Прогнозирование спроса с помощью аналитики данных для оптимизации производственных планов

Прогнозирование спроса сегодня – эффективный инструмент, что помогает развивать бизнес путём анализа товаров, расходных материалов и других аспектов, позволяя сохранять рентабельность (окупаемость). Качественное прогнозирование как путеводитель ведёт компанию по выбранному пути через дебри непредсказуемого рынка. Возможность узнать, что нужно покупателю сейчас и что он будет искать завтра, чтобы полностью удовлетворить эти потребности с выгодой для себя.

Насколько важно планировать спрос

Аналитика данных для управления спросом структурирует деятельность компании, давая конкретное направление по дальнейшему развитию. Вносит ясность по ситуации на рынке – например, позвав друзей на ужин, хозяин выносит блюдо своего фирменного плова. Тарелка мгновенно опустела, но не всем гостям досталось угощение – хозяин забыл, насколько друзья любят его плов и приготовил мало. Насколько ценным стал бы его опыт для других или помог избежать траты продуктов в обратной ситуации – гости едва тронули тарелку с горкой ароматного плова. Следующий раз стоит скорректировать количество еды или выбрать другое блюдо? Так и выглядит планирование спроса!

Эффективное планирование даст предпринимателю уникальный инструмент – свой, полностью индивидуальный взгляд на рынок и внутреннюю работу компании. Понимание, чего именно от него ждут клиенты.

Преимущества аналитики данных в производственных планах:

• формирует рациональное расходование материалов на производстве;
• показывает, насколько востребованным будет товар в индивидуальном порядке;
• даёт сведения о путях возможного развития бизнеса – где следует приложить усилия, чтобы продажи выросли;
• снижает расходы на выпуск избытка товаров и их хранение;
• как результат взаимосвязи между производителем и конечными потребителями;
• служит путеводителем для продвижения – компания станет выпускать лишь востребованный товар;
• основа для составления планов на производство и сбыт.

Не конечный, а непрерывный процесс выявления будущих объёмов производства на основании текущих показателей по сбыту и общих тенденций рынка.

Что используется в планировании спроса

Прогнозирование – следствие проведённого ранее анализа собранных данных – количественных и качественных:

1. Количественные данные – информация, накопленная с ранних продаж, полученной выручки компании и отчёта по остаткам на складе, количества потенциального избытка не проданных товаров.
2. Качественные данные – как следствие понимания руководителем потребностей клиентской базы. Насколько хорошо он знаком с тенденциями рынка, своими клиентами, что им нужно сейчас и понадобится позднее.

Использование данных для оптимизации производственных планов базируется на знании желаний клиентов, на что они готовы потратиться. Выходит, компании важно смотреть за жизненным циклом поставляемых товаров или оказываемых услуг, используя реальные суждения и восприятие уровня спроса. Даже включая негативные показатели, что поможет учесть допущенные ошибки.

Планирование будущего спроса и ответного предложения

Планирование своих поставок – процесс определения способов покрытия потребностей клиентов, что были выявлены в результате проведённого ранее анализа. Как аналитика данных улучшает прогнозирование спроса – следующий этап после планирования, когда производитель выстраивает цепочку поставок как ответ на запросы потребителей.

Рынок базируется на взаимодействии спроса с предложением, поэтому специалисты, составляющие прогноз, также должны опираться на это. Один планирует спрос на основании данных прогнозирования, второй, планирует поставки с учётом предложений и составляет поэтапный план закупки / создания материалов, нужных для следующего выполнения прогнозов первого.

Планировщик спроса систематизирует данные, с учётом общих рекомендаций как удовлетворить запросы клиентов, в ответ специалист по предложениям – показывает пути реалистичного выполнения этих планов. Помня о целях компании и финансовых ограничениях.

Как составить план будущего спроса

Несколько советов помогут начать планирование и сделать это неотъемлемой частью своего бизнеса:

