Demand Sensing
Genom att använda realtidsdata och avancerad analys för att förstå och förutsäga kundernas efterfrågan gör Demand Sensing det möjligt för företag att optimera hanteringen av supply chain och lager.
Demand sensing skiljer sig från traditionell efterfrågeplanering, som bygger på historiska försäljningsdata och utgår från att den framtida efterfrågan kommer att följa samma mönster som tidigare.
Demand sensing är utformat för att vara mer flexibelt och responsivt och tar hänsyn till aktuell information om faktorer som förändringar i konsumentbeteende, vädermönster och ekonomiska förhållanden.
Demand sensing blir allt viktigare i dagens marknadssammanhang, då företag står inför olika utmaningar som gör traditionell efterfrågeplanering mindre effektiv, såsom snabbt föränderliga konsumentpreferenser, ökad komplexitet i värdekedjan, marknadsstörningar och sociala faktorer.
Hur fungerar efterfrågestyrning?
Först måste de exogena datakällorna identifieras och analyseras. Det är avgörande att avsätta tillräckligt med tid för denna fas, eftersom den inte bara begränsar det potentiellt omfattande fältet av variabler av intresse, utan också kräver att man hittar datakällor som tillhandahåller värden för dessa variabler i det format och med den tidsfrekvens som krävs för prognosprocessen.
Sedan väljer man de ML-algoritmer som ska användas för att uppskatta vilken effekt en eller flera exogena variabler, eller en kombination av dessa, har på försäljningen.
Därefter tränar och testar man ML-algoritmerna på historiska data för att välja ut de exogena variabler vars effekt på efterfrågeprognosen kan förutsägas med tillräcklig noggrannhet och är signifikant.
Slutligen möjliggörs dataflöden för att systematiskt hämta de förutsagda värdena för dessa variabler så att de aktivt kan användas för att stödja prognosprocessen.
Demand Sensing från sedApta
Algoritmer för maskininlärning används för att analysera hur en eller flera exogena variabler har påverkat tidigare försäljning, i syfte att uppskatta vilken inverkan dessa variabler kan komma att ha på framtida försäljning.
När de exogena variablerna av intresse har identifierats, oavsett om de är oberoende av den sektor där företaget är verksamt (t.ex. makroekonomiska indikatorer som BNP) eller sektorsspecifika (t.ex. trender i matvanor inom F&B-sektorn), är nästa steg att träna och testa specifika algoritmer för maskininlärning. Detta görs för att avgöra om, och i vilken utsträckning, den prognos som genereras av sedApta Sales Analysis bör justeras för att ta hänsyn till externa faktorer.
Beroende på typen av prognosprocess och de exogena variablernas karaktär kan dessa användas för att finjustera prognosen både på kort sikt (dagar och veckor) och på medellång sikt (månader).
Att använda maskininlärningsalgoritmer i kombination med de traditionella prognosalgoritmerna i sedApta-paketet för att beakta exogena variabler ger många fördelar, bland annat:
- Mer exakta och tillförlitliga prognoser
- Ökad förmåga att snabbt och effektivt revidera prognosen som svar på förändringar i det sammanhang där företaget verkar
- Överlägsen kapacitet för efterfrågeanalys, vilket leder till en bättre förståelse av de faktorer som har störst inverkan på försäljningen och därmed stödjer budgeterings- och rullande prognosprocesser.
Relaterade produkter
Om planering av supply chain
Värdeskapande över hela planeringshorisonten
Optimering av försäljningen & operativ planering är, på dagens efterfrågestyrda marknader, avgörande för att företag ska kunna nå sina affärsmål. Om ditt företag strävar efter att uppnå branschledande resultat och överträffa konkurrenterna måste det kunna införa en effektiv S&OP-process, vars effektivitet i sin tur beror på den teknik som används.