Прогнозування попиту — це область аналітики, яка намагається зрозуміти і передбачити споживчі потреби. Щоб оптимізувати рішення про постачання з допомогою корпоративної ланцюжки та управління бізнесом. Прогнозування попиту включає кількісні методи, такі як використання історичних даних про продажі, а також статистичні. Крім того, аналітика може використовуватися при плануванні виробництва і керуванні запасами, а іноді і при оцінці майбутніх вимог до потужності і при прийнятті рішень про вихід на новий ринок.

Що таке прогнозування попиту

Це процес, в якому історичні дані про продажі використовуються для розробки різних оцінок очікуваного передбачення споживчих потреб. Для підприємств даний критерій аналітики надає інформацію про кількість товарів і послуг, які його клієнти куплять в осяжному майбутньому. Критичні бізнес-допущення, такі як оборот, розмір прибутку, грошові потоки, капітальні витрати, зниження ризиків і т. д. також можна прораховувати наперед.

Типи

Прогнозування попиту може бути широко класифіковано на основі рівня деталізації, який розглядає різні періоди часу і всілякі обсяги ринку. Нижче перелічено основні види потреб, які використовуються на сьогоднішній день найчастіше:

Пасивне вивчення і прогнозування попиту. Воно проводиться для стабільних підприємств з дуже консервативними планами зростання. Проста екстраполяція історичних даних здійснюється з мінімальними припущеннями. Це рідкісний вид прогнозування, обмежений малим та місцевим бізнесом.

Активне вивчення. Проводиться для масштабування і диверсифікації підприємства з агресивними планами зростання, з точки зору маркетингової діяльності, розширення асортименту продукції та обліку роботи конкурентів та зовнішньоекономічного середовища.

Короткострокове прогнозування. Здійснюється на більш короткий термін - від 3 до 12 місяців. В такій перспективі враховується сезонна структура і вплив тактичних рішень на купівельні потреби.

Середньострокове і довгострокове прогнозування попиту населення. Як правило, здійснюється на термін від 12 до 24 місяців (36-48 у деяких компаніях). Другий варіант визначає планування бізнес-стратегій, продажів і маркетингу, капітальні витрати і так далі.

Зовнішній макрорівень

Цей тип прогнозування орієнтовано на більш широке рух ринку, яке безпосередньо залежить від макроекономічної середовища. Зовнішній макрорівень проводиться для оцінки стратегічних цілей бізнесу, таких як розширення асортименту продукції, вихід на нові сегменти клієнтів, технологічні збої, зміна парадигми в поведінці споживачів і стратегії зниження ризиків.

Внутрішній бізнес-рівень

Як випливає з самої назви, цей тип прогнозування має справу вже не з зовнішніми операціями бізнесу, а з такими, як категорія продукту, відділ продажів або виробнича група. Ці пункти включають в себе річний прогноз торгівлі, оцінку собівартості проданих товарів, чистого прибутку, грошового потоку і так далі.

Приклади прогнозування

Пропонуємо вашій увазі деякі практичні варіанти. Провідний виробник, що вивчає за останні 12 місяців обсяг фактичних продажів своїх автомобілів по моделі, типу двигуна і рівнем кольору. На основі очікуваного зростання він прогнозує короткостроковий попит на наступні 12 місяців для цілей закупівель, виробництва та планування запасів.
Провідна компанія по створенню продуктів харчування орієнтується на обсяг фактичних продажів своїх сезонних товарів, таких як супи і картопляне пюре, за останні 24 місяці. Аналіз прогнозування попиту проводиться на рівні смаку і розміру упаковки. Потім, виходячи з ринкового потенціалу, аналіз складається на наступні 12-24 місяці на постачання ключових інгредієнтів, таких як помідори, картопля і так далі, а також на планування потужностей та оцінку потреби у зовнішній упаковці.

