پیش بینی تقاضا فرآیند استفاده از داده ها و تجزیه و تحلیل ها برای پیش بینی تقاضای مشتری آینده برای یک محصول یا خدمات است-که به طور معمول با استفاده از روش های متنوعی از جمله تحقیقات بازار ، بررسی های مصرف کننده و با مصرف داده های شخص ثالث برای تجزیه و تحلیل آماری انجام می شود.

چرا پیش بینی تقاضا مهم است؟

پیش بینی تقاضا برای مشاغل در هر اندازه در صنایع مهم است زیرا این امر تصمیمات آگاهانه در مورد سطح تولید و موجودی ، قیمت گذاری ، کارکنان و بازاریابی را می دهد. با پیش بینی تقاضای آینده ، مشاغل می توانند از داشتن محصولات یا خدمات مناسب در زمان مناسب - و در مقادیر مناسب برای تأمین سطح نوسان تقاضا - اطمینان حاصل کنند. این امر به ویژه در دوره های تقاضا برای جلوگیری از سهام و بیش از حد ، که اغلب منجر به فروش از دست رفته و افزایش هزینه ها می شود ، بسیار مهم است.

پیش بینی تقاضا به مشاغل کمک می کند تا عملکرد خود را بهبود بخشند و نیازهای مشتریان خود را بهتر برآورده کنند مانند:

• تعیین قیمت ها برای به حداکثر رساندن سود در حالی که هنوز نیازهای مشتریان خود را برآورده می کند
• تمرکز بیشتر تلاشهای بازاریابی هدفمند ، مانند بازاریابی مبتنی بر مناسبت
• با برنامه ریزی کارآمدتر زنجیره تولید و تأمین آنها برای کنترل موجودی سخت تر
• بهینه سازی برنامه های کارکنان برای خدمت به بهترین مشتریان و جلوگیری از هزینه هایی مانند پرداخت اضافه کاری غیر ضروری

چگونه شرکت ها در سراسر صنایع پیش بینی تقاضا را برای تصمیم گیری های مبتنی بر داده ها به دست می آورند

دلایل مختلفی وجود دارد که پیش بینی تقاضا یک عنصر اساسی برنامه ریزی و موفقیت برای صنایع در سراسر اقتصاد است. بیایید نگاهی بیندازیم به چند نمونه از نحوه شرکت های هتل و محل اقامت ، شرکت های هواپیمایی ، CPG و FMCG و استفاده بیشتر از پیش بینی تقاضا برای افزایش سودآوری:

محل اقامت

پیش بینی تقاضا به هتل ها ، استراحتگاه ها و انواع دیگر ارائه دهندگان اسکان کمک می کند تا تقاضای آینده را برنامه ریزی کنند و در مورد عملکرد و قیمت گذاری آنها تصمیمات آگاهانه بگیرند. با تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی تقاضای آینده ، اپراتورهای هتل می توانند اطمینان حاصل کنند که اتاق های کافی در زمان مناسب - و با قیمت مناسب - برای دستیابی به بهترین نیازهای مهمان ، و در حین انجام این کار سود کسب می کنند.

بدون ادغام پیش بینی تقاضا در برنامه های عملیاتی ، به راحتی می توان به موضوعاتی از قبیل overbooking و شکایات مشتری پرداخت ، که می تواند منجر به از دست دادن درآمد در قالب بازپرداخت و آسیب به اعتبار این برند شود. همه ما می دانیم که بررسی های آنلاین وحشیانه (و دائمی!) چگونه می تواند باشد وقتی یک مهمان از تأسیس شما ناراضی است.

قیمت گذاری پویا هتل های یک طرفه ، آژانس های مسافرتی آنلاین ، برنامه های اشتراک گذاری در خانه و استفاده بیشتر از پیش بینی تقاضا برای ایجاد سود بالاتر است. به عنوان مثال - اگر یک مدیر درآمد هتل در آینده انتظار هجوم تقاضا برای طیف وسیعی از تاریخ ها را داشته باشد ، می توانند پیش از این نرخ اتاق و بسته را برای به حداکثر رساندن درآمد اضافی افزایش دهند. از طرف دیگر ، اگر انتظار می رود تقاضا کاهش یابد ، ممکن است اقامتگاه ها برای تأمین بیشتر رزرو بیشتر از رقابت محلی نیاز به کاهش قیمت داشته باشند.

