Popyt jest najważniejszym czynnikiem wykorzystywanym do prognozowania sprzedaży w handlu detalicznym. Niektóre firmy polegają na własnych modelach i doświadczeniu swoich specjalistów, podczas gdy inne wybierają rozwiązania programowe.
Specjalistyczne oprogramowanie do planowania popytu pomaga analizować kilka zmiennych jednocześnie, aby zwiększyć dokładność prognoz. Sprawia to, że proces uzupełniania zapasów jest bardziej wydajny i pomaga zmniejszyć liczbę braków oraz nadwyżek magazynowych. Dlatego też wielu sprzedawców detalicznych automatyzuje planowanie popytu za pomocą nowoczesnych rozwiązań AI.
Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji działa kompleksowo, wykorzystując jednocześnie różne metody analizy. W szczególności algorytmy mogą uwzględniać wyniki sprzedaży z przeszłości (wraz ze stratami i celami), bieżącą sytuację rynkową, zmiany cen, popyt sezonowy i wiele innych. W rezultacie dokładność prognozowania każdej pozycji produktu znacznie wzrasta. Zaletą uczenia maszynowego jest to, że model jest samouczący się i samodoskonalący, co za każdym razem zwiększa dokładność prognoz.
Rozwiązania stosowane do prognozowania popytu powinny obejmować:
- uwzględnienie wielu czynników popytu i ich wpływu na ostateczną prognozę;
- możliwość wielodostępu z odpowiednią hierarchią użytkowników;
- opcje prezentacji wyników w formie graficznej lub segmentowej;
- możliwości szybkiej i elastycznej integracji, a także wysoki poziom wsparcia serwisowego.
Współczesny rynek oprogramowania oferuje rozwiązania spełniające te kryteria. Dokonaliśmy przeglądu najpopularniejszych programów w 2023 roku, które mają wbudowane funkcje prognozowania popytu w handlu detalicznym.
Prognozowanie popytu LEAFIO
https://www.leafio.ai/pl/demand-planning-software/
LEAFIO AI Retail Solutions to firma tworząca oprogramowanie do optymalizacji łańcucha dostaw i automatyzacji procesów biznesowych w handlu detalicznym. Prognozowanie popytu jest częścią modułu Optymalizacji Zapasów LEAFIO i stanowi podstawę do wdrożenia funkcji automatycznego zamawiania. Jest to wygodne, oparte na chmurze rozwiązanie do obliczania potencjalnego popytu na każdy produkt w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji, które pozwala dostosować poziomy zapasów w wysoce zmiennym środowisku.
Główne zalety prognozowania popytu z LEAFIO Inventory Optimization:
- Podejmowanie strategicznych decyzji na podstawie danych
Korzystanie z dokładnych prognoz opartych na ML umożliwia podejmowanie świadomych decyzji dotyczących rozszerzania asortymentu produktów, otwierania nowych sklepów oraz planowania rocznych budżetów i wskaźników KPI, co znacznie zmniejsza ryzyko błędnych obliczeń i utraty zysków.
- Szybkie reagowanie na wahania popytu
Model prognozowania umożliwia wczesną identyfikację sezonowych skoków popytu, co prowadzi do bardziej precyzyjnego planowania poziomów zapasów i unikania nadmiernych zapasów lub braków magazynowych.
- Zwiększenie sprzedaży i lojalności klientów
System zapewnia maksymalną dostępność towarów dla klientów i zarządza asortymentem produktów w oparciu o ich preferencje, zwiększając tym samym prawdopodobieństwo ponownych zakupów.
- Obniżenie kosztów i zwiększenie zysków
Dokładność predykcyjna zapewnia optymalne dostosowanie zapasów do potrzeb biznesowych, zmniejszając nadwyżki, uwalniając zamrożone zapasy i minimalizując odpisy produktów, co skutkuje mniejszym wykorzystaniem zasobów.
Oprócz powyższego, koncepcyjną przewagą dewelopera jest jego biznesowe podejście do wdrażania swoich rozwiązań. Pomimo faktu, że rozwiązanie LEAFIO wykorzystuje nowoczesne algorytmy prognozowania oparte na uczeniu maszynowym, co zwiększa dokładność prognoz, firma nie kładzie na to dużego nacisku. Twórcy wskazują, że znacznie ważniejszy jest ogólny efekt biznesowy wdrożenia - wpływ na obroty, wartość zapasów, nadwyżki, utraconą sprzedaż itp. Innymi słowy, firma wierzy, że dla skutecznego zarządzania i maksymalizacji efektu finansowego wdrożenia, ważne jest, aby mieć pełny obraz poprzez analizę wszystkich kluczowych wskaźników KPI, a nie tylko dokładność prognozowania.
