Pieprasījuma prognozēšana ar prognozējošo analīzi: globāls ceļvedis

Mūsdienu dinamiskajā globālajā tirgū precīza pieprasījuma prognozēšana ir vissvarīgākā biznesa panākumiem. Pārāk zems pieprasījuma novērtējums var novest pie zaudētiem pārdošanas apjomiem un neapmierinātiem klientiem, savukārt pārāk augsts novērtējums var radīt dārgus krājumu pārpalikumus. Prognozējošā analīze piedāvā jaudīgus rīkus un metodes, lai uzlabotu prognozēšanas precizitāti, ļaujot uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus par ražošanu, krājumu pārvaldību un resursu sadali. Šis visaptverošais ceļvedis pēta pieprasījuma prognozēšanas principus, metodes un labāko praksi, izmantojot prognozējošo analīzi, ar uzsvaru uz globāliem lietojumiem.

Kas ir pieprasījuma prognozēšana?

Pieprasījuma prognozēšana ir process, kurā tiek prognozēts nākotnes klientu pieprasījums pēc produkta vai pakalpojuma. Tas ietver vēsturisko datu, tirgus tendenču un citu būtisku faktoru analīzi, lai novērtētu preču vai pakalpojumu daudzumu, ko klienti iegādāsies noteiktā laika periodā. Precīza pieprasījuma prognozēšana ir būtiska, lai:

Optimizētu krājumu līmeņus: Samazinātu preču iztrūkumu un minimizētu uzglabāšanas izmaksas.
Uzlabotu ražošanas plānošanu: Saskaņotu ražošanas apjomu ar paredzamo pieprasījumu.
Uzlabotu resursu sadali: Efektīvi sadalītu resursus (piemēram, darbaspēku, materiālus).
Informētu cenu noteikšanas stratēģijas: Pielāgotu cenas, lai maksimizētu ieņēmumus un rentabilitāti.
Stiprinātu piegādes ķēdes pārvaldību: Koordinētu darbības visā piegādes ķēdē.

Tradicionālās pieprasījuma prognozēšanas metodes bieži balstās uz vienkāršām statistikas metodēm, piemēram, slīdošajiem vidējiem rādītājiem un eksponenciālo izlīdzināšanu. Lai gan šīs metodes var būt noderīgas stabilā vidē, tās var nebūt pietiekamas, lai uztvertu sarežģītus modeļus un tendences mūsdienu svārstīgajos tirgos. Šeit talkā nāk prognozējošā analīze.

Prognozējošās analīzes spēks pieprasījuma prognozēšanā

Prognozējošā analīze izmanto progresīvas statistikas metodes, mašīnmācīšanās algoritmus un datu ieguves rīkus, lai analizētu lielas datu kopas un identificētu modeļus, ko var izmantot, lai prognozētu nākotnes rezultātus. Pieprasījuma prognozēšanas kontekstā prognozējošā analīze var:

Uzlabot prognozēšanas precizitāti: Iekļaujot plašāku datu avotu klāstu un identificējot sarežģītas attiecības.
Automatizēt prognozēšanas procesu: Izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, lai automātiski ģenerētu prognozes.
Uzlabot scenāriju plānošanu: Simulējot dažādus scenārijus un novērtējot potenciālo ietekmi uz pieprasījumu.
Nodrošināt reāllaika ieskatus: Pārraugot pieprasījuma modeļus un pielāgojot prognozes reāllaikā.
Samazināt neobjektivitāti: Balstoties uz datiem pamatotiem ieskatiem, nevis subjektīviem viedokļiem.

Galvenās prognozējošās analīzes metodes pieprasījuma prognozēšanai

Pieprasījuma prognozēšanai var piemērot vairākas prognozējošās analīzes metodes. Šeit ir dažas no visbiežāk izmantotajām metodēm:

Laika rindu analīze

Laika rindu analīze ietver vēsturisko datu punktu analīzi, kas savākti laika gaitā, lai identificētu tendences, sezonalitāti un cikliskus modeļus. Biežākie laika rindu modeļi ietver:

ARIMA (Autoregresīvs integrēts slīdošais vidējais): Statistikas modelis, kas izmanto pagātnes laika rindu vērtības, lai prognozētu nākotnes vērtības. ARIMA modeļi ir labi piemēroti datu prognozēšanai ar spēcīgu autokorelāciju (t.i., kur pagātnes vērtības ir cieši saistītas ar nākotnes vērtībām).
Eksponenciālā izlīdzināšana: Prognozēšanas metožu grupa, kas piešķir svaru pagātnes novērojumiem, piešķirot lielāku svaru jaunākajiem novērojumiem. Eksponenciālās izlīdzināšanas metodes ir īpaši noderīgas datu ar tendencēm un sezonalitāti prognozēšanai.
SARIMA (Sezonālais ARIMA): ARIMA modeļa paplašinājums, kas ietver sezonālos komponentus. SARIMA modeļi ir ideāli piemēroti datu ar gan tendenču, gan sezonālu modeļu prognozēšanai. Piemēram, SARIMA var izmantot, lai prognozētu ziemas apģērbu ikmēneša pārdošanas apjomus, ņemot vērā gan kopējo pārdošanas tendenci, gan sezonālo maksimumu ziemas mēnešos.

Piemērs: Starptautiska dzērienu ražošanas kompānija varētu izmantot laika rindu analīzi, lai prognozētu pieprasījumu pēc saviem produktiem dažādos reģionos. Analizējot vēsturiskos pārdošanas datus, uzņēmums var identificēt sezonālos modeļus (piemēram, palielinātu pieprasījumu vasaras mēnešos) un ilgtermiņa tendences (piemēram, pieprasījuma pieaugumu pēc veselīgākiem dzērieniem). Šo informāciju var izmantot, lai optimizētu ražošanas un izplatīšanas plānus.

Regresijas analīze

Regresijas analīze ir statistikas metode, kas pārbauda saistību starp atkarīgo mainīgo (piemēram, pieprasījumu) un vienu vai vairākiem neatkarīgiem mainīgajiem (piemēram, cenu, reklāmas izdevumiem, ekonomiskajiem rādītājiem). Regresijas modeļus var izmantot, lai identificētu faktorus, kas ietekmē pieprasījumu, un kvantificētu to ietekmi.

Lineārā regresija: Modelis, kas pieņem lineāru saistību starp atkarīgo un neatkarīgajiem mainīgajiem.
Vairākkārtējā regresija: Modelis, kas ietver vairākus neatkarīgos mainīgos.
Nelineārā regresija: Modelis, kas pieļauj nelineāras saistības starp mainīgajiem.

Piemērs: Globāls mazumtirgotājs varētu izmantot regresijas analīzi, lai prognozētu pieprasījumu pēc saviem produktiem, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā cena, reklāmas aktivitātes, konkurentu darbības un ekonomiskie apstākļi. Analizējot vēsturiskos datus, mazumtirgotājs var identificēt galvenos pieprasījuma virzītājspēkus un izstrādāt prognozēšanas modeli, kas ietver šos faktorus. Piemēram, mazumtirgotājs varētu atklāt, ka cenas pieaugums par 10% samazina pieprasījumu par 5%, vai ka reklāmas kampaņa palielina pieprasījumu par 20%. Šo informāciju var izmantot, lai optimizētu cenu noteikšanas un reklāmas stratēģijas.

Mašīnmācīšanās algoritmi

Mašīnmācīšanās algoritmi ir datorprogrammas, kas var mācīties no datiem, nebūdamas tieši ieprogrammētas. Šos algoritmus var izmantot, lai identificētu sarežģītus modeļus un attiecības datos, kas var nebūt acīmredzami, izmantojot tradicionālās statistikas metodes. Biežākie mašīnmācīšanās algoritmi pieprasījuma prognozēšanai ietver:

Mākslīgie neironu tīkli (ANN): Sarežģīti modeļi, ko iedvesmojusi cilvēka smadzeņu struktūra. ANN var apgūt nelineāras attiecības starp mainīgajiem un ir labi piemēroti datu ar sarežģītiem modeļiem prognozēšanai.
Atbalsta vektoru mašīnas (SVM): Algoritmi, kas atrod optimālo robežu starp dažādām datu klasēm. SVM var izmantot gan regresijas, gan klasifikācijas uzdevumiem un ir īpaši noderīgi datu ar augstu dimensiju prognozēšanai.
Lēmumu koki: Kokveida struktūras, kas attēlo lēmumu sēriju, kas noved pie prognozes. Lēmumu koki ir viegli interpretējami un tos var izmantot gan regresijas, gan klasifikācijas uzdevumiem.
Nejaušie meži: Lēmumu koku ansamblis, kas tiek apmācīts uz dažādām datu apakškopām. Nejaušie meži ir robustāki nekā atsevišķi lēmumu koki un var nodrošināt precīzākas prognozes.
Gradienta pastiprināšanas mašīnas (GBM): Lēmumu koku ansamblis, kas tiek apmācīts secīgi, katram kokam labojot iepriekšējā koka kļūdas. GBM ir pazīstami ar savu augsto precizitāti un bieži tiek izmantoti konkurētspējīgās prognozēšanas sacensībās.

Piemērs: E-komercijas uzņēmums varētu izmantot mašīnmācīšanās algoritmus, lai prognozētu pieprasījumu pēc saviem produktiem, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā vietnes apmeklētība, klientu atsauksmes, sociālo mediju aktivitāte un konkurentu cenas. Apmācot mašīnmācīšanās modeli uz vēsturiskiem datiem, uzņēmums var iemācīties identificēt faktorus, kas ietekmē pieprasījumu, un ar augstu precizitāti prognozēt nākotnes pieprasījumu. Piemēram, modelis varētu iemācīties, ka pozitīvas klientu atsauksmes palielina pieprasījumu, vai ka konkurenta cenu samazinājums samazina pieprasījumu. Šo informāciju var izmantot, lai optimizētu krājumu līmeņus un cenu stratēģijas.

Datu avoti pieprasījuma prognozēšanai

Pieprasījuma prognožu precizitāte ir atkarīga no datu kvalitātes un pieejamības. Pieprasījuma prognozēšanai var izmantot plašu datu avotu klāstu, tostarp:

Vēsturiskie pārdošanas dati: Pagātnes pārdošanas rādītāji, sadalīti pēc produkta, reģiona un laika perioda.
Tirdzniecības vietas (POS) dati: Reāllaika pārdošanas dati, kas savākti tirdzniecības vietā.
Krājumu dati: Informācija par pašreizējiem krājumu līmeņiem un preču iztrūkumiem.
Mārketinga dati: Dati par mārketinga kampaņām, akcijām un reklāmas izdevumiem.
Klientu dati: Informācija par klientu demogrāfiju, preferencēm un pirkšanas paradumiem.
Ekonomiskie dati: Ekonomiskie rādītāji, piemēram, IKP pieaugums, inflācija un bezdarba līmenis.
Sociālo mediju dati: Dati no sociālo mediju platformām, piemēram, Twitter, Facebook un Instagram.
Laikapstākļu dati: Laikapstākļu prognozes un vēsturiskie laikapstākļu dati.
Konkurentu dati: Informācija par konkurentu cenām, akcijām un produktu laišanu tirgū.
Piegādes ķēdes dati: Dati par piegādes laikiem, piegādātāju kapacitāti un transportēšanas izmaksām.

Piemērs: Globāls pārtikas ražotājs varētu izmantot vēsturisko pārdošanas datu, laikapstākļu datu un ekonomisko datu kombināciju, lai prognozētu pieprasījumu pēc saviem produktiem. Analizējot vēsturiskos pārdošanas datus, ražotājs var identificēt sezonālos modeļus un ilgtermiņa tendences. Iekļaujot laikapstākļu datus, ražotājs var ņemt vērā laikapstākļu ietekmi uz pieprasījumu (piemēram, palielinātu pieprasījumu pēc aukstiem dzērieniem karstā laikā). Iekļaujot ekonomiskos datus, ražotājs var ņemt vērā ekonomisko apstākļu ietekmi uz pieprasījumu (piemēram, samazinātu pieprasījumu pēc luksusa precēm ekonomikas lejupslīdes laikā). Šī visaptverošā pieeja var nodrošināt precīzākas pieprasījuma prognozes.

