التنبؤ بالإنتاج: كيفية تلبية طلب العملاء بشكل أفضل

يعد التنبؤ بالإنتاج جزءًا لا يتجزأ من نجاح علامتك التجارية المباشرة إلى المستهلك (DTC).

يعمل التنبؤ الفعال بالإنتاج على تبسيط إدارة المخزون وتبسيط تخطيط الإنتاج - ولكنه يحسن أيضًا رضا العملاء في نفس الوقت.

تابع القراءة لمعرفة المزيد حول أهمية التنبؤ بالإنتاج ، والتعرف على جميع طرق التنبؤ المختلفة التي يمكن لعلامتك التجارية الاختيار من بينها.

ما هو التنبؤ بالإنتاج؟

التنبؤ بالإنتاج هو عملية تقدير الطلب المستقبلي على منتجات البيع بالتجزئة ، بالإضافة إلى الموارد المطلوبة لتصنيع تلك المنتجات.

عادة ، تشمل هذه الموارد العمل اليدوي ، والمال ، والآلات ، والمواد الخام.

يساعد التنبؤ بالإنتاج العلامات التجارية القائمة على المنتج في الحفاظ على مستويات المخزون المثلى. بهذه الطريقة ، يمكنهم إبقاء العملاء سعداء وزيادة ربحيتهم الإجمالية.

كيف بالضبط؟ عند القيام بذلك بشكل صحيح ، يساعدك التنبؤ بالإنتاج على إجراء تقديرات أكثر دقة للطلب المستقبلي. بهذه الطريقة ، يمكنك أن تشعر بالثقة في إرسال أوامر الشراء (POs) لما تحتاجه لتلبية الطلب لتجنب نقص أو زيادة المخزون.

يمكن للتنبؤ الصحيح أن:

• تحسين الكفاءة في كل مرحلة من مراحل سلسلة التوريد
• منع حالات المخزون وبالتالي خسارة المبيعات
• حقق كميات الطلب المثلى التي توفر أموال علامتك التجارية
• إسعاد العملاء باختيار منتجات متسقة
• حافظ على التدفق النقدي في مسار ثابت تصاعدي

تلعب كل من هذه الفوائد دورًا في نجاح شركتك. لكن أكبر فائدة للجميع؟ يجعل التنبؤ بالإنتاج علامتك التجارية أكثر مرونة إلى حد كبير في مواجهة حالات عدم اليقين في جميع أنحاء سلسلة التوريد الخاصة بالتجارة الإلكترونية.

التنبؤ بالإنتاج أكثر أهمية من أي وقت مضى

في هذه الأيام ، أصبح التنبؤ بالإنتاج أكثر أهمية من أي وقت مضى - خاصة في ضوء تحديات سلسلة التوريد الحالية وزيادة توقعات العملاء.

خذ على سبيل المثال النقص في حليب الأطفال لعام 2022. كانت معظم الصيغ غير متوفرة على نطاق واسع منذ شهور. لكن هذا لا يعني أنه لم يكن هناك طلب على هذه المنتجات غير المتوفرة (كان هناك).

مع إدخال ByHeart ، وهو حليب الأطفال الرابع المعتمد من قبل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) ، نأمل أن يقترب النقص من نهايته. سيسمح التنبؤ الدقيق لتجار التجزئة المتأثرين بتجاوز مشكلات سلسلة التوريد المتتالية الناتجة عن النقص ، مثل فترات التسليم الطويلة والمخزون الزائد.

ولكن للقيام بذلك ، تحتاج توقعات تجار التجزئة إلى مراعاة الطلب الذي لا يمكنهم تلبيته بالإضافة إلى حليب الأطفال الذي قاموا ببيعه من خلاله.

هذا النقص على مستوى الدولة ليس بعيدًا عن جائحة COVID-19. تواجه العديد من الصناعات تحديات مماثلة في سلسلة التوريد (تذكر عندما لم يكن هناك ورق تواليت؟).

لحسن الحظ ، يمكن للتنبؤ المناسب بالإنتاج أن يساعد العلامات التجارية في التغلب على هذه التحديات (دون الإفراط في تخزين مخزون الأمان) مع جعل العلامة التجارية أكثر مرونة في مواجهة الاضطرابات المستقبلية.

