Планирование и прогноз спроса: в чем разница

Разбираемся как меняется планирование в условиях неопределенности. Как взаимосвязаны планирование и прогноз спроса.

Кажется, что планирование в условиях неопределенности — затея не самая продуктивная. Но открываешь "интернеты”, и там все как один: "Планирование в условиях неопределенности приобретает еще большее значение”. Какое значение? Почему приобретает? Этот тезис считается верным по умолчанию, и мало кто стремится его аргументировать.

Ну что ж, давайте аргументируем значение планирования спроса. Начнем с основы: что такое планирование?

Из определения следует, что для планирования нужны цель и ресурсы: временные, финансовые, складские и другие. Ресурсы компании ограничены, поэтому бизнесу важно понимать, где и в какой момент их сосредоточить.

Неопределенность предполагает увеличение количества факторов, которые влияют на рынок. Например, в стабильных условиях, когда факторы, влияющие на рынок, известны и понятны, прогноз продаж на год не нуждается в частых обновлениях. Но в условиях кризиса, когда ситуация меняется несколько раз в месяц, прогноз требует еженедельного или ежемесячного обновления. Обновление прогноза ведет к корректировке плана. В этом и заключается смысл фразы "приобретает особое значение”.

Теперь давайте разбираться, в чем разница между прогнозом спроса и планированием спроса. Начнем с определений:

То есть прогноз спроса рисует некую картину будущих продаж: количество единиц, структуру продаж и так далее, а цель планирования спроса — распределить ресурсы таким образом, чтобы компания удовлетворила прогнозируемый спрос.

Давайте рассмотрим прогноз продаж на примере сети из 22 ресторанов. Предельная нагрузка на ресторан 6000—7000 заказов в месяц.

В таблице представлен прогноз динамики количества заказов для каждого ресторана. Также прогноз подсвечивает некоторые месяцы желтым, а некоторые красным. Желтый цвет означает, что нагрузка на ресторан приближается к предельному значению. Красный цвет показывает превышение количества заказов, которые может выполнить ресторан.

Благодаря прогнозу спроса руководители компании оценивают будущие риски: 10 из 22 ресторанов не справятся с нагрузкой в декабре. Значит, нужны дополнительные рестораны, чтобы разгрузить существующие. Увидев этот прогноз, руководители смогут распределить ресурсы и планомерно открывать дополнительные рестораны, не допустив перегрузки кухонь и курьерской службы, то есть планировать спрос.

Да, рестораны 2, 4, 8 и 10 будут работать на пределе возможного в течение всего года, и, предположим, руководители это заметят и подготовятся к сезону высокого спроса. Но вот рестораны 1, 5, 7, 11, 12 и 17 разгрузить без прогноза не успели бы, так как новый ресторан открывается в течение 2 месяцев. Помимо открытия, необходимо закупить оборудование, увеличить закупки сырья, нанять и обучить поваров, нанять курьеров и так далее.

Шаг 1: Сбор и анализ данных

Сначала необходимо собрать данные, которые повлияют на спрос в будущем, например, отчеты о продажах, сезонности, экономические показатели, результаты маркетинговых акций и другие.

Сбор данных — не тривиальная задача, как кажется на первый взгляд. Например, в предыдущем периоде были сбои с поставками продукта, из-за этого продукт пропадал из наличия, продаж не было, но это не значит, что не было спроса.

Другой пример: в апреле-мае 2022 года рестораны обнаружили необычайно высокий спрос на доставку блюд. Количество заказов превысило зимние показатели, что для мая — аномалия. Причина увеличения продаж: McDonald’s закрылся на ребрендинг и его 20% доли рынка распределились между остальными игроками. То есть на самом деле спрос не изменился, изменилось предложение.

Шаг 2: Выбор методов прогнозирования

Теперь, когда данные собраны, пора перейти к подбору метода прогнозирования. В таблице представлены основные методы для ознакомления.

На выбор метода прогнозирования влияют специфика бизнеса и количество данных. Если компания накопила массив данных и работает на сложном динамическом рынке, где спрос зависит от сезонности, погоды и других внешних факторов, то нужно стремиться к методам машинного обучения. С другой стороны, компании может не хватать данных для обучения системы планирования, если клиентский портфель состоит из 20–30 брендов.

Шаг 3: Прогнозирование

Построение прогноза спроса на основе выбранных методов. На этом этапе строится прогноз на разные временные горизонты: краткосрочный (неделя, месяц, квартал) и долгосрочный (год, два, пять).

Шаг 4: Оценка точности

После того, как прогноз создан, его точность оценивается на основе фактических данных.

Шаг 5: Планирование запасов

На основе прогноза спроса разрабатывается план уровня запасов товаров или компонентов. Не стоит думать, что планирование запасов актуально только для торговых компаний. Организациям, предоставляющим услуги, тоже необходимы “запасы”.

Шаг 6: Планирование производства и поставок

С учетом прогноза спроса и плана запасов разрабатывается план производства и поставок. Определяется, что, сколько и когда производить или заказывать.

Здесь важно, чтобы план производства и поставок был согласован с планом продаж. Необходимо добиться синхронизации операций и согласованности в управлении поставками, производством и финансами.

Шаг 7: Планирование ресурсов

Далее необходимо запланировать остальные ресурсы компании: количество сотрудников, финансовые потоки, маркетинг, разработку и так далее. Все, что поможет или помешает удовлетворить спрос.

Шаг 8: Мониторинг и корректировка

После внедрения плана начинается мониторинг спроса и выполнения плана. Если появляются отклонения, необходимо скорректировать план и стратегию. Компания должна стремиться к мониторингу план-факта в режиме реального времени. Руководителям важно понимать, выполняют отделы планы или нет.

Корректировать планы и обновлять прогнозы необходимо не только при изменении условий спроса, но и систематически: еженедельно или ежемесячно.

#спрос #прогноз #планирование