Analiza popytu - wykorzystanie danych do prognozowania i planowania

Analiza popytu odgrywa bardzo istotną rolą w działalności każdego przedsiębiorstwa. To na jej podstawie możemy określić zapotrzebowanie ze strony klientów na sprzedawane produkty. Dzięki zastosowaniu prognozowania popytu firmy mogą uniknąć marnotrawstwa i kosztownej nadwyżki towarów w magazynie. Pozwala ona utrzymać zapasy przedsiębiorstwa na jak najbardziej opłacalnym poziomie. Ponadto wykorzystując analizę popytu, firmy mogą lepiej dostosowywać się do preferencji i zamiarów zakupowych klientów w określonym czasie.

Przebieg  procesu planowania popytu może się różnić w zależności od specyfiki branży, w której działa przedsiębiorstwo. Możemy jednak wymienić kilka podstawowych etapów procesu planowania popytu.

• Zebranie danych. Zebranie historycznych danych sprzedażowych, takich jak np. złożone przez klientów zamówienia lub szacowanie wielkości sprzedaży. Ważne jest, aby posiadać spójne i wiarygodne dane, ponieważ to one stanowią podstawę analizy i planowania popytu.
• Analiza danych historycznych. Analiza zebranych danych historycznych w celu identyfikacji występujących trendów oraz schematów. Taka analiza pozwala lepiej zrozumieć zmienność popytu w przeszłości oraz czynniki wpływające na dotychczasowy przebieg procesu sprzedaży.
• Sporządzenie prognozy popytu. Wybór metody prognozy statystycznej oraz wykorzystanie wiedzy eksperckiej pracowników handlowych w celu oszacowania przyszłej sprzedaży dla określonych produktów lub usług.
• Korekta prognozy popytu o informacje z dodatkowych źródeł. Uwzględnienie w prognozie  informacji odnośnie planowanych promocji, kształtujących się trendów rynkowych czy aktywności planowanych przez dział marketingu.
• Planowanie zapasów i produkcji. Przetworzenie prognozy popytu na plany operacyjne pozwalające na optymalizację poziomów zapasów oraz harmonogramowanie serii produkcyjnych. Na podstawie oczekiwanej sprzedaży można określić potrzebę produkcji, zamówień surowców i materiałów, czy zarządzania zapasami.
• Analiza odchyleń. W miarę upływu czasu należy monitorować wyniki sprzedaży i analizować zmieniające się trendy. Jeśli występują istotne odchylenia od prognoz, powinno dostosować się plany i strategie do zmieniających się warunków i ewentualnego spadku/wzrostu wielkości popytu.

Planowanie popytu jest procesem ciągłym, który uwzględnia aktualne dane i zmienne warunki rynkowe. Systematyczna analiza i dostosowywanie prognozowanego popytu pozwala na optymalizowanie efektów prowadzonych działań, a co za tym idzie maksymalizowanie zysku firmy i wzrost sprzedaży. 

Do prognozowania popytu wykorzystuje się zarówno metody ilościowe, jak i jakościowe. 

Wśród ilościowych metod prognozowania popytu bazujących na danych historycznych możemy zaliczyć:

• analizę szeregów czasowych,
• metody statystyczne,
• modele ekonometryczne,
• metody regresji.

Natomiast wśród głównych jakościowych metod prognozowania popytu możemy wymienić:

• ankiety i badania rynkowe,
• metodę Delphi,
• analizę scenariuszy.

Połączenie metod ilościowych oraz jakościowych może dostarczyć bardziej kompleksowej prognozy popytu, dlatego warto stosować oba rodzaje metod podczas przygotowywania planów popytowych.

Horyzont czasowy planowania popytu może różnić się w zależności od specyfiki działalności firmy. Jednak odbywa się on najczęściej w następujących horyzontach czasowych: 

• Krótkim (1-3 miesięcy). Krótkoterminowe planowanie koncentruje się na bieżącej sprzedaży produktów,  ich trendach i sezonowości (okresy świąteczne, sezon wakacyjny, czy szczyty sezonowe) oraz monitorowaniu wyników w celu szybkiej reakcji na zmieniające się warunki rynkowe. Krótkoterminowy horyzont czasowy jest szczególnie ważny dla przedsiębiorstw o szybkim obiegu towarów, takich jak detaliczne sieci handlowe.
• Średnim (4-12 miesięcy). Średnioterminowe prognozowanie popytu jest istotne w przypadku firm, które muszą dostosować swoje procesy produkcyjne, zaopatrzenie i strategie marketingowe do przewidywanego popytu w kolejnych kwartałach.        
• Długim (12–36+ miesięcy). Długoterminowe planowanie popytu umożliwia firmom podejmowanie strategicznych decyzji dotyczących nowych inwestycji, czy wprowadzania nowych produktów. W tym przypadku istotna jest długoterminowa analiza  danych rynkowych, przewidywanie długoterminowych zmian w preferencjach klientów i makroekonomicznych czynników.

Należy pamiętać o tym, by horyzont czasowy planowania popytu dostosować do specyfiki branży, produktów i warunków rynkowych. W praktyce, wiele firm stosuje podejście wielopoziomowe, łącząc krótkoterminowe, średnioterminowe i długoterminowe planowanie popytu w celu lepszego zarządzania.

Wśród głównych zalet prognozowania popytu możemy wymienić:

• optymalizację procesów produkcyjnych,
• ograniczenie strat magazynowych,
• wzrost satysfakcji i zaspokojenie oczekiwań klientów oraz poprawę wizerunku firmy,
• lepsze zarządzanie zasobami ludzkimi,
• poprawę efektywności działań marketingowych.

Analiza popytu jest jednym z kluczowych zastosowań narzędzi BI, w tym również Comarch BI. Rozwiązania Comarch BI pozwalają na analizę trendów sprzedażowych bazując na danych historycznych. Wykorzystując modele statystyczne oraz techniki uczenia maszynowego możliwe jest identyfikowanie sezonowych odchyleń, trendów wzrostu lub spadku, czy też zmian w preferencjach klientów.

Dobrze przygotowane analizy predykcyjne stanowią podstawę do optymalizacji procesów produkcyjnych, łańcucha dostaw oraz lepszego dostosowanie struktury i wielkości zamówień surowców i materiałów. Zastosowanie narzędzi Comarch BI pozwala na lepsze zrozumienie rynku, klientów i czynników wpływających na wzrost popytu. Dzięki temu można podejmować bardziej świadome decyzje biznesowe, zoptymalizować działania i osiągnąć lepsze wartości sprzedaży.

Więcej szczegółów dotyczących rozwiązań klasy BI oraz aplikacji BI Point od firmy Comarch znajduje się pod poniższym linkiem.