Niels Bohr powiedział: „Przewidywanie jest bardzo trudne, zwłaszcza jeśli dotyczy przyszłości.” W tym artykule pokażę, jak firmy mogą lepiej prognozować sprzedaż. Przewidywanie przyszłych wyników sprzedaży jest dużym wyzwaniem, szczególnie dla firm działających na dynamicznie zmieniającym się rynku.
Dane historyczne to za mało
Firmy najczęściej opierają swoje prognozy wyłącznie na danych historycznych, co często prowadzi do błędów i kosztownych pomyłek. Wiele z nich zakłada, że jeśli sprzedaż była wysoka w poprzednich latach, to w kolejnym utrzyma się na podobnym poziomie. Jednak rynek jest dynamiczny, a trendy z poprzednich lat nie muszą się powtórzyć w przyszłości. Wystarczy spojrzeć na rynek aut elektrycznych w Europie – w styczniu ich sprzedaż spadła o 45% w porównaniu z tym samym okresem rok wcześniej. To pokazuje, jak szybko zmieniające się warunki mogą diametralnie wpłynąć na wyniki.
Skuteczne prognozowanie wymaga analizy rzeczywistych czynników wpływających na rynek, a nie tylko opierania się na danych z przeszłości. Wydarzenia takie jak zmiany w polityce celnej, agresywne kampanie marketingowe konkurencji, wprowadzenie nowych produktów czy zmiany w budżetach konsumentów mają realny wpływ na sprzedaż i muszą być uwzględniane w prognozach.
Prognozy powinny uwzględniać przyczyny, a nie tylko skutki
Jak określić, w jaki sposób wzrost temperatury wpłynie na sprzedaż napojów? Zgodnie z normami pracy, każdy pracownik wykonujący obowiązki na zewnątrz w upalną pogodę powinien spożywać o 1 litr napojów więcej na każdą godzinę pracy. Nawet jeśli to założenie byłoby całkowicie trafne, nie odnosi się ono do reprezentatywnej części naszych klientów i wcale nie musi odzwierciedlać rzeczywistości.
Aby określić zależność między pogodą a sprzedażą napojów, trzeba zbadać zachowania konsumentów. Takie analizy pomagają wskazać kluczowe czynniki wpływające na sprzedaż. Większość konsumentów spożywa więcej napojów nie dlatego, że ich organizm potrzebuje dodatkowych płynów, ale ponieważ spędzają więcej czasu na świeżym powietrzu i spotkaniach towarzyskich. Nawet rekordowo ciepły kwiecień nie przyniesie takiej sprzedaży jak maj czy czerwiec. Powodem nie jest temperatura, ale większa liczba imprez na zewnątrz. Na spożycie napojów wpływa nie tylko pogoda, ale także liczba festiwali, koncertów, imprez sportowych i innych wydarzeń, które przyciągają ludzi i sprzyjają konsumpcji.
Czynniki wpływające na prognozę sprzedaży mogą mieć różną wagę w różnych momentach
Ciepła pogoda w maju ma duże znaczenie, natomiast w kwietniu już niekoniecznie. Jak jednak określić co i kiedy ma wpływ na sprzedaż?
Kluczowe jest systematyczne zbieranie danych, które pozwala lepiej zrozumieć rzeczywiste zależności wpływające na sprzedaż. Dane dotyczące temperatury, ilości opadów, kalendarza wydarzeń, dni wolnych od pracy, działań konkurencji czy zmian cen mogą dostarczyć cennych informacji o tym, jak kształtuje się popyt. Warto również gromadzić dane transakcyjne i analizować, jak zmieniają się wzorce zakupowe w różnych okresach.
Dzięki odpowiednio szerokiemu zbiorowi danych możliwe jest nie tylko określenie wpływu poszczególnych czynników na sprzedaż, ale także dostosowanie strategii biznesowej do zmieniających się warunków rynkowych.
Wykorzystanie uczenia maszynowego do prognozowania sprzedaży
Uczenie maszynowe może pomóc w określeniu co i kiedy ma wpływ na sprzedaż napojów, analizując duże zbiory danych i wykrywając ukryte zależności. Algorytmy mogą uwzględniać różne czynniki, takie jak temperatura, ilość opadów, dzień tygodnia, godzina, kalendarz wydarzeń oraz dane historyczne sprzedaży. Dzięki temu można zidentyfikować wzorce, których analiza ręczna mogłaby nie wykazać.
Modele uczenia maszynowego, np. regresja liniowa, lasy losowe czy sieci neuronowe, mogą przewidywać, jak konkretne zmienne wpływają na sprzedaż w różnych okolicznościach. Na przykład mogą wskazać, że wzrost temperatury powyżej 25°C zwiększa sprzedaż napojów, ale tylko wtedy, gdy w tym czasie odbywają się wydarzenia masowe. W chłodniejsze dni mogą natomiast wykazać, że większy wpływ na sprzedaż mają inne czynniki, jak dni wolne od pracy czy promocje w sklepach.
Uczenie maszynowe pozwala także na ciągłe doskonalenie prognoz. Modele mogą dostosowywać się do zmieniających się warunków, analizując nowe dane i aktualizując przewidywania. Dzięki temu firmy mogą nie tylko lepiej planować zapasy, ale także optymalizować działania marketingowe i dostosowywać ofertę do rzeczywistego popytu.
Kluczowe znaczenie danych
Aby modele uczenia maszynowego były skuteczne, konieczne jest posiadanie wysokiej jakości danych. Firmy powinny dbać o systematyczne zbieranie informacji, które mogą mieć wpływ na sprzedaż. Dla przykładu omawianej tutaj sprzedaży napojów, oprócz podstawowych danych historycznych, warto byłoby uwzględniać:
- zmienne pogodowe (temperatura, opady, ciśnienie),
- harmonogram wydarzeń i dni wolnych,
- lokalizację sprzedaży (miejska, turystyczna, osiedlowa),
- działania marketingowe i promocje,
- zmiany cen i politykę cenową konkurencji,
- opinie klientów oraz ich preferencje.
Tylko dzięki bogatemu zbiorowi danych można skutecznie trenować modele prognozujące sprzedaż i unikać błędnych założeń.
Co warto zapamiętać?
- Dane historyczne to za mało – Opieranie prognoz wyłącznie na wynikach z poprzednich lat może prowadzić do błędów. Rynek jest dynamiczny, a trendy mogą się zmieniać pod wpływem różnych czynników.
- Ważne jest, aby zrozumieć przyczyny – Sprzedaż kształtują realne wydarzenia i czynniki, takie jak pogoda, kalendarz imprez, działania konkurencji czy budżety konsumentów. Statystyka z poprzednich lat nie wystarczy, jeśli nie uwzględnia się rzeczywistych mechanizmów wpływających na popyt.
- Warto zbierać dane – Gromadzenie informacji o różnych czynnikach pozwala na ich późniejsze wykorzystanie w uczeniu maszynowym. Dzięki temu można określić rzeczywisty wpływ poszczególnych zmiennych na sprzedaż i tworzyć dokładniejsze prognozy.
