Perkiraan permintaan adalah bidang analisis yang mencoba memahami dan memprediksi kebutuhan konsumen. Untuk mengoptimalkan keputusan rantai pasokan melalui rantai perusahaan dan manajemen bisnis. Peramalan permintaan mencakup metode kuantitatif seperti menggunakan data penjualan historis serta metode statistik. Selain itu, analitik dapat digunakan dalam perencanaan produksi dan manajemen inventaris, dan terkadang dalam menilai kebutuhan kapasitas di masa mendatang dan membuat keputusan tentang memasuki pasar baru.
Apa itu peramalan permintaan
Ini adalah proses di mana data penjualan historis digunakan untuk mengembangkan berbagai perkiraan prediksi permintaan pelanggan yang diharapkan. Untuk bisnis, kriteria analitik ini memberikan informasi tentang jumlah barang dan jasa yang akan dibeli pelanggannya di masa mendatang. Asumsi bisnis penting seperti:seperti omset, margin keuntungan, arus kas, biaya modal, mitigasi risiko, dll juga dapat dihitung ke depan.
Tipe
Perkiraan permintaan dapat diklasifikasikan secara luas berdasarkan tingkat detail yang mempertimbangkan periode waktu dan ukuran pasar yang berbeda.
Berikut adalah jenis kebutuhan utama yang paling sering digunakan saat ini:
- Studi pasif dan peramalan permintaan. Ini dilakukan untuk perusahaan yang stabil dengan rencana pertumbuhan yang sangat konservatif. Ekstrapolasi sederhana dari data historis dilakukan dengan asumsi minimal. Ini adalah jenis peramalan yang langka, terbatas pada usaha kecil dan lokal.
- Belajar aktif. Ini dilakukan untuk meningkatkan dan mendiversifikasi perusahaan dengan rencana pertumbuhan yang agresif, dalam hal kegiatan pemasaran, memperluas jangkauan produk dan dengan mempertimbangkan pekerjaan pesaing dan lingkungan ekonomi eksternal.
- Perkiraan jangka pendek. Ini dilakukan untuk periode yang lebih pendek - dari 3 hingga 12 bulan. Perspektif ini memperhitungkan struktur musiman dan dampak keputusan taktis pada kebutuhan pembelian.
- Perkiraan permintaan penduduk jangka menengah dan jangka panjang. Sebagai aturan, itu dilakukan untuk jangka waktu 12 hingga 24 bulan (36-48 di beberapa perusahaan). Pilihan kedua menentukan perencanaan strategi bisnis, penjualan dan pemasaran, belanja modal, dan sebagainya.
Tingkat makro eksternal
Perkiraan jenis ini lebih difokuskan padapergerakan pasar yang luas, yang secara langsung bergantung pada lingkungan makroekonomi. Tingkat makro eksternal dilakukan untuk menilai segala macam sasaran bisnis strategis seperti perluasan produk, segmen pelanggan baru, disrupsi teknologi, perubahan paradigma perilaku konsumen dan strategi mitigasi risiko.
Lapisan bisnis internal
Seperti namanya, jenis peramalan ini tidak lagi berurusan dengan operasi eksternal bisnis, tetapi dengan hal-hal seperti kategori produk, tenaga penjualan, atau tim produksi. Item ini termasuk perkiraan perdagangan tahunan, harga pokok penjualan, laba bersih, arus kas, dan sebagainya.
Contoh ramalan
Memberi Anda beberapa pilihan praktis.
Produsen papan atas melihat penjualan aktual kendaraan mereka selama 12 bulan terakhir berdasarkan model, jenis mesin, dan tingkat warna. Berdasarkan pertumbuhan yang diharapkan, ia memperkirakan permintaan jangka pendek selama 12 bulan ke depan untuk tujuan pembelian, produksi, dan perencanaan persediaan.
Perusahaan makanan terkemuka melihat penjualan aktual barang musiman seperti sup dan kentang tumbuk selama 24 bulan terakhir. Analisis peramalan permintaan dilakukan pada tingkat rasa dan ukuran kemasan. Kemudian, berdasarkan potensi pasar, dilakukan analisis untuk 12-24 bulan ke depan untuk pasokan bahan utama, seperti tomat, kentang, dan sebagainya, danjuga untuk perencanaan kapasitas dan penilaian kebutuhan kemasan luar.
Pentingnya salah perhitungan sebelumnya
Konsep peramalan permintaan adalah proses bisnis inti di mana rencana strategis dan operasional perusahaan dikembangkan. Berdasarkan analitik, rencana bisnis jangka panjang terbentuk. Ini termasuk perencanaan keuangan, penjualan dan pemasaran, penilaian dan perkiraan permintaan, penilaian risiko dan sebagainya.
