Efterfrågeprognoser är ett analysområde som försöker förstå och förutsäga konsumenternas behov. Att optimera försörjningskedjans beslut genom företagskedjan och företagsledning. Efterfrågeprognoser inkluderar kvantitativa metoder som att använda historiska försäljningsdata samt statistiska metoder. Dessutom kan analyser användas i produktionsplanering och lagerhantering, och ibland för att bedöma framtida kapacitetskrav och fatta beslut om att gå in på en ny marknad.
Vad är efterfrågeprognoser
Det här är en process där historisk försäljningsdata används för att utveckla olika uppskattningar av förväntade kundefterfrågan. För företag ger detta analyskriterium information om mängden varor och tjänster som deras kunder kommer att köpa inom överskådlig framtid. Kritiska affärsantaganden som t.exsom omsättning, vinstmarginal, kassaflöde, kapitalkostnad, riskreducering etc. kan också beräknas i förväg.
Typer
Efterfrågeprognoser kan brett klassificeras baserat på detaljnivån som tar hänsyn till olika tidsperioder och marknadsstorlekar.
Följande är huvudtyperna av behov som används oftast idag:
- Passiv studie och efterfrågeprognoser. Det genomförs för stabila företag med mycket konservativa tillväxtplaner. Enkel extrapolering av historiska data utförs med minimala antaganden. Detta är en sällsynt typ av prognoser, begränsad till små och lokala företag.
- Aktivt lärande. Den genomförs för att skala och diversifiera ett företag med aggressiva tillväxtplaner, när det gäller marknadsföringsaktiviteter, utöka produktutbudet och ta hänsyn till konkurrenternas arbete och den externa ekonomiska miljön.
- Kortsiktiga prognoser. Det utförs under en kortare period - från 3 till 12 månader. Detta perspektiv tar hänsyn till säsongsstrukturen och inverkan av taktiska beslut på köpbehov.
- Prognos på medellång och lång sikt av befolkningens efterfrågan. Som regel genomförs det under en period av 12 till 24 månader (36-48 i vissa företag). Det andra alternativet bestämmer planeringen av affärsstrategier, försäljning och marknadsföring, kapitalutgifter och så vidare.
Extern makronivå
Den här typen av prognoser fokuserar på merbred marknadsrörelse, som är direkt beroende av den makroekonomiska miljön. Den externa makronivån genomförs för att bedöma alla typer av strategiska affärsmål som produktexpansion, nya kundsegment, tekniska störningar, paradigmskiften i konsumentbeteende och riskreducerande strategier.
Internt affärslager
Som namnet antyder handlar den här typen av prognoser inte längre om verksamhetens externa verksamhet, utan om sådana som produktkategorin, säljkåren eller produktionsteamet. Dessa poster inkluderar årlig handelsprognos, kostnad för sålda varor, nettointäkter, kassaflöde och så vidare.
Prognosexempel
Ge dig några praktiska alternativ.
Toptillverkare som tittar på den faktiska försäljningen av sina fordon under de senaste 12 månaderna efter modell, motortyp och färgnivå. Baserat på förväntad tillväxt förutspår han kortsiktig efterfrågan under de kommande 12 månaderna för inköp, produktion och lagerplanering.
Det ledande livsmedelsföretaget tittar på den faktiska försäljningen av sina säsongsbetonade varor som soppor och potatismos under de senaste 24 månaderna. Analys av efterfrågeprognoser utförs på nivån av smak och förpackningsstorlek. Sedan görs, utifrån marknadspotentialen, en analys för de kommande 12-24 månaderna för tillgången på nyckelingredienser, såsom tomater, potatis och så vidare, ochäven för kapacitetsplanering och behovsbedömning av ytterförpackningar.
Vikten av felberäkningar i förväg
Begreppet efterfrågeprognoser är kärnverksamheten kring vilken ett företags strategiska och operativa planer utvecklas. Baserat på analyser utformas långsiktiga affärsplaner. Dessa inkluderar finansiell planering, försäljning och marknadsföring, efterfrågebedömning och prognoser, riskbedömning och så vidare.
