωγής, εφοδιαστικής και προϋπολογισμών με εμπιστοσύνη.

Πώς λειτουργεί η πρόβλεψη ζήτησης;

Στην καλύτερη περίπτωση, η πρόβλεψη της ζήτησης συνδυάζει τόσο ποιοτικές όσο και ποσοτικές προβλέψεις, και οι δύο βασίζονται στην ικανότητα συλλογής πληροφοριών από διαφορετικές πηγές δεδομένων κατά μήκος της εφοδιαστικής αλυσίδας. Ποιοτικά δεδομένα μπορούν να επιμεληθούν από εξωτερικές πηγές, όπως ειδησεογραφικές αναφορές, πολιτιστικές τάσεις και τάσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, καθώς και έρευνα ανταγωνιστών και αγοράς. Τα δεδομένα εσωτερικής προέλευσης - όπως η ανατροφοδότηση και οι προτιμήσεις των πελατών - συμβάλλουν επίσης σε μεγάλο βαθμό σε μια ακριβή εικόνα πρόβλεψης.

Τα ποσοτικά δεδομένα είναι συνήθως εσωτερικά και μπορούν να συγκεντρωθούν από αριθμούς πωλήσεων, περιόδους αιχμής αγορών και αναλύσεις Web και αναζήτησης. Οι σύγχρονες τεχνολογίες χρησιμοποιούν προηγμένα analytics, ισχυρές βάσεις δεδομένων και χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη (AI) και μηχανική μάθηση για να αναλύσουν και να επεξεργαστούν βαθιά και σύνθετα σύνολα δεδομένων. Όταν η σύγχρονη τεχνολογία εφαρμόζεται σε ποιοτικές και ποσοτικές προβλέψεις και προγνωστικά analytics, οι διαχειριστές εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να παρέχουν συνεχώς αυξανόμενα επίπεδα ακρίβειας και ανθεκτικότητας.

Μέθοδοι πρόβλεψης ζήτησης

Ανάλογα με τον κλάδο, τη βάση πελατών και την μεταβλητότητα του προϊόντος, οι επαγγελματίες προγραμματισμού ζήτησης χρησιμοποιούν τις ακόλουθες μεθόδους πρόβλεψης:

• Πρόβλεψη της ζήτησης σε μακροοικονομικό επίπεδο: Οι προβλέψεις για τη ζήτηση σε μακροοικονομικό επίπεδο εξετάζουν τις γενικές οικονομικές συνθήκες, τις εξωτερικές δυνάμεις και άλλες ευρείες επιρροές που μπορεί να διαταράξουν ή να επηρεάσουν την επιχείρηση. Οι παράγοντες αυτοί συμβάλλουν στην ενημέρωση των επιχειρήσεων σχετικά με τους περιφερειακούς και παγκόσμιους κινδύνους ή ευκαιρίες και τις διατηρούν ενήμερες για τις γενικές πολιτιστικές αλλαγές και τις μεταβολές της αγοράς.
• Πρόβλεψη ζήτησης μικροεπιπέδου: Η πρόβλεψη ζήτησης σε μικροεπίπεδο μπορεί να είναι συγκεκριμένη για συγκεκριμένο προϊόν, περιοχή ή τμήμα πελάτη. Η πρόβλεψη σε μικροεπίπεδο είναι ιδιαίτερα προσαρμοσμένη σε έκτακτες ή απροσδόκητες αλλαγές της αγοράς που μπορεί να οδηγήσουν σε ξαφνική αύξηση ή βουτιά στη ζήτηση. Για παράδειγμα, εάν οι ειδικοί προβλέπουν ένα κύμα θερμότητας στη Νέα Υόρκη και η εταιρεία σας κάνει φορητά κλιματιστικά, μπορεί να αξίζει τον υπολογισμένο κίνδυνο να χτυπήσετε προληπτικά τα αποθέματα αποθεμάτων σας σε αυτήν την περιοχή.
• Βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη ζήτησης: Η βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη της ζήτησης μπορεί να είναι σε μικροοικονομικό ή μακροοικονομικό επίπεδο. Συνήθως γίνεται για περίοδο μικρότερη των 12 μηνών για την ενημέρωση των καθημερινών λειτουργιών. Για παράδειγμα, μπορεί να περιλαμβάνει διαβούλευση με τις ομάδες πωλήσεων και μάρκετινγκ της εταιρείας για να δείτε αν προγραμματίζουν εκδηλώσεις προώθησης ή πωλήσεων που μπορεί να προκαλέσουν αύξηση ζήτησης.
• Μακροπρόθεσμη πρόβλεψη της ζήτησης: Η μακροπρόθεσμη πρόβλεψη της ζήτησης μπορεί επίσης να είναι πολύ μικρή ή μακροοικονομική, αλλά συνήθως κοιτάζει μπροστά περισσότερο από ένα έτος. Αυτό βοηθά τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με πράγματα όπως η επέκταση, οι επιχειρηματικές επενδύσεις, οι εξαγορές ή οι νέες συνεργασίες. Όταν οι επιχειρήσεις δίνουν στον εαυτό τους ένα χρόνο ή περισσότερο για να αναλύσουν και να δοκιμάσουν τις αγορές, μπορούν να αποκτήσουν μια πιο ισχυρή εικόνα για το είδος των τάσεων ζήτησης που μπορούν να περιμένουν όταν δημιουργούν καταστήματα ή λανσάρουν προϊόντα σε νέες χώρες ή περιοχές.