هواپیمایی

پیش بینی تقاضا خطوط هوایی را قادر می سازد تا تقاضای آینده برای پرواز را پیش بینی و برنامه ریزی کنند. پیش بینی دقیق سطح نوسانات تقاضا توانایی خطوط هوایی را در این زمینه فراهم می کند:

• برنامه ها و مسیرهای پرواز را در صورت لزوم برای تأمین تقاضا برای پروازها از فرودگاه های مختلف ، کشورها و مقصد تنظیم کنید
• تعداد پروازهایی را که در هر کاری انجام می دهند را تنظیم کنید تا با سطح تقاضای پیش بینی شده مطابقت داشته باشد
• برای جلوگیری از سرخوردگی از طرف مشتریان ، خطر ابتلا به پرواز بیش از حد یا کار را به حداقل برسانید
• مدیریت موجودی هواپیما را با برقراری برنامه ریزی مبتنی بر داده برای نگهداری و سایر هزینه های عملیاتی مدیریت کنید.
• در مورد قیمت گذاری تصمیمات آگاهانه تری بگیرید و کرایه های رقابتی تری را به مشتریان خود ارائه دهید.

کالاهای بسته بندی شده مصرف کننده (CPG) و کالاهای مصرفی سریع (FMCG)

CPG و FMCG برای درک بهتر نوسانات تقاضای مصرف کننده برای محصولات خود و تصمیم گیری آگاهانه در مورد تولید و مدیریت زنجیره تأمین ، از پیش بینی تقاضا استفاده می کنند. با پیش بینی دقیق تقاضا ، این شرکت ها می توانند با شرکای خرده فروشی همکاری کنند تا اطمینان حاصل کنند که دارای موجودی کافی در دسترس هستند تا با سطح مورد انتظار تقاضای مصرف کننده در مکان های مختلف خرده فروشی مطابقت داشته باشند.

پیش بینی تقاضا همچنین به CPG ها و FMCG ها کمک می کند تا در مورد قیمت گذاری ، تبلیغات و سایر تلاش های استراتژیک بازاریابی تصمیمات صحیح بگیرند.

مواد غذایی و سوپر مارکت ها

بقال فروشی ها و سوپر مارکت ها برای برنامه ریزی بهتر موجودی خود از پیش بینی تقاضا استفاده می کنند. این امر برای جلوگیری از مسائل پر هزینه مانند بیش از حد ، که می تواند منجر به فساد و سود از دست رفته و همچنین خارج از سهام شود ، بسیار مهم است - که می تواند منجر به فروش از دست رفته و مشتریان ناراضی شود.

فروشگاه های مواد غذایی و سوپر مارکت ها پیش بینی تقاضا را برای بهبود عملکرد کلی خود ، افزایش سودآوری آنها و اطمینان از ارائه مداوم محصولات خریداران می خواهند ، در صورت تمایل آنها ، پیش بینی می کنند.

مدیریت سرمایه انسانی (HCM)

پیش بینی تقاضا همچنین جنبه مهمی از مدیریت سرمایه انسانی است ، زیرا این توانایی را برای طیف گسترده ای از سازمان ها برای پیش بینی نیازهای آینده نیروی کار خود فراهم می کند و بر این اساس برنامه ریزی می کند. این برنامه ها ممکن است شامل اقدامات مربوط به استخدام و آموزش کارمندان جدید تا مدیریت کارمندان فعلی برای اطمینان از مهارت و دانش لازم برای تأمین نیازهای آینده سازمان باشد.

رستوران های خدمات سریع (QSR)

پیش بینی تقاضا برای صنعت رستوران سریع سرویس بسیار مهم است زیرا به طور مشابه با سایر صنایعی که تاکنون پوشش داده ایم ، به این مشاغل کمک می کند تا برنامه ریزی و آماده سازی برای سنبله ها و غرق شدن در تقاضای مشتری داشته باشند. شرکت های موجود در فضای فضا سریع استفاده از تقاضا برای بهینه سازی عملیات و اطمینان از داشتن منابع لازم در طول دوره های زیاد تقاضا-مانند غذا ، کارکنان و تجهیزات ، برای تأمین نیازهای مشتری.

ارائه دهندگان مانند پیتزا و کافی شاپ ها ، ساندویچ ها ، بریتوس ها ، بال ها و موارد دیگر را در یک محیط بی ثبات و بسیار رقابتی فعالیت کنید ، که به ویژه در برابر تغییرات تقاضا حساس است. با پیش بینی دقیق این تغییرات ، رستوران های فست فود از بیش از حد یا زیرنویس خودداری می کنند ، که می تواند منجر به فساد ، هدر رفتن مواد غذایی و سود از دست رفته شود.

پیش بینی تقاضا همچنین به این مشاغل کمک می کند تا با تصمیم گیری آگاهانه در مورد کارمندان ، قیمت گذاری ، فصلی و مبتنی بر رویداد مبتنی بر رویداد و موارد دیگر ، مشتری های جدید را به خود اختصاص دهند و مشتریان جدیدی را به خود جلب کنند.

