Prognozarea Cererii Sezoniere: ce este, detectarea modelelor și prognoza cu ajutorul AI, exemple

Ultima actualizare: January 12, 2024 | 4 min

Caracterul sezonier poate avea un impact enorm asupra modelelor de cerere pentru anumite produse. Pe de o parte, dacă nu este anticipată în mod corespunzător, aceasta poate expune o companie la riscul de epuizare a stocurilor, ceea ce poate duce la nemulțumirea clienților. În mod similar, în lipsa unei bune vizibilități a modificărilor cererii pe care le poate provoca sezonalitatea, companiile riscă să acumuleze niveluri excesive de stocuri, ceea ce va necesita imobilizarea unor resurse care ar fi mai bine investite în altă parte, ca să nu mai vorbim de impactul financiar uriaș al stocului învechit care va trebui aruncat la sfârșitul sezonului.

Prin adaptarea previziunilor pentru a lua în considerare caracterul sezonier, veți putea răspunde la aceste schimbări în cerere în timp util. Acest lucru vă va permite să mențineți niveluri optime ale stocurilor înainte, în timpul și după vârful sezonier, pentru a menține costurile de inventariere la un nivel minim, garantând în același timp un nivel ridicat de servicii.

Pentru a realiza acest lucru, există o serie de factori care trebuie luați în considerare. De exemplu, a provocat sezonalitatea schimbări în cerere în trecut? Cum puteți prognoza modelele de cerere sezonieră pentru articole noi? Are impactul sezonalității asupra grupurilor de produse sau doar asupra articolelor individuale? Este acest impact doar local sau este național sau chiar internațional?

După cum se poate observa, există multe variabile de luat în considerare și, din acest motiv, inteligența artificială (AI) este o tehnologie foarte utilă atunci când vine vorba de prezicerea cererii sezoniere. Pe parcursul acestui articol vom trece în revistă principalele elemente care trebuie luate în considerare pentru a detecta cea mai bună modalitate de a prezice cererea sezonieră. De asemenea, vom aprofunda și potențialul AI împreună cu Machine Learning în acest domeniu.

New call-to-action

Previziunea cererii și procesul de comandă într-o lume ideală

Imaginați-vă că aveți 150 de televizoare în stoc, cu o rată medie de vânzări de 100 de unități pe perioadă și o cantitate minimă de comandă (MOQ) de 20 de unități. Timpul de producție este de 7 zile și, deoarece nu doriți să vă dezamăgiți clienții cu eventuale defecțiuni, aveți un stoc de siguranță de 50 de unități. Când este momentul potrivit pentru a comanda și câte ar trebui să comandați?

Teoria procesului de comandă

Cel mai logic mod de a vă calcula necesarul este următorul: în medie, vindeți 100 de unități pe sezon, ceea ce înseamnă 25 pe săptămână. În 4 săptămâni veți fi nevoit să vă “scoateți” stocul de siguranță. Așadar, pentru a evita acest lucru, decideți să plasați comanda peste 3 săptămâni.

Deoarece vă așteptați să vindeți încă 25 de unități în săptămâna 4, comanda dvs. dublează MOQ. Altfel spus, decideți să comandați 40 de televizoare noi în săptămâna 3.

Procesul de comandă în viața reală

Situația descrisă mai sus este ușor de prevăzut. Cu toate acestea, este nerealistă. De multe ori, modelele cererii nu sunt la fel de stabile ca în acest exemplu. Ce se întâmplă dacă cererea este supusă unei tendințe? Veți avea suficiente stocuri dacă va exista un vârf neașteptat al cererii? Cum puteți face față schimbărilor cauzate de sezonalitate?

 

Înțelegerea cererii sezoniere

Ce este cererea sezonieră?

În timpul lunilor mai calde ale anului, cererea de anvelope de iarnă este mai mică, în timp ce cererea de grătare, de exemplu, scade iarna. Nu trebuie să fiți un geniu pentru a realiza acest lucru; este bine cunoscut faptul că aceste articole au un model sezonier. Cu toate acestea, nu știm cu exactitate când va începe sezonul, deoarece acesta depinde, în parte, de vreme. De exemplu, într-o zi însorită din martie, când sunt doar 17 grade, s-ar putea să existe încă o mulțime de oameni care vor să facă un grătar, deoarece s-au săturat să simtă tristețea iernii și cred că gătitul și mâncatul în aer liber este mult mai distractiv. Cu toate acestea, 3 luni mai târziu, acele 17 grade vor fi percepute ca fiind reci.

