Метод использования исторических данных о продажах для создания оценки предстоящего прогноза потребительского спроса известен как прогнозирование спроса. Цель прогнозирования спроса — предоставить вашему бизнесу оценку того, сколько услуг или продуктов клиенты купят в ближайшем будущем. В ходе этого руководства мы рассмотрим типы и модели прогнозирования спроса.
По сути, есть много точек данных и идей, которые вы можете получить из данных POS. Эти отчеты важны для прогнозирования не только запасов, но и спроса.
Существует множество других факторов, влияющих на потребительский спрос, в том числе денежные потоки, размер прибыли, оборот, оценка рисков, планирование мощностей и планы по смягчению последствий. Все они зависят от прогнозов спроса. Другими словами, каждый из них играет решающую роль в достижении точного прогноза.
Что такое прогнозирование спроса и как оно работает?
Прогнозирование спроса, также известное как прогнозирование продаж, представляет собой метод оценки потенциального потребительского спроса за определенный период времени. Он включает в себя исторические данные, а также другие данные.
Предприятия получают полезные знания о своих перспективах на существующем рынке, а также на других рынках, когда прогнозирование спроса применяется должным образом. Это также позволяет менеджерам принимать обоснованные решения о планах развития бизнеса, ценообразовании и рыночном потенциале.
Предприятия, которые не используют прогнозирование спроса, рискуют принять неправильные решения в отношении своих целевых рынков и товаров. Эти опрометчивые решения могут иметь долгосрочные последствия для лояльности клиентов, управления цепочками поставок, затрат на хранение запасов и, в конечном итоге, прибыльности.
Важность прогнозирования спроса
Прогнозирование спроса актуально для бизнеса по целому ряду причин:
- Предприятия могут использовать данные прогнозирования доходов, чтобы помочь в планировании, постановке целей и составлении бюджета. Можно разработать план закупок, чтобы обеспечить соответствие ваших поставок потребительскому спросу на уровне продукта, если у вас есть четкое представление о том, как могут выглядеть ваши потенциальные продажи.
- Уровни запасов могут быть лучше оптимизированы, скорость оборота запасов может быть увеличена, а затраты на хранение могут быть снижены.
- Компании также могут использовать прогнозирование продаж, чтобы заранее прогнозировать и устранять любые проблемы в конвейере продаж. Это позволяет им отслеживать свой успех с течением времени. Многие владельцы компаний, занимающихся электронной коммерцией, понимают, что слишком маленький или слишком большой инвентарь может нанести ущерб операциям.
- Прогнозирование спроса дает вам представление о вашем предстоящем денежном потоке, позволяя вам более эффективно подготовиться к платежам поставщикам и другим операционным расходам, продолжая при этом инвестировать в рост вашей компании.
- Прогнозирование спроса предполагает знание того, когда следует нанять больше людей и выделить другие ресурсы, чтобы обеспечить бесперебойную работу в часы пик.
Методы прогнозирования спроса
Большинство традиционных методов прогнозирования спроса можно отнести к одной из трех групп:
Качественное прогнозирование
Когда данных не так много, используются качественные методы прогнозирования. Это популярно на ранних стадиях развития компании или когда новые продукты впервые выводятся на рынок. В этом случае для получения количественных оценок спроса используются другие данные, такие как анализ рынка, сравнительный анализ и мнения экспертов.
Анализ временных рядов
Когда доступны исторические данные для линейки продуктов или продукта, анализ временных рядов является опцией. Компании предпочитают использовать метод анализа временных рядов для прогнозирования спроса, когда закономерности очевидны. Сезонные колебания спроса, основные тенденции продаж и циклические закономерности можно выявить с помощью анализа временных рядов.
Однако для хорошо зарекомендовавших себя компаний с многолетними данными для работы и достаточно стабильными трендами наиболее успешным является подход временных рядов.
Причинно-следственные модели прогнозирования спроса
Модель причинно-следственного прогнозирования является наиболее продвинутым и сложным методом прогнозирования спроса. Он использует точные данные о взаимосвязях между рыночными переменными, включая экономические силы, конкурентов и ряд других социально-экономических факторов. Чтобы создать эффективный прогноз причинно-следственной модели, вам потребуются исторические данные.
Например, магазин мороженого может использовать такие переменные, как маркетинговый бюджет, рекламные мероприятия, новые магазины мороженого в своем регионе, цены конкурентов, исторические данные о продажах, общий спрос на мороженое в их районе, местный уровень безработицы и даже погодные условия. построить причинно-следственную модель прогноза.
Метрики для прогнозирования продаж
Пожалуйста, определите и отслеживайте следующие показатели в течение всего прогнозируемого периода, как только у вас будет основа для прогноза продаж.
Время выполнения продукта
Время, которое требуется от размещения заказа на покупку до готовности каждого продукта к продаже.
