2024 मध्ये मागणी नियोजनाचे 4 महत्त्वाचे घटक

आपल्या व्यवसायाची संपूर्ण क्षमता कशी मुक्त करावी

सामग्री सारणी:

• परिचय
• 1. योग्य उत्पादन इतिहास
• 2. अंतर्गत ट्रेंड
• 3. बाह्य ट्रेंड
• 4. कार्यक्रम आणि जाहिराती
• सारांश
• बोनस: 10 सर्वोत्तम मागणी नियोजन सॉफ्टवेअर (+1 विनामूल्य साधन)

परिचय

किरकोळ विक्रेते, घाऊक विक्रेते, वितरक, उत्पादक आणि ईकॉमर्स यांसारखे व्यवसाय मागणीवर अत्यंत अवलंबून असतात, परंतु मागणी नियोजन धोरणे आणि अचूकता सतत सुधारत असल्यासच ते फायदेशीर आणि टिकाऊ व्यवसाय असतात. ते डेटाचा अभ्यास आणि मूल्यमापन, विक्रीचे विश्लेषण आणि मागणीचा अंदाज आणि मागणी नियोजन अचूकता सुधारण्यात बराच वेळ घालवतात.

प्रथम, काय परिभाषित करूया मागणी अंदाज आणि मागणी नियोजन आहेत आणि त्यांच्यात काय फरक आहे. जेव्हा आम्ही मागणीच्या अंदाजाचा संदर्भ देतो तेव्हा आम्ही विशिष्ट कालावधीत विकल्या जाणाऱ्या, हस्तांतरित किंवा अन्यथा वापरल्या जाणाऱ्या उत्पादनाच्या प्रमाणाबद्दल बोलत असतो. मागणी नियोजन ही पूर्वी केलेल्या अंदाजावर आधारित भविष्यातील ऑपरेशन्सचे नियोजन करण्याची प्रक्रिया आहे. अचूक अंदाज आणि नियोजनाच्या फायद्यांमध्ये अर्थातच अधिक चांगल्या गोष्टींचा समावेश होतो खरेदी तुमचा ग्राहक तुमच्याकडून काय विनंती करणार आहे याची तुम्हाला चांगली कल्पना असल्यास, तुम्ही चांगली खरेदी आणि विक्री करू शकता.

एक चांगला सादृश्य हवामान अंदाज असेल. एखाद्या विशिष्ट दिवशी हवामान काय असेल आणि ते अचूक असेल हे आपल्याला माहीत असल्यास, आपल्याला कसे कपडे घालायचे हे माहित आहे. जर आम्हाला हवामानाचा अंदाज माहित नसेल, तर कदाचित आम्हाला अतिरिक्त कपडे तसेच छत्री सोबत ठेवावी लागेल. या सर्व गोष्टी घेऊन तुम्ही बरीच संसाधने गमावत आहात: तुमची उर्जा, वेळ आणि कदाचित संधी (तुम्हाला त्या कपड्यांऐवजी काहीतरी हवे असल्यास काय?). परंतु जेव्हा आपण मागणीचा अंदाज आणि चांगल्या कॉर्पोरेट नियोजनाबद्दल बोलतो तेव्हा परिस्थिती अधिक गंभीर असते कारण आपण कधीकधी लाखो डॉलर्स किंवा त्याहून अधिक व्यवहार करत असतो.

सर्वात सामान्य अंदाज करण्याची पद्धत फक्त मागील वापर इतिहासाकडे पाहत आहे आणि पुढील कालावधी सारखेच वागतील असे गृहीत धरत आहे. सर्वात सामान्य पद्धत असल्याने ही सर्वात सामान्य चूक देखील आहे. गेल्या वर्षापासून बरेच बदल झाले असतील (विविध बाजार प्रवृत्ती, तुमचा बाजारातील हिस्सा, प्रतिस्पर्ध्यांची नवीन उत्पादने आणि इतर) आणि हे सर्व बदल मागणी, विक्री आणि परिणामी तुमचा नफा प्रभावित करतात. तुमचा अंदाज विकसित करण्यासाठी मागील वापराच्या फक्त साध्या सरासरीवर अवलंबून राहणे पुरेसे नाही. जेव्हा व्यवसाय त्यांच्या अंदाजाची अचूकता सुधारण्यावर लक्ष केंद्रित करतात तेव्हा परिणाम नेत्रदीपक असू शकतात.

