Як технології для прогнозування попиту можуть змінити вашу стратегію продажів?

18.08.2023
4106
Автоматизоване прогнозування попиту в ритейлі
PR матеріал

Згідно з інформацією від McKinsey & Company більшість бізнесів, які знаходяться на ринку споживчих товарів, здатні підвищити точність прогнозування попиту в середньому на 10-20%. Це може призвести до збільшення маржинальної прибутковості в середньому на 2-5% та зменшення запасів товарів приблизно на 20-25%.

Водночас мінливість попиту, вплив воєнних дій на бізнес, міграція населення та зростання інфляції суттєво впливають на купівельну поведінку споживачів і, відповідно, на рівень регулярних та промопродажів. В таких умовах наявність точного прогнозу попиту може збільшити прибуток бізнесу та допомогти уникнути багатьох витрат. І навпаки: відсутність чіткої системи прогнозування може призвести до серйозних збитків через списання товару або втрачені продажі.

Про те, як збільшити точність прогнозування в умовах сьогодення, які технології в цьому допомагають та яким чином розрахувати ваш потенційний прибуток від їх впровадження, розповідають експерти SMART Demand Forecast.


Все починається з прогнозу

Прогнозування попиту є першочерговою ланкою для будь-якої компанії – незалежно від того, чи вона діє у сфері ритейлу, чи виробництва. Точні прогнози попиту виступають ключовим інструментом, оскільки вони надають важливу інформацію для подальшої розробки ефективної стратегії продажів і максимізації прибутків компанії. Крім того, точні прогнози попиту створюють для бізнесу ряд переваг, які дозволяють:

  • Ефективно планувати виробництво, уникати нестач або перепродажу товарів, оптимально використовувати ресурси та зменшувати витрати.

  • Розробляти маркетингові стратегії, зосереджуючись на популярних продуктах і реагуючи на зміни в попиті. 

  • Встановлювати оптимальні ціни, забезпечуючи максимальний рівень прибутку. 

  • Планувати фінансові ресурси компанії, оцінювати доходи і витрати, забезпечувати достатні фінансові ресурси для виробництва, маркетингу та розвитку продуктів.

  • Точні прогнози попиту також допомагають компаніям управляти ризиками. Завдяки їм бізнес може створювати фінансові резерви, щоб уникнути можливих фінансових труднощів, які можуть виникнути в разі непередбачених змін у попиті. 

Проте важливим аспектом є показник точності прогнозу, який ви будуєте. Він впливає на правильність прийнятих подальших управлінських рішень. 

В книзі «The Little Book of Operational Forecasting» доктор Стів Морлідж провів аналіз і виявив, що непотрібні операційні витрати через погане прогнозування становлять 2% собівартості продажів. Тобто якщо маємо виручку 1 млн грн з маржинальністю 50%, то зайві з витрати тут становитимуть 10 тис. Ці дані вкотре підкріплюють думку, що погане прогнозування – це марнотратна річ.  

До речі, у спеціальному калькуляторі SMART Demand Forecast можна дізнатися, як зміниться прибуток вашої компанії за збільшеного показника точності прогнозу.

Як збільшити точність прогнозування?

Ось кілька порад, які можна застосувати для покращення точності прогнозування:

Збір якісних та кількісних даних: Збирайте максимально повну та точну інформацію про фактори, які впливають на попит, такі як історичні дані продажів, тренди ринку, економічні показники, конкурентні аналізи та дані від клієнтів. Це дозволить побудувати більш об'єктивні та точні прогнози.

Постійне оновлення та перевірка прогнозів: Прогнози повинні постійно оновлюватися та перевірятися на відповідність до актуальних даних. Аналізуйте та враховуйте нові інформаційні впливи, зміни у ринкових умовах та споживацьких тенденціях, щоб вдосконалювати та коригувати прогнози.

Вдосконалення методів та технологій прогнозування: розгляньте можливість використання точніших та складніших моделей прогнозування, що здатні враховувати ширший спектр факторів та змінних.

Основні технології прогнозування попиту: їхні переваги та недоліки

  1. Статистичні моделі прогнозування попиту

Статистичні моделі – це математичні алгоритми, які використовують статистичні методи для аналізу даних та прогнозування попиту. Вони базуються на історичних даних і використовують статистичні залежності для прогнозування майбутнього попиту.

Переваги технології:

  • Статистичні моделі можуть бути застосовані в різних галузях – від роздрібної торгівлі до виробництва – і дозволяють прогнозувати попит на різні товари й послуги.

  • Вони відносно прості у реалізації й використанні, що робить їх доступними для широкого кола користувачів.

Недоліки технології:

  • Технологія нездатна врахувати надто складні або нелінійні залежності між факторами й попитом. 

  • Статистичні моделі покладаються на історичні дані. Це означає, що вони можуть не враховувати нові тенденції, зміни у споживацькій поведінці та інші фактори, які не відображаються в наявних даних.

  1. Big Data

Аналітика великих даних, або Big Data – це процес збору, аналізу та використання великого обсягу різноманітних даних з метою отримання цінної інформації та прогнозування попиту. Вона базується на використанні спеціалізованих інструментів і технік для обробки та інтерпретації даних.

Переваги технології:

  • Здатність працювати з великим обсягом структурованих і неструктурованих даних з різних джерел, що дозволяє отримати глибше розуміння споживачів, їхньої поведінки та попиту.

  • Можливість виявляти складні зв'язки та тенденції, які інші методи можуть пропустити. Виявлення прихованих патернів та залежностей, що сприяє точнішим прогнозам попиту.

Недоліки технології:

  • Необхідність мати достатньо потужні обчислювальні ресурси та високоефективні алгоритми для обробки та аналізу великих обсягів даних.

