Kuasai Seni Peramalan Permintaan Dengan 5 Metode Ini

Konsumen saat ini lebih menuntut dan mengharapkan produk dan pengalaman yang lebih baik. Jika tidak puas, mereka sering mencari di tempat lain. Sebuah survei tentang 25,000 konsumen global mengungkapkan bahwa 64% ingin perusahaan merespons kebutuhan mereka yang terus berkembang dengan lebih cepat.

Pendekatan tradisional “buat, jual, ulangi” tidak lagi memenuhi harapan pelanggan. Bisnis kini harus mengantisipasi apa yang diinginkan pelanggan sebelum mereka mengetahui dan mewujudkan keinginan tersebut sebelum persaingan. 

Namun bagaimana tepatnya bisnis dapat memprediksi apa yang diinginkan pelanggannya? Lanjutkan membaca selagi kami menjelajahi 5 teknik perkiraan permintaan untuk membantu pelanggan merasa didengarkan dan dipahami.

Daftar Isi
Apa yang dimaksud dengan peramalan permintaan dan mengapa hal ini penting?
3 jenis peramalan permintaan yang perlu Anda ketahui
5 teknik perkiraan permintaan untuk membantu Anda menghindari kejutan
Perkiraan permintaan secara real-time akan merevolusi rantai pasokan

Apa yang dimaksud dengan peramalan permintaan dan mengapa hal ini penting?

Peramalan permintaan mirip dengan ahli meteorologi, namun alih-alih memprediksi cuaca cerah atau hujan, bisnis memperkirakan berapa banyak produk yang diinginkan pelanggan mereka di periode mendatang. Dengan kata lain, memprediksi permintaan pelanggan hanyalah sebuah proses estimasi yang menentukan permintaan masa depan atas barang atau jasa suatu perusahaan.

Prediksi seperti ini bukanlah hasil dugaan belaka. Sebaliknya, bisnis menggunakan metode kuantitatif, seperti alat statistik dan ekonometrik, dan teknik kualitatif, seperti survei pasar atau pendapat ahli, untuk memprediksi tren permintaan secara akurat. Kami akan mengeksplorasi metode ini lebih dalam pada bagian berikut.

Perkiraan permintaan merupakan komponen penting dalam manajemen rantai pasokan, dan perusahaan dapat memperoleh manfaat besar dari penerapannya dalam berbagai cara:

• Mengoptimalkan manajemen persediaan: Dengan memprediksi permintaan di masa depan secara akurat, bisnis dapat mempertahankan tingkat persediaan yang optimal. Hal ini dapat membantu mereka menghindari kehabisan stok, yang dapat menyebabkan hilangnya penjualan dan mengganggu pelanggan, atau kelebihan stok yang tidak perlu, sehingga menghambat modal dan menimbulkan masalah penyimpanan.
• Mengurangi biaya: Bisnis dapat mengalokasikan sumber daya secara efisien dengan memprediksi permintaan di masa depan secara akurat dan memperluas atau mengurangi kapasitas produksi dan tenaga kerja. Hal ini dapat membantu mengurangi pemborosan dalam alokasi sumber daya, mengurangi biaya, dan meningkatkan profitabilitas.
• Meningkatkan kepuasan pelanggan: Memahami permintaan pelanggan melibatkan pemenuhan atau melampaui kebutuhan pelanggan dengan memastikan produk yang tepat tersedia kapan dan di mana produk tersebut dibutuhkan. Perkiraan permintaan memungkinkan perusahaan untuk menyelaraskan rantai pasokan mereka dengan permintaan pelanggan, sehingga menghasilkan pelanggan yang puas dan keputusan bisnis yang bijaksana.

3 jenis peramalan permintaan yang perlu Anda ketahui

Peramalan permintaan melibatkan berbagai alat dan teknik. Namun, sebelum kita mendalami hal ini, penting bagi kita untuk terlebih dahulu memahami konsep analisis permintaan. Siap untuk tur singkat? Mari kita jelajahi tiga jenis utama perkiraan permintaan:

Peramalan kualitatif

Metode peramalan kualitatif biasanya digunakan ketika data historis tidak tersedia atau suatu bisnis meluncurkan produk baru atau memasuki pasar baru. Hal ini bergantung pada pengetahuan dan pengalaman pakar industri, pendapat pemangku kepentingan, dan faktor subjektif lainnya, bukan data matematika murni.

