การคาดการณ์การผลิต: วิธีตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

การคาดการณ์การผลิตเป็นส่วนสำคัญต่อความสำเร็จของแบรนด์โดยตรงต่อผู้บริโภค (DTC)

การคาดการณ์การผลิตที่มีประสิทธิภาพช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการจัดการสินค้าคงคลังและช่วยลดความซับซ้อนในการวางแผนการผลิต — แต่ยังช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าในเวลาเดียวกัน

อ่านต่อเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสำคัญของการคาดการณ์การผลิต และทำความคุ้นเคยกับวิธีการคาดการณ์ต่างๆ ที่แบรนด์ของคุณสามารถเลือกได้

การพยากรณ์การผลิตคืออะไร?

การคาดการณ์การผลิตเป็นกระบวนการประมาณความต้องการในอนาคตสำหรับผลิตภัณฑ์ขายปลีก ตลอดจนทรัพยากรที่จำเป็นในการผลิตผลิตภัณฑ์เหล่านั้น

โดยทั่วไปแล้ว ทรัพยากรเหล่านี้รวมถึงการใช้แรงงานคน เงิน เครื่องจักร และวัตถุดิบ

การคาดการณ์การผลิตช่วยให้แบรนด์ตามผลิตภัณฑ์รักษาระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุด วิธีนี้จะช่วยให้ลูกค้ามีความสุขและเพิ่มผลกำไรโดยรวมได้

ว่าอย่างไร? เมื่อทำถูกต้องแล้ว การพยากรณ์การผลิตจะช่วยให้คุณประมาณการความต้องการในอนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยวิธีนี้ คุณจะรู้สึกมั่นใจในการส่งใบสั่งซื้อ (PO) สำหรับสิ่งที่คุณต้องการเพื่อตอบสนองความต้องการเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้สินค้าเกินหรือเกิน

การพยากรณ์ที่เหมาะสมสามารถ:

• ปรับปรุงประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนของห่วงโซ่อุปทาน
• ป้องกันสถานการณ์สต็อกสินค้าและการสูญเสียยอดขายในภายหลัง
• บรรลุปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสมที่สุดที่ช่วยประหยัดเงินแบรนด์ของคุณ
• สร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าด้วยการเลือกผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกัน
• รักษากระแสเงินสดให้อยู่ในทิศทางขาขึ้นที่สม่ำเสมอ

ผลประโยชน์แต่ละอย่างเหล่านี้มีบทบาทในความสำเร็จของบริษัทของคุณ แต่ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดของทั้งหมด? การคาดการณ์การผลิตทำให้แบรนด์ของคุณมีความยืดหยุ่นมากขึ้นต่อความไม่แน่นอนตลอดห่วงโซ่อุปทานอีคอมเมิร์ซของคุณ

การคาดการณ์การผลิตมีความสำคัญมากกว่าที่เคย

ในปัจจุบัน การพยากรณ์การผลิตมีความสำคัญมากกว่าที่เคย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของความท้าทายในห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันและความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

ยกตัวอย่างเช่น ปัญหาการขาดแคลนสูตรทารกปี 2022 สูตรส่วนใหญ่ไม่มีให้บริการอย่างกว้างขวางเป็นเวลาหลายเดือน แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าไม่มีความต้องการสินค้าที่หมดสต็อกเหล่านี้ (มี)

ด้วยการเปิดตัว ByHeart ซึ่งเป็นสูตรสำหรับทารกที่ได้รับการอนุมัติจาก FDA ฉบับที่ 4 ของสหรัฐอเมริกา หวังว่าการขาดแคลนจะใกล้จะสิ้นสุด การคาดการณ์ที่แม่นยำจะช่วยให้ผู้ค้าปลีกที่ได้รับผลกระทบสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาห่วงโซ่อุปทานที่เกิดจากการขาดแคลนได้ เช่น ระยะเวลารอคอยสินค้าที่ยาวนานและสินค้าคงคลังที่มากเกินไป

แต่ในการทำเช่นนี้ การคาดการณ์ของผู้ค้าปลีกจำเป็นต้องคำนึงถึงความต้องการที่พวกเขา ไม่สามารถ บรรลุได้นอกเหนือจากสูตรสำหรับทารกที่พวกเขาขายผ่าน

ปัญหาการขาดแคลนทั่วประเทศนี้ไม่ใช่ค่าผิดปกติหลังจากการระบาดของ COVID-19 อุตสาหกรรมจำนวนมากเผชิญกับความท้าทายในห่วงโซ่อุปทานที่คล้ายคลึงกัน (จำได้ไหมว่าเมื่อไม่มีกระดาษชำระ?)

