Прогнозирование спроса — это область аналитики, которая пытается понять и предсказать потребительские нужды. Чтобы оптимизировать решения о поставках с помощью корпоративной цепочки и управления бизнесом. Прогнозирование спроса включает количественные методы, такие как использование исторических данных о продажах, а также статистические. Кроме того, аналитика может использоваться при планировании производства и управлении запасами, а иногда и при оценке будущих требований к мощности и при принятии решений о выходе на новый рынок.
Что такое прогнозирование спроса
Это процесс, в котором исторические данные о продажах используются для разработки различных оценок ожидаемого предсказания потребительских нужд. Для предприятий данный критерий аналитики предоставляет информацию о количестве товаров и услуг, которые его клиенты купят в обозримом будущем. Критические бизнес-допущения, такие как оборот, размер прибыли, денежные потоки, капитальные затраты, снижения рисков и т. д. также можно просчитывать наперед.
Типы
Прогнозирования спроса может быть широко классифицировано на основе уровня детализации, который рассматривает различные периоды времени и всевозможные объемы рынка.
Ниже перечислены основные виды потребностей, которые используются на сегодняшний день чаще всего:
- Пассивное изучение и прогнозирование спроса. Оно проводится для стабильных предприятий с очень консервативными планами роста. Простая экстраполяция исторических данных осуществляется с минимальными допущениями. Это редкий вид прогнозирования, ограниченный малым и местным бизнесом.
- Активное изучение. Проводится для масштабирования и диверсификации предприятия с агрессивными планами роста, с точки зрения маркетинговой деятельности, расширения ассортимента продукции и учета работы конкурентов и внешнеэкономической среды.
- Краткосрочное прогнозирование. Осуществляется на более короткий срок - от 3 до 12 месяцев. В такой перспективе учитывается сезонная структура и влияние тактических решений на покупательские нужды.
- Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование спроса населения. Как правило, осуществляется на срок от 12 до 24 месяцев (36–48 в некоторых компаниях). Второй вариант определяет планирование бизнес-стратегий, продаж и маркетинга, капитальные затраты и так далее.
Внешний макроуровень
Этот тип прогнозирования ориентирован на более широкое движение рынка, которое непосредственно зависит от макроэкономической среды. Внешний макроуровень проводится для оценки всевозможных стратегических целей бизнеса, таких как расширение ассортимента продукции, выход на новые сегменты клиентов, технологические сбои, изменение парадигмы в поведении потребителей и стратегии снижения рисков.
Внутренний бизнес-уровень
Как следует из самого названия, этот тип прогнозирования имеет дело уже не с внешними операциями бизнеса, а с такими, как категория продукта, отдел продаж или производственная группа. Эти пункты включают в себя годовой прогноз торговли, оценку себестоимости проданных товаров, чистой прибыли, денежного потока и так далее.
Примеры прогнозирования
Предлагаем вашему вниманию некоторые практические варианты.
Ведущий производитель, изучающий за последние 12 месяцев объем фактических продаж своих автомобилей по модели, типу двигателя и уровню цвета. На основе ожидаемого роста он прогнозирует краткосрочный спрос на следующие 12 месяцев для целей закупок, производства и планирования запасов.
Ведущая компания по созданию продуктов питания ориентируется на объем фактических продаж своих сезонных товаров, таких как супы и картофельное пюре, за последние 24 месяца. Анализ прогнозирования спроса проводится на уровне вкуса и размера упаковки. Затем, исходя из рыночного потенциала, составляется анализ на следующие 12–24 месяца на поставку ключевых ингредиентов, таких как помидоры, картофель и так далее, а также на планирование мощностей и оценку потребности во внешней упаковке.
Важность просчетов наперед
Понятие прогнозирование спроса — это основной бизнес-процесс, вокруг которого разрабатываются стратегические и операционные планы компании. На основе аналитики формируются долгосрочные планы бизнеса. Они включают финансовое планирование, продажи и маркетинг, оценку и прогнозирование спроса, рисков и так далее.
