Czym jest prognozowanie popytu?

Prognozowanie popytu odnosi się do procesu planowania i przewidywania zapotrzebowania na towary i materiały, aby pomóc firmom utrzymać się jak najbardziej rentowne. Bez silnego prognozowania popytu firmy ryzykują marnotrawstwem i kosztowną nadwyżką lub utratą szans, ponieważ nie zdołały przewidzieć potrzeb klientów, preferencji i zamiarów zakupowych.

Specjaliści ds. prognozowania popytu mają specjalistyczne umiejętności i doświadczenie. Gdy umiejętności te są uzupełniane o nowoczesne technologie łańcucha dostaw i analizy predykcyjne, łańcuchy dostaw mogą stać się bardziej konkurencyjne i usprawnione niż kiedykolwiek wcześniej.

Dlaczego prognozowanie popytu jest ważne dla nowoczesnych łańcuchów dostaw?

W dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku łańcucha dostaw przedsiębiorstwa działają w wyjątkowo szybko zmieniającym się klimacie biznesowym. Prognozowanie popytu jest niezbędne, aby pomóc firmom wyprzedzać zmieniające się potrzeby i oczekiwania klientów oraz ciągłe zmiany rynkowe. Precyzyjne prognozowanie zapewnia zespołom spójność z przyszłymi planami, dzięki czemu mogą pewnie planować materiały (poprzez DDMRP), produkcję, logistykę i budżety.

Jak działa prognozowanie popytu?

Prognozowanie popytu łączy zarówno prognozy jakościowe, jak i ilościowe, z których oba opierają się na możliwości gromadzenia informacji z różnych źródeł danych w całym łańcuchu dostaw. Dane jakościowe mogą być pozyskiwane ze źródeł zewnętrznych, takich jak raporty informacyjne, trendy w mediach kulturalnych i społecznościowych oraz badania konkurencji i rynku. Dane pozyskiwane wewnętrznie — takie jak informacje zwrotne od klientów i preferencje — również w znacznym stopniu przyczyniają się do dokładnego obrazu prognozy.

Dane ilościowe są zazwyczaj dane wewnętrzne i mogą być gromadzone na podstawie numerów sprzedaży, szczytowych okresów zakupów oraz analiz sieci Web i wyszukiwania. Nowoczesne technologie wykorzystują zaawansowane analizy, zaawansowane bazy danych oraz wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe do analizy i przetwarzania głębokich i złożonych zbiorów danych. Gdy nowoczesna technologia jest stosowana do prognoz jakościowych i ilościowych oraz analiz predykcyjnych, menedżerowie łańcucha dostaw mogą zapewnić stale rosnący poziom dokładności i odporności.

Metody prognozowania popytu

W zależności od branży, bazy klientów i zmienności produktu specjaliści ds. planowania popytu stosują następujące metody prognozowania:

• Prognozowanie popytu na poziomie makra: Prognozowanie popytu na poziomie makra analizuje ogólne warunki ekonomiczne, siły zewnętrzne i inne szerokie wpływy, które mogą zakłócać lub wpływać na działalność. Czynniki te pomagają przedsiębiorcom informować przedsiębiorstwa o regionalnych i globalnych zagrożeniach lub możliwościach oraz informować je o ogólnych zmianach kulturowych i rynkowych.
• Prognozowanie popytu na mikropoziomie: Prognozowanie popytu na poziomie mikro może być specyficzne dla określonego produktu, regionu lub segmentu klienta. Prognozowanie na poziomie mikro jest szczególnie powiązane z jednorazowymi lub nieoczekiwanymi zmianami na rynku, które mogą prowadzić do nagłego wzrostu lub spadku popytu. Na przykład, jeśli eksperci przewidują falę upałów w Nowym Jorku, a Twoja firma produkuje przenośne klimatyzatory, może warto obliczyć ryzyko prewencyjnego zgubienia buforów magazynowych w tym obszarze.
• Krótkoterminowe prognozowanie popytu: Krótkoterminowe prognozowanie popytu może być na poziomie mikro lub makro. Zazwyczaj odbywa się to przez okres krótszy niż 12 miesięcy w celu informowania o codziennych operacjach. Może to na przykład obejmować konsultacje z zespołami ds. sprzedaży i marketingu firmy, aby sprawdzić, czy planują jakiekolwiek wydarzenia promocyjne lub sprzedażowe, które mogą spowodować wzrost popytu.
• Długoterminowe prognozowanie popytu: Długoterminowe prognozowanie popytu może być również mikro lub makro, ale zazwyczaj patrzy w przyszłość dłużej niż rok. Pomaga to firmom podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące takich kwestii, jak ekspansja, inwestycje w przedsiębiorstwa, przejęcia lub nowe partnerstwa. Gdy firmy dają sobie rok lub więcej na analizę i testowanie rynków, mogą uzyskać bardziej solidny obraz tego, jakiego rodzaju trendów popytu mogą oczekiwać, gdy zakładają sklep lub wprowadzają produkty w nowych krajach lub regionach.

