Percuma muat turun
Percuma muat turun

4 Elemen Penting Perancangan Permintaan (Kemas kini 2021)

Cara Memanfaatkan Potensi Penuh Perniagaan Anda

Perancangan Permintaan

Isi kandungan:

Pengenalan

Perniagaan seperti peruncit, pemborong, pengedar, pengeluar dan e-commerce sangat bergantung pada permintaan, tetapi hanya perniagaan yang menguntungkan dan mampan jika terus meningkatkan strategi dan ketepatan perancangan permintaan. Mereka menghabiskan banyak masa untuk mempelajari dan menilai data, menganalisis penjualan, dan meningkatkan ramalan permintaan dan ketepatan perancangan permintaan.

Pertama, mari kita tentukan apa ramalan permintaan dan perancangan permintaan adalah dan apakah perbezaan antara mereka. Apabila kita merujuk kepada ramalan permintaan, kita berbicara tentang ramalan kuantiti produk yang akan dijual, dipindahkan atau digunakan dalam jangka waktu tertentu. Perancangan permintaan adalah proses merancang operasi masa depan berdasarkan ramalan yang dibuat sebelumnya. Kelebihan ramalan dan perancangan yang tepat, tentu saja, lebih baik membeli jika anda mempunyai idea yang baik mengenai permintaan pelanggan anda daripada anda, anda boleh membeli dan menjual dengan lebih baik.

Analogi yang baik adalah ramalan cuaca. Sekiranya kita tahu bagaimana cuaca pada hari tertentu dan tepat, kita tahu cara berpakaian. Sekiranya kita tidak mengetahui ramalan cuaca, kita mungkin harus membawa pakaian tambahan dan juga payung sekiranya berlaku. Dengan membawa semua ini, anda kehilangan banyak sumber: tenaga, masa, dan kemungkinan peluang anda (bagaimana jika anda memerlukan sesuatu yang boleh anda ambil dan bukannya pakaian itu?). Tetapi keadaan menjadi lebih serius apabila kita membincangkan ramalan permintaan dan perancangan korporat yang lebih baik kerana kadangkala kita berurusan dengan berjuta-juta dolar atau lebih.

Yang paling biasa kaedah ramalan hanya melihat sejarah penggunaan masa lalu dan menganggap tempoh berikutnya akan berkelakuan sama. Menjadi kaedah yang paling biasa juga merupakan kesalahan yang paling biasa. Sejak tahun lalu banyak perubahan mungkin timbul (kecenderungan pasaran yang berbeza, bahagian pasaran anda, produk baru pesaing, dan lain-lain) dan semua perubahan ini mempengaruhi permintaan, penjualan, dan keuntungan anda. Tidak cukup bergantung pada rata-rata penggunaan masa lalu yang sederhana dalam mengembangkan ramalan anda. Hasilnya dapat menjadi luar biasa ketika perniagaan fokus pada peningkatan ketepatan ramalan mereka.

Dalam masa-masa ekonomi yang mencabar ini, kita melihat semakin banyak syarikat memperhatikan ramalan dan operasi dalaman mencuba dan menjadikannya lebih dan lebih cekap dan melakukan lebih banyak dengan sumber daya syarikat yang terhad. Untuk menjadikan ramalan permintaan seakurat mungkin, kami biasanya mengesyorkan untuk mendasarkannya pada empat elemen penting.

1. Sejarah produk yang sesuai

Data masa lalu biasanya digunakan sebagai asas untuk meramalkan data atau trend masa depan. Jadi, pada dasarnya apa yang dijual pada masa lalu mungkin merupakan petunjuk yang baik tentang apa yang dapat kita jual di masa depan. Tetapi tidak semua data sama berguna untuk membuat ramalan permintaan. Adalah mustahak untuk memilih tempoh yang tepat dan mencari kedalaman sejarah yang relevan. Sekiranya anda mengambil data sejarah yang terlalu lama dan dari tempoh yang tidak berkaitan dengan tuntutan kontemporari, anda akan mempunyai ramalan yang tidak tepat. Situasi buruk yang sama berlaku jika anda menggunakan data yang tidak mencukupi untuk membuat ramalan permintaan, jadi jumlah data sejarah yang tepat sangat penting.

Kami mengesyorkan sekurang-kurangnya 24 bulan data penjualan supaya GMDH Streamline secara automatik dapat melihat musim. Apabila kurang dari 24 bulan maklumat digunakan, bergantung pada data, model permintaan mungkin hanya trend (walaupun trend sangat pintar!).

