正確な需要計画と予測にとって、サイロ化は大きな障害です。最も正確で効率的なサプライチェーン計画を実現するには、全く異なる業務領域がリアルタイムにつながり、データとインサイトを絶えず提供し続けることが必要です。できる限り大量のデータを準備することで、需要予測担当者は以下のような項目に取り組むための態勢を整えることができます。

 

季節性と在庫予測

 

日焼け止めクリームやクリスマスツリーのような商品では、明らかに季節によって需要が増加します。ただし、季節性は、年間を通じた顧客の行動に変化をもたらすあらゆるものに見られる現象です。これには、予期せぬ天気事象やパンデミックのように、夏季における人々の在宅時間を通常より増加させるような事象まで含まれる可能性があります。

 

需要予測に関連する競争

 

2020 年代に入り、企業は競争の激しい複雑な市場環境で事業を展開しています。顧客の期待は急速に変化し、より短い商品ライフサイクル、より迅速なデリバリー、よりパーソナライズされたサービスが望まれています。オンラインショッピングの急増により、パンデミックは顧客のブランドロイヤルティの低下を招き、結果的に競争力の強化ももたらしました。

 

商品の種類と需要予測

 

需要予測は、同じ商品カテゴリの中においてさえ、商品ごとに大きく異なる可能性があります。例えば、黒の T シャツの需要が急増して、突然白の T シャツの需要を上回るようになるかもしれません。ここでのポイントは、変化に気づくことではなく、変化の理由を見つけることです。また、顧客生涯価値、平均注文額、購入製品の組み合せも大きく異なり、場合によっては突然変化します。

 

需要予測ツールを用いれば、これらの傾向とその理由をよりよく理解し、予測することができます。これにより、どのようにアイテムをカスタマイズ、プロモート、バンドルすれば経常収益の向上につながるのかを学ぶことができ、また、ある SKU が別の SKU の需要に及ぼす影響をより的確に把握することができます。

 

地理

 

従来、多くの企業は、少数の地域倉庫と物流センターだけを管理して、幅広いエリアへのサービスに対応してきました。しかし今日、Amazon 効果の影響を受けた顧客は、同日または翌日配送を期待するようになりました。つまり、企業は、それらの新たな要望に必要な近接性を達成するために、フルフィルメントセンターを全国に展開しなければならなくなりました。しかも、これはもはや B2C ビジネスだけの課題ではありません。B2B ビジネスもますます、この配送のスピードアップという圧力を受けています。

 

この現象は、従来の需要予測プロセスに大きな変化をもたらしました。かつて数カ所の在庫レベルだけを気にすればよかったサプライチェーン計画担当者は、現在、時に数百にも及ぶ小規模物流センターでの正確なバッファと在庫レベルを決定しなければなりません。そしてそれは明らかに、リスクと潜在的な損失の増加につながります。また、需要計画の専門家は、インテリジェンスと情報に基づいたリアルタイムデータを提供し、今やより小規模でより広範囲に分散する在庫を極めて正確に把握できるようにするために、クラウドに接続されたサプライチェーンソリューションにこれまで以上に依存するようになりました。