На самом деле, предсказать результаты вашей компании сложно. Даже если вы никогда не можете быть уверены в том, что ждет вас в будущем, некоторые вопросы по этому поводу все же необходимо решить. Какой запас вам потребуется? Изменится ли он со временем?
Каким вы видите свой бизнес через год? Важность ответов заставляет владельцев бизнеса в конечном итоге рассмотреть инструмент прогнозирования спроса, независимо от отрасли, в которой они работают.
Способность технологий быстро и точно оценивать спрос значительно расширилась, но что мы об этом знаем? Вот ваше представление о передовых технологических решениях для инструмента точного прогнозирования спроса.
Прогнозирование спроса
Процесс анализа ожидаемого будущего спроса на продукцию компании известен как прогнозирование спроса. Он основан на алгоритме и использует исторические данные (предыдущий спрос), рыночные тенденции и неконтролируемые факторы (сопротивление, сезоны или климат).
Инструменты планирования спроса и прогнозирования спроса могут использоваться некоторыми экспертами взаимозаменяемо, но планирование действительно начинается с прогнозирования.
Важность инструмента прогнозирования спроса
Сколько предприятий сейчас используют передовые инструменты прогнозирования спроса? Исследование, проведенное AIMMS, показывает, что прогнозирование спроса все еще находится в зачаточном состоянии.
Только 9% опрошенных часто используют такие передовые технологии, а 40% активно ищут информацию для укрепления своих позиций на рынке. Разработчики прогнозов также озадачены статистическим моделированием, восприятием спроса, возможностями «наилучшего соответствия» и другими методами.
Без сомнения, о технологиях нужно думать прямо сейчас, а не потом. Вы рискуете отстать, если будете использовать только традиционные методы прогнозирования спроса, в то время как другие отраслевые конкуренты активно используют современные технологии для обеспечения точных прогнозов.
Преимущества инструмента прогнозирования спроса
Однако конкуренция — не единственная мотивация для исследования новейших технологических достижений. Вот еще несколько преимуществ использования инструмента прогнозирования спроса для бизнес-прогнозирования.
● Улучшение цепочки поставок. Вы знаете, какое количество и виды запасов должны быть в наличии в любой день. Расходы следует планировать, чтобы не допустить перерасхода и удерживания расходов.
● Минимизация отходов.Предотвращение образования отходов – важная глобальная проблема, которая влияет как на местные условия окружающей среды, так и на бюджет компании. Прогнозирование спроса снижает затоваривание и повышает экологическую и социальную ответственность организации.
● Повышение удовлетворенности потребителей.Компании могут сократить дефицит товаров и повысить удовлетворенность клиентов, используя более точные прогнозы. Каждый посетитель, покидающий магазин с пустыми руками, дарит шанс ближайшим конкурентам. Кроме того, если вы предлагаете услугу доставки, ваши клиенты сразу же получат свои предложения.
● Расширенные продажи и маркетинговые инициативы. Давайте представим, что спрос на продукт, по прогнозам, со временем либо снизится, либо, с другой стороны, спрос возрастет. Это сигналы для отделов маркетинга и продаж, чтобы максимизировать перекрестные и дополнительные продажи.
● Меньше денег, потраченных на ускоренную доставку:вы можете предсказать, сколько товарно-материальных ценностей потребуется вашему рабочему процессу, с разумным прогнозом. В результате вам не нужно будет размещать срочный заказ у поставщиков, что сэкономит ваши деньги на доставке.
● Улучшенное управление трудовыми ресурсами. Информация о потенциальных пиках спроса позволяет организации нанимать временный персонал и совершенствовать рабочий процесс. То же самое относится и к планированию смен: предприятия знают, какие работники потребуются в определенное время.
● Улучшение логистики и распределения. Планируя соответствующее количество транспортных средств и оптимизируя складские процессы, такие как получение, идентификация, хранение и комплектация товаров, а также управление запасами, планировщики могут лучше управлять логистикой и распределением.
5 вещей, о которых следует подумать, прежде чем внедрять технологию прогнозирования спроса на товары
➢ Цели в бизнесе
Если она не отвечает вашим основным потребностям, ни одна развивающаяся технология не стоит вашего времени.
Ниже приведены некоторые важные признаки того, что машинное обучение идеально подходит для вашей компании:
● Введение нового элемента
● товар с ограниченным сроком службы
● Прогнозировать сезонный спрос сложно.
● изучение большого количества динамических факторов
● Будущие рекламные мероприятия
➢ Денежный план
Сколько денег вы готовы потратить на достижение ваших целей? Принятию окончательного решения в это время поможет расчет рентабельности инвестиций.
➢ В вашей команде есть технические специалисты
Есть ли в вашей фирме профессионалы, которые могут работать с технологией машинного обучения и расшифровывать результаты прогнозирования? Прежде чем начать процесс прогнозирования, учтите это.
Компьютер выполняет вычисления и делает прогнозы без посторонней помощи, но кто-то должен быть в состоянии определить, какие функции будут наиболее полезны для бизнеса и почему технология дает тот или иной прогноз.
