Dlaczego prognozowanie popytu jest ważne: kompletny przewodnik po znalezieniu własnego narzędzia prognozowania

W biznesie zwyczajowo dokonuje się przewidywań i szacunków przyszłych wydarzeń, ponieważ ciągłe zmiany wpływają na sposób prowadzenia biznesu przez cały czas. Przedsiębiorstwa korzystające z prognozowania popytu zazwyczaj podejmują świadome i trafne decyzje dotyczące planów rozwoju firmy.

Prognozowanie popytu pomaga firmom przewidywać zapotrzebowanie klientów na produkt lub usługę. A im dokładniej będziesz w stanie prognozować popyt, tym więcej zadowolonych klientów.

Co to jest prognozowanie popytu?

Prognozowanie popytu to proces planowania i wstępnej oceny popytu na towary i materiały, który pozwala firmom zachować maksymalną rentowność. Prognozowanie opiera się na badaniu wzorców dynamiki rynku, związków przyczynowo-skutkowych i głównych trendów. Jest to kluczowy element wymagany do zarządzania zapasami, tworzenia zamówień do dostawców i ogólnie do funkcjonowania łańcucha dostaw wysokiej jakości.

Planowanie popytu to proces planowania przyszłych operacji na podstawie wcześniej sporządzonej prognozy. Ta aktywność ma dwojaki cel:

• stymulowanie popytu konsumenckiego;
• zwiększenie zdolności firmy do zaspokojenia rosnącego popytu.

W miarę wzrostu popytu na towary lub usługi firmy muszą szybko przemieszczać towary w łańcuchu dostaw, aby zaspokoić popyt, i dążą do zwiększenia zysków i obniżenia kosztów poprzez planowanie popytu. Jeśli prowadzisz działalność online, możesz korzystać z różnych programów i instrumentów do analizy popytu, takich jak interfejsy API do skrobania stron internetowych. Ale o tym porozmawiamy nieco później.

Bez dokładnego prognozowania i planowania popytu, które uwzględnia potrzeby, preferencje i intencje klientów, firmy ryzykują znaczne ilości zbyt drogich produktów lub tracą dodatkowe możliwości sprzedaży.

Znaczenie prognozowania popytu i dlaczego go też potrzebujesz

Możliwość dokładnego prognozowania popytu może mieć ogromny wpływ na Twój biznes i przynieść wiele korzyści. Korzyści te mogą usprawnić wiele funkcji, zwiększając zaufanie biznesowe i pomagając firmie realizować jej ambicje.

Oto niektóre z korzyści, jakie możesz uzyskać, wdrażając prognozowanie popytu.

Ustawienie ceny

Aby skutecznie prowadzić biznes, musisz określić odpowiednią marżę do sytuacji, danej aktywności rynkowej i popytu na produkt. Dzięki prognozowaniu możesz dokładnie określić, kiedy produkty będą najbardziej popularne, dostosować ceny, skonfigurować sprzedaż i maksymalnie wykorzystać możliwości, gdy popyt na rynku jest wysoki, a podaż niska.

Zrozumienie, kiedy iw jakich ilościach produkty będą sprzedawane, może prowadzić do znacznego wzrostu przychodów.

Budżet

Prognozowanie popytu odgrywa ważną rolę w planowaniu budżetu. Dla firm najwyższy priorytet ma stały przepływ środków pieniężnych i wydajna alokacja zasobów. Praktyka prognozowania popytu może pomóc w zrozumieniu, jak wykorzystać szanse rozwoju i główne problemy. Jest to szczególnie ważne, gdy popyt jest niski i musisz alokować zasoby, aby przetrwać spadki przychodów.

Dzięki temu możesz zmniejszyć ryzyko i podejmować skuteczne decyzje finansowe, które wpływają na marże zysku, przepływy pieniężne, alokację zasobów, możliwości ekspansji, personel itd.

Ulepszona infrastruktura dostaw

Prognozowanie wysokiego i niskiego popytu pomoże Ci stworzyć infrastrukturę dostaw. Poprawi to zarządzanie łańcuchem dostaw, optymalizację wydajności, uzupełnianie zapasów i optymalizację zarządzania personelem magazynowym.

Optymalizacja zapasów

Dobre zrozumienie potrzeb inwentaryzacyjnych jest jednym ze sposobów maksymalizacji wykorzystania dostępnych zasobów.

Lepsza realizacja zamówień może być utożsamiana z długoterminową obsługą klienta, ponieważ więcej potrzebnych towarów będzie dostępnych częściej. Realizacja zamówień poprzez prognozowanie popytu może zachęcić klientów do ponownego polecania i rekomendacji ustnych, co zwiększy Twoje przychody i bazę klientów.

Zmniejszenie niepewności

Niepewność jest czynnikiem negatywnym i bardzo utrudnia podejmowanie decyzji, powoduje opóźnienia i wpływa na zaufanie interesariuszy. Prognozowanie popytu może wyeliminować niepewność i zapewnić, że funkcje łańcucha dostaw mają odpowiednie zasoby, a menedżerowie są lepiej wyszkoleni do podejmowania skutecznych decyzji.