Penimbangan data yang mencukupi juga harus diterapkan. Biasanya, undang-undang eksponensial diterapkan - yang memberikan bobot yang lebih tinggi untuk data terkini. Namun, ada kes apabila data tahun lalu tidak teratur dan pendekatan yang berbeza harus digunakan. Dalam situasi seperti ini, lebih baik mengelakkan penimbangan atau menggunakan berat yang sama untuk bahagian sejarah yang dipilih.

Untuk mendapatkan ramalan yang paling dapat diandalkan, disarankan untuk menggunakan data berdasarkan permintaan dan bukan data berdasarkan penjualan. Perbezaannya adalah bahawa data penjualan menunjukkan berapa banyak penjualan yang terjadi selama beberapa periode, sementara data permintaan menunjukkan kepada kita berapa banyak penjualan yang mungkin atau potensi sebenarnya kita di pasar. Contoh yang baik dari ini adalah kehilangan penjualan, ketika tidak ada produk dalam stok. Ini mudah dikendalikan dalam Streamline, mencegah anda daripada ketidaktepatan ramalan permintaan dan kehilangan penjualan pada masa akan datang. Perisian ini memperoleh maklumat harian dari sistem ERP dan menggunakan maklumat mengenai stok untuk menentukan permintaan sebenar dan menyesuaikan ramalan secara automatik.

Lebih-lebih lagi Streamline memberi peluang untuk memperbetulkan data sejarah untuk mengubah penjualan sebenar. Ini adalah ciri unik yang telah kami kembangkan dalam Streamline.

Ini adalah trend penggunaan yang ditentukan berdasarkan data sejarah. Trend dalaman mencerminkan satu atau satu lagi corak penjualan produk atau kumpulan produk. Corak penjualan anda mungkin naik ke atas dalam beberapa tempoh dan anda melihat kenaikannya, atau mungkin menurun, membuat anda memikirkan pengoptimuman perniagaan, atau mungkin ada beberapa corak musiman. Sebagai contoh, 'produk musim sejuk' hampir tidak dapat dijual antara bulan April dan Ogos, dan sangat laris pada musim gugur dan awal musim sejuk dengan puncak yang sangat tinggi pada bulan Disember. Setelah corak penjualan bermusim ini menjadi jelas, pengetahuan ini dapat digunakan dengan baik dalam merancang pengeluaran dan penghantaran.

Bercakap mengenai ramalan permintaan, perlu memilih kaedah dan model yang tepat untuk ramalan mengikut corak penjualan. Juga sangat penting untuk memahami bahagian mana dari corak yang relevan, kerana memilih kaedah yang salah dapat mempengaruhi ketepatan ramalan dan sebagai hasilnya untuk merancang inventori terlalu banyak atau terlalu sedikit. Bergantung pada ini, anda mungkin mempunyai stok berlebihan, modal beku dan perolehan perlahan, atau stok habis, pelanggan yang tidak berpuas hati dan kehilangan penjualan.

Mari kita sebutkan satu perkara yang lebih penting. Terdapat 2 pendekatan untuk peramalan: persaingan model dan penguraian siri masa. Yang kedua dianggap lebih dipercayai dan tepat kerana model terdiri dari komponen yang sesuai dengan ciri tertentu dari pola data. Dalam Streamline, pendekatan ini diterapkan.

Kecenderungan luaran biasanya mempengaruhi perniagaan dengan lebih intensif berbanding perniagaan dalaman. Pelbagai faktor luaran dapat mempengaruhi kemampuan perniagaan atau pelaburan untuk mencapai tujuan dan objektif strategiknya. Faktor luaran ini mungkin merangkumi persaingan, sosio-budaya, undang-undang, perubahan teknologi, ekonomi, dan persekitaran politik.

Dengan mempertimbangkan ekonomi, kita harus menyebutkan krisis yang tidak dijangka dan peningkatan ekonomi sesekali. Penjualan bergantung pada kekayaan penduduk, jadi apabila keadaan ekonomi tidak cerah, anda perlu menyesuaikan strategi anda. Ini boleh bererti pemberhentian dan langkah pemotongan kos lain, pengurangan harga untuk meningkatkan jumlah penjualan dll.

Peralihan Budaya. Masyarakat tempat kita hidup menentukan nilai-nilai peribadi kita secara besar-besaran, termasuk jenis produk yang kita beli, tempat yang kita kunjungi, dan perkhidmatan yang kita gunakan. Oleh itu, pergeseran budaya mendorong permintaan untuk gadget baru, pakaian, makanan, pakaian, muzik, dan bahkan sistem bisnis.

Kekuatan politik dan campur tangan pemerintah dapat mewujudkan pasar atau menghancurkannya, seperti dalam arak semasa Larangan. Ini boleh memberi kesan langsung kepada perniagaan anda meningkatkan atau menurunkan permintaan secara keseluruhan.

