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• 단계

성공적인 시장 수요 예측은 다음 판매에 대비하는 데 도움이됩니다. 수요 예측은 과거의 판매 데이터를 사용하여 미래의 소비자 수요를 결정하는 것입니다. 정확한 수요 예측을 통해 비즈니스 운영이 더 효율적이고 고객 서비스가 개선되며 생산 시간이 단축됩니다. 덕분에 기업은 높은 운영 비용, 열악한 고객 서비스 및 부족을 피할 수 있습니다.

단계

7 부 중 1 부 : 정보 수집

1. 

   제품 별 식별. 전체 제품 라인에 집중하는 대신 추적하려는 특정 제품을 식별하십시오. 따라서 과거 데이터를 정렬하고 향후 수요를 예측하는 것이 더 쉬워집니다. 예를 들어, 기존의 겨울 의류 라인이있는 경우 전체 라인을 포용하는 대신 장갑에 먼저 집중하십시오.
   • 매출이 가장 높은 제품에 집중하세요. 예를 들어, 많은 기업은 80/20 원칙을 유지합니다. 즉, 일반적으로 기업이 제공하는 제품 또는 서비스의 20 %가 기업 수익의 80 %를 가져옵니다. 그들의 필요를 파악하고 추적하십시오.
   • 사용 가능한 모든 제품에 대한 수요를 예측해야 할 수도 있습니다. 그러나 장갑, 부츠 및 겨울 모자와 같은 몇 가지 유사한 제품을 예측할 때마다 더 쉽고 정확할 것입니다.
   • 각 부서의 담당자를 포함하고 제품 수요 예측을 준비하는 작업을 수행하는 운영 및 판매 계획 팀을 만드는 것을 고려하십시오.

2. 

   
   
   마케팅 계획을 검토하십시오. 제품에 대한 수요를 증가시키는 데 도움이 될 수있는 모든 마케팅 또는 판촉. 과거 데이터를보고 성공한 곳을 확인하십시오. 특별 판매 또는 연말 연시 프로모션이 제품에 대한 수요를 증가 시켰는지 고려하십시오. 특히 사용 된 판매 전략을 반복하려는 경우 수요를 예측할 때이 모든 것을 고려해야합니다.

3. 

   
   
   주요 지표를 검토하십시오. 제품에 대한 고객 수요 불안정의 원인을 파악합니다. 주요 지표에는 인구 통계 및 환경 요인이 포함됩니다. 인구 통계에는 연령, 성별, 지리적 위치 및 기타 식별자 그룹이 포함됩니다. 주요 인구 통계 그룹의 요구 사항을 식별하면 예측에 사용되는 데이터 영역을 좁히는 데 도움이됩니다. 환경 요인도 수요에 영향을 미칩니다. 예를 들어 극도로 혹독한 겨울이 판매 감소의 원인이 될 수 있습니다.

4. 

   
   
   시장을보세요. 경쟁사, 고객, 은행 및 기타 시장 참여자의 모든 단어와 직업을 분석하십시오. 경쟁 업체가 큰 세일이나 프로모션을 진행하고 있는지 고려하십시오.

5. 

   이전 달의 검토. 이전 달과 휴일 기간과 같은 연간 매출 차이를 확인합니다. 이는 연간 및 계절별 변동을 식별하는 데 도움이됩니다. 지난 몇 달 동안 수요 뒤에있는 메커니즘을 분석하십시오. 새로운 고객을 창출 한 가격 조정이나 마케팅 캠페인을 놓치지 마십시오. 사업 번영에는 항상 이유가 있으며 현명한 기업가는 그것을 찾을 것입니다. 예를 들어 8 월에 "새 학년도"제품에 대해 "1 개 구매시 1 개 무료"를 실행할 수 있습니다. 이러한 전략을 재사용하기로 결정한 경우 예측에서 고려하십시오.

6. 

   배달 시간을 결정하십시오. 배송 시간은 주문이 접수 된 시점부터 제품 배송이 완료 될 때까지의 시간입니다. 이 정보는 수요 예측에 도움이됩니다. 덕분에 제품이 완성되는 속도를 결정하고 시장 수요를 충족시킬 수 있습니다.
   • 다른 회사에서 구매 한 경우 배송 리드 타임은 주문이 접수 된 시점부터 상품이 목적지로 배송되는 시점에 종료됩니다.
   • 제품의 원자재 및 구성 요소를 계산하여 배송 시간을 결정할 수도 있습니다. 필요한 생산 시간을 알면 수요를보다 정확하게 예측하는 데 도움이됩니다. 특정 제품에 집중하면 필요한 재료의 양과 제품의 생산 시간을 추정하는 데 도움이됩니다.
   • 수량을 예측 한 후에는 각 제품의 요구 사항을 고려하십시오. 예를 들어, 연필을 만드는 경우 추정치를 기반으로 목재, 고무 및 기타 필요한 정보의 양을 알아야합니다.
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7 부 중 2 부 : 시장 접근 방식 결정

1. 

