Kysynnän ennustaminen on analytiikan osa-alue, joka yrittää ymmärtää ja ennustaa kuluttajien tarpeita. Optimoi toimitusketjun päätökset yritysketjun ja liiketoiminnan hallinnan kautta. Kysynnän ennustaminen sisältää kvantitatiivisia menetelmiä, kuten historiallisten myyntitietojen käyttämisen sekä tilastollisia menetelmiä. Lisäksi analytiikkaa voidaan käyttää tuotannon suunnittelussa ja varastonhallinnassa sekä joskus tulevien kapasiteettitarpeiden arvioinnissa ja uusille markkinoille pääsyä koskevien päätösten tekemisessä.
Mitä on kysynnän ennustaminen
Tämä on prosessi, jossa historiallisia myyntitietoja käytetään erilaisten arvioiden kehittämiseen asiakkaiden odotetun kysynnän ennusteista. Yrityksille tämä analytiikkakriteeri tarjoaa tietoa tavaroiden ja palveluiden määrästä, joita sen asiakkaat ostavat lähitulevaisuudessa. Kriittiset liiketoimintaoletukset, kutenkuten liikevaihto, voittomarginaali, kassavirta, pääomakustannukset, riskinhallinta jne. voidaan myös laskea etukäteen.
Tyypit
Kysyntäennusteet voidaan luokitella laajasti sen perusteella, kuinka yksityiskohtaisesti otetaan huomioon erilaiset ajanjaksot ja markkinoiden koko.
Seuraavat tärkeimmät tarpeet, joita nykyään käytetään useimmin:
- Passiivinen opiskelu ja kysynnän ennustaminen. Se tehdään vakaille yrityksille, joilla on erittäin konservatiiviset kasvusuunnitelmat. Historiallisten tietojen yksinkertainen ekstrapolointi suoritetaan minimaalisin olettamuksin. Tämä on harvinainen ennustetyyppi, joka on rajoitettu pienille ja paikallisille yrityksille.
- Aktiivinen oppiminen. Se toteutetaan aggressiivisilla kasvusuunnitelmilla olevan yrityksen skaalaamiseksi ja monipuolistamiseksi markkinoinnin, tuotevalikoiman laajentamisen sekä kilpailijoiden työn ja ulkoisen taloudellisen ympäristön huomioimiseksi.
- Lyhyen aikavälin ennuste. Se suoritetaan lyhyemmän ajan - 3 - 12 kuukautta. Tämä näkökulma ottaa huomioon kausiluonteisen rakenteen ja taktisten päätösten vaikutuksen ostotarpeisiin.
- Väestön kysynnän keskipitkän ja pitkän aikavälin ennuste. Pääsääntöisesti se suoritetaan 12-24 kuukauden ajan (joissakin yrityksissä 36-48 kuukautta). Toinen vaihtoehto määrittää liiketoimintastrategioiden, myynnin ja markkinoinnin, investointien ja niin edelleen suunnittelun.
Ulkoinen makrotaso
Tämäntyyppinen ennuste keskittyy enemmänlaaja markkinoiden liike, joka on suoraan riippuvainen makrotaloudellisesta ympäristöstä. Ulkoisella makrotasolla arvioidaan kaikenlaisia strategisia liiketoiminnan tavoitteita, kuten tuotelaajennusta, uusia asiakassegmenttejä, teknologian häiriöitä, paradigman muutoksia kuluttajakäyttäytymisessä ja riskinhallintastrategioita.
Sisäinen yrityskerros
Kuten nimestä voi päätellä, tämäntyyppinen ennuste ei enää koske yrityksen ulkoisia toimintoja, vaan sellaisia, kuten tuoteluokka, myyntihenkilöstö tai tuotantotiimi. Näitä kohteita ovat mm. vuotuinen kauppaennuste, myytyjen tavaroiden kustannukset, nettotulot, kassavirta ja niin edelleen.
Esimerkkejä ennusteista
Anna sinulle käytännön vaihtoehtoja.
Paras valmistaja, joka tarkastelee ajoneuvojensa todellista myyntiä viimeisten 12 kuukauden aikana mallin, moottorityypin ja väritason mukaan. Odotetun kasvun perusteella hän ennustaa lyhyen aikavälin kysyntää seuraavien 12 kuukauden aikana osto-, tuotanto- ja varastosuunnittelutarkoituksiin.