Misalnya, sebuah perusahaan ponsel pintar berencana meluncurkan model ponsel baru. Mereka mungkin menggunakan metode perkiraan kualitatif seperti kelompok fokus, survei, atau wawancara untuk memahami fitur apa yang mungkin disukai konsumen, berapa banyak mereka bersedia membayar, dan berapa banyak unit yang dapat dijual oleh perusahaan. Kelemahan dari peramalan kualitatif? Ini subjektif dan dapat dipengaruhi oleh bias kognitif.

Peramalan permintaan deret waktu

Peramalan permintaan deret waktu adalah pendekatan peramalan kuantitatif untuk memprediksi kebutuhan pelanggan di masa depan. Metode berbasis data ini mempertimbangkan data historis untuk memperkirakan permintaan di masa depan. 

Hal ini mencakup penilaian data penjualan masa lalu untuk mengidentifikasi pola, tren yang berkembang, atau perubahan apa pun yang terkait dengan waktu berbeda dalam setahun, yang dapat memengaruhi permintaan di masa depan. Ini menggunakan metode statistik seperti regresi linier dan moving averages untuk membangun perkiraan permintaan ini.

Di antara teknik-teknik tersebut, regresi linier seperti menggambar garis lurus terbaik melalui sekelompok titik pada grafik. Garis ini merupakan perkiraan terbaik dari tren yang mendasari data, sehingga membantu dalam memprediksi skenario masa depan. Jika kita melihat garis penjualan di masa lalu cenderung meningkat, ini merupakan indikator yang berguna bahwa penjualan di masa depan juga cenderung meningkat.

Peramalan permintaan pasif

Peramalan permintaan pasif adalah metode kuantitatif lain yang menggunakan data penjualan masa lalu untuk memprediksi permintaan di masa depan. Namun tidak seperti peramalan permintaan deret waktu, peramalan permintaan pasif dianggap lebih sederhana. Biasanya ini ideal untuk bisnis dengan penjualan yang sangat musiman atau terus meningkat (perusahaan yang melihat pola penjualan yang sama dari tahun ke tahun).

Mari kita pertimbangkan sebuah toko kecil yang menjual dekorasi Natal. Seperti jam kerja, penjualan mereka melonjak pada bulan November dan Desember setiap tahun dan tenang selama sisa tahun tersebut. Toko ini dapat menggunakan perkiraan permintaan pasif dengan melihat penjualan bulan November dan Desember lalu untuk mendapatkan gambaran bagus tentang apa yang diharapkan tahun ini. Dengan menggunakan contoh sederhana, jika mereka menjual 100 hiasan pohon Natal pada bulan Desember lalu, dan bisnisnya terus berkembang, mereka mungkin akan menjual sekitar 110 atau 120 hiasan tahun ini.

5 teknik perkiraan permintaan untuk membantu Anda menghindari kejutan

Berbekal pengetahuan tentang berbagai jenis peramalan permintaan, sekarang saatnya untuk mengeksplorasi lima teknik peramalan teratas secara mendalam dan memahami seluk beluk cara kerjanya:

Metode Delphi

Metode Delphi merupakan proses kualitatif berulang yang memanfaatkan kebijaksanaan kolektif sekelompok ahli. Pendekatan berulang ini berkisar pada penyempurnaan opini dan rekomendasi dari berbagai individu berpengetahuan untuk menghasilkan proyeksi yang tepat mengenai permintaan masa depan suatu produk atau layanan. Berikut adalah rincian dari proses berulang ini:

1. Memilih para ahli: Kumpulkan beragam kelompok pakar di bidang bisnis, termasuk pakar industri, analis pasar, atau bahkan anggota organisasi yang berpengalaman secara internal dengan pengetahuan pasar yang luas.
2. Mengajukan pertanyaan: Fasilitator mengirimkan survei kepada para ahli, yang menampilkan pertanyaan yang relevan dengan permintaan bisnis di masa depan, seperti, “Faktor apa yang akan mempengaruhi permintaan produk kami dalam dua tahun ke depan?”
3. Mengumpulkan pendapat: Respons survei dikumpulkan secara independen dari masing-masing pakar, sehingga menjamin kebebasan berekspresi tanpa mengganggu pendapat orang lain.
4. Berbagi masukan: Fasilitator mengumpulkan ikhtisar gagasan dan pendapat utama yang disampaikan dalam tanggapan dan mendistribusikan kembali ringkasan ini kepada kelompok, sehingga para ahli dapat memeriksa tren umum dan perspektif dari rekan-rekan mereka.
5. Menilai kembali opini: Dengan informasi baru ini, para ahli menilai kembali jawaban mereka sebelumnya dan melakukan revisi berdasarkan wawasan yang diperoleh dari peserta lain.
6. Mengulangi proses: Untuk mencapai konsensus, siklus bertanya, berbagi masukan, dan merevisi pendapat diulangi hingga prediksi para ahli selaras.

