डिमांड फोरकास्टिंग क्या है और कंज्यूमर गुड्स के पूर्वानुमान के तरीके

एक ऑनलाइन व्यवसाय चलाना जटिल है और इसमें स्थिरता प्राप्त करना और भी कठिन है। आपको कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जैसे - प्रत्येक SKU के लिए आपको इन्वेंट्री की कितनी इकाइयों की आवश्यकता है? आपको कितनी बार इन्वेंट्री को फिर से भरना होगा? समय के साथ मांग के अनुमान कैसे बदलेंगे? अब से एक साल बाद सफल होने के लिए आपको क्या चाहिए?

आपको हर तरह की चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। कोई बात नहीं! लेकिन मांग की भविष्यवाणी करना सही होने के लिए सबसे चुनौतीपूर्ण चीजों में से एक है।

इसलिए हमने मांग का अनुमान लगाने में आपकी मदद करने के लिए कुछ युक्तियां एकत्र की हैं।

डिमांड फोरकास्टिंग क्या है?

डिमांड फोरकास्टिंग दो शब्दों का मेल है जो डिमांड और फोरकास्टिंग है। माँग का अर्थ किसी उत्पाद या सेवा की बाहरी ज़रूरतों से है, और पूर्वानुमान का अर्थ भविष्य की घटना का अनुमान लगाना है। 

डिमांड फोरकास्टिंग ऐतिहासिक बिक्री आंकड़ों का उपयोग करके भविष्य के बिक्री डेटा की भविष्यवाणी करने का एक तरीका है। यह आपको सही व्यावसायिक निर्णय लेने और ग्राहकों की मांगों को कुशलतापूर्वक पूरा करने में मदद करेगा। मांग का पूर्वानुमान व्यवसाय को भविष्य की अवधि के लिए इन्वेंट्री स्तर, SKU में स्टॉक, कुल बिक्री और राजस्व का विश्लेषण करने में भी मदद करता है।

मांग का पूर्वानुमान लगाए बिना, इन्वेंट्री , भंडारण, विपणन, उत्पादन, संचालन, लॉजिस्टिक्स आदि के बारे में सोच-समझकर निर्णय लेना मुश्किल है।

मांग का पूर्वानुमान आपको सटीक परिणाम देगा, लेकिन आपको इसकी सटीकता में सुधार करने के लिए चरणों का पालन करने की आवश्यकता है, जो परिचालन क्षमता और बेहतर ग्राहक अनुभव के लिए आवश्यक है।

मांग पूर्वानुमान के प्रकार

विभिन्न प्रकार के मांग पूर्वानुमान हैं जो विशिष्ट अवधियों में डेटा और विश्लेषण का लाभ उठाते हैं।

अति सूक्ष्म स्तर पर

मैक्रो-लेवल डिमांड फोरकास्टिंग आर्थिक स्थितियों और बाहरी मामलों जैसे कारकों पर आधारित है। इन कारकों को जानने से एक व्यवसाय को ब्रांड विस्तार के अवसरों, बाजार अनुसंधान और बाजार में बदलाव के बारे में निर्णय लेने में मदद मिल सकती है।

सूक्ष्म स्तर

सूक्ष्म स्तर पर मांग का पूर्वानुमान किसी विशेष उद्योग, क्षेत्र या व्यवसाय के प्रकार पर आधारित होता है। सूक्ष्म स्तर के पूर्वानुमान की व्याख्या नीचे दी गई है-

उद्योग स्तर 

उद्योग स्तर का पूर्वानुमान समग्र रूप से उद्योग के उत्पादों की मांग से संबंधित है - उदाहरण के लिए, भारत में सीमेंट की मांग, भारत में कपड़ों की मांग आदि।

फर्म स्तर

फर्म स्तर के पूर्वानुमान का अर्थ है किसी विशेष फर्म के उत्पाद की मांग का पूर्वानुमान लगाना। उदाहरण के लिए, बिड़ला सीमेंट, रेमंड के कपड़े आदि की मांग।

लघु अवधि

मांग का पूर्वानुमान एक वर्ष से भी कम समय के लिए बाजार के रुझानों का विश्लेषण करने के लिए है। 

दीर्घावधि

लंबी अवधि की मांग का पूर्वानुमान एक वर्ष से अधिक के लिए कैप्चर किया जाता है। यह आपको एक विस्तारित अवधि में वार्षिक पैटर्न, मौसमी बिक्री डेटा, उत्पादन क्षमता और ब्रांड विस्तार की पहचान करने में मदद करता है।

