اهمیت و مزایای پیش بینی تقاضای مشتری

اهمیت و مزایای پیش بینی تقاضای مشتری

پیش بینی تقاضا تکنیک تخمین تقاضای مصرف کننده آینده در یک دوره زمانی خاص با استفاده از داده ها و اطلاعات تاریخ است.

پیش بینی تقاضای مناسب ، اطلاعات ارزشمندی را در مورد چشم اندازهای خود در بازارهای فعلی و سایر بازارها در اختیار سازمانها قرار می دهد و به مدیران این امکان را می دهد تا قیمت گذاری آگاهانه ، برنامه های رشد تجارت و تصمیمات بالقوه بازار را تهیه کنند.

بدون پیش بینی تقاضا ، بنگاهها خطر تصمیم گیری بد در مورد محصولات خود و بازارهای هدف را دارند-و چنین تصمیماتی می تواند عواقب گسترده ای برای هزینه های نگهداری موجودی ، رضایت مشتری ، مدیریت زنجیره تأمین و سودآوری داشته باشد.

اداره یک تجارت یک کار مهم نیست. شما هرگز واقعاً نمی دانید که چگونه این همه به نظر می رسد ، اما باید بتوانید به سؤالاتی مانند این پاسخ دهید:

• چند واحد موجودی لازم است که در اختیار شما باشد تا برای هر SKU در انبار کامل باشد؟
• چند وقت یکبار برای پر کردن موجودی طرح ریزی می کنید؟
• چگونه این پیش بینی ها با گذشت زمان تغییر می کنند؟
• انتظار دارید یک سال از کجا باشد؟

شاید شما فقط به نوعی درک تقاضا برای محصولات خود داشته باشید.

خوبه! پیش بینی پیش بینی یکی از سخت ترین موارد برای درست شدن است. و حتی وقتی مدتی این کار را انجام داده اید و شروع به آویزان کردن آن می کنید ، پیش بینی های شما دوباره تغییر می کند.

این که آیا برند شما فروش تدریجی را تجربه می کند یا در حالت رشد بالا قرار دارد ، ما برای بهبود توانایی شما در پیش بینی تقاضا ، شما را در برخی نکات طی خواهیم کرد. پیش بینی تقاضا چیست؟

پیش بینی تقاضا فرایند استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی شده از داده های تاریخی برای برآورد و پیش بینی تقاضای آینده مشتریان برای یک محصول یا خدمات است. پیش بینی تقاضا به تجارت کمک می کند تا تصمیمات عرضه ای آگاهانه و آگاهانه ای را که کل فروش و درآمد را برای یک دوره زمانی آینده تخمین می زند ، اتخاذ کند.

از طریق پیش بینی تقاضا ، مشاغل می توانند با پیش بینی فروش آینده از تجزیه و تحلیل داده های فروش تاریخی ، موجودی را بهینه کنند تا تصمیمات تجاری آگاهانه در مورد همه چیز را از برنامه ریزی موجودی و انبارداری گرفته تا اجرای فلاش فروش و برآورده کردن انتظارات مشتری داشته باشند.

بیشتر روشهای پیش بینی تقاضای کلاسیک را می توان به سه دسته تقسیم کرد:

پیش بینی کیفی

هنگامی که داده های زیادی برای کار با آنها وجود ندارد ، مانند زمانی که یک تجارت جدید است یا محصولی به بازار آورده می شود ، از رویکردهای پیش بینی کیفی استفاده می شود. سایر اطلاعات ، مانند نظرات متخصص ، تحقیقات بازار و ارزیابی های مقایسه ای ، در این مورد برای تولید تخمین های کمی از تقاضا به کار می رود.

این استراتژی غالباً در زمینه هایی مانند فناوری مورد استفاده قرار می گیرد ، جایی که کالاهای جدید ممکن است بی نظیر باشد و پیش بینی مشتری برای پیش از زمان دشوار است.

تجزیه و تحلیل سری زمانی

هنگامی که داده های تاریخی برای یک محصول یا خط محصول در دسترس است و الگوهای آشکار است ، سازمان ها به طور معمول از تکنیک تجزیه و تحلیل سری زمانی برای تقاضای پیش بینی استفاده می کنند. تجزیه و تحلیل سری زمانی می تواند به شما در تشخیص تغییرات فصلی در تقاضا ، الگوهای چرخه ای و روند عمده فروش کمک کند.

رویکرد تجزیه و تحلیل سری زمانی برای سازمانهای تثبیت شده با چندین سال داده برای کار با الگوهای روند بسیار پایدار و بسیار پایدار کار می کند.

مدلهای علی

از آنجا که اطلاعات مفصلی در مورد پیوندها بین متغیرهای مؤثر بر تقاضای بازار ، مانند رقبا ، فشارهای اقتصادی و سایر عوامل اقتصادی اقتصادی ، شامل مدل علیت پیشرفته ترین و پیچیده ترین ابزار پیش بینی برای شرکت ها است. داده های تاریخی ، مانند تجزیه و تحلیل سری زمانی ، برای تهیه پیش بینی مدل علی ضروری است.

