Прогнозирование спроса: задачи, методы, этапы

Почему компаниям важно прогнозировать спрос на товары? Это обязательное условие при управлении бизнесом в условиях современной экономики. Прогнозирование позволяет адаптироваться к рыночным изменениям, принимать обоснованные решения, улучшать управление запасами, оптимизировать производство. Подробнее о нём рассказали в статье.

Что это такое

Прогнозирование спроса – это процесс оценки будущего уровня потребности в товарах или услугах на основе анализа объективных данных. Спрос представляет собой внешний фактор, на который компания оказывает лишь ограниченное влияние, поэтому его прогнозирование требует учёта множества переменных: экономических колебаний, изменений в потребительских предпочтениях, действий конкурентов, геополитических событий.

Вопрос: зачем бизнесу прогнозировать поведение клиентов?

Компании прогнозируют спрос для оптимизации ключевых аспектов своей деятельности.

Корректировка управления запасами. Точный прогноз позволяет избежать излишних запасов, минимизируя затраты на хранение, и предотвращает дефицит товара, который ведёт к потере клиентов.

Улучшение планирования производства. Знание будущего спроса помогает эффективно планировать производственные мощности, избегая перегрузки или недозагрузки оборудования.

Эффективное распределение ресурсов. Прогноз позволяет оптимально распределять финансовые средства, трудовые ресурсы, маркетинговые бюджеты.

Повышение удовлетворённости клиентов. Своевременное предоставление товаров повышает лояльность потребителей.

Принятие стратегических решений. Прогноз служит основой для выхода на новые рынки, разработки актуальных продуктов, расширения бизнеса.

Важно понимать, чем отличаются спрос и продажа: спрос отражает потенциальную потребность, а продажи показывают её фактическую реализацию. Это различие влияет на планирование и стратегию компании.

Методика прогнозирования спроса

Рассмотрим методы, с помощью которых можно предсказывать покупательское поведение.

Классические

К подходам этого типа относят метод скользящего среднего (SMA), где прогноз основывается на средних значениях прошлых продаж. Этот процесс прост, но подходит только для товаров со стабильным спросом и может давать значительные погрешности при колебаниях. Другой классический инструмент – метод Шрайбфедера, который использует взвешенные средние, присваивая больший вес недавним данным.

Статистические

Статистические методы прогнозирования спроса включают экспоненциальное сглаживание, ARIMA, регрессионный анализ. Эти объективные методы прогнозирования опираются на исторические данные и математические модели. Например, экспоненциальное сглаживание учитывает большую актуальность последних данных, а ARIMA включает автокорреляцию и сезонные компоненты.

Квантильные, вероятностные

Эти подходы оценивают не только ожидаемое значение спроса, но и возможные диапазоны отклонений. Они помогают бизнесу оценивать риски, составлять план будущих запасов с учётом изменчивости рынка.

Экспертные модели

Субъективные методы прогнозирования основаны на оценках специалистов. К ним относятся метод Дельфи, опросы продавцов, мнения менеджеров. Эти подходы полезны при отсутствии исторических данных или для новых продуктов, но подвержены влиянию человеческого фактора.

Нейросети, алгоритмы

Машинное обучение и нейронные сети анализируют большие объёмы данных, выявляя сложные зависимости. Они учитывают множество факторов, включая погоду, новости, тренды соцсетей. Такие модели особенно эффективны для краткосрочных прогнозов и адаптации к изменчивым условиям.

Этапы процесса прогнозирования спроса

1. Формулирование гипотезы

На этом этапе определяют цели прогноза: горизонт планирования, уровень детализации, ключевые факторы, которые могут влиять на спрос. Например, для сезонных товаров важно учесть время года.

1. Сбор, анализ данных

Собирают исторические данные о продажах, запасах, ценах, маркетинговых активностях, внешних факторах (праздники, погода). Данные очищают от аномалий, таких как дефицит или акции, чтобы получить репрезентативную картину.

1. Проверка точности прогноза

Построенные модели тестируют на исторических данных, сравнивая прогнозы с фактическими показателями. Используют метрики точности, например, MAPE или WAPE. Важно учитывать, что точность прогноза для отдельных товаров ниже, чем для категорий.

