Znaczenie prognozowania popytu w handlu detalicznym
Sektor detaliczny jest zróżnicowany i dynamiczny, z roku na rok branża wydaje się coraz bardziej rozwijać, niezależnie od koniunkturalnych cykli czy kosztów kapitałowych. Zapasy są największą inwestycją detalisty. Konkurenci prześcigają się w dostępie do nowych możliwości i wykorzystaniu technologii w celu optymalizacji zapasów i magazynów. Zaawansowana analityka danych i sztuczna inteligencja pomagają detalistom przewidywać popyt, redukować koszty i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. Detaliści zazwyczaj składają zamówienia na zapasy magazynowe na wiele miesięcy przed rozpoczęciem sprzedaży danego produktu. Koszty związane z zapasami wykraczają daleko poza płatności dla dostawców. Do tego dochodzą koszty związane z działalnością centrów dystrybucyjnych. Po sprowadzeniu zapasów produkt generuje koszty utrzymania, a także koszty związane z przestojami i cenami rozliczeniowymi. Ponadto zapasy blokują przepływ gotówki i pochłaniają przestrzeń magazynową, która mogłaby być zagospodarowana przez inne potencjalne produkty, co z kolei powoduje wzrost kosztów. Dlatego tak ważne jest wdrożenie najlepszych praktyk i realnie działających rozwiązań, które pozwolą zoptymalizować zapasy i zaoszczędzić pieniądze dzięki trafnemu prognozowaniu popytu detalicznego.
Dowiedz się więcej o cyfrowym łańcuchu dostaw i analizie klientów.
Prognozowanie popytu — ograniczenia w erze cyfrowej transformacji
Tradycyjne prognozy detaliczne z trudem radzą sobie z tak dynamicznym rynkiem detalicznym. W przeszłości detaliści mogli ograniczyć prognozy SKU do najważniejszych towarów, zaś dla reszty asortymentu tworzyli prognozy obejmujące kategorie lub podkategorie. Ta strategia nie ma zastosowania w erze cyfrowej transformacji i dynamicznie zmieniającym się środowisku handlu detalicznego. W celu optymalizacji zapasów kupujący potrzebuje bardziej precyzyjnej wiedzy na temat zapotrzebowania na każdy produkt. Popyt różni się w zależności od jego pozycji w sklepie, pory roku, czy trendów panujących na rynku. Do tego dochodzi rosnąca potrzeba sprostania realiom wielokanałowej sprzedaży detalicznej.
Trafna prognoza pozwoliłaby rozwiązać większość tych problemów i obniżyć koszty. Mimo że rola dokładnych prognoz jest niezaprzeczalna, większość firm akceptuje nawet 20-40% błędnych obliczeń, co oznacza ogromny margines błędu związany z procesem prognozowania popytu oraz straty finansowe z tym związane.
W poniższym artykule przedstawiamy przyczyny takich sytuacji oraz proponujemy rozwiązanie, które bezpośrednio przekłada się na zauważalne oszczędności dla firm z każdego segmentu rynku.
Prognozowanie popytu — gotowe rozwiązania
Istnieje wiele sposobów na wdrożenie prognozowania popytu w zależności od różnych czynników, takich jak obszar działalności czy wielkość firmy — nie wspominając już o programie Microsoft Excel. Niemniej, jeśli w organizacji jest już wdrożony system ERP (Enterprise Resource Planning), istnieje spora szansa, że prognozowanie odbywa się bezpośrednio w nim. Oczywiście, nie wszystkie typy popytu da się uwzględnić, biorąc pod uwagę brak konkretnych danych (na przykład: jeśli chcielibyśmy przewidzieć zapotrzebowanie na zużycie energii w magazynie, najprawdopodobniej nie znajdziemy odpowiednich informacji na ten temat w systemie ERP). Jednakże typowe wyzwania związane z prognozowaniem w zarządzaniu łańcuchem są rzeczywiście możliwe do zrealizowania.
Główni dostawcy, tacy jak SAP, Oracle ERP i Infor, już wzbogacili swoje rozwiązania o zestaw wstępnie skonfigurowanych funkcji, które pozwalają użytkownikom łatwo prognozować popyt – zazwyczaj bez konieczności posiadania rozległego zaplecza informatycznego lub zestawu umiejętności analizy danych. Systemy te nie są jednak w pełni rozwiniętymi platformami analitycznymi. W związku z tym musimy liczyć się z nieuniknionymi ograniczeniami, które się z nimi wiążą. Oznacza to, że korzystając z mechanizmu prognozowania opartego na ERP, mamy minimalną kontrolę nad operacjami matematycznymi i nie możemy wpływać na poprawę uzyskanych wyników. Raczej nie znajdziemy tu nic bardziej zaawansowanego niż klasyczne metody statystyczne, takie jak ARIMA czy regresja liniowa, co nie oznacza jednak, że tego typu modele są czymś złym przy prognozowaniu szeregów czasowych.
Nowoczesna metodologia prognozowania popytu
W rzeczywistości, tradycyjne techniki prognozowania nie są w stanie skutecznie sprostać dzisiejszym wymaganiom handlu detalicznego w zakresie przewidywania popytu. Dzięki zaawansowanym systemom analitycznym, które mogą wykorzystywać nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), wszystkie zmienne, które wpływają na sprzedaż, mogą być również brane pod uwagę. TT PSC wykorzystuje własne algorytmy do oceny historii i wartości danych detalicznych w swoim rozwiązaniu do prognozowania popytu. Zrozumienie rzeczywistego popytu historycznego oraz optymalizacja łańcucha dostaw może pomóc detalistom w zidentyfikowaniu obszarów charakteryzujących się niskim poziomem zapasów, ale także ich nadmierną ilością.
Mowa tu o namacalnych możliwościach budowania przewagi konkurencyjnej poprzez minimalizowanie braków i redukowanie nadwyżek magazynowych, a tym samym zwiększanie sprzedaży i zmniejszanie strat. Analityka predykcyjna znajduje zastosowanie w różnych branżach – na przykład w produkcji półprzewodników, gdzie pozwoliła naszemu klientowi znacząco poprawić jakość procesów. Dzięki temu możliwe jest nie tylko lepsze zarządzanie łańcuchem dostaw, ale także zwiększenie przewidywalności biznesowej i lepsze wykorzystanie zasobów. Modele uczenia maszynowego (Machine Learning) są w stanie „nauczyć się” nowej rzeczywistości w ciągu dwóch tygodni, co przekłada się na zdolność do automatycznego reagowania na zmiany. Analiza statystyczna, uzupełniona wiedzą ekspercką, zapewnia przedsiębiorstwu nowe spojrzenie na bieżącą sytuację rynkową i pozwala przewidywać potencjalne zakłócenia w funkcjonowaniu łańcucha dostaw
Tradycyjni sprzedawcy opracowują prognozy bazowe za pomocą modeli szeregów czasowych i wykorzystują dane historyczne jako podstawę do przewidywania przyszłego popytu. Prognoza ta bywa często korygowana przy użyciu symulacji przyczynowej lub poprzez ręczne wprowadzanie danych. Jednak dzisiejsze firmy rezygnują z przestarzałych metod prognozowania popytu na rzecz technologii wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Nowoczesne podejście do analizy łańcucha dostaw umożliwia wykorzystywanie ogromnej ilości danych historycznych oraz pełnego potencjału mocy obliczeniowej dzisiejszych komputerów, co przekłada się na lepsze wyniki, zwłaszcza w dynamicznych środowiskach handlu detalicznego.
