Prognozowanie popytu, czyli jak przewidywać potrzeby rynku

Przezorny zawsze ubezpieczony – tak mówi powiedzenie. W przypadku przedsiębiorcy można jednak stwierdzić, że przezorny zawsze gotowy odpowiedzieć na oczekiwania klientów. Tylko jak to zrobić? Bardzo łatwo: prognozując popyt. Dowiedz się więcej na ten temat i zapewnij swojej firmie płynne działanie.

Dlaczego prognozowanie popytu jest ważne dla biznesu?

Na początek wyjaśnijmy, czym jest prognozowanie popytu? Logistyczna definicja mówi jasno, że jest to szacowanie wielkości sprzedaży dokonywane w celu organizacji procesów produkcyjnych i magazynowych, a także zaplanowania budżetu potrzebnego do wytworzenia i wprowadzenia na rynek określonego produktu.

Łatwo więc domyślić się, że działanie stanowi siłę napędową całego łańcucha dostaw. Dobrze przeprowadzone prognozy, zapobiegają zaleganiu towarów albo jego deficytowi – co oczywiście może być wykorzystane przez konkurencję.

Proces przynosi firmie szereg korzyści. Najważniejsze z nich to:

• dobra organizacja linii produkcyjnej – prognozy pozwalają na oszacowanie ilości surowców, które są potrzebne do wyprodukowania takiej liczby towarów, na którą jest zapotrzebowanie;
• kontrolowanie zapasów rezerwowych – przewidywanie pozwala sprostać nieprzewidzianym sytuacjom rynkowym, a także w pewnych okresach skupić się na wprowadzaniu nowych towarów na rynek;
• właściwe zarządzenie kadrą pracowniczą – prognozowanie popytu pozwala odpowiednio dobrać liczbę pracowników i ułatwia organizację pracy zmianowej;
• odpowiednie szacowanie budżetu – przewidywanie popytu ułatwia planowanie i kontrolę wydatków, a także utrzymywanie płynności finansowej firmy.

Prognozowanie popytu a zarządzanie zapasami

Prognozowanie popytu w logistyce pomaga nie tylko przewidzieć skalę sprzedaży produktu i zabezpieczyć jego produkcję czy import, ale jest niezbędne w racjonalnym zarządzaniu stanami magazynowymi. Bazuje na kontrolowaniu przechowywania i wykorzystania towarów. Krótko mówiąc, pozwala zgromadzić odpowiednią ilość we właściwym czasie.

W ten sposób znacząco minimalizuje koszty związane z przechowywaniem towarów. Dotyczy to zarówno miejsca, które trzeba do tego celu wygospodarować, jak i obsługi pracowniczej. Zapobiega zjawisku „zamrożenia” środków na towarach, które w danej chwili nie cieszą się zainteresowaniem klientów. Ma to szczególne znaczenie w przypadku produktów sezonowych.

Jednocześnie prognozowanie popytu zapobiega brakom magazynowym. Można więc śmiało powiedzieć, że pośrednio chroni przed utratą klientów, którzy w takiej sytuacji wybiorą produkty konkurencji – nawet jeśli okażą się mniej atrakcyjne cenowo lub jakościowo.

Metody prognozowania popytu

Po wyjaśnieniu definicji i korzyści czas odpowiedzieć na pytanie, jak wykonać prognozowanie popytu. Metody można podzielić na jakościowe i ilościowe. Pierwsze bazują na wiedzy ekspertów, którzy mają duże doświadczenie w tego typu działaniach. Można wymienić dwie jakościowe techniki prognozowania popytu: 

• bezpośrednią – wykorzystującą informacje odnoszące się do dotychczasowego przebiegu procesu;
• pośrednią – bazującą na informacjach, które dotyczą przebiegu badanego procesu. 

Metody ilościowe prognozowania popytu, jak sama nazwa wskazuje, opierają się w dużej mierze na obliczeniach matematycznych i statystyce, są to:

• metoda bezkrytyczna – bazuje na danych historycznych i zakłada, że średnie tendencje sprzedażowe utrzymują się na stałym poziomie, pomimo upływu czasu;
• metoda średniej prostej – opiera się na obliczeniach średniej arytmetycznej z wartości sprzedaży w określonym czasie – w miesiącu, kwartale czy roku. W porównaniu z metodą bezkrytyczną pozwala uzyskać dane lepiej odzwierciedlające realia. Świetnie sprawdza się w przypadku produktów o niskich wahaniach zainteresowania oraz produktów sezonowych. W tym drugim przypadku należy zawęzić obliczenia wyłącznie do danego okresu w roku, np. w przypadku ozdób choinkowych do okresu przed Świętami Bożego Narodzenia.

Rola danych historycznych w przewidywaniu potrzeb na rynku

Jak już wspomnieliśmy, ilościowe metody prognozowania popytu w logistyce w dużej mierze bazują na danych historycznych, czyli tych, które firma notowała w przeszłości. Na ich podstawie można z dużą dokładnością oszacować wartość sprzedaży w nadchodzących miesiącach. Informacje te możesz też wykorzystać do:

• analizy trendów – dla lepszego zobrazowania zależności posłużmy się przykładem. Jeśli dane historyczne pokazują, że w ciągu ostatnich trzech lat Twoja firma notowała wzrost sprzedaży na poziomie ok. 15%, możesz założyć, że w kolejnych latach tendencja ta się utrzyma, pod warunkiem że nie zaistnieją czynniki nieprzewidywalne;
• prognozowania zmian sezonowych – obserwując, że wzrost sprzedaży Twoich produktów następuje w określonych okresach w roku, możesz nie tylko zabezpieczyć odpowiednią ilość towaru, ale też odpowiednio przygotować kampanie marketingowe;
• analizy działań konkurencji – spoglądając na dane historyczne, łatwo wywnioskować, jak działania konkurencji wpłynęły na sprzedaż w Twojej firmie. Przykład: konkurencyjna firma wprowadziła na rynek nowy produkt, który spowodował mniejszą sprzedaż Twojego towaru. Może to oznaczać konieczność dopasowania oferty do zmieniających się potrzeb klienta.

