Методы прогнозирования спроса на товары и услуги

Прогнозирование спроса определяет какое количество товаров или услуг будут проданы потребителю в прогнозируемый промежуток времени (неделя, месяц, год) и строится на основе анализа исторических данных и факторов, влияющих на спрос в этот период.

Для решения каких задач применяется прогнозирование в различных отраслях.

• оптимизация ассортимента, планирования производства и закупки комплектующих под сезонный рост
• оптимизация запасов на основе покупательского спроса, остатков на точках продаж и сезонных колебаний, сократить расходы на транспортировку, время доставки грузов и спрогнозировать пиковые нагрузки заранее 
• анализировать рыночные тренды, провести оценку кредитных рисков с учетом сезонности и колебаний в отрасли

Факторы, влияющие на спрос

Ценовые: средневзвешенная цена конкурентного рынка на товары выбранной категории напрямую влияет на объем проданного товара.

Неценовые: в зависимости от специфики отрасли на спрос могут оказывать влияние доходы потребителей, вкусовые предпочтения, маркетинговые инструменты, сезонность продукции, тренды на рынке.

Анализ факторов, влияющих на спрос, помогают сформировать оптимальные цены на товары в выбранном регионе и с учетом конкурентной среды, оптимизировать ассортимент и отслеживать тренды в отрасли, выстраивать маркетинговые стратегии.

Методы прогнозирования

Чтобы подготовить точный прогноз, рекомендуется использовать современные метода прогнозирования. Рассмотрим основные из них:

Качественный (он же экспертный) метод строится на мнении специалистов в отрасли. Поскольку присутствует человеческий фактор при составлении такого прогноза, то для повышения точности прогноза используют мнение нескольких независимых экспертов и объединяют их для общего мнения, а также дополняют маркетинговым исследованием потребительских предпочтений. В масштабах небольших компаний и новых продуктов метод рабочий, но не эффективен, когда необходимо составить прогноз спроса для несколько сотен и более позиций.

В основе количественного метода заложен математический анализ данных и использование следующих моделей: регрессивный анализ, трендовая экстраполяция и анализ временных рядов

Экстраполяционные методы прогнозирования базируются на гипотезе, что будущее будет повторять динамику прошлого периода и существенных изменений и резких колебаний на рынке в выбранный период не произойдет. По этим методам прогноз строится на анализе данные о продажах в прошедшие периоды, которые хранятся в базах данных самого предприятия.

Регрессионные методы оценивают зависимость между спроса на товары и услуги и внешними факторами, например сезонность, конкурентного рынка и средней ценой на товары данной категории.

Современные технологии для анализа данных и прогнозирования спроса

Современные технологии для анализа данных и построения прогнозов используют продвинутые алгоритмы в обработке больших массивов данных: машинное обучение, Big Data, искусственный интеллект, что выводит прогнозирование абсолютно на новый уровень и позволяет строить высокоточные прогнозы в условиях изменяющегося рынка для принятия оперативных управленческих решений. 

На ИТ-рынке присутствует множество разработчиков ПО, предлагающих современные решения для создания сложных прогнозов, способных учитывать множество внешних и внутренних факторов и переменных.

Рассмотрим на примере данных обязательной маркировки «Честный знак», которая собирает в себе огромный массив информации в процессе прохождения каждого кода маркировки по своему жизненному циклу. Уникальные аналитические данные позволяют лучше понимать рынок, целевую аудиторию, покупательский спрос и развивать бизнес, а также оптимизировать смежные направления: логистика, маркетинг, продажи.

Запуск аналитических продуктов стал возможен благодаря поправкам к Федеральному закону от 28.12.2009 N 381-ФЗ. Эти поправки дают право оператору системы на равных условиях и по единому тарифу предоставлять услуги, используя обезличенные высокоточные данные из государственной системы.

Преимущества использования данных из системы маркировки «Честный знак» для прогнозирования:

• Качество покрытия данных: полное прослеживание и возможность 100% сопоставления товаров за счет уникального кода маркировки на каждой единице;
• Покрытие всех каналов продаж маркируемой продукции: сетевая / несетевая розница, HoReCa, аптеки, маркетплейсы, новые форматы торговли;
• Оперативное предоставление информации - обновление данных с минимальной задержкой (до нескольких дней с момента реализации товара);
• Получение информации с детализацией по дням вне зависимости от канала продаж;
• Покрытие всей географии РФ без экстраполяции и с широкими возможностями детализации информации; 
• Гибкие возможности группировки сетей в каналы продаж.

Глубина детализации данных для прогнозирования спроса:

1. в разрезе каналов продаж (включая онлайн каналы, вендинги, B2B);
2. какие вкусы в тренде;
3. влияние цены на выбор покупательского спроса в каналах продаж и в зависимости от географии продаж;
4. какие новинки есть на рынке;
5. какие типы упаковок/размеры;
6. прочие параметры под запросы заказчика.