Penelitian Pasar

Penelitian Pasar adalah proses sistematis dalam mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data berharga tentang preferensi, kebutuhan, dan perilaku konsumen sasaran. Sebagai teknik perkiraan permintaan kualitatif, teknik ini menggunakan diskusi kelompok terfokus dan survei untuk memahami preferensi konsumen dan mengantisipasi permintaan produk atau layanan di masa depan.

Mari kita pertimbangkan skenario di mana sebuah merek menjual coklat batangan yang lezat. Mereka menyadari adanya penurunan yang stabil dalam penjualan coklat susu batangan tradisional mereka. Alih-alih panik, mereka menggunakan keterampilan detektif terbaik mereka dan melakukan riset pasar kualitatif.

Merek ini mengadakan diskusi kelompok fokus virtual dengan pecinta coklat dari berbagai kelompok umur, latar belakang, dan lokasi geografis. Mereka menanyakan preferensi coklat mereka – Apakah mereka menyukai coklat susu, atau lebih menyukai coklat hitam atau coklat putih? Apakah mereka mencari coklat asal tunggal? Apakah mereka lebih menyukai tambahan kacang-kacangan, buah-buahan, atau bahan lain di dalam coklat batangan?

Mereka juga mengirimkan survei online ke khalayak yang lebih luas melalui halaman media sosial mereka untuk mengumpulkan rincian lebih lanjut tentang alasan mereka beralih. Apakah mereka lebih sadar akan kesehatan? vegan? Atau apakah mereka sekadar mengikuti tren Instagram?

Setelah hasilnya keluar, mereka menemukan adanya peningkatan permintaan terhadap coklat vegan, dimana konsumen mencari makanan alternatif yang bebas produk susu. Mereka juga menemukan bahwa pelanggan mereka mendambakan kreativitas – menginginkan bahan-bahan menarik dan profil rasa yang tidak terduga.

Berdasarkan wawasan ini, merek tersebut meluncurkan coklat batangan ramah vegan dengan campuran garam laut dan karamel yang menarik. Ini bukanlah keputusan acak berdasarkan keinginan; ini strategis, diperhitungkan, dan berdasarkan preferensi pembeli – semuanya berkat riset pasar yang menyeluruh.

Model peramalan yang naif

Model peramalan Naïve adalah metode kuantitatif langsung yang menggunakan permintaan aktual periode terkini untuk menentukan perkiraan berikutnya. Model ini beroperasi berdasarkan prinsip bahwa sejarah sering terulang, yang menunjukkan bahwa data masa lalu dapat memprediksi permintaan di masa depan secara akurat. Karena tidak memerlukan perhitungan yang rumit atau wawasan statistik yang mendalam, maka pendekatan ini tepat disebut 'naif'.

Misalkan seorang pemilik bisnis menjalankan toko e-niaga yang mengkhususkan diri pada botol air ramah lingkungan yang dapat digunakan kembali. Botol-botol ini mendapatkan popularitas yang cukup besar karena sifatnya yang ramah lingkungan, dan menunjukkan permintaan yang konsisten selama beberapa bulan.

Dengan menggunakan model perkiraan naif, pemilik toko akan mengandalkan penjualan bulan terakhir (misalnya, 500 botol air) untuk memprediksi permintaan di bulan mendatang. Karena permintaan botol air minum yang dapat digunakan kembali relatif stabil tanpa terpengaruh oleh perubahan musim atau tren pasar, kesederhanaan model naif ini secara akurat memperkirakan perkiraan penjualan di bulan berikutnya.

Model probabilistik

Model probabilistik adalah alat peramalan statistik tingkat lanjut yang sangat bergantung pada rumus matematika dan ukuran statistik. Mereka digunakan ketika masa depan tidak pasti. 'Probabilistik' berasal dari kata 'Probabilitas', istilah matematika untuk kemungkinan terjadinya suatu peristiwa.

Dalam model probabilistik, bisnis menggunakan data penjualan masa lalu dan rumus matematika untuk memprediksi kemungkinan permintaan di masa depan. Maksudnya itu apa? Sederhananya, ini seperti melihat penjualan topi matahari di masa lalu di bulan-bulan musim panas. Jika penjualan tinggi terjadi setiap bulan Juni, Juli, dan Agustus, model probabilistik juga akan memprediksi penjualan tinggi pada bulan-bulan tersebut di tahun-tahun mendatang berdasarkan pola yang dilihatnya.