Taktiska strategier på kort till medellång sikt som prefabricering, anpassning, kontraktstillverkning, planering av försörjningskedjan, nätverksbalansering och så vidare baseras på prestanda. Efterfrågeprognoser underlättar också viktiga förv altningsaktiviteter. Det ger insikt i prestandautvärderingar, smart resursallokering i trånga utrymmen och affärsexpansion.
Det är viktigt att veta vad metoder för efterfrågeprognoser är.
Ett av de viktigaste stegen i processen är att välja rätt metod. De kan tillämpas med hjälp av kvantitativa eller kvalitativa efterfrågeprognoser. Överväg dem mer i detalj.
Marknadsundersökning
Detta är det viktigaste arbetsområdet, vilket återspeglar det specifika läget för en viss produkt. Denna teknik för att prognostisera efterfrågan på marknaden genomför individuella kundundersökningar för att generera potentiella data. Dessa tester tar vanligtvis formen av frågeformulär som direkt frågar efter personlig, demografisk, preferens- och ekonomisk information från slutanvändare.konsumenter.
Eftersom denna typ av forskning är baserad på ett slumpmässigt urval måste man vara försiktig när det gäller regioner, plats och demografi för slutkunden. Den här typen av aktivitet kan vara användbar för produkter som har liten eller ingen historia av efterfrågan.
Trendprognosmetod
Det kan effektivt tillämpas på företag med en lång historia av försäljningsdata, till exempel mer än 18-24 månader. Denna historiska information genererar en "tidsserie" som representerar tidigare avslut och beräknad efterfrågan på en viss produktkategori under normala förhållanden med användning av plottning eller minsta kvadrater.
Barometric
Denna efterfrågeprognosmetod är baserad på principen att registrera händelser i nuet för framtiden. I processen med efterfrågeanalys uppnås detta genom att analysera statistiska och ekonomiska indikatorer. Som regel använder prognosmakare grafisk analys. Ett exempel på efterfrågeprognoser är ledande serier, Concurrent-serier eller Lagging-serier.
Ekonometrisk analys
Den använder autoregressiva integrerade glidande medelvärden och komplexa matematiska ekvationer för att etablera samband mellan efterfrågan och de faktorer som påverkar den. Formeln är härledd och finjusterad för att ge en tillförlitlig historisk representation. De förutsagda värdena för de påverkande variablerna infogas i ekvationen för att skapaförutsägelser.
Det finns olika modeller för efterfrågeprognoser. Till exempel kan ett anpassat schema utvecklas baserat på specifika affärskrav eller en produktkategori. En sådan modell är en förlängning eller kombination av olika kvalitativa och kvantitativa metoder. Uppgiften att designa en anpassad krets är ofta repetitiv, detaljerad och upplevelsebaserad. Det kan utvecklas genom att implementera lämplig programvara för efterfrågehantering.
Tidsserieanalys
När historisk data är tillgänglig för en produkt och trenderna är tydliga, tenderar företag att använda en tidsserieanalys för att prognostisera efterfrågan. Det är användbart för att identifiera säsongsfluktuationer, cykliska mönster och viktiga försäljningstrender.
Tidsseriemetoden används mest effektivt av etablerade företag som har flera års data att arbeta med och relativt stabila trendmönster.
Systemet för efterfrågeprognoser är baserat på simulering. Orsaksmodellen är det mest komplexa verktyget för företag eftersom den använder specifik information om samband mellan variabler som påverkar marknadens efterfrågan, såsom konkurrenter, ekonomiska möjligheter och andra sociala faktorer. Liksom med tidsserieanalys är historiska data nyckeln till att göra en kausal modellprognos.
Till exempel kan ett glassföretag basera analysen genom att övervägahistorisk försäljningsdata, marknadsföringsbudget, reklamaktiviteter, eventuella nya glassbutiker i deras område, deras konkurrenters priser, väder, allmän efterfrågan i deras område, till och med den lokala arbetslösheten.
Prognoser säsongsvariationer och trender
Denna term hänvisar till fluktuationer i efterfrågan som inträffar vid vissa tidpunkter på periodisk basis (som helgdagar). Trender kan uppstå när som helst och signalerar en allmän förändring i beteende (som en ökning av populariteten för en viss produkt).