Краткосрочные и среднесрочные тактические стратегии, такие как предварительная сборка, изготовление на заказ, контрактное производство, планирование поставок, балансировка сети и так далее, основаны на исполнении. Прогнозирование спроса также облегчает важные управленческие действия. Оно дает представление об оценках эффективности, разумном распределении ресурсов в стесненных условиях и расширении бизнеса.
Важно знать, какие существуют методы прогнозирования спроса.
Одним из наиболее важных этапов процесса является выбор подходящего способа. Их можно применять с использованием количественных или качественных методик прогнозирования спроса. Рассмотрим их более подробно.
Маркетинговые исследования
Это наиболее важный участок работы, отражающий конкретное положение дел с тем или иным товаром. По этой методике прогнозирования спроса рыночных оценок проводятся индивидуальные опросы клиентов для формирования потенциальных данных. Такие тесты обычно проходят в форме своеобразных анкет, которые напрямую запрашивают личную, демографическую, предпочтительную и экономическую информацию у конечных потребителей.
Так как этот тип исследования проводится на основе случайной выборки, необходимо проявлять осторожность с точки зрения регионов, местоположения и демографии конечного покупателя. Этот вид деятельности может быть полезен для продуктов, которые практически не имеют истории спроса.
Метод прогнозирования трендов
Он может быть эффективно применен на предприятиях с большой историей данных продаж, например, превышающей 18–24 месяца. Эта историческая информация генерирует «временной ряд», который представляет прошлые торговли и прогнозируемый спрос на конкретную категорию продукта при нормальных условиях с помощью метода графического построения или наименьших квадратов.
Барометрический
Такой метод прогнозирования спроса основан на принципе записи событий в настоящем для будущего. В процессе аналитики спроса это достигается путем анализа статистических и экономических показателей. Как правило, прогнозисты используют графический разбор. Пример прогнозирования спроса — ряды Leading, Concurrent series или Lagging series.
Эконометрический анализ
Он использует авторегрессионные интегрированные скользящие, средние и сложные математические уравнения для установления взаимосвязей между спросом и факторами, влияющими на него. Формула получена и точно настроена для обеспечения надежного исторического представления. Прогнозируемые значения влияющих переменных вставляются в уравнение для создания предсказания.
Существуют различные модели прогнозирования спроса. Например, на основе конкретных требований бизнеса или категории продуктов может быть разработана настроенная схема. Такая модель является расширением или комбинацией различных качественных и количественных методов. Задача разработки настраиваемой схемы часто является многократной, детализированной и основанной на опыте. Она может быть разработана путем внедрения подходящего программного обеспечения для управления спросом.
Анализ временных рядов
Когда для продукта доступны исторические данные, а тенденции ясны, предприятия склонны использовать подход анализа временных рядов для прогнозирования спроса. Он полезен для выявления сезонных колебаний, циклических моделей и ключевых тенденций продаж.
Подход анализа временных рядов наиболее эффективно используется устоявшимися предприятиями, у которых есть данные за несколько лет для работы и относительно стабильные трендовые модели.
Система прогнозирования спроса основана на моделировании. Причинная модель является наиболее сложным инструментом для предприятий, поскольку она использует конкретную информацию о взаимосвязях между переменными, влияющими на спрос на рынке, такими как конкуренты, экономические возможности и другие социальные факторы. Как и в случае анализа временных рядов, исторические данные являются ключом к созданию прогноза причинной модели.
Например, предприятие, занимающееся мороженым, может основать анализ, рассматривая исторические данные о продажах, маркетинговый бюджет, рекламные мероприятия, любые новые магазины мороженого в их районе, цены их конкурентов, погоду, общий спрос в их области, даже местный уровень безработицы.
