Como prever a demanda Criar uma demanda de previsão bem-sucedida garante que você tenha inventário suficiente para o próximo período de vendas. Uma previsão de demanda analisa os dados de vendas do passado para determinar a demanda do consumidor no futuro. Com uma previsão precisa da demanda, você terá operações que são mais eficientes, um melhor atendimento ao cliente e um tempo de entrega reduzido em produtos de fabricação. Uma previsão precisa da demanda ajudará você a evitar operações de alto custo, mau atendimento ao cliente e escassez de produtos. 1 Passos Editar Parte Um dos Sete: Recolher informações Editar produtos específicos do alvo. Em vez de se concentrar em uma linha de produtos completa, identifique os produtos específicos que deseja acompanhar. Fazer isso facilita a organização de dados passados e a demanda prevista. Por exemplo, se você tem uma linha existente de roupas de inverno, concentre-se especificamente em luvas primeiro em vez de toda a linha. 2 Concentre-se em seus produtos que ganham mais renda. Por exemplo, muitos empresários aderem à regra 8020, que afirma que 20 dos produtos ou serviços oferecidos por uma empresa geralmente compõem 80 de suas receitas. 3 Identifique esses produtos e acompanhe a demanda por eles. Você pode ter que prever a demanda por cada produto em seu inventário, mas será mais fácil e preciso se você fizer alguns produtos similares ao mesmo tempo como luvas, botas e chapéus de inverno. Considere criar um grupo de Planejamento de Vendas e Operações que inclua representantes de cada departamento e criá-los com a preparação de uma previsão de demanda. Revise seus planos de marketing. Todas as campanhas de marketing ou promoções de vendas podem aumentar a demanda do seu produto. Veja os dados do passado e veja o que foi bem sucedido. Veja se houve descontos especiais ou vendas de férias que aumentaram a demanda por seu produto. Você quer levar tudo isso em consideração ao prever a demanda, especialmente se você planeja repetir estratégias de vendas semelhantes. 4 Analise os indicadores-chave. Descubra o que está por trás da flutuação na demanda de seus clientes. Os principais indicadores incluem fatores demográficos e ambientais. As características demográficas incluem idade, gênero, localização e qualquer outro conjunto de características de identificação. Identificar a demanda de grupos demográficos chave ajuda a reduzir o pool de dados para a previsão. Fatores ambientais também afetam a demanda. Por exemplo, um inverno severo pode causar uma diminuição nas vendas. 5 Olhe para o seu mercado. Analise o que os concorrentes, clientes, banqueiros e outras pessoas em seu mercado estão dizendo e fazendo. Veja se seus concorrentes estão executando grandes vendas ou promoções. 6 Olhe nos meses anteriores. Olhe nos dois últimos meses e variações de vendas anuais, como o tempo de férias. Isso irá ajudá-lo a determinar as flutuações anuais e sazonais. Ao analisar os últimos meses, analise os padrões de condução por trás da demanda. Olhe para qualquer ajuste de preços ou qualquer campanha de marketing que tenha levado a um aumento nos novos clientes. O negócio sempre aumenta por um motivo, e um homem de negócios ou empresária inteligente descobrirá o porquê. Por exemplo, você pode ter executado uma compra, obter uma venda gratuita em agosto para compras na escola. Se você optar por replicar esses fatores, considere isso na sua previsão. 7 Determine seu tempo de execução. O tempo de execução é o tempo entre o início de um pedido ea entrega de um produto. Saber isso irá ajudá-lo a prever a demanda. Isso irá ajudá-lo a determinar a rapidez com que você pode fazer o seu produto e atender a demanda. 8 Se você está comprando seus produtos de outra empresa, o tempo de entrega é o tempo entre a colocação do seu pedido e quando ele chega na sua porta. Você também pode determinar o tempo de execução examinando as matérias-primas e os componentes. Conhecer o tempo de produção requerido irá ajudá-lo a fazer uma demanda de previsão mais precisa. Concentrar-se em um item específico ajuda a prever quanto material você precisará e o tempo de produção para produzir seu produto. Quando você tiver estimativas suas quantidades de produção, observe a demanda de cada item. Por exemplo, se você estiver fabricando lápis, você precisará saber quanto madeira, borracha e levar à ordem com base na sua previsão. 9 Descubra qual abordagem usar. Existem quatro abordagens gerais para prever a demanda. Incluem séries críticas, experimentais, relacionais e temporais. Escolha a melhor abordagem com base no histórico do seu produto. A abordagem experimental, por exemplo, é usada principalmente para novos produtos que não possuem dados de histórico no mercado. Essas abordagens são como você irá reunir a maioria dos seus dados. 