मागणी अंदाज काय आहे आणि ग्राहक वस्तूंचा अंदाज लावण्यासाठी पद्धती

ऑनलाइन व्यवसाय चालवणे अवघड आहे आणि त्यात स्थिरता मिळवणे आणखी कठीण आहे. तुम्हाला अनेक आव्हानांचा सामना करावा लागतो, जसे की – प्रत्येक SKU साठी तुम्हाला किती युनिट्सची यादी आवश्यक आहे? तुम्हाला किती वेळा इन्व्हेंटरी पुन्हा भरावी लागेल? कालांतराने मागणीचे अंदाज कसे बदलतील? आतापासून एक वर्ष यशस्वी होण्यासाठी तुम्हाला काय आवश्यक आहे?

तुम्हाला सर्व प्रकारच्या आव्हानांचा सामना करावा लागू शकतो. ते ठीक आहे! परंतु मागणीचा अंदाज लावणे ही सर्वात आव्हानात्मक गोष्ट आहे.

म्हणूनच आम्ही तुम्हाला मागणीचा अंदाज लावण्यात मदत करण्यासाठी काही टिपा एकत्रित केल्या आहेत.

मागणी अंदाज काय आहे?

मागणी अंदाज हे दोन शब्दांचे एकत्रीकरण आहे जे मागणी आणि अंदाज आहे. मागणी म्हणजे उत्पादन किंवा सेवेच्या बाहेरील गरजा आणि अंदाज म्हणजे भविष्यातील घटनेचा अंदाज लावणे. 

मागणीचा अंदाज हा ऐतिहासिक विक्री आकडे वापरून भविष्यातील विक्री डेटाचा अंदाज लावण्याचा एक मार्ग आहे. हे तुम्हाला योग्य व्यावसायिक निर्णय घेण्यास आणि ग्राहकांच्या मागण्या कार्यक्षमतेने पूर्ण करण्यात मदत करेल. मागणीचा अंदाज व्यवसायाला इन्व्हेंटरी पातळी, SKU मधील साठा, एकूण विक्री आणि भविष्यातील कमाईचे विश्लेषण करण्यात मदत करते.

मागणीचा अंदाज न घेता, माहितीपूर्ण निर्णय घेणे यादी, गोदाम, विपणन, उत्पादन, ऑपरेशन्स, लॉजिस्टिक्स इ. कठीण आहे.

मागणीचा अंदाज तुम्हाला अचूक परिणाम देईल, परंतु तुम्हाला त्याची अचूकता सुधारण्यासाठी पायऱ्या फॉलो करणे आवश्यक आहे, जे ऑपरेशनल कार्यक्षमता आणि ग्राहकांच्या चांगल्या अनुभवासाठी आवश्यक आहे.

मागणी पूर्वानुमानाचे प्रकार

विविध प्रकारचे मागणी अंदाज आहेत जे विशिष्ट कालावधीसाठी डेटा आणि विश्लेषणाचा लाभ घेतात.

मॅक्रो पातळी

मॅक्रो-स्तरीय मागणी अंदाज आर्थिक परिस्थिती आणि बाह्य घडामोडी यांसारख्या घटकांवर आधारित आहे. हे घटक जाणून घेतल्याने व्यवसायाला ब्रँड विस्ताराच्या संधी, बाजार संशोधन आणि बाजारातील बदलांबाबत निर्णय घेण्यास मदत होऊ शकते.

सूक्ष्म पातळी

सूक्ष्म-स्तरीय मागणीचा अंदाज एखाद्या विशिष्ट उद्योग, विभागावर आधारित आहे किंवा व्यवसाय प्रकार सूक्ष्म-स्तरीय अंदाज खाली स्पष्ट केले आहे-

उद्योग पातळी 

उद्योग स्तरावरील अंदाज संपूर्णपणे उद्योगाच्या उत्पादनांच्या मागणीशी संबंधित आहे - उदाहरणार्थ, भारतातील सिमेंटची मागणी, भारतातील कपड्यांची मागणी इ.

फर्म पातळी

फर्म लेव्हल फोरकास्टिंग म्हणजे एखाद्या विशिष्ट फर्मच्या उत्पादनाच्या मागणीचा अंदाज लावणे. उदाहरणार्थ, बिर्ला सिमेंट, रेमंड कपडे इ.ची मागणी.

अल्पकालीन

मागणीचा अंदाज एका वर्षापेक्षा कमी काळातील बाजारातील ट्रेंडचे विश्लेषण करण्यासाठी आहे. 

दीर्घकालीन

दीर्घकालीन मागणीचा अंदाज एका वर्षापेक्षा जास्त काळ पकडला जातो. हे तुम्हाला वार्षिक नमुने, हंगामी विक्री डेटा, उत्पादन क्षमता आणि विस्तारित कालावधीत ब्रँड विस्तार ओळखण्यात मदत करते.