या आव्हानात्मक आर्थिक काळात, आम्ही अधिकाधिक कंपन्या अंदाज आणि अंतर्गत ऑपरेशन्सकडे लक्ष देताना पाहत आहोत आणि त्यांना अधिकाधिक कार्यक्षम बनवण्याचा आणि मर्यादित कॉर्पोरेट संसाधनांसह बरेच काही करण्याचा प्रयत्न करीत आहोत. मागणीचा अंदाज शक्य तितका अचूक बनवण्यासाठी आम्ही सहसा चार महत्त्वाच्या घटकांवर आधारित असण्याची शिफारस करतो.

1. योग्य उत्पादन इतिहास

भूतकाळातील डेटा सामान्यतः भविष्यातील डेटा किंवा ट्रेंडच्या अंदाजासाठी आधार म्हणून वापरला जातो. तर, मुळात भूतकाळात जे विकले गेले होते ते भविष्यात आपण काय विकू शकतो याचे चांगले संकेत असू शकतात. परंतु मागणीचा अंदाज तयार करण्यासाठी सर्व डेटा तितकाच उपयुक्त नसतो. योग्य कालावधी निवडणे आणि संबंधित इतिहासाची खोली शोधणे आवश्यक आहे. जर तुम्ही ऐतिहासिक डेटा खूप जुना आणि समकालीन मागण्यांशी संबंधित नसलेल्या कालखंडातील डेटा घेतला तर तुमचा अंदाज चुकीचा असेल. मागणीचा अंदाज तयार करण्यासाठी तुम्ही पुरेसा डेटा वापरत नसल्यास तीच वाईट परिस्थिती उद्भवते, त्यामुळे ऐतिहासिक डेटाची योग्य मात्रा महत्त्वाची आहे.

पुरेसे डेटा वेटिंग देखील लागू केले जावे. सहसा, घातांक कायदा लागू केला जातो - जो नवीनतम डेटाला जास्त वजन देत असतो. तथापि, अशी प्रकरणे आहेत जेव्हा मागील वर्षाचा डेटा अनियमित असतो आणि भिन्न दृष्टिकोन वापरावे लागतात. या परिस्थितीत, इतिहासाच्या निवडलेल्या भागासाठी वजन टाळणे किंवा समान वजन वापरणे चांगले आहे.

सर्वात विश्वासार्ह अंदाज मिळविण्यासाठी, विक्री-आधारित डेटाऐवजी मागणी-आधारित डेटा वापरण्याचा सल्ला दिला जातो. फरक असा आहे की विक्री डेटा काही कालावधीत किती विक्री झाली हे दर्शविते, तर मागणी डेटा आम्हाला किती विक्री झाली असती किंवा बाजारात आमची खरी क्षमता दर्शविते. स्टॉकमध्ये कोणतेही उत्पादन नसताना विक्री गमावणे हे याचे एक चांगले उदाहरण आहे. हे स्ट्रीमलाइनमध्ये सहजपणे हाताळले जातात, ज्यामुळे तुम्हाला मागणीचा अंदाज चुकण्यापासून आणि भविष्यात विक्री गमावण्यापासून रोखले जाते. सॉफ्टवेअर ईआरपी सिस्टीममधून रोजच्यारोज ऑन-हँड माहिती काढते आणि खरी मागणी निश्चित करण्यासाठी आणि आपोआप अंदाज समायोजित करण्यासाठी स्टॉकआउट्सची माहिती वापरते.

शिवाय स्ट्रीमलाइन वास्तविक विक्रीमध्ये सुधारणा करण्यासाठी ऐतिहासिक डेटा दुरुस्त करण्याची संधी देते. हे एक अद्वितीय वैशिष्ट्य आहे जे आम्ही स्ट्रीमलाइनमध्ये विकसित केले आहे.

