تخطيط الطلب والتنبؤ: كيف يمكن لتعلم الآلة المساعدة

كيف يتم تنفيذ تخطيط الطلب في قطاع السلع الاستهلاكية المعبأة (CPG)؟

تقوم أكثر الشركات تقدمًا في مجال السلع الاستهلاكية المعبأة (CPG) بجمع كميات كبيرة من البيانات من مدرائها ومن السوق. على سبيل المثال، ستقدم أقسام المبيعات أو تطوير الأعمال معلومات حول أساسيات المبيعات، بينما ستقدم التسويق العلامات تقديرات صحة العلامة التجارية. فيما يلي بعض أمثلة على هذه العوامل الأخرى التي يمكن النظر فيها:

1. زيادة التوزيع لكل SKU حسب المنطقة أو حتى مستوى الحساب.
2. جدول الترويج الذي يغطي ليس فقط التوقيت ولكن أيضًا عمق الخصم، وتكرار الترويجات، وتواصل الترويج، وغيرها.
3. مساحة الرفوف بالبوصة أو السنتيمتر الفعلي وأيضًا بالنسبة إلى حصة السوق مقارنة بالمنافسين.
4. مساحة العرض بالعدد الفعلي وأيضًا بالنسبة إلى حصة السوق مقارنة بالمنافسين.
5. نطاق وتكرار الإعلانات.
6. الاستثمار في مختلف وسائل الإعلام.

سيقوم قسم إمداد المنتجات بأخذ هذه المدخلات وتحليلها بالتعاون مع بيانات السوق بشكل رئيسي تكون ذات طابع تاريخي مع بعض الرؤى السوقية من قسم السوق الاستهلاكي. بمجرد أن ينتج تخطيط الطلب التنبؤات، سيقوم كل من قسم المالية وقسم إمداد المنتجات بضبط تمويلهما وطلبات المخزون. ومع ذلك، إذا كان أي من أعلى الإدارة أو التسويق أو المبيعات غير راضٍ عن نتائج التنبؤ، فيتعين إعادة العملية بأكملها حتى يتم التوصل إلى اتفاق بين جميع الأقسام.

لماذا يعتبر تخطيط الطلب هامًا وأي وظائف تشارك فيه في قطاع السلع الاستهلاكية المعبأة؟

يمكن أن يستغرق هذا العملية أشهرًا ويجب أن تتم على الأقل 9 أشهر قبل التنفيذ. صدق يقال إن العديد من المديرين يشعرون بالقلق من هذه العملية. ومع ذلك، فإن هذا التمرين في تخطيط الطلب هو نشاط حيوي للعلامات التجارية التي ترغب في المنافسة في السوق بشكل مسؤول ودون تعريض الشركة بأكملها للمخاطر.

كيف يتم تنفيذ تخطيط الطلب حاليًا؟

هناك العديد من أساليب تخطيط الطلب، واختيار الأسلوب يعتمد على طبيعة العمل التجاري، والمنتج أو الخدمة المقدمة، وتوفر البيانات. فيما يلي بعض أشهر الأساليب المستخدمة:

1. التنبؤ الإحصائي:
– يشمل استخدام بيانات المبيعات التاريخية لتحديد الأنماط والاتجاهات، ثم استخدام هذه المعلومات لتوقع الطلب المستقبلي. يمكن تقسيم هذا الأسلوب إلى طرق فرعية مختلفة مثل تحليل السلاسل الزمنية، وتحليل الانحدار، والتنعيم التربيعي.

2. البحث السوقي:
– يتضمن هذا الأسلوب جمع بيانات حول تفضيلات العملاء وعادات الشراء وعوامل أخرى ذات صلة قد تؤثر في الطلب. يتم استخدام هذه المعلومات لإنشاء توقع للطلب.

