تخيل هذا: نحن على أعتاب المواسم مثلا وايت فرايدي، اليوم الوطني و التصفيات النسوية، وأنت تعيد طلب المخزون. تطلب نفس الكمية التي تطلبها دائمًا عند تجديد المخزون – ولكن عندما يبدأ موسم ما ، تنفد المنتجات تقريبًا على الفور.
في العام التالي، حوالي نفس الوقت، تتوقع أن يكون الموسم مزدحمًا مثل العام السابق ولا ترغب في نفاد المخزون مرة أخرى.
لذلك، تعود إلى سجلاتك لترى عدد المبيعات وعدد الطلبات المتأخرة التي كانت لديك في الموسم الماضي، وتستخدم هذه البيانات لتقدير كمية المخزون التي ستحتاجها. في النهاية، تطلب ضعف الكمية المعتادة، وتنجح في اجتياز موسم الأعياد دون مشاكل.
هذه مثال كلاسيكي للتنبؤ بالطلب. من خلال إجراء توقعات مستندة إلى البيانات حول المبيعات، واهتمامات العملاء، وحجم الطلبات (بدلاً من التخمين العشوائي)، تضع العلامات التجارية للتجارة الإلكترونية نفسها في موقع يمكنها من إرضاء العملاء، وتوفير المال، وتحسين سلسلة التوريد بأكملها.
في هذه المقالة، سنغوص في مفهوم التنبؤ بالطلب، والعوامل التي تؤثر عليه، وكيفية التنبؤ بدقة، وكيف يمكن للخبراء مثل Diggipacks المساعدة.
ما هو التنبؤ بالطلب؟
التنبؤ بالطلب هو عملية تقدير كمية الطلب على منتج ما في المستقبل. يتم قياس الطلب عادةً بالمبيعات، لذا فإن هدف التنبؤ بالطلب هو توقع عدد الوحدات التي ستباع من منتج معين خلال فترة زمنية معينة.
إذا تنبأت بالطلب بدقة، ستتمكن من الاحتفاظ بكمية كافية من المخزون لتلبية جميع الطلبات دون الزيادة عن الحاجة (مما يزيد من تكاليف تخزين المخزون) أو النقص (مما يمكن أن يؤدي إلى نفاد المخزون وتأخير الطلبات). كما يمكنك تحسين اتخاذ القرارات عبر سلسلة التوريد، وعمليات التخزين، وإدارة المخزون.
للتنبؤ بالطلب بدقة قدر الإمكان، تتبع العديد من العلامات التجارية بيانات المبيعات السابقة وبيانات الطلبات وتحللها للبحث عن أنماط تساعدها على التنبؤ بما قد يحدث في المستقبل.
أنواع تقنيات التنبؤ بالطلب
هناك عدة طرق يمكن للشركات من خلالها التنبؤ بالطلب. تعتمد جميع نماذج التنبؤ بالطلب على البيانات والتحليلات عبر فترات زمنية محددة.
مستوى الاقتصاد الكلي
يركز التنبؤ بالطلب على مستوى الاقتصاد الكلي على الظروف الاقتصادية العامة والقوى الخارجية والأمور العامة التي تؤثر على التجارة. تساعد هذه العوامل الشركة على معرفة فرص التوسع في محفظتها، والبحث في السوق، والتحولات الأخرى في السوق.
مستوى الاقتصاد الجزئي
يكون التنبؤ بالطلب على مستوى الاقتصاد الجزئي محددًا لصناعة معينة أو شركة معينة أو شريحة عملاء معينة (مثل دراسة الطلب على العطور للعملاء).
على المدى القصير
يركز التنبؤ بالطلب على المدى القصير على التنبؤ بالطلب خلال فترة زمنية قصيرة، عادة أقل من 12 شهرًا. تُستخدم هذه التوقعات لإدارة العمليات اليومية وإدارة المخزون.
على المدى الطويل
يركز التنبؤ بالطلب على المدى الطويل على التنبؤ بالطلب على مدار فترة زمنية أطول، عادةً سنة أو أكثر. تساعد التوقعات طويلة الأجل العلامة التجارية في التعرف على الأنماط الموسمية وتخطيط مسار نموها والاستثمار في استراتيجيات عملها الشاملة.
أهمية التنبؤ بالطلب للتجارة الإلكترونية
بدون طلب، لا يوجد عمل. وبدون فهم شامل للطلب، لن تتمكن الشركات من اتخاذ القرارات الصحيحة بشأن الإنفاق على التسويق، والإنتاج، والتوظيف، والمزيد.
تحضير الميزانية
عندما تعرف مقدار المخزون الذي ستحتاجه لتلبية الطلب، يمكنك إنشاء ميزانية تلتزم بها. يساعد التنبؤ بالطلب العلامات التجارية على اتخاذ قرارات مالية استراتيجية تحمي هوامش الربح، وتحسن الكفاءة، وتقلل من الإنفاق العام.
تخطيط الطلب وجدولة الإنتاج
يساعد التنبؤ بالطلب الصحيح والتحكم في المخزون على تخطيط الإنتاج بشكل صحيح، حتى يكون لديك المخزون المتاح عندما يطلبه العملاء.
تخزين المخزون
كلما كان لديك مخزون أكبر، كلما كان تخزينه أكثر تكلفة. من خلال التنبؤ بالطلب بدقة، يمكنك تجنب التخزين الزائد وتكاليف التخزين الباهظة التي تصاحبه.
تطوير استراتيجية التسعير
لا يساعد التنبؤ بالطلب في الحفاظ على مستويات المخزون المثلى فحسب، بل يمكنه أيضًا تمكينك من تسعير المنتجات بناءً على الطلب.
