Сегодняшние потребители более требовательны, ожидают лучших продуктов и впечатлений. Если они не удовлетворены, они часто ищут другое место. Обзор 25,000 XNUMX потребителей по всему миру выявили, что 64% хотят, чтобы компании быстрее реагировали на их растущие потребности.
Традиционный подход «сделай, продай, повтори» больше не оправдывает ожиданий клиентов. Теперь компаниям необходимо предвидеть, чего хотят клиенты, прежде чем они узнают об этом, и реализовывать эти желания раньше конкурентов.
Но как именно компании могут предсказать, чего хотят их клиенты? Продолжайте читать, пока мы изучаем 5 методов прогнозирования спроса, которые помогут клиентам почувствовать себя услышанными и понятыми.
Содержание
Что такое прогнозирование спроса и почему это важно?
3 типа прогнозирования спроса, которые вам нужно знать
5 методов прогнозирования спроса, которые помогут вам избежать сюрпризов
Прогнозирование спроса в режиме реального времени произведет революцию в цепочках поставок
Что такое прогнозирование спроса и почему это важно?
Прогнозирование спроса похоже на работу метеоролога, но вместо того, чтобы предсказывать солнечный свет или дождь, компании прогнозируют, сколько потребителей их продукции захотят в предстоящие периоды. Другими словами, прогнозирование потребительского спроса — это просто процесс оценки, определяющий будущий спрос на товары или услуги фирмы.
Такое предсказание не является результатом догадок. Вместо этого предприятия используют количественные методы, такие как статистические и эконометрические инструменты, и качественные методы, такие как исследования рынка или мнения экспертов, для точного прогнозирования тенденций спроса. Мы рассмотрим эти методы более подробно в следующих разделах.
Прогнозирование спроса является важным компонентом управления цепочками поставок, и компании могут получить огромную выгоду от его реализации различными способами:
- Оптимизирующий управление запасами: Точно прогнозируя будущий спрос, предприятия могут поддерживать оптимальный уровень запасов. Это может помочь им избежать дефицита товаров, который может привести к потере продаж и раздражению клиентов, а также к ненужному затовариванию запасов, которое связывает капитал и создает проблемы со складированием.
- Снижение стоимости: Предприятия могут эффективно распределять ресурсы, точно прогнозируя будущий спрос и расширяя или сокращая производственные мощности и рабочую силу. Это может помочь сократить потери при распределении ресурсов, снизить затраты и повысить прибыльность.
- Повышение удовлетворенности клиентов: Понимание потребительского спроса предполагает удовлетворение или превосходство потребностей клиентов путем обеспечения доступности нужных продуктов тогда и там, где они необходимы. Прогнозы спроса позволяют предприятиям согласовывать свои цепочки поставок с потребительским спросом, что приводит к удовлетворению клиентов и принятию мудрых бизнес-решений.
3 типа прогнозирования спроса, которые вам нужно знать
Прогнозирование спроса включает в себя множество инструментов и методов. Однако, прежде чем мы углубимся в это, очень важно сначала понять концепцию анализа спроса. Готовы к быстрой экскурсии? Давайте рассмотрим три основных типа прогнозирования спроса:
Качественное прогнозирование
Методы качественного прогнозирования обычно используются, когда исторические данные недоступны, или когда бизнес запускает новый продукт или выходит на новый рынок. Он опирается на знания и опыт отраслевых экспертов, мнения заинтересованных сторон и другие субъективные факторы, а не на чисто математические данные.
Например, предположим, что компания-производитель смартфонов планирует выпустить новую модель телефона. Они могут использовать методы качественного прогнозирования, такие как фокус-группы, опросы или интервью, чтобы понять, какие функции могут понравиться потребителям, сколько они готовы заплатить и сколько единиц компания может рассчитывать продать. Обратная сторона качественного прогнозирования? Оно субъективно и может зависеть от когнитивных предубеждений.
Прогнозирование спроса временных рядов
Прогнозирование спроса по временным рядам — это подход к количественному прогнозированию будущих потребностей клиентов. Этот метод, основанный на данных, учитывает исторические данные для оценки будущего спроса.
Это включает в себя оценку данных о прошлых продажах для выявления закономерностей, тенденций роста или любых изменений, связанных с разным временем года, которые могут повлиять на будущий спрос. Он использует статистические методы, такие как линейная регрессия и Скользящие средние для построения этих прогнозов спроса.
Среди этих методов линейная регрессия подобна проведению максимально возможной прямой линии через группу точек на графике. Эта линия является лучшим предположением об основной тенденции в данных, что помогает прогнозировать будущие сценарии. Если мы видим, что линия прошлых продаж имеет тенденцию вверх, это полезный индикатор того, что будущие продажи также могут увеличиться.
Пассивное прогнозирование спроса
Пассивное прогнозирование спроса — это еще один количественный метод, который использует данные прошлых продаж для прогнозирования будущего спроса. Но в отличие от прогнозирования спроса на основе временных рядов, пассивное прогнозирование спроса считается более упрощенным. Обычно он идеально подходит для предприятий со строго сезонными или стабильно растущими продажами (компаний, которые наблюдают одну и ту же картину продаж из года в год).