   사용 된 방법을 결정하십시오. 일반적으로 수요를 예측하는 네 가지 주요 방법이 있습니다. 여기에는 판단, 실험, 관계 / 인과 및 타임 라인이 포함됩니다. 제품의 역사를 바탕으로 가장 적합한 방법을 선택하십시오. 예를 들어, 실험 방법은 시장에 과거 데이터가없는 신제품에 자주 사용됩니다. 이러한 방법은 사용해야하는 대부분의 데이터를 수집하는 데 사용할 방법을 보여줍니다.
   • 보다 정확한 수요 예측을 위해 여러 방법을 결합 할 수 있습니다.

2. 

   판단력있는 접근 방식을 고려하십시오. 이 방법은 영업 및 관리 팀이 관찰 한 시장에 대한 일반적인 이해를 기반으로 요구 사항을 결정합니다. 자신의 지식과 경험을 바탕으로이 사람들은 어느 정도의 정확도로 예측을 할 수 있으며 어떤 경우에는 예측이 매우 정확합니다. 그러나이 소스에서 수집 된 데이터는 개인의 관점에 따라 달라지기 때문에 신뢰할 수 없습니다. 따라서 단기 수요 예측에만 사용해야합니다.
   • 주로 직원에 따라 여러 가지 방법이 있습니다. 그러나 목록에있는 모든 사람을 사용할 필요는 없습니다. 가장 정확한 판단을 내릴 것이라고 생각하는 전문가 그룹에 따라 목표를 달성하기위한 조합을 선택할 수 있습니다.

3. 

   실험적 접근의 필요성을 결정하십시오. 이 방법은 신제품에 가장 효과적이며 이미 시장에 나와 있고 역사적으로 시간이 지남에 따라 수요가 있었던 제품에는 유용하지 않습니다. 소규모 고객 그룹에서 얻은 결과를 사용하여 더 많은 고객에 대한 결론을 도출합니다. 예를 들어 특정 도시의 500 명에게 무작위로 연락하고 25 %가 6 개월 이내에 제품을 구매할 것이라고 말하면 5,000 명에게 동일한 비율이 적용된다고 가정 할 수 있습니다.
   • 소규모 타겟 그룹이 신기술을 좋아하고 테스트 마케팅에 잘 반응한다면 그 숫자가 국가 수요를 예측하고 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식의 문제점은 수요 데이터보다 고객 의견에 대한 더 많은 정보를 수집한다는 것입니다.

4. 

   접촉 / 원인 및 결과 접근법 사용을 고려하십시오. 이 접근 방식은 사람들이 제품을 구입하는 이유를 식별하는 것을 목표로합니다. 여기서 아이디어는 사람이 제품을 구매하는 이유를 이해할 수 있다면 해당 엔진을 기반으로 수요 예측을 작성할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 부츠를 판매하는 경우 제품 수요가 날씨와 관련이 있음을 알 수 있습니다. 일기 예보에 매우 추운 겨울이 표시되면 부츠에 대한 수요가 더 높아질 것이라는 결론을 내릴 수 있습니다.
   • 이 방법 그룹에는 제품 수명주기 및 시뮬레이션 모델도 포함됩니다.

5. 

   타임 라인 방법을 사용하여 수요를 계산합니다. 타임 라인 접근 방식은 데이터, 과거 추세 및 수학을 사용하여 수요를 계산하는 것을 목표로합니다. 특히 이동 평균, 가중 이동 평균 및 / 또는 지수 평준화를 사용하여 요구 사항을 정확하게 예측할 수 있습니다. 더 강력한 결과를 제공하는 동시에 시장 또는 사업 계획에 대한 변화의 영향을 고려하기 위해 다른 방법 인 주관적인 평가와 결합되어야합니다. 광고

7 부 중 3 : 판단 방법 사용

1. 