โชคดีที่การคาดการณ์การผลิตที่เหมาะสมสามารถช่วยให้แบรนด์เอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้ (โดยไม่ต้องสต๊อกสินค้าเกินความปลอดภัย) ในขณะที่ทำให้แบรนด์มีความยืดหยุ่นมากขึ้นต่อการหยุดชะงักในอนาคต

การคาดการณ์การผลิตหลัก 3 ประเภท

การพยากรณ์การผลิตหลัก 3 ประเภท ได้แก่ การพยากรณ์เชิงคุณภาพ การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุ และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การพยากรณ์เชิงคุณภาพ

การคาดการณ์เชิงคุณภาพจะใช้เมื่อข้อมูลในอดีตมีน้อยหรือไม่มีเลย ตัวอย่างเช่น เมื่อเปิดตัวแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ใหม่

หากไม่มีข้อมูลนี้ ผู้จัดการฝ่ายผลิตต้องใช้วิจารณญาณอย่างเต็มที่ อีกทางหนึ่ง พวกเขาสามารถพึ่งพาข้อมูลเชิงคุณภาพจากลูกค้าและทีมขายภายในที่ได้รับจากการสำรวจ โพล และวิธีการอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน

การสำรวจลูกค้าของคุณจะทำให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ไม่สามารถเข้าถึงได้จากข้อมูลการขายแบบคงที่ เช่น ข้อมูลเชิงลึกที่ประเมินความพึงพอใจต่อแบรนด์ของคุณ หรือวัดความสนใจในรุ่นใหม่

การสำรวจทีมขายของคุณสามารถช่วยให้คุณคาดการณ์ได้ว่าผลิตภัณฑ์ใหม่จะขายได้ดีเพียงใด ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถสร้างการคาดการณ์การผลิตเพื่อตอบสนองความต้องการนี้ได้อย่างเพียงพอ

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพแล้ว คุณสามารถเปลี่ยนข้อมูลดังกล่าวเป็นการประมาณการเชิงปริมาณสำหรับผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปและวัตถุดิบของคุณได้ ทำให้การพยากรณ์เชิงคุณภาพค่อนข้างแม่นยำ แม้ว่าในขั้นต้นจะมีพื้นฐานมาจากความคิดเห็นและการตัดสินตามอัตวิสัยก็ตาม

การสร้างแบบจำลองสาเหตุ

การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุคือเมื่อแบรนด์พยายามคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตภายในตลาดค้าปลีก

การคาดคะเนเหล่านี้พิจารณาตัวแปรที่มักมีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของผลิตภัณฑ์และแนวโน้มของตลาด เช่น ความพร้อมของสินค้าคงคลังและความชอบของผู้บริโภค

แนวคิดเบื้องหลังการสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุคือการกำหนดผลกระทบที่ตัวแปรเหล่านั้นจะมีต่อความต้องการที่แท้จริงและความสามารถของคุณในการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ

ตัวอย่างเช่น การขาดสินค้าคงคลังจะนำไปสู่ความล่าช้าในการปฏิบัติตามการขายปลีกหรือไม่? หรือผลิตภัณฑ์บางอย่างจะแพร่ระบาดบนโซเชียลมีเดียทำให้เกิดความต้องการเพิ่มขึ้นหรือไม่?

