مفهوم " Forecasting demand trends "

''Forecasting Demand Trends'' (پیش‌بینی روندهای تقاضا) یکی از عناصر کلیدی در بازاریابی و استراتژی‌های تجاری است که هدف آن پیش‌بینی رفتار آتی مصرف‌کنندگان، تقاضای محصولات و تحرکات بازار است. این فرآیند شامل تحلیل داده‌های پیشین، رفتار مصرف‌کننده، شرایط بازار و شاخص‌های اقتصادی برای تخمین تقاضای آینده برای یک محصول یا خدمت رسانی می‌باشد. پیش‌بینی دقیق به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای درباره مدیریت موجودی، برنامه‌ریزی تولید، تخصیص منابع  و   راهبردهای قیمت‌گذاری  اتخاذ کنند.

پیش‌بینی تقاضا عموماً از روش‌های کیفی و کمّی بهره می‌برد. روش‌های کیفی می‌توانند شامل نظر کارشناسان، تحقیقات بازار یا نظرسنجی از مصرف‌کنندگان باشند، در حالی که روش‌های کمّی از ابزارهای آماری، مدل‌های اقتصادسنجی و تحلیل توالی های زمانی استفاده می‌کنند. هدف، ایجاد تعادل بین عرضه و تقاضا است تا از تولید بیش از حد یا کمبود تولید که ممکن است به موجودی اضافه یا فرصت‌های فروش از دست رفته منجر شود، جلوگیری شود.

عناصر کلیدی در پیش‌بینی تقاضا:

۱. تحلیل داده‌های پیشین: درک الگوهای فروش های گذشته و نوسانات فصلی به شناسایی روندهای تقاضا کمک می‌کند.
۲. روندهای بازار و رفتار مصرف‌کننده: تحلیل ترجیحات مصرف‌کننده، شرایط بازار و رقابت برای پیش‌بینی چگونگی تأثیرگذاری آن‌ها بر تقاضای آینده.
۳. شاخص‌های اقتصادی: عواملی مانند رشد تولید ناخالص داخلی (GDP)، تورم و نرخ بیکاری می‌توانند به طور چشمگیری بر قدرت خرید مصرف‌کننده و تقاضای محصولات تأثیر بگذارند.
۴. پیشرفت‌های تکنولوژیکی: نوآوری‌ها ممکن است تقاضای جدیدی ایجاد کنند یا مسیر روند تقاضای موجود را تغییر دهند.
۵. عوامل خارجی: تغییرات سیاسی، محیطی یا فرهنگی نیز می‌توانند بر رفتار مصرف‌کننده و به تبع آن بر روند تقاضا تأثیر بگذارند.

با استفاده از پیش‌بینی تقاضا، کسب‌وکارها می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه‌سازی کنند، بودجه‌ها را به طور کارآمد تخصیص  و به تغییرات شرایط بازار واکنش نشان دهند.

مثال از اروپا: خودروهای الکتریکی در آلمان

یکی از روندهای مهم در اروپا افزایش تقاضا برای خودروهای الکتریکی  است، به ویژه در آلمان. این تقاضا با توجه به ترجیحات دوستداران محیط زیست و سیاست‌های دولت که پذیرش فناوری‌های انرژی پاک را ترویج می‌کند، رشد یافته است. آلمان، به عنوان یکی از بزرگ‌ترین بازارهای خودروسازی در اروپا، شاهد تغییر در تقاضای مصرف‌کننده به سمت خودروهای الکتریکی  است، که این تغییر خود تحت تأثیر قوانین سخت‌گیرانه انتشار گازهای گلخانه‌ای و مشوق‌های خرید خودروهای الکتریکی از جمله یارانه‌ها، تخفیف‌های مالیاتی و معافیت از عوارض جاده‌ای بوده است.