ईकामर्स स्पेस में डिमांड फोरकास्टिंग के तरीके

मांग का पूर्वानुमान लगाना एक चुनौतीपूर्ण कार्य है। कार्यों को संभालने के लिए आपको दीर्घकालिक और लचीले दृष्टिकोण का पालन करना होगा। यहां आपके लिए कुछ टिप्स दिए गए हैं।

बाजार अनुसंधान और लक्ष्य विश्लेषण

मांग पूर्वानुमान का एक स्पष्ट लक्ष्य और उद्देश्य होना चाहिए। यह सटीक रूप से भविष्यवाणी करना चाहिए कि आपको क्या और कितना चाहिए और आपके ग्राहक कब खरीदेंगे। आप जिस विशिष्ट उत्पाद श्रेणी को देख रहे हैं उसके लिए एक अवधि चुनें और लोगों के एक विशेष उपसमूह के लिए लक्ष्यों का पूर्वानुमान लगाएं।

यह सुनिश्चित करें कि आपके व्यावसायिक लक्ष्य आपकी वित्तीय योजना, विपणन, लॉजिस्टिक्स और परिचालन दक्षता को पूरी तरह से संतुष्ट करते हैं।

ऐतिहासिक डेटा और रुझान

अपने बिक्री चैनलों के सभी ऐतिहासिक डेटा को एकीकृत करने से आपको उत्पाद की मांग की वास्तविक तस्वीर मिल सकती है। ऑर्डर और बिक्री डेटा का समय और तारीख देखने से आपको उपभोक्ता की मांग और विकास को अधिक बारीक रूप से पूर्वानुमानित करने में मदद मिलेगी।

आपको अपने राजस्व और रिटर्न को भी देखना चाहिए, जो महंगा हो सकता है। उच्च रिटर्न अनुपात वाले उत्पादों का मूल्यांकन और समायोजन रिटर्न के कारणों के आधार पर किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आपके SKU में 10% से अधिक आइटम लौटाए जा रहे हैं, तो आपकी इन्वेंट्री को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।

इसके अलावा, आपको डेटा की विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित करते हुए, बाजार की स्थितियों के अनुसार ऐतिहासिक बिक्री डेटा खींचने की जरूरत है।

ऑनलाइन सर्वेक्षण

सर्वेक्षण मांग पूर्वानुमान का एक अन्य तरीका है। अपने दर्शकों को कम समय लेने वाले तरीके से लक्षित करने के लिए ऑनलाइन सर्वेक्षण आवश्यक हैं। आप ऑनलाइन सर्वेक्षणों से बहुमूल्य जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यह आपको अपने ग्राहकों की मांगों और जरूरतों का बेहतर विश्लेषण करने और नए व्यावसायिक अवसरों की पहचान करने में मदद करता है।

ऑनलाइन सर्वेक्षण करने के लिए, आप अपनी बिक्री और मार्केटिंग टीमों के साथ विभिन्न तरीकों का पालन कर सकते हैं—उदाहरण के लिए, संभावित खरीदारों के ऑनलाइन सर्वेक्षण उनकी खरीदारी की आदतों को निर्धारित करने के लिए। व्यापक डेटा सेट एकत्र करने के लिए संभावित खरीदारों के सबसे बड़े खंड का सर्वेक्षण करें। अंत में, अंतिम उपयोगकर्ता की मांग पर उनके दृष्टिकोण का आकलन करने के लिए अन्य कंपनियों का सर्वेक्षण।

Typeform, SoGoSurvey, SurveyPlanet, Zoho Survey , SurveyMonkey और अन्य जैसे टूल का उपयोग करके सर्वेक्षण आसानी से ऑनलाइन आयोजित किए जा सकते हैं ।

डेल्फी विधि

डेल्फ़ी पद्धति विशेषज्ञों और कुशल सुविधाकर्ताओं की सहायता से बाज़ार पूर्वानुमान प्रदान करती है। इस पद्धति में, पूर्वानुमान विशेषज्ञों के एक समूह को एक प्रश्नावली भेजी जाती है।

डेटा पूर्वानुमान में कई दौर होते हैं जहां आप प्रतिक्रियाएं एकत्र करते हैं और उन्हें विशेषज्ञों के पैनल के साथ साझा करते हैं। प्रत्येक दौर की प्रतिक्रियाओं को समूह में गुमनाम रूप से साझा किया जाता है ताकि प्रत्येक विशेषज्ञ अपने पूर्वानुमानों को समायोजित कर सके। यह प्रक्रिया कई बार दोहराई जाती है जब तक कि आम सहमति नहीं बन जाती। अंतिम समझौता उनके उत्तरों में किए गए संशोधनों द्वारा निर्धारित किया जाता है।