الأنواع الثلاثة الرئيسية للتنبؤ بالإنتاج

الأنواع الثلاثة الرئيسية للتنبؤ بالإنتاج هي التنبؤ النوعي ، والنمذجة السببية ، وتحليل السلاسل الزمنية.

التنبؤ النوعي

يستخدم التنبؤ النوعي عندما تكون البيانات التاريخية نادرة أو غير موجودة - على سبيل المثال ، عند إطلاق علامة تجارية أو منتج جديد.

بدون هذه البيانات ، يتعين على مديري الإنتاج استخدام أفضل أحكامهم. بدلاً من ذلك ، يمكنهم الاعتماد على البيانات النوعية من عملائهم وفرق المبيعات الداخلية التي تم الحصول عليها من خلال الاستطلاعات واستطلاعات الرأي وغيرها من الأساليب المماثلة.

من خلال إجراء مسح لعملائك ، يمكنك الحصول على رؤى لا يمكن الوصول إليها من بيانات المبيعات الثابتة ، مثل الرؤى التي تقيم مدى الرضا عن علامتك التجارية أو تقيس الاهتمام بإصدار جديد.

يمكن أن يساعدك مسح فريق المبيعات أيضًا في التنبؤ بمدى بيع منتج جديد. بهذه الطريقة ، يمكنك إنشاء توقعات الإنتاج لتلبية هذا الطلب بشكل مناسب.

بمجرد جمع المعلومات النوعية ، يمكنك تحويلها إلى تقديرات كمية للمنتجات النهائية والمواد الخام الخاصة بك. هذا يجعل التنبؤ النوعي دقيقًا نسبيًا ، على الرغم من أنه كان يعتمد في البداية على آراء وأحكام ذاتية.

النمذجة السببية

النمذجة السببية هي عندما تحاول العلامات التجارية التنبؤ بالأحداث المستقبلية داخل سوق البيع بالتجزئة.

تأخذ هذه التنبؤات في الاعتبار المتغيرات التي غالبًا ما تؤثر على حركة المنتج واتجاهات السوق ، مثل توفر المخزون وتفضيلات المستهلك.

الفكرة وراء النمذجة السببية هي تحديد تأثير هذه المتغيرات على الطلب الفعلي وقدرتك على تلبية الطلبات.

على سبيل المثال ، هل سيؤدي عدم توفر المخزون إلى تأخيرات في الوفاء بالبيع بالتجزئة؟ أم أن منتجًا معينًا سينتشر على وسائل التواصل الاجتماعي ، مما يتسبب في زيادة الطلب؟

بشكل عام ، تبدأ النمذجة السببية بتقييم السوق كما هو عليه حاليًا ، بما في ذلك مكان وضع شركتك مقارنة بمنافسيك.

من هناك ، سيتعين عليك تحديد جميع المتغيرات التي يمكن أن تؤثر على الاتجاه الذي قد يتحرك فيه السوق. مرة أخرى ، يتضمن هذا أشياء مثل:

• سلوكيات المشتري وتفضيلاته
• تدفق سلسلة التوريد الخاصة بك
• ما إذا كانت المنتجات والمواد متوفرة بسهولة

بمجرد أن تكون لديك فكرة جيدة عما سيحدث مع السوق الأكبر ، يمكنك تطبيق هذه المتغيرات على تقديرات التنبؤ الخاصة بك.

غالبًا ما تنظر النمذجة السببية في اعتبارات خط الأنابيب ومعلومات مسح السوق والنتائج من تحليل السلاسل الزمنية.

تحليل السلاسل الزمنية

تحليل السلاسل الزمنية هو إستراتيجية تقوم بعمل تنبؤات بناءً على بيانات مختومة بالوقت. وبشكل أكثر تحديدًا ، يقوم التاجر بجمع هذه البيانات على فترات متسقة خلال فترة زمنية محددة ، بدلاً من تسجيلها عشوائيًا.

بعد ذلك ، يكون فريقك مسؤولاً عن تحليل هذه البيانات ، والتي يمكن أن تسلط الضوء على "السبب" وراء نتائج المخزون المختلفة ، مثل سبب استقرار مبيعات الشركة في الربع الثالث.

