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

پیش‌بینی مصرف (Consumption Forecasting) یکی از ابزارهای قدرتمند در حوزه مدیریت کسب‌وکار و تصمیم‌گیری است. این فرایند با استفاده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های پیشرفته، به پیش‌بینی میزان تقاضا برای محصولات یا خدمات در آینده می‌پردازد.

1. داده‌های تاریخی:
   • فروش گذشته: تاریخچه فروش محصولات یا خدمات در دوره‌های زمانی مختلف.
   • موجودی کالا: میزان کالا در انبار در دوره‌های مختلف.
   • قیمت‌ها: تغییرات قیمت محصولات و خدمات در طول زمان.
   • هزینه‌ها: هزینه‌های تولید، فروش و بازاریابی.
2. داده‌های بازار:
   • رقبا: اطلاعات مربوط به رقبا، محصولات آن‌ها، سهم بازار و فعالیت‌های تبلیغاتی.
   • اقتصاد کلان: نرخ بهره، نرخ تورم، نرخ بیکاری و سایر شاخص‌های اقتصادی که بر قدرت خرید مصرف‌کننده تأثیر می‌گذارند.
   • تغییرات فصلی: تأثیر فصل‌های مختلف سال بر تقاضا برای محصولات خاص.
   • رویدادهای خاص: رویدادهای مهم مانند تعطیلات، جشنواره‌ها، بحران‌ها و تغییرات سیاسی که می‌توانند بر مصرف تأثیر بگذارند.
3. داده‌های مشتری:
   • داده‌های جمعیتی: سن، جنسیت، درآمد، تحصیلات و محل سکونت مشتریان.
   • سابقه خرید: محصولات و خدماتی که مشتریان قبلاً خریداری کرده‌اند.
   • رفتار خرید: فرکانس خرید، مقدار خرید، کانال‌های خرید و ترجیحات خرید مشتریان.
   • نظرات و بازخورد مشتریان: نظرات مشتریان در مورد محصولات و خدمات.
4. داده‌های خارجی:
   • شرایط آب و هوایی: تأثیر دما، بارندگی و سایر شرایط آب و هوایی بر تقاضا برای برخی محصولات (مانند محصولات کشاورزی، پوشاک و گردشگری).
   • تغییرات تکنولوژیکی: ظهور فناوری‌های جدید و تأثیر آن‌ها بر تقاضا برای محصولات و خدمات.
   • تغییرات اجتماعی و فرهنگی: تغییرات در سبک زندگی، ترجیحات و ارزش‌های اجتماعی که بر رفتار مصرف‌کننده تأثیر می‌گذارند.

• روش‌های آماری: رگرسیون خطی، سری‌های زمانی، تحلیل عاملی و ...
• یادگیری ماشین: شبکه‌های عصبی مصنوعی، درخت تصمیم‌گیری، جنگل تصادفی و ...
• هوش مصنوعی: یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و ...

 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)

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.