डेल्फ़ी पद्धति सटीक बाज़ार पूर्वानुमान प्रदान कर सकती है जिसे किसी भी व्यक्ति ने अभी तक हासिल नहीं किया है। लेकिन यह एक समय लेने वाली प्रक्रिया है क्योंकि यह प्रत्येक पूर्वानुमान की महत्वपूर्ण जानकारी की पहचान करने के लिए विशेषज्ञों की प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करता है।

यह मांग पूर्वानुमान पद्धति आपको विभिन्न विशेषज्ञता वाले लोगों का ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति देती है। और परिणाम एक सटीक पूर्वानुमान है।

बिक्री बल समग्र विधि

सेल्स फोर्स कंपोजिट विधि को "सामूहिक राय" के रूप में भी जाना जाता है, जिसका उपयोग कंपनियां अपने क्षेत्रों में मांग की भविष्यवाणी करने के लिए करती हैं। यह विधि क्षेत्र या क्षेत्र स्तर पर प्रतिक्रिया का उपयोग करती है और समग्र मांग पूर्वानुमान विकसित करने के लिए सभी जानकारी एकत्र करती है। यह दृष्टिकोण ग्राहक की इच्छाओं, बाजार के रुझान, उत्पाद लॉन्च और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के बारे में जानकारी प्रदान करता है। 

सेल्स फोर्स कंपोजिट मेथड अपने-अपने क्षेत्रों के लोगों के ज्ञान और अनुभव पर काम करती है। बिक्री डेटा एकत्र करने की जिम्मेदारी विशेष क्षेत्र के बिक्री एजेंट पर टिकी हुई है; इस प्रकार, यदि कुछ गुम हो जाता है तो किसी को जवाबदेह ठहराया जा सकता है।

चूंकि बिक्री एजेंट पूर्वानुमान लगाते हैं, इसलिए वे डेटा में सटीकता बनाए रखने के लिए अधिक प्रयास करते हैं। साथ ही, विभिन्न क्षेत्रों और क्षेत्रों के लोगों के बड़े आकार के सर्वेक्षण के कारण यह विधि ईकामर्स कंपनियों के लिए विश्वसनीय है।

बैरोमेट्रिक और अर्थमिति 

बैरोमेट्रिक पद्धति उत्पाद की पिछली मांगों पर आधारित है। यह विधि व्यवसाय के भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए आर्थिक संकेतकों का उपयोग करती है। आर्थिक संकेतक संयोग, अग्रणी और पिछड़ने वाले कारकों पर आधारित होते हैं। 

बाजार में समवर्ती कारक आर्थिक गतिविधि के स्तर के साथ घटते-बढ़ते रहते हैं। अग्रणी संकेतक बाजार की अन्य गतिविधियों से आगे बढ़ते हैं। पिछड़ने वाले कारक कुछ समय अंतराल के बाद बदलते हैं। इन कारकों का उपयोग इन्वेंट्री और आपूर्ति श्रृंखला के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।

दूसरी ओर, अर्थमितीय मांग पूर्वानुमान पद्धति आर्थिक कारकों के बीच संबंधों पर आधारित है। उदाहरण के लिए, COVID-19 महामारी के कारण, ऑनलाइन खरीदारी की मांग में वृद्धि हुई थी।

इसी तरह, एक और अर्थमितीय कारक अतिरिक्त पैसे के साथ यात्रा या छुट्टियों की बुकिंग में वृद्धि के कारण आय में वृद्धि है।

यह विधि बाजार के मौजूदा रुझानों पर सटीक डेटा निर्धारित करने में मदद करती है। फिर भी, यह अत्यधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि पूर्वानुमानकर्ताओं को इसे नियंत्रित स्थिति में संचालित करने की आवश्यकता होती है जो किसी भी समय परिवर्तन के अधीन हो। 

निष्कर्ष

उपभोक्ता अपेक्षाएं पहले से कहीं अधिक तेजी से बदल रही हैं, व्यवसायों को मांग की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एक विधि की आवश्यकता है। डिमांड फोरकास्टिंग से कंपनियों को उत्पाद लॉन्च, इन्वेंट्री प्लानिंग, सप्लाई चेन ऑप्टिमाइजेशन और लॉजिस्टिक्स के लिए सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।