پیش‌بینی این تقاضا شامل تحلیل چندین عامل کلیدی است، از جمله:
۱. سیاست‌های دولتی: اهداف گسترده دولت آلمان برای کاهش انتشار کربن نقش مهمی در تسریع این تغییر به سمت خودروهای الکتریکی ایفا کرده است.
۲. نوآوری‌های تکنولوژیکی:پیشرفت‌ در فناوری باتری، زیرساخت‌های شارژ و کاهش هزینه‌های تولید باعث شده تا خودروهای الکتریکی برای مصرف‌کنندگان دسترس‌پذیرتر شوند.
۳. رفتار مصرف‌کننده: تغییرات عمده‌ای در ترجیحات مصرف‌کننده به سمت محصولات پایدار و سازگار با محیط زیست پدید آمده  است.
۴. روندهای بازار خودروسازی جهانی: همان‌طور که صنعت جهانی خودروسازی سرمایه‌گذاری بیشتری در تولید خودروهای الکتریکی می‌کند، این موضوع بر عرضه و تقاضا در آلمان نیز تأثیرگذار است.

با پیش‌بینی این روندها، خودروسازانی مانند فولکس‌واگن و بی‌ام‌و تصمیماتی راهبردی  برای افزایش سرمایه‌گذاری خود در تولید خودروهای الکتریکی اتخاذ   و  بازاریابی خود را بر به تصویر کشیدن مزایای محیط زیستی و اقتصادی خودروهای الکتریکی متمرکز کرده‌اند.

مثال از ایران: رشد تجارت الکترونیک

در ایران، رشد پلتفرم‌های تجارت الکترونیک مانند دیجی‌کالا، بزرگ‌ترین خرده‌فروش آنلاین در کشور، نمونه‌ای از یک روند تقاضای رو به رشد است که بر اساس چندین شاخص کلیدی پیش‌بینی شده است. شهرنشینی گسترده، افزایش نفوذ اینترنت و رشد استفاده از گوشی‌های هوشمند در ایران به افزایش چشم‌گیر خرید آنلاین منجر شده است. این روند به ویژه در دوره شیوع ویروس کرونا سرعت گرفته، زیرا بسیاری از مصرف‌کنندگان به دلیل محدودیت‌های فروشگاه‌های فیزیکی به پلتفرم‌های آنلاین روی آورده‌اند.

پیش‌بینی تقاضا برای تجارت الکترونیک در ایران شامل چندین عامل است:
۱. رفتار مصرف‌کننده: نسل‌های جوان‌تر در ایران که با فناوری آشنا هستند، تقاضای خرید آنلاین را افزایش می‌دهند. مدل‌های پیش‌بینی این روند را با در نظر گرفتن افزایش استفاده از اینترنت و ترجیح روزافزون برای راحتی هر چه بیشتر  تحلیل می‌کنند.
۲. زیرساخت‌های تکنولوژیک: گسترش زیرساخت‌های اینترنت و فناوری موبایل در ایران بستر لازم برای رشد تجارت الکترونیک را فراهم کرده است.
۳. شرایط اقتصادی: با توجه به وضعیت نوسانات اقتصادی ایران،  همچنین   تورم و تحریم‌ها، تجارت الکترونیک به مصرف‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا قیمت‌ها را مقایسه کرده و محصولات خوش قیمت تر  و   بهتری پیدا کنند.
۴. تغییرات فرهنگی: تغییر سبک زندگی، به ویژه در مناطق شهری، باعث حرکت به سمت خرید آنلاین برای محصولات مختلف از جمله لوازم الکترونیکی، لباس و مواد غذایی شده است.

کسب‌وکارهایی مانند دیجی‌کالا از پیش‌بینی تقاضا برای بهینه‌سازی موجودی، بهبود مدیریت زنجیره تأمین و هدف‌گذاری استراتژی‌های بازاریابی خود به سوی بازار رو به رشد تجارت الکترونیک استفاده کرده‌اند. آن‌ها همچنین با ارائه خدمات جدید مانند تحویل سریع، گزینه‌های پرداخت و تخفیف‌ها، تلاش کرده‌اند سهم بیشتری از بازار را به دست بیاورند.

پیش‌بینی تقاضا، هنر برآورد میزان کالایی است که مشتریان در یک بازه زمانی مشخص، خواهان خرید آن هستند. این فرایند، دریچه‌ای به سوی آینده می‌گشاید و به صاحبان کسب‌وکار امکان می‌دهد تا با دیدی روشن‌تر، برنامه‌ریزی دقیق‌تر و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر، مسیر پیشرفت را هموارتر کنند.