يمكن أن يكشف تحليل السلاسل الزمنية أيضًا كيف تتغير المتغيرات بمرور الوقت - على سبيل المثال ، كيف تتقلب بياناتك المتغيرة على مدار عدة أسابيع أو شهور أو أرباع أو حتى مبيعات بقيمة سنوات.

ومع ذلك ، يتطلب تحليل السلاسل الزمنية نطاقًا كبيرًا من نقاط البيانات.

سيترك القليل جدًا من البيانات ثغرات في تحليلك ، مما قد يتسبب في تنبؤات غير دقيقة أو غير موثوق بها للمخزون. من ناحية أخرى ، ستمكّنك مجموعة البيانات الشاملة من الكشف عن اتجاهات المبيعات والتخلص من القيم المتطرفة مثل التباين الموسمي في الطلب.

كيفية التنبؤ بالإنتاج باستخدام أفضل طرق التنبؤ

إن التنبؤ بالإنتاج أبعد ما يكون عن عملية مقاس واحد يناسب الجميع بالنسبة لتجار التجزئة.

بدلاً من ذلك ، هناك طرق متعددة للتنبؤ يمكن لعلامتك التجارية الاختيار من بينها وفقًا لاحتياجاتها وقدراتها وأنواع المنتجات والبيانات المتاحة.

على سبيل المثال ، ستتطلب الشركة التي تطلق أول منتج لها بلا شك طريقة تنبؤ مختلفة عن الشركة التي كانت تعمل منذ عدة سنوات.

وبالمثل ، فإن العلامة التجارية التي تواجه تقلبات في الطلب بسبب الموسمية ستتوقع بشكل مختلف عن العلامة التجارية التي لها أرقام مبيعات ثابتة على مدار العام.

لهذا السبب ، يجب عليك دائمًا تحديد احتياجات علامتك التجارية قبل اختيار طريقة التنبؤ أو إجراء تنبؤات بشأن الطلب المستقبلي.

فيما يلي بعض طرق التنبؤ الأكثر شيوعًا.

طريقة دلفي

طريقة دلفي هي نوع من التنبؤ النوعي. باستخدام نموذج دلفي ، يستشير تجار التجزئة خبراء المخزون لإبلاغ توقعات الإنتاج الخاصة بهم. يتم جمع هذه الآراء من خلال عدة جولات من الاستبيانات التي يتم إرسالها إلى كل خبير.

بعد كل دورة ، يقوم مسؤول الجلسة بجمع الإجابات ، وإنشاء تقرير موجز ، وتوزيع هذا التقرير على جميع المشاركين.

من هناك ، يقرأ الخبراء التقرير ويوافقون أو لا يتفقون مع إجابات بعضهم البعض (وربما يقدمون اقتراحات إضافية بشأن عملية التنبؤ).

لا تكتمل طريقة دلفي حتى تتوصل المجموعة بأكملها إلى إجماع.

على الرغم من أن هذه الاستراتيجية تستغرق وقتًا طويلاً إلى حد ما ، إلا أنها تسمح لتجار التجزئة باستخلاص رؤى من العديد من الأشخاص المطلعين - ولأنها لا تتضمن أي نقاش شخصي ، يمكن أن يتواجد خبرائك في أي مكان في العالم.

مع ذلك ، يجب ملء الاستبيانات في نفس الإطار الزمني ، لذا ضع ذلك في الاعتبار إذا اخترت تجربة طريقة دلفي.

طريقة القياس التاريخية

طريقة القياس التاريخية هي نهج كمي للتنبؤ حيث تساعد المبيعات السابقة لمنتج مشابه في التنبؤ بالمبيعات المحتملة لـ SKU الجديد. إنه في جوهره تحليل مقارن لإدخال ونمو عناصر المخزون المماثلة.

يفترض التنبؤ عن طريق القياس التاريخي أن منتجين مختلفين لديهما ما يكفي من القواسم المشتركة لاتباع نفس السلوك الأساسي فيما يتعلق بمبيعات العملاء وطلبهم.