Johtava elintarvikeyhtiö tarkastelee sesonkituotteiden, kuten keittojen ja perunamuusin, todellista myyntiä viimeisen 24 kuukauden aj alta. Kysynnän ennakointianalyysi tehdään maun ja pakkauskoon tasolla. Sitten markkinapotentiaalin perusteella tehdään analyysi seuraaville 12-24 kuukaudelle tärkeimpien ainesosien, kuten tomaattien, perunoiden ja niin edelleen, toimituksista jamyös kapasiteetin suunnitteluun ja ulkopakkausten tarpeiden arviointiin.
Ennakkolaskennan tärkeys
Kysyntäennusteen käsite on ydinliiketoimintaprosessi, jonka ympärille kehitetään yrityksen strategisia ja toimintasuunnitelmia. Analytiikan perusteella laaditaan pitkän aikavälin liiketoimintasuunnitelmat. Näitä ovat taloussuunnittelu, myynti ja markkinointi, kysynnän arviointi ja ennustaminen, riskinarviointi ja niin edelleen.
Lyhyen ja keskipitkän aikavälin taktiset strategiat, kuten esivalmistus, räätälöinti, sopimusvalmistus, toimitusketjun suunnittelu, verkon tasapainottaminen ja niin edelleen, perustuvat suorituskykyyn. Kysynnän ennustaminen helpottaa myös tärkeitä johtamistoimintoja. Se tarjoaa tietoa suorituskyvyn arvioinneista, älykkäästä resurssien allokoinnista ahtaissa tiloissa ja liiketoiminnan laajentamisesta.
On tärkeää tietää, mitä kysynnän ennustamismenetelmiä ovat.
Yksi prosessin tärkeimmistä vaiheista on oikean menetelmän valinta. Niitä voidaan soveltaa käyttämällä kvantitatiivisia tai laadullisia kysynnän ennustamistekniikoita. Harkitse niitä tarkemmin.
Markkinointitutkimus
Tämä on tärkein työalue, joka kuvastaa tietyn tuotteen erityistilaa. Tämä markkinoiden arvonmäärityksen kysynnän ennakointitekniikka suorittaa yksittäisiä asiakastutkimuksia potentiaalisten tietojen tuottamiseksi. Nämä testit ovat yleensä kyselylomakkeita, joissa kysytään suoraan henkilökohtaisia, demografisia, mieltymyksiä ja taloudellisia tietoja loppukäyttäjiltä.kuluttajat.
Koska tämäntyyppinen tutkimus perustuu satunnaisotokseen, on oltava tarkkana alueiden, sijainnin ja loppuasiakkaan väestörakenteen suhteen. Tämäntyyppinen toiminta voi olla hyödyllistä tuotteille, joilla on vähän tai ei ollenkaan kysyntää.
Trendien ennustamismenetelmä
Se voidaan soveltaa tehokkaasti yrityksiin, joilla on pitkä myyntihistoria, esimerkiksi yli 18-24 kuukautta. Nämä historialliset tiedot muodostavat "aikasarjan", joka edustaa tietyn tuoteluokan aikaisempia kauppoja ja ennustettua kysyntää normaaleissa olosuhteissa käyttämällä piirroksia tai pienimpiä neliöitä.
Barometrinen
Tämä kysynnän ennustemenetelmä perustuu periaatteeseen tallentaa tapahtumat nykyhetkeen tulevaisuutta varten. Kysyntäanalytiikan prosessissa tämä saavutetaan analysoimalla tilastollisia ja taloudellisia indikaattoreita. Yleensä ennustajat käyttävät graafista analyysiä. Esimerkki kysynnän ennustamisesta on Leading-sarja, Concurrent-sarja tai Lagging-sarja.
Ekonometrinen analyysi
Se käyttää autoregressiivisiä integroituja liukuvia keskiarvoja ja monimutkaisia matemaattisia yhtälöitä luodakseen suhteita kysynnän ja siihen vaikuttavien tekijöiden välille. Kaava on johdettu ja hienosäädetty tarjoamaan luotettava historiallinen esitys. Vaikuttavien muuttujien ennustetut arvot lisätään luotavaan yhtälöönennusteet.
