Як спрогнозувати попит

У функціонуванні підприємства, незалежно від його розмірів, ключовим моментом стає аналіз очікуваного обсягу реалізації товарів чи послуг у найближчій перспективі, та визначення необхідного запасу на кожен сезон. Цей аспект впливає на всі сфери бізнесу, включаючи логістику, закупівлю сировини чи готової продукції та організацію виробничих процесів. Успіх продажу безпосередньо залежить від затребуваності з боку споживачів. Відповідно, для прийняття обґрунтованих стратегічних рішень, критично розуміти як спрогнозувати попит.

Коли можна обійтися без прогнозу попиту

Оскільки на ринку України компаній, продажі яких залежать від попиту покупців, переважна більшість, то і випадків, коли можна обійтися без прогнозу, небагато:

Модель бізнесу «Під замовлення»: компанія спеціалізується на виробництві під замовлення, а клієнти чекають певний час на виготовлення товару. Це типово, наприклад, для меблевих виробництв, де переважна більшість продажів припадає на товари, виготовлені за індивідуальним замовленням.

Гнучкість у виробництві та поставках: компанія може швидко адаптувати своє виробництво або ланцюжок постачання під зміни в попиті. Невеликі компанії та інтернет-магазини завдяки своїй гнучкості можуть оперативно реагувати на ринкові вимоги.

Маленька цільова аудиторія з передбачуваною поведінкою: компанія обслуговує невелику, але стабільну цільову аудиторію. Також до таких відносяться ті, що працюють у вузькоспеціалізованих сферах. Наприклад, продаж спеціалізованого вимірювального обладнання.

Існує одна розповсюджена думка, що мода визначає попит лише в індустріях, пов’язаних з одягом, взуттям та аксесуарами. Але це не так — модними стають іграшки (згадайте хоча б спіннер), гаджети, книги та навіть їжа чи напої.

Як прогнозують попит

Послідовність дій практично для будь-якого бізнесу буде однаковою та складається з таких етапів:

Що до методів прогнозування попиту, то їх варто розділяти на 2 категорії: якісні та аналітичні. Якісні — засновані в здебільшого на припущеннях. Аналітичні — прогноз будується на основі статистичних даних та взаємозв’язках. Обидва методи мають декілька різних моделей прогнозу:

Важливо зазначити, що вибір методу залежить від контексту та цілей бізнесу. Наприклад, для малого стартапу в галузі інноваційних технологій, де рівень невизначеності високий, та даних про минулі продажі немає, експертна думка та дослідження ринку можуть бути ключовими. А для великої компанії у сфері ритейлу, яка пропонує різноманітні товари із чіткою сезонністю, модель часового ряду буде більш точною для прогнозування піків попиту.

Це зовсім не означає, що є тільки один вірний метод прогнозу. Якраз комбіновані методи, адаптовані під конкретні умови, часто виявляються найефективнішими.

Вибір же конкретної моделі залежить від характеру даних та особливостей бізнесу:

Усі ці методи та моделі, що прийнято називати «класичними», не позбавлені недоліків:

  • на виході отримуємо тільки одне число, а отже говорити про високу точність неможливо;
  • в аналізі використовуються набори коефіцієнтів. При великому обсязі даних підібрати всі, що будуть враховувати всі особливості, дуже трудомісткий та нешвидкий процес;
  • враховуються лише продажі, без мотивації покупця. Саме обставини покупки багато в чому визначають подальший попит.

Загалом же реалії такі, що такі методи можуть підходити тільки для товарів продуктового роздрібу групи АХ, які стабільні та постійно продаються. А таких за статистикою на весь асортимент припадає лише близько 6 %. Але без прогнозу взагалі неможливо. Тому варто використовувати хоча б якийсь простий метод.

Проста методика прогнозу попиту

Прогноз попиту з використанням простої ковзної середньої (SMA) — один із простих методів часових рядів. Використовується для усереднення минулих даних та передбачення майбутніх значень. Цей метод ґрунтується на припущенні, що майбутній попит підпорядковуватиметься певній усередненій тенденції минулих періодів.

Методика прогнозу попиту така:

1. Збір даних: формування тимчасового ряду даних продажів товару чи послуги. Дані впорядковуються за часом;

2. Вибір періоду ковзної середньої: визначається, скільки періодів даних ви хочете взяти до розрахунку середньої. Наприклад, якщо ви вибираєте період 3, то дані усереднюються за останні 3 періоди;

3. Розрахунок ковзної середньої: для кожного наступного періоду ковзної середньої обчислюється середнє значення для зазначеного числа попередніх періодів. Формула для простої ковзної середньої виглядає так:

4. Прогноз на наступний період: Отримане значення ковзної середньої використовується як прогноз попиту на наступний період.

Для спрощення розрахунку прогнозу попиту за моделлю простої ковзної середньої можна скористатися шаблоном Excel-таблиці, який можна завантажити нижче.


Посилання успішно скопійовано