Etterspørselsprognoser er et analyseområde som forsøker å forstå og forutsi forbrukernes behov. Å optimalisere forsyningskjedebeslutninger gjennom bedriftskjede og forretningsledelse. Etterspørselsprognose inkluderer kvantitative metoder som bruk av historiske salgsdata så vel som statistiske metoder. I tillegg kan analyser brukes i produksjonsplanlegging og lagerstyring, og noen ganger til å vurdere fremtidige kapasitetskrav og ta beslutninger om å gå inn i et nytt marked.
Hva er etterspørselsprognose
Dette er en prosess der historiske salgsdata brukes til å utvikle ulike estimater av forventet kundeetterspørsel. For bedrifter gir dette analysekriteriet informasjon om mengden varer og tjenester kundene vil kjøpe i overskuelig fremtid. Kritiske forretningsforutsetninger som f.ekssom omsetning, fortjenestemargin, kontantstrøm, kapitalkostnader, risikoreduksjon osv. kan også beregnes på forhånd.
Typer
Etterspørselsprognoser kan klassifiseres bredt basert på detaljnivået som tar hensyn til ulike tidsperioder og markedsstørrelser.
Følgende er hovedtypene av behov som brukes oftest i dag:
- Passiv studie og etterspørselsprognose. Det gjennomføres for stabile virksomheter med svært konservative vekstplaner. Enkel ekstrapolering av historiske data er utført med minimale forutsetninger. Dette er en sjelden type prognoser, begrenset til små og lokale bedrifter.
- Aktiv læring. Den utføres for å skalere og diversifisere en bedrift med aggressive vekstplaner, når det gjelder markedsaktiviteter, utvidelse av produktspekteret og ta hensyn til konkurrentenes arbeid og det eksterne økonomiske miljøet.
- Kortsiktig prognose. Det utføres i en kortere periode - fra 3 til 12 måneder. Dette perspektivet tar hensyn til sesongstrukturen og virkningen av taktiske beslutninger på kjøpsbehov.
- Midtids- og langsiktig prognose for etterspørselen til befolkningen. Som regel gjennomføres det i en periode på 12 til 24 måneder (36-48 i enkelte selskaper). Det andre alternativet bestemmer planleggingen av forretningsstrategier, salg og markedsføring, kapitalutgifter og så videre.
Eksternt makronivå
Denne typen prognoser er fokusert på merbred markedsbevegelse, som er direkte avhengig av det makroøkonomiske miljøet. Det eksterne makronivået gjennomføres for å vurdere alle slags strategiske forretningsmål som produktutvidelse, nye kundesegmenter, teknologiforstyrrelser, paradigmeskifter i forbrukeratferd og risikoreduserende strategier.
Internt forretningslag
Som navnet tilsier, omhandler denne typen prognoser ikke lenger virksomhetens eksterne operasjoner, men de som produktkategori, salgsstyrke eller produksjonsteam. Disse elementene inkluderer årlig handelsprognose, varekostnader, nettoinntekt, kontantstrøm og så videre.
Prognoseeksempler
Gir deg noen praktiske alternativer.
Toppprodusenten ser på faktisk salg av kjøretøyene deres de siste 12 månedene etter modell, motortype og fargenivå. Basert på forventet vekst anslår han kortsiktig etterspørsel i løpet av de neste 12 månedene for kjøp, produksjon og lagerplanlegging.
Det ledende matselskapet ser på det faktiske salget av sine sesongvarer som supper og potetmos de siste 24 månedene. Etterspørselsprognoseanalyse utføres på nivå med smak og pakkestørrelse. Deretter, basert på markedspotensialet, foretas en analyse for de neste 12-24 månedene for tilgang på nøkkelingredienser, som tomater, poteter og så videre, ogogså for kapasitetsplanlegging og behovsvurdering av ytre emballasje.
Betydningen av feilberegninger på forhånd
Konseptet med etterspørselsprognoser er kjernevirksomhetsprosessen som et selskaps strategiske og operasjonelle planer utvikles rundt. Basert på analyser dannes langsiktige forretningsplaner. Disse inkluderer økonomisk planlegging, salg og markedsføring, etterspørselsvurdering og prognoser, risikovurdering og så videre.
Kort til mellomlang sikt taktiske strategier som prefabrikasjon, tilpasning, kontraktsproduksjon, planlegging av forsyningskjede, nettverksbalansering og så videre er basert på ytelse. Etterspørselsprognoser legger også til rette for viktige forv altningsaktiviteter. Den gir innsikt i ytelsesevalueringer, smart ressursallokering på trange steder og virksomhetsutvidelse.
Det er viktig å vite hva metoder for etterspørselsprognose er.
Et av de viktigste stegene i prosessen er å velge riktig metode. De kan brukes ved hjelp av kvantitative eller kvalitative etterspørselsprognoseteknikker. Vurder dem mer detaljert.
Markedsundersøkelse
Dette er det viktigste arbeidsområdet, som gjenspeiler den spesifikke tilstanden med et bestemt produkt. Denne teknikken for etterspørselsprognoser for markedsvurdering gjennomfører individuelle kundeundersøkelser for å generere potensielle data. Disse testene har vanligvis form av spørreskjemaer som direkte ber om personlig, demografisk, preferanse og økonomisk informasjon fra sluttbrukere.forbrukere.
Fordi denne typen forskning er basert på et tilfeldig utvalg, må det utvises forsiktighet når det gjelder regioner, beliggenhet og demografi til sluttkunden. Denne typen aktivitet kan være nyttig for produkter som har liten eller ingen historie med etterspørsel.
Trendprognosemetode
Det kan effektivt brukes på bedrifter med en lang historie med salgsdata, for eksempel mer enn 18-24 måneder. Denne historiske informasjonen genererer en "tidsserie" som representerer tidligere handler og forventet etterspørsel etter en bestemt produktkategori under normale forhold ved bruk av plotting eller minste kvadrater.
Barometric
Denne etterspørselsprognosemetoden er basert på prinsippet om å registrere hendelser i nåtiden for fremtiden. I prosessen med etterspørselsanalyse oppnås dette ved å analysere statistiske og økonomiske indikatorer. Som regel bruker prognosemakere grafisk analyse. Et eksempel på etterspørselsprognoser er ledende serier, samtidige serier eller lagging-serier.
Økonometrisk analyse
Den bruker autoregressive integrerte glidende gjennomsnitt og komplekse matematiske ligninger for å etablere sammenhenger mellom etterspørsel og faktorene som påvirker den. Formelen er utledet og finjustert for å gi en pålitelig historisk representasjon. De predikerte verdiene til de påvirkende variablene settes inn i ligningen for å lagespådommer.
Det finnes forskjellige modeller for etterspørselsprognose. For eksempel kan et tilpasset skjema utvikles basert på spesifikke forretningskrav eller en produktkategori. En slik modell er en utvidelse eller kombinasjon av ulike kvalitative og kvantitative metoder. Oppgaven med å designe en tilpasset krets er ofte repeterende, detaljert og erfaringsbasert. Den kan utvikles ved å implementere passende programvare for etterspørselsstyring.
Tidsserieanalyse
Når historiske data er tilgjengelige for et produkt og trender er klare, har bedrifter en tendens til å bruke en tidsserieanalyse for å forutsi etterspørselen. Den er nyttig for å identifisere sesongsvingninger, sykliske mønstre og viktige salgstrender.
Tidsserietilnærmingen brukes mest effektivt av etablerte virksomheter som har flere års data å jobbe med og relativt stabile trendmønstre.
Etterspørselsprognosesystemet er basert på simulering. Årsaksmodellen er det mest komplekse verktøyet for virksomheter fordi den bruker spesifikk informasjon om forhold mellom variabler som påvirker markedets etterspørsel, som konkurrenter, økonomiske muligheter og andre sosiale faktorer. Som med tidsserieanalyse, er historiske data nøkkelen til å lage en årsaksmodellprognose.
For eksempel kan en iskrembedrift basere analysen ved å vurderehistoriske salgsdata, markedsføringsbudsjett, salgsfremmende aktiviteter, eventuelle nye iskrembutikker i deres område, deres konkurrenters priser, vær, generell etterspørsel i deres område, til og med den lokale arbeidsledigheten.
Prognoser sesongvariasjoner og trender
Dette begrepet refererer til svingninger i etterspørselen som oppstår til bestemte tider på periodisk basis (som helligdager). Trender kan oppstå når som helst og signalisere en generell endring i atferd (som en økning i populariteten til et bestemt produkt).