Czynniki wpływające na planowanie i prognozowanie popytu

Silosy są wrogiem dokładnego planowania i prognozowania popytu. Aby planowanie łańcucha dostaw było jak najbardziej dokładne i wydajne, wymaga połączenia w czasie rzeczywistym bardzo różnych obszarów działalności i ciągłego przekazywania danych i analiz. W przypadku uzbrojenia w jak najwięcej danych prognozowanie popytu jest lepiej wyposażone w następujące czynniki:

Sezonowość i prognozowanie zapasów

Produkty takie jak krem przeciwsłoneczny czy choinki mają bardzo oczywisty sezonowy wzrost. Ale sezonowość może mieć również zastosowanie do wszystkiego, co powoduje, że zachowania klientów zmieniają się w ciągu roku. Może to obejmować nieoczekiwane zdarzenia pogodowe lub nawet coś takiego jak pandemia, która spowodowała, że ludzie pozostawali w domu i przebywają w pomieszczeniach bardziej niż normalnie w miesiącach letnich.

Konkurencja związana z prognozowaniem popytu

Współczesna konkurencja w łańcuchu dostaw zmienia się dzięki szybkim zmianom w oczekiwaniach klientów, modernizacji branży i przyjęciu narzędzi planowania biznesowego AI. Firmy przyspieszają proces dostarczania krótszych cykli życia produktu, szybkości reakcji w czasie rzeczywistym i bardziej spersonalizowanych doświadczeń — podnosząc poprzeczkę dla wszystkich.

Jednocześnie sieci biznesowe w chmurze i platformy planowania nowej generacji stają się standardem, zwiększając presję konkurencyjną, ponieważ organizacje dążą do poprawy widoczności, elastyczności i podejmowania decyzji. W tym środowisku prognozowanie popytu staje się kluczowym czynnikiem wyróżniającym: pomaga firmom przewidywać zmiany rynkowe, optymalizować zasoby i reagować bardziej inteligentnie niż konkurenci.

Rodzaje towarów i szacunki zapotrzebowania

Prognozowanie popytu może się bardzo różnić w zależności od produktu, nawet w ramach tej samej kategorii produktu. Na przykład popyt na czarne koszulki może się zmienić i nagle zacząć przewyższać popyt na białe koszulki. Sztuka nie polega na tym, by dostrzec , że się zmieniła, ale po to, by dostrzec , dlaczego się zmieniła. Dożywotnia wartość klienta, średnia wartość zamówienia i kombinacje zakupów produktów również znacznie się różnią, a czasami nagle się zmieniają.

Dzięki narzędziom do prognozowania popytu można lepiej zrozumieć i przewidzieć te trendy i ich przyczyny. Pomaga to firmom dowiedzieć się, jak dostosować, promować lub łączyć pozycje, aby zwiększyć powtarzające się przychody i lepiej zobaczyć, jak jedna SKU wpływa lub napędza popyt na inne.

Lokalizacja

Tradycyjnie wiele firm zarządzało tylko kilkoma regionalnymi magazynami i centrami dystrybucyjnymi obsługującymi szerokie obszary geograficzne. Jednak w dużej mierze ze względu na efekt Amazona klienci oczekują teraz dostaw tego samego lub następnego dnia. Oznacza to, że firmy musiały umieścić centra realizacji zamówień w całym kraju, aby osiągnąć bliskość niezbędną dla tych nowych wymagań. Ponadto nie jest to już wyłącznie wyzwanie B2C. Coraz częściej firmy z sektora B2B odczuwają również dużą presję na szybkości dostaw.