1. Гипотезы, тестирование

На основе проверки модели корректируют, уточняя гипотезы и параметры.

Этот итеративный (повторяющийся, многократный) процесс позволяет повышать точность прогнозов.

Факторы, влияющие на прогнозирование спроса

Сезонность. Основной принцип – учёт сезонных колебаний. Например, спрос на кондиционеры растёт летом, а на подарки – в декабре. Понимание этих изменений помогает избежать дефицита или излишков.

Конкуренция. Действия конкурентов (акции, вывод новых продуктов) могут значительно влиять на спрос. Мониторинг конкурентной среды позволяет вовремя корректировать прогнозы.

Типы товаров. Для новых товаров отсутствуют исторические данные, поэтому используют аналогии и экспертные оценки. Для товаров с устойчивым спросом применяют статистические методы.

Географические особенности. Спрос может различаться, в зависимости от населённого пункта. Разница регионов Российской Федерации из-за культурных, климатических и экономических особенностей влияет на продажи.

Ошибки и проблемы

Прогноз спроса может не отражать реальности, если:

• Есть ошибки измерений. Неточные или неполные данные искажают прогноз. Важно инвестировать в качество данных и их предобработку.
• Возникает дефицит товара. Периоды отсутствия товара на складе создают пробелы в данных, что усложняет анализ и прогнозирование. Необходимо корректировать исторические данные, чтобы учесть этот фактор.
• Поступают нетипичные заказы. Крупные оптовые поставки или скачки спроса из-за внешних событий (например, пандемии) могут нарушить стабильность моделей. Для их учёта используют многофакторные модели и машинное обучение.

Как улучшить качество прогноза?

Используйте комбинацию методов: сочетайте статистические подходы с машинным обучением для повышения точности.

Регулярно обновляйте модели: данные и условия рынка меняются, поэтому модели нуждаются в периодическом переобучении.

Учитывайте внешние факторы: включайте в анализ данные о погоде, праздниках, экономических индикаторах.

Автоматизируйте процесс: применение специализированного ПО снижает влияние человеческого фактора, ускоряет расчёты.

Решение для бизнеса

Для эффективного прогнозирования спроса и управления запасами важно иметь надёжный инструмент автоматизации. Сервис Складолог помогает в режиме реального времени отслеживать остатки, анализировать скорость продаж, автоматически формировать заказы.

Система учёта контролирует перемещение товаров на складе, снижает затраты на их хранение благодаря оптимизации пространства, помогает избегать дефицита, ускоряет приёмку, инвентаризацию и отгрузку. Её использование увеличивает точность планирования: владелец бизнеса в любой момент может получить отчёты и аналитику, основанные на актуальных данных.

Часто задаваемые вопросы

Зачем нужно прогнозировать спрос?

Это помогает оптимизировать запасы, снизить затраты, повысить лояльность клиентов. Без него компании рискуют столкнуться с дефицитом или излишками.

Какой метод прогнозирования самый точный?

Не существует универсального метода. Выбор зависит от типа товара, наличия данных, горизонта планирования. Для стабильных товаров подходят статистические методы, для новых – экспертные оценки или нейросети.

Как часто нужно пересматривать прогнозы?

Частота обновления зависит от динамики спроса. Для быстро меняющихся рынков актуализацию проводят еженедельно или даже ежедневно, для стабильных – ежемесячно.

Что важнее: исторические данные или внешние факторы?

Оба элемента важны. Исторические данные обеспечивают базу, а учёт внешних факторов позволяет адаптироваться к изменениям.

Как оценить точность прогноза?

Точность оценивают с помощью метрик, например, средней абсолютной процентной ошибки (MAPE). Сравнивают прогнозные значения с фактическими продажами.

Подведём итог

Прогнозирование спроса – это сложный, но необходимый процесс для современного бизнеса. Он требует комбинации различных методов, учёта множества факторов, постоянного совершенствования моделей. В результате, правильный подход к прогнозированию помогает компаниям оставаться конкурентоспособными и адаптироваться к изменениям рынка.

Читать еще:

Роботизированный склад нужно ли это вашему бизнесу

Схемы работы с маркетплейсами

Система учета на складе как организовать без внедрения wms и выбрать подходящее по

Складское управление это одна из ключевых составляющих успешного бизнеса