โดยทั่วไป การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุจะเริ่มต้นด้วยการประเมินตลาดตามที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน รวมถึงตำแหน่งที่บริษัทของคุณอยู่เมื่อเทียบกับคู่แข่งของคุณ

จากตรงนั้น คุณจะต้องระบุตัวแปรทั้งหมดที่สามารถมีอิทธิพลต่อทิศทางที่ตลาดอาจเคลื่อนไหว อีกครั้ง รวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น

• พฤติกรรมและความชอบของผู้ซื้อ
• การไหลของห่วงโซ่อุปทานของคุณ
• ไม่ว่าจะเป็นสินค้าและวัสดุที่พร้อมใช้งาน

เมื่อคุณมีความคิดที่ดีว่าจะเกิดอะไรขึ้นกับตลาดขนาดใหญ่ คุณสามารถใช้ตัวแปรเหล่านั้นกับค่าประมาณการพยากรณ์ของคุณได้

บ่อยครั้ง การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุจะพิจารณาถึงข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับไปป์ไลน์ ข้อมูลการสำรวจตลาด และผลลัพธ์จากการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นกลยุทธ์ที่สร้างการคาดการณ์ตามข้อมูลที่มีการประทับเวลา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ค้ารวบรวมข้อมูลนี้ในช่วงเวลาที่สอดคล้องกันภายในระยะเวลาที่กำหนด แทนที่จะบันทึกข้อมูลแบบสุ่ม

จากนั้นทีมของคุณจะรับผิดชอบในการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ซึ่งสามารถให้ความกระจ่างเกี่ยวกับ "สาเหตุ" ที่อยู่เบื้องหลังผลลัพธ์ของสินค้าคงคลังต่างๆ เช่น เหตุใดยอดขายของธุรกิจจึงลดลงในไตรมาสที่ 3

การวิเคราะห์อนุกรมเวลายังสามารถเผยให้เห็นว่าตัวแปรเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป ตัวอย่างเช่น ข้อมูลตัวแปรของคุณผันผวนอย่างไรในช่วงหลายสัปดาห์ เดือน ไตรมาส หรือแม้แต่มูลค่าการขายในช่วงหลายปี

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์อนุกรมเวลาต้องใช้จุดข้อมูลจำนวนมาก

ข้อมูลน้อยเกินไปจะทำให้เกิดช่องโหว่ในการวิเคราะห์ ซึ่งอาจทำให้การคาดการณ์สินค้าคงคลังไม่ถูกต้องหรือไม่น่าเชื่อถือ ในทางกลับกัน ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมจะช่วยให้คุณค้นพบแนวโน้มการขายและกำจัดสิ่งผิดปกติ เช่น ความต้องการที่แปรปรวนตามฤดูกาล

วิธีพยากรณ์การผลิตโดยใช้วิธีการพยากรณ์ชั้นยอด

การคาดการณ์การผลิตอยู่ไกลจากกระบวนการเดียวที่เหมาะกับทุกประการสำหรับผู้ค้าปลีก

แต่มีวิธีการคาดการณ์มากมายที่แบรนด์ของคุณสามารถเลือกได้ ขึ้นอยู่กับความต้องการ ความสามารถ ประเภทผลิตภัณฑ์ และข้อมูลที่มีอยู่

ตัวอย่างเช่น บริษัทที่เปิดตัวผลิตภัณฑ์แรกจะต้องใช้วิธีการคาดการณ์ที่แตกต่างจากบริษัทที่ดำเนินธุรกิจมาหลายปีอย่างไม่ต้องสงสัย

ในทำนองเดียวกัน แบรนด์ที่มีความต้องการผันผวนเนื่องจากฤดูกาลจะคาดการณ์แตกต่างจากแบรนด์ที่มียอดขายสม่ำเสมอตลอดทั้งปี

ด้วยเหตุผลนี้ คุณควรกำหนดความต้องการของแบรนด์ของคุณเสมอก่อนที่จะเลือกวิธีการคาดการณ์หรือคาดการณ์ความต้องการในอนาคต

ต่อไปนี้เป็นวิธีการพยากรณ์ทั่วไปบางส่วน

วิธีเดลฟี

วิธีเดลฟีเป็นการพยากรณ์เชิงคุณภาพประเภทหนึ่ง การใช้แบบจำลองเดลฟี ผู้ค้าปลีกปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสินค้าคงคลังเพื่อแจ้งการคาดการณ์การผลิตของตน ความคิดเห็นเหล่านี้รวบรวมผ่านแบบสอบถามหลายรอบที่ส่งถึงผู้เชี่ยวชาญแต่ละคน