ईकॉमर्स स्पेसमध्ये मागणी अंदाज करण्याच्या पद्धती

मागणीचा अंदाज बांधणे हे एक आव्हानात्मक काम आहे. कार्ये हाताळण्यासाठी तुम्हाला दीर्घकालीन आणि लवचिक दृष्टिकोनाचा अवलंब करावा लागेल. तुमच्यासाठी या काही टिपा आहेत.

बाजार संशोधन आणि ध्येय विश्लेषण

मागणीच्या अंदाजाचे स्पष्ट ध्येय आणि उद्दिष्ट असावे. आपल्याला काय आणि किती आवश्यक आहे आणि आपले ग्राहक कधी खरेदी करतील याचा अचूक अंदाज लावला पाहिजे. तुम्ही पहात असलेल्या विशिष्ट उत्पादन श्रेणीसाठी कालावधी निवडा आणि लोकांच्या विशिष्ट उपसंचासाठी उद्दिष्टांचा अंदाज लावा.

तुमची व्यावसायिक उद्दिष्टे तुमच्या आर्थिक योजना, विपणन, रसद, आणि ऑपरेशनल कार्यक्षमता.

ऐतिहासिक डेटा आणि ट्रेंड

तुमच्या विक्री चॅनेलमधील सर्व ऐतिहासिक डेटा एकत्रित केल्याने तुम्हाला उत्पादनाच्या मागणीचे वास्तविक चित्र मिळू शकते. ऑर्डरची वेळ आणि तारीख आणि विक्री डेटा पाहणे तुम्हाला ग्राहकांच्या मागणीचा आणि वाढीचा अंदाज लावण्यास मदत करेल.

तुम्ही तुमचा महसूल आणि परताव्याकडेही लक्ष द्यावे, जे महाग असू शकते. उच्च परतावा गुणोत्तर असलेल्या उत्पादनांचे मूल्यमापन आणि परताव्याच्या कारणांवर आधारित समायोजन केले पाहिजे. उदाहरणार्थ, तुमच्या SKU मधील 10% पेक्षा जास्त आयटम परत केले जात असल्यास, तुमची इन्व्हेंटरी समायोजित करण्याची आवश्यकता असू शकते.

शिवाय, आपल्याला बाजारातील परिस्थितीनुसार ऐतिहासिक विक्री डेटा खेचणे आवश्यक आहे, डेटाची विश्वसनीयता आणि अचूकता सुनिश्चित करणे.

ऑनलाइन सर्वेक्षण

सर्वेक्षण ही मागणीच्या अंदाजाची दुसरी पद्धत आहे. कमी वेळ घेणार्‍या पद्धतीने तुमच्या प्रेक्षकांना लक्ष्य करण्यासाठी ऑनलाइन सर्वेक्षणे आवश्यक आहेत. आपण ऑनलाइन सर्वेक्षणातून मौल्यवान माहिती मिळवू शकता. हे तुम्हाला तुमच्या ग्राहकांच्या मागण्या आणि गरजा चांगल्या प्रकारे विश्लेषित करण्यात आणि नवीन व्यवसाय संधी ओळखण्यात मदत करते.

ऑनलाइन सर्वेक्षण करण्यासाठी, तुम्ही तुमच्या विक्री आणि विपणन संघांसह वेगवेगळ्या पद्धतींचा अवलंब करू शकता—उदाहरणार्थ, संभाव्य खरेदीदारांचे ऑनलाइन सर्वेक्षण त्यांच्या खरेदीच्या सवयी निश्चित करण्यासाठी. विस्तृत डेटा संच गोळा करण्यासाठी संभाव्य खरेदीदारांच्या सर्वात मोठ्या विभागाचे सर्वेक्षण करा. शेवटी, अंतिम वापरकर्त्याच्या मागणीवर त्यांच्या दृष्टिकोनाचे मूल्यांकन करण्यासाठी इतर कंपन्यांचे सर्वेक्षण.

Typeform, SoGoSurvey, SurveyPlanet, यांसारख्या साधनांचा वापर करून सर्वेक्षण सहजपणे ऑनलाइन केले जाऊ शकते. झोहो सर्वे, सर्वेक्षण मोनकी, आणि अधिक.

डेल्फी पद्धत

डेल्फी पद्धत तज्ञ आणि कुशल सूत्रधारांच्या मदतीने बाजाराचा अंदाज प्रदान करते. या पद्धतीत, एक प्रश्नावली अंदाज तज्ञांच्या गटाकडे पाठविली जाते.

डेटा अंदाजामध्ये अनेक फेऱ्या आहेत जिथे तुम्ही प्रतिसाद गोळा करता आणि तज्ञांच्या पॅनेलसह सामायिक करता. प्रत्येक फेरीतील प्रतिसाद प्रत्येक तज्ञांना त्यांचे अंदाज समायोजित करण्यास अनुमती देण्यासाठी अनामिकपणे गटामध्ये सामायिक केले जातात. एकमत होईपर्यंत ही प्रक्रिया अनेक वेळा पुनरावृत्ती होते. अंतिम करार त्यांच्या उत्तरांमध्ये केलेल्या बदलांद्वारे निर्धारित केला जातो.