Период продаж
Сколько месяцев вы ожидаете, что каждый продукт будет продаваться?
Затраты на покупку
Когда размещается заказ на покупку, какой процент от стоимости продукта оплачивается?
Оплачиваемые дни
Сколько еще у вас есть, чтобы покрыть оставшиеся непогашенные затраты на запасы?
Уровень запасов
Основываясь на прогнозах, сумма каждого товара, которую вы должны иметь на складе.
Затраты на покупку
Средства, необходимые для совершения необходимых покупок.
Типы прогнозирования спроса
Существует множество форм прогнозирования спроса, и важно понимать каждую из них и их значение. По большей части они следуют определенной последовательности, начиная от уровня детализации, периода времени и прогнозируемого объема рынка. Давайте посмотрим на пару.
К основным типам прогнозирования спроса относятся следующие:
Пассивное прогнозирование спроса:
Пассивное прогнозирование спроса часто является инструментом для предприятий, которые имеют сильную базу, но консервативные стратегии развития. Простые экстраполяции исторических данных выполняются с минимальным количеством допущений. Эта форма прогнозирования встречается нечасто, но часто является первым выбором для малых и местных предприятий.
Прогнозирование активного спроса
Прогнозирование активного спроса — это тип прогнозирования, который пригодится, когда речь идет о масштабировании и диверсификации компаний с амбициозными стратегиями роста с точки зрения маркетинговых усилий, развития портфеля продуктов и деятельности конкурентов, а также внешнеэкономического климата.
Краткосрочное прогнозирование спроса:
Для краткосрочных циклов пригодится краткосрочное прогнозирование спроса (обычно на период 3-12 месяцев). При работе в краткосрочной перспективе необходимо понимать сезонные тенденции рынка, а также влияние тактических решений на потребительский спрос.
Среднесрочное/долгосрочное прогнозирование спроса:
Среднесрочное/долгосрочное прогнозирование спроса обычно используется на 12-24 месяца вперед (некоторые компании используют 36-48 месяцев). Долгосрочное прогнозирование может влиять на стратегическое планирование компании, планирование маркетинга и продаж, финансовое планирование, планирование мощностей и планирование капитальных затрат, среди прочего.
Прогнозирование спроса на внешнем макроуровне:
Эта форма прогнозирования связана с большими колебаниями рынка, на которые влияет макроэкономический климат. Внешнее прогнозирование предназначено для оценки стратегических целей компании, таких как расширение ассортимента продукции, выход на новые потребительские рынки, технологические прорывы и даже изменение парадигмы поведения потребителей, а также стратегии снижения рисков.
Внутреннее прогнозирование спроса на уровне бизнеса
Как следует из названия, этот метод прогнозирования фокусируется на внутренних операциях компании. Группы брендов, дистрибьюторские подразделения, финансовые подразделения и производство — все это примеры. Кроме того, он включает в себя прогнозы годового дохода, нормы чистой прибыли, оценку себестоимости, движения денежных средств и другие внутренние прогнозы.
Примеры прогнозирования спроса
Мы можем использовать множество различных примеров прогнозирования спроса, поэтому мы дадим вам несколько для начала. В качестве примера возьмем Форда. Ford хочет составить рыночный прогноз для Mustang 2018 V5.0 8 года. Что именно они делают? Они будут смотреть на доход автомобиля за предыдущие 12 месяцев. Они будут использовать эту информацию для оценки выручки на следующие 12 месяцев, а также для оценки запасов и производственных потребностей. Затем они могут разбить продажи на пакеты и категории по мере необходимости.
Пример 2:
Ведущая компания по производству одежды ссылалась на фактические продажи известных женских джинсов за последние 24 месяца. Для построения прогноза спроса проводится анализ конкретной пары джинсов. Компания прогнозирует высокий спрос на следующие 12-24 месяца, учитывая потенциал рынка джинсов. В результате компания отслеживает каждый продукт, категорию, размер, цвет, стиль и другие детали. Результат, положительный или отрицательный, поможет повлиять на будущие решения о продукте.
Пример 3
Взгляните на Walmart, крупного ритейлера. У них более 11,000 27 магазинов в 32 странах со средним запасом в 2013 миллиарда долларов. В результате их цепочка поставок очень сложна. Их логистика известна своей точностью и техническим мастерством. Однако в XNUMX году они приобрели репутацию компании, которая столкнулась с серьезной проблемой отсутствия товаров в магазине. Неправильное управление запасами было вызвано отсутствием товара на полках, поскольку товар был в наличии на складах, но не хватало персонала, чтобы доставить его на полки. В этом случае шаги по сокращению затрат привели к ухудшению качества обслуживания многих клиентов.
Было бы очень легко избежать этого, если бы в игре был лучший прогноз спроса.
