التنبؤ بالطلب باستخدام التحليلات التنبؤية: دليل عالمي

في سوق اليوم العالمي الديناميكي، يعد التنبؤ الدقيق بالطلب أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الأعمال. يمكن أن يؤدي التقليل من تقدير الطلب إلى خسارة المبيعات وعدم رضا العملاء، بينما يمكن أن يؤدي المبالغة في تقديره إلى فوائض مخزون باهظة التكلفة. تقدم التحليلات التنبؤية أدوات وتقنيات قوية لتحسين دقة التنبؤ، مما يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات أفضل بشأن الإنتاج وإدارة المخزون وتخصيص الموارد. يستكشف هذا الدليل الشامل مبادئ وأساليب وأفضل ممارسات التنبؤ بالطلب باستخدام التحليلات التنبؤية، مع التركيز على التطبيقات العالمية.

ما هو التنبؤ بالطلب؟

التنبؤ بالطلب هو عملية التنبؤ بطلب العملاء المستقبلي على منتج أو خدمة. يتضمن ذلك تحليل البيانات التاريخية واتجاهات السوق والعوامل الأخرى ذات الصلة لتقدير كمية السلع أو الخدمات التي سيشتريها العملاء خلال فترة محددة. التنبؤ الدقيق بالطلب ضروري من أجل:

• تحسين مستويات المخزون: تقليل نفاد المخزون وتقليل تكاليف الاحتفاظ به.
• تحسين تخطيط الإنتاج: مطابقة مخرجات الإنتاج مع الطلب المتوقع.
• تعزيز تخصيص الموارد: تخصيص الموارد (مثل العمالة والمواد) بفعالية.
• توجيه استراتيجيات التسعير: تعديل الأسعار لزيادة الإيرادات والربحية إلى أقصى حد.
• تعزيز إدارة سلسلة التوريد: تنسيق الأنشطة عبر سلسلة التوريد.

تعتمد طرق التنبؤ بالطلب التقليدية غالبًا على تقنيات إحصائية بسيطة، مثل المتوسطات المتحركة والتسوية الأسية. في حين أن هذه الطرق يمكن أن تكون مفيدة في البيئات المستقرة، إلا أنها قد لا تكون كافية لالتقاط الأنماط والاتجاهات المعقدة في أسواق اليوم المتقلبة. وهنا يأتي دور التحليلات التنبؤية.

قوة التحليلات التنبؤية في التنبؤ بالطلب

تستخدم التحليلات التنبؤية تقنيات إحصائية متقدمة وخوارزميات تعلم الآلة وأدوات استخراج البيانات لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط التي يمكن استخدامها للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. في سياق التنبؤ بالطلب، يمكن للتحليلات التنبؤية أن:

• تحسين دقة التنبؤ: من خلال دمج مجموعة أوسع من مصادر البيانات وتحديد العلاقات المعقدة.
• أتمتة عملية التنبؤ: باستخدام خوارزميات تعلم الآلة لإنشاء التنبؤات تلقائيًا.
• تعزيز تخطيط السيناريوهات: من خلال محاكاة سيناريوهات مختلفة وتقييم التأثير المحتمل على الطلب.
• توفير رؤى في الوقت الفعلي: من خلال مراقبة أنماط الطلب وتعديل التنبؤات في الوقت الفعلي.
• تقليل التحيز: بالاعتماد على الرؤى المستندة إلى البيانات بدلاً من الآراء الشخصية.

التقنيات الرئيسية للتحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب

يمكن تطبيق العديد من تقنيات التحليلات التنبؤية على التنبؤ بالطلب. إليك بعض الأساليب الأكثر استخدامًا:

تحليل السلاسل الزمنية

يتضمن تحليل السلاسل الزمنية تحليل نقاط البيانات التاريخية التي تم جمعها بمرور الوقت لتحديد الاتجاهات والموسمية والأنماط الدورية. تشمل نماذج السلاسل الزمنية الشائعة ما يلي:

• ARIMA (المتوسط المتحرك المتكامل ذاتي الانحدار): نموذج إحصائي يستخدم القيم السابقة للسلسلة الزمنية للتنبؤ بالقيم المستقبلية. نماذج ARIMA مناسبة تمامًا للتنبؤ بالبيانات ذات الارتباط الذاتي القوي (أي حيث ترتبط القيم السابقة ارتباطًا وثيقًا بالقيم المستقبلية).
• التسوية الأسية: عائلة من طرق التنبؤ التي تعين أوزانًا للمشاهدات السابقة، مع إعطاء المشاهدات الأحدث أوزانًا أعلى. طرق التسوية الأسية مفيدة بشكل خاص للتنبؤ بالبيانات ذات الاتجاهات والموسمية.
• SARIMA (ARIMA الموسمية): امتداد لنموذج ARIMA يدمج المكونات الموسمية. نماذج SARIMA مثالية للتنبؤ بالبيانات التي تحتوي على كل من الاتجاهات والأنماط الموسمية. على سبيل المثال، يمكن استخدام SARIMA للتنبؤ بالمبيعات الشهرية للملابس الشتوية، مع الأخذ في الاعتبار كلاً من الاتجاه العام في المبيعات والذروة الموسمية خلال أشهر الشتاء.

مثال: يمكن لشركة مشروبات متعددة الجنسيات استخدام تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بالطلب على منتجاتها في مناطق مختلفة. من خلال تحليل بيانات المبيعات التاريخية، يمكن للشركة تحديد الأنماط الموسمية (مثل زيادة الطلب خلال أشهر الصيف) والاتجاهات طويلة الأجل (مثل النمو في الطلب على المشروبات الصحية). يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحسين خطط الإنتاج والتوزيع.

تحليل الانحدار

تحليل الانحدار هو أسلوب إحصائي يدرس العلاقة بين متغير تابع (مثل الطلب) ومتغير مستقل واحد أو أكثر (مثل السعر، والإنفاق الإعلاني، والمؤشرات الاقتصادية). يمكن استخدام نماذج الانحدار لتحديد العوامل التي تؤثر على الطلب وقياس تأثيرها.

• الانحدار الخطي: نموذج يفترض وجود علاقة خطية بين المتغيرات التابعة والمستقلة.
• الانحدار المتعدد: نموذج يتضمن متغيرات مستقلة متعددة.
• الانحدار غير الخطي: نموذج يسمح بوجود علاقات غير خطية بين المتغيرات.

مثال: يمكن لمتاجر التجزئة العالمية استخدام تحليل الانحدار للتنبؤ بالطلب على منتجاتها بناءً على عوامل مثل السعر والأنشطة الترويجية وإجراءات المنافسين والظروف الاقتصادية. من خلال تحليل البيانات التاريخية، يمكن لمتاجر التجزئة تحديد الدوافع الرئيسية للطلب وتطوير نموذج تنبؤ يدمج هذه العوامل. على سبيل المثال، قد يجد بائع التجزئة أن زيادة بنسبة 10٪ في السعر تؤدي إلى انخفاض بنسبة 5٪ في الطلب، أو أن الحملة الترويجية تزيد الطلب بنسبة 20٪. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحسين استراتيجيات التسعير والترويج.

خوارزميات تعلم الآلة

خوارزميات تعلم الآلة هي برامج كمبيوتر يمكنها التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يمكن استخدام هذه الخوارزميات لتحديد الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات التي قد لا تكون واضحة باستخدام الطرق الإحصائية التقليدية. تشمل خوارزميات تعلم الآلة الشائعة للتنبؤ بالطلب ما يلي:

• الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs): نماذج معقدة مستوحاة من بنية الدماغ البشري. يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية تعلم العلاقات غير الخطية بين المتغيرات وهي مناسبة تمامًا للتنبؤ بالبيانات ذات الأنماط المعقدة.
• آلات المتجهات الداعمة (SVMs): خوارزميات تجد الحد الأمثل بين فئات مختلفة من البيانات. يمكن استخدام آلات المتجهات الداعمة لكل من مهام الانحدار والتصنيف وهي مفيدة بشكل خاص للتنبؤ بالبيانات ذات الأبعاد العالية.
• أشجار القرار: هياكل تشبه الأشجار تمثل سلسلة من القرارات التي تؤدي إلى تنبؤ. أشجار القرار سهلة التفسير ويمكن استخدامها لكل من مهام الانحدار والتصنيف.
• الغابات العشوائية: مجموعة من أشجار القرار التي يتم تدريبها على مجموعات فرعية مختلفة من البيانات. الغابات العشوائية أكثر قوة من أشجار القرار الفردية ويمكن أن توفر تنبؤات أكثر دقة.
• آلات تعزيز التدرج (GBM): مجموعة من أشجار القرار التي يتم تدريبها بشكل متسلسل، حيث تقوم كل شجرة بتصحيح أخطاء الشجرة السابقة. تشتهر آلات تعزيز التدرج بدقتها العالية وغالبًا ما تستخدم في مسابقات التنبؤ التنافسية.

مثال: يمكن لشركة تجارة إلكترونية استخدام خوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بالطلب على منتجاتها بناءً على عوامل مثل حركة مرور الموقع الإلكتروني، ومراجعات العملاء، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، وأسعار المنافسين. من خلال تدريب نموذج تعلم الآلة على البيانات التاريخية، يمكن للشركة أن تتعلم تحديد العوامل التي تؤثر على الطلب والتنبؤ بالطلب المستقبلي بدقة عالية. على سبيل المثال، قد يتعلم النموذج أن مراجعات العملاء الإيجابية تؤدي إلى زيادة في الطلب، أو أن خفض سعر المنافس يؤدي إلى انخفاض في الطلب. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحسين مستويات المخزون واستراتيجيات التسعير.

مصادر البيانات للتنبؤ بالطلب

تعتمد دقة التنبؤات بالطلب على جودة وتوافر البيانات. يمكن استخدام مجموعة واسعة من مصادر البيانات للتنبؤ بالطلب، بما في ذلك:

• بيانات المبيعات التاريخية: أرقام المبيعات السابقة، مصنفة حسب المنتج والمنطقة والفترة الزمنية.
• بيانات نقاط البيع (POS): بيانات المبيعات في الوقت الفعلي التي يتم جمعها عند نقطة البيع.
• بيانات المخزون: معلومات حول مستويات المخزون الحالية وحالات نفاد المخزون.
• بيانات التسويق: بيانات حول الحملات التسويقية والعروض الترويجية والإنفاق الإعلاني.
• بيانات العملاء: معلومات حول التركيبة السكانية للعملاء وتفضيلاتهم وسلوكهم الشرائي.
• البيانات الاقتصادية: المؤشرات الاقتصادية مثل نمو الناتج المحلي الإجمالي والتضخم ومعدلات البطالة.
• بيانات وسائل التواصل الاجتماعي: بيانات من منصات التواصل الاجتماعي مثل تويتر وفيسبوك وإنستغرام.
• بيانات الطقس: توقعات الطقس وبيانات الطقس التاريخية.
• بيانات المنافسين: معلومات حول أسعار المنافسين وعروضهم الترويجية وإطلاق منتجاتهم.
• بيانات سلسلة التوريد: بيانات حول المهلة الزمنية وقدرة الموردين وتكاليف النقل.

مثال: يمكن لشركة تصنيع أغذية عالمية استخدام مزيج من بيانات المبيعات التاريخية وبيانات الطقس والبيانات الاقتصادية للتنبؤ بالطلب على منتجاتها. من خلال تحليل بيانات المبيعات التاريخية، يمكن للشركة المصنعة تحديد الأنماط الموسمية والاتجاهات طويلة الأجل. من خلال دمج بيانات الطقس، يمكن للشركة المصنعة مراعاة تأثير الظروف الجوية على الطلب (مثل زيادة الطلب على المشروبات الباردة أثناء الطقس الحار). من خلال دمج البيانات الاقتصادية، يمكن للشركة المصنعة مراعاة تأثير الظروف الاقتصادية على الطلب (مثل انخفاض الطلب على السلع الفاخرة خلال فترات الركود الاقتصادي). يمكن أن يؤدي هذا النهج الشامل إلى تنبؤات أكثر دقة بالطلب.