डेल्फी पद्धत अचूक बाजारपेठेचा अंदाज देऊ शकते जी कोणत्याही व्यक्तीने अद्याप गाठली नाही. परंतु ही एक वेळ घेणारी प्रक्रिया आहे कारण ती प्रत्येक अंदाजाची गंभीर माहिती ओळखण्यासाठी तज्ञांच्या प्रतिसादांवर अवलंबून असते.

मागणीची पूर्वानुमान करण्याची ही पद्धत आपल्याला विविध तज्ञ असलेल्या लोकांचे ज्ञान प्राप्त करण्यास अनुमती देते. आणि परिणाम एक अचूक अंदाज आहे.

सेल्स फोर्स संमिश्र पद्धत

सेल्स फोर्स कंपोझिट पद्धतीला "सामूहिक मत" म्हणून देखील ओळखले जाते, ज्याचा वापर कंपन्या त्यांच्या प्रदेशातील मागणीचा अंदाज लावण्यासाठी करतात. ही पद्धत प्रदेश किंवा क्षेत्र स्तरावर अभिप्राय वापरते आणि एकूण मागणीचा अंदाज विकसित करण्यासाठी सर्व माहिती गोळा करते. हा दृष्टिकोन ग्राहकांच्या इच्छा, बाजारातील ट्रेंड, उत्पादन लॉन्च आणि स्पर्धक विश्लेषण याबद्दल माहिती प्रदान करतो. 

सेल्स फोर्स कंपोझिट पद्धत त्यांच्या संबंधित प्रदेशातील लोकांच्या ज्ञानावर आणि अनुभवावर कार्य करते. विक्री डेटा गोळा करण्याची जबाबदारी विशिष्ट क्षेत्राच्या विक्री एजंटवर अवलंबून असते; अशा प्रकारे, काहीही गहाळ झाल्यास एखाद्याला जबाबदार धरले जाऊ शकते.

विक्री एजंट अंदाज लावत असल्याने, ते डेटामध्ये अचूकता राखण्यासाठी अधिक प्रयत्न करतात. तसेच, ही पद्धत ईकॉमर्स कंपन्यांसाठी विश्वासार्ह आहे कारण विविध प्रदेश आणि प्रदेशांमधील लोकांचे मोठ्या प्रमाणात सर्वेक्षण केले जाते.

बॅरोमेट्रिक आणि इकोनोमेट्रिक 

बॅरोमेट्रिक पद्धत उत्पादनाच्या मागील मागणीवर आधारित आहे. ही पद्धत व्यवसायाच्या भविष्यातील ट्रेंडचा अंदाज घेण्यासाठी आर्थिक निर्देशक वापरते. आर्थिक निर्देशक योगायोग, अग्रगण्य आणि मागे पडणाऱ्या घटकांवर आधारित असतात. 

बाजारातील योगायोगाचे घटक आर्थिक क्रियाकलापांच्या पातळीसह वर आणि खाली जातात. अग्रगण्य निर्देशक बाजारातील काही इतर क्रियाकलापांच्या पुढे जातात. काही काळानंतर लॅगिंग घटक बदलतात. या घटकांचा वापर इन्व्हेंटरीचा अंदाज लावण्यासाठी केला जाऊ शकतो आणि पुरवठा साखळी कल

दुसरीकडे, इकॉनॉमेट्रिक मागणी अंदाज पद्धत आर्थिक घटकांमधील संबंधांवर आधारित आहे. उदाहरणार्थ, कोविड-19 महामारीमुळे, ऑनलाइन खरेदीची मागणी वाढली होती.

त्याचप्रमाणे, आणखी एक अर्थमितीय घटक म्हणजे वाढलेल्या प्रवासामुळे किंवा अतिरिक्त पैशांसह सुट्टीचे बुकिंग यामुळे उत्पन्न वाढले आहे.

ही पद्धत सध्याच्या मार्केट ट्रेंडवर अचूक डेटा निर्धारित करण्यात मदत करते. तरीही, हे अत्यंत आव्हानात्मक असू शकते, कारण पूर्वानुमानकर्त्यांना ते नियंत्रित परिस्थितीत आयोजित करणे आवश्यक आहे जे कधीही बदलू शकते. 

निष्कर्ष

ग्राहकांच्या अपेक्षा नेहमीपेक्षा वेगाने बदलत असल्याने, व्यवसायांना मागणीचा अचूक अंदाज लावण्यासाठी एक पद्धत आवश्यक आहे. डिमांड फोरकास्टिंग कंपन्यांना उत्पादन लॉन्च, इन्व्हेंटरी प्लॅनिंग, सप्लाय चेन ऑप्टिमायझेशन आणि लॉजिस्टिक्ससाठी माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत करते.