Zjawisko to spowodowało ogromne wstrząsy w tradycyjnych procesach prognozowania popytu. Tam, gdzie kiedyś planiści łańcucha dostaw musieli tylko martwić się o poziomy zapasów w kilku lokalizacjach, muszą teraz ustalić dokładne bufory i poziomy zapasów w czasami setkach małych centrów dystrybucji. I oczywiście prowadzi to do zwiększonego ryzyka i potencjalnych strat. Oznacza to również, że specjaliści ds. planowania popytu są bardziej niż kiedykolwiek zależni od rozwiązań w zakresie łańcucha dostaw opartych na chmurze, aby dostarczać informacje i dane w czasie rzeczywistym, aby pomóc im być bardzo dokładnymi z ich coraz mniejszymi i szerzej rozproszonymi zapasami.

Trzy kroki umożliwiające rozpoczęcie prognozowania popytu

Oto trzy proste kroki, które pomogą Ci ustalić dobre strategie planowania łańcucha dostaw i najlepsze praktyki prognozowania popytu:

1. Niech prognozowanie popytu będzie tym, czym jest. Prognozowanie popytu jest ważnym kręgosłupem w procesie planowania łańcucha dostaw i stanowi podstawę wielu innych procesów. Przedsiębiorstwa mogą zatem kusić, aby prognozowanie popytu stało się praktyką typu catch-all, która jest ugięta i zaklinowana w celu wspierania różnych innych funkcji planowania łańcucha dostaw. Podczas właściwego stosowania prognozowanie popytu ma jasny cel: przewiduje, co, ile i kiedy klienci będą kupować. Inne funkcje łańcucha dostaw — takie jak S&OP, optymalizacja zapasów oraz planowanie reakcji i dostaw— zapewniają komplementarne funkcje w ramach zintegrowanego systemu planowania biznesowego. Jeśli narzędzia te są używane do określonych funkcji, dla których zostały zaprojektowane, narzędzia do prognozowania popytu mogą korzystać z tego, co robią najlepiej.
2. Oprogramowanie do prognozowania popytu uwielbia dane, dane i więcej danych. Gdy technologie łańcucha dostaw — zwłaszcza te, które zajmują się prognozowaniem popytu i zapasów— są oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, stają się lepsze, dokładniejsze i bardziej wnikliwe, im więcej danych będzie je dostarczać. Nie polegaj tylko na wstecznie wyglądających danych, takich jak wcześniejsza sprzedaż lub wcześniejsza wydajność produktu. Zapoznaj się z dodatkowymi źródłami, takimi jak wiadomości, polityka, trendy społeczne i informacje o klientach. Obecnie dane nie muszą być liniowe i proste, aby mogły być skutecznie analizowane. Nowoczesne narzędzia do zarządzania danymi mogą opracowywać i przetwarzać duże i złożone zbiory danych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zapewniają szybkość i inteligencję, która nie tylko pozwala na zaawansowane i predykcyjne analizy, ale także uczy się na podstawie doświadczeń i skumulowanego wprowadzania danych.
3. Budżet i odpowiednie planowanie w celu optymalizacji prognozowania popytu. Planowanie łańcucha dostaw wymaga możliwie najlepszego realistycznego i strategicznego podejścia. Przestarzałe praktyki i przepływy pracy są trudne do dostosowania, a ludzie zwykle sprzeciwiają się zmianom. W końcu jednak lepsze prognozowanie popytu i planowanie łańcucha dostaw mogą zwiększyć rentowność oraz zmniejszyć ryzyko i straty, zapewniając jednocześnie członkom zespołu łańcucha dostaw bardziej usprawnione i wydajne doświadczenie zawodowe. Przeznaczając budżety i zasoby zespołu na wczesnym etapie, firmy mogą pomóc w zwiększeniu akceptacji i sprawniejszym wdrożeniu planów optymalizacji łańcucha dostaw.

Zwiększ konkurencyjność dzięki analizom predykcyjnym i prognozowaniu popytu

Każdy krok, jaki podejmujesz w kierunku transformacji cyfrowej łańcucha dostaw, pozwala Ci znacznie zbliżyć się do widoczności i wydajności, jakiej potrzebujesz w dzisiejszym konkurencyjnym klimacie biznesowym. Współpracuj z menedżerami ds. łańcucha dostaw i liderami zespołów w całej firmie, aby rozpocząć eliminację silosów i dowiedzieć się, gdzie kryje się największe ryzyko, a także największe szanse na długo- i krótkoterminowe wygrane. Następnie porozmawiaj z dostawcą oprogramowania, aby dowiedzieć się więcej o integracji rozwiązań do planowania łańcucha dostaw z operacjami.