Точний прогноз майбутніх продажів, ймовірно, займає перше місце в списку речей, які допомагають краще планувати бізнес на майбутнє. З точки зору ланцюга постачання, такі фактори, як вимогливі клієнти, тривалі терміни виконання, непередбачувані коливання попиту, обмежені потужності, потреба в розширенні тощо, обумовлюють потребу в кращих прогнозах. Інші відділи теж мають свої потреби.
Ця потреба в кращому прогнозуванні спонукала значні інвестиції в інструменти протягом останніх 30+ років. Сьогодні існує безліч інструментів, що використовують комбінацію різних технік, одним із яких є Аркієва. Проте прагнення до більшої точності прогнозів не зменшилося. Оскільки компанії впроваджують більше продуктів, подовжують свій ланцюжок поставок і вибирають зменшення інвестицій у запаси, проблема значно погіршується, а не покращується.
Для цього є багато драйверів. З удосконаленням інструментів із застосуванням більш складних методів і термінології може створюватися враження, що всю невизначеність можна змоделювати, а уніфікована модель може створити ідеальний прогноз. Швидкість обчислень, як на локальному, так і на хмарному рівні, дає змогу обробляти цифри зі швидкістю, при якій ці типи прогнозів можна обчислити за секунди чи хвилини, що дає нам точніші, якщо не повністю точні, прогнози.
Більшість, якщо не всі, компанії збільшили швидкість впровадження нових продуктів, бажання клієнтів у всьому світі, а також прагнення знайти постачальника з найнижчими витратами, навіть ціною тривалих термінів виконання робіт і підвищеної невизначеності. щоб усі бачили. Останні глобальні події, такі як пандемія та триваюча геополітична напруженість, не допомогли. Зростання націоналістичної політики та узгодження нормативних актів із пов’язаною політикою ще більше дестабілізували глобальні ланцюги поставок і посилили невизначеність.
Отже, потреба в кращому прогнозуванні не зникає, невизначеності, ймовірно, продовжуватимуть зростати, і все ще немає надії на ідеальну модель. У цьому сценарії чи є якісь методи, які компанія або планувальник попиту може використовувати для створення більш точних результатів прогнозу? Чи є якісь речі, яких слід дотримуватися? Скільки з цього можна кодифікувати в інструменті; і скільки це від людини-прогнозиста, яка надає обізнаний внесок. Якщо все зроблено добре, чого ми можемо очікувати як покращення?
Зареєструватися і приєднуйтеся до нас у середу, 27 березня, коли Суджіт Сінгх обговорюватиме, як підвищити точність прогнозів тощо.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://blog.arkieva.com/how-to-improve-forecast-accuracy/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-improve-forecast-accuracy