تقاضا (Demand) به معنی داشتن تمایل و توانایی برای خرید کالا یا خدمت است؛ مثل این که در ساعت اخیر، هزار نفر در سراسر ایران یا صد نفر در سایت دیجی‌کالا متقاضی خرید یک مدل خاص از لپتاپ باشند. 

اما مقدار تقاضا ثابت نمی‌ماند و به مرور در بازارهای مختلف تغییر می‌کند. پیش‌بینی تقاضا (Demand Forecasting) به معنی تخمین زدن مقدار تقاضا در زمان آینده است، مثل این که پیش‌بینی کنیم فردا تعداد افرادی که در پاساژ پایتخت ولیعصر برای خرید یک مدل خاص از لپتاپ مراجعه می‌کنند ۲۰٪ کم‌تر از امروز خواهد بود، یا تخمین بزنیم با افزایش ده درصدی قیمت لپتاپ، تقاضا برای آن ۲۱٪ کاهش می‌یابد. با پیش‌بینی تقاضا می‌توانیم برای آینده برنامه‌ریزی کنیم.

پیش‌بینی روند تقاضا (Forecasting demand trends) در بازاریابی به معنای تحلیل و پیش‌بینی تغییرات و الگوهای تقاضا برای محصولات یا خدمات در آینده است. این فرآیند به شرکت‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی بهتری برای تولید، موجودی، توزیع و استراتژی‌های بازاریابی خود داشته باشند.

مثال:

فرض کنید یک شرکت تولیدکننده گوشی‌های هوشمند می‌خواهد بداند که در شش ماه آینده چه تعداد گوشی باید تولید کند. با استفاده از پیش‌بینی روند تقاضا، این شرکت می‌تواند داده‌های گذشته فروش، روندهای بازار، تغییرات فصلی و حتی نظرات مشتریان را تحلیل کند تا تخمین بزند که تقاضا برای محصولاتش چگونه خواهد بود. این اطلاعات به شرکت کمک می‌کند تا موجودی کافی داشته باشد و از کمبود یا مازاد تولید جلوگیری کند.

پیش‌بینی روند تقاضا (Forecasting demand trends) در بازاریابی به معنای تحلیل و پیش‌بینی تغییرات و الگوهای تقاضا برای محصولات یا خدمات در آینده است. این فرآیند به شرکت‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی بهتری برای تولید، موجودی، توزیع و استراتژی‌های بازاریابی خود داشته باشند.

مثال‌ها:

1. صنعت پوشاک:
2. یک شرکت تولید لباس با تحلیل داده‌های فروش گذشته و بررسی روندهای مد، پیش‌بینی می‌کند که در فصل آینده تقاضا برای لباس‌های ورزشی افزایش خواهد یافت. بر این اساس، تولید و تبلیغات خود را متمرکز بر این نوع لباس‌ها می‌کند.
3. صنعت فناوری:
4. یک شرکت تولید گوشی‌های هوشمند با بررسی داده‌های بازار و نظرسنجی از مشتریان، پیش‌بینی می‌کند که تقاضا برای گوشی‌های با قابلیت 5G در حال افزایش است. بنابراین، سرمایه‌گذاری بیشتری در تحقیق و توسعه این نوع گوشی‌ها انجام می‌دهد.
5. صنعت غذا و نوشیدنی:
6. یک شرکت تولید نوشیدنی با تحلیل داده‌های فروش و بررسی تغییرات فصلی، پیش‌بینی می‌کند که در تابستان تقاضا برای نوشیدنی‌های خنک افزایش خواهد یافت. بنابراین، تولید و تبلیغات خود را برای این محصولات افزایش می‌دهد.

پیش‌بینی روند تقاضا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با دقت بیشتری منابع خود را مدیریت کنند و به نیازهای بازار پاسخ دهند، که در نهایت منجر به افزایش سودآوری و رضایت مشتریان می‌شود.

پیش‌بینی روند تقاضا شامل پیش‌بینی تقاضای آینده مشتریان برای محصولات یا خدمات با تجزیه و تحلیل داده‌های فروش، روند بازار و سایر عوامل است. این فرآیند به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تخمین بزنند که چه مقدار از محصول را برای تولید یا ذخیره‌سازی در آینده نیاز خواهند داشت، و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا موجودی را به طور مؤثرتری مدیریت کنند و نیازهای مشتری را به طور کارآمد برآورده کنند.
فرض کنید یک فروشگاه آنلاین دارید که لباس های زمستانی می فروشد. با تجزیه و تحلیل داده‌های فروش خود در سال‌های گذشته، متوجه می‌شوید که تقاضا برای کت‌های زمستانی از اکتبر شروع به افزایش می‌کند، در دسامبر به اوج خود می‌رسد و سپس به تدریج تا فوریه کاهش می‌یابد.