أفضل الممارسات لتنفيذ التحليلات التنبؤية في التنبؤ بالطلب

لتنفيذ التحليلات التنبؤية بنجاح في التنبؤ بالطلب، من المهم اتباع أفضل الممارسات التالية:

1. حدد أهدافًا واضحة: حدد بوضوح أهداف مشروع التنبؤ بالطلب. ما الذي تحاول تحقيقه؟ ما هي المقاييس التي ستستخدمها لقياس النجاح؟
2. اجمع بيانات عالية الجودة: تأكد من أن لديك إمكانية الوصول إلى بيانات عالية الجودة من مجموعة متنوعة من المصادر. قم بتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا لإزالة الأخطاء والتناقضات.
3. اختر التقنيات المناسبة: اختر تقنيات التحليلات التنبؤية الأنسب لبياناتك وأهدافك. ضع في اعتبارك مدى تعقيد البيانات والمستوى المطلوب من الدقة والموارد المتاحة.
4. طور نموذجًا قويًا: طور نموذجًا قويًا يمكنه التعامل مع مجموعة متنوعة من السيناريوهات. اختبر النموذج بدقة باستخدام البيانات التاريخية وتحقق من صحة النتائج ببيانات من العالم الحقيقي.
5. أتمتة عملية التنبؤ: أتمتة عملية التنبؤ قدر الإمكان. استخدم خوارزميات تعلم الآلة لإنشاء التنبؤات تلقائيًا ودمج نظام التنبؤ مع أنظمة الأعمال الأخرى.
6. راقب الأداء وقيّمه: راقب أداء نظام التنبؤ وقيّمه بشكل مستمر. تتبع المقاييس الرئيسية مثل دقة التنبؤ وحدد مجالات التحسين.
7. حسن النموذج باستمرار: حسن النموذج باستمرار من خلال دمج بيانات جديدة، وتحسين الخوارزميات، وتعديل المعلمات. ابق على اطلاع بأحدث التطورات في التحليلات التنبؤية.
8. تعاون عبر الأقسام: التنبؤ بالطلب هو عملية متعددة الوظائف تتطلب التعاون بين الأقسام المختلفة، مثل المبيعات والتسويق والعمليات والتمويل. عزز ثقافة التعاون والتواصل لضمان توافق جميع أصحاب المصلحة.
9. ضع في اعتبارك العوامل الخارجية: كن على دراية بالعوامل الخارجية التي يمكن أن تؤثر على الطلب، مثل الظروف الاقتصادية وإجراءات المنافسين والتغييرات التنظيمية. ادمج هذه العوامل في نموذج التنبؤ الخاص بك حسب الاقتضاء.
10. وثّق كل شيء: وثّق عملية التنبؤ بأكملها، بما في ذلك مصادر البيانات والخوارزميات والمعلمات والنتائج. ستكون هذه الوثائق لا تقدر بثمن لاستكشاف المشكلات وإصلاحها وإجراء تحسينات ومشاركة المعرفة مع الآخرين.

الأدوات والتقنيات للتنبؤ بالطلب

تتوفر مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات للتنبؤ بالطلب، تتراوح من برامج جداول البيانات البسيطة إلى منصات التحليلات التنبؤية المتطورة. تشمل بعض الأدوات الأكثر شيوعًا ما يلي:

• برامج جداول البيانات (مثل Microsoft Excel، Google Sheets): مناسبة لمهام التنبؤ الأساسية، ولكنها محدودة من حيث قدرات التحليل المتقدمة.
• البرامج الإحصائية (مثل R، Python، SAS، SPSS): أدوات قوية للتحليل الإحصائي والنمذجة، ولكنها تتطلب خبرة في البرمجة.
• منصات تعلم الآلة (مثل TensorFlow، scikit-learn، PyTorch): منصات مفتوحة المصدر لبناء ونشر نماذج تعلم الآلة.
• برامج التنبؤ بالطلب (مثل SAP Integrated Business Planning، Oracle Demantra، Blue Yonder): حلول برمجية متخصصة توفر مجموعة من قدرات التنبؤ، بما في ذلك التحليل الإحصائي وتعلم الآلة وتخطيط السيناريوهات.
• منصات ذكاء الأعمال (BI) (مثل Tableau، Power BI، Qlik): أدوات لتصور وتحليل البيانات، والتي يمكن استخدامها لمراقبة أنماط الطلب وتتبع دقة التنبؤ.
• حلول التنبؤ المستندة إلى السحابة: يقدم العديد من المزودين حلول تنبؤ بالطلب قائمة على السحابة، مما يوفر قابلية التوسع وإمكانية الوصول. تشمل الأمثلة Amazon Forecast و Google Cloud AI Platform.