2. अंतर्गत ट्रेंड

हे ऐतिहासिक डेटाच्या आधारे निर्धारित उपभोगातील ट्रेंड आहेत. अंतर्गत ट्रेंड उत्पादनाच्या किंवा उत्पादनांच्या गटाच्या विक्रीचा एक किंवा दुसरा नमुना प्रतिबिंबित करतात. काही कालावधीत तुमचा विक्रीचा नमुना वरच्या दिशेने जाऊ शकतो आणि तुम्हाला ती वाढ दिसून येते किंवा ती खालच्या दिशेने जाऊ शकते, ज्यामुळे तुम्हाला व्यवसायाच्या ऑप्टिमायझेशनचा विचार करता येईल किंवा काही हंगामी नमुने असू शकतात. उदाहरणार्थ, एप्रिल आणि ऑगस्ट दरम्यान 'हिवाळी उत्पादन' क्वचितच विकले जाते आणि डिसेंबरमध्ये मोठ्या शिखरासह शरद ऋतूतील आणि हिवाळ्याच्या सुरुवातीच्या काळात जोरदार विक्री होते. एकदा या हंगामी विक्रीचे नमुने स्पष्ट झाल्यानंतर उत्पादन आणि शिपिंगचे नियोजन करण्यासाठी या ज्ञानाचा चांगला उपयोग केला जाऊ शकतो.

मागणीच्या अंदाजाबद्दल बोलताना, विक्रीच्या पद्धतीनुसार अंदाज लावण्यासाठी योग्य पद्धती आणि मॉडेल्स निवडणे आवश्यक आहे. तसेच पॅटर्नचा कोणता भाग संबंधित आहे हे समजून घेणे खूप महत्त्वाचे आहे, कारण चुकीची पद्धत निवडल्याने अंदाजाच्या अचूकतेवर परिणाम होऊ शकतो आणि परिणामी खूप किंवा खूप कमी इन्व्हेंटरीची योजना बनते. यावर अवलंबून, तुमच्याकडे ओव्हरस्टॉक, गोठलेले भांडवल आणि मंद उलाढाल किंवा स्टॉक आऊट, असमाधानी ग्राहक आणि विक्रीचे नुकसान असू शकते.

आणखी एका महत्त्वाच्या गोष्टीचा उल्लेख करू. अंदाज करण्यासाठी 2 दृष्टिकोन आहेत: मॉडेल स्पर्धा आणि वेळ मालिका विघटन. दुसरा अधिक विश्वासार्ह आणि अचूक मानला जातो कारण मॉडेलमध्ये डेटा पॅटर्नच्या विशिष्ट वैशिष्ट्याशी संबंधित घटक असतात. स्ट्रीमलाइनमध्ये, हा दृष्टिकोन लागू केला जातो.

3. बाह्य ट्रेंड

बाह्य ट्रेंड सहसा अंतर्गत व्यवसायांपेक्षा अधिक तीव्रतेने प्रभावित करतात. विविध बाह्य घटक व्यवसाय किंवा गुंतवणुकीची धोरणात्मक उद्दिष्टे आणि उद्दिष्टे साध्य करण्याच्या क्षमतेवर परिणाम करू शकतात. या बाह्य घटकांमध्ये स्पर्धा, सामाजिक-सांस्कृतिक, कायदेशीर, तांत्रिक बदल, अर्थव्यवस्था आणि राजकीय वातावरण यांचा समावेश असू शकतो.

अर्थव्यवस्थेचा विचार करता, आपण अनपेक्षित संकटे आणि अधूनमधून आर्थिक वाढीचा उल्लेख केला पाहिजे. विक्री ही लोकसंख्येच्या संपत्तीवर अवलंबून असते, त्यामुळे जेव्हा आर्थिक परिस्थिती चमकदार नसते तेव्हा तुम्हाला तुमची रणनीती समायोजित करण्याची आवश्यकता असते. याचा अर्थ टाळेबंदी आणि इतर खर्च कपातीचे उपाय, विक्रीचे प्रमाण वाढवण्यासाठी किमतीत कपात इ.