Важливість прорахунків наперед

Поняття прогнозування попиту — це основний бізнес-процес, навколо якого розробляються стратегічні та операційні плани компанії. На основі аналітики формуються довгострокові плани бізнесу. Вони включають фінансове планування, продажі і маркетинг, оцінку і прогнозування попиту, ризиків і так далі. Короткострокові і середньострокові тактичні стратегії, такі як попередня збірка, виготовлення на замовлення, контрактне виробництво, планування поставок, балансування мережі і так далі, засновані на виконанні. Прогнозування попиту також полегшує важливі управлінські дії. Воно дає уявлення про оцінки ефективності, розумному розподіл ресурсів в обмежених умовах і розширення бізнесу.
Важливо знати, які існують методи прогнозування попиту. Одним з найбільш важливих етапів процесу є вибір відповідного способу. Їх можна застосовувати з використанням кількісних або якісних методик прогнозування попиту. Розглянемо їх більш докладно.

Маркетингові дослідження

Це найбільш важлива ділянка роботи, відображає конкретний стан справ з тим чи іншим товаром. За цією методикою прогнозування попиту ринкових оцінок проводяться індивідуальні опитування клієнтів для формування потенційних даних. Такі тести зазвичай проходять у формі своєрідних анкет, які безпосередньо просять особисту, демографічну, бажану і економічну інформацію у кінцевих споживачів. Так як цей тип дослідження проводиться на основі випадкової вибірки, необхідно проявляти обережність з точки зору регіонів, місцезнаходження та демографії кінцевого покупця. Цей вид діяльності може бути корисний для продуктів, які практично не мають історії попиту.

Метод прогнозування трендів

Він може бути ефективно застосований на підприємствах з великою історією даних продажів, наприклад, перевищує 18-24 місяці. Ця історична інформація генерує «часовий ряд, який являє минулі торгівлі і прогнозований попит на конкретну категорію продукту при нормальних умовах за допомогою графічного методу побудови або найменших квадратів.

Барометричний

Такий метод прогнозування попиту заснований на принципі записи подій у сьогоденні для майбутнього. В процесі аналітики попиту це досягається шляхом аналізу статистичних та економічних показників. Як правило, прогнозисти використовують графічний розбір. Приклад прогнозування попиту — ряди Leading, Concurrent series або Lagging series.

Економетричний аналіз

Він використовує авторегресійної інтегровані ковзні, середні і складні математичні рівняння для встановлення взаємозв'язків між попитом і факторами, що впливають на нього. Формула отримана і точно налаштована для забезпечення надійного історичного подання. Прогнозовані значення впливаючих змінних вставляються в рівняння для створення передбачення. Існують різні моделі прогнозування попиту. Наприклад, на основі конкретних вимог бізнесу або категорії продуктів може бути розроблена налагоджена схема. Така модель є розширенням або комбінацією різних якісних і кількісних методів. Завдання розробки настроюється схеми часто є багаторазовою, деталізованою і заснованої на досвіді. Вона може бути розроблена шляхом впровадження відповідного програмного забезпечення для управління попитом.

Аналіз часових рядів

Коли для продукту доступні історичні дані, а тенденції зрозумілі, підприємства схильні використовувати підхід аналізу часових рядів для прогнозування попиту. Він корисний для виявлення сезонних коливань, циклічних моделей та ключових тенденцій продажів.
Підхід аналізу часових рядів найбільш ефективно використовується сталими підприємствами, у яких є дані за кілька років для роботи і відносно стабільні трендові моделі. Система прогнозування попиту заснована на моделюванні. Причинний модель є найбільш складним інструментом для підприємств, оскільки вона використовує конкретну інформацію про взаємозв'язки між змінними, що впливають на попит на ринку, такими як конкуренти, економічні можливості та інші соціальні чинники. Як і у випадку аналізу часових рядів, історичні дані є ключем до створення прогнозу причинного моделі. Наприклад, підприємство, що займається морозивом, може заснувати аналіз, розглядаючи історичні дані про продажі, маркетинговий бюджет, рекламні заходи, будь-які нові магазини морозива в їх районі, ціни їх конкурентів, погоду, загальний попит в їх області, навіть місцевий рівень безробіття.