   중재자의 리뷰를 작성하십시오. 회사의 소규모 최고 경영진을 모아 수요를 예측하도록 요청하십시오. 각 팀원은 시장 경험에서 귀중한 통찰력과 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 또한 양질의 공급 업체 및 마케팅 캠페인을 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 방법은 다른 판단 방법만큼 비싸고 시간이 많이 걸리지 않습니다. 단점은 편견을 가질 수 있고 자신의 의제를 홍보하는 경향이있는 전문가의 의견에 근거한다는 것입니다.

2. 

   판매자의 일반적인 의견. 각 판매원에게 판매를 예측하도록 요청하십시오. 영업은 시장에 가장 가깝고 고객의 욕구를 이해하는 팀입니다. 도시, 지방 및 지역별로 각 판매 수준에서 이러한 예측을 결합합니다. 이 접근 방식의 장점은 저렴한 비용과 간편한 데이터 수집입니다. 단점은 고객 의견을 기반으로하고 변경하기 쉽다는 것입니다. 동시에 영업 사원은 그 수를 늘려 직무에서 자신의 위치를 ​​확보 할 수 있습니다.

3. 

   개인 시장 전문가를 고용하십시오. 시장 전문가는 업계 동향을 관찰하고 영업 인력과 상담하여 수요를 예측합니다. 이들은 비즈니스 저널리스트, 경제학자, 은행가 및 전문 컨설턴트가 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 개인이 수집 할 수있는 정보의 양은 한정되어 있습니다. 따라서 많은 데이터를 수집하려면 시장 전문가 팀을 구성해야합니다.
   • 영업 팀에 비해 이러한 개인은 시장에 대해 더 깊고 질적 인 이해를 제공 할 수 있습니다. 그러나 외부인으로서 그들은 직원만큼 귀하의 고유 한 제품 요구 사항을 이해하지 못할 것입니다. 이 사람들을 사용하여 시장 수요를 예측 한 다음 내부 판단을 사용하여 해당 시장에서 회사의 성공 가능성을 추정해야합니다.

4. 

   델파이 방법 사용. 먼저 전문가 그룹을 만듭니다.이는 관리자, 선택된 직원 또는 업계 전문가 그룹 일 수 있습니다. 그들 각자에게 필요한 예측을 물어보십시오. 두 번 이상 설문지에 답하게하십시오. 각 라운드가 끝나면 이전 라운드의 결과를 익명으로 발표합니다. 전문가가 이전 라운드에서 얻은 결과를 고려하여 응답을 수정하도록 권장합니다. 목표는 결국 전체 팀이 얻은 예측에 대해 동일한 의견을 갖기 시작하는 것입니다.
   • 특정 랩 수, 합의 점수 또는 결과 안정성과 같은 중지를 처방합니다.
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7 부 중 4 부 : 실험적 접근 방식 사용

1. 

   고객을 조사하십시오. 전화 또는 이메일, 주문 내역의 통계 검토, 시장 동향 등 다양한 방법으로 정보를 수집 할 수 있습니다. 구매 계획 및 주관적인 구매 행동에 대해 물어보십시오. 결과를 일반화하려면 큰 샘플을 사용하십시오. 제품 구매 능력에 대해 물어보고받은 결과를 합산하십시오.
   • 고객은 특정 제품의 요구를 가장 잘 이해하는 사람입니다. 이 조사의 위험은 그들이 종종 실제 욕구를 부풀린다는 것입니다. 사람이 제품에 관심이있을 수 있지만 실제로 구매하는 것은 또 다른 이야기입니다.
   • 조사는 비용이 많이 들고 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있음을 기억하십시오. 조사가 수요 예측을위한 성공적인 기반을 제공하는 경우는 거의 없습니다.

2. 

   테스트 마케팅을 사용하십시오. 제품 개발의 초기 단계에서 사용하십시오. 타겟팅하는 작고 외딴 인구 통계 지역을 찾습니다. 광고, 판촉 및 배포 계획을 포함한 마케팅 계획의 모든 단계를 수행하십시오. 제품 인지도, 침투, 시장 점유율 및 총 매출을 측정합니다. 국가적 규모로 제품을 출시 할 때 발생하는 문제를 최소화하기 위해 얻은 정보를 기반으로 전략을 조정하십시오.

3. 

   고객 그룹을 초대하십시오. 소규모 잠재 고객 그룹을 회의실에 모아 그들이 귀하의 제품을 사용하도록 한 다음 논의하십시오. 고객은 일반적으로 참여할 때 소액이나 선물을받습니다. 조사 방법과 마찬가지로 획득 한 데이터는 수요 예측의 기초를 형성하는 것보다 제품 분석에 더 유용합니다.