➢ Наем разработчиков для создания специального решения для вашей компании
У вас могут возникнуть проблемы с поиском идеального инструмента среди уже имеющихся. Или вам не требуется много функций в одном решении. В таких обстоятельствах владельцы бизнеса обычно обращаются к предприятиям по разработке программного обеспечения.
➢ Долгосрочные преимущества
Подумайте об обращении к команде специалистов, если ваша фирма переживает кризис и вам нужны немедленные результаты, или, с другой стороны, вы разрабатываете долгосрочную бизнес-стратегию. Когда речь идет о передовых технологиях, уникальные требования и квалифицированные разработчики всегда идеально подходят.
Для прогнозного прогнозирования требуется всего несколько секунд
Машинное обучение и искусственный интеллект прекрасно работают в области прогнозирования и планирования. Большие данные — ваша сила, хотите ли вы спрогнозировать уровень запасов или потребление в определенный сезон.
Владельцы бизнеса часто используют современные технологии, чтобы оптимизировать свою цепочку поставок, повысить удовлетворенность клиентов, сократить потери продуктов и запасов и даже повысить эффективность продаж и маркетинга. Единственный оставшийся вопрос — какая программа лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям. И мы знаем об ответе.
Прогнозирование
Классическое прогнозирование расширяется предиктивным прогнозированием. Для составления прогнозов он принимает во внимание широкий спектр переменных, величин, тенденций, циклов и вариаций статистики во многих областях бизнеса. Это мощная комплексная стратегия, основанная на данных, которую можно использовать для лучшей поддержки процессов управления эффективностью предприятия и корпоративного планирования в целом.
Прогнозы помогают формировать внутренние процессы, но предиктивное прогнозирование также позволяет компаниям производить объективную, тщательную и расширенную аналитику для поддержки принятия более эффективных решений. Усовершенствованные методы предиктивного прогнозирования делают более точные вероятностные прогнозы результатов с использованием таких подходов искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение. Обычно это достигается путем изучения значительного количества как исторических, так и современных данных для выявления тенденций.
С помощью прогностической модели вы можете оценивать рыночные тенденции, просматривая исторические данные и основывая на них свои прогнозы.
Например, вы можете использовать данные за предыдущий год, чтобы спрогнозировать маржу продаж вашего сезонного продукта. С другой стороны, предиктивная аналитика помогает определить возможных клиентов для ваших сезонных товаров.
Анализируя корреляцию между демографическими данными и предпочтениями клиентов с использованием этих данных, вы можете понять свою целевую группу и основывать на них свои стратегии снабжения и маркетинга.
Использование машинного обучения в розничной торговле
Машинное обучение используется в секторе розничной торговли для обработки огромных баз данных, выявления соответствующих показателей, повторяющихся закономерностей, несоответствий или причинно-следственных связей между переменными и, таким образом, для получения более полного понимания взаимодействий, управляющих этим рынком, и контекста, в котором работают розничные торговцы. По мере того, как анализируется больше данных о розничной торговле, алгоритмы машинного обучения становятся более эффективными в обнаружении новых отношений и структурировании рабочей среды, которую они исследуют.
Во-вторых, распознавание образов в машинном обучении открывает двери для важных достижений в области искусственного интеллекта (ИИ), известных как «когнитивные технологии», которые позволяют машинам имитировать некоторые внутренние человеческие навыки. Сюда входят решения компьютерного зрения, которые используют алгоритмы для поиска визуальных образов и связывания их с определенными объектами, а также системы понимания естественного языка, использующие машинное обучение для распознавания языкового аспекта человеческого общения, чтобы понять и воспроизвести их.
Бизнес-возможности машинного обучения в розничной торговле
● Аналитика рынка и потребителей используется для прогнозирования тенденций розничной торговли, таких как изменения спроса на продукцию, и для создания эффективных планов маркетинга, ценообразования и пополнения запасов.
● Полностью индивидуализированный процесс совершения покупок, который включает механизмы рекомендаций, нишевый маркетинг, динамическое ценообразование и специальные предложения, основанные на потребительских требованиях.
● Благодаря автоматизации, роботам-консультантам и контекстным покупкам динамические решения для цифровых ритейлеров могут имитировать обычное взаимодействие в магазине в виртуальной среде.
● Благодаря упреждающей доставке, интеллектуальному планированию маршрута, беспилотным автомобилям или дронам логистика на основе машинного обучения может ускорить доставку товаров.
● Используйте видеонаблюдение для наблюдения за своими активами, сотрудниками и клиентами. Обнаружение аномалий на основе машинного обучения используется для поиска признаков мошенничества.
Заключение
Для организаций любого размера, чтобы получать доход и предотвращать потери капитала, прогнозирование спроса имеет важное значение. Использование инструментов прогнозирования спроса необходимо в различных отраслях и сценариях использования; это лучший метод, который можно использовать при попытке масштабировать компанию, представить новый продукт или спрогнозировать бюджет.