يقوم تجار التجزئة بتحليل دورة حياة المنتج والطلب على المخزون السابق بافتراض أن عنصرًا جديدًا في نفس فئة المنتج أو فئة منتج مماثلة سيتبع هذا المسار أيضًا.

على سبيل المثال ، لنفترض أن علامتك التجارية تقدم منتجًا بحجم أو لون أو نكهة جديدة. باستخدام طريقة القياس التاريخية ، يمكنك استخدام بيانات المبيعات التاريخية من المنتج "الأصلي" لتوجيه تقديرات الإنتاج الخاصة بك.

من المهم أيضًا ملاحظة مخاطر تفكيك المنتج باستخدام طريقة القياس التاريخية. يحدث تفكيك لحوم البشر عندما يحل منتج جديد محل منتج موجود. بمعنى أن أحدث إصدار لك يؤثر على مبيعات عنصر قديم (ومن المحتمل أن يضر بالتدفق النقدي الخاص بك).

ما لم تقدم فئة جديدة تمامًا ، فمن المحتمل أن تؤثر المنتجات الجديدة على العناصر الموجودة لديك إلى حد ما. هذا شيء يجب مراعاته أثناء إنشاء توقعات الإنتاج لوحدات SKU الجديدة والمخزون الأقدم.

طريقة المتوسط ​​المتحرك

تسمى طريقة المتوسط ​​المتحرك أحيانًا "المتوسط ​​المتداول" أو "المتوسط ​​الجاري".

بغض النظر عن المصطلح الذي تفضله ، تحلل هذه الطريقة نطاقًا من نقاط البيانات عن طريق إنشاء سلسلة من المتوسطات من مجموعة البيانات الكاملة. بالنسبة للعلامات التجارية DTC ، تأتي مجموعة البيانات هذه من معلوماتك التاريخية ويتم استخدامها لتحديد أنماط الشراء التي قد تؤثر على تقديراتك.

المتوسط ​​المتحرك هو طريقة للتنبؤ الإحصائي تستخدم عمومًا للتنبؤ بالاتجاهات قصيرة الأجل والطلب طويل الأجل. غالبًا ما يتم استخدامه جنبًا إلى جنب مع بيانات السلاسل الزمنية للمساعدة في التخفيف من التقلبات قصيرة المدى (مثل الموسمية) وتسليط الضوء على دورات المبيعات طويلة الأجل.

تجد هذه الإستراتيجية المتوسط ​​من مجموعة من البيانات ذات الطابع الزمني ، ثم تطبق هذا المتوسط ​​على الطلب المستقبلي على منتجاتك.

ولكن كيف "تتحرك" هذه الطريقة؟ إنها تتحرك بمعنى أنه يمكنك تغيير نطاق بياناتك حسب الحاجة. هذا يجعل الإستراتيجية أكثر مرونة من الاعتماد على مجموعة بيانات جامدة أو نموذج جدول بيانات ثابت.

طريقة إسقاط الاتجاه

إسقاط الاتجاه هو الطريقة الأكثر مباشرة لتقدير التنبؤ بالإنتاج. تستخدم هذه الطريقة بيانات المبيعات السابقة لشركتك للتنبؤ بالإنتاج المستقبلي.

الفكرة هي أن العوامل المسؤولة عن الاتجاهات السابقة والارتفاعات في الطلب ستستمر بنفس المعدل تقريبًا. بمعنى آخر ، من المفترض أن التنبؤ بالطلب سيتبع الأنماط التاريخية.

بهذه الطريقة ، يمكنك تقدير جداول الإنتاج بسرعة لأنك تتوقع أن تبدو الأشياء كما كانت في الأشهر والسنوات السابقة وما إلى ذلك.

إسقاط الاتجاه هو أسلوب كمي للتنبؤ يعتمد على بيانات ملموسة وملموسة من مبيعاتك السابقة. لاستخدام هذه الطريقة ، يجب أن تحتوي علامتك التجارية على بيانات متراكمة لمدة عامين وجاهزة للتحليل.