Kysyntäennustemalleja on erilaisia. Esimerkiksi räätälöity malli voidaan kehittää tiettyjen liiketoimintavaatimusten tai tuotekategorian perusteella. Tällainen malli on erilaisten kvalitatiivisten ja kvantitatiivisten menetelmien laajennus tai yhdistelmä. Mukautetun piirin suunnittelutehtävä on usein toistuva, yksityiskohtainen ja kokemuspohjainen. Sitä voidaan kehittää ottamalla käyttöön sopiva kysynnänhallintaohjelmisto.
Aikasarjaanalyysi
Kun tuotteesta on saatavilla historiallisia tietoja ja trendit ovat selkeitä, yrityksillä on tapana käyttää aikasarjaanalyysiä kysynnän ennustamiseen. Se on hyödyllinen kausivaihteluiden, syklisten kuvioiden ja tärkeimpien myyntitrendien tunnistamisessa.
Aikasarjalähestymistapaa käyttävät tehokkaimmin vakiintuneet yritykset, joilla on useiden vuosien dataa käytettäväksi ja joilla on suhteellisen vakaat trendimallit.
Kysynnän ennustejärjestelmä perustuu simulaatioon. Syy-malli on monimutkaisin työkalu yrityksille, koska se käyttää erityistä tietoa markkinoiden kysyntään vaikuttavien muuttujien välisistä suhteista, kuten kilpailijoista, taloudellisista mahdollisuuksista ja muista sosiaalisista tekijöistä. Kuten aikasarjaanalyysissä, historialliset tiedot ovat avain syy-mallin ennusteen tekemiseen.
Esimerkiksi jäätelöyritys voi perustaa analyysin harkitsemiseenhistorialliset myyntitiedot, markkinointibudjetti, myynninedistämistoimet, mahdolliset uudet jäätelöliikkeet alueellaan, kilpailijoiden hinnat, sää, yleinen kysyntä alueellaan, jopa paikallinen työttömyysaste.
Kausiluontoisuuden ja trendien ennustaminen
Tämä termi viittaa kysynnän vaihteluihin, joita esiintyy tiettyinä aikoina säännöllisin väliajoin (kuten lomapäivinä). Trendit voivat ilmaantua milloin tahansa ja viestiä yleisestä käyttäytymisen muutoksesta (kuten tietyn tuotteen suosion kasvusta).
Onnistunut kysynnän ennustaminen ei ole yksipuolinen tehtävä. Se on jatkuva testaus- ja oppimisprosessi, jonka pitäisi:
- Luo ennakoivasti kysyntää optimoimalla asiakaspalvelua, tuotetarjontaa, myyntikanavia ja paljon muuta.
- Varmista älykäs ja ketterä kysyntävastaus käyttämällä ja soveltamalla kehittynyttä analytiikkaa.
- Työskentele systemaattisten virheiden vähentämiseksi.
Hyvä tapa ennustaa kysyntää on ennakoida, mitä asiakkaat odottavat yritykseltä tulevaisuudessa. Siksi yrittäjä voi valmistaa tarvikkeita ja resursseja näihin tarpeisiin.
Automaattinen kysynnän ennakointivaihe on kasvun arvailujen poistaminen.
Analytiikan avulla voit vähentää säilyttämis- ja muita toimintakulujasi, kun et tarvitse niitä. Näin tehdessäsi ruuhka-ajat voidaan käsitellä, kun ne tapahtuvat.
Perinteiset menetelmät manuaaliseen käsittelyyn ja tietojen tulkintaan ennustamiseenkysyntä on epäkäytännöllistä yrityksille, jotka käsittelevät nopeasti muuttuvia asiakkaiden ja markkinoiden odotuksia. Jotta organisaatiot voivat olla todella ketteriä datalähtöisessä päätöksenteossa, eteenpäin ajattelun on tapahduttava reaaliajassa. Se tarkoittaa tekniikan käyttämistä työn tekemiseen.
Esimerkiksi TradeGeckon kysynnän ennusteominaisuus käyttää keskeisiä myynti- ja varastotietoja kuvioiden määrittämiseen. Hanki tietoa tulevista tarpeista valitulla tarkkuudella tuotteen, muunnelman, sijainnin ja niin edelleen mukaan.