رستوران ها

پیش بینی تقاضا ، توانایی رستوران ها را برای برنامه ریزی موثرتر برای رستوران ها باز می کند. به عنوان مثال ، با پیش بینی تقاضا ، یک رستوران می تواند اطمینان حاصل کند که از مواد کافی برای تأمین سطح مورد انتظار تقاضای مشتری برخوردار است. این می تواند به رستوران کمک کند تا از استفاده از موارد منو محبوب جلوگیری کند ، که می تواند منجر به نارضایتی مشتری و فروش از دست رفته شود.

با پیش بینی دقیق تقاضا ، یک رستوران همچنین می تواند سطح کارکنان با اندازه مناسب را برای برنامه ریزی کافی برای کارمندان در شیفتگی برای خدمت به مشتریان بدون استفاده از بیش از حد قرار دهد ، که این امر با جلوگیری از پرداخت هزینه اضافه کاری ، به صرفه جویی در هزینه های کار کمک می کند. پیش بینی تقاضا می تواند به یک رستوران کمک کند تا با کارآمدتر و مؤثرتری کار کند و در نهایت منجر به افزایش سودآوری شود.

حمل و نقل

ارائه دهندگان حمل و نقل مانند تاکسی ها ، خدمات تسویه حساب و سرویس دهی ، دوچرخه و اجاره اسکوتر و استفاده بیشتر از پیش بینی تقاضا برای تصمیم گیری در مورد چگونگی تخصیص منابع خود. این شرکت ها با پیش بینی دقیق تقاضای آینده برای خدمات خود ، می توانند با گرفتن رانندگان بیشتر در جاده ، یا اجرای یک ترویج استخدام برای جذب رانندگان جدید به این شرکت در آماده سازی برای فصول پر تقاضا آماده شوند.

تحویل تقاضا

پیش بینی تقاضا ابزاری اساسی برای مشاغل موجود در فضای تحویل در صورت تقاضا است زیرا به این شرکت ها کمک می کند تا عملیات خود را بهینه کنند و اطمینان حاصل کنند که تعداد مناسبی از رانندگان و وسایل نقلیه در دسترس برای پاسخگویی به تقاضای مشتری دارند.

برنامه های تحویل تقاضا و همچنین بازوی تحویل خرده فروشان مانند فروشگاه های راحتی و رستوران های فست فود ، پیش بینی تقاضای اهرم:

• قیمت گذاری و مدیریت موجودی خود را برای تقویت سود و رضایت مشتری بهبود بخشید.
• روند رفتار مصرف کننده را شناسایی کرده و تصمیمات استراتژیک را برای سازگاری با شرایط تغییر بازار بگیرید.

توقفگاه خودرو

پیش بینی تقاضا ابزاری اساسی برای اپراتورهای پارکینگ برای پیش بینی تقاضای آینده برای پارکینگ و تصمیم گیری آگاهانه در مورد چگونگی مدیریت عرضه فضاهای پارکینگ است. پیش بینی تقاضا همچنین به اپراتورهای پارکینگ کمک می کند تا خدمات مشتری خود را بهبود بخشند:

• اطمینان حاصل کنید که همیشه پارکینگ کافی برای مشتریان و حتی وجود دارد
• اطلاعات در زمان واقعی در مورد در دسترس بودن فضای پارکینگ را به مشتریان ارائه دهید
• استراتژی های قیمت گذاری پویا را بهینه کنید و کارایی کلی عملکرد آنها را بهبود بخشید.

خرده فروشی

پیش بینی دقیق تقاضای مشتری به خرده فروشان کمک می کند تا در مورد موجودی ، قیمت گذاری و استراتژی کلی تجارت خود تصمیمات آگاهانه ای بگیرند - و اطمینان حاصل کنند که آنها محصولات مناسب را در زمان مناسب و با قیمت مناسب دارند. این می تواند به آنها کمک کند تا از سهام خارج از خانه جلوگیری کنند ، که می تواند منجر به فروش از دست رفته شود ، و همچنین می تواند به آنها کمک کند تا از موجودی اضافی جلوگیری کنند ، که می تواند سرمایه را به هم وصل کند و منجر به نشانه گذاری و سایر اشکال ضرر مالی شود.

سکوهای فناوری

سیستم عامل های فناوری که خرده فروشی ، اسکان و سایر صنایع را برای پیش بینی تقاضا برای ارائه بینش های قدرتمند به کاربران نهایی که باعث می شود نتایج کسب و کار بهتر باشد ، پیش بینی می کنند. پیش بینی تقاضا به این سیستم عامل ها کمک می کند تا پیش بینی های دقیق تری در مورد میزان تقاضا برای محصولات یا خدمات مشتریان در آینده ارائه دهند.

