Demand Forecasting การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า


Share this article

การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า หมายถึงการประมาณการเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าในอนาคต โดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับประวัติ และข้อมูลอื่น ๆ การพยากรณ์ความต้องการที่เหมาะสมจะช่วยทำให้ธุรกิจนั้น ๆ มีข้อมูลที่สำคัญและทราบถึงประสิทธิภาพและความเป็นไปได้ทางธุรกิจของตัวเองในตลาด นอกเหนือจากนั้นการพยากรณ์ความต้องการยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการลงทุนและการตัดสินใจขยายกิจการอีกด้วย การคาดการณ์นี้ทำให้เจ้าของธุรกิจสามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเพื่อกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาด รวมถึงสามารถกำหนดราคาได้อย่างดีที่สุด หากไม่มีการพยากรณ์ความต้องการจะทำให้ธุรกิจมีความเสี่ยง เจ้าของธุรกิจอาจตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ รวมถึงเป้าหมายทางธุรกิจได้ไม่ดีพอ การตัดสินใจที่ไม่มีข้อมูลอาจส่งผลกระทบเชิงลบต่อต้นทุน การทำกำไร และความพึงพอใจของลูกค้าได้

สำหรับเป้าหมายหลัก ๆ ของการคาดการณ์ความต้องการ ได้แก่ องค์กรสามารถประเมินความต้องการในปัจจุบันทั้งผลิตภัณฑ์และบริการ ยกตัวอย่างเช่น องค์กรหนึ่งตั้งเป้าหมายในการขายผลิตภัณฑ์ของบริษัท 50, 000 หน่วย ในกรณีเช่นนี้องค์กรจะดำเนินการพยากรณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ของตน หากความต้องการผลิตภัณฑ์ขององค์กรต่ำกว่าค่าเป้าหมาย องค์กรจะดำเนินการแก้ไขเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ บทบาทสำคัญอีกอย่างหนึ่งคือการทำงบประมาณโดยการประมาณต้นทุนและรายได้ที่คาดการณ์ไว้ ช่วยให้องค์กรสามารถเตรียมงบประมาณและการควบคุมการผลิต การผลิตตามความต้องการผลิตภัณฑ์ที่คาดการณ์ช่วยในการหลีกเลี่ยงการสูญเสียทรัพยากรขององค์กร ช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับการขยายธุรกิจขององค์กร หากความต้องการผลิตภัณฑ์ที่คาดว่าจะสูงกว่าค่าเป้าหมาย องค์กรอาจวางแผนที่จะขยายเพิ่มเติม

ในส่วนของขั้นตอนในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าประกอบด้วย 5 ขั้นตอน

ขั้นแรกคือการตั้งวัตถุประสงค์ของการคาดการณ์ ขั้นที่สองคือต้องเลือกช่วงเวลา เช่น ระยะสั้น ระยะยาว ผลิตภัณฑ์ในตลาดหรือเฉพาะองค์กร เป็นต้น ขั้นที่สามถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของกระบวนการ โดยความต้องการสามารถคาดการณ์ได้โดยใช้วิธีการต่าง ๆ วิธีการพยากรณ์ จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการพยากรณ์ กรอบเวลาและความต้องการข้อมูล และความพร้อมของข้อมูล การเลือกวิธีการที่เหมาะสมเป็นสิ่งจำเป็นเพราะจะช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายและทำให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือของข้อมูล

อัลกอริทึมที่ถูกนำมาใช้ในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้ามีมากมาย ยกตัวอย่างเช่น โมเดลวิเคราะห์การถดถอย (Regression model) โดยมีอนุกรมเวลา (Time series) เข้ามาเกี่ยวข้อง โมเดลนี้จะเปรียบเทียบช่วงเวลาที่แตกต่างกัน และยังสามารรวมอินพุตอื่น ๆ เช่น รูปแบบสภาพอากาศเข้ามาได้เพื่อให้สามารถทำนายผลิตภัณฑ์ที่มีการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกัน เช่น แนวโน้มของฤดูกาล อีกโมเดลหนึ่งคือ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning model) โดยจะใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในการเลือกตัวแปรและปรับให้เหมาะสม หลังจากได้โมเดลที่เหมาะสมแล้ว ต่อมาจะเป็นขั้นตอนของการรวบรวมข้อมูลผ่านการสังเกตการสัมภาษณ์และแบบสอบถาม และอีกแบบหนึ่งคือข้อมูลที่รวบรวมในอดีต ขั้นตอนสุดท้าย คือการประเมินความต้องการที่คาดการณ์สำหรับปีที่กำหนด ผลลัพธ์ควรตีความได้ง่ายและนำเสนอในรูปแบบที่ใช้งานได้

Reference

(Article) What is demand forecasting and how can it help your business?

(Article) Demand Forecasting: Concept, Significance, Objectives and Factors

(Article) 3 Real-World Market Demand Forecasting Success Stories

(Medium) Choosing the “right” demand forecasting model

READ  Predictive Maintenance: การทำนายหรือคาดการณ์การเสียของเครื่องจักร

ลงทะเบียนรับข่าวสาร

ไม่พลาดทุกการอัพเดทจาก Big Data Experience Center

Big Data Experience Center (BX)

ชั้น 14 อาคาร Knowledge Exchange Center (KX)
110/1 ถนนกรุงธนบุรี, แขวงบางลำภูล่าง เขตคลองสาน กรุงเทพฯ 10600
อีเมล์: [email protected]
Tel: 097-941-9889

ABOUT

SERVICES