Что такое прогнозирование спроса
В условиях усиливающейся рыночной конкуренции компании все чаще сталкиваются с необходимостью мониторинга и анализа своих продаж, спроса и их прогнозирования. Поэтому для них важно проводить оценку и прогнозирование потребительского спроса.
Прогнозирование спроса — это процесс оценки будущего уровня потребности в товарах или услугах на основе анализа исторических данных и различных факторов, влияющих на спрос. Без точного прогноза спроса, учитывающего потребности, предпочтения и намерения покупателей, компании рискуют либо иметь излишки дорогостоящей продукции, либо упускать возможности для дополнительных продаж.
Для чего необходимо прогнозировать спрос
Эффективное управление запасами имеет решающее значение для успеха любого торгового предприятия. Избыток товаров влечет дополнительные затраты, а их дефицит может привести к потере клиентов и снижению продаж. В обоих случаях компания рискует упустить возможную прибыль, что в условиях жесткой конкуренции может привести даже к банкротству.
Один из ключевых аспектов поддержания оптимального ассортимента товаров — оперативное и долгосрочное прогнозирование спроса на рынке. Хотя можно обойтись без прогнозирования и полагаться на текущий уровень спроса, но такой подход становится неэффективным в условиях быстро меняющегося рынка и требовательных клиентов (за исключением небольших регионов с ограниченным выбором магазинов).
Прогнозирование покупательского спроса помогает не только составить оптимальный план закупок, но и рационально распределить ресурсы компании. Например, если заранее предвидеть повышение спроса на определенный товар в следующем месяце, можно нанять дополнительных сотрудников, закупить необходимое оборудование и обеспечить дополнительное финансирование. Проведение таких мероприятий во время пикового сезона может привести к упущенным возможностям и убыткам.
{{upravlenie-zapasami}}
Пандемия еще больше подчеркнула нестабильность бизнес-среды, где поведение клиентов и их ожидания быстро меняются. Вот почему многие компании внедряют оптимизированные методы управления цепочками поставок и облачные бизнес-сети для усиления конкурентоспособности. Прогнозирование спроса продукции становится критически важным для обеспечения информацией ключевых операционных процессов: планирования потребностей в товарах на основе спроса, входящей логистики, производства, финансового планирования и оценки рисков.
В чем разница между спросом и продажами
Несмотря на то, что это два близких по значению слова, на самом деле это разных понятия, но оба очень важны для бизнеса. Спрос представляет собой желание и способность потребителей приобретать товары или услуги. Его можно оценивать через опросы, анализ рыночных тенденций, отслеживание интереса потребителей (например, через поисковые запросы, посещения сайта и так далее).
В свою очередь продажи — это фактические транзакции, когда товары или услуги приобретаются потребителями. По факту, это реализованная часть спроса. Продажи измеряются конкретными данными о количестве проданных единиц, суммах выручки и количестве транзакций.
Основные различия между спросом и предложением:
- Спрос отражает потенциальную потребность, тогда как продажи показывают фактическую реализацию этой потребности.
- Спрос может существовать задолго до момента покупки, в то время как продажи фиксируют уже совершенные покупки.
- Спрос может существовать даже в отсутствие продаж (например, из-за отсутствия товара в наличии), но продажи невозможны без спроса.
Понимание разницы между спросом и продажами помогает компаниям более точно планировать производство, оптимизировать запасы и разрабатывать эффективные стратегии.
Основные методы прогнозирования
При прогнозировании спроса используются различные методы, начиная от простых (предположение о стабильности спроса) и заканчивая применением сложных экономических и математических теорий, включая использование нейронных сетей.
1. Методы прогнозирования временных рядов
Они используют предыдущие значения величины и включают модели скользящего среднего и экспоненциального сглаживания, а также более сложные методы для прогнозирования будущих значений спроса на основе предыдущих данных. Эти методы применимы для краткосрочного (от одной недели до трех месяцев) и среднесрочного (от трех месяцев до нескольких лет) прогнозирования с учетом сезонных, циклических и трендовых факторов.
2. Причинно-следственные методы
Здесь используются модели статистической регрессии для выявления взаимосвязи между спросом и независимыми переменными, такими как цена и рекламные бюджеты. Создание успешных моделей позволяет проводить сценарный анализ, но важно учитывать возможность изменения взаимосвязей со временем.