“Distribusi Poisson” dan “model probabilitas Bayesian” adalah model probabilistik yang populer:

Model Poisson

Bayangkan distribusi Poisson sebagai prediksi hujan. Kita mungkin mengetahui kemungkinan akan turun hujan dalam 10 hari dari 30 hari, namun kita tidak dapat memperkirakan hari apa yang akan terjadi — hal tersebut bersifat acak. Demikian pula, distribusi Poisson membantu bisnis memperkirakan berapa banyak pelanggan, misalnya, yang cenderung mengunjungi toko atau situs web mereka setiap hari.

Saat menggunakan distribusi Poisson, pemilik bisnis dapat melihat bahwa mereka rata-rata menjual sekitar 100 topi setiap hari. Pada hari-hari cerah, jumlah ini meningkat, dan pada hari-hari berawan, jumlahnya menurun. Melalui model Poisson, toko dapat mengetahui:

• Peluang penjualan, katakanlah 50 topi pada hari mendung,
• Atau 150 topi yang terbang tinggi di hari yang cerah!

model Bayesian

Model probabilitas Bayesian adalah tentang memperbarui prediksi seiring dengan masuknya data baru. Misalkan sebuah merek garmen menjual mantel musim dingin secara online. Berdasarkan data historis (keyakinan sebelumnya), terlihat bahwa penjualan mantel musim dingin di bulan September relatif rendah. Oleh karena itu, pihak merek mungkin pada awalnya memperkirakan bahwa pola ini akan berlanjut pada musim September mendatang.

Namun, pada musim September saat ini, mereka melihat lonjakan penjualan secara tiba-tiba di pertengahan bulan (bukti baru). Data ini mendorong mereka untuk memperbarui prediksi awal mereka. Salah satu kemungkinan penyebabnya adalah penurunan suhu secara tiba-tiba atau awal musim dingin yang tidak biasa pada tahun ini.

Dengan data baru ini, merek tersebut kini menyesuaikan prediksinya menggunakan model Bayesian, mengantisipasi peningkatan permintaan pada musim September saat ini dan mungkin mendatang (probabilitas posterior). Bisnis eCommerce dapat menyediakan persediaan yang sesuai, siap memenuhi permintaan yang tidak terduga.

Model pembelajaran mesin

Model pembelajaran mesin menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf untuk membedakan hubungan yang kompleks. Hubungan-hubungan ini seringkali terlalu rumit dan non-linear untuk diurai oleh alat statistik tradisional. Kedengarannya mengesankan, bukan? 

Visualisasikan sebagai otak digital yang tak henti-hentinya belajar dari pola yang diamatinya, dimana dalam konteks ini polanya adalah kebiasaan pembelian konsumen. Seperti cara otak kita memperkuat memori melalui pengulangan dan observasi, model pembelajaran mesin juga beradaptasi dan menyempurnakan pemahaman seiring berjalannya waktu.

Sebagai contoh, perhatikan sebuah bisnis yang menjual produk perawatan kecantikan wanita. Mereka dapat memanfaatkan alat seperti itu Solusi AI Alibaba. Platform ini mensimulasikan dan memeriksa permintaan pasar dan kemudian memproses data terlebih dahulu menggunakan kecerdasan data dan algoritma perkiraan deret waktu.

Model pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi tren yang muncul dengan menganalisis pola pembelian pelanggan. Misalnya, mereka mungkin melihat adanya lonjakan permintaan tabir surya setiap musim panas. Contoh lainnya, model tersebut mungkin mendeteksi bahwa lipstik edisi khusus sangat dicari setiap kali bisnis tersebut memulai kolaborasi baru dengan influencer penata rias terkemuka.

Perkiraan permintaan secara real-time akan merevolusi rantai pasokan

Baik bisnis memutuskan untuk menggunakan metode kualitatif seperti riset pasar dan survei, atau metode kuantitatif tingkat lanjut seperti model pembelajaran mesin (atau kombinasi keduanya), jelas bahwa perkiraan permintaan sedang mengalami perubahan signifikan. 

Evolusi dari perkiraan periodik ke perkiraan real-time didorong oleh meningkatnya ketersediaan data instan tentang perilaku pelanggan. Kedekatan ini berarti bahwa bisnis tidak perlu lagi menunggu berminggu-minggu atau berbulan-bulan untuk mengumpulkan data dan membuat perkiraan. 

Mereka dapat menyesuaikan diri dengan cepat, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih akurat. Dengan melakukan hal ini, dunia usaha dapat merespons perubahan permintaan dengan lebih cepat, sehingga menciptakan rantai pasokan yang lebih efisien dan responsif. Untuk strategi dan teknik lebih lanjut tentang cara memahami pelanggan dan perilaku mereka, lihat pusat blog!