System jest odpowiedni zarówno dla dużych korporacji, jak i małych firm. Ceny są elastyczne i zależą od liczby użytkowników, sklepów i magazynów. Wdrożenie systemu trwa średnio do 6 miesięcy. Leafio ma dedykowany zespół wsparcia w Polsce, który może pomóc w procesie wdrażania i zapewnić wsparcie w języku polskim.
Blue Yonder Demand Planning
Moduł prognozowania popytu Blue Yonder pozwala zarządzać zapasami magazynowymi, przewidywać zmiany popytu w zależności od czynników zewnętrznych i wewnętrznych oraz zmniejszać ryzyko dla sprzedawców detalicznych. W tym celu system wykorzystuje zasady wielowymiarowej analizy i planowania
Demand Planning jest częścią platformy Luminate, kompleksowego rozwiązania zaprojektowanego w celu modernizacji łańcucha dostaw i zarządzania zapasami.
Demand Planning firmy Blue Yonder zapewnia następujące korzyści:
- zwiększona rentowność dzięki dokładnemu prognozowaniu popytu w oparciu o analizę mikrosegmentów;
- optymalizacja zapasów: precyzyjne planowanie popytu i odpowiednio asortymentu z dynamiczną segmentacją w celu zmniejszenia liczby sald;
- wzrost przychodów dzięki lepszemu zarządzaniu łańcuchem dostaw i wykorzystaniu potencjalnych możliwości rynkowych przewidywanych przez uczenie maszynowe.
Blue Yonder jest długoletnim graczem na rynku automatyzacji handlu detalicznego, a użytkownicy generalnie pozytywnie oceniają moduł planowania popytu. W szczególności chwalą oni jakość obsługi posprzedażowej, szerokie możliwości integracji, wygodę i łatwość użytkowania oraz intuicyjną nawigację (g2.com). Warto zauważyć, że czas wdrożenia (od 1 do 2 lat) i koszt produktu są bardziej odpowiednie dla dużych korporacji niż dla małych i średnich firm.
Oprogramowanie do planowania popytu RELEX
Oprogramowanie RELEX zapewnia dokładne prognozy popytu poprzez automatyczne przechwytywanie zmiennych wpływających na wynik. Produkt może być wykorzystywany do planowania operacji handlowych, dostaw i merchandisingu.
Firma RELEX została założona w 2005 roku. Jej działalność koncentruje się na pomocy markom dóbr konsumpcyjnych i sprzedawcom detalicznym.
Wśród zalet oprogramowania do planowania popytu RELEX, sami twórcy podkreślają:
- zautomatyzowany proces prognozowania oparty na sztucznej inteligencji i algorytmach uczenia maszynowego. Jednocześnie planiści mogą łączyć wyniki programu z własnym doświadczeniem i wizją;
- rozwiązywanie kluczowych problemów prognostycznych związanych z wprowadzaniem nowych produktów, promocjami, zmianami cen itp;
- wielokanałowe wykorzystanie. Na przykład, można użyć oprogramowania do planowania popytu na zamówienia online;
- możliwość połączenia zasad prognozowania krótkoterminowego i planowania strategicznego w jeden ciągły proces.
Użytkownicy chwalą elastyczność i wygodę oprogramowania do planowania popytu RELEX. Program jest w stanie rozwiązać szeroki zakres zadań dzięki dużej liczbie ustawień (softwareadvice.com). Interfejs systemu jest dość przyjazny dla użytkownika i funkcjonalny, choć nie został zaprojektowany z myślą o małych ekranach i urządzeniach mobilnych. Podobnie jak w przypadku poprzedniego dostawcy, biorąc pod uwagę koszt rozwiązania i czas jego wdrożenia, jest ono bardziej odpowiednie dla korporacji i dużych sieci, w których szybkie wyniki finansowe z wdrożenia nie są zbyt krytyczne.
Powiązane: Uzupełnianie łańcucha dostaw: Umożliwianie podaży i popytu w czasie rzeczywistym
Rozwiązanie do planowania popytu Kinaxis
Narzędzie jest częścią platformy przeznaczonej do planowania łańcucha dostaw. Twórcy zauważają, że aplikacja Demand Planning, która jest zasilana sztuczną inteligencją, sprawia, że proces ten jest dokładniejszy. Aby obliczyć wynik, system wykorzystuje dane z różnych źródeł: zewnętrznych i wewnętrznych.
Oprócz tworzenia dokładnych prognoz krótko- i średnioterminowych, oprogramowanie Kinaxis może:
- zautomatyzować i stale ulepszać proces prognozowania przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego;
- osiągnąć równowagę pomiędzy wysoką satysfakcją klientów a dodatnią dynamiką przychodów dzięki odpowiedniemu planowaniu;
- wykorzystywać zaawansowane prognozy statystyczne dla nowych produktów, świąt, promocji itp;
- przewidywać skuteczność wszystkich kampanii marketingowych pod kątem redukcji kosztów i maksymalizacji sprzedaży.
Kinaxis jest jednym z pionierów we wdrażaniu oprogramowania do planowania pracy detalisty na wszystkich etapach: od zaopatrzenia do sprzedaży.
Użytkownicy nazywają Kinaxis Demand Planning elastycznym i przyjaznym dla użytkownika oprogramowaniem, które spełnia potrzeby branży (g2.com). Zauważa się również, że wdrożenie będzie bardziej wydajne i szybkie, jeśli firma ma rozwinięty dział IT z doświadczonymi specjalistami.
SAS Demand Forecasting
Jest to kompleksowe narzędzie do prognozowania popytu, które może być wykorzystywane nie tylko w handlu detalicznym, ale także w innych obszarach (w szczególności do planowania zasobów ludzkich). SAS Demand Forecasting dla sprzedawców detalicznych zapewnia dokładne prognozowanie w celu podejmowania świadomych decyzji.
Zalety rozwiązania SAS obejmują:
- dostosowanie do potrzeb firm o dowolnym wolumenie handlu;
- automatyczne tworzenie ważonych, statystycznie poprawnych prognoz konsensusowych;
- analiza historii sprzedaży i planowanie przyszłych zdarzeń w oparciu o zasadę "co by było gdyby";
- monitorowanie skuteczności prognozowania. Identyfikacja wzorców między popytem a danymi związanymi z cenami, promocjami, podażą itp.
- Firma oferuje programy do integracji danych, przechowywania, analizy i rozwiązywania problemów biznesowych w ramach kompleksowej platformy opartej na sztucznej inteligencji.
Użytkownikom podoba się możliwość tworzenia prognoz w oparciu o dużą liczbę czynników i wygodne strukturyzowanie danych (g2.com). Dość duża liczba recenzji poświęcona jest wysokiej jakości i szybkiemu wsparciu serwisowemu (trustradius.com). Jednocześnie użytkownicy życzą sobie zwiększenia liczby modułów szkoleniowych, które mogłyby przyspieszyć naukę i korzystanie z produktu (g2.com).
Wnioski
Oprogramowanie do prognozowania popytu pomaga podejmować decyzje zarządcze, planować zakupy, uzupełniać zapasy i optymalizować łańcuchy dostaw w najbardziej efektywny sposób. Ostatecznie pomaga to zwiększyć zyski i obniżyć koszty, co jest podstawą udanego biznesu.
Jednak aby osiągnąć te cele, ważne jest, aby wybrać odpowiednie oprogramowanie. Kluczowymi kryteriami są zdolność adaptacji, wysokiej jakości wsparcie, elastyczne ceny oraz możliwość analizy dużej liczby czynników zewnętrznych i wewnętrznych, które wpływają na popyt. Ponadto nie należy zapominać, że zmienność środowiska handlu detalicznego nie pozwala polegać wyłącznie na prognozach w budowaniu strategii biznesowych i zarządzaniu operacyjnym. W niestabilnym środowisku nawet 100% dokładność prognoz może nie prowadzić do pożądanych rezultatów, jeśli kluczowe wskaźniki KPI zarządzania zapasami nie są w porządku. Dlatego ważne jest, aby stosować zintegrowane podejście i dogłębną analitykę.
Dla sprzedawców detalicznych ważne jest nie tylko znalezienie odpowiedniego rozwiązania, ale także upewnienie się, że jest ono łatwe do zintegrowania i szybkiego uzyskania wyników. W takich warunkach produkty, które można wdrożyć i uzyskać pierwsze wyniki w ciągu sześciu miesięcy, wyglądają bardziej korzystnie niż programy, których pełna konfiguracja zajmuje od roku do dwóch lat.
FAQ
Są to specjalne programy, które pomagają firmom optymalizować procesy produkcji, magazynowania i dystrybucji. Wykorzystanie metod statystycznych i algorytmów sztucznej inteligencji pozwala dość dokładnie przewidzieć, jaki będzie popyt na każdy konkretny produkt: biorąc pod uwagę sezonowość, zmiany cen, promocje, wyprzedaże i inne czynniki.
Niemal każdy nowoczesny produkt wykorzystujący metody prognozowania oparte na sztucznej inteligencji jest w stanie sprostać zadaniom stawianym przez detalistę. Warto jednak dobrać oprogramowanie do konkretnych potrzeb firmy. Może to być rozsądny koszt integracji, szybkie wdrożenie, wysokiej jakości wsparcie serwisowe itp.
Tradycyjne metody prognozowania opierają się na różnych algorytmach (może to być regresja, analiza czynnikowa, analiza opisowa lub inne opcje). Nowoczesne programy wykorzystują kombinację tych algorytmów wraz z unikalnymi zasadami modelowania sytuacji. Na przykład sztuczna inteligencja w prognozowaniu popytu LEAFIO może przetwarzać dużą liczbę zmiennych i korelować prognozy dokładniej niż doświadczony specjalista.
