Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса относится к сфере прогнозного анализа, при проведении которого исследователи стремятся оценить количество продукта или объем услуг, которые скорее всего потребуются потребителям.

Прогнозирование спроса выходит за рамки обоснованных догадок, так как в расчет также принимаются прошлые данные о продажах или текущие данные, относящиеся к рынкам, на которых проведено тестирование. Этот вид аналитического инструмента используется при принятии ценовых решений, оценивании будущих требований к мощности бизнеса и принятии стратегических решений в отношении новых рынков.

Содержание

Почему этот инструмент важен

Прогнозирование спроса полезно тем, что оно позволяет узнать о том, как колеблется спрос на ваши товары и услуги в течение длительного времени. Затем эти данные могут быть использованы для управления запасами, чтобы у вас на складе хранилось только то количество товаров, которое необходимо для удовлетворения спроса. Очевидно, что если спрос не прогнозируется или прогнозирование выполнено плохо, вы можете либо занизить спрос, из-за чего ряд возможных продаж не состоится, либо его завысить, и тогда у вас будет склад, полный товаров, которые вы не сможете продать. И при первом, и при втором варианте вы будете терять деньги.

Понимание того, каким является и будет спрос, имеет большое значение для сохранения конкурентоспособности компании, поскольку такие знания позволяют ей контролировать издержки производства и производить только такое количество товаров, какое она сможет, как ей известно, продать.

Когда следует применять инструмент

Прогнозирование спроса особенно значимо для производителей, так как получаемая при этом информация влияет и на объем производства, и на устанавливаемые цены. Нет никакого смысла производить все больше и больше продуктов, если затем они будут накапливаться на складе и оставаться там в течение нескольких месяцев.

В таком подходе, правда, есть некоторые маркетинговые преимущества, особенно в период Рождества, накануне которого предложение немного преднамеренно сдерживают, чтобы спровоцировать рост спроса, однако в целом все равно лучше производить именно столько, чтобы можно было удовлетворить спрос и не больше, так как в противном случае вы напрасно потеряете время, деньги и ресурсы.

Вопросы, на которые можно получить ответ с помощью инструмента

Прогнозирование спроса поможет вам ответить на многие вопросы бизнеса, в том числе следующие.

Сколько каждого продукта мы, вероятно, продадим в ближайшие месяцы?
Сколько каждой услуги мы, вероятно, окажем в ближайшие месяцы?
Как меняется спрос на наши продукты или услуги?
Каковы тренды, относящиеся к спросу, и существуют ли в нем постоянно проявляющие себя пики и спады, о которых нам следует знать?

Как следует пользоваться инструментом

Как подсказывает само название этого инструмента, спрос можно прогнозировать, используя те или иные методы, в частности анализ временных рядов. Однако нужно знать, что прогнозирование не является точной наукой, что ни одна модель небезупречна и что никакого волшебного хрустального шара, который мог бы помочь нам узнать будущее, нет. Однако некоторые методы могут оказаться полезными. Считается, что ненужных расходов, возникающих из-за слишком сильного или, наоборот, недостаточного предложения, часто можно избежать, если воспользоваться методом интеллектуального анализа данных. Для прогнозирования спроса также можно прибегнуть и к нейросетевому анализу.

Традиционно большинство прогнозов делается на основе анализа прошлых продаж, но теперь, благодаря доступу к новым инструментам и имеющимся наборам данных, этот тип аналитики гораздо более точный. Помочь предсказать спрос также может анализ текстов из постов социальных медийных средств, форумов о продуктах и обзорных материалов на сайтах. В этом отношении полезными могут оказаться и такие инструменты, как Google Trends, которые помогут узнать о том, что обсуждается, что сообщается другим, что ищется, т. е. все те материалы, анализ которых позволяет спрогнозировать спрос.

Используя эти средства при прогнозировании спроса, вы будете, вероятно, гораздо лучше подготовлены к реалиям рынка и сможете более полно удовлетворять фактические потребности своих клиентов.

Практический пример

Допустим, вы закупаете игрушки для крупного ритейлера, и для вас очень важно уметь хорошо прогнозировать спрос, потому что вам нужно размещать заказы у поставщиков заранее, порой за несколько месяцев до их выполнения. Так, игрушки, предлагаемые перед Новым годом, будут, вероятно, покупаться в декабре, а может быть, еще раньше.

Вы можете начать анализ с обращения к группе экспертов, чтобы попытаться определить, имеются ли на этом рынке какие-то сильно выраженные тренды и какие игрушки ритейлеру целесообразно иметь в запасе. Полученные таким образом знания затем объединяются с прошлыми данными о продажах и дополнительными данными из внешних источников, таких как социальные медийные средства, форумы об игрушках и, может быть, обзоры сайтов об игрушках.

Другими важными источниками информации являются сведения о трендах поискового трафика, а также статистические данные о продажах, к которым вы имеете доступ. Они могут быть использованы в качестве входных данных для проведения сценарного анализа или моделирования методом Монте-Карло.

Чтобы свести воедино результаты различных исследований и прогнозов, можно выполнить метаанализ. Объединение таких различных наборов данных поможет вам проверить результаты, чтобы вы были уверены в правильности своего прогнозирования.

О чем не нужно забывать

Как и при применении любых других аналитических методов, всегда следует помнить об известном высказывании: «Мусор на входе, мусор на выходе», и поэтому данные, которые вы используете для прогнозирования, должны быть точными и очищенными от всяческих примесей. Если этого не будет сделано, результаты неизбежно всегда будут искаженными и могут направить вас по неверному пути или укрепить вас во мнении, которое впоследствии окажется ложным.

Проблемы с данными на входе могут возникать по самым разным причинам, включая сам процесс их ввода, но с помощью статистических сводок и построения графиков аномалии такого рода часто можно выявить. Ошибочные данные, используемые для целей прогнозирования, могут также появиться из-за искусственно генерируемого спроса. Например, кампания продвижения может вызвать временный всплеск продаж, но если вы не планируете провести другую аналогичную кампанию, не следует ожидать или прогнозировать, что продажи в таком объеме сохранятся и в будущем. К тому же, если вы хотите, чтобы ваш прогноз был полезен, нужно точно учесть и все значимые неконтролируемые внешние факторы, которые могут повлиять на спрос, такие как погода или сезонные колебания.