4. 

   스캔 한 테이블 데이터를 사용합니다. 식료품 점과 같이 구매 습관에 대한 지속적인 연구에 참여하는 데 동의하는 대규모 소비자 가구 그룹을 찾습니다. 이러한 고객이 가구 규모, 연령, 가구 소득 및 제품에 중요한 기타 정보와 같은 정보를 제공하도록 설득하십시오. 식료품을 구매할 때마다 구매 정보가 기록되고 분석됩니다. 이 데이터는 쇼핑 카드를 사용할 때 수집 할 수 있습니다. 통계 모델에 대한 풍부한 데이터베이스를 제공하고 데이터의 관계를 보여줍니다.
   • 다른 유형의 실험과 마찬가지로 이러한 결과에서 수요를 예측하기가 어려울 수 있습니다.
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7 부 중 5 부 : 접촉 / 원인 및 결과 접근 방식 사용

1. 

   월별 매출 또는 전년의 계절적 추세를 확인하십시오. 지난 몇 년간의 판매 수치를 검토하여 해당 연도의 판매 비율이 더 높은시기를 결정하십시오. 안정적입니까? 겨울이나 여름에 매출이 더 높습니까? 해당 기간 동안 판매 증가 또는 감소를 측정합니다. 특정 해에 변화가 더 높거나 낮습니까? 다음으로 가능한 이유를 고려하십시오. 배운 것을 취하고 올해 예측을 적용하십시오.
   • 예를 들어 부츠를 판매한다면 추운 겨울에 특히 매출이 높았을 것입니다. 올해 이처럼 추운 겨울이 예상된다면 그에 따라 수요 예측을 높여야합니다.

2. 

   고객 응답을 찾으십시오. 제품이나 시장의 변화로 매출이 증가하거나 감소하는 상황입니다. 시간 경과에 따른 판매 차트를 만들고 가격이 인상 된시기 또는 경쟁 제품이 출시 된시기와 같은 중요한 날짜를 표시합니다. 또한 경제적 변화 나 개인 소비의 변화에 ​​대응하는 것과 같이 더 광범위 할 수도 있습니다. 이 정보를 수집하려면 관련 비즈니스 저널 및 기사를 읽으십시오. 더 많은 정보를 알면 미래의 제품 수요에 영향을 미칠 수있는 요인에 대한 명확한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

3. 

   제품 수명주기 모델을 구축합니다. 라이프 사이클은 제품의 초기 도입부터 현재까지 제품의 "수명"을 나타냅니다. 각 단계에서 판매를 확인하십시오. 이 기간 동안 제품을 구매 한 고객의 특성을 고려하십시오. 예를 들어, 빠르게 적응하는 고객 그룹 (최신 기술을 좋아함), 주류 구매자 그룹 (제품이 시도하고 리뷰 할 때까지 기다림), 오래된 그룹 (구매 만 제품이 오랫동안 시장에 출시되었을 때) 및 기타 고객 그룹. 제품의 수명주기와 수요 패턴을 결정하는 데 도움이됩니다.
   • 이 모델은 하이테크, 패션 및 짧은 수명주기 제품과 같은 여러 산업에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 이 제품을 특별하게 만드는 것은 수요의 원천이 제품 수명주기와 직접 관련되어 있다는 것입니다.

4. 

   시뮬레이션 모델 사용. 필요한 자재 계획 및 완제품 배송 흐름을 기반으로 공장에 들어가는 구성 요소의 흐름 공간을 모델링합니다. 예를 들어, 배송 시간을 포함하여 각 구성품이 수령 된 시간을 계산합니다 (품목을 가져온 위치에 관계없이). 이를 통해 구매자의 요구를 충족하기 위해 제품을 얼마나 빨리 얻을 수 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
   • 이러한 모델은 구축 및 유지 관리가 어렵고 느린 것으로 알려져 있습니다.
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7 부 중 6 부 : 타임 라인 접근 방식 사용

1. 