Strategi taktis jangka pendek hingga menengah seperti prefabrikasi, kustomisasi, pembuatan kontrak, perencanaan rantai pasokan, penyeimbangan jaringan, dan sebagainya didasarkan pada kinerja. Peramalan permintaan juga memfasilitasi kegiatan manajemen yang penting. Ini memberikan wawasan tentang evaluasi kinerja, alokasi sumber daya cerdas di ruang sempit, dan ekspansi bisnis.
Penting untuk mengetahui metode perkiraan permintaan.
Salah satu langkah terpenting dalam proses ini adalah memilih metode yang tepat. Mereka dapat diterapkan dengan menggunakan teknik peramalan permintaan kuantitatif atau kualitatif. Pertimbangkan mereka secara lebih rinci.
Riset Pemasaran
Ini adalah area kerja yang paling penting, yang mencerminkan keadaan khusus dengan produk tertentu. Teknik peramalan permintaan penilaian pasar ini melakukan survei pelanggan individu untuk menghasilkan data potensial. Tes ini biasanya berbentuk kuesioner yang secara langsung menanyakan informasi pribadi, demografis, preferensi, dan ekonomi dari pengguna akhir.konsumen.
Karena jenis penelitian ini didasarkan pada sampel acak, perhatian harus diberikan dalam hal wilayah, lokasi, dan demografi pelanggan akhir. Jenis aktivitas ini dapat berguna untuk produk yang memiliki sedikit atau tidak ada riwayat permintaan.
Metode peramalan tren
Ini dapat diterapkan secara efektif ke perusahaan dengan sejarah panjang data penjualan, seperti lebih dari 18-24 bulan. Informasi historis ini menghasilkan "deret waktu" yang mewakili perdagangan masa lalu dan permintaan yang diproyeksikan untuk kategori produk tertentu dalam kondisi normal menggunakan plot atau kuadrat terkecil.
Barometrik
Metode peramalan permintaan ini didasarkan pada prinsip pencatatan peristiwa di masa sekarang untuk masa depan. Dalam proses analisis permintaan, ini dicapai dengan menganalisis indikator statistik dan ekonomi. Sebagai aturan, peramal menggunakan analisis grafis. Contoh peramalan permintaan adalah seri Leading, seri Concurrent atau seri Lagging.
Analisis ekonometrik
Ini menggunakan rata-rata bergerak terintegrasi autoregressive dan persamaan matematika yang kompleks untuk membangun hubungan antara permintaan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Rumusnya diturunkan dan disesuaikan untuk memberikan representasi sejarah yang andal. Nilai prediksi dari variabel yang mempengaruhi dimasukkan ke dalam persamaan untuk membuatprediksi.
Ada model peramalan permintaan yang berbeda. Misalnya, skema yang disesuaikan dapat dikembangkan berdasarkan persyaratan bisnis tertentu atau kategori produk. Model seperti itu merupakan perluasan atau kombinasi dari berbagai metode kualitatif dan kuantitatif. Tugas merancang sirkuit khusus seringkali berulang, terperinci, dan berbasis pengalaman. Ini dapat dikembangkan dengan menerapkan perangkat lunak manajemen permintaan yang sesuai.
Analisis deret waktu
Saat data historis tersedia untuk suatu produk dan trennya jelas, bisnis cenderung menggunakan pendekatan analisis deret waktu untuk memperkirakan permintaan. Berguna untuk mengidentifikasi fluktuasi musiman, pola siklus, dan tren penjualan utama.
Pendekatan deret waktu paling efektif digunakan oleh bisnis mapan yang memiliki beberapa tahun data untuk dikerjakan dan pola tren yang relatif stabil.
Sistem peramalan permintaan didasarkan pada simulasi. Model kausal adalah alat yang paling kompleks untuk bisnis karena menggunakan informasi spesifik tentang hubungan antara variabel yang mempengaruhi permintaan pasar, seperti pesaing, peluang ekonomi, dan faktor sosial lainnya. Seperti halnya analisis deret waktu, data historis adalah kunci untuk membuat peramalan model kausal.
Misalnya, bisnis es krim mungkin mendasarkan analisisnya dengan mempertimbangkandata historis penjualan, anggaran pemasaran, kegiatan promosi, toko es krim baru di daerah mereka, harga pesaing, cuaca, permintaan umum di daerah mereka, bahkan tingkat pengangguran lokal.
Perkiraan musim dan tren
Istilah ini mengacu pada fluktuasi permintaan yang terjadi pada waktu-waktu tertentu secara periodik (seperti hari libur). Tren dapat terjadi kapan saja dan menandakan perubahan perilaku secara umum (seperti peningkatan popularitas produk tertentu).
