Peramalan permintaan adalah komponen penting dari setiap strategi manajemen rantai pasok karena, tanpanya, Anda tidak akan memiliki cara untuk memperkirakan cara membeli bahan untuk memenuhi permintaan pelanggan dan meramalkan permintaan di masa depan. Dalam panduan untuk peramalan permintaan ini, Anda akan mempelajari cara meramalkan permintaan dan praktik terbaik untuk perencanaan permintaan dalam rantai pasok.
Apa itu peramalan permintaan dalam rantai pasok?
Peramalan permintaan dalam manajemen rantai pasok mengacu pada proses perencanaan permintaan, atau memprediksi permintaan bahan untuk memastikan Anda dapat mengirimkan produk yang tepat dan dalam jumlah yang tepat untuk memenuhi permintaan pelanggan tanpa menciptakan surplus. Kesalahan perkiraan dapat mengakibatkan terjadinya surplus, yang merupakan pemborosan dan mahal.
Mengapa memperkirakan permintaan penting dalam rantai pasok?
Peramalan permintaan yang akurat penting bagi rantai pasok karena ini adalah proses di mana strategi strategis dan operasional dirancang. Anggap saja sebagai hipotesis yang mendasari aktivitas bisnis strategis dan titik awal untuk sebagian besar proses rantai pasokan, seperti perencanaan bahan baku, pembelian, logistik masuk, arus kas, dan manufaktur.
Menyelaraskan pasokan dengan permintaan
Pada intinya, peramalan permintaan dalam e-commerce membantu menyelaraskan pasokan dengan permintaan pelanggan, memastikan bahwa bisnis menyediakan produk yang tepat pada waktu yang tepat. Penyelarasan ini sangat penting untuk menjaga kepuasan pelanggan, menghindari kehabisan stok dan kelebihan stok, serta mengurangi kelebihan inventaris dan stok mati yang menghabiskan modal dan ruang penyimpanan.
Perencanaan strategis dan alokasi sumber daya
Peramalan permintaan yang akurat memungkinkan bisnis e-niaga untuk merencanakan kampanye pemasaran, mengalokasikan sumber daya secara efisien, dan menetapkan target penjualan yang realistis. Hal ini juga membantu dalam perencanaan keuangan, membantu bisnis menganggarkan pertumbuhan, mengelola arus kas, dan berinvestasi dengan bijak dalam pengembangan produk dan perluasan pasar.
Bagaimana cara kerja peramalan permintaan
Kami telah memberikan banyak informasi kepada Anda dengan sangat cepat, tetapi peramalan penjualan tidak lebih dari penggunaan data penjualan dari masa lalu untuk menentukan permintaan konsumen di masa depan. Proses ini dapat dibagi menjadi peramalan kualitatif dan kuantitatif, yang keduanya mengandalkan sumber daya dan kumpulan data yang berbeda untuk memperkirakan data penjualan yang berguna.
Metode peramalan kuantitatif, juga dikenal sebagai peramalan permintaan pasif, digunakan ketika ada data historis yang ada pada produk tertentu dan permintaan yang telah ditetapkan sebelumnya. Peramalan permintaan pasif membutuhkan penggunaan formulasi matematika dan kumpulan data seperti laporan keuangan, penjualan, angka pendapatan, dan analisis situs web.
Metode kualitatif, atau peramalan permintaan aktif, di sisi lain, bergantung pada teknologi yang sedang berkembang (seperti pembelajaran mesin), perubahan harga dan ketersediaan, siklus hidup produk, peningkatan produk, dan yang terpenting, intuisi dan pengalaman mereka yang merencanakan peramalan.
7 Jenis peramalan permintaan
Setiap jenis perkiraan permintaan menawarkan wawasan yang unik dan sesuai dengan kebutuhan bisnis dan kondisi pasar yang berbeda. Berikut ini adalah rincian dari tujuh jenis utama:
Peramalan permintaan pasif
Peramalan permintaan pasif ideal untuk bisnis dengan pasar yang stabil dan dapat diprediksi. Metode ini mengandalkan data historis dan tren untuk memproyeksikan permintaan di masa depan, dengan asumsi bahwa pola masa lalu akan terus berlanjut. Metode ini kurang cocok untuk pasar yang berubah dengan cepat atau sangat kompetitif di mana inovasi dan gangguan sering terjadi.
Peramalan permintaan aktif
Peramalan permintaan aktif mengambil pendekatan yang lebih dinamis, dengan menggabungkan tren pasar saat ini, perubahan perilaku konsumen, dan pergeseran industri yang akan datang. Ini dirancang untuk bisnis di lingkungan yang bergerak cepat di mana kelincahan dan daya tanggap rantai pasokan sangat penting untuk tetap menjadi yang terdepan.