  • Використання значних обсягів особистої і комерційної інформації вимагає ретельного управління конфіденційністю та захистом даних.

  1. Машинне навчання

Машинне навчання – це галузь штучного інтелекту, яка використовує алгоритми та моделі для виявлення складних залежностей у великих обсягах даних і прогнозування майбутніх трендів. 

Переваги технології:

  • Здатність автоматично аналізувати тисячі й навіть мільйони записів, виявляючи приховані закономірності, що допомагає досягти більшої точності прогнозування.

  • Здатність машинного навчання адаптуватися до умов, що швидко змінюються. Це дозволяє реагувати на швидкозмінні ринкові тенденції.

Недоліки технології:

  • Потреба у якісних даних для навчання моделей. Недостатньо якісні або неправильно підготовлені дані можуть призвести до неточних прогнозів.

  • Необхідність значних обчислювальних ресурсів, особливо для обробки великих обсягів даних.

  • Необхідність наявності команди з експертними знаннями в цій сфері, яка може інтерпретувати запити компанії до технології і навпаки.

Щоб дізнатися більше про можливості системи прогнозування попиту на базі машинного навчання та штучного інтелекту, залиште ваш запит нижче.

Залишити запит

Рекомендації щодо вибору технології прогнозування попиту

Декілька порад щодо вибору технології прогнозування попиту:

  • Аналізуйте свої потреби: Перш ніж обирати конкретну технологію, проаналізуйте, які саме типи прогнозування попиту вам потрібні і які конкретні вимоги ви маєте. Це допоможе зрозуміти, яка технологія найкраще підходить для вашого бізнесу.

  • Враховуйте доступні ресурси: Оцініть наявні обчислювальні ресурси, фінансові можливості та експертні знання у вашому бізнесі. Обираючи технологію, врахуйте, чи маєте ви достатні ресурси для її впровадження та підтримки.

  • Розгляньте комбінацію технологій: Необов'язково обирати лише одну технологію. Ви можете розглянути комбінацію різних методів прогнозування попиту, щоб отримати найкращі результати. Наприклад, поєднання статистичних моделей з машинним навчанням або використання аналітики великих даних для отримання додаткової інформації.

  • Тестуйте та вдосконалюйте: Обираючи технологію прогнозування попиту, необхідно провести тестування та оцінку результатів. Відстежуйте точність прогнозів, порівнюйте їх з фактичними даними й вдосконалюйте свої методи, якщо потрібно.

Що змінилось в процесах прогнозування регулярних та промопродажів сьогодні? 

Повномасштабна війна має колосальний вплив на бізнес в цілому та на окремі його процеси. Що стосується прогнозування, то варто брати до уваги такі зміни:

Обмеженість в логістиці: Багато підприємств, які надавали логістичні послуги, постраждали внаслідок війни та втратили багато власних ресурсів, що також суттєво вплинуло на якість надання таких послуг, їхню вартість та строки виконання. А це напряму впливає на виконання прогнозу попиту.

Міграція населення: Зміна місця проживання та міграція багатьох людей за кордон впливає на патерни попиту, що може ускладнити точне прогнозування. 

Фактор повітряних тривог: Під час повітряних тривог точки реалізації можуть бути зачинені, що призводить до прямих втрат продажів та ускладнює прогнозування попиту. 

Обмеження енергопостачання: Зміни в енергопостачанні впливають на роботу бізнесу, споживчі звички та патерни попиту. Це також варто враховувати під час прогнозування. 

В цілому, всі ці обмеження призводять до складнощів у прогнозуванні попиту та можуть спричинити зниження рівня обслуговування.

5 причин інвестувати в сучасні технології прогнозування

  1. Точніше планування

Завдяки новітнім технологіям прогнозування ви отримуєте точніші дані щодо попиту на ваші товари або послуги. Це дозволяє планувати виробництво, запаси й постачання з більшою точністю, уникати недостач або надлишків і задовольняти потреби клієнтів.

  1. Швидка адаптація до змін

Сучасні технології прогнозування попиту дозволяють виявляти тренди, сезонні коливання та інші зміни в попиті. Це дозволяє адаптувати стратегію продажів через внесення змін у планування, маркетинг та постачання. Відповідно, ви стаєте більш гнучкими й ефективними в питаннях реакції на зміни ринкових умов.

  1. Ефективний маркетинг

Прогнозування попиту допомагає краще розуміти вашу цільову аудиторію, їхні потреби й переваги. Це дозволяє створювати більш ефективні маркетингові кампанії, спрямовані на конкретні сегменти ринку. Ви можете націлити свої ресурси на ті канали, повідомлення та стратегії, які найефективніше привернуть клієнтів.

4. Зниження ризиків

Використання сучасних технологій прогнозування попиту допомагає знизити ризики, пов'язані з недостачею або надлишком запасів, неправильними планами постачання або стратегіями продажу. Точні прогнози попиту дозволяють обґрунтовано планувати ресурси й стратегії з управління ризиками.

5. Збільшення конкурентоспроможності: 

Впровадження новітніх рішень прогнозування попиту в вашу стратегію продажів дозволяє бути більш гнучкими та адаптивними до змін ринку. Це покращує вашу конкурентоспроможність, оскільки ви забезпечуєте клієнтів продукцією або послугами, коли вони найбільше цього потребують.

Бажаєте дізнатися більше про можливості прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту? Фахівці SMART Demand Forecast готові вам допомогти. Щоб отримати консультацію, залиште ваш запит нижче.

Отримати консультацію

Читайте новини і аналітику про ритейл та e-commerce в Україні на нашій сторінці в Facebook, на нашому каналі в Telegram, а також підписуйтеся на щотижневу e-mail розсилку.