Vellykket etterspørselsprognose er ikke en ensidig oppgave. Dette er en pågående prosess med testing og læring som bør:
- Generer etterspørsel proaktivt ved å optimalisere kundeservice, produkttilbud, salgskanaler og mer.
- Sikre intelligent og smidig etterspørselsrespons gjennom bruk og anvendelse av avanserte analyser.
- Arbeid med å redusere systematiske feil.
En god måte å forutsi etterspørselen er å forutse hva kundene vil forvente av en bedrift i fremtiden. Derfor kan gründeren forberede forsyninger og ressurser for å møte disse behovene.
Automated Demand Forecasting-trinn er eliminering av vekstgjetting.
Med analyser kan du redusere oppbevaringen og andre driftsutgifter når du ikke trenger dem. Ved å gjøre det kan høye perioder håndteres når de oppstår.
Tradisjonelle metoder for manuell manipulering og datatolkning for prognoseretterspørsel upraktisk for virksomheter som håndterer raskt skiftende kunde- og markedsforventninger. For at organisasjoner skal være virkelig smidige i sin datadrevne beslutningstaking, må fremovertenkning skje i sanntid. Det betyr å bruke teknologi for å få jobben gjort.
For eksempel bruker TradeGeckos etterspørselsprognosefunksjon nøkkelsalgs- og lagerdata for å bestemme mønstre. Få informasjon om fremtidige behov på valgt detaljnivå etter produkt, variant, plassering og så videre.
Etterspørselsprognosesystemet utløser også automatiske lagervarsler med anbef alte ordre- og kvantumsendringer basert på analyser. Med andre ord kan en gründer vite når den skal omorganisere inventar og ta datadrevne forretningsbeslutninger uten å måtte lage noen manuelle prognoser. Dette betyr mer effektivitet og tidsbesparelser, to ting som er integrert i suksessen til enhver bedrift.
Betydningen av prognoser
Beregning på forhånd spiller en avgjørende rolle for å drive enhver virksomhet. Dette hjelper organisasjonen med å redusere risikoen knyttet til forretningsaktiviteter og ta viktige beslutninger. Etterspørselsprognoser gir også innsikt i kapitalinvesteringer og forskrifter for organisasjonsutvidelse.
Betydningen av analyser vises i følgende avsnitt:
1. Fullfør oppgaver. Det er forstått at hver forretningsenhet begynner med forhåndsbestemte mål. Analytics hjelper deg med å oppnå dem. Organisasjonen evaluerer etterspørselsprognosen for tjenester i markedet og beveger seg mot å nå målene.
For eksempel har en organisasjon satt et mål om å selge 50 000 enheter av produktene sine. I dette tilfellet vil den forutsi etterspørselen etter dette produktet. Hvis den er lav, vil organisasjonen iverksette korrigerende tiltak slik at målet kan nås.
2. Utarbeidelse av budsjettet. Spiller en avgjørende rolle i dannelsen ved å estimere kostnader og forventede inntekter. For eksempel spådde en organisasjon at etterspørselen etter produktet, som er estimert til 10 rubler, ville være 100 tusen enheter. I dette tilfellet er den totale forventede inntekten 10100 000=1 million. Derfor lar etterspørselsprognoser organisasjoner beregne budsjettet sitt.
3. Stabiliser sysselsetting og produksjon. Hjelper en organisasjon med å kontrollere sine HR-aktiviteter. I henhold til den anslåtte etterspørselen etter produkter, bidrar planlegging til å unngå å sløse med ressursene til organisasjonen. Det gjør det også mulig å ansette kvalifisert personale. For eksempel, hvis en organisasjon forventer en økning i etterspørselen etter produktene sine, kan den bruke ekstra arbeidskraft for å møte den økte etterspørselen.
4. Ekspanderende selskaper. I dette tilfellet antas det at etterspørselsprognoser hjelper i beslutningen om å utvide virksomheten. Hvis forventet flyt til produkter er høyere, kan organisasjonen planleggeytterligere utvidelse. Hvis etterspørselen etter produkter forventes å falle, kan selskapet kutte investeringene i virksomheten.
5. Beslutningstaking av ledelsen. Hjelper med å lage globale reguleringer som anleggskapasitet, råvarekrav og å sikre tilgjengeligheten av arbeidskraft og kapital.