Framgångsrik efterfrågeprognoser är inte en ensidig uppgift. Detta är en pågående process av testning och lärande som bör:
- Skapa efterfrågan proaktivt genom att optimera kundservice, produkterbjudanden, försäljningskanaler och mer.
- Säkerställ intelligent och smidig efterfrågan genom användning och tillämpning av avancerad analys.
- Arbeta med att minska systematiska fel.
Ett bra sätt att förutsäga efterfrågan är att förutse vad kunderna kommer att förvänta sig av ett företag i framtiden. Därför kan företagaren förbereda förnödenheter och resurser för att möta dessa behov.
Automated Demand Forecasting-steget är att eliminera tillväxtgissningar.
Med analyser kan du minska dina retentionskostnader och andra driftskostnader när du inte behöver dem. På så sätt kan toppperioder hanteras när de inträffar.
Traditionella metoder för manuell manipulation och datatolkning för prognoserefterfrågan opraktisk för företag som hanterar snabbt föränderliga kunders och marknadens förväntningar. För att organisationer ska vara riktigt smidiga i sitt datadrivna beslutsfattande måste framåttänkande ske i re altid. Det innebär att man använder teknik för att få jobbet gjort.
TradeGeckos efterfrågeprognosfunktion använder till exempel nyckeldata för försäljning och lager för att fastställa mönster. Få information om framtida behov på vald detaljnivå efter produkt, variant, plats och så vidare.
Systemet för efterfrågeprognoser utlöser också automatiska lagervarningar med rekommenderade order- och kvantitetsändringar baserat på analyser. Med andra ord kan en entreprenör veta när den ska ordna om lager och fatta datadrivna affärsbeslut utan att behöva göra några manuella prognoser. Detta innebär mer effektivitet och tidsbesparingar, två saker som är viktiga för alla företags framgång.
Prognosernas betydelse
Kalkylering i förväg spelar en avgörande roll för att driva alla företag. Detta hjälper organisationen att minska riskerna förknippade med affärsaktiviteter och fatta viktiga beslut. Efterfrågeprognoser ger också insikt i kapitalinvesteringar och regleringar för organisationsexpansion.
Vikten av analys visas i följande stycken:
1. Slutföra uppgifter. Det är underförstått att varje affärsenhet börjar med förutbestämda mål. Analytics hjälper till att uppnå dem. Organisationen utvärderar efterfrågeprognosen för tjänster på marknaden och går mot att uppnå målen.
En organisation har till exempel satt som mål att sälja 50 000 enheter av sina produkter. I det här fallet kommer den att prognostisera efterfrågan på denna produkt. Om den är låg kommer organisationen att vidta korrigerande åtgärder så att målet kan uppnås.
2. Förbereder budgeten. Spelar en avgörande roll i dess bildande genom att uppskatta kostnader och förväntade intäkter. Till exempel förutspådde en organisation att efterfrågan på sin produkt, som uppskattas till 10 rubel, skulle vara 100 tusen enheter. I detta fall är den totala förväntade inkomsten 10100 000=1 miljon. Efterfrågeprognoser gör det alltså möjligt för organisationer att beräkna sin budget.
3. Stabilisera sysselsättning och produktion. Hjälper en organisation att kontrollera sina HR-aktiviteter. Enligt den prognostiserade efterfrågan på produkter hjälper planering till att undvika slöseri med organisationens resurser. Det gör det också möjligt att anställa kvalificerad personal. Till exempel, om en organisation förväntar sig en ökad efterfrågan på sina produkter, kan den använda ytterligare arbetskraft för att möta den ökade efterfrågan.
4. Expanderande företag. I det här fallet antas det att efterfrågeprognoser hjälper i beslutet att expandera verksamheten. Om det förväntade flödet till produkter är högre kan organisationen planeraytterligare expansion. Om efterfrågan på produkter förväntas minska kan företaget minska investeringarna i verksamheten.
5. Ledningens beslutsfattande. Hjälper till att skapa globala regler som anläggningskapacitet, råvarukrav och att säkerställa tillgången på arbetskraft och kapital.
