Forskellige metoder til efterspørgselsprognoser

Forudsigelse af efterspørgslen efter et bestemt produkt eller en tjeneste er afgørende for enhver virksomhed. Sådanne forudsigelser danner basis for kapacitetsplanlægning, lagerstyring og budgettering. Som med de fleste analyser er der ikke noget enkelt bedste værktøj til at forudsige efterspørgslen. Fornuftige ledere udnytter en række forskellige metoder og kombinerer forskellige forudsigelser for at gøre et uddannet gæt.

Ekspertudtalelse

Den enkleste og mest almindelige metode, virksomheder bruger til at forudsige efterspørgslen, er at spørge eksperter. Mens sådanne eksperter kan være interne, kan de også være udenforstående. Interne eksperter kan være salgsrepræsentanter, marketingafdelingen eller i store virksomheder en dedikeret planlægningsafdeling. Udenfor eksperter kan konsultere virksomheder, der specialiserer sig i efterspørgselsanalyse, økonomer eller industrigrupper. I sektorer som landbrug og tung industri giver regeringen også forudsigelser for at hjælpe virksomheder med at planlægge og forberede sig. Det er naturligvis bedst at indsamle data fra en række eksperter, i modsætning til at stole på en enkelt institution eller individ

Kundeundersøgelser

At spørge de faktiske købere af produktet, hvor meget de planlægger at købe, kan være en glimrende metode til at forudsige efterspørgslen. Især hvis produktet eller tjenesten generelt udnyttes af faglige institutioner med langsigtede planer, bør du helt sikkert interagere med dem. En entreprenør vil have en meget god ide om, hvor meget cement han skal bruge i løbet af det næste år. Tilsvarende vil en bilproducent have detaljerede salgsforudsigelser for auto salg, hvilket er yderst nyttigt for stålproducenter, der leverer automaker. Metoden er mindre nyttig til simple daglige genstande, såsom sæbe og korn, fordi forbrugerne ikke har en langsigtet plan for at købe disse varer.

Historiske mønstre

Hvis en virksomhed har været i drift i længere tid, kan den som regel regne med tidligere data for at forudsige fremtidig efterspørgsel. Et supermarked, der har eksisteret i et årti, vil have en god ide om den forventede stigning i efterspørgslen efter bagværk i f.eks. Thanksgiving-ugen. En drikkegrossist vil vide, hvor meget øl og sodavand sælges før vigtige fodboldkampe. Sådanne forudsigelser kræver naturligt data af høj kvalitet. For at forbedre kvaliteten af ​​forudsigelserne bør du notere ikke kun den solgte mængde, men også de vigtigste begivenhedsdatoer og beskrivelser.

Avancerede statistiske værktøjer

Virksomheder der kan investere tid og kræfter i mere avancerede statistiske metoder kan udnytte en bred vifte af input. Især kan regressionsanalyse hjælpe med at forudsige efterspørgslen baseret på flere faktorer og kan være yderst nyttig. En regressionsmodel til estimering af is salg kan bruges som input vejr temperaturen, priser på konkurrerende produkter som cookies og chips og reklameudgifter af producenter. Mens antallet af input, der kan indføres i en regressionsmodel, er teoretisk uendelige, overdrevent komplekse metoder ikke nødvendigvis bedre resultater. Det er normalt bedst at begrænse input til variable, der vides at udøve betydelig indflydelse på efterspørgslen.