Что такое прогнозирование спроса и как оно влияет на цепочку поставок

Прогноз спроса — точка отсчета для всей цепи поставок. На основе прогноза компания решает, сколько нужно выпустить товара и заказать сырья, куда и в каком количестве доставить продукцию на склады и торговые точки, как правильно организовать логистику и другие процессы. 

Мы поговорили с Инной Коган, экспертом по интегрированному планированию в FMCG и ритейле, о том, как работает прогнозирование спроса на практике и какие тонкости важно учесть бизнесу.

Что такое прогноз спроса и какая его роль в планировании

Прогнозирование спроса — это оценка будущего спроса на конкретный продукт или услугу. Чаще всего в компаниях этим занимаются отделы аналитики, продаж и маркетинга. 

Прогноз спроса также лежит в основе процессов стратегического планирования — Sales and Operations Planning (S&OP) и Integrated Business Planning (IBP). В этом случае он используется для согласования всех операционных и долгосрочных задач бизнеса с рыночным спросом.

Вот, как точность прогноза влияет на разные задачи компании:

• Производство и запасы. Команда понимает, сколько нужно закупить сырья, какого темпа производства придерживаться и где хранить готовый товар. Это помогает сбалансировать запасы на складах и оптимизировать работу цехов.
• Логистика. Компания знает, какой объем товаров нужно доставить в распределительные центры и торговые точки, поэтому может заранее спланировать логистику. 
• Маркетинг и продажи. Когда бизнес понимает, сколько нужно выпустить товаров в продажу, проще составить график рекламных кампаний и подготовиться к высокому спросу.
• Финансы. На основе плана продаж, согласованного всеми подразделениями, можно реалистично планировать бюджет: закупить новое оборудование, открыть новую торговую точку, закрыть убыточную или сократить расходы.

Прогноз спроса помогает компании сбалансировать запасы, снизить издержки и повысить общую производительность.

Какие методы прогнозирования спроса бывают

Чаще всего компании используют экспертные и математические методы прогнозирования.

Экспертный — прогноз составляют опытные аналитики. Они берут за основу историю продаж компании и учитывают факторы, которые, по их опыту, могут повлиять на спрос.

Математический — это статистические и математические модели, с помощью которых можно сделать расчет спроса.  

Оценка, основанная на мнении экспертов, может быть субъективной, тогда как алгоритмические методы не всегда улавливают тонкости потребительского поведения. Поэтому оптимальным решением будет комбинированный подход. Программа позволит обработать больше данных и сэкономит время, а опыт сотрудников дополнит и скорректирует прогноз.

Какие бывают математические методы:

• Простая скользящая средняя (SMA). Это метод, при котором для прогноза спроса используется среднее значение предыдущих данных за определенный период времени. Например, при использовании 5-дневной SMA для прогноза спроса на следующий день, берется среднее значение последних 5 дней.
• Метод средней взвешенной. Каждое значение данных умножается на соответствующий ему вес, отражающий его важность. Сумма взвешенных значений используется для прогнозирования спроса. Например, этот метод можно использовать в производстве и продаже электроники, чтобы оценить будущий спрос на популярные или маржинальные модели. 
• Метод экспоненциального сглаживания (ES). В этом методе больше внимания уделяется последним данным, присваивается им больший вес. При этом, используется коэффициент сглаживания, чтобы определить, насколько сильно новые данные влияют на прогноз. Метод не подходит для отраслей с выраженными трендами и сезонностью. 
• Метод Хольта-Винтерса. Это расширенная версия метода экспоненциального сглаживания. Она включает в себя учет сезонности и делает метод подходящим для прогнозирования в данных с ярко выраженными тенденциями и циклами. Например, для туризма, гостиничного бизнеса или производства мороженого. 

Из каких этапов состоит прогнозирование спроса

1. Сначала компания формирует неограниченный прогноз спроса (unconstrained demand). Суть unconstrained demand — предположить, что бизнес не ограничен в ресурсах. На этом этапе учитываются исторический спрос и маркетинговые активности, которые компания хочет реализовать. 
2. Затем прогноз передается по цепочке согласования. Каждое подразделение оценивает свои возможности: например, сколько запасов осталось на складе, какой объем нужен для пополнения распределительных центров, сколько нужно заказать сырья у поставщиков. 
3. Прогноз возвращается в отдел планирования вместе с изменениями, которые внесли подразделения на основе имеющихся ресурсов.
4. Формируется итоговый прогноз с учетом реальных возможностей всей цепочки поставок — это называется constraint demand. Так компания приходит к объему продукции, который она может продать с учетом ограничений своего бизнеса.