Jakie czynniki zewnętrzne należy uwzględnić podczas przewidywania popytu?

Dane historyczne pozwalają na prognozowanie popytu w logistyce i umożliwiają oszacowanie zachowań konsumenckich z dużą dokładnością. Istnieje jednak szereg czynników zewnętrznych, które mogą mieć wpływ na dane uzyskane z prognoz.

Do najbardziej znaczących czynników zewnętrznych, które należy uwzględnić podczas prognozowania popytu, zalicza się sytuację polityczną kraju. Zmiany w prawie wprowadzane przez rząd mogą wpływać na popyt na dane produkty czy usługi. Podobnie jak zmiany demograficzne.

Przykładem może być starzenie się społeczeństwa prowadzące do rezygnacji z jednych produktów na rzecz innych – dopasowanych do potrzeb i możliwości większości obywateli. Nie bez znaczenia jest ponadto rozwój technologiczny, który eliminuje z rynku jedne produkty na rzecz wprowadzania nowych, ulepszonych i bardziej atrakcyjnych z punktu widzenia klienta.

Jak zminimalizować ryzyko błędów w prognozowaniu popytu?

W przypadku prognozowania popytu błędy mogą dużo kosztować – i to dosłownie. Dlatego warto dołożyć wszelkich starań, aby ich uniknąć. Jak to zrobić?
Istotną kwestią jest mądre korzystanie z danych historycznych. O wiele lepiej jest zastosować metodę średniej prostej niż bezkrytyczną.

W przewidywaniu sprzedaży dobrym tropem jest obliczanie prognoz dla małych odcinków czasowych – miesięcy czy kwartałów. Dlaczego? Ponieważ dzięki temu można reagować na zmiany sezonowe w sprzedaży produktów i usług.

Wiesz doskonale, że dobry przedsiębiorca to taki, który trzyma rękę na pulsie. Sama wiedza na temat tego, jak obliczyć popyt nie wystarczy. Konieczne jest także uwzględnienie czynników zewnętrznych – jak chociażby zmian politycznych i społecznych na obszarach, na których działa Twoja firma.

I oczywiście świadomość, że konkurencja nie śpi. Przyglądanie się jej działaniu może nie tylko pomóc odpowiadać na potrzeby klientów, ale również wyprzedzać rywali. Podpowiadamy jednocześnie, że w minimalizowaniu błędów w prognozowaniu popytu w logistyce przydatne są też rozmaite narzędzia.

Narzędzia wspomagające prognozowanie popytu w firmie

Zgodzisz się, że przetwarzanie dużych ilości danych to trudna praca, która w dodatku jest obarczona wysokim ryzykiem błędów. Dlatego przy prognozowaniu popytu na wyroby gotowe czy te, które produkuje Twoja firma, warto stosować narzędzia umożliwiające przetwarzanie dużych wolumenów danych.

Jedne z podstawowych i łatwo dostępnych narzędzi do prognozowania popytu to arkusze kalkulacyjne – w tym znany Excel. Oprogramowanie świetnie sprawdza się w analizowaniu danych historycznych i tworzenia prognoz bazujących np. na metodzie średniej ruchomej. Ale uwaga! W przypadku dużych firm działających na wielką skalę arkusz kalkulacyjny może okazać się niewystarczający.

W branży detalicznej i gastronomicznej o wiele lepiej spisują się systemy POS. Dlaczego? Ponieważ gromadzą dane na temat każdej transakcji. Dostarczają nie tylko informacje o sprzedaży, ale także o preferencjach klientów oraz o wzorcach zakupowych. Dzięki temu pozyskane z nich dane można śmiało wykorzystać do określenia bazy najlepiej sprzedających się produktów, analizy trendów sprzedażowych i do prognozowania popytu.

W dużych firmach, a także w branży e-commerce doskonale sprawdzają się systemy CRM. Są to platformy, które dostarczają zarówno dane o sprzedaży, jak i informacje o klientach. Do najbardziej popularnych narzędzi w tym zakresie zaliczają się Salesforce i HubSpot. Są wyposażone w funkcje pozwalające na prognozowanie sprzedaży, analizę trendów zakupowych i zachowań klientów, jak również skuteczności działań marketingowych. Można integrować je z modułami, które pomagają przewidzieć popyt.

Peter Drucker mawiał, że najlepszą metodą przewidywania przyszłości jest jej tworzenie. To prawda. Prawdą jest też, że trzeba czynić to mądrze – szczególnie jeśli chcesz budować stabilny biznes. Prognozowanie popytu jest jednym z tych narzędzi, które pozwalają unikać strat i sprzyjają generowaniu zysków. Czy nie o to właśnie chodzi każdemu przedsiębiorcy?