Peramalan permintaan yang berhasil bukanlah tugas yang berat sebelah. Ini adalah proses pengujian dan pembelajaran berkelanjutan yang seharusnya:
- Secara proaktif menghasilkan permintaan dengan mengoptimalkan layanan pelanggan, penawaran produk, saluran penjualan, dan lainnya.
- Pastikan respons permintaan yang cerdas dan gesit melalui penggunaan dan penerapan analitik tingkat lanjut.
- Bekerja untuk mengurangi kesalahan sistematis.
Cara yang baik untuk memprediksi permintaan adalah dengan mengantisipasi apa yang diharapkan pelanggan dari bisnis di masa depan. Oleh karena itu, pengusaha dapat mempersiapkan persediaan dan sumber daya untuk memenuhi kebutuhan tersebut.
Langkah Peramalan Permintaan Otomatis adalah penghapusan perkiraan pertumbuhan.
Dengan analitik, Anda dapat mengurangi retensi dan biaya operasional lainnya saat Anda tidak membutuhkannya. Dengan demikian, periode puncak dapat ditangani ketika terjadi.
Metode tradisional manipulasi manual dan interpretasi data untuk peramalanpermintaan tidak praktis untuk bisnis yang berurusan dengan harapan pelanggan dan pasar yang berubah dengan cepat. Agar organisasi benar-benar gesit dalam pengambilan keputusan berdasarkan data, pemikiran ke depan harus terjadi secara real time. Itu berarti menggunakan teknologi untuk menyelesaikan pekerjaan.
Misalnya, fitur perkiraan permintaan TradeGecko menggunakan data penjualan dan inventaris utama untuk menentukan pola. Dapatkan informasi tentang kebutuhan masa depan pada tingkat detail yang dipilih berdasarkan produk, varian, lokasi, dan sebagainya.
Sistem perkiraan permintaan juga memicu peringatan stok otomatis dengan pesanan yang direkomendasikan dan perubahan kuantitas berdasarkan analitik. Dengan kata lain, seorang wirausahawan dapat mengetahui kapan harus menyusun ulang inventaris dan membuat keputusan bisnis berdasarkan data tanpa harus membuat perkiraan manual. Ini berarti lebih banyak efisiensi dan penghematan waktu, dua hal yang tak terpisahkan dari kesuksesan bisnis apa pun.
Arti ramalan
Perhitungan di awal memainkan peran penting dalam menjalankan bisnis apa pun. Ini membantu organisasi mengurangi risiko yang terkait dengan aktivitas bisnis dan membuat keputusan penting. Peramalan permintaan juga memberikan wawasan tentang investasi modal dan peraturan ekspansi organisasi.
Pentingnya analitik ditunjukkan dalam paragraf berikut:
1. Selesaikan tugas. Dapat dipahami bahwa setiap unit bisnis dimulai dengan tujuan yang telah ditentukan. Analytics membantu dalam mencapainya. Organisasi sedang mengevaluasi perkiraan permintaan untuk layanan di pasar dan bergerak menuju pencapaian tujuan.
Misalnya, sebuah organisasi telah menetapkan tujuan untuk menjual 50.000 unit produknya. Dalam hal ini, ia akan memperkirakan permintaan untuk produk ini. Jika rendah, organisasi akan melakukan tindakan korektif agar target dapat tercapai.
2. Menyiapkan anggaran. Memainkan peran yang menentukan dalam pembentukannya dengan memperkirakan biaya dan pendapatan yang diharapkan. Misalnya, sebuah organisasi memperkirakan bahwa permintaan produknya, yang diperkirakan 10 rubel, akan menjadi 100 ribu unit. Dalam hal ini, total pendapatan yang diharapkan adalah 10100.000=1 juta. Dengan demikian, peramalan permintaan memungkinkan organisasi untuk menghitung anggaran mereka.
3. Menstabilkan pekerjaan dan produksi. Membantu organisasi mengendalikan aktivitas SDM-nya. Menurut perkiraan permintaan produk, perencanaan membantu menghindari pemborosan sumber daya organisasi. Hal ini juga memungkinkan untuk mempekerjakan staf yang berkualitas. Misalnya, jika sebuah organisasi mengharapkan peningkatan permintaan untuk produknya, mungkin menggunakan tenaga kerja tambahan untuk memenuhi permintaan yang meningkat.
4. Memperluas perusahaan. Dalam kasus ini, diasumsikan bahwa peramalan permintaan membantu dalam keputusan untuk memperluas bisnis. Jika aliran yang diharapkan ke produk lebih tinggi, maka organisasi dapat merencanakanekspansi lebih lanjut. Jika permintaan produk diperkirakan turun, perusahaan dapat memotong investasi dalam bisnis.
5. Pengambilan keputusan manajemen. Membantu menciptakan regulasi global seperti kapasitas pabrik, kebutuhan bahan baku, dan memastikan ketersediaan tenaga kerja dan modal.