Παράγοντες που επηρεάζουν τον προγραμματισμό και την πρόβλεψη ζήτησης

Τα σιλό είναι ο εχθρός του ακριβούς σχεδιασμού και πρόβλεψης της ζήτησης. Για να είναι πιο ακριβής και αποτελεσματικός, ο προγραμματισμός της εφοδιαστικής αλυσίδας απαιτεί πολύ διαφορετικούς τομείς της επιχείρησης να συνδέονται σε πραγματικό χρόνο και να συνεισφέρουν συνεχώς δεδομένα και πληροφορίες. Όταν εξοπλίζονται με όσο το δυνατόν περισσότερα δεδομένα, οι φορείς πρόβλεψης της ζήτησης είναι καλύτερα εξοπλισμένοι για την αντιμετώπιση αυτών των παραγόντων:

Εποχικότητα και πρόβλεψη αποθέματος

Προϊόντα όπως το αντηλιακό ή τα χριστουγεννιάτικα δέντρα έχουν μια πολύ προφανή εποχιακή έξαρση. Αλλά η εποχικότητα μπορεί επίσης να εφαρμοστεί σε οτιδήποτε προκαλεί αλλαγές στη συμπεριφορά των πελατών κατά τη διάρκεια του έτους. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει απροσδόκητα καιρικά φαινόμενα ή ακόμα και κάτι σαν την πανδημία, κάτι που έκανε τον κόσμο να μένει σπίτι του και να είναι σε εσωτερικό χώρο περισσότερο από όσο κανονικά θα έκανε τους καλοκαιρινούς μήνες.

Ανταγωνισμός όσον αφορά την πρόβλεψη της ζήτησης

Ο σημερινός ανταγωνισμός στην εφοδιαστική αλυσίδα αναδιαμορφώνεται με ταχείες αλλαγές στις προσδοκίες των πελατών, τον εκσυγχρονισμό της βιομηχανίας και την υιοθέτηση των εργαλείων επιχειρηματικού προγραμματισμού της τεχνητής νοημοσύνης. Οι εταιρείες κινούνται πιο γρήγορα για να προσφέρουν συντομότερους κύκλους ζωής προϊόντων, ανταπόκριση σε πραγματικό χρόνο και πιο εξατομικευμένες εμπειρίες – ανεβάζοντας τον πήχη για όλους.

Ταυτόχρονα, τα επιχειρηματικά δίκτυα υπολογιστικού νέφους και οι πλατφόρμες σχεδιασμού νέας γενιάς γίνονται πλέον πρότυπα, εντείνοντας την ανταγωνιστική πίεση, καθώς οι οργανισμοί αγωνίζονται για να βελτιώσουν την προβολή, την ευελιξία και τη λήψη αποφάσεων. Σε αυτό το περιβάλλον, η πρόβλεψη της ζήτησης γίνεται ένας κρίσιμος παράγοντας διαφοροποίησης: βοηθά τις επιχειρήσεις να προβλέπουν αλλαγές στην αγορά, να βελτιστοποιούν τους πόρους και να ανταποκρίνονται πιο έξυπνα από τους ανταγωνιστές.

Είδη αγαθών και εκτιμήσεις ζήτησης

Η πρόβλεψη ζήτησης μπορεί να διαφέρει σημαντικά από προϊόν σε προϊόν, ακόμη και εντός της ίδιας κατηγορίας προϊόντος. Για παράδειγμα, η ζήτηση για μαύρα μπλουζάκια μπορεί να αλλάξει και ξαφνικά να αρχίσει να ξεπερνά τη ζήτηση για λευκά μπλουζάκια. Το κόλπο δεν είναι να εντοπίσουμε ότι άλλαξε, αλλά να εντοπίσουμε γιατί άλλαξε. Η αξία πελατών διάρκειας ζωής, η μέση αξία διαταγής, και οι συνδυασμοί αγοράς προϊόντων ποικίλλουν επίσης πολύ και μερικές φορές αλλάζουν ξαφνικά.