Kysyntäennustejärjestelmä laukaisee myös automaattiset varastohälytykset suositelluilla tilaus- ja määrämuutoksilla analytiikan perusteella. Toisin sanoen yrittäjä voi tietää, milloin varastot on järjestettävä uudelleen ja tehdä datapohjaisia liiketoimintapäätöksiä ilman, että hänen tarvitsee tehdä manuaalisia ennusteita. Tämä tarkoittaa enemmän tehokkuutta ja ajansäästöjä, kaksi asiaa, jotka ovat olennaisia minkä tahansa yrityksen menestykselle.
Ennusteiden merkitys
Ennakkolaskeminen on ratkaisevassa roolissa minkä tahansa yrityksen pyörittämisessä. Tämä auttaa organisaatiota vähentämään liiketoimintariskejä ja tekemään tärkeitä päätöksiä. Kysynnän ennustaminen antaa myös käsityksen pääomasijoitusten ja organisaation laajentamisen säännöksistä.
Analytiikan tärkeys näkyy seuraavissa kappaleissa:
1. Suorita tehtävät loppuun. Ymmärretään, että jokainen liiketoimintayksikkö aloittaa enn alta määrätyillä tavoitteilla. Analyysi auttaa niiden saavuttamisessa. Organisaatio arvioi palveluiden kysyntäennustetta markkinoilla ja etenee kohti tavoitteiden saavuttamista.
Esimerkiksi organisaatio on asettanut tavoitteeksi myydä 50 000 yksikköä tuotteitaan. Tässä tapauksessa se ennustaa tämän tuotteen kysynnän. Jos se on alhainen, organisaatio ryhtyy korjaaviin toimiin, jotta tavoite voidaan saavuttaa.
2. Budjetin laatiminen. Sillä on ratkaiseva rooli sen muodostumisessa arvioimalla kustannuksia ja odotettavissa olevia tuloja. Esimerkiksi organisaatio ennusti, että sen tuotteen kysyntä, jonka arvioidaan olevan 10 ruplaa, olisi 100 tuhatta yksikköä. Tässä tapauksessa odotettu kokonaistulo on 10100 000=1 miljoonaa. Näin ollen kysynnän ennustamisen avulla organisaatiot voivat laskea budjettinsa.
3. Työllisyyden ja tuotannon vakauttaminen. Auttaa organisaatiota hallitsemaan HR-toimintaansa. Ennustetun tuotteiden kysynnän mukaan suunnittelu auttaa välttämään organisaation resurssien tuhlaamista. Se mahdollistaa myös pätevän henkilöstön palkkaamisen. Jos esimerkiksi organisaatio odottaa tuotteidensa kysynnän kasvavan, se voi käyttää lisätyövoimaa vastatakseen lisääntyneeseen kysyntään.
4. Laajentuvat yritykset. Tässä tapauksessa ymmärretään, että kysynnän ennustaminen auttaa päätöksenteossa liiketoiminnan laajentamisesta. Jos odotettu virtaus tuotteille on suurempi, organisaatio voi suunnitellalisälaajennus. Jos tuotteiden kysynnän odotetaan laskevan, yritys voi leikata investointejaan liiketoimintaan.
5. Johdon päätöksenteko. Auttaa luomaan globaaleja säännöksiä, kuten laitosten kapasiteettia, raaka-ainevaatimuksia sekä työvoiman ja pääoman saatavuutta.
6. Suorituskykyarviointi. Auttaa korjaamaan tehtäviä ja menetelmiä niiden ratkaisemiseksi. Jos esimerkiksi organisaation tuotteilla on vähemmän kysyntää, se voi ryhtyä korjaaviin toimiin ja nousta tasoa parantamalla tuotteidensa laatua tai käyttämällä enemmän mainontaan.
7. Hallituksen avustaminen. Antaa hallitukselle mahdollisuuden koordinoida tuonti- ja vientitoimintaa ja suunnitella kansainvälistä kauppaa.
8. Kysynnän ennustamisen tavoitteet. Analyysi on tärkeä osa liiketoiminnan päätöksentekoa. Nämä tavoitteet on jaettu lyhyen ja pitkän aikavälin tavoitteisiin. Edellinen sisältää seuraavat kriteerit:
- Tuotantopolitiikan muotoilu. Kysynnän ennustaminen auttaa arvioimaan tulevaisuuden raaka-ainetarpeita, jotta säännöllinen tuotetarjonta voidaan ylläpitää. Se mahdollistaa myös resurssien maksimaalisen käytön, koska toiminta suunnitellaan ennusteiden perusteella. Myös henkilöstötarpeet tyydytetään helposti analytiikan avulla.
