Idag finns bättre möjligheter än någonsin att med hjälp av insamlad data identifiera kundbeteenden och behov, för att på så sätt få fram träffsäkra försäljningsprognoser. Ofattbara mängder data samlas in varje sekund, och i dem finns värdefulla ledtrådar som kan underlätta prognostiseringen. En riktig guldgruva, med andra ord!
Trots detta, är det långt ifrån alla företag som tar vara på tillgänglig data. Tvärtom. Datan finns där, men systemen som används är inte alltid anpassade för dagens situation.
Idag pratas mycket om nästa generations marknadsdrivna prognoser, vilket till stor del handlar om att man istället för att titta på historiska siffror, bygger prognoserna på faktiska beteenden på marknaden. Genom att lära oss mer om hur marknaden fungerar, kan vi förbättra prognoserna och lager- och servicenivåerna.
Olika sätt att forecasta
Det kanske mest traditionella, men idag en smula förlegade, sättet att ta fram prognoser är genom en sorts uppifrån-och-ner-strategi, där man använder sig av aggregerad data kombinerat med mer eller mindre kvalificerade gissningar. Resultatet blir en sorts snitt på efterfrågan, som man sedan utgår ifrån vid prognostiseringen. Det kan fungera fint om försäljningen är väldigt förutsägbar och inte varierar märkbart över längre perioder. För att kunna ta fram mer precisa prognoser, behöver man dock få en överblick av efterfrågan och kundernas köpbeteende för varje specifik artikel man saluför. Det säger sig självt att ju mer detaljerad information vi har, desto bättre prognoser kan vi få fram.
Ytterligare ett sätt, är genom ett slags utifrån-och-in-tänk, där man använder sig av tekniken för att lära känna kundernas köpbeteenden och på så sätt kunna identifiera köpsignaler.
Maskininlärning är framtiden
Som vi skrev inledningsvis, så sitter företag idag ofta på mängder med data, som i kombination med andra parametrar som också påverkar efterfrågan – såsom media och produktlanseringar – kan användas för att få fram riktigt träffsäkra prognoser. Det kan tyckas som en överväldigande uppgift, men med hjälp av maskininlärning kan vi med enkla medel få fantastiska resultat.
Det som gör maskininlärning så effektivt, är det faktum att maskinerna på riktigt ”lär sig”, och på så sätt hela tiden blir bättre på att förutspå efterfrågan. Inte nog med att de lär sig av efterfrågan och historiska data, utan de väger även in den kunskap och erfarenhet som tillförs av inköpare och annan personal som arbetar med planeringen. Resultatet blir med andra ord ett optimalt samarbete mellan människa och maskin.
Många företag har redan börjat dra nytta av maskininlärning, och för oss står det helt klart att det är den rätta vägen att gå. Maskininlärning är verkligen framtiden, om du frågar oss.
Comments