التطبيقات العالمية للتنبؤ بالطلب

التنبؤ بالطلب ضروري للشركات من جميع الأحجام وفي جميع الصناعات، لا سيما تلك التي تعمل في السوق العالمية. إليك بعض الأمثلة على كيفية استخدام التنبؤ بالطلب في صناعات مختلفة حول العالم:

• التجزئة: يستخدم تجار التجزئة التنبؤ بالطلب لتحسين مستويات المخزون، وتخطيط العروض الترويجية، وإدارة سلاسل التوريد. على سبيل المثال، قد يستخدم بائع تجزئة عالمي للأزياء التنبؤ بالطلب للتنبؤ بالطلب على أنماط ملابس مختلفة في مناطق مختلفة، مع مراعاة عوامل مثل اتجاهات الموضة والظروف الجوية والتفضيلات الثقافية.
• التصنيع: يستخدم المصنعون التنبؤ بالطلب لتخطيط جداول الإنتاج، وإدارة مستويات المخزون، وتخصيص الموارد. على سبيل المثال، قد يستخدم مصنع إلكترونيات عالمي التنبؤ بالطلب للتنبؤ بالطلب على منتجاته في أسواق مختلفة، مع مراعاة عوامل مثل الظروف الاقتصادية واتجاهات التكنولوجيا وإجراءات المنافسين.
• النقل: تستخدم شركات النقل التنبؤ بالطلب لتحسين المسارات، وإدارة السعة، وتخطيط مستويات التوظيف. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة طيران عالمية التنبؤ بالطلب للتنبؤ بالطلب على الرحلات الجوية على مسارات مختلفة، مع مراعاة عوامل مثل الموسمية والعطلات والمناسبات الخاصة.
• الطاقة: تستخدم شركات الطاقة التنبؤ بالطلب للتنبؤ باستهلاك الطاقة، وإدارة العرض، وتحسين التسعير. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة طاقة عالمية التنبؤ بالطلب للتنبؤ بالطلب على الكهرباء في مناطق مختلفة، مع مراعاة عوامل مثل الظروف الجوية والنشاط الاقتصادي والنمو السكاني.
• الرعاية الصحية: يستخدم مقدمو الرعاية الصحية التنبؤ بالطلب للتنبؤ بأعداد المرضى، وإدارة مستويات التوظيف، وتخطيط تخصيص الموارد. على سبيل المثال، قد تستخدم سلسلة مستشفيات عالمية التنبؤ بالطلب للتنبؤ بعدد المرضى الذين سيحتاجون إلى علاج لحالات مختلفة، مع مراعاة عوامل مثل الموسمية والتركيبة السكانية واتجاهات الصحة العامة.
• الزراعة: يستخدم المزارعون والشركات الزراعية التنبؤ بالطلب لتخطيط جداول الزراعة، وإدارة المخزون، وتحسين التسعير. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة زراعية عالمية التنبؤ بالطلب للتنبؤ بالطلب على محاصيل مختلفة في أسواق مختلفة، مع مراعاة عوامل مثل الظروف الجوية والظروف الاقتصادية وتفضيلات المستهلكين.

التحديات والاعتبارات

بينما تقدم التحليلات التنبؤية مزايا كبيرة للتنبؤ بالطلب، هناك أيضًا بعض التحديات والاعتبارات التي يجب أخذها في الاعتبار:

• توفر البيانات وجودتها: تتطلب التنبؤات الدقيقة الوصول إلى بيانات عالية الجودة من مجموعة متنوعة من المصادر. في بعض الحالات، قد تكون البيانات غير مكتملة أو غير متسقة أو قديمة.
• تعقيد النموذج: يمكن أن تكون نماذج التحليلات التنبؤية معقدة وتتطلب خبرة متخصصة لتطويرها وتنفيذها وصيانتها.
• الإفراط في التخصيص (Overfitting): من الممكن أن يتم الإفراط في تخصيص النموذج للبيانات التاريخية، مما قد يؤدي إلى أداء ضعيف على البيانات الجديدة.
• تغير ظروف السوق: يمكن أن تتغير ظروف السوق بسرعة، مما قد يجعل من الصعب التنبؤ بالطلب المستقبلي.
• أحداث البجعة السوداء: الأحداث غير المتوقعة، مثل الكوارث الطبيعية والأوبئة والأزمات الاقتصادية، يمكن أن يكون لها تأثير كبير على الطلب ويصعب التنبؤ بها.
• القابلية للتفسير: قد يكون من الصعب تفسير بعض نماذج تعلم الآلة، مثل الشبكات العصبية، مما يجعل من الصعب فهم سبب قيامها بتنبؤات معينة.
• الاعتبارات الأخلاقية: من المهم النظر في الآثار الأخلاقية لاستخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب، مثل احتمالية التحيز والتمييز.

للتخفيف من هذه التحديات، من المهم الاستثمار في جودة البيانات، واستخدام تقنيات النمذجة المناسبة، ومراقبة أداء النموذج، والبقاء على اطلاع بأحدث اتجاهات السوق.

مستقبل التنبؤ بالطلب

يتطور مجال التنبؤ بالطلب باستمرار، مع ظهور تقنيات وأساليب جديدة طوال الوقت. تشمل بعض الاتجاهات الرئيسية التي تشكل مستقبل التنبؤ بالطلب ما يلي:

• زيادة استخدام تعلم الآلة: أصبحت خوارزميات تعلم الآلة متطورة بشكل متزايد وتستخدم لحل مجموعة أوسع من مشاكل التنبؤ بالطلب.
• التنبؤ في الوقت الفعلي: تتيح البيانات في الوقت الفعلي والتحليلات المتقدمة للشركات إنشاء تنبؤات في الوقت الفعلي، مما يسمح لها بالاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة.
• التكامل مع إنترنت الأشياء (IoT): يولد إنترنت الأشياء (IoT) كميات هائلة من البيانات التي يمكن استخدامها لتحسين التنبؤ بالطلب. على سبيل المثال، يمكن استخدام البيانات من أجهزة الاستشعار الذكية لتتبع مستويات المخزون ومراقبة سلوك المستهلك والتنبؤ بأعطال المعدات.
• الحلول القائمة على السحابة: أصبحت حلول التنبؤ بالطلب القائمة على السحابة شائعة بشكل متزايد، مما يوفر قابلية التوسع وإمكانية الوصول وتوفير التكاليف.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): هناك طلب متزايد على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، والذي يهدف إلى جعل نماذج تعلم الآلة أكثر شفافية وقابلية للتفسير. سيساعد هذا الشركات على فهم سبب قيام النماذج بتنبؤات معينة وبناء الثقة في النتائج.
• التركيز على الاستدامة: تركز الشركات بشكل متزايد على الاستدامة وتستخدم التنبؤ بالطلب لتحسين سلاسل التوريد وتقليل النفايات.

الخاتمة

يُعد التنبؤ بالطلب باستخدام التحليلات التنبؤية أداة قوية للشركات التي تعمل في سوق اليوم العالمي الديناميكي. من خلال استخدام التقنيات الإحصائية المتقدمة وخوارزميات تعلم الآلة ومجموعة متنوعة من مصادر البيانات، يمكن للشركات تحسين دقة التنبؤ وتحسين مستويات المخزون وتخطيط جداول الإنتاج واتخاذ قرارات أفضل بشأن تخصيص الموارد. على الرغم من وجود تحديات واعتبارات يجب أخذها في الاعتبار، إلا أن فوائد استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب تفوق المخاطر بكثير. مع استمرار تطور مجال التنبؤ بالطلب، ستكون الشركات التي تتبنى هذه التقنيات والأساليب الجديدة في وضع جيد للنجاح.

من خلال تطبيق أفضل الممارسات الموضحة في هذا الدليل، يمكن للشركات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتحليلات التنبؤية واكتساب ميزة تنافسية في السوق العالمية.