أصبح المستهلكون اليوم أكثر تطلبًا، ويتوقعون منتجات وتجارب أفضل. إذا لم يكونوا راضين، فغالبًا ما يبحثون في مكان آخر. مسح ل 25,000 مستهلك عالمي وكشفت أن 64% يريدون أن تستجيب الشركات بسرعة أكبر لاحتياجاتهم المتطورة.
لم يعد النهج التقليدي "اصنعه، بيعه، كرره" يلبي توقعات العملاء. يجب على الشركات الآن توقع ما يريده العملاء قبل أن يعرفوا ذلك ويحققوا تلك الرغبات قبل المنافسة.
ولكن كيف يمكن للشركات التنبؤ بما يريده عملاؤها بالضبط؟ استمر في القراءة بينما نستكشف 5 تقنيات للتنبؤ بالطلب لمساعدة العملاء على الشعور بالاستماع والفهم.
جدول المحتويات
ما هو التنبؤ بالطلب ولماذا هو مهم؟
3 أنواع من التنبؤ بالطلب تحتاج إلى معرفتها
5 تقنيات للتنبؤ بالطلب تساعدك على تجنب المفاجآت
سيؤدي التنبؤ بالطلب في الوقت الحقيقي إلى إحداث ثورة في سلاسل التوريد
ما هو التنبؤ بالطلب ولماذا هو مهم؟
إن التنبؤ بالطلب يشبه كونك متخصصًا في الأرصاد الجوية، ولكن بدلاً من التنبؤ بأشعة الشمس أو المطر، تتنبأ الشركات بالكمية التي سيرغب بها عملاء منتجاتها في الفترات المقبلة. بمعنى آخر، التنبؤ بطلب العملاء هو مجرد عملية تقدير تحدد الطلب المستقبلي على سلع أو خدمات الشركة.
مثل هذا التنبؤ ليس نتيجة للتخمين. وبدلا من ذلك، تستخدم الشركات الأساليب الكمية، مثل الأدوات الإحصائية والاقتصاد القياسي، والتقنيات النوعية، مثل دراسات السوق أو آراء الخبراء، للتنبؤ بدقة باتجاهات الطلب. وسوف نستكشف هذه الأساليب بشكل أعمق في الأقسام التالية.
يعد التنبؤ بالطلب عنصرًا مهمًا في إدارة سلسلة التوريد، ويمكن للشركات الاستفادة بشكل كبير من تنفيذه بطرق مختلفة:
- التطوير والتحسين ادارة المخزون: ومن خلال التنبؤ بالطلب المستقبلي بدقة، يمكن للشركات الحفاظ على مستويات المخزون المثلى. يمكن أن يساعدهم ذلك على تجنب نفاد المخزون، مما قد يؤدي إلى خسارة المبيعات وإزعاج العملاء، أو الإفراط في التخزين غير الضروري، الذي يربط رأس المال ويخلق مشكلات في التخزين.
- خفض التكلفة: يمكن للشركات تخصيص الموارد بكفاءة من خلال التنبؤ بدقة بالطلب المستقبلي وتوسيع أو تقليص الطاقة الإنتاجية والقوى العاملة. وهذا يمكن أن يساعد في تقليل الهدر في تخصيص الموارد، وخفض التكاليف وتحسين الربحية.
- تعزيز رضا العملاء: يتضمن فهم طلب العملاء تلبية احتياجات العملاء أو تجاوزها من خلال ضمان توفر المنتجات المناسبة متى وأينما تكون هناك حاجة إليها. تمكن توقعات الطلب الشركات من مواءمة سلاسل التوريد الخاصة بها مع طلب العملاء، مما يؤدي إلى رضا العملاء واتخاذ قرارات عمل حكيمة.
3 أنواع من التنبؤ بالطلب تحتاج إلى معرفتها
يتضمن التنبؤ بالطلب مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات. ومع ذلك، قبل أن نتعمق في هذه الأمور، من المهم أن نفهم أولاً مفهوم تحليل الطلب. على استعداد للقيام بجولة سريعة؟ دعنا نستكشف الأنواع الثلاثة الأساسية للتنبؤ بالطلب:
التنبؤ النوعي
تُستخدم عادةً أساليب التنبؤ النوعي عندما لا تتوفر البيانات التاريخية أو عندما تطلق شركة ما منتجًا جديدًا أو تدخل سوقًا جديدًا. ويعتمد على معرفة وخبرة خبراء الصناعة وآراء أصحاب المصلحة وعوامل ذاتية أخرى بدلاً من البيانات الرياضية البحتة.
