Когда месяц заканчивается, отчеты в электронных таблицах начинают накапливаться на вашем столе. Бесчисленные листы снижают производительность команды. Тем не менее, нет достаточно времени, чтобы очистить и обновить. Спрос на продукцию в прошлом месяце был низким, поэтому можно предположить, что продажи в следующем месяце будут такими же. Только тогда вы понимаете, что точность прогноза довольно низкая. Ваша быстрая реакция на вмешательство может быть полностью ошибочной, даже если никакие данные не подтверждают ваше предположение. Вы спросите, какие факторы влияют на наш спрос и что мы можем сделать?

Что ж, возможно, вы все время делали прогнозы статистически менее надежными способами. Плохая новость заключается в том, что точное прогнозирование затруднено как в оффлайне, так и в онлайне. Однако для вашей организации существуют возможности, поскольку точные прогнозы улучшают управление цепочкой поставок, оптимизируют распределение запасов и снижают затраты из-за неэффективности, иначе они будут потрачены впустую. Хорошая новость заключается в том, что мы делимся с вами некоторыми уроками прогнозирования, которые мы извлекли из многих проектов по всему миру.

1. Ручной прогноз помогает, но моделирование данных приятнее

Ваши бизнес-знания бесценны. Однако перевести это в точное число продаж для сотен продуктов (SKU) — головная боль, дорого и ненадежно, если не невозможно в больших масштабах. Теперь мы все знаем, что прогнозирование спроса выполняется более точно и надежно с помощью данных и алгоритма, чем ручная оценка. Независимо от того, есть ли у вас аналитик по прогнозированию или внешний консультант, прогнозы могут включать все источники данных для объяснения ваших продаж на следующей неделе, в следующем месяце… Если вы занимаетесь продажей напитков, спросите себя, нужны ли вам внешние данные, такие как погода, помимо истории продаж. , запасы и маркетинговые инвестиции. Ты знаешь почему? Потому что я вряд ли куплю напитки на улице, когда идет дождь. И я не буду покупать больше в сезон дождей, чем в солнечный. Другими словами, прогноз спроса должен учитывать сезонность и другие факторы. И с этим можно хорошо справиться с помощью моделирования данных, а также преимуществ извлечения информации из всех соответствующих источников данных.

2. Определите драйверы и модель должна сиять

Ну, вы знаете, что ручная оценка не работает. Вы пытались смоделировать продажи, используя одномерные временные ряды или другие, но точность вашего прогноза остается низкой. Хуже, чем ваш базовый уровень. Неудивительно, что вы снова производите и отправляете количество предметов в разные города и провинции.

Спросите, что ваша команда знает о ваших данных о жизненном цикле продукта. Где находятся эти данные? Сложность инструментов аналитики и нехватка квалифицированных специалистов могут стать огромным препятствием для раскрытия возможностей ваших данных. Именно поэтому мы здесь, чтобы помочь. Вы хотите получить всю историю продаж и объединить ее с другими источниками данных в доступное хранилище для обработки и получения информации. Таким образом, вы можете визуализировать свою тенденцию продаж и понять взаимосвязь. В зависимости от вашего бизнеса, продажи в следующем месяце соотносятся не только с объемом продаж в прошлом месяце, но и с месяцем прошлого года. Конечно, ни один фактор не подходит всем; извлечение переменных, которые имеют значение и являются истинными движущими силами ваших продаж, является ключом к оптимизации запасов. Кроме того, использование передовых моделей машинного обучения может выявить сложные взаимосвязи между этими драйверами и продажами. Как только вы поймете точную взаимосвязь, скажем, маркетинговых долларов по требованию, вы сможете предпринять корректирующие и индивидуальные действия, чтобы создать будущее: удовлетворить правильный уровень спроса при формировании большего количества потребностей. В конце концов, это имеет большое значение.

3. Внедрите прогнозирование в свой бизнес-процесс

Наступают новые месяцы. Снова приходят беспорядочные отчеты в электронных таблицах. Но так продолжаться не должно. Вы можете задавать вопросы о своих данных и быстро получать ответы. У вас может быть некоторый доступ к правильному дизайну панели мониторинга производительности и инструментов аналитики. Насколько это верно, огромная ценность точного планирования спроса может быть реализована на этапе внедрения, который вписывается в ваш бизнес-процесс. Таким образом, вы можете оптимизировать свои решения на каждом этапе по запросу и с добавленной стоимостью.

В конце концов, сочетание экспертных знаний в предметной области с анализом данных для поиска драйверов спроса на ваш продукт поможет повысить точность прогнозов. Что означает улучшение на 1%, 5%, 10% с точки зрения доходов, еще предстоит выяснить. Таким образом, вы можете полностью извлечь выгоду из операций с аналитическими результатами.

Обратитесь ко мне за комментариями или если вам нужно оптимизировать свои операции, запасы и планирование спроса в потребительских товарах, энергетике, трафике башни сайта и т. д., или обсудить общие аналитические услуги.

Статья изначально опубликована на DataTicon.