   이동 평균 방법을 사용하십시오. 데이터에 추세가 거의 또는 전혀 표시되지 않을 때 사용하는 수학적 기법입니다. 시간이 지남에 따라 데이터에 대한 개요를 제공합니다. 지난 3 개월 동안의 요구 사항을 결정하십시오. 총액이 있으면 4로 나눕니다 (다음 달 계산). 공식은 F4 = (D1 + D2 + D3) ÷ 4가됩니다.이 방정식에서‘F’는 예측을 나타내고‘D’는 월을 나타냅니다. 위의 방정식은 안정적인 수요를 위해 작동합니다.
   • 예 : 예측 = (4,000 (1 월) + 6,000 (2 월) + 8,000 (3 월)) / 4 = 4,500.

2. 

   가중 이동 평균 (WMA) 사용. 수요가 불안정한 경우이 공식을 사용하여 판매 변동을 설명 할 수 있습니다. 공식 WMA 4 = (W * D1) + (W * D2) + (W * D3). ‘D’는 다리를 나타내고 숫자는 달을 나타냅니다. 'W'는 판매 내역에서 결정되는 일정한 밀도 (일반적으로 1에서 10 사이)입니다.
   • 예 : WMA = (4 * 100) + (4 * 250) + (4 * 300) = 2,600.
   • 새 데이터에는 더 큰 밀도 상수를 사용하고 이전 데이터에는 더 작은 밀도 상수를 사용하십시오. 새로운 데이터가 예측 결과에 더 큰 영향을 미치기 때문입니다.

3. 

   지수 평준화 방법을 사용하십시오. 이 기법은 최신 데이터에 평준화 상수를 적용하여 발생하는 신제품 수요의 변화를 사용하는 평균화 방법입니다. 최근 변동이 임의의 변경이 아닌 계절적 추세 (휴일 시간)와 같은 실제 변경의 결과 인 경우 유용합니다.
   • 이전 기간에 대한 예측을 찾습니다. 공식에서 (Ft)로 표시됩니다. 다음으로 (At-1)으로 표시된 해당 기간의 실제 수요를 찾습니다.
   • 무게 결정이 사용됩니다. 수식에서 (W)이며 1과 10 사이의 값입니다. 이전 데이터에는 더 작은 숫자를 사용하십시오.
   • 다음 공식에 데이터를 입력하십시오. Ft = Ft-1 + W * (At-1-Ft-1) 또는 예 : Ft = 500 + 4 (W) * (590-500) = 504 * 90 = 45,360.
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7 부 중 7 부 : 수요 예측

1. 

   결과를 종합하십시오. 데이터를 수집했으면 수요 예측을 보여주는 그래프 또는 차트를 만듭니다. 다음 몇 달 동안 제품 수요 산출물을 실행하여 그렇게하십시오. 예를 들어 꺾은 선형 차트를 만드는 경우 월을 가로 축에, 수요량을 세로 축에 놓습니다. 10 월에 600 개가 필요하고 11 월에 800 개가 필요할 것이라고 예측했다면 그래프에 그 포인트를 플로팅하십시오. 점 사이에 선을 그립니다. 과거 데이터를 그래프로 표시하여 연구와 과거 데이터를 비교할 수도 있습니다.

2. 

   결과를 분석하십시오. 이제 결과가 읽기 쉬운 형식으로 구성되거나 표시됩니다. 그러나 그들은 무엇을 말합니까? 수요 증가 또는 감소와 같은 추세와 성수기 및 계절과 같은 주기성을 찾습니다. 데이터를 이전 연도의 데이터와 비교하고 볼륨 및 추세의 차이를 측정합니다. 데이터에서 마케팅 계획이 효과가 있거나 과거에 효과가 있었다는 증거를 찾으십시오.
   • 동시에 돌아가서 예측이 어떻게 될 것이라고 믿는지 정확하게 결정하십시오. 예측에 대해 너무 낙관적입니까? 예상 마진 오차는 얼마나 큽니까?

3. 

   예측을 발표하고 토론하십시오. 회사의 적절한 사람들에게 예측을 제시하고 그들과 논의하십시오. 영업 및 마케팅, 재무, 제조 및 기타 모든 관리자로부터 의견을 수집하십시오. 다음으로 예측을 조정하십시오. 모두가 예측에 동의하면 모두가 더 나은 비즈니스 전략을 내놓을 수 있습니다.

4. 

   예측을 추적하고 조정합니다. 새로운 데이터가 수집되면 예측을 조정하면이를 반영 할 수 있습니다. 가지고있는 모든 정보를 사용하고 싶을 것입니다. 예측을 지속적으로 모니터링하고 업데이트하지 않으면 재정적 안정성을 훼손하는 값 비싼 실수를 할 수 있습니다. 광고