طريقة نموذج الانحدار

يتم استخدام التنبؤ بانحدار المبيعات لفهم كيفية تأثير عوامل معينة في عملية المبيعات على أداء المنتج ، وكيف يمكن لهذه العوامل التنبؤ بالتغيرات في توقعات المبيعات بمرور الوقت.

على الرغم من أن كلا من المتغيرات المستقلة والتابعة تلعب دورًا في نموذج الانحدار ، فإن المتغير التابع - أداء المبيعات - يظل دائمًا كما هو. يمكن أن يمتد أداء المبيعات إلى أي شيء من إجمالي الإيرادات إلى إجمالي المنتجات المباعة.

على النقيض من ذلك ، فإن المتغيرات المستقلة الخاصة بك هي أي من العوامل التي تقوم بفحصها والتي تؤثر على أداء المبيعات. تتضمن المتغيرات المستقلة الشائعة استراتيجياتك التسويقية أو حملات وسائل التواصل الاجتماعي أو عدد الأسواق التي تبيع فيها.

من خلال التنبؤ بانحدار المبيعات ، يمكن لتجار التجزئة الحصول على نظرة ثاقبة لما قد يبدو عليه المستقبل بناءً على المبيعات السابقة وأداء الإنتاج.

يساعد تحليل هذا الأداء على توقع الاحتياجات المستقبلية ويمكن أن يكشف عن التغييرات التي يجب إجراؤها ، مثل التوسع في مكان البيع أو إنفاق المزيد من الأموال على التسويق.

طريقة تحليل دورة الحياة

تراقب طريقة تحليل دورة الحياة دورة حياة المنتج للتنبؤ بنموه المحتمل. تصور هذه الطريقة أداء المنتج خلال إطار زمني معين بناءً على تحليل منحنى S. غالبًا ما يتم استخدامه لتوقع اتجاهات الشراء وتحديد احتياجات البيع بالتجزئة.

تنقسم دورة حياة المنتج عادةً إلى خمس مراحل:

1. التجريب والتطوير
2. مقدمة في السوق
3. نمو مبيعات المنتجات
4. نضج المنتج وتشبعه
5. تراجع السوق للمنتج

في مراحل مختلفة من هذه الدورة ، قد يزداد الطلب على منتجاتك وإنتاجك بسرعة أو يستقر أو ينخفض ​​بشكل مطرد. يمكن أن يؤدي تحليل هذا المد والجزر إلى توجيه عملية اتخاذ القرار لتجديد المخزون وإعادة الترتيب وغير ذلك.

هل تستخدم هذه الطريقة للتنبؤ بالطلب على منتج جديد؟ افحص إطلاق عنصر مشابه لتحسين دقة تقديراتك.

بشكل عام ، يبدأ الطلب بطيئًا ثم يتسارع مع بدء عروضك الترويجية واكتساب المنتجات مزيدًا من الوضوح.

تكمن الصعوبة في التنبؤ بمدى سرعة تقدم دورة حياة المنتج ، وهذا هو السبب في أنه من الرائع الرجوع إلى قوائم المنتجات المماثلة حيثما أمكن ذلك.

يتطلب التنبؤ الدقيق بيانات دقيقة

يبدأ التنبؤ الدقيق ببيانات المخزون الدقيقة. فترة.

لحسن الحظ ، يمكن أن تساعد Cogsy و ShipBob في التخلص من حواجز الطرق الخاصة بك لدقة المخزون ، حتى تتمكن من التنبؤ بالطلب بوضوح وثقة.

أهمية وجود بيانات دقيقة

ليس سراً أن البيانات الدقيقة هي شريان الحياة لعلامتك التجارية DTC. بعد كل شيء ، كلما زاد عدم الدقة في بياناتك ، زادت المشكلات التي من المحتمل أن تواجهها.

تضمن لك البيانات الدقيقة تجنب نفاد المخزون والإفراط في التخزين مع دعم علاقات أقوى مع الموردين.

ذلك لأن الموردين يشعرون بالإحباط عندما تكون أوامر الشراء الخاصة بك غير صحيحة باستمرار أو تتطلب الكثير من التعديل. بعد كل شيء ، هذا يخلق المزيد من العمل والصداع في نهايتها.

وفي الوقت نفسه ، فإن البيانات الدقيقة مرادفة عمليًا للتنبؤات الدقيقة للمخزون. عندما تكون سجلات مخزونك موثوقة ، تكون توقعات الإنتاج كذلك - وكلما كانت سجلات مخزونك أفضل ، قل العمل الذي تضعه على مورديك وفريق الطلب لديك.

لماذا يعد الحصول على بيانات دقيقة أمرًا صعبًا للغاية بالنسبة لتجار التجزئة

الاعتراف بأهمية البيانات الدقيقة لا يخفف من التحديات المرتبطة بجمعها وحفظها.

الحفاظ على سلامة بيانات المنتج والمبيعات ليس بالأمر السهل بالنسبة للعلامات التجارية DTC الحديثة ، خاصةً مع كون أعداد المخزون غير الدقيقة أحد أكبر المشغلات.

يمكن أن تتسبب العديد من العوامل في تعداد غير دقيق للمخزون ، بما في ذلك خسائر المخزون غير الموثقة ، وأخطاء التنفيذ ، والمستودعات غير المنظمة ، والعائدات التي تمت إدارتها بشكل سيء.

في حين أن أيًا من هذه العوامل يمكن أن يعوض الدقة ، فإن التعامل مع عدة عوامل في وقت واحد سيزيد من تعقيد مشاكلك.

لحسن الحظ ، يمكن أن يدعم تنفيذ العمليات والتكنولوجيا الصحيحة الدقة - والسهولة! - خلال عمليات البيع بالتجزئة الخاصة بك.

كيف تساعد Cogsy و ShipBob في حل هذه التحديات

عندما يستخدم تجار التجزئة Cogsy و ShipBob معًا ، يمكنهم مواجهة الكثير من تحديات التجارة الإلكترونية المختلفة - خاصة تلك المرتبطة بدقة البيانات.

من خلال تكامل Cogsy x ShipBob ، يمكنك:

• قم بمزامنة سجل المبيعات وأوامر الشراء ومعلومات المنتج تلقائيًا.
• احصل على رؤى أعمق في اتجاهات المخزون الخاص بك.
• قم بإعداد توقعات إنتاج دقيقة بناءً على المبيعات التاريخية واتجاهات المخزون.
• يمكنك بسهولة إنشاء أوامر الشراء بالكمية المناسبة من المخزون لتلبية الطلب المستقبلي.

هل أنت جاهز لتحسين التنبؤ بالإنتاج بمساعدة حلول البرامج المتقدمة؟ تواصل مع ShipBob للبدء ومعرفة المزيد حول تكامل Cogsy.

الأسئلة الشائعة حول التنبؤ بالإنتاج

فيما يلي إجابات للأسئلة الشائعة حول التنبؤ بالإنتاج.

لماذا التنبؤ بالإنتاج مهم؟

يعد التنبؤ بالإنتاج أكثر أهمية من أي وقت مضى - خاصة في ضوء تحديات سلسلة التوريد الحالية وزيادة توقعات العملاء.

يساعدك التنبؤ الدقيق بالإنتاج على عمل تقديرات دقيقة للطلب المستقبلي. بهذه الطريقة ، يمكنك بثقة إرسال أوامر الشراء الخاصة بك وطلب ما تحتاجه بالضبط لتلبية الطلب دون الإفراط في التخزين.

ما هي طرق التنبؤ الأكثر شيوعًا؟

هناك العديد من طرق التنبؤ للاختيار من بينها بناءً على عدة عوامل. تشمل أكثرها شيوعًا طريقة دلفي ، وطريقة القياس التاريخي ، وطريقة المتوسط ​​المتحرك ، وطريقة تحليل دورة الحياة ، وطريقة إسقاط الاتجاه.

كيف تعمل Cogsy و ShipBob على تمكين جهود التنبؤ بالإنتاج؟

من خلال دمج ShipBob مع Cogsy ، يمكن لعلامتك التجارية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي لمخزونك ومتجرك عبر الإنترنت. يتم تحديث نقاط بيانات المخزون في الوقت الفعلي على مدار الساعة ، بحيث يمكنك التنبؤ بالإنتاج بدقة وكفاءة أكبر.