Пример 4
Крупный автопроизводитель изучает данные о реальных продажах за предыдущие 12 месяцев на основе модели, уровня цвета и типа двигателя своих автомобилей. Они оценили краткосрочный спрос на следующие 12 месяцев на основе прогнозируемого роста для целей планирования закупок, производства и запасов. Эта подготовка рынка означает, что в следующем году у них будет достаточно красных автомобилей, четырехдверных автомобилей и двигателей с наддувом, чтобы удовлетворить потребительский спрос.
Сезонность и прогнозирование других тенденций
Сезонность относится к колебаниям спроса, которые происходят на регулярной основе, например, во время курортного сезона. Тенденции, с другой стороны, могут появиться в любое время и указывать на общее изменение поведения. Однако данные о прошлых продажах могут помочь в прогнозировании тенденций, которые имеют решающее значение для планирования потребностей рынка.
Кроме того, чтобы эффективно планировать политику управления запасами, организационные процессы и маркетинговые усилия, крайне важно учитывать прогнозы тенденций и сезонности, когда речь идет о прогнозировании спроса. Поскольку они знают, что покупатели будут покупать подарки во время праздников, розничные продавцы нанимают дополнительный персонал.
И наоборот, чтобы клиенты покупали, вам нужно больше, чем просто акции. Персонал необходим для доставки товаров на полки, со склада для онлайн-заказов и других задач. В результате транспортные компании, такие как FedEx и USPS, нанимают больше водителей и обработчиков посылок. Кроме того, с дополнительными сотрудниками увеличение объема создаст проблемы как для компаний, так и для клиентов. Прогнозирование гарантирует, что у вас не закончится рабочая сила для удовлетворения спроса.
Прогнозирование продаж — это не одноразовый процесс. Это непрерывная процедура, которая должна включать:
Оптимизация потребительского опыта, каналов сбыта, предложений продуктов и многого другого для активного формирования спроса.
Использование расширенной аналитики для создания проницательного и гибкого ответа на спрос
Прогнозирование спроса — отличный способ предсказать, что ваши клиенты будут ожидать от вашей компании в будущем, чтобы вы могли правильно спланировать запасы и услуги для удовлетворения спроса.
Прогнозирование спроса помогает вам сэкономить деньги на затратах на содержание и других операционных расходах, когда они не имеют значения. В то же время они также гарантируют, что у вас есть все необходимое для управления периодами пиковой нагрузки, когда они случаются.
Автоматическое прогнозирование спроса
Для компаний, которые имеют дело с быстро меняющимися рынками и потребительским спросом, традиционные методы ручной обработки и анализа данных для прогнозирования продаж нереалистичны.
Прогнозирование спроса должно происходить в режиме реального времени, чтобы компании могли быть по-настоящему гибкими и иметь актуальный подход к принятию решений, основанный на данных, а это означает, что вам нужны технологии, которые сделают всю работу за вас.
Используя основную информацию о продажах и запасах PLANERGY, легко определить тенденции и получить представление о потенциальном спросе с желаемым уровнем детализации. Вы также можете использовать платформу для настройки автоматических уведомлений о запасах, которые предлагают изменить количество в зависимости от ожидаемого спроса на продажи. Без необходимости выполнять какое-либо планирование вручную, вы будете знать, когда заказывать запасы, и принимать бизнес-решения на основе данных, что приведет к повышению эффективности затрат и экономии времени — две вещи, необходимые для успеха любого бизнеса.
В заключение
Изучив модели, типы и примеры прогнозирования спроса, использование этого метода не должно быть проблемой. В любом случае, если у вас возникнут какие-либо проблемы в этом отношении, вы можете обратиться в раздел комментариев.
Что такое метод прогнозирования спроса?
Этот метод основан на прошлом спросе на продукцию и попытках спроецировать прошлое в будущее. Экономические показатели используются для прогнозирования развития бизнеса в будущем. Спрос на продукт прогнозируется на основе будущих тенденций. Создан сводный индекс экономических показателей.
Каковы 3 уровня прогнозирования спроса?
Прогнозирование спроса может быть выполнено на трех различных уровнях: макро, отраслевом и фирменном. Прогнозы для широких экономических условий, таких как промышленное производство и распределение национального дохода, делаются на макроуровне.
Каковы 4 основных метода прогнозирования?
Хотя существует много широко используемых методов количественного прогнозирования бюджета, есть четыре основных метода:
- прямая линия,
- скользящая средняя,
- простая линейная регрессия
- множественная линейная регрессия.
Каковы пять 5 определяющих факторов спроса?
5 основных факторов, определяющих спрос на товары и услуги
- Доход. Когда зарплата человека повышается, он или она может позволить себе покупать более дорогие товары или покупать их в большем количестве. .
Цены. - Ожидания клиентов.
- вкусы, предпочтения.
- Экономические условия.