على سبيل المثال، لنفترض أن إحدى شركات الهواتف الذكية تخطط لإطلاق طراز هاتف جديد. وقد يستخدمون أساليب التنبؤ النوعي مثل مجموعات التركيز أو الدراسات الاستقصائية أو المقابلات لفهم الميزات التي قد تعجب المستهلكين، والمبلغ الذي يرغبون في دفعه، وعدد الوحدات التي يمكن أن تتوقع الشركة بيعها. الجانب السلبي للتنبؤ النوعي؟ إنها ذاتية ويمكن أن تتأثر بالتحيزات المعرفية.
التنبؤ بالطلب على السلاسل الزمنية
التنبؤ بالطلب على السلاسل الزمنية هو أسلوب تنبؤ كمي للتنبؤ باحتياجات العملاء المستقبلية. تأخذ هذه الطريقة القائمة على البيانات في الاعتبار البيانات التاريخية لتقدير الطلب المستقبلي.
يتضمن ذلك تقييم بيانات المبيعات السابقة لتحديد الأنماط أو الاتجاهات المتنامية أو أي تغييرات مرتبطة بأوقات مختلفة من العام، والتي يمكن أن تؤثر على الطلب المستقبلي. ويستخدم الأساليب الإحصائية مثل الانحدارالخطي و خطوط المتوسط لبناء توقعات الطلب هذه.
ومن بين هذه التقنيات، يشبه الانحدار الخطي رسم أفضل خط مستقيم ممكن من خلال مجموعة من النقاط على الرسم البياني. هذا الخط هو أفضل تخمين للاتجاه الأساسي في البيانات، مما يساعد في التنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية. إذا رأينا خط المبيعات السابق يتجه نحو الأعلى، فهذا مؤشر مفيد على احتمال زيادة المبيعات المستقبلية أيضًا.
التنبؤ بالطلب السلبي
يعد التنبؤ السلبي بالطلب طريقة كمية أخرى تستخدم بيانات المبيعات السابقة للتنبؤ بالطلب المستقبلي. ولكن على عكس التنبؤ بالطلب على السلاسل الزمنية، يعتبر التنبؤ السلبي بالطلب أكثر تبسيطا. إنه مثالي عادةً للشركات التي لديها مبيعات موسمية أو مبيعات متزايدة بشكل مطرد (الشركات التي ترى نفس النمط في المبيعات عامًا بعد عام).
لنفكر في متجر صغير يبيع زينة عيد الميلاد. مثل الساعة، ترتفع مبيعاتها في نوفمبر وديسمبر من كل عام وتظل هادئة لبقية العام. يمكن لهذا المتجر استخدام التنبؤ السلبي بالطلب من خلال النظر إلى مبيعات نوفمبر وديسمبر الماضيين للحصول على فكرة جيدة عما يمكن توقعه هذا العام. باستخدام مثال مبسط، إذا باعوا 100 قطعة زينة لشجرة عيد الميلاد في ديسمبر الماضي، وكان العمل ينمو بشكل مطرد، فقد يتوقعون بيع حوالي 110 أو 120 قطعة هذا العام.
5 تقنيات للتنبؤ بالطلب تساعدك على تجنب المفاجآت
مسلحًا بمعرفة الأنواع المختلفة للتنبؤ بالطلب، حان الوقت الآن لاستكشاف أفضل خمس تقنيات للتنبؤ بشكل متعمق وفهم أعمالها الجوهرية:
طريقة دلفي
طريقة دلفي هي عملية نوعية تكرارية تستفيد من الحكمة الجماعية لمجموعة من الخبراء. يدور هذا النهج التكراري حول تحسين الآراء والتوصيات من مختلف الأفراد ذوي المعرفة لإنشاء توقعات دقيقة فيما يتعلق بالطلب المستقبلي للمنتج أو الخدمة. فيما يلي تفاصيل هذه العملية التكرارية:
- اختيار الخبراء: قم بتجميع مجموعة متنوعة من الخبراء في مجال الأعمال، بما في ذلك المتخصصين في الصناعة، أو محللي السوق، أو حتى أعضاء المنظمة ذوي الخبرة الداخلية والذين يتمتعون بمعرفة واسعة بالسوق.