Давайте рассмотрим небольшой магазин, который продает рождественские украшения. Как по маслу, их продажи стремительно растут в ноябре и декабре каждого года, а до конца года остаются спокойными. Этот магазин мог бы использовать пассивное прогнозирование спроса, проанализировав продажи в ноябре и декабре прошлого года, чтобы получить хорошее представление о том, чего ожидать в этом году. Возьмем упрощенный пример: если в декабре прошлого года они продали 100 елочных украшений и бизнес стабильно растет, то в этом году они могут рассчитывать продать около 110 или 120 штук.
5 методов прогнозирования спроса, которые помогут вам избежать сюрпризов
Вооружившись знаниями о различных типах прогнозирования спроса, пришло время более подробно изучить пять основных методов прогнозирования и понять их мельчайшие детали:
Метод Дельфи
Метод Дельфи — это итеративный качественный процесс, в котором используется коллективный разум группы экспертов. Этот итеративный подход вращается вокруг уточнения мнений и рекомендаций различных знающих людей для создания точных прогнозов относительно будущего спроса на продукт или услугу. Вот разбивка этого итерационного процесса:
- Выбор экспертов: Соберите разнообразную группу экспертов в сфере бизнеса, включая специалистов отрасли, аналитиков рынка или даже опытных сотрудников организации с обширными знаниями рынка.
- Задавая вопрос: Фасилитатор отправляет экспертам опрос, содержащий вопросы, имеющие отношение к будущему спросу бизнеса, например: «Какие факторы будут влиять на спрос на нашу продукцию в ближайшие два года?»
- Сбор мнений: Ответы на опрос собираются независимо от каждого эксперта, что обеспечивает свободное выражение мыслей без вмешательства в чужое мнение.
- Делимся отзывами: Фасилитатор составляет обзор ключевых идей и мнений, изложенных в ответах, и распространяет это резюме среди группы, позволяя экспертам изучить общие тенденции и точки зрения своих коллег.
- Переоценка мнений: Используя эту новую информацию, эксперты переоценивают свои предыдущие ответы и вносят изменения на основе идей, полученных от других участников.
- Повторяем процесс: Для достижения консенсуса цикл вопросов, обмена отзывами и пересмотра мнений повторяется до тех пор, пока прогнозы экспертов не совпадут.
Исследование рынка
Исследование рынка Это систематический процесс сбора, анализа и интерпретации ценных данных о предпочтениях, потребностях и поведении целевых потребителей. В качестве метода качественного прогнозирования спроса он использует дискуссии и опросы в фокус-группах для понимания потребительских предпочтений и прогнозирования будущего спроса на продукты или услуги.
Давайте рассмотрим сценарий, когда бренд продает вкусные шоколадные батончики. Они заметили устойчивое снижение продаж традиционных плиток молочного шоколада. Вместо паники они использовали свои лучшие детективные навыки и провели качественное исследование рынка.
Бренд организовал виртуальные фокус-группы с любителями шоколада разных возрастных групп, происхождения и географического положения. Они спросили их об их шоколадных предпочтениях: им нравится молочный шоколад или им больше нравится темный или белый шоколад? Ищут ли они шоколад одного происхождения? Предпочитают ли они добавление орехов, фруктов или других ингредиентов в шоколадные батончики?
Они также разослали онлайн-опросы более широкой аудитории через свои страницы в социальных сетях, чтобы собрать дополнительную информацию о том, почему они переходят. Они более заботятся о своем здоровье? Веган? Или они просто следуют тенденциям Instagram?
Как только результаты были получены, они обнаружили растущий спрос на веганский шоколад, поскольку потребители ищут альтернативные лакомства, не содержащие молочных продуктов. Они также обнаружили, что их клиенты жаждут творчества – им нужны интересные ингредиенты и неожиданные вкусовые характеристики.
Основываясь на этих выводах, бренд выпустил веганскую плитку темного шоколада с захватывающей смесью морской соли и карамели. Это не случайное решение, основанное на прихоти; он стратегический, рассчитанный и основанный на предпочтениях покупателей – и все это благодаря тщательному исследованию рынка.
Наивная модель прогнозирования
Модель наивного прогнозирования представляет собой простой количественный метод, использующий фактический спрос за последний период для определения последующего прогноза. Эта модель работает по принципу, что история часто повторяется, что указывает на то, что прошлые данные могут точно предсказать будущий спрос. Поскольку он не требует сложных вычислений или глубоких статистических исследований, его справедливо называют «наивным».
Предположим, владелец бизнеса управляет интернет-магазином, специализирующимся на экологически чистых многоразовых бутылках для воды. Эти бутылки завоевали значительную популярность благодаря своей безвредности для окружающей среды и пользуются стабильным спросом в течение нескольких месяцев.
Используя наивную модель прогнозирования, владелец магазина будет полагаться на продажи за последний месяц (например, 500 бутылок воды), чтобы спрогнозировать спрос на предстоящий месяц. Поскольку спрос на многоразовые бутылки для воды остается относительно стабильным и не зависит от сезонных изменений или рыночных тенденций, простота наивной модели точно прогнозирует ожидаемые продажи в следующем месяце.