مزایای پیش بینی تقاضا

به طور کلی ، پیش بینی تقاضا به مشاغل کمک می کند تا تصمیمات بهتر و آگاهانه تری در مورد عملکرد خود بگیرند و عملکرد آنها را بهبود بخشند. مزایای اصلی پیش بینی تقاضا برای مشاغل شامل موارد زیر است:

• مدیریت موجودی بهبود یافته: سهام فقط محصولات یا خدمات مناسب موجود ، در زمان مناسب و در مقادیر مناسب برای پاسخگویی به نیازهای مشتریان.
• تصمیمات قیمت گذاری بهتر: قیمت هایی را تعیین کنید که ضمن پاسخگویی به نیازهای مشتریان ، سود را به حداکثر برساند. به عنوان مثال ، اگر انتظار می رود تقاضا در آینده افزایش یابد ، مشاغل می توانند قیمت خود را برای گرفتن برخی از درآمد اضافی افزایش دهند. از طرف دیگر ، اگر انتظار می رود تقاضا کاهش یابد ، ممکن است مشاغل برای کاهش رقابت ، قیمت خود را پایین بیاورند.
• بازاریابی مؤثرتر: تبلیغات و تبلیغات را بر روی محصولات یا خدماتی که انتظار می رود در آینده تقاضای زیادی داشته باشند ، متمرکز کنید.
• افزایش راندمان زنجیره تأمین: برای کاهش ضایعات ، تولید و زنجیره تأمین خود را به طور مؤثر برنامه ریزی کنید. به عنوان مثال ، می توانید برنامه های تولید را برای کاهش زمان بیکار بهینه کرده و میزان موجودی مورد نیاز خود را به حداقل برسانید.
• مدیریت بهینه سازی کار: اگر یک تجارت پیش بینی تقاضا داشته باشد که نشانگر اوج آینده در تقاضای مشتری است ، می توانند از این اطلاعات برای برنامه ریزی پیش رو و استخدام کارمندان اضافی برای تأمین آن تقاضا استفاده کنند. این می تواند به آنها کمک کند تا از تأخیرها یا نارضایتی مشتری به دلیل کم کاری جلوگیری کنند. از طرف دیگر ، اگر یک تجارت پیش بینی تقاضا داشته باشد که نشانگر رکود آینده تقاضای مشتری باشد ، می توانند از این اطلاعات برای برنامه ریزی از پیش استفاده کنند و بر این اساس سطح کارکنان خود را کاهش دهند. این می تواند به آنها کمک کند تا از بیش از حد و هزینه های مرتبط و ناکارآمدی جلوگیری کنند.

مزایای پیش بینی تقاضا با داده های رویداد

پیش بینی تقاضا به خودی خود یک ابزار قدرتمند است زیرا به شرکت ها کمک می کند تا تقاضای مشتری را به طور موثرتری پیش بینی و برآورده کنند. اما برای ایجاد پیش بینی های دقیق، به داده های خارجی، یادگیری ماشینی و اولویت بندی ویژگی ها نیاز است. یک نوع خاص از داده های شخص ثالث که می تواند برای پیش بینی تقاضا مورد استفاده قرار گیرد، داده رویداد است - که به اطلاعات مربوط به رویدادهایی اشاره دارد که ممکن است بر تقاضای مشتری تأثیر بگذارد.

فاکتورگیری رویدادها در پیش بینی تقاضا، دقت پیش بینی را بیشتر بهبود می بخشد و در عین حال تصویر کاملی از تقاضای محلی ترسیم می کند. این به شرکت ها کمک می کند عوامل خارجی موثر بر نوسانات تقاضا را مشاهده کنند، مدل های شما را با داده های مرتبط و دقیق آموزش دهند، MAPE را کاهش دهند و دقت پیش بینی را بهبود بخشند.

سایر مزایای استفاده از داده های رویداد برای پیش بینی تقاضا عبارتند از:

• دقت بهبود یافته: همانطور که گفته شد، با گنجاندن اطلاعات در مورد رویدادهای خاص که ممکن است بر تقاضا تأثیر بگذارد، کسب و کارها می توانند پیش بینی های دقیق تری برای تقاضا ایجاد کنند - و از تصمیم گیری بر اساس اطلاعات ناقص، نادرست یا قدیمی اجتناب کنند.
• افزایش پاسخگویی: با نظارت منظم بر داده های رویداد، کسب وکارها می توانند به سرعت تغییرات در تقاضای مشتری را شناسایی کرده و عملیات خود را بر این اساس تنظیم کنند. این می تواند به آنها کمک کند تا از تولید بیش از حد یا گرانی جلوگیری کنند و نیازهای مشتریان خود را بهتر برآورده کنند.
• برنامه ریزی پیشرفته: با استفاده از داده های رویداد برای ایجاد پیش بینی های بلندمدت تقاضا، کسب وکارها می توانند از قبل برنامه ریزی کنند و درباره عملیات خود تصمیم های استراتژیک بگیرند. این می تواند به آنها کمک کند تا از اختلالات احتمالی جلوگیری کنند و منابع خود را برای حداکثر کارایی بهینه کنند.
• مزیت رقابتی: با استفاده از داده های رویداد برای ایجاد پیش بینی های دقیق و به موقع تقاضا، کسب وکارها می توانند با پیش بینی بهتر و برآورده کردن تقاضای مشتری، مزیت رقابتی نسبت به رقبای خود کسب کنند. این می تواند به آنها کمک کند تا در کسب و کار جدید برنده شوند و پایگاه مشتریان وفادار خود را حفظ کنند.