- طرح السؤال: يقدم الميسر استبيانًا إلى الخبراء، يتضمن استفسارات ذات صلة بطلب الأعمال المستقبلي، مثل "ما هي العوامل التي ستؤثر على الطلب على منتجاتنا في العامين المقبلين؟"
- جمع الآراء: يتم جمع إجابات الاستطلاع بشكل مستقل من كل خبير، مما يضمن التعبير الحر عن الأفكار دون التدخل في آراء الآخرين.
- مشاركة التعليقات: يقوم الميسر بتجميع لمحة عامة عن الأفكار والآراء الرئيسية الواردة في الردود ويعيد توزيع هذا الملخص على المجموعة، مما يسمح للخبراء بفحص الاتجاهات العامة ووجهات النظر من أقرانهم.
- إعادة تقييم الآراء: باستخدام هذه المعلومات الجديدة، يقوم الخبراء بإعادة تقييم إجاباتهم السابقة وإجراء المراجعات بناءً على الأفكار المكتسبة من المشاركين الآخرين.
- تكرار العملية: وللتوصل إلى توافق في الآراء، يتم تكرار دورة طرح الأسئلة ومشاركة التعليقات ومراجعة الآراء حتى تتماشى توقعات الخبراء.
أبحاث السوق
أبحاث السوق هي عملية منهجية لجمع وتحليل وتفسير البيانات القيمة حول تفضيلات المستهلكين المستهدفين واحتياجاتهم وسلوكهم. وباعتبارها تقنية للتنبؤ النوعي بالطلب، فإنها تستخدم مناقشات جماعية واستقصائية لفهم تفضيلات المستهلك وتوقع الطلب المستقبلي على المنتجات أو الخدمات.
دعونا نفكر في سيناريو تبيع فيه إحدى العلامات التجارية ألواح الشوكولاتة اللذيذة. لقد لاحظوا انخفاضًا مطردًا في مبيعات ألواح شوكولاتة الحليب التقليدية. وبدلاً من الذعر، استخدموا أفضل مهاراتهم البوليسية وأجروا أبحاث سوقية نوعية.
نظمت العلامة التجارية مناقشات جماعية مركزة افتراضية مع محبي الشوكولاتة من مختلف الفئات العمرية والخلفيات والمواقع الجغرافية. سألوهم عن تفضيلاتهم للشوكولاتة – هل يستمتعون بشوكولاتة الحليب أم أنهم يفضلون الشوكولاتة الداكنة أو البيضاء؟ هل يبحثون عن الشوكولاتة ذات الأصل الواحد؟ هل يفضلون المكسرات أو الفواكه أو المكونات الأخرى المضافة داخل ألواح الشوكولاتة؟
لقد أرسلوا أيضًا استطلاعات عبر الإنترنت إلى جمهور أكبر عبر صفحات وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بهم لجمع المزيد من التفاصيل حول سبب التحول. هل هم أكثر وعيا بالصحة؟ نباتي؟ أم أنهم ببساطة يتبعون اتجاهات Instagram؟
بمجرد ظهور النتائج، وجدوا طلبًا متزايدًا على الشوكولاتة النباتية، حيث يبحث المستهلكون عن حلويات بديلة خالية من منتجات الألبان. ووجدوا أيضًا أن عملائهم يتوقون إلى الإبداع، ويتوقون إلى المكونات المثيرة والنكهات غير المتوقعة.
وبناءً على هذه الأفكار، أطلقت العلامة التجارية لوح شوكولاتة داكنة صديقة للنباتيين مع مزيج مثير من ملح البحر والكراميل. هذا ليس قرارًا عشوائيًا مبنيًا على الأهواء. إنها إستراتيجية ومحسوبة ومستنيرة حسب تفضيلات المتسوقين - كل ذلك بفضل أبحاث السوق الشاملة.