1. Нестандартное мышление – запросы клиентов меняются под влиянием рекламы, состояния рынка, актуальных тенденций и иных внешних факторов. Умение представить себя потребителем поможет осознать, что будет интересно ему, на каких условиях и насколько много. Какие вещи из линейки продукции клиенты готовы брать постоянно и что ещё влияет на отрасль деятельности компании.
2. Исторические данные – не история страны или мира, а прошлое компании. Времена становления и первые продажи, первая линейка товаров и услуг. Архив очень полезен в попытке выявить текущие тенденции на рынке и оценке спроса на свою продукцию. Сравнить показатели прошлого месяца с предыдущими, посмотреть, что поменялось и выявить причины. Насколько быстро тогда была продана партия, какие отзывы оставляли клиенты. Влияет на продажи сезон, день недели или время суток? Знание прошлого бесценно как ключ к пониманию потребностей клиента на базе статистики.
3. Мнение других – лучше остальных знают внутреннюю кухню предприятия – люди, кто там постоянно работает. Полезно выяснить мнение коллег, чьи обязанности связаны с оптимизацией спроса и формированием предложения, менеджерами – продажниками, маркетологами, торговыми агентами и сотрудниками с бухгалтерии / отдела финансов. Пусть члены команды открыто выскажутся на собрании о проблемах, увиденных ими при планировании спроса, какие пути роста есть по их мнению. По возможности, провести опросы среди клиентов через соцсети или раздав листовки с вопросами. Так можно понять ожидания потребителей, их пожелания компании и опасения. Третья сторона, чьё мнение также важно – заинтересованные лица, партнёры – поставщики, инвесторы, порой конкуренты.
4. Определение показателей эффективности – прогнозирование спроса через аналитику данных формируется ещё с учётом внутренних стандартов компании – продажи, ежемесячная выручка, требования по качеству продукции и пр. хороший способ понять, чего предприниматель стремится достичь после завершения цепочки поставок.
5. Найти слабые места – выявив ключевые показатели как ожидания, стоит сравнить их с реальностью, основываясь на собранной информации с опроса и исторической справки. Любые расхождения по спросу и ответному предложению будут важны – производит ли компания много продукта или наоборот, недостаточно? Удовлетворяет ли клиентов качество и наполнение, что они хотели бы получить ещё? Выявить недостатки в цепочке, какие механизмы дают сбой, влияя на конечный результат.
6. Прогнозирование спроса с применением полученных знаний – собрав все собранные ранее данные вместе, составить понятный план будущего спроса, не забыв о внешних факторах. Поможет статистика по прошлым периодам – выявляют закономерности механизма продаж, напоминающего график с зигзагообразной линией вдоль временного промежутка. Учесть мнение сотрудников, поставщиков и клиентов, выявив ключевые показатели, начать прогнозировать будущий спрос, выделяя тенденции и цикличность моделей поведения.
7. Постоянное обновление – планирование идёт постоянно, т.к. меняются потребности покупателей, тенденции рынка, меняется сам спрос. Поэтому компании важно обновлять постоянно данные, формируя новые прогнозы, их точность зависит от результатов планирования.

Аналитика для планирования производства и спроса служит ориентиром, влияя на объем производимого товара, чтобы выпускать на рынок столько, сколько будет куплено с минимальными остатками. Понимать не только текущие, но и будущие потребности клиентов, оставаясь актуальным для них.

Методы прогнозирования – наиболее популярные

С 2008 года по нынешнее время использовались разные методы, что было актуально в 2008–2009 годы – классика, сменилась квантильным прогнозированием, затем вероятным. Известно множество методик, среди которых универсальными считаются 4.

Экспертные модели

Кроме методов прогнозирования есть экспертные способы, часто используемые и сегодня. Некий специалист, хорошо знакомый с ассортиментом выпускаемого компанией товара, указывает пороговые (стандартные) значения спроса каждой позиции отдельно. Это способ минимакса с минимальным / максимальными показателями по количеству продукции, что будет реализована на рынке. Как только значение опустится до определённого минимума, создаётся точка запаса, чтобы продавец заказал столько товара, способного покрыть максимальные потребности.

Недостаток методики – в невозможности выставлять конкретные значения на десятки или сотни товарных позиций отдельно и спрос величина переменная. Маленьким магазинам с узкой специализацией это подойдёт, но не крупным производителям с сетью точек сбыта.

Классическое прогнозирование

Технология прогнозирования спроса на основе данных прошлых периодов, когда прогноз на определённый период – день / неделя / месяц равняется одному числу с применением методы разных механизмов, но общим результатом – в итоге выйдет одно число.

Средние продажи или расчёт среднего (SMA)

Простой и одновременно распространённый метод для прогнозирования спроса, используемый многими компаниями. Расчёт производится по формуле как:

прогноз (t+1) = (1/(T + 1)) x [продажи (t) + продажи (t – 1) + … + продажи (t – 1)]

В проведении расчёта используется:

• Ширина Т окна – временного периода усреднения продаж. Если компания реализует продукцию днём, тогда используется 2-3 дня, неделя – 7 дней и пр. Если по месяцам, тогда 2 – 5 последних месяцев.
• Составление прогноза осуществляется на базе средней ширины. Например, прогноз строится на 10й день. Тогда ширина окна – 5 штук, а среднее – 5 дней. Получилось значение ежедневных продаж, снова среднее из 5 дней.
• Продажи взять либо подряд, ориентируясь по данным предыдущего периода, либо за аналогичное время в текущем месяце или году. Полезно экспериментировать со временем при выявлении среднего.

Чем шире получится окно периода, тем ближе окажутся показатели к средним по расчёту. Метод подойдёт стабильно работающим компаниям, быстро распродающим ассортимент, наблюдая лишь небольшие колебания.

Линейная регрессия

Метод с применением статистического анализа на выявление линейной (прямой) зависимости от точек данных составления картины будущего спроса. Заодно определяет, насколько переменные как рост цен, появление новинок – влияют на востребованность. Особенно эффективен при стабильной среде, когда прошлые тенденции отражаются на будущих показателях.

