Как предсказать сезонные колебания спроса: основные методики и инструменты прогнозирования

В чем задача прогнозирования сезонного спроса

Термин сезонный спрос относится к колебаниям объема продаж, которые обычно повторяются в течение определенного периода времени. Эти «приливы и отливы» в продажах могут происходить в большей части ассортимента или влиять только на определенные продукты.

Например, спрос на надувные бассейны увеличивается в период с мая по август, а продажи горнолыжных очков растут с ноября по январь. В конце года, в преддверии новогодних праздников, можно ожидать скачка розничных продаж по большинству основных категорий.

Сезонный спрос может быть привязан к сезонным циклам, таким как погода, праздники или другим ежегодным событиям, например, к подготовке школьников к началу учебного года. Он также может быть связан с распродажами, такими как «черная пятница», «Киберпонедельник» и так далее. Причем сезонные закономерности будут выглядеть по-разному для каждой страны, климата или культуры, в которой работает компания.

Но сезонный спрос — это не просто годовая тенденция. Он также может относиться к еженедельным или ежемесячным событиям. Например, можно обнаружить, что продажи падают в середине недели, когда у покупателей меньше свободного времени для шопинга. Либо продажи могут увеличиваться в определенное время или дни месяца, когда большинство клиентов получают зарплату. Глубокое понимание сезонного спроса имеет решающее значение для успеха в бизнесе, поскольку оно помогает быть готовым в те периоды, когда клиенты больше всего нуждаются в покупках.

Прогнозирование сезонного спроса выполняется путем анализа исторических данных для определения того, когда объем заказов увеличивается, чтобы закупить достаточно запасов для удовлетворения заказов клиентов и подтвердить бизнес-расходы.

Основные методы и инструменты прогнозирования спроса

Для компаний важно точно прогнозировать колебания сезонного спроса, чтобы оптимизировать управление запасами и повысить удовлетворенность клиентов. Можно выделить несколько основных инструментов и методов, используемых для прогнозирования сезонного спроса.

Анализ исторических данных

Первый этап прогнозирования спроса на сезонные товары — изучение исторических данных о продажах. Для выявления закономерностей, тенденций и циклов в этих данных применяются различные методы, такие как скользящие средние, экспоненциальное сглаживание или декомпозиция. Эти методы помогают устранить неточности и нерегулярности в данных, а также выявить сезонные колебания. Кроме того, можно сопоставить данные о продажах с внешними факторами, такими как погода, праздники или активность конкурентов, чтобы понять, какие именно переменные влияют на спрос.

Выбор модели для прогнозирования

Следующий этап заключается в подборе адекватной модели прогнозирования, способной учитывать сезонные колебания в данных и проецировать их на будущее. Существует множество видов моделей, включая регрессионные методы, анализ временных рядов и алгоритмы машинного обучения, которые могут эффективно работать с различными степенями сложности и неопределенности. Среди популярных решений для анализа сезонных продуктов выделяются сезонные модели ARIMA (интегрированная модель авторегрессии), метод экспоненциального сглаживания Холта-Винтера, а также другие подходы к прогнозированию. Для внедрения этих моделей в анализ данных и генерации прогнозов можно воспользоваться различными программными инструментами, такими как Excel или Python.
‍
Драйверы спроса

При составлении прогнозов для сезонных товаров необходимо обращать внимание на факторы, которые влияют на покупательское поведение и предпочтения. К ним относятся цена, распродажи, качество продукции и ее доступность. Для анализа и интеграции этих факторов в прогнозы можно прибегать к различным методам, таким как опросы, фокус-группы, маркетинговые исследования или оценка эластичности спроса. Применение этих методов позволяет адаптировать прогнозы с учетом предстоящих изменений в условиях спроса.
‍
Анализ сценариев

Заключительный этап заключается в проведении анализа сценариев, чтобы оценить надежность и точность предсказаний. Этот подход позволяет разработать различные сценарные модели, исходя из вероятных исходов неопределенных факторов, влияющих на спрос, таких как климатические условия, уровень конкуренции или поведение потребителей. В процессе этого анализа могут применяться методы, такие как моделирование Монте-Карло, анализ чувствительности и «what-if» анализ, что помогает создать и оценить сценарии, а также их воздействие на запасы, затраты и доход.