با استفاده از این اطلاعات، می‌توانید پیش‌بینی کنید که برای برآورده کردن تقاضای مورد انتظار، باید از ماه سپتامبر کت‌های زمستانی را ذخیره کنید. علاوه بر این، ممکن است با شروع کاهش تقاضا، تبلیغات یا تخفیف هایی را در ژانویه اجرا کنید تا موجودی باقیمانده را بفروشید.

این  به شما کمک می‌کند از کم یا زیاد بودن موجودی جلوگیری کنید، و اطمینان حاصل کنید که موجودی مناسبی برای رفع نیازهای مشتریان در اختیار دارید و در عین حال هزینه‌های تولید، انبار و ..  به حداقل می‌رسانید.

خب همونطور که میدونین،  Forecasting demand trends، که ترجمه اش   «پیش‌بینی روندهای تقاضا» هست، به معنای تخمین زدن تغییرات آینده در نیاز مشتریان به یک محصول یا خدمت خاص است. در واقع، این کار، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصویری از آینده بازار داشته باشند و براساس آن برنامه‌ریزی کنند. با پیش‌بینی دقیق‌تر، شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات بهتری در مورد تولید، موجودی، بازاریابی و استراتژی‌های کسب‌وکار بگیرند.

مثل این که پیش‌بینی کنیم فردا، تعداد افرادی که در پاساژ پایتخت ولیعصر برای خرید یک مدل خاص از لپتاپ مراجعه می‌کنند ۲۰٪ کم‌تر از امروز خواهد بود، یا تخمین بزنیم با افزایش ده درصدی قیمت لپتاپ، تقاضا برای آن ۲۱٪ کاهش می‌یابد. با پیش‌بینی تقاضا می‌توانیم برای آینده برنامه‌ریزی کنیم. مثلاً اگر بدانیم تقاضا برای محصول‌مان قرار است به شکل مستمر و پایدار افزایش یابد، برای افزایش ظرفیت تولید و بهره‌برداری از این فرصت برنامه‌ریزی می‌کنیم.

مثال‌های کاربردی بیشتری رو  در زیر توضیح میدم:

• صنعت مد: یک شرکت پوشاک با پیش‌بینی روندهای مد، می‌تواند طرح‌ها و رنگ‌های جدیدی را طراحی کند که مطابق با سلیقه مشتریان در فصل آینده باشد.
• صنعت فناوری: یک شرکت تولیدکننده گوشی‌های هوشمند با پیش‌بینی تقاضا برای ویژگی‌های جدید مانند دوربین با کیفیت بالاتر یا باتری با عمر طولانی‌تر، می‌تواند محصولات جدید خود را متناسب با نیازهای بازار طراحی کند.
• صنعت خواربار: یک سوپرمارکت با پیش‌بینی افزایش تقاضا برای محصولات ارگانیک، می‌تواند میزان موجودی این محصولات را افزایش دهد.
• صنعت خودرو: یک خودروساز با پیش‌بینی افزایش تقاضا برای خودروهای برقی، می‌تواند سرمایه‌گذاری بیشتری در این حوزه انجام دهد.

در آخر، لازم هست که بگم، روش‌های مختلفی برای پیش‌بینی تقاضا وجود دارد که برخی از آن‌ها عبارتند از:

• روش‌های کمی: استفاده از مدل‌های آماری و ریاضی برای تحلیل داده‌های تاریخی و پیش‌بینی آینده.
• روش‌های کیفی: استفاده از نظرسنجی‌ها، مصاحبه‌ها و گروه‌های متمرکز برای جمع‌آوری اطلاعات از مشتریان و متخصصان.
• روش‌های ترکیبی: استفاده از ترکیبی از روش‌های کمی و کیفی برای بهبود دقت پیش‌بینی.

مطالعه مطلب جامع زیر رو نیز به شما پیشنهاد میکنم: