Nõudluse prognoosimine on analüütika valdkond, mis püüab mõista ja ennustada tarbijate vajadusi. Tarneahela otsuste optimeerimiseks ettevõtte ahela ja ärijuhtimise kaudu. Nõudluse prognoosimine hõlmab nii kvantitatiivseid meetodeid nagu ajalooliste müügiandmete kasutamine kui ka statistilisi meetodeid. Lisaks saab analüütikat kasutada tootmise planeerimisel ja varude juhtimisel ning mõnikord ka tulevaste tootmisvõimsuse nõuete hindamisel ja uuele turule sisenemise otsuste tegemisel.
Mis on nõudluse prognoosimine
See on protsess, mille käigus ajaloolisi müügiandmeid kasutatakse klientide eeldatava nõudluse prognooside erinevate hinnangute koostamiseks. Ettevõtete jaoks annab see analüüsikriteerium teavet kaupade ja teenuste koguse kohta, mida nende kliendid lähitulevikus ostavad. Kriitilised ärieeldused nagunagu käive, kasumimarginaal, rahavoog, kapitalikulu, riskide maandamine jne, saab samuti ette arvutada.
Tüübid
Nõudluse prognoosimist saab laias laastus liigitada üksikasjalikkuse taseme alusel, mis võtab arvesse erinevaid ajaperioode ja turu suurusi.
Järgmised on peamised vajaduste tüübid, mida tänapäeval kõige sagedamini kasutatakse:
- Passiivne uuring ja nõudluse prognoosimine. Seda tehakse stabiilsete ettevõtete jaoks, kellel on väga konservatiivsed kasvuplaanid. Ajalooliste andmete lihtne ekstrapoleerimine toimub minimaalsete eeldustega. See on haruldane prognoosimisviis, mis on piiratud väikeste ja kohalike ettevõtetega.
- Aktiivne õppimine. Seda tehakse agressiivsete kasvuplaanidega ettevõtte skaleerimiseks ja mitmekesistamiseks turundustegevuse, tootevaliku laiendamise ning konkurentide tööd ja välist majanduskeskkonda arvestades.
- Lühiajaline prognoosimine. Seda tehakse lühema perioodi jooksul - 3 kuni 12 kuud. See vaatenurk võtab arvesse hooajalist struktuuri ja taktikaliste otsuste mõju ostuvajadustele.
- Elanikkonna nõudluse kesk- ja pikaajaline prognoosimine. Reeglina viiakse see läbi 12-24 kuu jooksul (mõnes ettevõttes 36-48 kuud). Teine võimalus määrab äristrateegiate, müügi ja turunduse, kapitalikulude ja nii edasi planeerimise.
Väline makrotase
Seda tüüpi prognoosimine keskendub enamalelai turuliikumine, mis on otseselt sõltuv makromajanduslikust keskkonnast. Välist makrotasandit kasutatakse igasuguste strateegiliste ärieesmärkide, nagu toote laiendamine, uued kliendisegmendid, tehnoloogia häired, paradigmamuutused tarbijakäitumises ja riskide maandamise strateegiad, hindamiseks.
Sisemine ärikiht
Nagu nimigi viitab, ei käsitle seda tüüpi prognoosid enam ettevõtte väliseid toiminguid, vaid selliseid, nagu tootekategooria, müügipersonal või tootmismeeskond. Nende hulka kuuluvad iga-aastane kaubandusprognoos, müüdud kaupade maksumus, puhastulu, rahavoog jne.
Prognoosinäited
Paku teile praktilisi võimalusi.
Tipptootja, kes vaatleb oma sõidukite tegelikku müüki viimase 12 kuu jooksul mudeli, mootoritüübi ja värvitaseme järgi. Oodatava kasvu põhjal prognoosib ta lühiajalist nõudlust järgmise 12 kuu jooksul ostude, tootmise ja varude planeerimise eesmärgil.
Juhtiv toiduettevõte vaatleb oma hooajakaupade, näiteks suppide ja kartulipudru tegelikku müüki viimase 24 kuu jooksul. Nõudluse prognoosimise analüüs viiakse läbi maitse ja pakendi suuruse tasandil. Seejärel tehakse turupotentsiaalist lähtuv alt järgmise 12-24 kuu analüüs võtmekoostisosade, nagu tomatid, kartulid jne, tarne kohta ningka mahu planeerimiseks ja välispakendi vajaduste hindamiseks.
Ennete valearvestuste tähtsus
Nõudluse prognoosimise kontseptsioon on põhiline äriprotsess, mille ümber koostatakse ettevõtte strateegilised ja tegevusplaanid. Analüütika põhjal koostatakse pikaajalised äriplaanid. Nende hulka kuuluvad finantsplaneerimine, müük ja turundus, nõudluse hindamine ja prognoosimine, riskianalüüs ja nii edasi.
Lühikese kuni keskmise tähtajaga taktikalised strateegiad, nagu eelvalmistamine, kohandamine, lepinguline tootmine, tarneahela planeerimine, võrgu tasakaalustamine ja nii edasi, põhinevad jõudlusel. Nõudluse prognoosimine hõlbustab ka olulisi juhtimistegevusi. See annab ülevaate toimivuse hindamistest, kitsastes kohtades ressursside nutikast jaotusest ja ettevõtte laiendamisest.
Oluline on teada, millised on nõudluse prognoosimise meetodid.
Protsessi üks olulisemaid etappe on õige meetodi valimine. Neid saab rakendada kvantitatiivse või kvalitatiivse nõudluse prognoosimise tehnikate abil. Mõelge neile üksikasjalikum alt.
Turundusuuringud
See on kõige olulisem töövaldkond, mis peegeldab konkreetse toote konkreetset seisukorda. See turuhinnangu nõudluse prognoosimise tehnika viib potentsiaalsete andmete genereerimiseks läbi individuaalseid kliendiuuringuid. Need testid on tavaliselt küsimustike vormis, mis küsivad otse lõppkasutajatelt isiklikku, demograafilist, eelistuste ja majanduslikku teavet.tarbijad.
Kuna seda tüüpi uuringud põhinevad juhuslikul valimil, tuleb olla ettevaatlik lõppkliendi piirkondade, asukoha ja demograafilise teabe osas. Seda tüüpi tegevus võib olla kasulik toodete puhul, mille nõudlus on vähene või puudub üldse.
Trendi prognoosimise meetod
Seda saab tõhus alt rakendada ettevõtetele, kellel on pikk müügiandmete ajalugu, näiteks rohkem kui 18–24 kuud. See ajalooline teave loob "aegrea", mis esindab varasemaid tehinguid ja prognoositavat nõudlust teatud tootekategooria järele tavatingimustes, kasutades joonist või vähimruutusid.
Baromeetriline
See nõudluse prognoosimise meetod põhineb oleviku sündmuste tuleviku jaoks salvestamise põhimõttel. Nõudlusanalüütika protsessis saavutatakse see statistiliste ja majandusnäitajate analüüsimise teel. Ennustajad kasutavad reeglina graafilist analüüsi. Nõudluse prognoosimise näide on juhtiv seeria, samaaegne seeria või mahajäänud seeria.
Ökonomeetriline analüüs
See kasutab autoregressiivseid integreeritud libisevaid keskmisi ja keerulisi matemaatilisi võrrandeid, et luua seoseid nõudluse ja seda mõjutavate tegurite vahel. Valem on tuletatud ja viimistletud, et pakkuda usaldusväärset ajaloolist esitust. Mõjutavate muutujate prognoositud väärtused lisatakse loomise võrrandisseennustused.
Nõudluse prognoosimise mudeleid on erinevaid. Näiteks saab konkreetsete ärinõuete või tootekategooria põhjal välja töötada kohandatud skeemi. Selline mudel on erinevate kvalitatiivsete ja kvantitatiivsete meetodite laiendus või kombinatsioon. Kohandatud vooluringi kavandamise ülesanne on sageli korduv, üksikasjalik ja kogemuspõhine. Seda saab välja töötada sobiva nõudluse haldamise tarkvara rakendamisega.
Aegridade analüüs
Kui toote ajaloolised andmed on saadaval ja trendid on selged, kasutavad ettevõtted nõudluse prognoosimiseks aegridade analüüsi meetodit. See on kasulik hooajaliste kõikumiste, tsükliliste mustrite ja peamiste müügitrendide tuvastamiseks.
Aegridade lähenemisviisi kasutavad kõige tõhusam alt väljakujunenud ettevõtted, millel on töötamiseks mitme aasta andmed ja suhteliselt stabiilsed trendimustrid.
Nõudluse prognoosimise süsteem põhineb simulatsioonil. Põhjuslik mudel on ettevõtete jaoks kõige keerulisem tööriist, kuna see kasutab spetsiifilist teavet turunõudlust mõjutavate muutujate (nt konkurendid, majanduslikud võimalused ja muud sotsiaalsed tegurid) vaheliste seoste kohta. Nagu aegridade analüüsi puhul, on ajaloolised andmed põhjusliku mudeli prognoosi tegemise võti.
Näiteks jäätiseäri võib analüüsi aluseks võtta kaalutlemiseajaloolised müügiandmed, turunduseelarve, reklaamitegevused, kõik uued jäätisepoed nende piirkonnas, konkurentide hinnad, ilm, üldine nõudlus nende piirkonnas, isegi kohalik töötuse määr.
Hooajalisuse ja trendide prognoosimine
See termin viitab nõudluse kõikumisele, mis ilmneb teatud aegadel perioodiliselt (nt pühad). Trendid võivad ilmneda igal ajal ja anda märku üldisest käitumise muutusest (nt teatud toote populaarsuse tõus).
Edukas nõudluse prognoosimine ei ole ühekülgne ülesanne. See on pidev katsetamise ja õppimise protsess, mis peaks:
- Kasutage ennetav alt nõudlust, optimeerides klienditeenindust, tootepakkumisi, müügikanaleid ja muud.
- Tagada intelligentne ja kiire nõudlusele reageerimine täiustatud analüütika kasutamise ja rakendamisega.
- Tööge süstemaatiliste vigade vähendamise nimel.
Hea viis nõudluse prognoosimiseks on ette näha, mida kliendid ettevõttelt tulevikus ootavad. Seetõttu saab ettevõtja nende vajaduste rahuldamiseks ette valmistada tarvikud ja vahendid.
Automaatne nõudluse prognoosimise samm on kasvuarvamiste kõrvaldamine.
Analüütika abil saate vähendada oma säilitamis- ja muid tegevuskulusid, kui te neid ei vaja. Seda tehes saab tippperioode käsitleda siis, kui need tekivad.
Traditsioonilised meetodid käsitsi manipuleerimiseks ja andmete tõlgendamiseks prognoosimiseksnõudlus on ebapraktiline ettevõtetele, kes tegelevad kiiresti muutuvate klientide ja turu ootustega. Selleks, et organisatsioonid oleksid andmepõhises otsustusprotsessis tõeliselt paindlikud, peab tulevikku mõtlemine toimuma reaalajas. See tähendab tehnoloogia kasutamist töö tegemiseks.
Näiteks TradeGecko nõudluse prognoosimise funktsioon kasutab peamisi müügi- ja laoandmeid mustrite määramiseks. Hankige teavet tulevaste vajaduste kohta valitud üksikasjalikkuse tasemel toote, variandi, asukoha jms kaupa.
Nõudluse prognoosimissüsteem käivitab ka automaatsed laohoiatused koos analüütika põhjal soovitatud tellimuse ja koguse muutustega. Teisisõnu saab ettevõtja teada, millal varude järjestust ümber korraldada ja andmepõhiseid äriotsuseid teha, ilma et peaks tegema käsitsi prognoose. See tähendab suuremat tõhusust ja aja kokkuhoidu – kaks asja, mis on iga ettevõtte edu jaoks lahutamatud.
Prognooside tähendus
Eelne arvutamine mängib iga ettevõtte juhtimisel otsustavat rolli. See aitab organisatsioonil vähendada äritegevusega seotud riske ja langetada olulisi otsuseid. Nõudluse prognoosimine annab ülevaate ka kapitaliinvesteeringute ja organisatsiooni laienemise eeskirjadest.
Analüütika tähtsust näitavad järgmised lõigud:
1. Täitke ülesanded. On arusaadav, et iga äriüksus algab etteantud eesmärkidega. Analüütika aitab neid saavutada. Organisatsioon hindab turul prognoositavat nõudlust teenuste järele ja liigub eesmärkide saavutamise poole.
Näiteks on organisatsioon seadnud eesmärgiks müüa 50 000 ühikut oma tooteid. Sel juhul prognoosib see nõudlust selle toote järele. Kui see on madal, võtab organisatsioon parandusmeetmeid, et eesmärk oleks võimalik saavutada.
2. Eelarve koostamine. Mängib selle koostamisel otsustavat rolli kulude ja eeldatavate tulude prognoosimisel. Näiteks ennustas üks organisatsioon, et nõudlus tema toote järele, mis on hinnanguliselt 10 rubla, on 100 tuhat ühikut. Sel juhul on eeldatav kogutulu 10100 000=1 miljon. Seega võimaldab nõudluse prognoosimine organisatsioonidel oma eelarvet välja arvutada.
3. Stabiliseerige tööhõive ja tootmine. Aitab organisatsioonil oma personalitegevust kontrollida. Vastav alt prognoositavale toodete nõudlusele aitab planeerimine vältida organisatsiooni ressursside raiskamist. Samuti võimaldab see palgata kvalifitseeritud töötajaid. Näiteks kui organisatsioon eeldab nõudluse kasvu oma toodete järele, võib ta kasutada suurenenud nõudluse rahuldamiseks lisatööjõudu.
4. Ettevõtte laiendamine. Sel juhul eeldatakse, et nõudluse prognoosimine aitab otsustada äri laiendada. Kui oodatav vool toodetele on suurem, saab organisatsioon planeeridaedasine laienemine. Kui eeldatakse, et nõudlus toodete järele langeb, võib ettevõte vähendada investeeringuid ärisse.