Прогнозирование сезонности и тенденций
Данный термин относится к колебаниям спроса, которые происходят в определенное время на периодической основе (например, в праздничные дни). Тенденции могут возникать в любой период и сигнализировать об общем изменении поведения (например, о росте популярности конкретного продукта).
Успешное прогнозирование спроса не является односторонней задачей. Это постоянный процесс тестирования и обучения, который должен:
- Активно формировать спрос путем оптимизации обслуживания клиентов, предложения продуктов, каналов продаж и так далее.
- Обеспечение интеллектуального и гибкого реагирования на спрос путем использования и применения передовой аналитики.
- Работать над уменьшением систематических ошибок.
Хороший способ прогнозирования спроса - предвидеть, что клиенты будут ожидать от бизнеса в будущем. Поэтому предприниматель может подготовить запасы и ресурсы для удовлетворения этих потребностей.
Автоматизированный этап прогнозирования спроса - это устранение догадок о росте.
Благодаря аналитике можно сократить расходы на удержание и другие операционные траты, когда они не нужны. При этом можно справиться с пиковыми периодами, когда они случаются.
Традиционные методы ручного манипулирования и интерпретации данных для прогнозирования спроса непрактичны для предприятий, которые связаны с быстро меняющимися ожиданиями клиентов и рынка. Чтобы организации могли по-настоящему гибко подходить к принятию решений, основываясь на актуальных данных, просчет наперед должен происходить в режиме реального времени. Это означает использование технологий для выполнения тяжелой работы.
Например, функция прогнозирования спроса в TradeGecko использует ключевые данные о продажах и запасах для определения моделей. Получение информации о будущих потребностях на выбранном уровне детализации осуществляется по продукту, варианту, местоположению и так далее.
Система прогнозирования спроса также запускает автоматические оповещения о запасах с рекомендованным изменением порядка и количества на основе аналитики. Другими словами, предприниматель может знать, когда нужно менять порядок запасов и принимать бизнес-решения, основанные на данных, без необходимости делать какие-либо прогнозы вручную. Это означает большую эффективность и экономию времени — две вещи, которые являются неотъемлемой частью успеха любого бизнеса.
Значение прогнозов
Расчеты наперед играют решающую роль в управлении любым бизнесом. Это помогает организации снизить риски, связанные с предпринимательской деятельностью, и принимать важные решения. Прогнозирования спроса также дает представление о постановлениях по капитальным вложениям и расширению организации.
Значимость аналитики показана в следующих пунктах:
1. Выполнение задач. Подразумевается, что каждая бизнес-единица начинается с определенных заранее целей. Аналитика помогает в их достижении. Организация оценивает прогнозирование спроса на услуги на рынке и продвигается к достижению задач.
Например, организация поставила цель — продажи 50 000 единиц своей продукции. В таком случае она будет осуществлять прогнозирование спроса на данный товар. Если он окажется низкий, организация предпримет корректирующие действия, чтобы можно было достичь поставленной цели.
2. Подготовка бюджета. Играет решающую роль в его формировании путем оценки затрат и ожидаемых доходов. Например, организация прогнозировала, что спрос на ее продукт, который оценивается в 10 рублей, будет 100 тыс. единиц. В таком случае общий ожидаемый доход 10 * 100 000 = 1 миллион. Таким образом прогнозирование спроса позволяет организациям просчитать свой бюджет.
3. Стабилизация занятости и производства. Помогает организации контролировать свою кадровую деятельность. В соответствии с прогнозируемым спросом на продукцию, планирование помогает избежать потери ресурсов организации. Это также ей позволяет нанимать персонал, соответствующий требованиям. Например, если организация ожидает рост спроса на свою продукцию, она может использовать дополнительную рабочую силу для удовлетворения возросших потребностей.
4. Расширяющиеся компании. В данном случае подразумевается, что прогнозирование спроса помогает в принятии решения о расширении бизнеса. Если ожидаемый поток на продукцию выше, то организация может планировать дальнейшее расширение. Если ожидается, что спрос на продукты упадет, компания может сократить инвестиции в бизнес.