6. Evaluering av ytelse. Hjelper med å korrigere oppgaver og metoder for å løse dem. For eksempel, hvis det er mindre etterspørsel etter en organisasjons produkter, kan den iverksette korrigerende tiltak og øke nivået ved å forbedre kvaliteten på produktene eller ved å bruke mer på annonsering.
7. Hjelpe regjeringen. Lar myndighetene koordinere import- og eksportaktiviteter og planlegge internasjonal handel.
8. Demand prognosemål. Analytics er en viktig del av forretningsbeslutninger. Disse målene er delt inn i kortsiktige og langsiktige. Førstnevnte inkluderer følgende kriterier:
- Utforming av produksjonspolitikk. Etterspørselsprognoser hjelper til med å vurdere fremtidige råvarebehov, slik at en jevn tilførsel av produkter kan opprettholdes. Det tillater også maksimal utnyttelse av ressursene ettersom driften planlegges basert på prognoser. Menneskelige ressursbehov dekkes også enkelt gjennom analyser.
- Utforming av prispolitikk. Refererer til en av de viktigste oppgavene for etterspørselsprognoser. Organisasjonen setter priser for produktene sine, med fokus på markedets behov. For eksempel, hvis økonomien går inn i en depresjon eller resesjon, etterspørselfaller på produkter. I dette tilfellet setter organisasjonen lave priser for produktene sine.
- Salgskontroll. Hjelper med å sette salgsmål, som fungerer som grunnlag for resultatevaluering. Organisasjonen lager etterspørselsprognoser for ulike regioner og setter strategier for hver av dem.
- Organisering av finansiering. Det er forstått at de økonomiske behovene til foretaket estimeres ved å bruke etterspørselsprognoser. Dette hjelper til med å gi riktig likviditet til organisasjonen.
Langsiktige mål inkluderer:
- Valg av produksjonskapasitet. Det er forstått at gjennom etterspørselsprognoser kan organisasjonen bestemme størrelsen på anlegget som kreves for produksjon. Den må oppfylle salgskravene til bedriften.
- Planlegging på lang sikt. Det innebærer at beregningen av etterspørselsprognoser også hjelper på dette aspektet. Hvis for eksempel den planlagte etterspørselen etter en organisasjons produkter er høy, kan kundene investere i ulike utvidelses- og utviklingsprosjekter.
- Påvirkningsfaktorer. Etterspørselsprognoser er en proaktiv prosess som hjelper til med å bestemme hvilke produkter som trengs, hvor, når og i hvilke mengder. Det er en rekke faktorer som påvirker denne parameteren.
Produkttyper
Varer kan være produsentens produkter, forbruksvarer eller tjenester. I tillegg kan de være nye eller selges videre. Etablerte produkter er de som allerede finnes på markedet. Og de nye er de som ennå ikke er introdusertpå salg.
Informasjon om etterspørsel og konkurransenivå er kun kjent for etablerte produkter, da det er vanskelig å beregne etterspørselen etter nye produkter. Derfor er prognoser for ulike typer varer forskjellig.
I et svært konkurranseutsatt marked avhenger etterspørselen etter produkter av antall konkurrenter som eksisterer for øyeblikket. Dessuten er det alltid en risiko for at nye deltakere dukker opp. I dette tilfellet blir det enda vanskeligere å forutsi noe.
Prisen på et produkt fungerer som hovedfaktoren som direkte påvirker etterspørselsprognoseprosessen. Enhver analytisk aktivitet til organisasjoner er svært avhengig av endringer i deres prispolitikk. I et slikt scenario er det vanskelig å beregne en helt nøyaktig etterspørsel etter produkter.
State of the art er også en viktig faktor for å få pålitelige etterspørselsprognoser. Ved en rask endring i teknologi kan eksisterende oppfinnelser eller typiske produkter bli foreldet. For eksempel er det en betydelig nedgang i etterspørselen etter disketter med bruk av CDer og forskjellige stasjoner for lagring av data på en datamaskin. Med teknologi i stadig utvikling er det vanskelig å forutsi etterspørselen etter eksisterende produkter i fremtiden.
Det økonomiske synspunktet spiller en stor rolle for å få etterspørselsprognoser. For eksempel, hvis det er en positiv utvikling i økonomien, vil analysene til ethvert selskap også være positive.