Teknologi, terutama ketika diadopsi secara meluas, selalu menjadi pengganggu dan pengubah permainan, dan ada banyak contoh pemimpin industri yang mengabaikan perubahan teknologi dan menderita sangat besar.

Jadi kadang-kadang penyesuaian mesti dilakukan secara manual, mengabaikan beberapa fakta masa lalu dan bergantung pada akal sehat. Dengan kebanyakan penyelesaian perisian agak sukar dilakukan, tetapi dalam Streamline kita dapat melakukannya dengan cepat dan mudah.

Dengan mempertimbangkan tren dalaman dan luaran, serta sejarah produk yang sesuai, setiap perniagaan ingin menarik perhatian pelanggan. Oleh itu, kami biasanya mengadakan pelbagai acara dan promosi, yang merupakan perkara seterusnya yang perlu diingat semasa merancang perancangan permintaan.

4. Acara dan promosi

Berbeza peristiwa dan promosi biasanya mempunyai kesan yang besar terhadap permintaan produk pada masa hadapan. Sekiranya anda mempromosikan produk, semoga anda akan melihat peningkatan penjualan. Kenaikan penjualan itu mesti menjadi sebahagian daripada ramalan anda atau anda tidak akan cukup membeli untuk memenuhi permintaan yang meningkat ini. Streamline memberi anda peluang untuk menambahkan semua maklumat yang diperlukan secara manual untuk menyesuaikan ramalan dengan sempurna untuk perniagaan anda.

Juga penting untuk membangun ramalan yang memadai dalam kes-kes yang sering berlaku seperti melancarkan produk baru atau menggantikan produk lama dengan yang baru. Saya pasti anda sudah biasa dengan kaedah pemasaran seperti penggantian (membuat analog dengan produk sebelumnya), yang selalu membantu memulakan semula minat pelanggan.

Jelas bahawa cuti dan acara kalendar juga sangat mempengaruhi penjualan dan pemasaran. Kadang-kadang Hari Jumaat atau Krismas mungkin mempunyai jualan yang lebih baik dalam satu hari daripada yang biasanya anda jual dalam 30 hari biasa. Sekiranya demikian, akal sehat memberitahu kita untuk memperhatikan dan merancang acara kalendar seakurat mungkin. Di samping itu, kerana negara yang berlainan mempunyai hari cuti dan kalendar yang berbeza, dalam Streamline anda dapat membuat kalendar tersuai anda sendiri, dan sistem akan menangkap lonjakan penjualan sesuai dengannya.

Ringkasan

Oleh kerana sedikit perubahan dengan kenaikan atau penurunan permintaan mempunyai pengaruh yang sama terhadap pendapatan dan keuntungan, sangat penting bagi setiap perniagaan untuk meningkatkan ramalan dan meningkatkan ketepatan penganggaran. Untuk memberi perniagaan alat yang efektif untuk inventori dan ramalan permintaan, kerana kami memahami bagaimana ia mempengaruhi keuntungan, kami telah mengembangkan Streamline.

Kami mengesyorkan menggunakan data sekurang-kurangnya 24 bulan kerana penting untuk memilih jumlah dan kedalaman sejarah yang tepat. Adalah penting untuk membangun ramalan yang memadai berdasarkan model yang tepat, tetapi juga penting untuk memiliki kemungkinan untuk membuat perubahan manual dalam sistem, dengan mempertimbangkan tidak hanya tren, promosi, dan peristiwa luaran tetapi juga luaran.

Banyak perniagaan tidak memahami kelebihan mendapatkan ramalan yang baik dan tidak menghabiskan banyak masa untuk mengembangkan ramalan permintaan masa depan mereka. Walau bagaimanapun, hasil terbaik datang kepada syarikat-syarikat yang melihat ramalan dan perancangan permintaan sebagai sebahagian daripada strategi operasi mereka, dan untuk menjadikan prosesnya satu klik mudah, kami mengembangkan Streamline.

Bonus: Perisian perancangan permintaan berasaskan AI percuma (Muat turun Percuma)

Gunakan berasaskan Artificial Intelligence percuma permintaan perisian perancangan yang mengotomatisasi semua perkara di atas untuk anda.

Bacaan lanjut:

Terlalu banyak kerja manual dalam Excel?

Streamline perancangan anda hari ini:

  • Ramalkan, rancangkan, dan buat pesanan dua kali lebih cepat.
  • Pengurangan stok stok 90-98%.
  • 15-50% pengurangan lebihan inventori.
  • 35% perolehan inventori lebih tinggi.
  • ROI 10-40X pada tahun pertama. 100% ROI pada bulan pertama.
  • GMDH Streamline sudah menguruskan lebih dari $5 bilion inventori untuk peruncit, pemborong, pengedar, pengeluar, dan e-dagang di seluruh dunia.