Με τα εργαλεία πρόβλεψης ζήτησης, μπορείτε να κατανοήσετε και να προβλέψετε καλύτερα αυτές τις τάσεις και τις αιτίες τους. Αυτό βοηθάει τις επιχειρήσεις να μάθουν πώς να προσαρμόζουν, να προωθούν ή να ομαδοποιούν στοιχεία για να οδηγούν περισσότερα επαναλαμβανόμενα έσοδα και να βλέπουν καλύτερα πώς ένα SKU επηρεάζει ή κατευθύνει τη ζήτηση για ένα άλλο.

Γεωγραφία

Παραδοσιακά, πολλές επιχειρήσεις έχουν διαχειριστεί με λίγες μόνο περιφερειακές αποθήκες και κέντρα διανομής που εξυπηρετούν ευρείες γεωγραφικές περιοχές. Ωστόσο, σε μεγάλο βαθμό λόγω του φαινομένου Amazon, οι πελάτες αναμένουν πλέον παραδόσεις της ίδιας ή της επόμενης ημέρας. Αυτό σημαίνει ότι οι επιχειρήσεις έπρεπε να βάλουν κέντρα εκπλήρωσης σε όλη τη χώρα για να επιτύχουν την εγγύτητα που είναι απαραίτητη για αυτές τις νέες απαιτήσεις. Επιπλέον, δεν πρόκειται πλέον αποκλειστικά για πρόκληση B2C. Όλο και περισσότερο, οι επιχειρήσεις Β2Β αισθάνονται επίσης το τσίμπημα των πιέσεων παράδοσης-ταχύτητας.

Το φαινόμενο αυτό έχει προκαλέσει τεράστια αναστάτωση στις παραδοσιακές διαδικασίες πρόβλεψης της ζήτησης. Όπου κάποτε οι προγραμματιστές της εφοδιαστικής αλυσίδας είχαν μόνο να ανησυχούν για τα επίπεδα αποθέματος σε μερικές τοποθεσίες, τώρα πρέπει να δημιουργήσουν ακριβή προσωρινά αποθέματα και επίπεδα αποθέματος σε μερικές φορές εκατοντάδες μικρά κέντρα διανομής. Και προφανώς, αυτό οδηγεί σε αυξημένο κίνδυνο και πιθανή απώλεια. Σημαίνει επίσης ότι οι επαγγελματίες σχεδιασμού της ζήτησης εξαρτώνται περισσότερο από ποτέ από τις λύσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας που συνδέονται με το cloud για να παρέχουν τα πλήρη και ενημερωμένα δεδομένα πραγματικού χρόνου για να τους βοηθήσουν να είναι εξαιρετικά ακριβείς με τα μικρότερα και ευρύτερα διασκορπισμένα αποθέματά τους.

Τρία βήματα για να ξεκινήσετε με την πρόβλεψη ζήτησης

Ακολουθούν τρία απλά βήματα που θα σας βοηθήσουν να δημιουργήσετε καλές στρατηγικές προγραμματισμού εφοδιαστικής αλυσίδας και βέλτιστες πρακτικές πρόβλεψης ζήτησης:

1. Ας είναι η πρόβλεψη της ζήτησης αυτό που είναι. Η πρόβλεψη της ζήτησης είναι μια σημαντική ραχοκοκαλιά στη διαδικασία προγραμματισμού της εφοδιαστικής αλυσίδας και υποστηρίζει πολλές άλλες διαδικασίες. Ως εκ τούτου, μπορεί να είναι δελεαστικό για τις επιχειρήσεις να αφήσουν την πρόβλεψη της ζήτησης να γίνει μια πρακτική που είναι λυγισμένη και ενστερνισμένη για να υποστηρίξει διάφορες άλλες λειτουργίες προγραμματισμού της εφοδιαστικής αλυσίδας. Όταν χρησιμοποιείται σωστά, η πρόβλεψη της ζήτησης έχει σαφή σκοπό: προβλέπει τι, πόσο και πότε θα αγοράσουν οι πελάτες. Άλλες λειτουργίες της εφοδιαστικής αλυσίδας, όπως το S&OP, η βελτιστοποίηση αποθεμάτων και ο προγραμματισμός απόκρισης και εφοδιασμού, παρέχουν συμπληρωματικές δυνατότητες μέσα σε ένα ενοποιημένο σύστημα επιχειρηματικού προγραμματισμού. Αν αυτά τα εργαλεία χρησιμοποιούνται για τις συγκεκριμένες λειτουργίες για τις οποίες έχουν σχεδιαστεί, τα εργαλεία πρόβλεψης ζήτησης μπορούν να συνεχίσουν με αυτό που κάνουν καλύτερα.
2. Το λογισμικό πρόβλεψης ζήτησης αγαπά τα δεδομένα, τα δεδομένα και περισσότερα δεδομένα. Όταν οι τεχνολογίες εφοδιαστικής αλυσίδας - ειδικά αυτές που ασχολούνται με τη ζήτηση και την πρόβλεψη αποθεμάτων- τροφοδοτούνται με τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση, γίνονται καλύτερες, πιο ακριβείς και πιο διορατικές όσο περισσότερα δεδομένα τις τροφοδοτείτε. Μην βασίζεστε μόνο σε δεδομένα προς τα πίσω όπως προηγούμενες πωλήσεις ή προηγούμενη απόδοση προϊόντος. Αναζητήστε πρόσθετες πηγές όπως ειδήσεις, πολιτική, κοινωνικές τάσεις και πληροφορίες πελατών. Σήμερα, τα δεδομένα δεν χρειάζεται να είναι γραμμικά και απλά για να αναλυθούν αποτελεσματικά. Τα σύγχρονα εργαλεία διαχείρισης δεδομένων μπορούν να επιμεληθούν και να επεξεργαστούν μεγάλα και σύνθετα σύνολα δεδομένων. Και το AI και το machine learning φέρνουν ταχύτητα και ευφυΐα που όχι μόνο επιτρέπει προηγμένα και προγνωστικά analytics, αλλά επίσης μαθαίνει από την εμπειρία και την συσσωρευμένη είσοδο δεδομένων.
3. Προϋπολογίστε και προγραμματίστε ανάλογα για να βελτιστοποιήσετε την πρόβλεψη ζήτησης. Ο σχεδιασμός της εφοδιαστικής αλυσίδας απαιτεί μια ρεαλιστική και στρατηγική προσέγγιση για να είναι η καλύτερη δυνατή. Οι παλιές πρακτικές και οι ροές εργασίας είναι δύσκολο να προσαρμοστούν και οι άνθρωποι τείνουν να αντιστέκονται στην αλλαγή. Αλλά στο τέλος, η βελτιωμένη πρόβλεψη ζήτησης και ο προγραμματισμός εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να αυξήσουν την κερδοφορία και να μειώσουν τον κίνδυνο και την απώλεια παρέχοντας παράλληλα στα μέλη της ομάδας εφοδιαστικής αλυσίδας σας μια πιο εκσυγχρονισμένη και αποτελεσματική εργασιακή εμπειρία. Με την έγκαιρη διάθεση των προϋπολογισμών και των πόρων της ομάδας, οι επιχειρήσεις μπορούν να βοηθήσουν στην καλύτερη αγορά και στην ομαλότερη ανάπτυξη των προγραμμάτων βελτιστοποίησης της εφοδιαστικής αλυσίδας τους.

Αποκτήστε μεγαλύτερη ανταγωνιστικότητα με τα predictive analytics και την πρόβλεψη ζήτησης

Κάθε βήμα που κάνετε για τον ψηφιακό μετασχηματισμό της εφοδιαστικής αλυσίδας σας, σας φέρνει πολύ πιο κοντά στην ορατότητα και την αποτελεσματικότητα που χρειάζεστε στο σημερινό ανταγωνιστικό επιχειρηματικό κλίμα. Συνεργαστείτε με τους διευθυντές της εφοδιαστικής αλυσίδας και τους ηγέτες της ομάδας σε όλη την επιχείρησή σας για να ξεκινήσετε να καταρρίπτετε τα σιλό και να μαθαίνετε πού μπορεί να κρύβονται οι μεγαλύτεροι κίνδυνοι - καθώς και τις μεγαλύτερες ευκαιρίες για μακροχρόνιες και βραχυπρόθεσμες νίκες. Έπειτα μιλήστε με τον προμηθευτή λογισμικού σας για να μάθετε περισσότερα σχετικά με την ενοποίηση των λύσεων προγραμματισμού εφοδιαστικής αλυσίδας στις λειτουργίες σας.