Exemplu de sezonalitate a cererii

Ca urmare a acestui comportament, trebuie să cunoașteți atât influența sezonieră asupra cererii, cât și profilul cererii pe termen scurt. De exemplu, dacă temperatura ajunge la 27 de grade Celsius la începutul lunii mai, este posibil să se înregistreze un boom al vânzărilor. Dar dacă aceasta scade la 17 grade în august, este probabil ca această schimbare să aibă un impact mai puțin semnificativ, deoarece are loc la sfârșitul sezonului. În plus, având în vedere că se apropie sfârșitul verii, este de înțeles că incertitudinea cu privire la vreme este mai mare.

Când se termină cu adevărat sezonul? Să luăm din nou grătarele ca exemplu. Când ar trebui să scoatem gama de carne pentru grătar de pe rafturi? Doriți să economisiți costuri prin eliminarea timpurie a acestor produse sau riscați să le păstrați mai mult timp (ceea ce duce la un nivel excesiv al stocurilor) pentru a evita dezamăgirea clienților?

Pentru a asigura un nivel ridicat de servicii și costuri reduse de inventariere în timpul sezonului, este foarte important să introducem și să retragem produsele în timp util.

 

Cele mai bune practici pentru a asigura stocarea optimă înainte, în timpul și după sezon

  1. Îmbunătățiți acuratețea previziunilor dvs. prin includerea mai multor informații externe atât în previziunile pe termen scurt, cât și în cele pe termen lung și curățați datele istorice din evenimente și promoții. Apoi puteți calcula variația și, pe baza acesteia, puteți crea prognoza cererii.
  2. Elaborați o strategie specifică de inventariere, cum ar fi creșterea stocului inițial pentru a putea face față unui vârf de cerere neașteptat în viitorul apropiat.
  3. Revizuiți cantitatea minimă de comandă (MOQ) și cantitatea economică de comandă (EOQ). Trebuie să vă măriți sau să vă micșorați cantitățile comandate pentru a acoperi anumite riscuri?
  4. Schimbați nivelul stocului de siguranță în anumite momente. În sezonul scăzut, este posibil ca clienții dumneavoastră să accepte un nivel de servicii mai scăzut decât în sezonul înalt.

 

Îmbunătățiți-vă previziunile și detectarea cererii sezoniere prin Inteligența Artificială

Îmbunătățirea previziunilor privind cererea este esențială pentru menținerea unui nivel optim al stocurilor și, în acest sens, inteligența artificială poate fi de mare ajutor. În acest sens, avantajele metodelor care implică inteligența artificială sunt că sunt întotdeauna mai precise. Metodele tradiționale de previzionare a cererii iau adesea în considerare doar unul sau câțiva factori, în timp ce metodele care valorifică IA pot lua în considerare o varietate mult mai mare de factori care pot influența cererea și, prin urmare, sunt mai bine capabile să recunoască sezonalitatea.

Pentru a realiza acest lucru, există o mare varietate de modele care pot fi aplicate la prognozarea cererii. Unele dintre cele mai comune sunt:

  • Neural networks – computational models inspired by the workings of the human brain that are used in a wide variety of Machine Learning tasks;
  • Tree-based models – Machine Learning models that use tree structures to make decisions based on features or attributes of the data; and
  • Regression-based models – Machine Learning to predict numerical or continuous values from input data.

trei pictograme care arată modelele de prognoză a cererii sezoniere

Previziunea cererii AI vs. previziunile tradiționale

Precizia îmbunătățită a previziunilor

După cum s-a menționat mai sus, prin utilizarea inteligenței artificiale, se poate identifica o varietate mai mare de modele/tendințe sezoniere. Și, din nou, acest lucru se datorează varietății mai mari de date pe care le poate implica în acest proces. Dacă software-ul de prognoză a cererii ia în considerare în mod normal variabile precum cererea istorică, vremea sau evenimentele, AI ar putea, de asemenea, să pondereze – și să interpreteze – date precum subiecte în tendințe pe rețelele sociale, date privind vizitele pe internet, recenzii ale clienților pe diferite platforme, date macroeconomice în timp real etc. Toate aceste informații agregate pot contribui la previziuni mai precise și la detectarea modelelor sezoniere.

Identificarea corelațiilor și modelelor complexe

IA poate detecta relații complexe și neliniare între variabile. Acest lucru o face o tehnologie potrivită pentru previziuni în situații în care metodele tradiționale pot întâmpina dificultăți. Recunoașterea sezonalității care este deosebit de subtilă ar putea fi un exemplu în acest sens.

