Variables in Demand Forecasting czyli zmienne w prognozowaniu popytu, odgrywają kluczową rolę w generowaniu wysokiej jakości prognoz. Im lepiej dobrana i zrozumiała jest lista zmiennych, tym bardziej precyzyjna będzie prognoza. Oto kilka sposobów, w jakie zmienne wpływają na jakość prognozy popytu:

• Związane z rynkiem: Zmienne związane z rynkiem, takie jak trendy konsumenckie, preferencje klientów, sezonowość i trendy w branży, mogą znacząco wpłynąć na popyt. Śledzenie tych zmiennych pozwala lepiej zrozumieć zachowanie rynku i dostosować prognozę odpowiednio.
• Czynniki ekonomiczne: Zmienne ekonomiczne, takie jak PKB, stopa bezrobocia, ceny surowców czy inflacja, mogą mieć wpływ na siłę nabywczą klientów i ich gotowość do wydawania pieniędzy. Uwzględnienie tych czynników w analizie może poprawić trafność prognozy popytu.
• Promocje i kampanie marketingowe: Zmienne związane z promocjami, kampaniami marketingowymi czy akcjami rabatowymi mogą mieć znaczący wpływ na chwilowy wzrost popytu. Uwzględnienie planowanych działań marketingowych może pomóc w prognozowaniu krótkoterminowych fluktuacji popytu.
• Zmienne zewnętrzne: Niektóre zmienne, takie jak warunki pogodowe czy wydarzenia społeczne i polityczne, mogą mieć wpływ na zachowanie konsumentów i ich decyzje zakupowe. Śledzenie tych zmiennych może pomóc w prognozowaniu zmian w popycie spowodowanych czynnikami zewnętrznymi.

Poprawne uwzględnienie tych różnorodnych zmiennych w procesie prognozowania popytu pozwala na bardziej kompleksową i trafną analizę, co z kolei prowadzi do poprawy jakości prognozy i lepszego zarządzania zapasami oraz produkcją.

System Dature wykorzystuje sieci neuronowe do prognozowania popytu. Ogromna przewagą stosowania sieci neuronowych jest możliwość wykorzystania w procesie prognozowania szerokiego zakresu zmiennych, zarówno wewnętrznych jak i zewnętrznych. Zdolności asocjacyjne sieci neuronowej pozwalają na odkrywanie zależności między zmiennymi, które często są nieintuicyjne dla człowieka. Dzięki temu można weryfikować hipotezy o wpływie szerokiego spektrum zmiennych na prognozę i zwiększyć jej trafność.

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!