امروزه " Consumption forecasting " رو با استفاده از چه دیتا هایی انجام میدن ؟

 historical trend data, SKU velocity, inventory turnover rate,

پیش‌بینی مصرف (Consumption Forecasting) امروزه با استفاده از داده‌های متنوع و تکنیک‌های پیشرفته انجام می‌شود. 

۱. داده‌های تاریخی فروش: این داده‌ها شامل اطلاعات فروش گذشته محصول در بازه‌های زمانی مختلف (روزانه، هفتگی، ماهانه، سالانه) است. این داده‌ها پایه و اساس بسیاری از مدل‌های پیش‌بینی هستند و می‌توانند الگوهای فصلی، روندهای بلندمدت و سایر اطلاعات مفید را آشکار کنند.

۲. داده‌های مربوط به قیمت: قیمت محصول و قیمت محصولات رقیب می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر مصرف داشته باشد. این داده‌ها می‌توانند شامل قیمت‌های تاریخی، تخفیف‌ها، پروموشن‌ها و سایر عوامل مرتبط با قیمت باشند.

۳. داده‌های مربوط به تبلیغات و بازاریابی: هزینه‌های تبلیغات، کمپین‌های بازاریابی و سایر فعالیت‌های تبلیغاتی می‌توانند بر تقاضا و مصرف تأثیر بگذارند. این داده‌ها می‌توانند شامل بودجه تبلیغات، تعداد نمایش تبلیغات، نرخ کلیک و سایر معیارهای مرتبط باشند.

۴. داده‌های اقتصادی: شاخص‌های اقتصادی مانند نرخ تورم، نرخ بیکاری، رشد اقتصادی و سایر شاخص‌های کلان اقتصادی می‌توانند بر قدرت خرید مصرف‌کنندگان و در نتیجه بر مصرف تأثیرگذار باشند.

۵. داده‌های جمعیتی: اطلاعات مربوط به جمعیت، توزیع سنی، سطح درآمد، سبک زندگی و سایر ویژگی‌های جمعیتی می‌تواند برای پیش‌بینی مصرف در گروه‌های مختلف جمعیتی مفید باشد.

۶. داده‌های مربوط به رقبا: اطلاعات مربوط به محصولات رقیب، قیمت‌گذاری آن‌ها، سهم بازار و فعالیت‌های بازاریابی آن‌ها می‌تواند برای پیش‌بینی مصرف مفید باشد.

۷. داده‌های مربوط به کانال‌های توزیع: اطلاعات مربوط به موجودی انبار، فروش در کانال‌های مختلف توزیع (آنلاین، آفلاین)، عملکرد فروشگاه‌ها و سایر عوامل مرتبط با توزیع می‌تواند در پیش‌بینی مصرف مؤثر باشد.

۸. داده‌های آب و هوایی: در برخی صنایع، آب و هوا می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر مصرف داشته باشد. به عنوان مثال، مصرف بستنی در فصل تابستان افزایش می‌یابد.

۹. داده‌های مربوط به رسانه‌های اجتماعی: نظرات و بازخوردهای مشتریان در رسانه‌های اجتماعی می‌تواند برای پیش‌بینی تقاضا و مصرف مفید باشد. با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی می‌توان این داده‌ها را تحلیل کرد و اطلاعات مفیدی استخراج کرد.

۱۰. داده‌های مربوط به اینترنت اشیا (IoT): داده‌های جمع‌آوری‌شده از دستگاه‌های متصل به اینترنت می‌توانند برای پیش‌بینی مصرف در زمان واقعی مفید باشند. به عنوان مثال، داده‌های مربوط به مصرف انرژی می‌توانند برای پیش‌بینی تقاضای برق استفاده شوند.

