Superforecasting bi mogli nazvati novom generacijom prognoziranja ili Foercasting 2.0. Analizirali smo planiranje pomoću scenarija, a sada nastavljam sa planiranjem na osnovu potražnje.
Demand driven forecasting ili Progoza na osnovu potražnje je metoda koja se razlikuje konceptualno od tradicionalnog prognoziranja na osnovu ponude i opskrbe. Tradicionalna prognoza gleda u prošlost, ali uglavnom gleda opskrbne kategorije kao što su isporuka, proizvodnja i narudžbe. Malo koja prognoza uzima u obzir podatke o stvarnoj potražnji od strane krajnjih korisnika i potrošača. Prema jednoj studiji najviše (oko 75%) se koriste podaci narudžbi kupaca, zatim oko 60 posto slučajeva isporuke kupaca i nadopuna robe i tek na kraju 33% POS (Point of Sale) podaci. To je djelomično iz razloga što stvarni podaci o potražnji ne postoje ili nisu postojali. Međutim to ipak ne objašnjava do kraja jer određeni podaci postoje već desetljećima (POS podaci i podaci istraživanja marketinških agencija). Dakle stvar je više u upravljanju promjenama i edukaciji tj. tradiciji i navici nego u nepostojanju podataka.
Dakle, prognoza na osnovu potražnje se sastoji od nekoliko elemenata kao što su:
- Klasična prognoza koju bi trebali koristiti sa tradicionalnim metodama predviđanja potražnje na osnovu prošlosti, zatim tu je
- Demand sensing ili (pred)osjećanje potražnje koji se odnosi na čitanje signala koji nam govore o onome što bi se moglo dogoditi i
- Demand shaping ili oblikovanje potražnje – da na neki način kreiramo i mijenjamo potražnju na osnovu naših potreba i mogućnosti.
Klasična prognoza se sastoji od dva elementa: 1) Postavljanje temeljne prognoze ili osnove za predviđanje koja se radi na osnovu prošlih podataka. Tu možemo koristiti razne metode statistike kao što su vremenske serije, sezonalnost i metode izglađivanja. 2) Drugi dio ili element ovog temeljnog predviđanja je korištenje jednog oblika ekspertnog znanja o domeni vezanoj uz predmet prognoze. U ovom slučaju govorimo o stručnjacima iz domene proizvoda, marketinga, financija, prodaje, nabave i logistike. Dakle svako znanje koje možemo iskoristiti da bi se ona osnovna prognoza ažurirala sa znanjima koja postoje interno ili eksterno.
Nakon postavljanja prvog elementa tj.definiranje klasične prognoze koristeći neku od klasičnih statističkih metoda, koja nam čini bazu za daljnje korake, koristimo tzv. Demand sensing. Demand sensing se odnosi na osjećanje, ili još bolje rečeno, predosjećanje potražnje ili čak čitanje nekih signala na tržištu (isporuke, narudžbe i podaci od strane kupaca) koji nam govore o tome što trebamo očekivati, a nije obuhvaćeno klasičnim metodama statistike i ekspertize. U ovu kategoriju ubrajamo mjerenje utjecaja Demand shapinga i njegovih metoda kao što su akcije, novi proizvodi isl. Treća stvar vezana uz osjećaj potražnje je smanjenje nepoznatih elemenata u prognozama, a to je najviše moguće kroz skraćivanje intervala prognoza sa mjesečnih na tjedne ili čak dnevne.
Treći element prognoze na osnovu potražnje je Demand shaping koji obuhvaća razne akcije, uvođenje novih modela i proizvoda, promjene cijena, poticaji i razne strategije za upravljanje životnim vijekom proizvoda. To su metode kojima se direktno ili indirektno utječe na potražnju. Klasični primjer oblikovanja potražnje je kada nas nazove kupac i traži da mu prodamo prijenosno računalo sa standardnom konfiguracijom od 4 GB Rama i diskom od 150 GB. S obzirom da tog artikla trenutno nema na lageru prodavač preusmjerava kupca na drugi sličan proizvod koji ima konfiguraciju od 6 GB Rama i diskom od 300 GB po cijeni standardnog računala.
Međutim problem je kada mi sa određenim akcijama i promotivnim aktivnostima zapravo ne utječemo na potražnju u smislu oblikovanja (shaping) nego na prebacivanje potražnje (shifting) sa jednog proizvoda na drugi, ili sa jednog vremenskog razdoblja na drugu ili s jednog geografskog područja na drugo. Na ovaj način zapravo kanibaliziramo svoju vlastitu prodaju, s tim da smanjujemo vlastitu profitabilnost (ulažemo u promotivne aktivnosti i/ili smanjujemo maržu kroz promotivne cijene) bez da povećavamo prodajne volumene na nivou cijelog tržišta.
Ako želite naučiti nešto više o tome kako bolje predviđati buduće događaje možemo za vaše djelatnike organizirati inhaus radionicu ili nas posjetite na otvorenom treningu:
SUPERFORECASTING – Planiranje za profesionalce
Autor bLogistike je Antonio Zrilić – ekspert za Supply Chain Management (Povećanje efikasnosti i upravljanje lancem opskrbe, optimizaciju zaliha i procesa) te osnivač tvrtke Logiko d.o.o.