หลังจากทุกรอบ ผู้อำนวยความสะดวกที่เป็นบุคคลที่สามจะรวบรวมคำตอบ สร้างรายงานสรุป และแจกจ่ายรายงานนี้ให้กับผู้เข้าร่วมทั้งหมด

จากที่นั่น ผู้เชี่ยวชาญอ่านรายงานและเห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วยกับคำตอบของอีกฝ่าย (และอาจให้คำแนะนำเพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการคาดการณ์)

วิธีเดลฟีจะยังไม่สมบูรณ์จนกว่าทั้งกลุ่มจะบรรลุข้อตกลงร่วมกัน

แม้ว่ากลยุทธ์นี้จะใช้เวลาค่อนข้างนาน แต่ก็ช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากผู้มีความรู้หลายราย และเนื่องจากไม่เกี่ยวข้องกับการอภิปรายแบบตัวต่อตัว ผู้เชี่ยวชาญของคุณจึงอยู่ที่ใดก็ได้ในโลก

จากที่กล่าวมา แบบสอบถามจำเป็นต้องกรอกภายในกรอบเวลาเดียวกัน ดังนั้น พึงระลึกไว้เสมอว่าหากคุณเลือกที่จะลองใช้วิธี Delphi

วิธีการเปรียบเทียบทางประวัติศาสตร์

วิธีเปรียบเทียบในอดีตเป็นแนวทางเชิงปริมาณในการคาดการณ์ โดยที่ยอดขายที่ผ่านมาของผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันช่วยทำนายยอดขายที่น่าจะเป็นของ SKU ใหม่ สิ่งสำคัญคือการวิเคราะห์เปรียบเทียบการแนะนำและการเติบโตของรายการสินค้าคงคลังที่คล้ายคลึงกัน

การคาดการณ์โดยการเปรียบเทียบในอดีตถือว่าผลิตภัณฑ์สองรายการที่แตกต่างกันมีความคล้ายคลึงกันมากพอที่จะปฏิบัติตามพฤติกรรมพื้นฐานเดียวกันเกี่ยวกับการขายและความต้องการของลูกค้า

ผู้ค้าปลีกวิเคราะห์วงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์และความต้องการของสินค้าคงคลังในอดีตด้วยสมมติฐานว่าสินค้าใหม่ในหมวดสินค้าเดียวกันหรือคล้ายกันจะเป็นไปตามวิถีนั้นด้วย

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าแบรนด์ของคุณกำลังแนะนำผลิตภัณฑ์ในขนาด สี หรือรสชาติใหม่ ใช้วิธีการเปรียบเทียบในอดีต คุณสามารถใช้ข้อมูลการขายในอดีตจากผลิตภัณฑ์ "ดั้งเดิม" เพื่อเป็นแนวทางในการประมาณการการผลิตของคุณ

สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตความเสี่ยงของการกินเนื้อผลิตภัณฑ์ด้วยวิธีการเปรียบเทียบในอดีต Cannibalization เกิดขึ้นเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่เข้ามาแทนที่ผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ หมายความว่า รุ่นล่าสุดของคุณมีผลต่อการขายของเก่า (และอาจทำให้กระแสเงินสดของคุณเสียหาย)

เว้นแต่คุณจะแนะนำหมวดหมู่ใหม่ทั้งหมด ผลิตภัณฑ์ใหม่อาจส่งผลกระทบต่อสินค้าที่มีอยู่ของคุณในระดับหนึ่ง นี่คือสิ่งที่ควรพิจารณาเมื่อคุณสร้างการคาดการณ์การผลิตสำหรับ SKU ใหม่และสินค้าคงคลังที่เก่ากว่า

วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่บางครั้งเรียกว่า "ค่าเฉลี่ยกลิ้ง" หรือ "ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่"

ไม่ว่าคุณจะชอบคำศัพท์ใด วิธีการนี้จะวิเคราะห์ช่วงของจุดข้อมูลโดยการสร้างชุดค่าเฉลี่ยจากชุดข้อมูลทั้งหมด สำหรับแบรนด์ DTC ชุดข้อมูลนี้มาจากข้อมูลในอดีตของคุณและใช้เพื่อระบุรูปแบบการซื้อที่อาจส่งผลต่อการประมาณการของคุณ

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีการคาดการณ์ทางสถิติโดยทั่วไปที่ใช้สำหรับการทำนายแนวโน้มระยะสั้นและความต้องการระยะยาว มักใช้ควบคู่ไปกับข้อมูลอนุกรมเวลาเพื่อช่วยให้ความผันผวนในระยะสั้น (เช่น ฤดูกาล) ราบรื่นและเน้นรอบการขายในระยะยาว

กลยุทธ์นี้จะค้นหาค่าเฉลี่ยจากชุดข้อมูลที่มีการประทับเวลา จากนั้นจึงนำค่าเฉลี่ยนั้นมาใช้กับอุปสงค์ในอนาคตสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ

แต่วิธีนี้ “เคลื่อนไหว” ได้อย่างไร? มีการเคลื่อนไหวในแง่ที่ว่าคุณสามารถเปลี่ยนช่วงข้อมูลได้ตามต้องการ ทำให้กลยุทธ์มีความยืดหยุ่นมากกว่าการใช้ชุดข้อมูลที่เข้มงวดหรือแบบจำลองสเปรดชีตแบบคงที่

วิธีการฉายภาพแนวโน้ม

การคาดคะเนแนวโน้มเป็นวิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการประเมินการคาดการณ์การผลิต วิธีนี้ใช้ข้อมูลการขายที่ผ่านมาของบริษัทของคุณเพื่อคาดการณ์การผลิตในอนาคต

แนวคิดก็คือปัจจัยที่รับผิดชอบต่อแนวโน้มในอดีตและความต้องการที่เพิ่มขึ้นจะยังคงดำเนินต่อไปในอัตราที่ใกล้เคียงกัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง สันนิษฐานว่าการคาดการณ์ความต้องการจะเป็นไปตามรูปแบบในอดีต

ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถประมาณกำหนดการผลิตได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากคุณคาดว่าสิ่งต่างๆ จะดูเหมือนในเดือนก่อน ปี และอื่นๆ

การคาดคะเนแนวโน้มเป็นรูปแบบการคาดการณ์เชิงปริมาณที่อาศัยข้อมูลที่เป็นรูปธรรมและเป็นรูปธรรมจากการขายครั้งก่อนของคุณ หากต้องการใช้วิธีนี้ แบรนด์ของคุณต้องมีข้อมูลสะสมประมาณ 2 ปีและพร้อมที่จะวิเคราะห์

วิธีแบบจำลองการถดถอย

การคาดการณ์การถดถอยของการขายใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าปัจจัยบางอย่างภายในกระบวนการขายส่งผลต่อประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์อย่างไร และปัจจัยเหล่านั้นสามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในการคาดการณ์การขายเมื่อเวลาผ่านไปได้อย่างไร

แม้ว่าทั้งตัวแปรอิสระและตัวแปรตามอยู่ในรูปแบบการถดถอย แต่ตัวแปรตาม - ประสิทธิภาพการขาย - ยังคงเหมือนเดิมเสมอ ประสิทธิภาพการขายสามารถขยายไปถึงอะไรก็ได้ตั้งแต่รายได้รวมไปจนถึงผลิตภัณฑ์ทั้งหมดที่ขาย

ในทางตรงกันข้าม ตัวแปรอิสระของคุณเป็นปัจจัยใดก็ตามที่คุณกำลังตรวจสอบ ซึ่ง ส่งผลต่อ ประสิทธิภาพการขาย ตัวแปรอิสระทั่วไป ได้แก่ กลยุทธ์ทางการตลาด แคมเปญโซเชียลมีเดีย หรือจำนวนตลาดที่คุณขาย

ด้วยการคาดการณ์การถดถอยของยอดขาย ผู้ค้าปลีกจะได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าอนาคตอาจมีหน้าตาเป็นอย่างไรโดยพิจารณาจากยอดขายและประสิทธิภาพการผลิตก่อนหน้านี้

