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  สร้างโมเดลความสัมพันธ์ของข้อมูลทางธุรกิจด้วยเทคนิค linear regression

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]

ABOUT

SERVICES