Kaedah Statistik Ramalan Jualan

Terdapat pelbagai kaedah peramalan statistik yang direka untuk digunakan dengan produk yang bergerak perlahan, perkenalan produk baru, produk dan produk matang yang stabil dengan permintaan yang tidak menentu. Menentukan kaedah peramalan statistik yang paling berkesan untuk produk yang sering digunakan untuk percubaan dan kesilapan. Kerana kekeliruan mengelilingi kaedah yang digunakan, sesetengah syarikat membawa pakar peramal untuk membantu menganalisis data dan menentukan di mana untuk memulakan proses ramalan.

Asas-asas

Apabila sebuah syarikat menggunakan teknik ramalan jualan statistik, ia menggunakan data jualan atau permintaan bersejarah untuk mencuba untuk meramalkan jualan masa depan. Oleh kerana rumusan matematik kompleks yang digunakan untuk membuat ramalan, kebanyakan syarikat bergantung pada perisian canggih untuk menyelesaikan tugas ini. Setiap jenis permintaan memerlukan kaedah statistik yang berbeza untuk meramalkan ramalan masa depan yang terbaik.

Model bermusim

Terdapat beberapa kaedah ramalan bermusim. Kaedah ramalan bermusim, seperti Kotin Jenkins, Banci X-11, Penguraian dan Holt Winters model melicinkan eksponen, semua menggunakan komponen permintaan produk bermusim sebagai input utama untuk menentukan ramalan masa depan. Musim musim menimbulkan trend yang diulang dalam tempoh tertentu. Sebagai contoh, meja bilik makan mempamerkan permintaan bermusim yang tinggi pada bulan-bulan yang membawa kepada Kesyukuran dan Krismas.

Model mudah

Perniagaan yang tidak mempunyai perisian peramal maju sering bergantung pada model peramalan mudah yang diuruskan dalam spreadsheet. Beberapa kaedah ini termasuk melicinkan eksponen ganda Holt; melicinkan eksponen penyesuaian, purata bergerak berwajaran dan kaedah purata bergerak yang sangat biasa. Walaupun model mudah digunakan, kaedah purata bergerak gagal memberi perhatian pada perniagaan kepada trend masa depan dalam data produk. Purata bergerak hanya menunjukkan trend yang telah terbentuk. Setiap kali satu tempoh baru akan ditambah kepada formula purata bergerak, tempoh terakhir akan dialih keluar - oleh itu siri masa keseluruhan "bergerak" ke hadapan satu tempoh.

Model Produk Baru

Ramalan produk baru kekal sebagai salah satu tugas peramalan paling sukar yang ada. Peramalan produk baru memerlukan input dari sumber manusia dan komputer yang dihasilkan. Kaedah peramalan produk baru, seperti lengkung Gompertz dan kurva Probit, berusaha untuk menguruskan tempoh peningkatan tinggi berkaitan dengan pengenalan produk baru. Kaedah ini juga berfungsi untuk produk matang yang mendekati akhir kitaran hayat mereka.

Model perlahan-bergerak

Produk yang menunjukkan permintaan yang perlahan atau mempunyai permintaan yang sporadis memerlukan model ramalan statistik tertentu. Model berselang Croston yang berfungsi untuk produk dengan permintaan yang tidak menentu. Produk dengan permintaan yang tidak menentu tidak menunjukkan komponen bermusim; sebaliknya graf yang dikeluarkan dari atribut permintaan produk menunjukkan puncak dan tempoh rata pada titik sekejap sepanjang siri masa. Matlamat model Croston adalah untuk menyediakan nilai stok keselamatan dan bukan nilai ramalan. Nilai stok keselamatan membolehkan hanya inventori yang mencukupi untuk menampung keperluan.