Почему не стоит рассчитывать только на исторические данные

Чаще всего при планировании спроса используют данные о продажах за последние 2-3 года. Анализ предыдущих периодов помогает выявить сезонные колебания, тренды и особенности спроса. Помимо этого, специалисты по планированию очищают историю от «всплесков» — скачков или падений продаж, которые были разовыми и имели свои причины. 

События в прошлом не обязательно повторятся в будущем. Поэтому лучше не полагаться на методы прогнозирования, которые строятся только на исторических данных, а делать расширенный анализ.

При планировании спроса также нужно учитывать: маркетинговые тренды, экономические и геополитические события, сезонность, работу поставщиков, отзывы клиентов и много других факторов. Здесь подробно рассказали, что еще влияет на спрос и от чего он зависит.

Как точность прогноза влияет на выручку

Здесь все просто: чем точнее прогноз, тем больше прибыли получит бизнес. Спросили у Инны, как это выглядит на практике.

Почему прогноз работает не так, как должен

Иногда компании сталкиваются с ситуацией: сделали прогноз, постарались учесть все факторы, но на практике все пошло по-другому.

Проблемы, из-за которых снижается точность прогнозирования:

• Нет единого процесса планирования. Если каждый отдел ведет табличку в Excel и не использует одну систему для планирования, то данные могут расходиться. В результате компания получит прогноз, который не имеет ничего общего с реальными цифрами.
• Недостаток сведений. Например, в Казани дефицит растительного масла, а в Воронеже им переполнены склады. Если подразделения не поделились этой информацией друг с другом, то прогноз будет недостоверным.
• Не проводится анализ рынка. Тенденции, выбор покупателей и поведение конкурентов часто меняются. Например, 5 лет назад были популярны спиннеры, а в 2024 году их почти не покупают. Если не анализировать поведение потребителей и рынок, то можно получить недостоверный прогноз.
• Отсутствует календарь событий. Часто команды не ведут календарь событий, потому что можно спросить у коллеги и узнать, что было пару лет назад. Но когда люди увольняются, новые сотрудники не понимают, почему в III квартале 2019 года был скачок продаж. Если неправильно интерпретировать данные, то возникают ошибки в прогнозе.
• Используется только один метод прогноза. Специалист может оценить поведение покупателей, а вот алгоритмы не понимают, почему в марте 2020 года люди массово скупали гречневую крупу. Если работать только с одним методом, то прогноз получится неполным.

Бывают ситуации, которые нельзя предсказать. Например, во время пандемии COVID-19 случилась паника, и это повлияло на продажи: люди массово скупали крупы, соль, масло, корм для животных. Компании не были готовы к такому повышенному спросу: приходилось искать новых поставщиков и делать все, чтобы полки в магазинах не пустовали. Поэтому работа со спросом не ограничивается одним прогнозом: нужно организовать все процессы в компании так, чтобы она могла гибко подстраиваться под рынок.

Как улучшить качество прогноза

Мы уже выяснили, что точность прогноза может стоить компании больших денег. Как со знаком плюс, так и минус. 

Вот несколько советов, которые могут улучшить качество прогноза спроса и предостеречь от финансовых потерь: 

• Согласуйте прогноз между подразделениями — кросс-функциональный обмен данными поможет составить более точный план.
• Внедрите процесс S&OP, чтобы синхронизировать все отделы и повысить адаптивность компании к изменениям на рынке.  
• Планируйте продажи и пополнения производства заранее, чтобы не допустить пустых полок или простоя производства.
• Автоматизируйте работу со спросом с помощью систем планирования. Это поможет снять рутину с сотрудников, подключить сложную аналитику и сделать прогноз более точным. 

Главное о прогнозировании спроса

1. Прогнозирование спроса — оценка будущего спроса на конкретный продукт или услугу. 
2. Прогноз спроса помогает компании эффективно использовать свои ресурсы, снижать издержки и улучшать производительность.
3. События в прошлом не обязательно повторятся в будущем. Поэтому лучше не полагаться на методы, которые строятся только на исторических данных.
4. Оптимальный подход к прогнозированию— сочетание экспертного мнения и систем Demand planning.
5. Процесс строится так: сначала выстраивается прогноз в условиях неограниченного спроса, а затем редактируется с учетом ограничений бизнеса по ресурсам и мощностям.
6. Нельзя предусмотреть все скачки спроса. Важно организовать процессы в компании так, чтобы она могла быстро подстроиться под изменения рынка.