Kysynnän ennustaminen toimii perustana kaikelle liiketoiminnalle ja erityisesti datapohjaiselle päätöksenteolle – oli kyse jakelun suunnittelusta, tuotannon aikatauluttamisesta, varastonhallinnasta tai henkilöstösuunnittelusta. Kun ennusteet ovat tarkat, voidaan tarjota parempaa asiakaspalvelua, säästää kustannuksia ja myös parantaa henkilöstötyytyväisyyttä.
Koostimme tiiviin tietopaketin – lue lisää kysynnän ennustamisesta, miten se toimii ja miksi se on tärkeää!
MITÄ KYSYNNÄN ENNUSTAMINEN ON?
Kysynnän ennustaminen pohjautuu dataan, analytiikkaan ja algoritmeihin. Niiden avulla voidaan ennustaa kysyntää tulevaisuudessa, ja riippuu liiketoiminnasta, mistä näkökulmasta tulevaa kysyntää halutaan tarkastella. Yleisempien avainlukujen, kuten arvioidun liikevaihdon, myynnin ja transaktioiden määrän ennustamisen lisäksi voidaan esimerkiksi vähittäiskaupassa ennusteiden perusteella arvioida tulevaa kävijämäärää, call center -palvelussa saapuvien puhelujen määrää tai ruokalähettipalvelussa tulevia tilauksia.
MITEN KYSYNTÄÄ ENNUSTETAAN?
Kysynnän ennustaminen pohjautuu menneisyydessä toistuneiden kaavojen tunnistamiseen ja niiden jatkamiseen tulevaisuuteen. Mitä enemmän historiadataa on käytettävissä, sen tarkemmin voidaan ennustaa tulevaisuutta. On monia tapoja ennustaa kysyntää. Joskus tarkkojakin ennusteita voidaan tehdä esimerkiksi Excelin eksponentiaalisen tasoituksen ja lineaarisen regression avulla. Tilanteet kuitenkin muuttuvat. Asiayhteydessä täytyy myös ottaa huomioon esimerkiksi tapahtumat, trendit, sää ja sesonkivaihtelu – nämä kaikki vaikuttavat ennustettavuuteen. Jotkut ennustamistyökalut saattavat toimia yhdessä yhteydessä, mutta eivät välttämättä enää seuraavassa. Jos halutaan ottaa huomioon muuttujien moninaisuus ja tehdä tarkkoja ennusteita, eivät perinteiset työkalut välttämättä enää riitä vaan tilalle tarvitaan tekoälyyn pohjautuvaa teknologiaa. Toinen hyvä syy harkita tekoälyavusteista kysynnän ennustamista on se, että perinteiset menetelmät vaativat usein manuaalista säätöä ja toimintatapojen jatkuvaa muuttamista, mikä viimeistään useamman kysynnän ajurin kohdalla menee jo mahdottomaksi. Mutta mitä enemmän ennustamisen metodeja on, sen tehokkaammin niitä pystytään hyödyntämään. Ja tässä yhteydessä tekoäly astuu mukaan peliin.
KYSYNNÄN ENNUSTAMISEN HYÖDYT LIIKETOIMINNALLE
Kysynnän ennustaminen on tärkeää esimerkiksi varastonhallinnassa. Kun kysynnän ennustaminen on tarkkaa, saadaan arvokasta tietoa siitä, kuinka paljon, milloin ja mitä tuotteita varastoon tarvitaan. Näin tietoa voidaan tehokkaasti hyödyntää myynnissä ja markkinoinnissa ja siten kasvattaa liikevaihtoa. Samalla vältytään siltä, että jouduttaisiin myymään eioota. Lisäksi varastointiin liittyvät kustannukset saadaan pidettyä kurissa.
Samaan aikaan kysynnän ennustaminen myös mahdollistaa liiketoiminnassa työvoiman ja logistiikan oikean kohdistamisen. Kun tuleva kysyntä on tiedossa, voidaan suunnitella koko logistiikka sen mukaisesti – oikea määrä ajoneuvoja, optimoituja reittivalintoja sekä varaston hallintaa. Myös tällä tavoin säästetään kustannuksia ja saadaan optimoitua tehokkuus.
Työvoimanhallinnassa kysynnän ennustaminen on yhtä lailla tärkeää. Koko työvuorosuunnittelu perustuu kysyntään. Henkilöstötarvetta ennustettaessa pitää ottaa huomioon ruuhkahuiput ja myös hiljaisemmat tunnit, ja täyttää työvuorot näiden perusteella. Silloin voidaan miehittää työvuorot juuri oikein ja ali- tai ylimiehitystä voidaan välttää. Ja kun ruuhkahuippujen kiire ja ylityöt saadaan tasapainotettua paremmin, auttaa se myös henkilöstöä viihtymään työssään. Henkilöstötarpeen tehokas ennustaminen tuo mukanaan kustannusten pienentymistä, palvelutason nostamista ja henkilöstötyytyväisyyden nousua.
Kysynnän ennustaminen itsessään ei ole mikään uusia asia, mutta tuorein teknologia tuo siihen ennennäkemättömän tarkkuuden. Tekoälyavusteisella kysynnän ennustamisella on myös aiempaa helpompaa luoda ennusteita säännöllisemmin ja ottaa huomioon sisäiset ja ulkoiset muuttujat. Kysynnän ennustaminen myös tarjoaa katsauksen tärkeään dataan ja on siten tehokas työkalu, kun koko toimitusketjua halutaan optimoida ja tehostaa.