Web Scraping do prognozowania popytu

Aby uzyskać właściwy obraz popytu, firmy muszą śledzić zainteresowanie produktem i na różnych poziomach rynku, od lokalnego po globalny.

Podczas prognozowania popytu firmy mogą wykorzystywać web scraping do śledzenia zamiaru produktu i optymalizacji łańcucha dostaw, analizując popyt w czasie rzeczywistym. Zwłaszcza od czasu pandemii firmy aktywnie wykorzystują zautomatyzowaną ekstrakcję danych w prognozowaniu popytu.

Scraping do prognozowania przynosi szereg korzyści dzięki wyodrębnianiu treści w czasie rzeczywistym i ciągłemu identyfikowaniu nowych wzorców. Ponieważ ta opcja zbierania informacji pozwala na analizę pragnień i preferencji użytkowników, możliwa jest szczegółowa analiza prognostyczna oparta na danych. Ta zdolność pozwala firmom szybko reagować na zmieniające się trendy i podejmować odpowiednie działania.

Natomiast tradycyjne podejścia do prognozowania popytu wymagają ciągłych ręcznych aktualizacji i korekt wyników prognoz.

Strategie Skrobania Sieci Do Analizy Popytu

Budowanie strategii rozwoju za pomocą web scrapingu może ujawnić rodzaj informacji, które dostarczają wglądu potrzebnego do oceny ruchu na rynku. Web scraping, na przykład poprzez zbieranie informacji ze stron internetowych o określonych słowach kluczowych w określonej lokalizacji, pomoże zbudować obraz popytu i przyczyni się do powstania lub rozwoju nowych produktów, na które jest popyt.

1. Aby uzyskać bardziej dogłębną analizę popytu, web scraping może zebrać niezbędne dane z Google Trends i Google Keyword Planner. Narzędzia te pokazują, jak bardzo użytkownicy są zainteresowani określonymi produktami.

Nie zapomnij również zbadać popularnych tematów nie tylko na całym świecie, ale także w określonych regionach. Analiza najdokładniejszych słów kluczowych i zapytań da Ci dane potrzebne do podejmowania decyzji.

2. Śledź popularne tematy w mediach społecznościowych, takich jak Facebook czy Instagram. Zbierając dane i analizując media społecznościowe, możesz śledzić, co ludzie mówią o konkretnym produkcie lub marce.

3. Możesz także badać popularne zapytania na Amazon, często sprzedawane przedmioty na Shopify, Aliexpress, eBay i innych rynkach oraz analizować przedmioty od bestsellerów, aby określić trendy konsumenckie.

Dzięki tym danym można budować wykresy, które będą wyświetlać się od kiedy produkt zaczął zdobywać popularność, porównać dane z różnych stron, sklepów i na podstawie uzyskanych informacji dokonać analizy i prognozy popytu.

4. Oprogramowanie do prognozowania ułatwia to i gromadzi wszystkie dane dotyczące sprzedaży, raportów, trendów, które mogą pomóc Ci utrzymać się na szczycie rynku. Do prognozowania można użyć oprogramowania takiego jak Quantics, które może pomóc w szybkim tworzeniu statystycznie ważnych prognoz, łącząc wszystkie niezbędne dane do analizy na jednej platformie.

Przyszłość prognozowania popytu z wykorzystaniem Web Scraping

Jak wiadomo, prognozowanie popytu metodami tradycyjnymi wymaga znacznej ilości zasobów i doświadczonego personelu. Błędy i nieścisłości zwykle prowadzą albo do pustych półek w sklepach, albo odwrotnie, do przepełnionych lad z niepotrzebnymi towarami, kosztami i niezadowoleniem klientów.

Dlatego wykorzystanie zaawansowanych technologii gromadzenia danych oraz wdrażanie inteligentnych systemów pozwala interpretować nieustrukturyzowany tekst, analizować go w czasie zbliżonym do rzeczywistego oraz przewidywać preferencje klientów.

Badanie Mckinsey wykazało, że 55% organizacji zamierza inwestować w sztuczną inteligencję. Programy oparte na sztucznej inteligencji i ML mogą uczyć się, na przykład, pobierając dane z prognoz, raportów trendów lub badań rynkowych. Następnie algorytmy badają dane, dostosowując parametry w celu tworzenia prognoz. W ten sposób technologia powinna pomóc uwolnić pracowników od monitorowania jednostek SKU na rzecz pracy nad bardziej złożonymi zadaniami.

Oczywiście te dane muszą skądś pochodzić. Web scraping, jak wspomnieliśmy wcześniej, zbiera niezbędne informacje z Internetu. Jednak zautomatyzowana ekstrakcja danych będzie również wykorzystywać sztuczną inteligencję w swojej pracy w przyszłości, co jeszcze bardziej ułatwi życie firmom. Sztuczna inteligencja pomoże zidentyfikować wzorce specyficzne dla ekstrakcji danych i szybko i wydajnie zbierać tylko dane strukturalne.