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพนี้ช่วยคาดการณ์ความต้องการในอนาคต และสามารถเปิดเผยการเปลี่ยนแปลงที่ต้องทำ เช่น การขยายจุดขายหรือการใช้จ่ายเงินเพื่อการตลาดมากขึ้น

วิธีการวิเคราะห์วงจรชีวิต

วิธีการวิเคราะห์วงจรชีวิตจะสังเกตวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์เพื่อคาดการณ์การเติบโตที่อาจเกิดขึ้น วิธีนี้แสดงประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ภายในกรอบเวลาที่กำหนดโดยอิงจากการวิเคราะห์ S-curve มักใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มการซื้อและระบุความต้องการค้าปลีก

วงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์โดยทั่วไปแบ่งออกเป็นห้าขั้นตอน:

1. การทดลองและการพัฒนา
2. บทนำสู่ตลาด
3. การเติบโตของยอดขายสินค้า
4. ความสมบูรณ์และความอิ่มตัวของผลิตภัณฑ์
5. การลดลงของตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์

ในขั้นตอนต่างๆ ของวัฏจักรนี้ ความต้องการผลิตภัณฑ์และการผลิตของคุณอาจเพิ่มขึ้น ลดลง หรือลดลงอย่างต่อเนื่อง การวิเคราะห์การขึ้นลงและโฟลว์นี้สามารถเป็นแนวทางในการตัดสินใจของคุณสำหรับการเติมสินค้าคงคลัง การจัดลำดับใหม่ และอื่นๆ

ใช้วิธีนี้เพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าใหม่? ตรวจสอบการเปิดตัวของรายการที่คล้ายคลึงกันเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการประมาณการของคุณ

โดยทั่วไปแล้ว ความต้องการจะเริ่มช้าและเพิ่มขึ้นเมื่อการส่งเสริมการขายของคุณเริ่มต้นขึ้นและผลิตภัณฑ์ได้รับการมองเห็นมากขึ้น

ปัญหาอยู่ที่การคาดการณ์ว่าวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์จะคืบหน้าได้เร็วเพียงใด ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นเรื่องดีที่จะอ้างอิงรายการผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันในทุกที่ที่ทำได้

การคาดการณ์ที่แม่นยำต้องใช้ข้อมูลที่ถูกต้อง

การคาดการณ์ที่แม่นยำเริ่มต้นด้วยข้อมูลสินค้าคงคลังที่ถูกต้อง ระยะเวลา.

โชคดีที่ Cogsy และ ShipBob สามารถช่วยขจัดอุปสรรคต่อความถูกต้องของสินค้าคงคลัง คุณจึงสามารถคาดการณ์ความต้องการได้อย่างชัดเจนและมั่นใจ

ความสำคัญของการมีข้อมูลที่ถูกต้อง

ไม่เป็นความลับที่ข้อมูลที่ถูกต้องเป็นส่วนสำคัญของแบรนด์ DTC ของคุณ เพราะยิ่งข้อมูลของคุณมีความไม่ถูกต้องมากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะพบปัญหามากขึ้นเท่านั้น

ข้อมูลที่ถูกต้องช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงสินค้าที่ขาดสต็อกและสินค้าเกินสต็อก ในขณะเดียวกันก็สนับสนุนความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับซัพพลายเออร์

นั่นเป็นเพราะซัพพลายเออร์เริ่มหงุดหงิดเมื่อใบสั่งซื้อของคุณไม่ถูกต้องตลอดเวลาหรือต้องการการแก้ไขเป็นจำนวนมาก ท้ายที่สุดแล้วสิ่งนี้จะสร้างงานและปวดหัวมากขึ้นในตอนท้าย

ในขณะเดียวกัน ข้อมูลที่ถูกต้องก็มีความหมายเหมือนกันกับการคาดการณ์สินค้าคงคลังที่แม่นยำ เมื่อบันทึกสินค้าคงคลังของคุณมีความน่าเชื่อถือ การคาดการณ์การผลิตของคุณก็เช่นกัน และยิ่งบันทึกสินค้าคงคลังของคุณดีขึ้นเท่าใด งานที่คุณทำกับซัพพลายเออร์และทีมสั่งซื้อของคุณก็จะน้อยลง

