Посмотрим правде в глаза: тенденции спроса становится все труднее предсказать. Ожидания клиентов и внешние бизнес-факторы с каждым годом усложняются, поэтому традиционные методы прогнозирования не справляются с растущим объемом разноплановых источников данных. Но какой инструмент может? Ответ кроется в технологии.

Честно говоря, ни одна технология не дает 100% точных прогнозов. Тем не менее алгоритмы машинного обучения (МО) прогнозирования спроса существенно меняют текущее положение вещей. Наша задача на сегодня — узнать больше о роли технологий в бизнес-прогнозировании.

Ниже вы найдете краткий сравнительный анализ традиционных возможностей прогнозирования и прогнозирования на основе машинного обучения, включая необходимые источники данных и возможные сценарии реализации.

В исходной статье мы также рассматриваем преимущества интеллектуальных прогнозов, советы перед внедрением и примеры использования на рынке.

Чтобы было понятнее, сначала необходимо сформулировать, что такое прогнозирование спроса.

Прогнозирование спроса – это процесс прогнозирования будущего спроса на продукт или услугу с использованием корпоративных данных. Существует список традиционных методов, которые использовались в течение многих лет. Существует также инновационный подход, основанный на машинном обучении. Разберемся, в чем между ними разница.

Традиционное прогнозирование: долгосрочные прогнозы для продуктов на стабильных рынках

Несмотря на то, что мы называем статистические методы «традиционными», в последнее время они тоже стали чем-то новаторским. Теперь все прогнозные расчеты ведутся автоматически с помощью специализированного программного обеспечения.

Основа. Все традиционные методы основаны на данных за предыдущие годы. Другими словами, статистика нуждается в исторических данных, чтобы обеспечить достоверное понимание.

Причины его использования. Традиционные методы имеют долгую историю, поэтому они более популярны и легко интегрируются в существующую технологическую инфраструктуру. Например, можно рассчитать тренды в Excel или системе ERP без дополнительных технических навыков.

Также более продвинутые традиционные методы могут применять сразу несколько инструментов прогнозирования для достижения более высокой точности прогноза. С какой бы стороны вы ни посмотрели, статистика кажется более понятным маршрутом для бизнеса, впервые пробующего прогнозирование.

Когда использовать. Статистические методы хороши для:

  • Среднесрочные и долгосрочные перспективы,
  • Продукты с более или менее стабильными рыночными характеристиками,
  • Расчет рыночных ставок для бренда в целом, а не для отдельных продуктов бренда.

Что скрывается за поверхностью? Следует помнить, что традиционные модели работают лучше всего только в стабильных рыночных условиях, когда исторические данные за все годы выглядят одинаково. Но все мы знаем, что это не всегда так. Глобальные кризисы, спровоцированные войнами и пандемиями, наносят большой ущерб практически любому бизнесу. Традиционное прогнозирование не имеет подходящих инструментов, которые помогут вам в этом.

Прогнозирование спроса с помощью машинного обучения: более высокая точность за счет более высокой сложности

Мир не стоит на месте. Вычислительные мощности растут, как и требования клиентов. Как технические достижения, так и колебания рынка привели к появлению моделей прогнозирования на основе машинного обучения.

Основа. Алгоритмы машинного обучения пошли дальше, используя множество наборов данных из самых разных сред. Наряду с уже упомянутыми историческими данными инновационные инструменты учитывают отзывы клиентов, маркеры социальных сетей (такие как акции, лайки и количество подписчиков), макроэкономические факторы, новости и так далее.

Причины его использования. Модели машинного обучения учитывают больше факторов, чем любой традиционный метод. Они работают как индикаторы, улавливающие все типы сигналов из различных источников данных. Кроме того, алгоритмы постоянно обучаются и адаптируются к новым условиям на ходу. Прогнозирование выглядит как многоуровневый процесс, что гарантирует более надежные результаты.

Когда его использовать. Прогнозирование машинного обучения лучше всего подходит для:

  • Краткосрочное планирование спроса,
  • Новые продукты с небольшим количеством исторических данных или без них,
  • Нестабильные рыночные условия.

Что скрывается под поверхностью? Мы не удивим вас, сказав, что передовые технологии требуют определенных навыков и знаний. Действительно, ML производит прогнозирование автоматически, самостоятельно. Но чтобы модели машинного обучения заработали, вам понадобится помощь опытных специалистов по данным. Они определяют лучшие источники данных, чтобы помочь алгоритмам делать точные прогнозы и анализировать результаты.

Как видите, деловой мир не отказывается от традиционных методов, но возможности машинного обучения делают компании более адаптируемыми к неопределенности.

Продолжайте чтение по ссылке, чтобы узнать больше о технологии и о том, как лидеры рынка внедряют ее для увеличения продаж и эффективности бизнеса.