Labākā prakse prognozējošās analīzes ieviešanai pieprasījuma prognozēšanā

Lai veiksmīgi ieviestu prognozējošo analīzi pieprasījuma prognozēšanā, ir svarīgi ievērot šo labāko praksi:

Definējiet skaidrus mērķus: Skaidri definējiet pieprasījuma prognozēšanas projekta mērķus. Ko jūs mēģināt sasniegt? Kādus rādītājus jūs izmantosiet panākumu mērīšanai?
Apkopojiet augstas kvalitātes datus: Nodrošiniet, ka jums ir piekļuve augstas kvalitātes datiem no dažādiem avotiem. Tīriet un iepriekš apstrādājiet datus, lai noņemtu kļūdas un neatbilstības.
Izvēlieties pareizās metodes: Izvēlieties prognozējošās analīzes metodes, kas ir vispiemērotākās jūsu datiem un mērķiem. Apsveriet datu sarežģītību, vēlamo precizitātes līmeni un pieejamos resursus.
Izstrādājiet robustu modeli: Izstrādājiet robustu modeli, kas spēj apstrādāt dažādus scenārijus. Rūpīgi pārbaudiet modeli, izmantojot vēsturiskos datus, un apstipriniet rezultātus ar reālās pasaules datiem.
Automatizējiet prognozēšanas procesu: Automatizējiet prognozēšanas procesu, cik vien iespējams. Izmantojiet mašīnmācīšanās algoritmus, lai automātiski ģenerētu prognozes, un integrējiet prognozēšanas sistēmu ar citām biznesa sistēmām.
Pārraugiet un novērtējiet veiktspēju: Pastāvīgi pārraugiet un novērtējiet prognozēšanas sistēmas veiktspēju. Sekojiet līdzi galvenajiem rādītājiem, piemēram, prognožu precizitātei, un identificējiet jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi.
Nepārtraukti uzlabojiet modeli: Nepārtraukti uzlabojiet modeli, iekļaujot jaunus datus, pilnveidojot algoritmus un pielāgojot parametrus. Esiet informēts par jaunākajiem sasniegumiem prognozējošajā analīzē.
Sadarbojieties starp nodaļām: Pieprasījuma prognozēšana ir starpfunkcionāls process, kas prasa sadarbību starp dažādām nodaļām, piemēram, pārdošanas, mārketinga, operāciju un finanšu nodaļām. Veiciniet sadarbības un komunikācijas kultūru, lai nodrošinātu, ka visas ieinteresētās puses ir saskaņotas.
Apsveriet ārējos faktorus: Apzinieties ārējos faktorus, kas var ietekmēt pieprasījumu, piemēram, ekonomiskos apstākļus, konkurentu darbības un regulatīvās izmaiņas. Iekļaujiet šos faktorus savā prognozēšanas modelī pēc nepieciešamības.
Dokumentējiet visu: Dokumentējiet visu prognozēšanas procesu, ieskaitot datu avotus, algoritmus, parametrus un rezultātus. Šī dokumentācija būs nenovērtējama problēmu novēršanai, uzlabojumu veikšanai un zināšanu apmaiņai ar citiem.

Rīki un tehnoloģijas pieprasījuma prognozēšanai

Pieprasījuma prognozēšanai ir pieejami dažādi rīki un tehnoloģijas, sākot no vienkāršas izklājlapu programmatūras līdz sarežģītām prognozējošās analīzes platformām. Daži no populārākajiem rīkiem ietver:

Izklājlapu programmatūra (piem., Microsoft Excel, Google Sheets): Piemērota pamata prognozēšanas uzdevumiem, bet ar ierobežotām progresīvas analīzes iespējām.
Statistikas programmatūra (piem., R, Python, SAS, SPSS): Jaudīgi rīki statistiskajai analīzei un modelēšanai, bet prasa programmēšanas zināšanas.
Mašīnmācīšanās platformas (piem., TensorFlow, scikit-learn, PyTorch): Atvērtā koda platformas mašīnmācīšanās modeļu veidošanai un ieviešanai.
Pieprasījuma prognozēšanas programmatūra (piem., SAP Integrated Business Planning, Oracle Demantra, Blue Yonder): Specializēti programmatūras risinājumi, kas nodrošina dažādas prognozēšanas iespējas, ieskaitot statistisko analīzi, mašīnmācīšanos un scenāriju plānošanu.
Biznesa inteliģences (BI) platformas (piem., Tableau, Power BI, Qlik): Rīki datu vizualizēšanai un analīzei, ko var izmantot, lai pārraudzītu pieprasījuma modeļus un sekotu prognožu precizitātei.
Mākoņpakalpojumu prognozēšanas risinājumi: Daudzi pakalpojumu sniedzēji piedāvā mākoņpakalpojumos balstītus pieprasījuma prognozēšanas risinājumus, nodrošinot mērogojamību un pieejamību. Piemēri ietver Amazon Forecast un Google Cloud AI Platform.