3. Качественные методы
Они не опираются на математический аппарат и применимы для прогнозирования спроса на новые товары и текущий ассортимент. Эти методы включают экспертные оценки, такие как метод Делфи, основанный на анонимном сборе мнений группы экспертов.
4. Методы прогнозирования спроса на новые изделия
В этом случае используются вспомогательные данные, такие как информация о существующих аналогах и данные исследовательских агентств, поскольку статистические данные о продажах отсутствуют.
5. Нейронные сети
Обработка большого количества данных, определение оптимальных параметров и оперативное отслеживание изменений на рынке могут вызвать значительные сложности. Поэтому наиболее эффективный метод решения этой проблемы — использование нейросетей. После предварительного обучения эти программы автоматически находят оптимальные решения без необходимости глубокого понимания всех задействованных теорий. Более того, нейросети учитывают не только очевидные тренды и сезонность, но и скрытые закономерности, что позволяет делать точные прогнозы даже в нестабильных условиях, когда прогнозирование было затруднено.
Что происходит, если при прогнозе не учитывать все категории товаров?
При прогнозировании важно учитывать все категории товаров, поскольку спрос на различные товары может варьироваться в зависимости от сезонности, трендов рынка, маркетинговых акций и других факторов. Если система прогнозирования спроса не учитывает все категории товаров, это может привести к недостоверным искаженным данным и ошибочным прогнозам.
- Недостаточное управление запасами: некоторые товарные категории могут иметь недостаточное количество запасов, что приведет к дефициту товаров на складе и потере продаж. Другие категории могут быть перенасыщенными, что приведет к излишнему запасу и дополнительным расходам на их хранение.
- Несбалансированный ассортимент: неучтенные товарные категории могут привести к несбалансированному ассортименту, что может снизить удовлетворенность клиентов и потерю лояльности.
- Потеря прибыли: неправильное прогнозирование спроса товаров может привести к потере прибыли из-за недопродажи или излишнего запаса.
- Упущение рыночных возможностей: неучтенные категории товаров могут содержать потенциальные рыночные возможности. Не прогнозируя спрос на них, компания может упустить шанс увеличить продажи и улучшить свое положение на рынке.
- Недостоверные прогнозы: игнорирование определенных категорий товаров может исказить общие прогнозы спроса, что затрудняет планирование производства, закупок и маркетинговых стратегий.
В целом, неучтенные категории товаров могут серьезно повлиять на эффективность бизнеса, поэтому важно использовать систему прогнозирования, которая учитывает все основные категории товаров и обеспечивает точные прогнозы спроса для каждой из них.
Решение для прогнозирования потребительского спроса
Чтобы правильно и качественно провести прогнозирование покупательского спроса, существует множество инструментов и решений. В первую очередь выбор решения зависит от масштаба бизнеса и объема операций.
Ручной расчет
Для предсказания спроса на конкретные товары можно использовать ручной расчет. Если товар новый, то даже самые сложные статистические модели и предыдущая информация могут оказаться бесполезными. В таких случаях важно полагаться не только на математические расчеты, но и на свою интуицию, а также учесть различные дополнительные факторы, такие как отзывы покупателей, рекламная поддержка и другие.
Microsoft Excel
Если ассортимент не очень велик, то прогнозирование спроса на потребительские товары можно проводить с помощью стандартного приложения Microsoft Excel. Встроенные статистические функции, такие как «тенденция» и «рост», помогают обрабатывать большие объемы данных без необходимости использования сложных формул. Богатые возможности Excel позволяют не только представить данные в виде таблиц, но и визуализировать их с помощью графиков и диаграмм.
Специализированное программное обеспечение
Для эффективного прогнозирования спроса в ритейле рекомендуется применять специализированное программное обеспечение. С учетом большого разнообразия товаров, автоматизированные системы значительно облегчают составление заказов и экономят время при крупных объемах закупок.
Найти качественное решение не только для прогнозирования спроса, но также по вопросам управления запасами и автоматизации ценообразования, вы можете обратившись в компанию Napoleon IT.