- Hinnoittelupolitiikan muotoilu. Viittaa yhteen kysynnän ennustamisen tärkeimmistä tehtävistä. Organisaatio määrittää tuotteilleen hinnat markkinoiden tarpeisiin keskittyen. Esimerkiksi jos talous joutuu lamaan tai taantumaan, kysyntääputoaa tuotteisiin. Tässä tapauksessa organisaatio asettaa alhaiset hinnat tuotteilleen.
- Myynnin valvonta. Auttaa asettamaan myyntitavoitteita, jotka toimivat suorituskyvyn arvioinnin perustana. Organisaatio tekee kysyntäennusteita eri alueille ja asettaa strategiat kullekin niille.
- Rahoituksen järjestäminen. Ymmärretään, että yrityksen rahamääräiset tarpeet arvioidaan kysynnän ennustamisen avulla. Tämä auttaa tarjoamaan organisaatiolle oikean likviditeetin.
Pitkän aikavälin tavoitteita ovat:
- Tuotantokapasiteetin valinta. Ymmärretään, että kysynnän ennustamisen avulla organisaatio voi määrittää tuotantoon tarvittavan laitoksen koon. Sen on täytettävä yrityksen myyntivaatimukset.
- Pitkän aikavälin suunnittelu. Se tarkoittaa, että kysynnän ennusteen laskeminen auttaa myös tässä suhteessa. Jos esimerkiksi organisaation tuotteiden suunniteltu kysyntä on korkea, asiakkaat voivat investoida erilaisiin laajennus- ja kehitysprojekteihin.
- Vaikuttavat tekijät. Kysynnän ennustaminen on ennakoiva prosessi, joka auttaa määrittämään, mitä tuotteita tarvitaan, missä, milloin ja missä määrin. Tähän parametriin vaikuttavat useat tekijät.
Tuotetyypit
Tavarat voivat olla valmistajan tuotteita, kulutustavaroita tai palveluita. Lisäksi ne voivat olla uusia tai jälleenmyytyjä. Vakiintuneita tuotteita ovat ne, jotka ovat jo markkinoilla. Ja uudet ovat sellaisia, joita ei ole vielä esiteltymyynnissä.
Tietoa kysynnästä ja kilpailun tasosta tiedetään vain vakiintuneista tuotteista, koska uusien tuotteiden kysyntää on vaikea laskea. Siksi erityyppisten tavaroiden ennusteet ovat erilaisia.
Kovasti kilpailluilla markkinoilla tuotteiden kysyntä riippuu tällä hetkellä olemassa olevien kilpailijoiden määrästä. Lisäksi on aina olemassa riski uusien osallistujien ilmaantumisesta. Tässä tapauksessa on vielä vaikeampaa ennustaa mitään.
Tuotteen hinta toimii päätekijänä, joka vaikuttaa suoraan kysynnän ennustamisprosessiin. Kaikki organisaatioiden analyyttinen toiminta riippuu suuresti niiden hinnoittelupolitiikan muutoksista. Tällaisessa tilanteessa on vaikea laskea täysin tarkkaa tuotteiden kysyntää.
Teknisen tekniikan taso on myös tärkeä tekijä luotettavien kysyntäennusteiden saamiseksi. Tekniikan nopean muutoksen yhteydessä olemassa olevat keksinnöt tai tyypilliset tuotteet voivat vanhentua. Esimerkiksi levykkeiden kysyntä on laskenut merkittävästi CD-levyjen ja erilaisten tietojen tallentamiseen tietokoneelle tarkoitettujen asemien myötä. Jatkuvasti kehittyvän teknologian ansiosta on vaikea ennustaa olemassa olevien tuotteiden kysyntää tulevaisuudessa.
Taloudellinen näkökulma on tärkeä rooli kysyntäennusteita laadittaessa. Esimerkiksi jos taloudessa tapahtuu positiivista kehitystä, niin minkä tahansa yrityksen analytiikka on myös positiivista.