सांस्कृतिक बदल. आम्ही ज्या समाजात राहतो तो समाज आमची वैयक्तिक मूल्ये मोठ्या प्रमाणात ठरवतो, ज्यामध्ये आम्ही कोणत्या प्रकारची उत्पादने खरेदी करतो, आम्ही कुठे जातो आणि सेवा वापरतो. म्हणून, संस्कृतीतील बदल, नवीन गॅझेट्स, कपडे, अन्न, कपडे, संगीत आणि अगदी व्यवसाय प्रणालीची मागणी वाढवतात.

राजकीय शक्ती आणि सरकारी हस्तक्षेप एक बाजारपेठ तयार करू शकतात किंवा व्यावहारिकरित्या नष्ट करू शकतात, जसे दारूबंदीच्या काळात होते. त्याचा थेट परिणाम तुमच्या व्यवसायावर एकूण मागणी वाढण्यावर किंवा कमी होण्यावर होऊ शकतो.

तंत्रज्ञान, विशेषत: जेव्हा मोठ्या प्रमाणावर वेगाने स्वीकारले जाते, ते नेहमीच एक मोठे व्यत्यय आणणारे आणि गेम-चेंजर असते आणि अशा अनेक उद्योग नेत्यांची उदाहरणे आहेत ज्यांनी तांत्रिक बदलांकडे दुर्लक्ष केले आणि त्यासाठी खूप त्रास सहन केला.

त्यामुळे काही वेळा काही भूतकाळातील तथ्यांकडे दुर्लक्ष करून आणि सामान्य ज्ञानावर अवलंबून राहून, समायोजने व्यक्तिचलितपणे करणे आवश्यक आहे. बऱ्याच सॉफ्टवेअर सोल्यूशन्ससह हे करणे कठीण आहे, परंतु स्ट्रीमलाइनमध्ये आम्ही ते तुमच्यासाठी जलद आणि सुलभ करू शकतो.

अंतर्गत आणि बाह्य दोन्ही ट्रेंड, तसेच योग्य उत्पादन इतिहास लक्षात घेऊन कोणताही व्यवसाय ग्राहकांचे लक्ष वेधून घेऊ इच्छितो. म्हणून आम्ही सहसा वेगवेगळे कार्यक्रम आणि जाहिराती आयोजित करतो, जी मागणी नियोजनावर काम करताना लक्षात ठेवण्याची पुढील गोष्ट आहे.

4. कार्यक्रम आणि जाहिराती

विविध कार्यक्रम आणि जाहिराती सामान्यतः उत्पादनांच्या भविष्यातील मागणीवर लक्षणीय परिणाम होतो. जर तुम्ही उत्पादनांचा प्रचार करत असाल, तर आशा आहे की, तुम्ही विक्रीत वाढ पहाल. विक्रीतील वाढ हा तुमच्या अंदाजाचा भाग असला पाहिजे किंवा तुम्ही ही वाढलेली मागणी पूर्ण करण्यासाठी पुरेशी खरेदी करणार नाही. तुमच्या व्यवसायासाठी अंदाज अचूकपणे समायोजित करण्यासाठी स्ट्रीमलाइन तुम्हाला सर्व आवश्यक माहिती व्यक्तिचलितपणे जोडण्याची संधी देते.

नवीन उत्पादने लाँच करणे किंवा जुनी उत्पादने बदलून "नवीन" वापरणे यासारख्या वारंवार होणाऱ्या प्रकरणांमध्ये पुरेसा अंदाज बांधणे देखील महत्त्वाचे आहे. मला खात्री आहे की तुम्ही प्रतिस्थापन (मागील उत्पादनासाठी एनालॉग तयार करणे) सारख्या मार्केटिंग पद्धतीशी परिचित आहात, जी नेहमी ग्राहकांची आवड पुन्हा सुरू करण्यात मदत करते.