نموذج التنبؤ الساذج
يعد نموذج التنبؤ الساذج طريقة كمية مباشرة تستخدم الطلب الفعلي للفترة الأخيرة لتحديد التوقعات اللاحقة. ويعمل هذا النموذج على مبدأ مفاده أن التاريخ كثيرا ما يعيد نفسه، مما يشير إلى أن البيانات السابقة يمكن أن تتنبأ بدقة بالطلب في المستقبل. ولأنها لا تتطلب حسابات معقدة أو رؤى إحصائية متعمقة، فإنها توصف على نحو مناسب بأنها "ساذجة".
لنفترض أن صاحب العمل يدير متجرًا للتجارة الإلكترونية متخصصًا في زجاجات المياه القابلة لإعادة الاستخدام والصديقة للبيئة. وقد اكتسبت هذه الزجاجات شعبية كبيرة بسبب طبيعتها الصديقة للبيئة، حيث أظهرت طلبًا ثابتًا على مدار عدة أشهر.
وباستخدام نموذج التنبؤ الساذج، سيعتمد صاحب المتجر على مبيعات الشهر الأخير (على سبيل المثال، 500 زجاجة مياه) للتنبؤ بالطلب في الشهر القادم. وبما أن الطلب على زجاجات المياه القابلة لإعادة الاستخدام لا يزال مستقرًا نسبيًا دون أن يتأثر بالتغيرات الموسمية أو اتجاهات السوق، فإن بساطة النموذج الساذج تتنبأ بدقة بالمبيعات المتوقعة في الشهر التالي.
النموذج الاحتمالي
النماذج الاحتمالية هي أدوات تنبؤ إحصائية متقدمة تعتمد بشكل كبير على الصيغ الرياضية والمقاييس الإحصائية. يتم استخدامها عندما يكون المستقبل غير مؤكد. تأتي كلمة "الاحتمالية" من كلمة "الاحتمالية"، وهو المصطلح الرياضي لاحتمال وقوع حدث ما.
في النموذج الاحتمالي، تستخدم الشركات بيانات المبيعات السابقة والصيغ الرياضية للتنبؤ بالطلبات المستقبلية المحتملة. ماذا يعني ذالك؟ ببساطة، يبدو الأمر مثل النظر إلى المبيعات السابقة لقبعات الشمس في أشهر الصيف. إذا حدثت مبيعات مرتفعة في كل يونيو ويوليو وأغسطس، فإن النموذج الاحتمالي سيتنبأ أيضًا بمبيعات مرتفعة في هذه الأشهر للسنوات القادمة بناءً على النمط الذي يراه.
يعد "توزيع بواسون" و"نموذج الاحتمالية البايزية" من النماذج الاحتمالية الشائعة:
نموذج بواسون
فكر في توزيع بواسون كتنبؤ بالمطر. قد نعلم أنه من المحتمل أن تهطل الأمطار لمدة 10 أيام من أصل 30، لكن لا يمكننا التنبؤ بالأيام المحددة التي ستهطل فيها الأمطار، فهذا أمر عشوائي. وبالمثل، يساعد توزيع بواسون الشركات على تقدير عدد العملاء، على سبيل المثال، الذين من المحتمل أن يأتوا إلى متجرهم أو موقعهم الإلكتروني كل يوم.
عند استخدام توزيع بواسون، يمكن لصاحب العمل أن يلاحظ أنه يبيع حوالي 100 قبعة يوميًا في المتوسط. في الأيام المشمسة، يرتفع هذا الرقم، وفي الأيام الملبدة بالغيوم، ينخفض. من خلال نموذج بواسون يمكن للمتجر معرفة:
- احتمالات البيع، لنقل 50 قبعة في يوم غائم،
- أو 150 قبعة تحلق عاليًا في يوم مشمس!
النموذج البايزي
يدور نموذج الاحتمالية البايزية حول تحديث التوقعات مع ظهور بيانات جديدة. لنفترض أن إحدى العلامات التجارية للملابس تبيع معاطف شتوية عبر الإنترنت. بناءً على البيانات التاريخية (الاعتقادات المسبقة)، لوحظ أن مبيعات المعاطف الشتوية في شهر سبتمبر كانت منخفضة نسبيًا. وبالتالي، قد تتوقع العلامة التجارية في البداية أن يستمر هذا النمط في موسم سبتمبر القادم.