العوامل المؤثرة في دورة حياة الطلب
هناك العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على الطلب أو تسبب تقلباته. تتنوع هذه العوامل من شركة إلى أخرى أو عبر الصناعات.
الموسمية
تشير الموسمية إلى التغيرات في حجم الطلب خلال فترة زمنية معينة. قد تواجه العلامات التجارية الموسمية ارتفاعات وانخفاضات في الطلب حول فترة أو حدث معين.
المنافسة
تؤثر المنافسة على الطلب حيث يوجد المزيد من الخيارات لعملائك للاختيار من بينها. عندما يدخل منافس جديد للسوق، قد يؤثر ذلك على الطلب بشكل غير متوقع، لذلك يساعد نموذج التنبؤ بالطلب المرن على الاستجابة بسرعة.
أنواع المنتجات
يختلف التنبؤ بالطلب بشكل كبير بين المنتجات والخدمات المختلفة. لذا من المهم معرفة القيمة العمرية لعملائك ومتوسط قيمة الطلب لتحسين التنبؤ بالطلب.
الجغرافيا
يمكن أن يؤثر موقع العملاء الجغرافي بشكل كبير على التنبؤ بالطلب. على سبيل المثال، إذا كانت علامتك التجارية تبيع ادوات زراعية ، فسترى طلبًا أكبر في المناطق التي تشهد الكثير من الزراعة.
بهذا الفهم للسوق والفرص المحتملة، يمكن للشركات النمو، وصياغة تسعير تنافسي، وتوظيف استراتيجيات التسويق المناسبة، والاستثمار في نموها.
حدد الأهداف يجب أن يكون للتنبؤ بالطلب غرض واضح. في جوهره، يتنبأ بما سيشتريه العملاء، وكم سيشترون، ومتى سيشترون.
مع وضع ذلك في الاعتبار، ابدأ عملية التنبؤ من خلال اختيار:
- الفترة الزمنية التي تتنبأ فيها بالطلب (على سبيل المثال، الربع المالي القادم)
- المنتج المحدد أو الفئة العامة التي تركز عليها
- الجمهور والجغرافيا (على سبيل المثال، العملاء في الشرقية او المناطق الجنوبية)جمع البيانات وتسجيلها مع تحديد معاييرك، حان الوقت لجمع بياناتك.
بالإضافة إلى تسجيل بيانات المبيعات السابقة مثل وقت وتاريخ جميع الطلبات، والأكواد الخاصة بكل منتج (SKU) التي تم تضمينها في كل طلب، وقناة البيع التي نشأت منها كل طلبية، يجب عليك أيضًا تتبع:
- سرعة SKU: مدى تكرار اختيار SKU خلال فترة زمنية معينة
- معدل دوران المخزون: كم مرة تم بيع المخزون بالكامل ثم استبداله خلال فترة زمنية معينة
- متوسط قيمة الطلب (AOV): متوسط المبلغ الذي ينفقه العميل في كل مرة يقوم فيها بالطلب
- معدل الإرجاع: تكرار إرجاع كل SKU
- معدل نفاد المخزون: مدى تكرار بيع نشاطك التجاري لمنتج معين (SKU) بحيث تنخفض الوحدات المتاحة من هذا المنتج إلى 0
من خلال تتبع هذه المقاييس الخاصة بالمخزون على مدار الوقت، يمكن لنشاطك التجاري التنبؤ بالنمو ومشروع الاتجاه على مستوى أكثر دقة والعودة لمقارنة مدى توافق توقعاتك مع الواقع.
قد تحتاج إلى سحب بيانات أخرى، مثل ظروف السوق، والمخزون القديم، وتكرار نفاد المخزون، وتفاصيل الطلب الأخرى. تأكد من أن أي بيانات تستخدمها يتم جمعها بشكل صحيح لتحقيق أدق التنبؤات الممكنة.
قياس البيانات وتحليلها مع البيانات المناسبة في متناول اليد، الخطوة التالية هي تحليلها للبحث عن الأنماط والاتجاهات وغيرها من الرؤى المفيدة التي قد تحسن توقعاتك المستقبلية للطلب.
ابدأ بمقارنة أداء مبيعاتك المتوقع بأدائك الفعلي. سواء قمت بإجراء هذا التحليل يدويًا أو أتمتته، فإن هذا التحليل المتكرر للبيانات يعد عادةً طريقة بسيطة لاستخلاص الرؤى التي يمكن أن تساعدك في تكييف توقعاتك القادمة.
وضع الميزانية وفقًا لذلك بمجرد أن يكون لديك دورة تغذية راجعة، يمكنك إعداد توقعك التالي (بأمل أن يكون أكثر دقة) وتحديث ميزانيتك لتخصيص الأموال حيث يجب أن تذهب بناءً على أهداف النمو. إذا تبين أن توقعاتك للطلب دقيقة، فسيوفر لك ذلك الكثير من المال في تكاليف حمل المخزون، وإنفاق التسويق، وتكاليف العمالة، والإنتاج.
يساعد التنبؤ بالطلب العلامات التجارية في اتخاذ قرارات تجارية مستنيرة تؤثر على كل شيء بدءًا من عملية تخطيط المخزون وحتى تحسين سلسلة التوريد. مع تغير توقعات العملاء بسرعة أكبر من أي وقت مضى، تحتاج الشركات إلى طريقة دقيقة لتوقع الطلب.
إذا كنت تبحث عن حل لتلبية احتياجات التجارة الإلكترونية يمكنه مساعدتك في تحسين التنبؤ بالطلب، تعرف على كيفية مساعدة diggipacks في تجديد المخزون وتقديم التجربة التي يرغب فيها العملاء. اطلب عرض أسعار لخدماتنا الخاصة بالتخزين والتوصيل أدنا