हे स्पष्ट आहे की सुट्ट्या आणि कॅलेंडर इव्हेंट्सचा विक्री आणि विपणनावर देखील जोरदार परिणाम होतो. ब्लॅक फ्रायडे किंवा ख्रिसमसमध्ये काहीवेळा एका दिवसात तुम्ही सामान्यतः 30 नियमित दिवसांत विक्री करता यापेक्षा चांगली विक्री होऊ शकते. तसे असल्यास, सामान्य ज्ञान आम्हाला नीट लक्ष देण्यास आणि शक्य तितक्या अचूकपणे कॅलेंडर इव्हेंट्सचे नियोजन करण्यास सांगते. याव्यतिरिक्त, वेगवेगळ्या देशांमध्ये वेगवेगळ्या सुट्ट्या आणि कॅलेंडर असल्याने, स्ट्रीमलाइनमध्ये तुम्ही तुमचे स्वतःचे सानुकूलित कॅलेंडर तयार करू शकता आणि सिस्टम त्यानुसार विक्रीतील उडी कॅप्चर करेल.

सारांश

मागणीत वाढ किंवा घट यापैकी थोडासा बदल महसूल आणि नफ्यावर संबंधित प्रभाव पाडत असल्याने, कोणत्याही व्यवसायासाठी अंदाज सुधारणे आणि नियोजन अचूकता वाढवणे महत्वाचे आहे. व्यवसायांना इन्व्हेंटरी आणि मागणीच्या अंदाजासाठी एक प्रभावी साधन देण्यासाठी, कारण त्याचा नफ्यावर कसा प्रभाव पडतो हे आम्हाला समजते, आम्ही स्ट्रीमलाइन विकसित केली आहे.

आम्ही किमान 24 महिन्यांसाठी डेटा वापरण्याची शिफारस करतो कारण इतिहासाची योग्य रक्कम आणि खोली निवडणे महत्त्वाचे आहे. योग्य मॉडेलवर आधारित पुरेसा अंदाज बांधणे महत्त्वाचे आहे, परंतु केवळ अंतर्गतच नव्हे तर बाह्य ट्रेंड, जाहिराती आणि घटनांचा विचार करून प्रणालीमध्ये व्यक्तिचलितपणे बदल करण्याची शक्यता असणे देखील महत्त्वाचे आहे.

बऱ्याच व्यवसायांना चांगला अंदाज मिळण्याचा फायदा समजत नाही आणि भविष्यातील मागणीचे त्यांचे अंदाज विकसित करण्यात जास्त वेळ घालवत नाही. तथापि, सर्वोत्कृष्ट परिणाम त्या कंपन्यांना मिळतात ज्यांना त्यांच्या ऑपरेशनल स्ट्रॅटेजीचा भाग म्हणून मागणीचा अंदाज आणि नियोजन दिसते आणि प्रक्रिया एका क्लिकवर सोपी करण्यासाठी आम्ही स्ट्रीमलाइन विकसित केली आहे.

बोनस: शीर्ष मागणी नियोजन सॉफ्टवेअर

सर्वोत्तम मागणी नियोजन सॉफ्टवेअर वरील सर्व स्वयंचलित करण्यासाठी.

Alex Koshulko, Ph.D.

GMDH Streamline चे सह-संस्थापक,

मागणी अंदाज, इन्व्हेंटरी प्लॅनिंग आणि ऑप्टिमायझेशनमध्ये दहा वर्षांहून अधिक अनुभव असलेले अग्रगण्य पुरवठा साखळी नियोजन तज्ञ.

ॲलेक्सशी कनेक्ट व्हा लिंक्डइन

पुढील वाचन:

• डॅलस येथील टेक्सास विद्यापीठाद्वारे पुरवठा साखळी [पीडीएफ] मध्ये मागणी आणि पुरवठ्याचे नियोजन
• सप्लाय चेन प्लॅनिंगमध्ये क्रॉस-फंक्शनल अलाइनमेंट: विक्री आणि ऑपरेशन्स प्लॅनिंगचा एक केस स्टडी [पीडीएफ]
• मागणी आणि पुरवठा व्यवस्थापन: सहयोगी नियोजन, अंदाज आणि पुन्हा भरपाई
• मिनेसोटा विद्यापीठाद्वारे मागणी नियोजन आणि यादी नियंत्रण