Прогнозування сезонності та тенденцій
Даний термін відноситься до коливань попиту, які відбуваються в певний час на періодичній основі (наприклад, у святкові дні). Тенденції можуть виникати в будь-який період і сигналізувати про загальну зміну поведінки (наприклад, про зростання популярності конкретного продукту).
Успішне прогнозування попиту не є односторонньою завданням. Це постійний процес тестування і навчання, який повинен:
- Активно формувати попит шляхом оптимізації обслуговування клієнтів, пропозиції продуктів, каналів продажів і так далі.
- Забезпечення інтелектуального і гнучкого реагування на попит шляхом використання і застосування передової аналітики.
- Працювати над зменшенням систематичних помилок.
Хороший спосіб прогнозування попиту – передбачити, що будуть очікувати клієнти від бізнесу в майбутньому. Тому підприємець може підготувати запаси і ресурси для задоволення цих потреб.
Автоматизований етап прогнозування попиту – це усунення здогадок про зростання.
Завдяки аналітиці можна скоротити витрати на утримання та інші операційні витрати, коли вони не потрібні. При цьому можна впоратися з піковими періодами, коли вони трапляються.
Традиційні методи ручного маніпулювання та інтерпретації даних для прогнозування попиту непрактичні для підприємств, які пов’язані з плинними очікуваннями клієнтів і ринку. Щоб організації могли по-справжньому гнучко підходити до прийняття рішень на основі актуальних даних, прорахунок наперед повинен відбуватися в режимі реального часу. Це означає використання технологій для виконання важкої роботи.
Наприклад, функція прогнозування попиту в TradeGecko використовує ключові дані про продаж і запаси для визначення моделей. Отримання інформації про майбутні потреби на обраному рівні деталізації здійснюється по продукту, варіанту, розташування і так далі.
Система прогнозування попиту також запускає автоматичні сповіщення про запаси з рекомендованим зміною порядку і кількості на основі аналітики. Іншими словами, підприємець може знати, коли потрібно змінювати порядок запасів і приймати бізнес-рішення, засновані на даних, без необхідності робити які-небудь прогнози вручну. Це означає більшу ефективність та економію часу — дві речі, які є невід’ємною частиною успіху будь-якого бізнесу.