5. Juhtimisotsuste tegemine. Aitab luua globaalseid regulatsioone, nagu tehaste võimsus, toorainenõuded ning tööjõu ja kapitali kättesaadavuse tagamine.
6. Tulemuslikkuse hindamine. Aitab parandada ülesandeid ja nende lahendamise meetodeid. Näiteks kui organisatsiooni toodete järele on vähem nõudlust, võib ta võtta parandusmeetmeid ja tõsta taset, parandades oma toodete kvaliteeti või kulutades rohkem reklaamile.
7. Valitsuse abistamine. Võimaldab valitsusel koordineerida impordi- ja eksporditegevust ning planeerida rahvusvahelist kaubandust.
8. Nõudluse prognoosimise eesmärgid. Analüütika on äriotsuste tegemise oluline osa. Need eesmärgid jagunevad lühiajalisteks ja pikaajalisteks. Esimesed hõlmavad järgmisi kriteeriume:
- Tootmispoliitika kujundamine. Nõudluse prognoosimine aitab hinnata tulevasi toorainevajadusi, et tagada regulaarne tootevaru. Samuti võimaldab see ressursse maksimaalselt ära kasutada, kuna tegevusi planeeritakse prognooside alusel. Inimressursivajadusi saab hõlpsasti rahuldada ka analüütika abil.
- Hinnapoliitika kujundamine. Viitab nõudluse prognoosimise ühele kõige olulisemale ülesandele. Organisatsioon määrab oma toodetele hinnad, keskendudes turu vajadustele. Näiteks kui majandus satub depressiooni või majanduslangusesse, siis nõudluslangeb toodetele. Sel juhul määrab organisatsioon oma toodetele madalad hinnad.
- Müügikontroll. Aitab seada müügieesmärke, mis on tulemuslikkuse hindamise aluseks. Organisatsioon koostab nõudluse prognoose erinevate piirkondade jaoks ja määrab nende jaoks strateegiad.
- Finantseerimise korraldamine. Arusaadav alt hinnatakse ettevõtte rahalisi vajadusi nõudluse prognoosimise abil. See aitab tagada organisatsioonile korraliku likviidsuse.
Pikaajaliste eesmärkide hulka kuuluvad:
- Tootmisvõimsuse valik. Arusaadav alt saab organisatsioon nõudluse prognoosimise abil kindlaks määrata tootmiseks vajaliku tehase suuruse. See peab vastama ettevõtte müüginõuetele.
- Planeerimine pikaajaliseks. See tähendab, et nõudluse prognoosimise arvutamine aitab ka selles aspektis. Näiteks kui planeeritav nõudlus organisatsiooni toodete järele on suur, siis on klientidel võimalik investeerida erinevatesse laienemis- ja arendusprojektidesse.
- Mõjutavad tegurid. Nõudluse prognoosimine on ennetav protsess, mis aitab kindlaks teha, milliseid tooteid, kus, millal ja millistes kogustes vaja on. Seda parameetrit mõjutavad mitmed tegurid.
Tootetüübid
Kaubad võivad olla tootja tooted, tarbekaubad või teenused. Lisaks võivad need olla uued või edasi müüdud. Väljakujunenud tooted on need, mis turul juba olemas on. Ja uued on need, mida pole veel tutvustatudmüügil.
Teave nõudluse ja konkurentsitaseme kohta on teada ainult väljakujunenud toodete kohta, kuna uute toodete nõudlust on raske arvutada. Seetõttu on erinevate kaubaliikide prognoosimine erinev.
Tugeva konkurentsiga turul sõltub nõudlus toodete järele hetkel olemasolevate konkurentide arvust. Lisaks on alati oht uute osalejate ilmumiseks. Sel juhul on veelgi raskem midagi ennustada.
Toote hind on peamine tegur, mis mõjutab otseselt nõudluse prognoosimise protsessi. Organisatsioonide igasugune analüütiline tegevus sõltub suuresti nende hinnapoliitika muutustest. Sellise stsenaariumi korral on raske täpselt välja arvutada toodete nõudlust.
Tehnika tase on samuti oluline tegur usaldusväärsete nõudlusprognooside saamiseks. Tehnoloogia kiire muutumise korral võivad olemasolevad leiutised või tüüpilised tooted vananeda. Näiteks on nõudlus diskettide järele märgatav alt vähenenud seoses CD-de ja erinevate arvutisse andmete salvestamiseks mõeldud draivide tulekuga. Pidev alt areneva tehnoloogia tõttu on raske prognoosida nõudlust olemasolevate toodete järele tulevikus.
Nõudluse prognooside saamisel mängib suurt rolli majanduslik vaatenurk. Näiteks kui majanduses toimub positiivne areng, siis on ka iga ettevõtte analüütika positiivne.