Peramalan permintaan jangka pendek
Berfokus pada masa depan, biasanya hingga satu tahun ke depan, prakiraan permintaan jangka pendek membantu bisnis mengelola operasi sehari-hari dan fluktuasi musiman secara efektif. Hal ini sangat penting untuk manajemen inventaris dan memenuhi tujuan keuangan jangka pendek.
Peramalan permintaan jangka panjang
Melihat beberapa tahun ke depan, peramalan permintaan jangka panjang digunakan untuk perencanaan strategis, seperti perluasan kapasitas, memasuki pasar baru, atau meluncurkan produk baru. Meskipun pada dasarnya lebih tidak pasti, hal ini sangat penting untuk memandu pertumbuhan bisnis jangka panjang dan keputusan investasi.
Peramalan permintaan eksternal
Pendekatan ini melihat lebih dari sekadar data internal perusahaan, dengan mempertimbangkan indikator ekonomi makro, tren industri, dan lanskap persaingan. Peramalan permintaan eksternal sangat penting untuk memahami kekuatan pasar yang lebih luas dan potensi hambatan rantai pasokan, memposisikan bisnis untuk pertumbuhan yang berkelanjutan.
Peramalan permintaan internal
Berfokus pada data penjualan dan kinerja perusahaan, peramalan permintaan internal memberikan wawasan berdasarkan tren penjualan historis, kapasitas produksi, dan sumber daya internal. Hal ini sangat berguna untuk mengoptimalkan efisiensi operasional dan alokasi sumber daya.
Peramalan kualitatif vs kuantitatif
Meskipun bukan merupakan suatu jenis, perbedaan antara metode peramalan kualitatif dan kuantitatif mendasari proses peramalan permintaan. Metode kualitatif mengandalkan pendapat ahli dan riset pasar, sedangkan metode kuantitatif menggunakan model statistik dan matematika. Pendekatan terbaik sering kali menggabungkan keduanya, dengan memanfaatkan wawasan kualitatif untuk konteks dan data kuantitatif untuk ketepatan.
Teknik peramalan permintaan
Dalam lingkup peramalan kualitatif dan kuantitatif, ada beberapa pilihan metode peramalan permintaan yang dapat Anda gunakan:
- Opini kolektif, yang memanfaatkan pengetahuan dan pengalaman tim penjualan perusahaan untuk mengumpulkan data historis permintaan pelanggan.
- Metode survei pelanggan, yang memberikan informasi utama tentang harapan, keinginan, dan kebutuhan pelanggan. Data ini berguna untuk membuat perkiraan penjualan tetapi lebih sulit untuk memprediksi permintaan aktual.
- Metode barometrik, adalah metode peramalan permintaan aktif yang melibatkan penggunaan indikator ekonomi untuk memprediksi tren dan mengukur aktivitas saat ini, masa lalu, dan masa depan.
- Metode opini ahli, yang melibatkan permintaan saran ahli dari kontraktor eksternal untuk menentukan aktivitas di masa depan.
- Metode eksperimen pasar, yang memanfaatkan eksperimen pasar yang dilakukan dalam kondisi terkendali untuk memberi informasi kepada pengecer tentang perilaku konsumen.
- Metode statistik, adalah metode peramalan permintaan yang memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi dan menganalisis hubungan antara variabel yang berbeda, menetapkan riwayat kinerja dari waktu ke waktu, mengidentifikasi tren dan memperkirakan tren potensial di masa depan.
Faktor-faktor yang mempengaruhi siklus hidup permintaan pelanggan
Memahami faktor-faktor yang memengaruhi siklus hidup permintaan pelanggan sangat penting untuk perkiraan permintaan yang akurat. Faktor-faktor ini dapat sangat bervariasi di berbagai pasar dan produk, tetapi dengan mengenali dan menganalisisnya dapat secara signifikan meningkatkan akurasi peramalan.
Musiman
Tren musiman memiliki dampak besar pada permintaan pelanggan, dengan produk tertentu mengalami lonjakan penjualan selama waktu-waktu tertentu dalam setahun. Bisnis e-niaga harus memperhitungkan musim dalam peramalan permintaan mereka untuk memastikan mereka dapat memenuhi permintaan yang meningkat selama musim puncak tanpa kelebihan stok di luar musim.
