Różne metody prognozowania popytu

Prognozowanie popytu na konkretny produkt lub usługę ma kluczowe znaczenie dla każdej firmy. Takie prognozy stanowią podstawę planowania zdolności, zarządzania zapasami i budżetowania. Podobnie jak w przypadku większości analiz, nie ma jednego najlepszego narzędzia do przewidywania popytu. Roztropni menedżerowie wykorzystują różnorodne metody i łączą różne przewidywania, aby zdobyć wykształcone domysły.

Opinia eksperta

Najprostszą i najczęstszą metodą wykorzystywaną przez firmy do przewidywania popytu jest zapytanie ekspertów. Podczas gdy tacy eksperci mogą być wewnętrzni, mogą być również outsiderami. Wewnętrzni eksperci mogą być przedstawicielami handlowymi, działem marketingu lub, w dużych korporacjach, dedykowanym działem planowania. Zewnętrzni eksperci mogą być firmami konsultingowymi specjalizującymi się w analizie popytu, ekonomistach lub grupach branżowych. W sektorach takich jak rolnictwo i przemysł ciężki rząd zapewnia również prognozy, które pomogą firmom w planowaniu i przygotowaniu. Naturalnie najlepiej jest zbierać dane od różnych ekspertów, zamiast polegać na jednej instytucji lub jednostce

Ankiety klientów

Pytanie o faktycznych nabywców produktu, ile planują zakupić, może być doskonałą metodą przewidywania popytu. Zwłaszcza jeśli produkt lub usługa są zazwyczaj wykorzystywane przez profesjonalne instytucje o długoterminowych planach, zdecydowanie powinieneś z nimi współpracować. Wykonawca będzie miał bardzo dobre pojęcie o tym, ile cementu będzie potrzebował w ciągu najbliższego roku. Podobnie, producent samochodów będzie miał szczegółowe prognozy sprzedaży dla sprzedaży auto, które są niezwykle przydatne dla producentów stali, którzy dostarczają automaker. Metoda ta jest mniej przydatna w przypadku prostych artykułów codziennego użytku, takich jak mydło i produkty zbożowe, ponieważ konsumenci nie mają długoterminowego planu zakupu tych produktów.

Historyczne wzory

Jeśli firma działa przez dłuższy czas, może zazwyczaj polegać na danych z przeszłości, aby przewidzieć przyszłe zapotrzebowanie. Supermarket, który istnieje już od dekady, będzie miał dobre pojęcie o spodziewanym wzroście popytu na artykuły do ​​pieczenia w czasie Tygodnia Dziękczynienia. Hurtownik napojów będzie wiedział, jak dużo piwa i napojów gazowanych rośnie przed ważnymi meczami piłki nożnej. Takie prognozy naturalnie wymagają danych wysokiej jakości. Aby poprawić jakość prognoz, należy rejestrować nie tylko sprzedaną ilość, ale także kluczowe daty i opisy wydarzeń.

Zaawansowane narzędzia statystyczne

Firmy, które mogą zainwestować czas i wysiłek w bardziej zaawansowane metody statystyczne, mogą korzystać z wielu różnych danych wejściowych. W szczególności analiza regresji może pomóc przewidzieć popyt na podstawie wielu czynników i może być bardzo przydatna. Model regresyjny do szacowania sprzedaży lodów może wykorzystać jako dane wejściowe temperaturę pogodową, ceny konkurujących produktów, takich jak pliki cookie i żetony, oraz wydatki reklamowe producentów. Podczas gdy liczba sygnałów wejściowych, które można wprowadzić do modelu regresji, jest teoretycznie nieskończona, zbyt złożone metody niekoniecznie dają lepsze wyniki. Zazwyczaj najlepiej ograniczyć dane wejściowe do zmiennych, o których wiadomo, że wywierają znaczny wpływ na popyt.