Вероятностная модель
Вероятностные модели — это передовые инструменты статистического прогнозирования, которые в значительной степени полагаются на математические формулы и статистические показатели. Их используют, когда будущее неопределенно. Слово «вероятностный» происходит от слова «вероятность», математического термина, обозначающего вероятность возникновения события.
В вероятностной модели предприятия используют данные прошлых продаж и математические формулы для прогнозирования возможного будущего спроса. Что это значит? Проще говоря, это похоже на прошлые продажи солнцезащитных шляп в летние месяцы. Если высокие продажи происходят каждый июнь, июль и август, вероятностная модель также предсказывает высокие продажи в эти месяцы на ближайшие годы на основе наблюдаемой закономерности.
«Распределение Пуассона» и «Байесовская вероятностная модель» — популярные вероятностные модели:
Модель Пуассона
Думайте о распределении Пуассона как о предсказании дождя. Мы можем знать, что дождь, вероятно, будет идти 10 дней из 30, но мы не можем предсказать, какие именно дни это будут — это случайность. Точно так же распределение Пуассона помогает предприятиям оценить, сколько клиентов, скажем, вероятно, будут заходить в их магазин или на веб-сайт каждый день.
Используя распределение Пуассона, владелец бизнеса может заметить, что он продает в среднем около 100 шляп в день. В солнечные дни это число увеличивается, а в пасмурные – снижается. С помощью модели Пуассона магазин может узнать:
- Шансы продать, скажем, 50 шляп в пасмурный день,
- Или 150 головных уборов в солнечный день!
Байесовская модель
Байесовская вероятностная модель предполагает обновление прогнозов по мере поступления новых данных. Предположим, бренд одежды продает зимние пальто через Интернет. Основываясь на исторических данных (предварительные предположения), можно сказать, что продажи зимних пальто в сентябре были относительно низкими. Таким образом, бренд может изначально предсказать, что эта тенденция сохранится и в предстоящем сентябрьском сезоне.
Однако в текущем сентябрьском сезоне они наблюдают внезапный всплеск продаж в середине месяца (новые доказательства). Эти данные побуждают их обновить свой первоначальный прогноз. Одной из возможных причин может быть внезапное понижение температуры или необычно ранняя зима в этом году.
Благодаря этим новым данным бренд теперь корректирует свои прогнозы, используя байесовскую модель, ожидая увеличения спроса в текущем и, возможно, предстоящем сентябрьском сезоне (апостериорная вероятность). Бизнес электронной коммерции может запастись соответствующим образом, готовый удовлетворить неожиданный спрос.
Модель машинного обучения
Модель машинного обучения использует глубокое обучение и нейронные сети для выявления сложных взаимосвязей. Эти взаимосвязи зачастую слишком сложны и нелинейны, чтобы их можно было разгадать традиционными статистическими инструментами. Звучит впечатляюще, не так ли?
Визуализируйте его как цифровой мозг, который непрерывно учится на закономерностях, которые он наблюдает, где в данном контексте закономерностями являются покупательские привычки потребителей. Подобно тому, как наш мозг укрепляет память посредством повторения и наблюдения, модели машинного обучения со временем адаптируются и совершенствуют понимание.
В качестве примера рассмотрим бизнес по продаже женской косметики. Они могли бы использовать такой инструмент, как AI-решение Alibaba. Эта платформа моделирует и изучает рыночный спрос, а затем предварительно обрабатывает данные с использованием алгоритмов анализа данных и прогнозирования временных рядов.
Модель машинного обучения может выявлять возникающие тенденции, анализируя модели покупок клиентов. Например, каждое лето он может заметить всплеск спроса на солнцезащитный крем. Другой пример: модель может обнаружить, что помады специального выпуска пользуются большим спросом всякий раз, когда компания инициирует новое сотрудничество с известным влиятельным визажистом.
Прогнозирование спроса в режиме реального времени произведет революцию в цепочках поставок
Независимо от того, решат ли компании использовать качественный метод, такой как исследования рынка и опросы, или продвинутый количественный метод, такой как модели машинного обучения (или их комбинацию), очевидно, что прогнозирование спроса претерпевает значительные изменения.
Переход от периодического прогнозирования к прогнозированию в реальном времени обусловлен растущей доступностью мгновенных данных о поведении клиентов. Такая оперативность означает, что предприятиям больше не нужно ждать недели или месяцы, чтобы собрать данные и сделать прогнозы.
Они могут быстро адаптироваться, что позволяет принимать более точные решения. Благодаря этому предприятия смогут более оперативно реагировать на изменения спроса, что приведет к созданию более эффективной и гибкой цепочки поставок. Дополнительные стратегии и методы, позволяющие понять клиентов и их поведение, см. блог центр!
Ищете логистическое решение с конкурентоспособными ценами, полной прозрачностью и легкодоступной поддержкой клиентов? Проверьте Торговая площадка логистики Alibaba.com прямо сейчас