Persaingan
Lanskap persaingan dapat secara dramatis memengaruhi permintaan pelanggan. Pendatang baru, produk inovatif, atau strategi penetapan harga yang agresif oleh pesaing dapat mengalihkan permintaan dari produk Anda. Mengawasi persaingan dan mengadaptasi model peramalan permintaan Anda sangat penting untuk tetap berada di depan.
Jenis barang
Sifat produk yang Anda jual juga memengaruhi perkiraan permintaan. Barang yang mudah rusak, barang berteknologi tinggi, dan produk fesyen masing-masing memiliki siklus permintaan yang berbeda dan memerlukan pendekatan perkiraan yang berbeda. Memahami siklus hidup produk dan pola pembelian pelanggan adalah kunci untuk peramalan permintaan yang akurat.
Geografi
Faktor geografis memainkan peran penting dalam peramalan permintaan. Preferensi regional, logistik pengiriman, dan kondisi pasar lokal semuanya dapat memengaruhi permintaan untuk produk tertentu. Bisnis e-niaga perlu mempertimbangkan data geografis dalam model peramalan mereka untuk mengoptimalkan distribusi inventaris dan strategi pemasaran.
Cara memperkirakan permintaan
Peramalan permintaan yang akurat sangat berharga bagi semua bisnis, tetapi sangat berguna bagi merek dan pengecer e-commerce, di mana peramalan yang akurat dapat mendukung upaya manajemen inventaris produk dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Tetapi mengetahui cara melakukan pendekatan terhadap sesuatu yang rumit seperti akurasi perkiraan untuk toko e-commerce bukanlah tugas yang mudah. Untungnya, ada beberapa strategi yang telah dicoba dan benar yang dapat membuat prosesnya lebih mudah.
Kumpulkan data yang tepat
Agar perkiraan permintaan Anda berhasil, Anda harus memastikan bahwa Anda memiliki jenis data yang tepat untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Penting untuk mengasah angka-angka yang memberi Anda informasi yang Anda butuhkan untuk membuat keputusan, seperti tren harga dan berapa banyak orang yang mengunjungi saluran penjualan Anda dalam jangka waktu tertentu.
Cobalah untuk tidak memfokuskan upaya pengumpulan data Anda pada lini produk yang lengkap. Lebih baik berkonsentrasi pada produk dan kategori yang menghasilkan pendapatan paling banyak dan paling populer di kalangan pelanggan.
Sesuaikan untuk variabel
Ada banyak faktor yang masuk ke dalam interaksi harian yang memengaruhi data penjualan. Agar ramalan permintaan Anda berhasil, Anda perlu memperhitungkan variabel apa pun yang dapat mempengaruhi data Anda dengan satu atau lain cara, seperti bencana alam atau penutupan toko yang tidak terduga. Faktor lainnya adalah jika produk tersebut bersifat musiman atau tren, karena permintaan yang terputus-putus atau permintaan di masa mendatang dapat mempersulit pembuatan perkiraan yang akurat.
Mendokumentasikan tren penjualan dan permintaan
Apapun metrik yang Anda pilih, Anda memerlukan proses analisis data berulang yang secara akurat menggambarkan apakah ramalan menjadi lebih baik atau lebih buruk; menunjukkan item yang paling membutuhkan perbaikan; mengukur akurasi pada waktu tunggu pengadaan Anda dan memberikan informasi yang akurat berdasarkan pelanggan, cabang, merek, produk, dan kategori.
Anggaran, beli, dan alokasikan dengan tepat
Setelah perkiraan permintaan Anda tersedia, satu-satunya hal yang perlu dilakukan adalah memanfaatkan data yang dikumpulkan untuk menyusun strategi tentang bagaimana, di mana, dan kapan mengalokasikan sumber daya dan upaya pembelian.
Pentingnya visibilitas waktu nyata
Visibilitas waktu nyata sangat penting untuk peramalan permintaan yang efektif, sehingga memungkinkan bisnis merespons dengan cepat terhadap perubahan pasar dan gangguan rantai pasokan. Dengan memberikan wawasan langsung ke setiap tahap rantai pasokan, perusahaan dapat membuat keputusan yang tepat, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Transparansi langsung ini membantu menjaga tingkat persediaan yang optimal, memastikan kepatuhan terhadap peraturan, dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan, terutama dalam menghadapi kondisi pasar yang menantang.
Menerapkan alat visibilitas inventaris waktu nyata seperti OmniFlow Visibility Suite dari Flowspace memungkinkan bisnis untuk tetap kompetitif dengan beradaptasi dengan cepat terhadap permintaan konsumen dan tren pasar, yang pada akhirnya mengarah pada akurasi peramalan yang lebih baik dan pertumbuhan bisnis.
Disadur dari: flow.space