6. Prestandautvärdering. Hjälper till att korrigera uppgifter och metoder för att lösa dem. Om det till exempel är mindre efterfrågan på en organisations produkter kan den vidta korrigerande åtgärder och höja nivån genom att förbättra kvaliteten på sina produkter eller genom att spendera mer på reklam.
7. Assistera regeringen. Tillåter regeringen att samordna import- och exportaktiviteter och planera internationell handel.
8. Demand prognostic goals. Analytics är en viktig del av affärsbeslut. Dessa mål är uppdelade i kortsiktiga och långsiktiga. De förra inkluderar följande kriterier:
- Utformning av produktionspolicy. Efterfrågeprognoser hjälper till att bedöma framtida råvarubehov så att en regelbunden tillgång på produkter kan upprätthållas. Det möjliggör också maxim alt utnyttjande av resurser eftersom verksamheten planeras utifrån prognoser. Personalbehov tillgodoses också enkelt genom analyser.
- Utformning av prispolicy. Avser en av de viktigaste uppgifterna för efterfrågeprognoser. Organisationen sätter priser på sina produkter, med fokus på marknadens behov. Till exempel, om ekonomin går in i en depression eller lågkonjunktur, efterfråganfaller på produkter. I det här fallet sätter organisationen låga priser för sina produkter.
- Försäljningskontroll. Hjälper till att sätta upp försäljningsmål, som ligger till grund för prestationsutvärdering. Organisationen gör efterfrågeprognoser för olika regioner och sätter strategier för var och en av dem.
- Organisation av finansiering. Det är underförstått att företagets monetära behov uppskattas med hjälp av efterfrågeprognoser. Detta hjälper till att tillhandahålla ordentlig likviditet till organisationen.
Långsiktiga mål inkluderar:
- Val av produktionskapacitet. Det är underförstått att genom efterfrågeprognoser kan organisationen bestämma storleken på den anläggning som krävs för produktion. Den måste uppfylla företagets försäljningskrav.
- Planerar på lång sikt. Det innebär att beräkningen av efterfrågeprognoser hjälper till även i denna aspekt. Till exempel, om den planerade efterfrågan på en organisations produkter är hög, kan kunderna investera i olika expansions- och utvecklingsprojekt.
- Påverkansfaktorer. Efterfrågeprognoser är en proaktiv process som hjälper till att avgöra vilka produkter som behövs, var, när och i vilka kvantiteter. Det finns ett antal faktorer som påverkar denna parameter.
Produkttyper
Varor kan vara tillverkarens produkter, konsumentvaror eller tjänster. Dessutom kan de vara nya eller säljas vidare. Etablerade produkter är de som redan finns på marknaden. Och de nya är de som ännu inte har introduceratspå rea.
Information om efterfrågan och konkurrensnivå är endast känd för etablerade produkter, eftersom det är svårt att beräkna efterfrågan på nya produkter. Därför är prognoser för olika typer av varor olika.
På en mycket konkurrensutsatt marknad beror efterfrågan på produkter på antalet konkurrenter som finns för tillfället. Dessutom finns det alltid en risk att nya deltagare dyker upp. I det här fallet blir det ännu svårare att förutse någonting.
Priset på en produkt fungerar som den huvudsakliga faktorn som direkt påverkar efterfrågeprognostiseringsprocessen. Alla organisationers analytiska aktiviteter är starkt beroende av förändringar i deras prispolicy. I ett sådant scenario är det svårt att beräkna en perfekt efterfrågan på produkter.
Det senaste är också en viktig faktor för att få tillförlitliga efterfrågeprognoser. I händelse av en snabb förändring av tekniken kan befintliga uppfinningar eller typiska produkter bli föråldrade. Till exempel finns det en betydande nedgång i efterfrågan på disketter med tillkomsten av CD-skivor och olika enheter för att lagra data på en dator. Med ständigt utvecklad teknik är det svårt att förutse efterfrågan på befintliga produkter i framtiden.
Den ekonomiska synvinkeln spelar en stor roll för att få fram efterfrågeprognoser. Till exempel, om det finns en positiv utveckling i ekonomin, kommer analysen av alla företag också att vara positiv.
