Berbagai Metode Peramalan Permintaan

Memprediksi permintaan untuk produk atau layanan tertentu sangat penting untuk bisnis apa pun. Prediksi semacam itu membentuk dasar perencanaan kapasitas, manajemen inventaris, dan penganggaran. Seperti kebanyakan analisis, tidak ada alat tunggal terbaik untuk memprediksi permintaan. Manajer yang bijaksana menggunakan berbagai metode dan menggabungkan prediksi yang berbeda untuk membuat perkiraan yang berpendidikan.

Opini Ahli

Metode bisnis paling sederhana dan paling umum digunakan untuk memprediksi permintaan adalah dengan bertanya kepada para ahli. Sementara para ahli tersebut bisa bersifat internal, mereka juga bisa orang luar. Pakar internal dapat merupakan perwakilan penjualan, departemen pemasaran atau, di perusahaan besar, departemen perencanaan khusus. Pakar luar dapat berupa perusahaan konsultan yang berspesialisasi dalam analisis permintaan, ekonom, atau kelompok industri. Di sektor-sektor seperti pertanian dan industri berat, pemerintah juga memberikan prediksi untuk membantu perencanaan dan persiapan bisnis. Secara alami, yang terbaik adalah mengumpulkan data dari berbagai ahli, daripada mengandalkan satu institusi atau individu

Survei Klien

Bertanya kepada pembeli aktual tentang produk berapa banyak mereka berencana untuk membeli dapat menjadi metode yang sangat baik untuk memprediksi permintaan. Terutama jika produk atau layanan umumnya digunakan oleh lembaga profesional dengan rencana jangka panjang, Anda harus berinteraksi dengan mereka. Seorang kontraktor akan memiliki ide yang sangat bagus tentang berapa banyak semen yang akan dia butuhkan selama tahun depan. Demikian pula, produsen mobil akan memiliki perkiraan penjualan terperinci untuk penjualan mobil, yang sangat berguna bagi pembuat baja yang memasok pembuat mobil. Metode ini kurang berguna untuk barang sehari-hari sederhana, seperti sabun dan sereal, karena konsumen tidak memiliki rencana jangka panjang untuk membeli barang-barang ini.

Pola Bersejarah

Jika sebuah bisnis telah beroperasi untuk jangka waktu yang lama, biasanya dapat mengandalkan data masa lalu untuk memprediksi permintaan di masa depan. Sebuah supermarket yang telah ada selama satu dekade akan memiliki gagasan yang bagus tentang perkiraan peningkatan permintaan akan pasokan kue selama minggu Thanksgiving, misalnya. Pedagang grosir minuman akan tahu berapa banyak penjualan bir dan soda naik sebelum pertandingan sepak bola penting. Prediksi semacam itu tentu saja membutuhkan data berkualitas tinggi. Untuk meningkatkan kualitas prediksi, Anda harus mencatat tidak hanya jumlah yang terjual, tetapi juga tanggal dan deskripsi acara utama.

Alat Statistik Lanjut

Bisnis yang dapat menginvestasikan waktu dan upaya dalam metode statistik yang lebih maju dapat memanfaatkan beragam input. Secara khusus, analisis regresi dapat membantu memprediksi permintaan berdasarkan berbagai faktor dan dapat sangat bermanfaat. Model regresi untuk memperkirakan penjualan es krim dapat digunakan sebagai input suhu cuaca, harga produk yang bersaing seperti cookie dan keripik, dan pengeluaran iklan oleh produsen. Sementara jumlah input yang dapat dimasukkan ke dalam model regresi, secara teori, metode tak terbatas, terlalu kompleks tidak selalu menghasilkan hasil yang lebih baik. Biasanya yang terbaik adalah membatasi input ke variabel yang diketahui memberikan pengaruh signifikan pada permintaan.