Pieprasījuma prognozēšanas globālie lietojumi

Pieprasījuma prognozēšana ir būtiska jebkura lieluma uzņēmumiem visās nozarēs, īpaši tiem, kas darbojas globālajā tirgū. Šeit ir daži piemēri, kā pieprasījuma prognozēšana tiek izmantota dažādās nozarēs visā pasaulē:

Mazumtirdzniecība: Mazumtirgotāji izmanto pieprasījuma prognozēšanu, lai optimizētu krājumu līmeņus, plānotu akcijas un pārvaldītu piegādes ķēdes. Piemēram, globāls modes mazumtirgotājs varētu izmantot pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu pieprasījumu pēc dažādiem apģērbu stiliem dažādos reģionos, ņemot vērā tādus faktorus kā modes tendences, laikapstākļi un kultūras preferences.
Ražošana: Ražotāji izmanto pieprasījuma prognozēšanu, lai plānotu ražošanas grafikus, pārvaldītu krājumu līmeņus un sadalītu resursus. Piemēram, globāls elektronikas ražotājs varētu izmantot pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu pieprasījumu pēc saviem produktiem dažādos tirgos, ņemot vērā tādus faktorus kā ekonomiskie apstākļi, tehnoloģiju tendences un konkurentu darbības.
Transports: Transporta uzņēmumi izmanto pieprasījuma prognozēšanu, lai optimizētu maršrutus, pārvaldītu kapacitāti un plānotu personāla līmeni. Piemēram, globāla aviosabiedrība varētu izmantot pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu pieprasījumu pēc lidojumiem dažādos maršrutos, ņemot vērā tādus faktorus kā sezonalitāte, brīvdienas un īpaši notikumi.
Enerģētika: Enerģētikas uzņēmumi izmanto pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu enerģijas patēriņu, pārvaldītu piegādi un optimizētu cenas. Piemēram, globāls enerģētikas uzņēmums varētu izmantot pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu elektroenerģijas pieprasījumu dažādos reģionos, ņemot vērā tādus faktorus kā laikapstākļi, ekonomiskā aktivitāte un iedzīvotāju skaita pieaugums.
Veselības aprūpe: Veselības aprūpes sniedzēji izmanto pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu pacientu apjomu, pārvaldītu personāla līmeni un plānotu resursu sadali. Piemēram, globāla slimnīcu ķēde varētu izmantot pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu pacientu skaitu, kuriem būs nepieciešama ārstēšana dažādām slimībām, ņemot vērā tādus faktorus kā sezonalitāte, demogrāfija un sabiedrības veselības tendences.
Lauksaimniecība: Zemnieki un lauksaimniecības uzņēmumi izmanto pieprasījuma prognozēšanu, lai plānotu stādīšanas grafikus, pārvaldītu krājumus un optimizētu cenas. Piemēram, globāls lauksaimniecības uzņēmums varētu izmantot pieprasījuma prognozēšanu, lai prognozētu pieprasījumu pēc dažādām kultūrām dažādos tirgos, ņemot vērā tādus faktorus kā laikapstākļi, ekonomiskie apstākļi un patērētāju preferences.

Izaicinājumi un apsvērumi

Lai gan prognozējošā analīze piedāvā būtiskas priekšrocības pieprasījuma prognozēšanai, ir arī daži izaicinājumi un apsvērumi, kas jāpatur prātā:

Datu pieejamība un kvalitāte: Precīzām prognozēm nepieciešama piekļuve augstas kvalitātes datiem no dažādiem avotiem. Dažos gadījumos dati var būt nepilnīgi, nekonsekventi vai novecojuši.
Modeļa sarežģītība: Prognozējošās analīzes modeļi var būt sarežģīti un prasa specializētas zināšanas, lai tos izstrādātu, ieviestu un uzturētu.
Pārmērīga pielāgošana (Overfitting): Ir iespējams pārmērīgi pielāgot modeli vēsturiskiem datiem, kas var novest pie sliktas veiktspējas ar jauniem datiem.
Mainīgi tirgus apstākļi: Tirgus apstākļi var strauji mainīties, kas var apgrūtināt nākotnes pieprasījuma prognozēšanu.
Melno gulbju notikumi (Black Swan Events): Negaidīti notikumi, piemēram, dabas katastrofas, pandēmijas un ekonomiskās krīzes, var būtiski ietekmēt pieprasījumu un tos var būt grūti prognozēt.
Interpretējamība: Daži mašīnmācīšanās modeļi, piemēram, neironu tīkli, var būt grūti interpretējami, padarot sarežģītu izpratni par to, kāpēc tie veic noteiktas prognozes.
Ētiskie apsvērumi: Ir svarīgi apsvērt ētiskās sekas, kas saistītas ar prognozējošās analīzes izmantošanu pieprasījuma prognozēšanai, piemēram, potenciālo neobjektivitāti un diskrimināciju.

Lai mazinātu šos izaicinājumus, ir svarīgi ieguldīt datu kvalitātē, izmantot atbilstošas modelēšanas metodes, pārraudzīt modeļa veiktspēju un būt informētam par jaunākajām tirgus tendencēm.

Pieprasījuma prognozēšanas nākotne

Pieprasījuma prognozēšanas joma nepārtraukti attīstās, un visu laiku parādās jaunas tehnoloģijas un metodes. Dažas no galvenajām tendencēm, kas veido pieprasījuma prognozēšanas nākotni, ietver:

Plaša mašīnmācīšanās izmantošana: Mašīnmācīšanās algoritmi kļūst arvien sarežģītāki un tiek izmantoti, lai risinātu plašāku pieprasījuma prognozēšanas problēmu klāstu.
Reāllaika prognozēšana: Reāllaika dati un progresīvā analīze ļauj uzņēmumiem ģenerēt prognozes reāllaikā, ļaujot tiem ātri reaģēt uz mainīgajiem tirgus apstākļiem.
Integrācija ar IoT: Lietu internets (IoT) ģenerē milzīgu datu apjomu, ko var izmantot, lai uzlabotu pieprasījuma prognozēšanu. Piemēram, datus no viedajiem sensoriem var izmantot, lai izsekotu krājumu līmeņus, pārraudzītu patērētāju uzvedību un prognozētu aprīkojuma bojājumus.
Mākoņpakalpojumu risinājumi: Mākoņpakalpojumos balstīti pieprasījuma prognozēšanas risinājumi kļūst arvien populārāki, piedāvājot mērogojamību, pieejamību un izmaksu ietaupījumus.
Skaidrojamais mākslīgais intelekts (XAI): Pieaug pieprasījums pēc skaidrojama mākslīgā intelekta, kura mērķis ir padarīt mašīnmācīšanās modeļus pārredzamākus un interpretējamākus. Tas palīdzēs uzņēmumiem saprast, kāpēc modeļi veic noteiktas prognozes, un veidot uzticību rezultātiem.
Uzsvara likšana uz ilgtspējību: Uzņēmumi arvien vairāk koncentrējas uz ilgtspējību un izmanto pieprasījuma prognozēšanu, lai optimizētu piegādes ķēdes un samazinātu atkritumus.

Noslēgums

Pieprasījuma prognozēšana ar prognozējošo analīzi ir jaudīgs rīks uzņēmumiem, kas darbojas mūsdienu dinamiskajā globālajā tirgū. Izmantojot progresīvas statistikas metodes, mašīnmācīšanās algoritmus un dažādus datu avotus, uzņēmumi var uzlabot prognozēšanas precizitāti, optimizēt krājumu līmeņus, plānot ražošanas grafikus un pieņemt labākus lēmumus par resursu sadali. Lai gan ir izaicinājumi un apsvērumi, kas jāpatur prātā, prognozējošās analīzes izmantošanas priekšrocības pieprasījuma prognozēšanai ievērojami pārsniedz riskus. Tā kā pieprasījuma prognozēšanas joma turpina attīstīties, uzņēmumi, kas pieņems šīs jaunās tehnoloģijas un metodes, būs labi pozicionēti panākumiem.

Ieviešot šajā ceļvedī izklāstīto labāko praksi, uzņēmumi var pilnībā atraisīt prognozējošās analīzes potenciālu un iegūt konkurences priekšrocības globālajā tirgū.