3. التخطيط والتنبؤ وإعادة التعبئة بالتعاون (CPFR):
– يتضمن هذا الأسلوب مشاركة بيانات الطلب بين الشركة ومورديها وموزعيها وشركاء آخرين لتحسين دقة تخطيط الطلب. يعتمد هذا الأسلوب بشكل كبير على مشاركة البيانات والتعاون والاتصال.

4. رأي الخبراء:
– يتضمن هذا الأسلوب جمع آراء من خبراء الصناعة والأطراف الداخلية ومصادر أخرى ملمة بالمعرفة لتحديد التغييرات المحتملة في السوق التي قد تؤثر على الطلب.

5. نماذج المحاكاة:
– يتضمن هذا الأسلوب إنشاء نماذج تحاكي سيناريوهات مختلفة للطلب ونتائجها. يمكن أن يساعد هذا الأسلوب الشركات في التخطيط للتغييرات غير المتوقعة وعدم اليقين.

لكل من هذه الأساليب مزاياها وعيوبها، واختيار الأسلوب يعتمد على عدة عوامل، بما في ذلك حجم وتعقيد العمل التجاري، وتوفر وجودة البيانات، ومدى الدقة المطلوبة لتوقع الطلب.

كيف يمكن تحسين تخطيط الطلب؟

أحدثت التعلم الآلي (ML) تحسينًا كبيرًا في تخطيط الطلب عن طريق مساعدة الشركات في تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والتنبؤ بالطلب المستقبلي بدقة أكبر. فيما يلي بعض الطرق التي قد قام بها التعلم الآلي بتحسين تخطيط الطلب:

1. تحسين الدقة:
– قامت التعلم الآلي بتحسين دقة توقعات الطلب عن طريق تحليل كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة، مثل بيانات المبيعات التاريخية ووسائل التواصل الاجتماعي وعوامل السوق الخارجية. من خلال تحديد الأنماط وتوقع الطلب المستقبلي بدقة أكبر، يمكن للشركات تجنب نفاذ المخزون أو زيادته، مما يؤدي إلى رضا العملاء وتحسين الربحية.

2. تحليل البيانات في الوقت الحقيقي:
– يمكن للتعلم الآلي تحليل البيانات في الوقت الحقيقي، مما يتيح للشركات تحديد التغييرات في الطلب بسرعة والاستجابة وفقًا لذلك. وقد ساعد ذلك الشركات في ضبط مستويات المخزون وجداول الإنتاج بشكل أكثر فعالية، مما يقلل من الفاقد ويحسن الكفاءة.

3. التوسعية:
– يمكن توسيع التعلم الآلي بسهولة لتحليل مجموعات بيانات أكبر أو بيانات أكثر تعقيدًا، مما يجعلها مثالية للشركات ذات محفظة منتجات كبيرة أو سلاسل توريد معقدة. وقد ساعد ذلك الشركات في التعامل مع المزيد من البيانات وتوليد توقعات أكثر دقة، حتى مع نمو أعمالها.

4. النمذجة التنبؤية:
– يمكن للتعلم الآلي إنشاء نماذج تنبؤية يمكن استخدامها لتوقع الطلب تحت سيناريوهات أو فرضيات مختلفة. وقد ساعد ذلك الشركات في فهم أفضل لتأثير مختلف العوامل على الطلب واتخاذ قرارات أكثر إيعازًا.

5. تحسين التعاون:
– ساعد التعلم الآلي في تحسين التعاون بين الأقسام المختلفة عن طريق توفير لغة وإطار عمل مشترك لفهم تأثير التسويق وغيرها من العوامل على المبيعات. وقد ساعد ذلك في تحطيم الأبراج وتعزيز ثقافة التعاون والاتصال، مما يؤدي إلى تحسين تخطيط الطلب بشكل أدق وفعّال.

أصبح التعلم الآلي أداة أساسية في تخطيط الطلب للمساعدة في تحسين توقعات الشركات بشكل أكثر دقة، وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية، و

تواصل مع إندارو واعرف المزيد حول تخطيط الطلب!

تابعونا على LinkedIn

الصورة من تصميم a على Freepik