عوامل موثر بر پیش بینی تقاضا

طیف گسترده ای از عوامل وجود دارد که بر پیش بینی تقاضا تأثیر می گذارد - از جمله دسته های مختلف رویدادها مانند کنسرت ها، کنفرانس ها، تعطیلات مدرسه و غیره.

با گنجاندن اطلاعات در مورد عوامل علّی در پیش بینی تقاضا، کسب و کارها می توانند درک کامل تری از تقاضای مشتری به دست آورند و می توانند تصمیمات آگاهانه تری در مورد عملیات خود بگیرند.

برای مثال، اگر کسب وکاری از پیش بینی تقاضا برای پیش بینی تقاضای مشتری برای یک محصول خاص استفاده می کند، ممکن است اطلاعات مربوط به دسته های رویداد مربوطه را در پیش بینی خود ادغام کند:

این می تواند به آنها کمک کند تا پیش بینی کنند که چگونه این رویدادها ممکن است بر تقاضای مشتری برای محصول خود تأثیر بگذارد و تصمیمات آگاهانه تری در مورد تولید ، کارکنان و مدیریت موجودی اتخاذ کند.

به عنوان مثال ، اگر یک پیش بینی تقاضا نشان دهد که یک رویداد مهم ورزشی در آینده نزدیک اتفاق می افتد ، تجارت ممکن است افزایش تقاضای مشتری را برای محصول خود پیش بینی کند و برای افزایش تولید یا موجودی اضافی ، اقدامات لازم را انجام دهد. از طرف دیگر ، اگر پیش بینی نشان دهد طوفان شدید در حال وقوع است ، ممکن است تجارت پیش بینی کند که تقاضای مشتری را کاهش داده و عملیات خود را بر این اساس تنظیم کند.

علاوه بر عوامل علّی مانند وقایع ، پیش بینی تقاضا نیز می تواند تحت تأثیر تعدادی از عوامل دیگر مانند فصلی ، رقبا و محیط کلی اقتصادی باشد. با در نظر گرفتن این عوامل ، مشاغل می توانند پیش بینی های دقیق تر تقاضا را برای تصمیمات عملیاتی مبتنی بر داده ایجاد کنند.

به عنوان مثال ، فصلی یک عامل مشترک است که می تواند بر تقاضای مشتری برای بسیاری از محصولات و خدمات تأثیر بگذارد. با درج اطلاعات مربوط به روندهای فصلی در پیش بینی تقاضا ، مشاغل می توانند تغییرات تقاضای مشتری را پیش بینی کرده و بر این اساس برنامه ریزی کنند. به عنوان مثال ، شغلی که محصولات فصلی مانند لباس زمستانی یا تجهیزات تابستانی را به فروش می رساند ، ممکن است پیش بینی افزایش تقاضای مشتری در طول فصل مناسب را داشته باشد و عملیات خود را مطابق با آن تنظیم کند.

رقبا همچنین می توانند بر تقاضای مشتری تأثیر بگذارند و در نتیجه می توانند بر پیش بینی تقاضا تأثیر بگذارند. مشاغل با پیگیری فعالیت ها و محصولات رقبای خود ، مشاغل می توانند پیش بینی کنند که چگونه ممکن است این امر بر تقاضای مشتری برای محصولات و خدمات خود تأثیر بگذارد. به عنوان مثال ، اگر یک رقیب محصول جدیدی را معرفی کند که مشابه آن باشد که تجارت ارائه می دهد ، تجارت ممکن است کاهش تقاضای مشتری را برای محصول خود پیش بینی کند و برای تطبیق عملیات خود بر این اساس اقدام کند.

نمونه های پیش بینی تقاضا

بیایید مثالهایی را کشف کنیم که نشان می دهد چگونه پیش بینی تقاضا می تواند در صنایع و موقعیت های مختلف مورد استفاده قرار گیرد تا به مشاغل کمک کند تا تصمیمات بهتر و آگاهانه تری در مورد عملیات خود بگیرند:

• یک خرده فروش پوشاک از داده های فروش تاریخی برای تهیه یک مدل آماری استفاده می کند که تقاضا برای انواع مختلف لباس ، مانند تی شرت ، شلوار جین و لباس را طی شش ماه آینده پیش بینی می کند. خرده فروش از این پیش بینی برای برنامه ریزی سطح تولید و موجودی خود و تعیین قیمت برای وسایل مختلف لباس استفاده می کند.
• یک رستوران تحقیقات بازار را برای درک ترجیحات مصرف کننده و رفتارهای خرید انجام می دهد و از این اطلاعات برای پیش بینی تقاضا برای آیتم های مختلف منو در سال آینده استفاده می کند. رستوران از این پیش بینی برای برنامه ریزی پیشنهادات منو، قیمت گذاری و تلاش های بازاریابی استفاده می کند.
• یک شرکت فناوری با کارشناسان صنعت مشورت می کند تا نظرات و پیش بینی های آنها را در مورد تقاضای آینده برای تلفن های هوشمند، لپ تاپ ها و سایر لوازم الکترونیکی مصرفی جمع آوری کند. این شرکت از این اطلاعات برای تهیه پیش بینی تقاضا در چند سال آینده استفاده می کند و از این پیش بینی برای برنامه ریزی زنجیره تولید و تامین خود استفاده می کند.

انواع پیش بینی تقاضا

پیش بینی تقاضا در انواع مختلف از جمله پیش بینی کوتاه مدت، میان مدت و بلند مدت انجام می شود. پیش بینی کوتاه مدت برای پیش بینی تقاضا برای چند هفته یا ماه آینده استفاده می شود و معمولاً بر اساس داده های تاریخی فروش و روند فعلی بازار است. پیش بینی میان مدت برای پیش بینی تقاضا برای چند سه ماهه یا سال آینده استفاده می شود و اغلب بر اساس تحقیقات بازار و نظرسنجی مصرف کنندگان است. پیش بینی بلندمدت برای پیش بینی تقاضا برای چند دهه آینده استفاده می شود و معمولاً بر اساس روندهای اقتصادی و عوامل خاص صنعت است.

روش های پیش بینی تقاضا

چندین روش مختلف وجود دارد که مشاغل می توانند برای پیش بینی تقاضا از آنها استفاده کنند، از جمله:

• تجزیه و تحلیل آماری: این روش شامل استفاده از مدل ها و الگوریتم های ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده های فروش تاریخی، داده های رویداد، داده های مکان و سایر اطلاعات مرتبط مانند شاخص های اقتصادی و روند بازار برای پیش بینی تقاضای آینده است. این روش اغلب برای پیش بینی کوتاه مدت و میان مدت استفاده می شود و می تواند برای پیش بینی تقاضا برای محصولات یا خدمات با الگوی تقاضای پایدار موثر باشد.
• تحقیقات بازار: این روش شامل جمع آوری داده ها از مصرف کنندگان و سایر شرکت کنندگان در بازار، مانند رقبا و تامین کنندگان، از طریق نظرسنجی ها، گروه های متمرکز و سایر روش های تحقیق است. از این داده ها می توان برای درک ترجیحات مصرف کننده و رفتارهای خرید و توسعه پیش بینی ها برای تقاضای آینده استفاده کرد. این روش اغلب برای پیش بینی میان مدت و بلند مدت استفاده می شود و می تواند برای پیش بینی تقاضا برای محصولات یا خدمات با الگوی تقاضای پیچیده تر یا غیرقابل پیش بینی موثر باشد.
• نظر متخصص: این روش شامل مشاوره با کارشناسان در یک زمینه یا صنعت خاص برای جمع آوری بینش و پیش بینی های خود در مورد تقاضای آینده است. این می تواند شامل کارشناسان مشاغل ، مانند مدیران فروش یا مدیران محصول و همچنین کارشناسان خارجی مانند تحلیلگران صنعت یا مشاوران باشد. این روش اغلب برای پیش بینی کوتاه مدت و میان مدت مورد استفاده قرار می گیرد و می تواند برای پیش بینی تقاضا برای محصولات یا خدمات با سطح بالایی از عدم اطمینان یا پیچیدگی مؤثر باشد.

به طور کلی ، بهترین روش برای پیش بینی تقاضا به محصول یا خدمات خاص ، افق زمانی پیش بینی و در دسترس بودن داده ها و سایر اطلاعات بستگی دارد. مشاغل معمولاً ترکیبی از این روشها را برای تهیه یک پیش بینی دقیق و قابل اعتماد به دست می آورند.

نحوه بهبود دقت پیش بینی تقاضا

پیش بینی تقاضا به طور سنتی به داده های تاریخی متکی است - اما این رویکرد در توانایی خود در پیش بینی روندهای آینده و تغییر در رفتار مصرف کننده محدود است. توسعه مدلهای پیش بینی دقیق که داده های خارجی را در بر می گیرند ، برای استراتژی های ساختمانی که می توانند با شرایط در حال تحول در بازار سازگار باشند و سودآوری را هدایت می کنند ، ضروری است.