Определение спроса

Метод с применением данных, поступающих сейчас и продвинутой (быстрой) аналитики. Динамически корректирует показатели спроса, ориентируясь по фактическим рыночным условиям, это делает планирование более активным. Используются алгоритмы как машинное обучение, что помогает компании адаптироваться. Эффективен на постоянно меняющейся отрасли, когда на спросе отражаются сторонние факторы вроде прогноза погоды, футбольного сезона или социальных сетей.

Метод Дельфи

Когда, собрав мнения от разных специалистов по итеративного и структурированному процессу, достигается консенсус относительно спроса. Ценен при ситуациях, где нет определённости – введение нового продукта, ещё неизвестного рынку и отсутствуют исторические сведения.

Бенчмаркинг

Сравнение производительности компании и процессов формирования спроса на будущее с конкурентами и эффективными отраслевыми практиками. Выявляет пути улучшения работы и оптимизации. Бенчмаркинг ещё включает аналитику исторических показателей с подразделений компании на разные периоды времени. Выявляя эффективные практики и устанавливая достижимые цели по спросу.

Сезонные колебания

Эффективное прогнозирование спроса с помощью данных повторяющихся моделей и тенденций по определённым временам года. Например, купальники и полотенца становятся более востребованными к лету, а ёлки с гирляндами ищут в ноябре – декабре. Насколько на картину влияют ежегодные праздники и выходные, понимание таких нюансов поможет компаниям готовиться к пику продаж заранее.

Какие внешние факторы стоит учесть при планировании спроса

Ситуации, происходящие извне, компания не способна повлиять на это, но может учитывать:

Факторы	Значение
Волатильность рынка	Непредсказуемые и быстрые изменения рынка вроде экономических колебаний вызывают изменения в реакции потребителей. Стоит сделать планирование спроса более гибким, регулярно пересматривая и обновляя прогнозы, ориентируясь по текущим рыночным тенденциям
Конкурентная среда	Деятельность конкурентов также отражается на компании – введение новинок продукции, выгодные акции, маркетинговые планы, снижение цен. Стоит следить за ними, по возможности опережая с помощью инструментов разведки рынка – опросы, просмотр страниц конкурентов в соцсетях и подписка на новостную рассылку.
Сезонные колебания	Поведение людей связано с погодой и временем года. Зимой более востребованы тёплые вещи, образовательные курсы ищут весной, перед выпуском, а купальники берут летом. Полезно составлять прогнозы по сезонам, составив цепочку поставок перед пиковым временем. Сотрудничать с маркетологами и менеджерами прямых продаж, составляя вместе рекламные кампании по сезонным тенденциям
Геополитические причины	Торговые соглашения, экономическая политика, рост стоимости доллара, черные лебеди, землетрясения – все отражается на спросе. Невозможно предугадать или повлиять кардинально на подобные ситуации, но снизить риск возможных затрат поможет диверсификация базы с поставщиками и постоянными клиентами.

Популярные программы автоматического планирования спроса

Оптимизация производства с аналитикой данных непрерывный процесс, который современные технологии сделали полностью автоматизированным. Вот самые востребованные из имеющихся сервисов, что будут полезны любой компании, занимающейся производством и реализацией на рынке:

Наименование	Рейтинг	Функции
Saby (СБИС)	4.3 / 5	Возможности СБИС учёта производства. Составление техкарт и планов, калькуляция себестоимости, распределение затрат на выпуск продукции. Автоматический расчёт покупательских потребностей, сравнение цен от разных поставщиков, создание заказов, контроль по срокам годности и серийным номерам
Analytic Workspace	5/5	Self – service Bl система осуществляет весь цикл обработки данных – сбор информации, проработка и анализ показателей, визуализация результата и передача отчётов. Осуществление диагностики и аналитики в прогнозировании будущего спроса с применением актуальных данных.
Планум	4.5/5	Содержит технологии прогнозирования спроса на основе данных сценарным анализом с моделированием будущих производственных процессов.
МойСклад	5/5	Облачная многофункциональная платформа CRM – собирает аналитику продаж с визуализацией – продажи, что осталось на складе, уровень рентабельности. Наглядно видна прибыль по единицам товаров, заказам, каналам реализации.
Runa WFE		Платформа настраивается индивидуально под цели и сферу деятельности предприятия – аналитика данных, роботизация, производство и документооборот, складской учёт онлайн и планирование. low-code инструмент, помогающий быстро решать задачи, понеся минимум затрат при разработке.

Заключение

Эффективнее использовать онлайн – платформы для оптимизации производственных планов с аналитикой данных, там сбор информации производится автоматически. И можно увидеть отчёты на любой период времени по продажам, остаткам и количеству заказов.

В мире, где предвидение – ключ к успеху, аналитика данных открывает новые возможности для вашего бизнеса. “Синаптик” готов помочь вам использовать эти инструменты для оптимизации ваших производственных процессов и улучшения планирования спроса. Если вы стремитесь не только реагировать на изменения рынка, но и предвосхищать их, свяжитесь с нами. Мы предложим решения, которые позволят вам в полной мере использовать потенциал данных для достижения конкурентного преимущества и роста вашего бизнеса.