10 Você pode combinar as abordagens para criar uma previsão de demanda mais precisa. Considere abordagens de julgamento. Este método baseia-se nos conhecimentos coletivos do mercado observados por sua equipe de vendas e gerentes para determinar a demanda. Essas pessoas podem fornecer previsões de demanda um tanto ou, em alguns casos, muito precisas, com base em seus próprios conhecimentos pessoais e experiência. No entanto, os dados que você recolher deles podem não ser confiáveis, pois depende das opiniões pessoais de seus especialistas. Por esse motivo, os dados derivados de abordagens de julgamento são mais utilizados para fazer previsões de demanda de curto prazo. 11 Existem várias maneiras diferentes de fazer isso, dependendo principalmente de quem você usa para o seu painel. No entanto, você não precisa usá-los todos para uma abordagem adequada de julgamento. Você pode escolher ou qualquer combinação deles para atingir seus objetivos, dependendo de quais grupos você acha que proporcionaria o julgamento mais preciso. Determine se você precisa usar uma abordagem experimental. Esta abordagem funciona melhor para novos produtos e não é útil para produtos existentes que tenham um registro de demanda histórico. Esta abordagem leva os resultados de um pequeno número de clientes e extrapola os resultados para um grande número de clientes. Por exemplo, se você entrar em contato com 500 pessoas ao acaso em uma determinada cidade e 25 dizem que comprará seu produto dentro de 6 meses, você pode assumir que esta porcentagem se aplica a 5.000 pessoas. 12 Se um pequeno grupo de clientes direcionados adora uma nova tecnologia e responde bem ao marketing de teste, você pode extrapolar esse número para também prever a demanda nacional. O problema com esta abordagem é que muitas vezes coleta mais informações sobre a preferência dos clientes em relação ao seu produto em vez de dados da demanda. Considere usar uma abordagem relacional. Esta abordagem tenta descobrir por que as pessoas compram seu produto. A idéia é que, se você pode entender por que as pessoas compram seu produto, então você pode criar uma previsão de demanda com base nesse motivo. Por exemplo, se você vende botas de neve, então você sabe que a demanda por seu produto está relacionada com o clima. Se a previsão do tempo prevê um inverno pesado, você sabe que haverá uma maior demanda por suas botas de neve. 13 Essas abordagens incluem modelos de ciclo de vida e simulação. Calcule a demanda usando abordagens de séries temporais. As séries temporais abordam a tentativa de calcular matematicamente a demanda usando figuras passadas e tendências como um guia. Especificamente, você pode usar médias móveis, médias móveis ponderadas, e suavização exponencial para tentar prever com precisão sua demanda. Essas abordagens lhe darão números mais difíceis do que outras abordagens, mas devem ser combinadas com outras aproximações subjetivas para explicar os efeitos das mudanças futuras no mercado ou no plano de negócios. Parte Cinco dos Sete: Usando abordagens relacionais da cirurgia Editar Examine vendas de anos anteriores para tendências mensais ou sazonais. Observe os números de vendas dos últimos anos para determinar quais as vezes no ano contam a maior porcentagem de suas vendas. Eles são constantes Você experimenta maiores vendas no inverno ou no verão. Medir o aumento ou diminuição nas vendas durante esses horários. A mudança foi maior ou menor em certos anos. Em seguida, pense em por que isso pode ser o caso. Use o que você aprendeu e aplique para a previsão dos anos atuais. Por exemplo, se você vende botas de neve, você pode ter experimentado um impulso particularmente grande nas vendas em um inverno frio. Se este ano se prevê que seja um inverno similarmente frio, você deve aumentar sua previsão de demanda conforme. Procure as reações dos clientes. Isso se refere a situações em que uma mudança no seu produto ou seu mercado resultou em vendas maiores ou menores. Crie gráficos de suas vendas históricas para o produto e marque datas importantes, por exemplo, um aumento de preço ou a introdução de um produto concorrente. Isso também pode ser mais amplo, como uma reação à economia em mudança ou mudanças nos gastos dos consumidores. Leia revistas especializadas e artigos de jornal para reunir esta informação. Ter todos esses dados à mão pode dar uma idéia melhor do que pode afetar sua demanda futura. Crie um modelo de ciclo de vida. Um ciclo de vida refere-se à vida de seus produtos, entre quando foi introduzido pela primeira vez e no presente. Observe as vendas do seu produto em várias etapas. Examine a natureza dos clientes que compram o produto durante essas etapas. Por exemplo, você terá adotadores precoce (aqueles que amam a tecnologia mais recente), compradores convencionais (pessoas que aguardam revisões e referências de produtos), atrasados (eles só compram quando o produto está fora por muito tempo) e outros tipos Dos consumidores. Isso irá ajudá-lo a determinar as tendências do ciclo de vida de seus produtos e os padrões de demanda para o seu produto. 