Sztuczna inteligencja będzie również w stanie łatwo się uczyć i dostosowywać do aktualizacji i zmian w strukturach serwisu. A ponieważ sztuczna inteligencja będzie zbierać informacje w ustrukturyzowanym formacie, kilkakrotnie przyspieszy proces ekstrakcji danych w stosunku do sposobu, w jaki dane są gromadzone obecnie.

Takie zaawansowane możliwości gromadzenia informacji przyspieszą zbieranie danych do analizy i prognozowania popytu.

Jak wybrać oprogramowanie do skrobania sieci, które odpowiada Twoim potrzebom i budżetowi?

Programy do skrobania stron internetowych zasadniczo dzielą się na 2 typy:

• Programy działające z chmury z dostępem przez przeglądarki i rozszerzenia.
• Programy zainstalowane i uruchomione na Twoim komputerze.

Ponieważ każdy obszar biznesowy ma inne potrzeby, istnieją pewne wspólne czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze narzędzia do skrobania stron internetowych, jeśli chcesz uzyskać tylko świeże i odpowiednie dane. Oto kryteria wyboru odpowiedniego oprogramowania do skrobania stron internetowych do prognozowania popytu:

Koszt

Web scraping jest procesem wymagającym dużej ilości zasobów, ponieważ aby prawidłowo wyodrębnić dane ze stron internetowych, oprogramowanie do web scrapingu uruchamia wirtualną przeglądarkę, aby prawidłowo załadować strony i wykonać ich ekstrakcję. To wszystko jest bardzo drogie pod względem pamięci i mocy obliczeniowej.

Tak więc koszt jest jednym z pierwszych czynników, o których warto wiedzieć przy wyborze produktu do ekstrakcji danych. Warto wybrać oprogramowanie lub usługę z przejrzystą ceną, w której dokładnie widzisz, za co płacisz.

Omijanie ochrony przed zarysowaniem

Chociaż web scraping nie jest nielegalny, istnieją witryny, które stosują środki zapobiegające skrobaniu. Dlatego dobre narzędzie do zgarniania sieci powinno być w stanie uniknąć wykrycia. Te przeszkody można ominąć za pomocą modyfikacji skrobaka.

Wsparcie proxy

Jednym z głównych problemów web scrapingu jest unikanie blokowania przez serwery internetowe. Ponieważ rozwiązania web scrapingu oparte na chmurze wykonują zadania dla wielu użytkowników z jednego serwera, istnieje możliwość blokowania adresów IP. Dlatego warto poszukać narzędzia z serwerami proxy, które pomoże uniknąć blokowania przez witryny.

Renderowanie JavaScript

Jeśli narzędzie do wycinania stron internetowych może renderować JavaScript, pula stron internetowych stanie się znacznie większa, ponieważ będzie można zbierać informacje na przykład z witryn dynamicznych. Możliwość pracy z renderowaniem JavaScript zwiększa jakość i ilość wynikowej treści.

Skalowalność

Lepiej jest wybrać skalowalne narzędzie, ponieważ Twoje potrzeby w zakresie gromadzenia danych wzrosną tylko dzięki ciągłemu śledzeniu popytu. Wybierając dobre oprogramowanie do scrapingu, które nie zwalnia wraz ze wzrostem ilości danych, możesz równolegle wykonywać więcej zadań związanych z wyszukiwaniem informacji.

Możliwości wykorzystania

Web scraping powinien być dostępny dla wszystkich, więc wybrane oprogramowanie lub narzędzie powinno być jasne i łatwe do zrozumienia, aby można było z niego korzystać. Sprawdź, czy są jakieś tutoriale lub artykuły szkoleniowe na ten temat.

Jeśli zamierzasz zamówić usługi gromadzenia danych, pamiętaj, że w wybranym przez Ciebie planie abonamentowym obowiązuje limit wykorzystania. Może istnieć ograniczenie liczby zapytań i zadań pobierania, a także liczby dni gromadzenia treści. Warto zapoznać się z wybranymi usługami i narzędziami i ewentualnie skonsultować się ze specjalistami oferującymi swoje usługi, aby dowiedzieć się więcej o możliwościach ich oprogramowania.

Wniosek

Prognozowanie popytu jest jednym z najważniejszych zadań, przed jakimi stają firmy, aby przewidzieć przyszłą sprzedaż i podejmować decyzje, które umożliwią im konkurowanie na rynku. Jest to skuteczna metoda optymalizacji biznesu, która ogranicza marnotrawstwo, poprawia alokację zasobów, zwiększa sprzedaż i radzi sobie z ciągłymi zmianami popytu w najbardziej efektywny kosztowo sposób. W ten sposób organizacje mogą być zawsze we właściwym miejscu, we właściwym czasie, z odpowiednią ofertą.