Планирование продаж
7 минут

Прогнозирование спроса

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.

В данной статье мы рассмотрим вопрос прогнозирования спроса с обработки статистических данных и обучения математических моделей.

Почему прогнозирование спроса важно для бизнеса

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.

Ключевые принципы прогнозирования спроса

Их необходимо знать, чтобы прогноз был построен как можно более качественно. Несколько основных принципов, которые обязательно учитывать при составлении прогнозов спроса на рынке:

  1. На несколько товаров давать прогноз эффективнее, чем на отдельно взятый;
  2. Чем меньше горизонт планирования, тем точнее будет прогноз (из-за перемен на рынке).

Прогнозирование делится на несколько видов в зависимости от срока, на который оно составляется:

  • Оперативное (до 30 дней);
  • Конъюнктурное (Квартал-полгода);
  • Краткосрочное (1-2 года);
  • Среднесрочное (2-5 лет);
  • Долгосрочное (5-10 лет);
  • Перспективное (более 10 лет).

Качественные и количественные методы прогнозирования спроса

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.

Экспертные и статистические методы прогнозирования спроса

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:

  • Метод комиссии – Эксперты коллегиально анализируют и составляют прогноз;
  • Интервьюирование – Разговор со специалистом по сложным аспектам прогноза;
  • Анкетный опрос – Опрос эксперта или нескольких по анкете;
  • Метод Дельфи – Это компиляция нюансов прочих методов в комплексный опрос экспертов.

Статистический метод. В этом методе используется расчеты и анализ статистики спроса и выявление на их основе будущих изменений. К ним относятся:

  • Расчет по среднему (SMA). Спрос высчитывается на основе продаж за определенное время (дни, недели, месяцы). По нему анализируются стабильно продающиеся товары, потому что учитываются только фактические продажи без факторов динамики. Из-за этого нестабильно продающийся товар может давать большие погрешности.
  • Средняя взвешенная по Шрайбфедеру. Здесь тоже используются фактические продажи, но полученный результат ранжируется по важности характеристик товара – они называются весами. Система весов выбирается под потребности фирмы и на ее основе делают свою (сезонность, давность продаж)
  • Экспоненциальное сглаживание (ES). Расчет спроса базируется на количество прошлых продаж и прогнозе прошлого периода.
  • Метод авторегрессии. Подбор нескольких периодов, за которые нужно посчитать продажи. На каждый период разрабатывают набор коэффициентов, чтобы просчитать длинный период с учетом сменяемых факторов (сезонность, количество рабочих дней)

Инструменты для прогнозирования

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.

Применение прогнозирования спроса в цепях поставок

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.

Как прогнозирование спроса улучшает планирование цепи поставок

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.

Проверенные инструменты интегрированного планирования от GoodsForecast

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.

Как наши инструменты помогают в прогнозировании спроса

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.

Почему наши инструменты?

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:

  • Единая интегрированная платформа для всего комплекса работ по управлению всеми звеньями в цепи поставок организации;
  • Гибкие настройки платформы;
  • Использование новейших моделей машинного обучения в сочетании с экспертными мнениями.

Платформа объединяет все процессы планирования:

Проектный опыт показывает, что внедрение инструментария GoodsForecast дает следующие результаты:

  • Точность прогноза возрастает на 10-30%;
  • Повышается уровень сервиса - до 10%;
  • Снижается уровень складских запасов – в среднем на 30-35%;
  • Издержки производства сокращаются на 5-20%.

Успешные истории клиентов, использующих инструменты GoodsForecast для прогнозирования спроса

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.

Заключение

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.

Сообщение отправлено!
Наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время.
Заполните форму
и получите ссылку на скачивание Партнерской программы
Сообщение отправлено!
Наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время.
Отправьте заявку на участие
в партнерской программе
Спасибо!
Презентация откроется в новом окне.
Если этого не произошло, нажмите на ссылку.
Заполните форму
для скачивания презентации