برای تحلیل این داده‌ها و پیش‌بینی مصرف، از روش‌های مختلفی مانند موارد زیر استفاده می‌شود:

مدل‌های سری زمانی (Time Series Models): ARIMA, SARIMA, Exponential Smoothing
مدل‌های رگرسیونی (Regression Models): Linear Regression, Multiple Regression
یادگیری ماشین (Machine Learning): Neural Networks, Support Vector Machines, Random Forests
یادگیری عمیق (Deep Learning): Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTM)

پیش‌بینی مصرف (Consumption Forecasting) با استفاده از انواع داده‌ها و اطلاعات مختلف انجام می‌شود. برخی از داده‌هایی که معمولاً برای این کار استفاده می‌شوند عبارتند از:
فروش‌های گذشته: تجزیه و تحلیل الگوهای فروش در دوره‌های گذشته می‌تواند به شناسایی روندها و الگوهای فصلی کمک کند.
نرخ بیکاری: تأثیر مستقیم بر قدرت خرید مصرف‌کنندگان.
نرخ رشد اقتصادی: افزایش یا کاهش تولید ناخالص داخلی (GDP) می‌تواند بر مصرف تأثیر بگذارد.
سن، جنسیت و جمعیت: تحلیل جمعیت‌شناسی می‌تواند به درک بهتر الگوهای مصرف کمک کند.
محل زندگی: داده‌های جغرافیایی و محلی می‌توانند الگوهای مصرف را نیز تحت تأثیر قرار دهند.
فعالیت‌های رقبا: شناخت تغییرات در بازار و استراتژی‌های رقابتی می‌تواند بر پیش‌بینی مصرف تأثیر بگذارد.
قیمت‌گذاری محصولات: تغییرات قیمت می‌تواند تأثیر زیادی بر تصمیمات خرید مصرف‌کنندگان داشته باشد.
رویدادهای فصلی و تعطیلات: این رویدادها معمولاً تأثیر زیادی بر مصرف دارند.
نظرسنجی‌ها و تحقیقات بازار: جمع‌آوری داده‌ها از مصرف‌کنندگان به منظور درک نیازها و ترجیحات آنها.
تکنولوژی‌های جدید و نوآوری‌ها: تأثیر نوآوری‌های جدید بر رفتار مصرف‌کنندگان و تمایل آنها به خرید محصولات جدید.
با ترکیب این داده‌ها و استفاده از مدل‌های آماری و یادگیری ماشین، می‌توان پیش‌بینی‌های دقیقی از مصرف آینده انجام داد.
عدم قیمت گذاری بر اساس استفاده 39%
تست کردن قیمت گذاری بر اساس استفاده 15%
قیمت گذاری به صورت عمده بر اساس استفاده 15%
قیمت گذاری بر اساس استفاده 31%

امروزه برای تخمین مصرف از مختلف منابع داده‌ها استفاده می‌شود که شامل موارد زیر است:

1. داده‌های تاریخی: تحلیل داده‌های تاریخی مصرف برای پیدا کردن الگوها و روندهای قبلی.
2. داده‌های محلی و زمانی: اطلاعات مربوط به محل و زمان مصرف که می‌تواند بر روی تغییرات مصرف تأثیر بگذارد.
3. داده‌های محصولی: اطلاعات مربوط به محصولات مختلف که مصرف‌شان را تحت تأثیر قرار می‌دهد.
4. داده‌های مشتریان: اطلاعات مربوط به رفتار و ترجیحات مشتریان.
5. داده‌های اقتصادی: اطلاعات مربوط به شرایط اقتصادی که می‌تواند بر روی مصرف تأثیر بگذارد.
6. داده‌های اجتماعی و فرهنگی: اطلاعات مربوط به تغییرات فرهنگی و اجتماعی که می‌تواند بر روی مصرف تأثیر بگذارد.
7. داده‌های آب و هوا: اطلاعات مربوط به شرایط آب و هوایی که می‌تواند بر روی مصرف تأثیر بگذارد.
8. داده‌های تکنولوژی و فناوری: اطلاعات مربوط به تکنولوژی‌ها و فناوری‌های جدید که می‌تواند بر روی مصرف تأثیر بگذارد.