Прогнозування сезонності та тенденцій

Даний термін відноситься до коливань попиту, які відбуваються в певний час на періодичній основі (наприклад, у святкові дні). Тенденції можуть виникати в будь-який період і сигналізувати про загальну зміну поведінки (наприклад, про зростання популярності конкретного продукту). Успішне прогнозування попиту не є односторонньою завданням. Це постійний процес тестування і навчання, який повинен:

Активно формувати попит шляхом оптимізації обслуговування клієнтів, пропозиції продуктів, каналів продажів і так далі.

Забезпечення інтелектуального і гнучкого реагування на попит шляхом використання і застосування передової аналітики.

Працювати над зменшенням систематичних помилок.

Хороший спосіб прогнозування попиту - передбачати, що будуть очікувати клієнти від бізнесу в майбутньому. Тому підприємець може підготувати запаси і ресурси для задоволення цих потреб. Автоматизований етап прогнозування попиту - це усунення здогадок про зростання. Завдяки аналітиці можна скоротити витрати на утримання та інші операційні витрати, коли вони не потрібні. При цьому можна впоратися з піковими періодами, коли вони трапляються. Традиційні методи ручного маніпулювання та інтерпретації даних для прогнозування попиту непрактичні для підприємств, які пов'язані з плинними очікуваннями клієнтів і ринку. Щоб організації могли по-справжньому гнучко підходити до прийняття рішень на основі актуальних даних, прорахунок наперед повинен відбуватися в режимі реального часу. Це означає використання технологій для виконання важкої роботи. Наприклад, функція прогнозування попиту в TradeGecko використовує ключові дані про продаж і запаси для визначення моделей. Отримання інформації про майбутні потреби на обраному рівні деталізації здійснюється по продукту, варіанту, розташування і так далі. Система прогнозування попиту також запускає автоматичні сповіщення про запаси з рекомендованим зміною порядку і кількості на основі аналітики. Іншими словами, підприємець може знати, коли потрібно змінювати порядок запасів і приймати бізнес-рішення, засновані на даних, без необхідності робити які-небудь прогнози вручну. Це означає більшу ефективність та економію часу — дві речі, які є невід'ємною частиною успіху будь-якого бізнесу.

Значення прогнозів

Розрахунки наперед грають вирішальну роль в управлінні будь-яким бізнесом. Це допомагає організації знизити ризики, пов'язані з підприємницькою діяльністю, і приймати важливі рішення. Прогнозування попиту також дає уявлення про постановах по капітальним вкладенням та розширення організації. Значимість аналітики показана в наступних пунктах: 1. Виконання завдань. Мається на увазі, що кожна бізнес-одиниця починається з заздалегідь визначених цілей. Аналітика допомагає в їх досягненні. Організація оцінює прогнозування попиту на послуги на ринку і просувається до досягнення завдань. Наприклад, організація поставила мету — продажу 50000 одиниць своєї продукції. В такому випадку вона буде здійснювати прогнозування попиту на даний товар. Якщо він виявиться низький, організація зробить коригувальні дії, щоб можна було досягти поставленої мети. 2. Підготовка бюджету. Грає вирішальну роль у його формуванні шляхом оцінки витрат та очікуваних доходів. Наприклад, організація прогнозувала, що попит на її продукт, який оцінюється в 10 рублів, буде 100 тис. одиниць. У такому разі загальний очікуваний дохід 10 * 100000 = 1 мільйон. Таким чином прогнозування попиту дозволяє організаціям прорахувати свій бюджет. 3. Стабілізація зайнятості і виробництва. Допомагає організації контролювати свою кадрову діяльність. У відповідності з прогнозованим попитом на продукцію, планування допомагає уникнути втрати ресурсів організації. Це також їй дозволяє наймати персонал, відповідний вимогам. Наприклад, якщо організація очікує зростання попиту на свою продукцію, вона може використовувати додаткову робочу силу для задоволення зрослих потреб. 4. Розширюються компанії. У даному випадку мається на увазі, що прогнозування попиту допомагає в прийнятті рішення про розширення бізнесу. Якщо очікуваний потік на продукцію вище, то організація може планувати подальше розширення. Якщо очікується, що попит на продукти впаде, компанія може скоротити інвестиції в бізнес. 5. Прийняття управлінських рішень. Допомагає в створенні глобальних постанов, таких як визначення потужності заводу, потреби в сировину і забезпечення доступності праці і капіталу. 6. Оцінка продуктивності. Допомагає коригувати завдання і методи їх вирішення. Наприклад, якщо попит на продукцію організації менше, вона може вжити коригуючі дії і підвищити рівень, підвищуючи якість своїх продуктів або витрачаючи більше коштів на рекламу. 7. Допомога уряду. Дозволяє державі координувати діяльність з імпорту та експорту і планувати міжнародну торгівлю. 8. Цілі прогнозування попиту. Аналітика є важливою частиною прийняття ділових рішень. Ці цілі діляться на короткострокові і довгострокові. Перші включають наступні критерії:

Формулювання виробничої політики. Прогнозування попиту допомагає в оцінці майбутніх потреб у сировині, щоб можна було підтримувати регулярні поставки продукції. Це також дозволяє по максимуму використовувати ресурси, оскільки операції плануються на підставі прогнозів. Потреби в людських ресурсах також легко задовольняються з допомогою аналітики.

Формулювання цінової політики. Відноситься до однієї з найважливіших задач прогнозування попиту. Організація встановлює ціни на свою продукцію, орієнтуючись на потреби ринку. Наприклад, якщо економіка вступає в фазу депресії або рецесії, попит на продукти падає. У такому випадку організація встановлює низькі ціни на свою продукцію.

Контроль продажів. Допомагає у визначенні цілей продажу, які служать основою для оцінки ефективності. Організація робить прогнози попиту для різних регіонів і встановлює стратегії для кожного з них.

Організація фінансування. Мається на увазі, що грошові потреби підприємства оцінюються з допомогою прогнозування попиту. Це допомагає в забезпеченні належної ліквідності в організації.

Довгострокові цілі включають таке:

Вибір виробничої потужності. Мається на увазі, що за допомогою прогнозування попиту організація може визначити розмір заводу, необхідний для виробництва. Він повинен відповідати вимогам продажів підприємства.

Планування довгострокової діяльності. Передбачає, що розрахунок прогнозування попиту допомагає і в даному аспекті. Наприклад, якщо плановані потреби на продукцію організації високі, то споживачі можуть інвестувати кошти в різні проекти розширення і розвитку.

Впливаючі фактори. Прогнозування попиту — це випереджальний процес, який допомагає визначити, які продукти потрібні, де, коли і в яких кількостях. Існує ряд факторів, які впливають на цей параметр.

Типи продукції

Товари можуть бути продуктами виробника, споживчими речами або послугами. Крім того, вони можуть бути нові або продаватися повторно. Встановлені товари — це ті, які вже існують на ринку. А нові — це ті, які ще не представлені на продажу. Інформація про попит і рівні конкуренції відома тільки в разі встановлених товарів, так як складно розрахувати попит на нові продукти. Тому прогнозування для різних видів товарів відрізняється. На ринку з високою конкуренцією попит на продукцію залежить від кількості конкурентів, існуючих в даний момент. Більше того, завжди існує ризик появи нових учасників. В такому випадку що-небудь прогнозувати стає ще більш складним. Ціна товару виступає в якості основного фактора, який безпосередньо впливає на процес прогнозування попиту. Будь-яка аналітична діяльність організацій сильно залежать від зміни їх цінової політики. При такому сценарії складно розрахувати ідеально точний попит на продукцію. Рівень техніки також є важливим фактором в отриманні надійних прогнозів попиту. У разі швидкої зміни технологій, існуючі винаходу або типові продукти можуть застаріти. Наприклад, спостерігається значний спад попиту на дискети з появою компакт-дисків і різних накопичувачів для збереження даних на комп'ютері. В умовах постійно розвиваються технологій складно прогнозувати потребу на існуючі продукти в майбутньому. Економічна точка зору відіграє одну з головних ролей в отриманні прогнозів попиту. Наприклад, якщо в економіці спостерігається позитивний розвиток, то аналітика будь-якої компанії також будуть позитивною.