Pe de altă parte, inteligența artificială este, de asemenea, foarte utilă pentru a prezice fluctuațiile cererii în timpul unor evenimente speciale, sărbători sau alte circumstanțe neprevăzute. Prin colectarea de date privind evenimente similare (cum ar fi promoțiile sau sărbătorile anterioare), este posibilă prezicerea cererii pentru evenimentele viitoare pe baza acestor înregistrări istorice. În acest fel, se pot face previziuni care să estimeze volumul cererii, pe baza unor promoții comparabile și a unor perioade sezoniere echivalente.

Adaptabilitate mai mare

Modelele de inteligență artificială se pot adapta și pot învăța din date noi, ceea ce le face potrivite pentru a gestiona modelele de cerere în schimbare, schimbările sezoniere și dinamica pieței.

Scalabilitate îmbunătățită

Inteligența artificială poate gestiona în mod eficient cantități mari de date. Acest lucru înseamnă că este potrivită pentru întreprinderile în creștere care au nevoie de o tehnologie scalabilă pentru a face față complexității crescânde a operațiunilor lor.

Îmbunătățire continuă mai eficientă

Modelele de inteligență artificială se pot “auto-optimiza” și se pot îmbunătăți în timp, pe măsură ce sunt expuse la mai multe date și feedback, ceea ce duce la previziuni din ce în ce mai precise.

 

6 sfaturi pentru gestionarea cererii sezoniere

Dezaționalizarea cererii

În cazul articolelor sezoniere, este posibil să percepeți o abatere mare de la cererea anterioară. Acest lucru duce la un nivel ridicat al stocului de siguranță. Cu toate acestea, dacă sunteți în măsură să țineți cont de aceste abateri, nu veți avea nevoie de un stoc de siguranță atât de mare. Este important să vă corectați înregistrările istorice ale vânzărilor pentru a le adapta la modelele sezoniere ale cererii. În acest fel, veți avea o imagine realistă a cererii istorice care vă va permite să vedeți dacă puteți reduce stocul de siguranță. Atunci când cumpărați articole pentru afara sezonului, utilizați un stoc dinamic pentru modelul dvs. sezonier.

Distingeți între modelele sezoniere de promoții/evenimente

Dacă ați organizat o promoție sau un eveniment în ultimii 2 ani, acest lucru poate apărea în previziunile dumneavoastră ca date sezoniere. De aceea, este important să separați modelele sezoniere de influența promoțiilor și evenimentelor. Dacă nu curățați aceste date și, în cele din urmă, decideți să nu organizați acea promoție sau eveniment, iar evenimentul nu se repetă în al treilea an, prognoza dvs. va fi greșită.

Prognoze locale

Când doriți să prognozați cererea de grătare pentru un anumit oraș, dar vindeți doar 5 unități în acel oraș, populația statistică este prea mică pentru a face o prognoză fiabilă. În acest caz, este mai bine să colectați date dintr-o zonă mai largă, care vă va oferi mai multe informații pe care să vă bazați deciziile.

SKU vs agregare

Ori de câte ori introduceți un nou articol în sortimentul dumneavoastră, nu veți avea suficiente informații pentru a face o prognoză fiabilă. În acest caz, puteți utiliza modelul sezonier al unui articol similar sau al unui grup de articole agregate. Este important să calculați prognoza sezonieră pentru diferite niveluri ierarhice. Dacă folosim ca exemplu produsele de aer condiționat, ar trebui să le împărțim în produse de încălzire și de răcire. Nu le putem grupa împreună atunci când vine vorba de prognoza cererii, deoarece sezoanele lor înalte și joase sunt opuse.

Prognoza cererii de vârf

Deși există modele sezoniere clare, în unele cazuri pot exista variații de la un an la altul. De exemplu, Crăciunul este sărbătorit întotdeauna la aceeași dată în calendar, dar există variații semnificative în funcție de ziua specială a săptămânii în care cade. Același lucru este valabil și pentru Paște, a cărui dată variază de la an la an.

În ambele cazuri, vom observa că vârful cererii se poate deplasa cu câteva săptămâni mai devreme sau mai târziu de la un an la altul. Acest lucru reprezintă o provocare semnificativă în ceea ce privește prognozarea cererii sezoniere, deoarece, din cauza acestor schimbări, nu ne putem baza pe o repetare exactă a modelelor de cumpărare de la un an la altul. Din acest motiv, trebuie luați în considerare mai mulți factori pentru a putea identifica cu exactitate momentul în care va avea loc vârful cererii.