با این حال ، این می تواند یک کار چالش برانگیز باشد ، زیرا نیاز به درک عمیقی از عواملی دارد که بر تقاضا در مکان های کلیدی تأثیر می گذارد. برای دستیابی به موفقیت ، ترکیب داده های درجه پیش بینی خارجی و پیش بینی در مدل های پیش بینی و به طور مرتب این مدل ها برای بازتاب شرایط تغییر بازار ضروری است.

یادگیری ماشین اهرم

تکنیک های متنوعی وجود دارد که می توانید از آنها برای استفاده از یادگیری ماشین استفاده کنید تا دقت پیش بینی تقاضا را بهبود بخشد و تصمیمات بهتری بگیرد ، از جمله:

• از داده های تاریخی برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین استفاده کنید. با تغذیه داده های مدل در مورد تقاضای گذشته برای یک محصول ، این مدل می تواند یاد بگیرد که پیش بینی های مربوط به تقاضای آینده را انجام دهد.
• عوامل خارجی را که ممکن است بر تقاضا تأثیر بگذارد ، بگنجانید. این می تواند شامل مواردی مانند فصلی ، شاخص های اقتصادی و روند بازار باشد. با در نظر گرفتن این عوامل ، مدل می تواند پیش بینی های دقیق تری انجام دهد.
• برای پیش بینی دقیق تر از الگوریتم های پیشرفته استفاده کنید. برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین ، مانند یادگیری عمیق و تقویت شیب ، می توانند هنگام آموزش بر روی داده های با کیفیت بالا ، پیش بینی های بسیار دقیقی را انجام دهند.
• به طور مرتب مدل را ارزیابی و به روز کنید. از آنجا که داده های جدید در دسترس قرار می گیرد ، مهم است که این مدل را بازیابی کنید تا از ادامه پیش بینی های دقیق اطمینان حاصل شود. این کار را می توان با تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش و آزمایش و استفاده از مجموعه آزمایش برای ارزیابی عملکرد مدل انجام داد.

داده های رویداد هوشمند دقت پیش بینی تقاضا را بهبود می بخشد

داده های رویداد هوشمند به داده هایی که با استفاده از هوش مصنوعی (AI) یا الگوریتم های یادگیری ماشین ، مانند داده های رویداد ارائه شده توسط PREDICTHQ ، پردازش ، غنی سازی و تجزیه و تحلیل شده اند. در زمینه پیش بینی تقاضا ، این داده های رویداد هوشمند از چند طریق دقت را بهبود می بخشد:

• با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها ، می توان الگوهای و روندهایی را که ممکن است برای انسان قابل مشاهده نباشد یا با استفاده از منابع داده سنتی قابل مشاهده باشد ، شناسایی کرد. این می تواند دیدگاه دقیق تری از رفتار مصرف کننده و تقاضا برای محصولات ارائه دهد.
• از داده های رویداد هوشمند همچنین می توان برای شناسایی عوامل خارجی که ممکن است بر تقاضا تأثیر بگذارد ، مانند روند بازار ، شاخص های اقتصادی و فصلی استفاده شود. با درج این عوامل در مدل پیش بینی تقاضا ، مدل می تواند پیش بینی های دقیق تری انجام دهد.
• از داده های رویداد هوشمند همچنین می توان برای بهبود صحت مدل های یادگیری ماشین استفاده کرد. با ارائه یک مجموعه داده بزرگتر و متنوع تر برای یادگیری مدل ، این مدل می تواند پیش بینی های دقیق تری در مورد تقاضای آینده انجام دهد.

انتخاب شریک و نرم افزار پیش بینی تقاضای خود

هنگام انتخاب شریک و نرم افزار پیش بینی تقاضا ، چند عامل مهم وجود دارد که باید اطمینان حاصل کنید که بیشترین ارزش را از سرمایه گذاری خود دریافت می کنید:

• دقت و قابلیت اطمینان: نرم افزار پیش بینی تقاضا باید بتواند پیش بینی های دقیقی در مورد تقاضای آینده انجام دهد. همچنین انتخاب شریک زندگی با سابقه موفقیت در پیش بینی تقاضا مهم است.
• ادغام با سیستم های موجود: نرم افزار پیش بینی تقاضا باید بتواند به راحتی با سیستم های موجود خود مانند نرم افزار مدیریت موجودی و داده های فروش خود ادغام شود. این کار استفاده از نرم افزار را آسانتر می کند و بیشترین ارزش را از آن دریافت می کند.
• مقیاس پذیری: با رشد کسب و کار شما ، نرم افزار پیش بینی تقاضا باید بتواند مقادیر بیشتری از داده ها را اداره کند و پیش بینی های دقیق تری انجام دهد. انتخاب شریک و نرم افزاری که بتواند تجارت شما را مقیاس کند ، مهم است.
• هزینه: هزینه نرم افزار و خدمات پیش بینی تقاضا باید منطقی و مطابق با بودجه شما باشد. حتماً قیمت ها و ویژگی ها را از چندین فروشنده مقایسه کنید تا بهترین ارزش را پیدا کنید.