Постоянное совершенствование

Прогнозирование спроса на сезонные товары — это процесс, требующий постоянного внимания и доработки. Поэтому важно регулярно отслеживать фактические продажи и сопоставлять их с прогнозами для оценки их точности и ошибок. Необходимо также обновлять прогнозные данные с учетом новейшей информации и пересматривать подходы и модели прогноза, основываясь на обратной связи и анализе предыдущих результатов.

ИИ для прогнозирования сезонного спроса

Эффективное управление запасами требует тщательной координации стратегии прогнозирования и оптимизации пополнения товаров. Это особенно важно в условиях сезонных колебаний спроса. Применение методов машинного обучения позволяет выявить закономерности и тенденции в данных о продажах, что помогает компаниям лучше предсказывать спрос и получать конкурентные преимущества.

Современные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), предоставляют возможность анализировать огромные объемы данных с высокой скоростью и точностью. ИИ может учитывать множество факторов, включая сезонные изменения, маркетинговые акции и рыночную активность, а также незначительные изменения в поведении потребителей. Это позволяет компаниям делать более точные прогнозы и лучше управлять своими ресурсами.

Согласно исследованию компании Gartner, более 45% компаний уже используют машинное обучение для прогнозирования спроса. Основные причины такого широкого внедрения — улучшенная точность прогнозов, оптимизация цепочек поставок, улучшение финансового планирования и снижение рисков.

Преимущества использования ИИ в прогнозировании сезонного спроса

Расширенный анализ данных  

ИИ способен обрабатывать большие объемы данных, выявляя скрытые закономерности, которые могут остаться незамеченными при традиционных методах анализа. Например, алгоритмы ИИ могут сопоставлять исторические данные о продажах с погодными условиями, экономическими показателями и активностью в социальных сетях, чтобы предсказывать сезонные пики спроса.

Анализ рынка в режиме реального времени  

ИИ может обрабатывать данные из различных источников, включая социальные сети и новостные ленты, для предсказания потребительского поведения. Это позволяет компаниям быстро адаптировать свои стратегии к изменениям на рынке, например, увеличивая запасы перед ожидаемыми всплесками спроса.

Улучшенное управление запасами

Прогнозирование спроса с использованием ИИ помогает оптимизировать запасы, уменьшая случаи дефицита в пиковые сезоны и избыток товаров в периоды затишья. Это не только снижает издержки, но и способствует более эффективному использованию ресурсов компании.

{{upravlenie-zapasami}}

Персонализированные маркетинговые стратегии

ИИ помогает сегментировать клиентов и персонализировать маркетинговые кампании на основе их предпочтений и поведения. Это может включать предсказание, какие товары будут интересны конкретным клиентам в будущем, что позволяет компаниям более точно таргетировать свои предложения и улучшать показатели продаж.

Примеры использования ИИ в прогнозировании спроса

Компании уже видят преимущества применения ИИ в прогнозировании спроса. Например, ритейлеры могут использовать исторические данные и информацию о погоде для определения наилучшего времени для пополнения запасов сезонных товаров. Производители также могут лучше управлять своими цепочками поставок, адаптируясь к изменениям рыночных условий в режиме реального времени.

Эти технологии не только помогают сократить затраты и повысить эффективность, но и создают более точные прогнозы, что является ключевым фактором в успешном управлении бизнесом.

Используйте решение Napoleon IT по прогнозированию сезонного спроса

Если прогнозирование сезонного спроса кажется сложной задачей, Napoleon AI-Driven Forecasting (ADF) может стать ответом на подобные проблемы. Система позволяет прогнозировать спрос с учетом различных параметров и настроек, учитывать разные группы товаров и автоматически выбирать методы прогнозирования.

‍Napoleon ADF помогает компаниям сэкономить время и избежать проблем, связанных с ручным прогнозированием спроса, а также получить точные и актуальные прогнозы спроса, учитывающие все необходимые параметры: сезонность, тенденции, сроки выполнения заказов и даты доставки. Автоматизация процесса позволяет анализировать результаты прогноза детально и логировать все действия пользователей, что обеспечивает прозрачность и контроль над процессом прогнозирования.