5. Принятие управленческих решений. Помогает в создании глобальных постановлений, таких как определение мощности завода, потребности в сырье и обеспечение доступности труда и капитала.
6. Оценка производительности. Помогает корректировать задачи и методы их решения. Например, если спрос на продукцию организации меньше, она может предпринять корректирующие действия и повысить уровень, повышая качество своих продуктов или тратя больше средств на рекламу.
7. Помощь правительству. Позволяет государству координировать деятельность по импорту и экспорту и планировать международную торговлю.
8. Цели прогнозирования спроса. Аналитика является важной частью принятия деловых решений. Эти цели делятся на краткосрочные и долгосрочные. Первые включают следующие критерии:
- Формулировка производственной политики. Прогнозирование спроса помогает в оценке будущих потребностей в сырье, чтобы можно было поддерживать регулярные поставки продукции. Это также позволяет по максимуму использовать ресурсы, поскольку операции планируются на основании прогнозов. Потребности в людских ресурсах также легко удовлетворяются с помощью аналитики.
- Формулировка ценовой политики. Относится к одной из важнейших задач прогнозирования спроса. Организация устанавливает цены на свою продукцию, ориентируясь на потребности рынка. Например, если экономика вступает в фазу депрессии или рецессии, спрос на продукты падает. В таком случае организация устанавливает низкие цены на свою продукцию.
- Контроль продаж. Помогает в определении целей продаж, которые служат основой для оценки эффективности. Организация делает прогнозы спроса для разных регионов и устанавливает стратегии для каждого из них.
- Организация финансирования. Подразумевается, что денежные потребности предприятия оцениваются с помощью прогнозирования спроса. Это помогает в обеспечении надлежащей ликвидности в организации.
Долгосрочные цели включают следующее:
- Выбор производственной мощности. Подразумевается, что с помощью прогнозирования спроса организация может определить размер завода, необходимый для производства. Он должен соответствовать требованиям продаж предприятия.
- Планирование долгосрочной деятельности. Подразумевает, что расчет прогнозирования спроса помогает и в данном аспекте. Например, если планируемые потребности на продукцию организации высоки, то потребители могут инвестировать средства в различные проекты расширения и развития.
- Влияющие факторы. Прогнозирование спроса — это упреждающий процесс, который помогает определить, какие продукты нужны, где, когда и в каких количествах. Существует ряд факторов, которые влияют на данный параметр.
Типы продукции
Товары могут быть продуктами производителя, потребительскими вещами или услугами. Кроме того, они могут быть новые или продаваться повторно. Установленные товары — это те, которые уже существуют на рынке. А новые — это те, которые еще не представлены на продаже.
Информация о спросе и уровне конкуренции известна только в случае установленных товаров, так как сложно рассчитать спрос на новые продукты. Поэтому прогнозирование для разных видов товаров отличается.
На рынке с высокой конкуренцией спрос на продукцию зависит от количества конкурентов, существующих в данный момент. Более того, всегда существует риск появления новых участников. В таком случае что-либо прогнозировать становится еще более сложным.
Цена товара выступает в качестве основного фактора, который непосредственно влияет на процесс прогнозирования спроса. Любая аналитическая деятельность организаций сильно зависят от изменения их ценовой политики. При таком сценарии сложно рассчитать идеально точный спрос на продукцию.
Уровень техники также является важным фактором в получении надежных прогнозов спроса. В случае быстрого изменения технологий, существующие изобретения или типичные продукты могут устареть. Например, наблюдается значительный спад спроса на дискеты с появлением компакт-дисков и различных накопителей для сохранения данных на компьютере. В условиях постоянно развивающихся технологий сложно прогнозировать потребность на существующие продукты в будущем.
Экономическая точка зрения играет одну из главных ролей в получении прогнозов спроса. Например, если в экономике наблюдается позитивное развитие, то аналитика любой компании также будут позитивной.
