home-icon
Авторські блоги та коментарі до них відображають виключно точку зору їхніх авторів. Редакція ЛІГА.net може не поділяти думку авторів блогів.
28.01.2025 21:10

Точний прогноз, що змінює все

Експерт впровадження Lean/Kanban

У ланцюгу постачання у крайніх точках знаходяться виробник сировини і кінцевий споживач

Точний прогноз – це не той, що виправдався, а той, що допоміг прийняти правильні рішення (Пол Самуельсон)

Продукт, перш ніж потрапити до споживача, проходить складний шлях, сповнений пригод, емоцій, трансформації, застою чи стрімкого руху. Найгостріший біль і найбільша мрія кожного у цьому ланцюгу – розуміти майбутнє.

Чим точніший прогноз і чим на довшу перспективу він розрахований – тим більше шансів у кожного учасника ланцюга постачання ефективно спланувати свої дії, уникнути втрат і максимально збільшити вигоди. Виробник сировини може краще оцінити попит і завчасно підготувати обмежений обсяг, виробник продукції – розрахувати оптимальні потужності виробництва, а логістичні компанії – організувати перевезення.

Роздрібні продавці повинні забезпечити наявність необхідного товару саме тоді, коли він найзатребуваніший, задовольняючи очікування кінцевих споживачів.

Успішний прогноз – це не лише економічні ресурси, але й зміцнення довіри між усіма учасниками ланцюга постачання.

Сучасне прогнозування в забезпеченні розташовується на двох китах:

Перший – ретроспективне дослідження споживання

Другий – управління майбутніми покупками

Коли справа стосується прогнозів, краще бути приблизно правим, ніж абсолютно неправим (Джон Кеннет Гелбрейт)

Ретроспективне дослідження даних базується, власне, на самих даних.

Для підвищення точності прогнозу потрібно добряче напружитися, щоб зібрати релевантну інформацію.

Організація збору даних повинна відразу бути якісною:

  • Чітко визначені показники (середній чек, кількість продажів тощо), одиниці виміру і спосіб співставності.
  • Відібрана сукупність (об’єкти дослідження, респонденти) за незмінними критеріями, або тотальний збір даних з подальшим аналізом цільової аудиторії.
  • Встановлена періодичність збору даних, чи прийнято рішення про фіксацію всіх подій. Якщо говорити про управління запасами, то в цьому випадку потрібно збирати всі дані про споживання ресурсів чи продаж товарів.
  • Створено аналітичне середовище для збору даних. Основна мета — забезпечити надійну передачу, збереження та підготовку даних для подальшого аналізу або використання в бізнес-додатках.

На етапі збору даних не можна економити ні в побудові інформаційних систем, ні в людських ресурсах. Адже чим більший проміжок часу охоплено співставними даними, тим точніше ми дізнаємося не тільки про тенденцію, але й про циклічність, про реакції сукупності.

Аналіз даних – це командна робота:

Маючи сучасні інструменти обробки великих масивів даних вже якось незручно говорити про лінійний тренд. Це, однозначно, багатофакторна модель.

Суть багатофакторної моделі полягає в тому, що вона дозволяє аналізувати і прогнозувати залежність досліджуваного показника від кількох факторів одночасно.

Якщо ми досліджуємо споживання – маємо розуміти що впливає на споживання і з якою силою. Чи впливає на продажі температура повітря впродовж року? Зміна чисельності населення? Зміна ціни на товар, на ресурси? Рівень доходів населення? - це можуть бути як глобальні, так і локальні фактори.

Одна з найпоширеніших форм багатофакторної моделі – це множинна лінійна регресія, де залежна змінна (наприклад, продажі) представлена як лінійна комбінація кількох незалежних змінних (факторів). Для складніших взаємозв'язків можна використовувати нелінійні регресійні моделі, що дає змогу краще описати складнішу залежність.

Багатофакторні моделі дозволяють оцінити, фактори, що є найбільш важливими для змінної, яку ми аналізуємо, зрозуміти ступінь впливу кожного окремого фактора. Це дає підґрунтя для управління попитом.

Ефективне прогнозування потребує командної роботи різних спеціалістів:

  • Маркетологи аналізують ринок, поведінку споживачів і конкурентів, вивчають тренди та визначають ключові фактори, які впливають на попит. Їхнє завдання – виявити потенційні можливості та ризики.
  • Аналітики збирають, обробляють і аналізують великі обсяги даних. Використовуючи статистичні методи та інструменти машинного навчання, вони виявляють приховані закономірності та створюють багатофакторні моделі для прогнозування.
  • Економісти досліджують зовнішні економічні умови, такі як рівень доходів населення, інфляція, зміни у законодавстві чи валютних курсах, які впливають на купівельну спроможність.
  • Менеджери з продукту оцінюють, як характеристики товарів або послуг (функціональність, якість, ціна, позиціонування) впливають на рішення покупців.
  • Фахівці з інтерпретації результатів досліджень адаптують дані з моделей машинного навчання чи штучного інтелекту для конкретних бізнес-рішень. Вони передбачають, як зміни в цінах, рекламі чи соціальних трендах можуть вплинути на майбутні продажі.
  • ІТ-фахівці забезпечують інфраструктуру для збору, зберігання та обробки даних. Вони створюють автоматизовані системи, що інтегрують дані з різних джерел, забезпечуючи їхню актуальність та доступність для аналізу.

Кращий спосіб передбачити майбутнє – це створити його (Пітер Друкер)

Спільна робота фахівців дозволяє будувати прогнози, які враховують безліч факторів і забезпечують точність, необхідну для прийняття стратегічних та оперативних рішень. Завдяки цьому компанії можуть не лише реагувати на зміни ринку, а й активно формувати його.

Бізнес створює попит через інновації, рекламу, маркетингові кампанії та розвиток нових продуктів, фактично впливаючи на майбутній попит.

Важливо враховувати у прогнозі дії, спрямовані на споживачів – жодне зусилля не повинно робитися інтуїтивно. Кожна зміна обґрунтовується через аналіз даних, включається у прогноз як фактор і знову повертатися у сукупність вже як довершений факт.

Консолідація даних та прийняття рішень:

Маючи на руках аналіз динаміки досліджуваного показника, ступінь і динаміку впливу факторів – будуємо максимально точну прогнозну модель. Така модель – це інструмент операційного прогнозування, яку можна юзати для операційного прогнозу. 

В управлінні запасами, за будь-яких обставин, ключовим залишається рішення споживача придбати товар, яке дає імпульс закупівлі, постачанню і виробництву по всьому ланцюгу. Якщо ми можемо управляти цим рішенням і передбачити його, це створює основу для впевненості та стабільності. Це дає відчуття контролю над ситуацією та свободу фокусуватися на важливому. 

Відправити:
Якщо Ви помітили орфографічну помилку, виділіть її мишею і натисніть Ctrl+Enter.
Останні записи