Managementul sortimentelor sezoniere

Am vorbit de multe ori despre importanța de a avea un sortiment optimizat prin analiza ABC, care ne oferă cea mai mare marjă de profit posibilă și, în cele din urmă, ne ajută să ne atingem obiectivele de afaceri. Acest lucru înseamnă, de asemenea, că trebuie să decidem dacă există unele articole pe care le putem elimina din portofoliul nostru de produse într-o anumită perioadă a anului, deoarece nu sunt suficient de solicitate.

6 pictograme și o scurtă descriere care prezintă un grafic de gestionare a sortimentelor sezoniere

 

Concluzii: Utilizarea potențialului AI în detectarea modelelor sezoniere ale cererii

Detectarea modelelor sezoniere ale cererii nu este o tehnică nouă. Dar, dacă veți continua să folosiți Excel în loc de tehnologie specializată în planificarea lanțului de aprovizionare, veți fi mult mai puțin competitivi dacă nu veți adopta instrumente care să valorifice inteligența artificială pentru a prognoza sezonalitatea.

Principalul avantaj al inteligenței artificiale aplicate la detectarea tendințelor periodice este că poate lua în considerare mult mai multe date decât instrumentele tradiționale și, prin urmare, poate identifica modele mai complexe și mai puțin evidente. În mod similar, aceste tehnologii sunt extrem de scalabile, astfel încât sunt ideale dacă firma dvs. se află într-un punct de expansiune rapidă, deoarece vor putea ține pasul cu creșterea dvs.

Având în vedere toate aceste elemente – o mai mare precizie în prognozarea cererii, detectarea unor modele mai subtile, o mai mare scalabilitate – pare destul de evident că opțiunea pentru un instrument care încorporează Inteligența Artificială va îmbunătăți multe dintre procesele dumneavoastră atunci când vine vorba de detectarea și prognozarea cererii sezoniere.

New call-to-action

Autori:

Luis Rodríguez

Luis Rodríguez

Business Development Manager @ Slimstock

Connect via LinkedIn</a >

nico van dijk

Kevin Overbeek

Data Scientist @ Slimstock

Connect via LinkedIn</a >

Întrebări frecvente privind prognoza sezonieră a cererii

Care este caracterul sezonier al cererii?

Caracterul sezonier al cererii se referă la fluctuațiile care apar în cererea pentru un anumit produs sau serviciu de-a lungul anului, care pot fi influențate de factori precum caracterul sezonier, condițiile meteorologice sau evenimente speciale. Gestionarea sezonalității cererii este esențială pentru a asigura satisfacerea nevoilor clienților, reducând în același timp la minimum costurile de producție și depozitare.

Ce sunt modelele de cerere și cum pot fi identificate?

Modelele cererii se referă la practica identificării și studierii fluctuațiilor cererii pentru un produs sau serviciu în timp, pentru a prezice comportamentul viitor al acestuia și pentru a planifica producția și stocurile în consecință. Analiza tiparelor cererii este un instrument important în gestionarea lanțului de aprovizionare, deoarece permite companiilor să ia decizii strategice și informate pe baza datelor istorice și a tendințelor cererii.

Cum pot modelele de învățare automată să îmbunătățească acuratețea prognozei cererii? Ce tipuri de algoritmi sunt utilizate în mod obișnuit?

Modelele bazate pe Machine Learning/AI pot oferi un nivel mai bun de acuratețe decât modelele tradiționale, deoarece pot lua în considerare mai mulți factori atunci când fac o prognoză. Gândiți-vă, de exemplu, la vreme, la epuizarea stocurilor de produse conexe, la sărbători, tendințe și sezonalitate, printre alți factori.

Există o gamă largă de modele care pot fi utilizate, dar, în linii mari, acestea se încadrează în următoarele categorii:

  • fthfyRețele neuronale
  • Modele bazate pe arbori
  • Modele bazate pe regresie

 

Ce avantaje are IA față de metodele tradiționale de detectare a cererii sezoniere?

Inteligența artificială oferă avantaje semnificative față de metodele tradiționale de detectare a cererii sezoniere, deoarece utilizează algoritmi de învățare automată care pot identifica tipare sezoniere complexe prin analizarea mai precisă și mai eficientă a unor seturi mari de date. De asemenea, IA este capabilă să includă cantități mari de date externe, ceea ce contribuie la o gestionare mai eficientă a cererii sezoniere.

Please select your location to see content specific to your country

x