به عنوان مثال ، یک شرکت خرده فروشی پوشاک می تواند با در نظر گرفتن عواملی مانند داده های فروش تاریخی ، بودجه بازاریابی ، فعالیت های تبلیغاتی ، هر فروشگاه جدید لباس در منطقه خود ، قیمت رقبای خود ، آب و هوا ، تقاضای کلی در آنها ، پیش بینی مدل علی کند. منطقه و حتی نرخ بیکاری محلی آنها.

مزایای پیش بینی تقاضا

بدون تقاضا ، هیچ شغلی وجود ندارد. و بدون درک کامل از تقاضا ، مشاغل قادر به تصمیم گیری صحیح در مورد هزینه های بازاریابی ، تولید ، کارکنان و موارد دیگر نیستند.

پیش بینی تقاضا هرگز 100 ٪ دقیق نخواهد بود ، اما اقداماتی وجود دارد که می توانید برای بهبود زمان سرب تولید ، افزایش راندمان عملیاتی ، صرفه جویی در هزینه ، راه اندازی محصولات جدید و ارائه تجربه بهتر مشتری ، انجام دهید.

تهیه بودجه خود

پیش بینی تقاضا به کاهش خطرات و تصمیم گیری های مالی کارآمد کمک می کند که بر حاشیه سود ، جریان نقدی ، تخصیص منابع ، فرصت های گسترش ، حسابداری موجودی ، هزینه های عملیاتی ، کارمندان و هزینه های کلی تأثیر می گذارد. کلیه برنامه های استراتژیک و عملیاتی در مورد تقاضای پیش بینی تدوین شده است.

برنامه ریزی و برنامه ریزی تولید

پیش بینی تقاضا به شما امکان می دهد تا وقتی آنها می خواهند محصولاتی را که مشتریان می خواهند ارائه دهند. پیش بینی تقاضا مستلزم آن است که تحقق سفارش قبل از راه اندازی با بازاریابی شما همگام شود.

هیچ چیز پیشرفت (یا شهرت شما) را سریعتر از فروش برای هفته ها به پایان نمی رساند. پیش بینی مناسب تقاضا و کنترل موجودی می تواند اطمینان حاصل کند که یک تجارت موجودی کافی یا بیش از حد خریداری نمی کند.

ذخیره موجودی

پیش بینی تقاضا می تواند به شما در هزینه کمتری برای سفارشات خرید موجودی و انبارداری کمک کند زیرا هرچه موجودی بیشتری داشته باشید ، ذخیره آن گران تر است. مدیریت موجودی خوب شامل داشتن محصول کافی در دست اما زیاد نیست.

ردیابی از نزدیک سطوح موجودی به شما امکان می دهد تا با گذشت زمان به راحتی موجودی را دوباره تهیه و پیش بینی کنید.

تقاضای پیش بینی اشتباه در صنعت خرده فروشی

تدوین یک استراتژی قیمت گذاری

پیش بینی تقاضا فقط مربوط به تکمیل برنامه تولید یک تجارت برای تقاضای عرضه نیست ، بلکه باید به محصولات قیمت نیز براساس تقاضا کمک کند. با درک بازار و فرصت های بالقوه ، مشاغل می توانند رشد کنند ، قیمت گذاری رقابتی را تدوین کنند ، از استراتژی های مناسب برای بازاریابی استفاده کنند و در رشد آنها سرمایه گذاری کنند.

اگر تصمیم دارید قیمت ها را کاهش دهید یا یک مورد را برای ارتقاء قرار دهید ، ممکن است تقاضا برای آن محصول به طور موقت افزایش یابد. بدون آن فروش ، شما ممکن است این تقویت را تجربه نکرده باشید.

اگر عرضه محدودی از یک محصول پر تقاضا وجود داشته باشد ، می توانید از اصل کمبود برای افزایش قیمت به عنوان یک پیشنهاد اختصاصی استفاده کنید. هرچند که ممکن است عرضه افزایش یابد ، باید مراقب ورودی های جدید باشید.

در حالی که ادغام پیش بینی تقاضای مبتنی بر یادگیری ماشین ، مبنای محکمی برای شروع کار با هوش مصنوعی کاربردی فراهم می کند ، سفر شرکت شما نباید به همین جا ختم شود. طیف گسترده ای از مشکلات برنامه ریزی مشترک در خرده فروشی قبلاً با موفقیت توسط هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفته است ، از بهینه سازی کارکنان گرفته تا بهبود مدیریت موجودی درون فروشگاه گرفته تا بهینه سازی خودکار و مؤثرتر. با اجرای هوش مصنوعی عملی در تمام فرآیندهای اساسی خرده فروشی ، برنده های شگفت آور ساده و فوری وجود دارد.

پیش بینی تقاضا ، بنگاهها را قادر می سازد در مورد هر چیزی از مدیریت موجودی گرفته تا بهره وری زنجیره تأمین ، تصمیمات آگاهانه تری بگیرند. با تغییر انتظارات مشتری سریعتر از همیشه ، مشاغل به روشی برای پیش بینی دقیق تقاضا نیاز دارند.

نویسنده

نویسنده فنی در کیپلر."من یک دهه نویسنده فنی و طراح آموزشی برای صنایع مختلف برای یک دهه بوده ام و هنوز یادگیری را متوقف نکرده ام. وقتی در مورد روشهای جدید نمی خوانم و نمی نویسم ، می توانید من را در حال نوشتن علمی تخیلی پیدا کنید."مشاهده همه پست ها