6. Evaluasi kinerja. Membantu memperbaiki tugas dan metode untuk menyelesaikannya. Misalnya, jika ada sedikit permintaan untuk produk organisasi, ia dapat mengambil tindakan korektif dan menaikkan level dengan meningkatkan kualitas produknya atau dengan membelanjakan lebih banyak untuk iklan.
7. Membantu pemerintah. Memungkinkan pemerintah untuk mengkoordinasikan kegiatan impor dan ekspor dan merencanakan perdagangan internasional.
8. Tujuan perkiraan permintaan. Analisis adalah bagian penting dari pengambilan keputusan bisnis. Tujuan tersebut dibagi menjadi jangka pendek dan jangka panjang. Yang pertama termasuk kriteria berikut:
- Perumusan kebijakan produksi. Peramalan permintaan membantu dalam menilai kebutuhan bahan baku di masa depan sehingga pasokan produk secara teratur dapat dipertahankan. Ini juga memungkinkan pemanfaatan sumber daya secara maksimal karena operasi direncanakan berdasarkan perkiraan. Kebutuhan SDM juga mudah dipenuhi melalui analytics.
- Perumusan kebijakan harga. Mengacu pada salah satu tugas terpenting dari peramalan permintaan. Organisasi menetapkan harga untuk produknya, dengan fokus pada kebutuhan pasar. Misalnya, jika ekonomi memasuki depresi atau resesi, permintaanjatuh pada produk. Dalam hal ini, organisasi menetapkan harga rendah untuk produknya.
- Kontrol penjualan. Membantu dalam menetapkan target penjualan, yang menjadi dasar evaluasi kinerja. Organisasi membuat perkiraan permintaan untuk wilayah yang berbeda dan menetapkan strategi untuk masing-masing wilayah tersebut.
- Organisasi pembiayaan. Dapat dipahami bahwa kebutuhan moneter perusahaan diperkirakan menggunakan peramalan permintaan. Ini membantu dalam menyediakan likuiditas yang tepat untuk organisasi.
Tujuan jangka panjang meliputi:
- Pilihan kapasitas produksi. Dapat dipahami bahwa melalui peramalan permintaan, organisasi dapat menentukan ukuran pabrik yang dibutuhkan untuk produksi. Itu harus memenuhi persyaratan penjualan perusahaan.
- Merencanakan untuk jangka panjang. Ini menyiratkan bahwa perhitungan peramalan permintaan membantu dalam aspek ini juga. Misalnya, jika permintaan yang direncanakan untuk produk organisasi tinggi, maka pelanggan dapat berinvestasi dalam berbagai proyek perluasan dan pengembangan.
- Faktor yang mempengaruhi. Peramalan permintaan adalah proses proaktif yang membantu menentukan produk apa yang dibutuhkan, di mana, kapan, dan dalam jumlah berapa. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi parameter ini.
Jenis produk
Barang dapat berupa produk pabrikan, barang konsumsi atau jasa. Selain itu, mereka mungkin baru atau dijual kembali. Produk yang sudah mapan adalah produk yang sudah ada di pasaran. Dan yang baru adalah yang belum diperkenalkandijual.
Informasi tentang permintaan dan tingkat persaingan hanya diketahui untuk produk yang sudah mapan, karena sulit untuk menghitung permintaan produk baru. Oleh karena itu, peramalan untuk berbagai jenis barang berbeda.
Dalam pasar yang sangat kompetitif, permintaan produk tergantung pada jumlah pesaing yang ada saat ini. Apalagi, selalu ada risiko munculnya peserta baru. Dalam hal ini, menjadi lebih sulit untuk memprediksi apa pun.
Harga suatu produk berperan sebagai faktor utama yang secara langsung mempengaruhi proses peramalan permintaan. Setiap aktivitas analitis organisasi sangat bergantung pada perubahan dalam kebijakan penetapan harga mereka. Dalam skenario seperti itu, sulit untuk menghitung permintaan produk yang akurat secara sempurna.
Kecanggihan juga merupakan faktor penting dalam memperoleh prakiraan permintaan yang andal. Jika terjadi perubahan teknologi yang cepat, penemuan atau produk khas yang ada dapat menjadi usang. Misalnya, ada penurunan yang signifikan dalam permintaan floppy disk dengan munculnya CD dan berbagai drive untuk menyimpan data di komputer. Dengan teknologi yang terus berkembang, sulit untuk memprediksi permintaan produk yang ada di masa depan.
Pandangan ekonomi memainkan peran utama dalam memperoleh perkiraan permintaan. Misalnya, jika ada perkembangan positif dalam perekonomian, maka analisis perusahaan mana pun juga akan positif.