چرا با PREDICTHQ همکاری می کنید؟

رویدادها تقاضا را هدایت می کنند. در واقع بیش از 1. 1 تریلیون دلار در سال تقاضا هر سال. کشف کنید که کدام دسته از رویداد بر تقاضای شما تأثیر می گذارد ، بنابراین می توانید ناهنجاری های تقاضا را به یک مزیت رقابتی تبدیل کنید. داده های تاریخی خود را با هفت سال داده های رویداد پیش بینی PredicTHQ ترکیب کنید و سپس از API ما در پیش بینی برای کاهش خطاهای گران قیمت استفاده کنید.

PREDICTHQ از ترکیبی از الگوریتم های یادگیری ماشین و منابع داده های سرپرستی برای تأمین پیش بینی تقاضای آن استفاده می کند. این شرکت داده ها را از صدها منبع ، از جمله رویدادها ، آب و هوا ، تعطیلات عمومی و برنامه های مدرسه ، جمع آوری می کند تا نمای کاملی از تقاضا برای یک مکان و زمان معین ایجاد کند.

این داده ها سپس در مدل های یادگیری ماشین تغذیه می شوند که می توانند بر اساس روندها و الگوهای گذشته ، تقاضای آینده را به طور دقیق پیش بینی کنند. از آنجا که PREDICTHQ از ترکیبی از منابع داده و الگوریتم های پیشرفته استفاده می کند ، پیش بینی های بسیار دقیقی را ارائه می دهد که به رهبران مشاغل در صنایع کمک می کند تا تصمیمات داده ای را انتخاب کنند.

PREDICTHQ اطلاعات خارجی را برای ایجاد راه حل های پیش بینی بهتر برای مشتریان خود فراهم می کند. ما انواع ادغام های شریک و راه حل های شریک را ارائه می دهیم ، از جمله:

دسترسی و به اشتراک گذاری داده های رویداد هوشمند در Snowflake Secure Data Share

Snowflake Secure Data Share شرکت ها را قادر می سازد به سرعت دسترسی و به اشتراک بگذارند ، داده های رویداد هوشمند PredicThq را به روشی کنترل شده و کارآمد به اشتراک می گذارند. قادر به به اشتراک گذاری داده ها از طریق برف ، تعداد قابل توجهی از مراحل مورد نیاز برای استفاده از داده های PREDICTHQ را به هر روشی معنی دار حذف می کند.

خطاهای پیش بینی را برای برنامه ریزی باهوش تر با PredicThq + Blueyonder کاهش دهید

Blue Yonder رهبر جهانی در زنجیره تأمین دیجیتال و تحقق تجارت Omnichael است. پیش بینی خود را با هوش تقاضا از طریق پلت فرم لبه تقاضای Luminate Blue Luminate - که شامل چهار دسته از اطلاعات تقاضای PredicTHQ است ، قدرت دهید و می تواند به مجموعه کامل 19 دسته گسترش یابد.

داده های هوشمند را در antuit. ai وارد کنید تا پیش بینی را تسریع کنید

اطلاعات تقاضای PredicTHQ به مدلهای پیش بینی کننده Antuit. ai در بسیاری از صنایع ، از جمله خرده فروشان و کالاهای بسته بندی شده مصرف کننده اضافه شده است. پیش بینی تقاضای پیشرو در صنعت Antuit. ai شامل داده های رویداد تأیید شده و هوشمندانه PredicTHQ ، که زمینه محلی بسیار مورد نیاز برای هر فروشگاه را در مورد کاتالیزورهای تقاضای مربوطه مانند ورزش (چه در نزدیکی و چه تلویزیون) ، تعطیلات مدرسه ، رویدادهای دانشگاهی ، هوای شدید ، فراهم می کند. و 14 دسته دیگر از عوامل علیت تقاضا.

اهرم PredicTHQ + خدمات وب آمازون برای ایجاد راه حل های داده مقیاس پذیر

داده های درجه پیش بینی PredicTHQ توسط خدمات وب آمازون به عنوان یک منبع داده با کیفیت بالا و قابل اعتماد تأیید می شود. به عنوان یک شریک معتبر AWS Technology ، می توانید از خدمات وب آمازون برای ایجاد راه حل های داده مقیاس پذیر با داده های PredicTHQ استفاده کنید. PredicThq برای بهبود عملکرد بسیاری از نقاط پایانی وب سایت ما برای مشتریانی که در سراسر جهان قرار دارند ، از AWS Cloudfront استفاده می کند.

• محل اقامت
• پیش بینی رستوران
• حمل
• درخواست اطلاعات برای شرکت های حمل و نقل
• درز
• شرکتهای هواپیمایی
• مسافرت رفتن
• چگونه