ทำไมการมีข้อมูลที่ถูกต้องจึงเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับผู้ค้าปลีก

การรับทราบถึงความสำคัญของข้อมูลที่ถูกต้องไม่ได้ช่วยบรรเทาความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและรักษาไว้

การรักษาความสมบูรณ์ของผลิตภัณฑ์และข้อมูลการขายไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับแบรนด์ DTC สมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการนับสินค้าคงคลังที่ไม่ถูกต้องเป็นหนึ่งในตัวกระตุ้นที่ใหญ่ที่สุด

ปัจจัยต่างๆ อาจทำให้การนับสินค้าคงคลังไม่ถูกต้อง รวมถึงการสูญเสียสินค้าคงคลังที่ไม่มีเอกสาร ข้อผิดพลาดในการดำเนินการ คลังสินค้าที่ไม่เป็นระเบียบ และผลตอบแทนที่ได้รับการจัดการที่ผิดพลาด

แม้ว่าปัจจัยใด ๆ เหล่านี้สามารถชดเชยความถูกต้องได้ แต่การจัดการกับปัจจัยหลายอย่างพร้อมกันจะทำให้ปัญหาของคุณทบต้นมากขึ้น

โชคดีที่การใช้กระบวนการและเทคโนโลยีที่เหมาะสมสามารถสนับสนุนความถูกต้อง — และง่ายดาย! — ตลอดการดำเนินงานค้าปลีกของคุณ

Cogsy และ ShipBob ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร

เมื่อผู้ค้าปลีกใช้ Cogsy และ ShipBob ร่วมกัน พวกเขาสามารถจัดการกับความท้าทายด้านอีคอมเมิร์ซที่แตกต่างกันได้มากมาย — โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องของข้อมูล

ด้วยการผสานการทำงาน Cogsy x ShipBob คุณสามารถ:

• ซิงค์ประวัติการขาย PO และข้อมูลผลิตภัณฑ์ของคุณโดยอัตโนมัติ
• รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มสินค้าคงคลังของคุณ
• สร้างการคาดการณ์การผลิตที่ถูกต้องตามแนวโน้มการขายและสินค้าคงคลังในอดีต
• สร้าง PO ได้อย่างง่ายดายด้วยจำนวนสินค้าคงคลังที่เหมาะสม เพื่อตอบสนองความต้องการในอนาคต

พร้อมที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการคาดการณ์การผลิตของคุณด้วยความช่วยเหลือของโซลูชันซอฟต์แวร์ขั้นสูงแล้วหรือยัง ติดต่อกับ ShipBob เพื่อเริ่มต้นและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวมระบบ Cogsy

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการคาดการณ์การผลิต

ด้านล่างนี้คือคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับการพยากรณ์การผลิต

เหตุใดการพยากรณ์การผลิตจึงมีความสำคัญ

การคาดการณ์การผลิตมีความสำคัญมากกว่าที่เคย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของความท้าทายในห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันและความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

การพยากรณ์การผลิตอย่างระมัดระวังช่วยให้คุณประมาณการความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถส่ง PO ของคุณได้อย่างมั่นใจและสั่งซื้อสิ่งที่คุณต้องการเพื่อตอบสนองความต้องการโดยไม่ต้องสต๊อกสินค้ามากเกินไป

วิธีการพยากรณ์ที่พบบ่อยที่สุดคืออะไร?

มีวิธีการคาดการณ์หลายวิธีให้เลือกตามปัจจัยหลายประการ วิธีที่พบบ่อยที่สุด ได้แก่ วิธีเดลฟี วิธีเปรียบเทียบในอดีต วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีวิเคราะห์วงจรชีวิต และวิธีการคาดการณ์แนวโน้ม

Cogsy และ ShipBob เปิดใช้งานการคาดการณ์การผลิตได้อย่างไร

ด้วยการรวม ShipBob กับ Cogsy แบรนด์ของคุณสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับสินค้าคงคลังและร้านค้าออนไลน์ของคุณ จุดข้อมูลสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ได้รับการอัปเดตตลอดเวลา คุณจึงสามารถคาดการณ์การผลิตได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น