ومع ذلك، في موسم سبتمبر الحالي، يشهدون ارتفاعًا مفاجئًا في المبيعات في منتصف الشهر (دليل جديد). تطالبهم هذه البيانات بتحديث توقعاتهم الأولية. قد يكون أحد الأسباب المحتملة هو الانخفاض المفاجئ في درجة الحرارة أو بداية فصل الشتاء بشكل غير عادي هذا العام.
وبفضل هذه البيانات الجديدة، تقوم العلامة التجارية الآن بتعديل توقعاتها باستخدام النموذج الافتراضي، متوقعة زيادة الطلب في موسم سبتمبر الحالي وربما القادم (احتمال لاحق). يمكن لأعمال التجارة الإلكترونية التخزين وفقًا لذلك، بحيث تكون جاهزة لتلبية الطلب غير المتوقع.
نموذج التعلم الآلي
يستخدم نموذج التعلم الآلي التعلم العميق والشبكات العصبية لتمييز العلاقات المعقدة. وكثيراً ما تكون هذه العلاقات معقدة للغاية وغير خطية بحيث لا يمكن للأدوات الإحصائية التقليدية أن تتفكك. يبدو مثيرا للإعجاب، أليس كذلك؟
تصوره على أنه عقل رقمي يتعلم بلا توقف من الأنماط التي يلاحظها، حيث تكون الأنماط، في هذا السياق، عادات شراء المستهلك. وكما هو الحال مع الطريقة التي تعزز بها أدمغتنا الذاكرة من خلال التكرار والملاحظة، تتكيف نماذج التعلم الآلي أيضًا وتحسن الفهم بمرور الوقت.
على سبيل المثال، لنأخذ في الاعتبار شركة تبيع منتجات العناية بالجمال للسيدات. يمكنهم الاستفادة من أداة مثل حل علي بابا للذكاء الاصطناعي. تقوم هذه المنصة بمحاكاة وفحص طلب السوق ومن ثم معالجة البيانات مسبقًا باستخدام ذكاء البيانات وخوارزميات التنبؤ بالسلاسل الزمنية.
يمكن لنموذج التعلم الآلي تحديد الاتجاهات الناشئة من خلال تحليل أنماط الشراء لدى العملاء. على سبيل المثال، قد تلاحظ زيادة في الطلب على واقي الشمس كل صيف. وكمثال آخر، قد يكتشف النموذج أن الإصدار الخاص من أحمر الشفاه مطلوب بشدة عندما يبدأ العمل تعاونًا جديدًا مع فنان مكياج بارز ومؤثر.
سيؤدي التنبؤ بالطلب في الوقت الحقيقي إلى إحداث ثورة في سلاسل التوريد
سواء قررت الشركات استخدام طريقة نوعية مثل أبحاث السوق والدراسات الاستقصائية، أو طريقة كمية متقدمة مثل نماذج التعلم الآلي (أو مزيج من الاثنين معا)، فمن الواضح أن التنبؤ بالطلب يخضع لتغييرات كبيرة.
إن التطور من التنبؤ الدوري إلى التنبؤ في الوقت الفعلي مدفوع بالتوافر المتزايد للبيانات الآنية حول سلوك العملاء. وتعني هذه السرعة أن الشركات لم تعد بحاجة إلى الانتظار لأسابيع أو أشهر لجمع البيانات ووضع التوقعات.
يمكنهم التكيف بسرعة، مما يسمح باتخاذ قرارات أكثر دقة. ومن خلال القيام بذلك، تصبح الشركات قادرة على الاستجابة بسرعة أكبر للتحولات في الطلب، مما يؤدي إلى إنشاء سلسلة توريد أكثر كفاءة واستجابة. لمزيد من الاستراتيجيات والتقنيات حول كيفية فهم العملاء وسلوكياتهم، قم بمراجعة هذا الرابط مركز المدونة!
هل تبحث عن حل لوجستي بأسعار تنافسية ورؤية كاملة ودعم عملاء يمكن الوصول إليه بسهولة؟ تفحص ال سوق Alibaba.com Logistics اليوم.
