Прогнозирование спроса — это полноценный бизнес-процесс, в ходе которого делается предварительная оценка и планирование спроса на товары, материалы и сервисы компании, что позволяет сохранять максимальную рентабельность. Без качественного прогнозирования спроса, учитывающего потребности, предпочтения и намерения покупателей, различные сезонные факторы, погодные явления и важные социальные события, компании рискуют либо упустить возможности сбыта и недополучить прибыль, либо – в случае переоценки спроса – остаться со значительными объемами лишней продукции. В ряде товарных категорий, особенно в сегменте продуктов питания, некорректное прогноизрование спроса ведет к прямым убыткам.
Содержание
В данной статье мы рассмотрим вопрос прогнозирования спроса с обработки статистических данных и обучения математических моделей.
Современный рынок очень динамичен и бизнес должен подстраиваться под перемены. Планирование на календарный год после ряда социально-экономических стрессов уже перешло в разряд стратегических задач и уже не так эффективно с точки зрения оборачиваемости капитала. Компаниям приходится делать более оперативную аналитику (3, 6, 9 месяцев) и планировать за меньшее время с меньшими трудозатратами и на меньшие сроки, в том числе на ближайшие день-два. Для этого нужны точные статистические выкладки и их грамотный анализ. База прогнозирования спроса – аналитика рыночной динамики, ее причины и следствия, тренды ее изменения. Компании ориентируются на прогноз спроса, решая последующие задачи в цели поставок: определения объемов закупок, планирование продаж, планирование и распределение производства, планирование техники и ремонтов оборудования, планирование и формирование заказов на поставку, отгрузок и т.д. Прогнозирование спроса также важно для обеспечения информацией таких процессов, как финансовое планирование и управление рисками в организации.
Их необходимо знать, чтобы прогноз был построен как можно более качественно. Несколько основных принципов, которые обязательно учитывать при составлении прогнозов спроса на рынке:
Прогнозирование делится на несколько видов в зависимости от срока, на который оно составляется:
Идеально составленный прогноз состоит из количественных и качественных этапов. Для этого требуется сбор статистических данных из нескольких источников по всей цепочке поставок. Качественные данные извлекаются из внешних источников. Это могут быть новости, социальные сети, результаты анализа конкурентов. Количественные данные собираются из внутренней статистики продаж, аналитики поиска и веб-пространства. Расширенный анализ вбирает в себя современные инструменты сбора и анализа (искусственный интеллект, базы данных) для быстрой обработки данных.
Условно можно разделить методы прогноза спроса на две группы: экспертные и статистические. Экспертный метод. Прогноз составляется на базе субъективных экспертных оценок человека. Никто не может точно спрогнозировать динамику рынка, поэтому риск этого способа заключается в человеческом факторе.
Практикуются несколько видов экспертного метода:
Статистический метод. В этом методе используется расчеты и анализ статистики спроса и выявление на их основе будущих изменений. К ним относятся:
При использовании статистического метода для прогноза спроса на рынке главный инструмент – программное обеспечение (ПО), поскольку вручную собирать статистику очень сложно, долго и дорого. ПО должно быть удобным в использовании, с четкими алгоритмами. Помимо ПО, инструментом является методика составления системы прогнозирования.
Прогнозирование спроса в цепочках поставок стало популярнее после пандемии, когда потребности и ожидания клиентов начали быстро меняться, ускоряя динамику изменения спроса. Большинство компаний оптимизирует и интегрирует методы управления цепочкой поставок в бизнес.
Без грамотного прогнозирования спроса с учетом всех покупательских потребностей и рыночной ситуации компании рискуют заморозить средства в излишних запасах сырья и материалов или готовой продукции, получить убыток в случае работы со скоропортящимся товаром, недополучить выручку и прибыль из-за упущенных возможностей для сбыта, потерять лояльность клиентов из-за нарушения сроков поставок или регулярного отсутствия нужных товаров. С помощью системы прогнозирования вы сможете оптимизировать объемы закупок и исключить операционные и финансовые риски для бизнеса.
GoodsForecast Integrated Planning Platform – это современная платформа для бизнес-планирования в производствах и торговых компаниях, использующая передовой искусственный интеллект. Входящий в нее модуль GoodsForecast.Demand Planning предназначен для поддержки прогнозирования спроса и планирования продаж в рамках процесса Sales and Operations Planning (S&OP). Модуль включает настроенные модели прогнозирования и даёт возможность интерактивного построения планов продаж с участием экспертов.
Решения GoodsForecast поддерживают все процессы планирования на предприятии. Они могут быть гибко кастомизированы под потребности и особенности предприятия с минимальными затратами.
Система позволяет учитывать взаимное влияние всех звеньев сквозной цепочки поставок и обеспечивает единое информационное пространство, чем способствует улучшению деловой репутации и финансовых показателей.
Сочетание различных методов прогнозирования, высококачественные математические модели и высокая скорость обработки данных позволяют выполнять задачи прогнозирования на высочайшем уровне качества.
Сравнительные тестирования показывают, точность моделей GoodsForecast позволяет повысить качество прогнозов и снизить вероятность ошибок и процент погрешности при прогнозировании спроса.
Наша компания заняла 2 место в мировом рейтинге точности прогнозирования M5 Forecasting Competition. В этом нам помогли математические алгоритмы, которые мы внедрили в платформу GoodsForecast. Он не только эффективен, но и удобен:
Платформа объединяет все процессы планирования:
Проектный опыт показывает, что внедрение инструментария GoodsForecast дает следующие результаты:
Наша компания разрабатывала автоматическую систему управления запасами сопутствующих товаров для сети АЗС «Газпромнефть» в 2021 году. К 2022 году решение помогло автоматизировать около 300 тысяч часов ручной работы персонала – это 78% времени, которое раньше затрачивалось на бизнес-процесс. Дефицит товаров сократился на 33%, уровень запасов понизился на 12%, время персонала перераспределено на другие приоритетные задачи.
Инструменты прогнозирования спроса должны позволять строить прогнозы с разным горизонтом – от пары дней до 1,5-2 лет, учитывать различные факторы внутри компании и на рынке, быстро обрабатывать большие массивы данных и поддерживать модернизацию бизнес-процессов компании. Решения GoodsForecast проверены в более чем ста проектах. Это до мелочей проработанные математические алгоритмы, интегрированные в современный ИИ. Мы инвестируем более 20% оборотных средств в исследования и доработки искусственного интеллекта, чтобы сделать наш инструмент самым эффективным для вашего бизнеса.