22 As indústrias que mais utilizam este modelo incluem alta tecnologia, moda e produtos que enfrentam ciclos de vida curtos. O que torna esta abordagem única é que a causa da demanda está diretamente ligada ao ciclo de vida dos produtos. Use um modelo de simulação. Crie um modelo que simule o fluxo de componentes em plantas de fabricação de acordo com seus cronogramas de planejamento de requisitos de material e o fluxo de distribuição de seus produtos acabados. Por exemplo, calcule o tempo de entrega para receber cada componente, incluindo o tempo de envio, independentemente do local de origem do mundo. Isso lhe dará uma visão sobre a rapidez com que você pode fazer o seu produto para atender a demanda. 23 Estes modelos são conhecidos por serem difíceis e pesados de criar e manter. Testemunhos de leitores Eu estive fora do mercado por algum tempo, mas à medida que novas tecnologias se desenvolvem, as ferramentas de conhecimento e experiência vão de mãos dadas. Um profissional sempre gosta de se manter a par. Foi interessante passar pelo que apliquei no passado com algumas adições de adições úteis. Passarei por isso novamente. Obrigado. . Mais - Jawaid Manzoor Esta página me ajudou a entender meu relatório sobre Princípios de Marketing. - Jeyz Napial A informação foi muito detalhada e útil. - Sylvie Pereira Muito bem escrita e fácil de entender. - Sohail Akram Bom artigo. É fácil de entender. - Tania MathewsFORECASTING Seasonal Factor - a porcentagem da demanda trimestral média que ocorre em cada trimestre. Previsão anual para o ano 4 prevê ser de 400 unidades. A previsão média por trimestre é de 4004 100 unidades. Previsão trimestral avg. Previsão do fator sazonal. MÉTODOS DE PREECISÃO CAUSAL métodos de previsão causais baseiam-se em uma relação conhecida ou percebida entre o fator a ser previsto e outros fatores externos ou internos 1. regressão: a equação matemática relaciona uma variável dependente a uma ou mais variáveis independentes que se acredita que influenciam a variável dependente 2. modelos econométricos: sistema de equações de regressão interdependentes que descrevem algum setor de atividade econômica. 3. modelos de insumos-saídas: descreve os fluxos de um setor da economia para outro e, assim, prevê os insumos necessários para produzir resultados em outro setor 4. Modelagem de simulação MEDIANDO ERROS DE PREVISÃO Existem dois aspectos dos erros de previsão a serem preocupados - Bias e Bias de Precisão - Uma previsão é tendenciosa se ele se equivoca mais em uma direção do que no outro - O método tende a sub-previsões ou previsões excessivas. Precisão - A precisão da previsão refere-se à distância das previsões da demanda real ignorar a direção desse erro. Exemplo: Para seis períodos, as previsões e a demanda real foram rastreadas. A tabela a seguir apresenta demanda real D t e demanda prevista F t por seis períodos: soma cumulativa dos erros de previsão (CFE) -20 desvio absoluto médio (MAD) 170 6 28,33 quadrado médio Erro de erro (MSE) 5150 6 858,33 desvio padrão de erros de previsão 5150 6 29,30 erro de porcentagem absoluta média (MAPE) 83,4 6 13,9 O que as informações fornecem a previsão tem uma tendência a superestimar o erro médio da demanda por previsão foi de 28,33 unidades, ou 13,9 A distribuição da amostra de demanda real de erros de previsão tem desvio padrão de 29,3 unidades. CRITÉRIOS PARA SELECIONAR UM MÉTODO DE PREVISÃO Objetivos: 1. Maximizar a Precisão e 2. Minimizar Regras de Potencial de Bias para selecionar um método de previsão de séries temporais. Selecione o método que dá o menor viés, conforme medido pelo erro de previsão acumulado (CFE) ou dá o menor desvio absoluto médio (MAD) ou dá o menor sinal de rastreamento ou aceita crenças de gerenciamento sobre o padrão subjacente de demanda ou outros. Parece óbvio que alguma medida de precisão e polarização deve ser usada em conjunto. Como o que é sobre o número de períodos a serem amostrados se a demanda for inerentemente estável, valores baixos de e valores maiores de N são sugeridos se a demanda for intrinsecamente instável, valores elevados de valores N e N e menores são sugeridos? FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingquot refere-se a Uma abordagem para a previsão que desenvolve previsões por várias técnicas, em seguida, escolhe a previsão que foi produzida pelo quotbestquot dessas técnicas, onde quotbestquot é determinado por alguma medida de erro de previsão. PREVISÃO DE FOCO: EXEMPLO Para os primeiros seis meses do ano, a demanda por um item de varejo foi de 15, 14, 15, 17, 19 e 18 unidades. Um revendedor usa um sistema de previsão de foco com base em duas técnicas de previsão: uma média móvel de dois períodos e um modelo de alívio exponencial ajustado pela tendência com 0,1 e 0,1. Com o modelo exponencial, a previsão para janeiro foi de 15 e a média de tendências no final de dezembro foi 1. O varejista utiliza o desvio absoluto médio (MAD) nos últimos três meses como critério para escolher qual modelo será usado para prever Para o próximo mês. uma. Qual será a previsão para julho e qual modelo será usado b. Você responderia à parte a. Seja diferente se a demanda de maio tivesse sido 14 em vez de 19
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