تقاضا (Demand) به تمایل و توانایی خرید یک کالا یا خدمت اشاره دارد. بالا بودن تقاضا برای تولیدکنندگان مزیت محسوب میشود، چرا که با اطمینان از فروش محصولات، می‌توانند ظرفیت تولید را بالا ببرند و سود بیشتری کسب کنند. همچنین، در شرایط رقابتی، اگر تقاضا سریع‌تر از عرضه رشد کند، قیمت تعادلی کالا در بازار افزایش می‌یابد.
با این حال، میزان تقاضا همیشه ثابت نیست و در بازارهای مختلف نوسان دارد. پیشبینی تقاضا (Demand Forecasting) یعنی پیشبینی میزان تقاضا در آینده؛ مثلاً پیشبینی اینکه تعداد مشتریان یک گوشی موبایل فردا ۲۰٪ کمتر از امروز خواهد بود، یا با ۱۰٪ افزایش قیمت، تقاضا ۲۱٪ کاهش پیدا خواهد کرد. این پیش‌بینی‌ها به برنامه‌ریزی بهتر کمک می‌کند. برای مثال، اگر بدانیم تقاضا برای محصولمان به‌صورت پایدار در حال رشد است، می‌توانیم برای گسترش ظرفیت تولید و استفاده از این فرصت، برنامه‌ریزی کنیم.
به عبارت دیگر، پیش بینی تقاضا فرایند تخمین میزان تقاضای آینده برای یک محصول یا خدمت در یک دوره مشخص است. این فرایند با استفاده از دادههای تاریخی، روندهای بازار، تحلیلهای آماری و عوامل مؤثر بر تقاضا انجام میشود. پیش بینی تقاضا به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری در زمینه تولید، موجودی انبار، قیمت‌گذاری، توزیع و برنامه‌ریزی منابع بگیرند.
در این مقاله قصد داریم تا ضمن تعریف دقیق پیشبینی تقاضا، روشهای پیشبینی تقاضا را با یکدیگر بررسی کنیم و چند راهکار را در این زمینه مرور نماییم. با ما همراه باشید.
مزایای پیش بینی تقاضا در مدیریت تولید
پیش بینی تقاضا یکی از اساسی‌ترین ابزارهای مدیریتی در کسب‌وکارها است که تأثیر مستقیمی بر سودآوری، کارایی و رقابت‌پذیری شرکت‌ها دارد. اهمیت آن به دلایل زیر است:
1. جلوگیری از کمبود یا مازاد موجودی (بهبود مدیریت انبار)
- اگر تقاضا را کمتر از واقعیت پیشبینی کنید، با کمبود محصول مواجه می‌شوید و فروش را از دست می‌دهید.
- اگر تقاضا را بیش از حد تخمین بزنید، موجودی انبار افزایش پیدا می‌کند و هزینه‌های نگهداری و ضایعات بالا می‌رود.
پیش بینی دقیق تقاضا به شما کمک می‌کند موجودی بهینه داشته باشید و از هدررفت منابع جلوگیری کنید.
2. کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش سود
با پیشبینی صحیح، تولید، خرید مواد اولیه و لجستیک را به‌گونه‌ای برنامه‌ریزی می‌کنید که هزینه‌های اضافی حذف شوند. مثلا یک فروشگاه زنجیره‌ای با پیشبینی تقاضای فصل تابستان، می‌تواند موجودی کالاهای پرتقاضا (مثل نوشیدنی‌های خنک) را افزایش دهد و از انباشت کالاهای کم‌فروش جلوگیری کند.
3. بهبود برنامه‌ریزی تولید و زنجیره تأمین
تولیدکنندگان با استفاده از پیشبینی تقاضا می‌توانند ظرفیت تولید را تنظیم کرده و زمان‌بندی سفارش مواد اولیه را بهینه کنند. همچنین، از توقف خط تولید به دلیل کمبود مواد یا انبارهای پر جلوگیری میشود. به عنوان مثال یک کارخانه خودروسازی که تقاضای مدل جدید را پیشبینی می‌کند، می‌تواند قطعات مورد نیاز را به موقع تأمین کند.
4. افزایش رضایت مشتری و وفاداری
اگر محصول مورد نظر مشتری همیشه در دسترس باشد، اعتماد به برند افزایش می‌یابد. پیشبینی نادرست منجر به تأخیر در تحویل یا ناموجود شدن کالا می‌گردد که باعث نارضایتی مشتری میشود. آمازون با استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبینی تقاضا، تحویل سریع‌تر و موجودی بهتری را ارائه می‌دهد.
5. تصمیمگیری بهتر در قیمت‌گذاری و تخفیف‌ها
پیش بینی تقاضا کمک می‌کند تا در فصل‌های کم‌تقاضا، تخفیف‌های هوشمندانه‌ای را اعمال کنید و در اوج تقاضا، از فروش با حاشیه سود بالاتر بهره ببرید. هتل‌ها و خطوط هوایی با پیشبینی تقاضا، قیمت‌های پویا (Dynamic Pricing) را اعمال میکنند.
6. کاهش ریسک مالی و برنامه‌ریزی بودجه
شرکتی که تقاضای آینده را پیشبینی می‌کند، می‌تواند جریان نقدی را بهتر مدیریت کند و سرمایه‌گذاری‌های کلان (مثل توسعه کارخانه یا بازاریابی) را با اطمینان بیشتری انجام دهد. یک شرکت ممکن است بدون پیشبینی و به دلیل اشتباه در تخمین فروش، با کمبود نقدینگی یا هزینه‌های اضافی مواجه شود.
7. پاسخگویی بهتر به تغییرات بازار و رقابت
روندهای بازار، رفتار مصرف‌کننده و رقبا دائماً در حال تغییرند. پیشبینی تقاضا به شما کمک می‌کند تا تغییرات ناگهانی (مثل همه‌گیری یا رکود اقتصادی) را پیشبینی کرده و استراتژی‌های بازاریابی را متناسب با نیاز بازار تنظیم کنید.
انواع روش های پیش بینی تقاضا در مدیریت تولید
پیشبینی تقاضا را میتوان از دو جنبه دستهبندی کرد:
- افق زمانی (کوتاهمدت، میانمدت، بلندمدت)
- روش تحلیل (کیفی، کمی، هوش مصنوعی)
در ادامه، هر کدام از این دستهبندیها را به تفصیل توضیح داده‌ایم.
دستهبندی براساس افق زمانی
1.پیشبینی کوتاه مدت (کمتر از 1 سال)
هدف از پیشبینی تقاضا در کوتاه مدت،برنامه‌ریزی عملیاتی روزانه یا ماهانه است و در مدیریت موجودی انبار، تنظیم برنامه تولید هفتگی/ماهانه و پیشبینی فروش فصلی (مثل نوروز یا بلک فرایدی) اهمیت فراوانی دارد.یک سوپرمارکت زنجیره‌ای برای تعیین مقدار سفارش شیر و تخم مرغ در ماه بعد از این روش استفاده می‌کند.
2. پیشبینی میان مدت (1تا 3 سال)
برنامه‌ریزی منابع و توسعه محصول هدف این نوع پیشبینی است که از آن در مواردی همچون، برنامه‌ریزی نیروی انسانی، خرید تجهیزات جدید و توسعه خط تولید استفاده میشود. یک شرکت خودروسازی برای تصمیمگیری درباره افزایش ظرفیت تولید در ۲ سال آینده از این روش استفاده می‌کند.
3. پیشبینی بلندمدت (بیش از ۳ سال)
پیش بینی تقاضای بلندمدت که معمولاً برای افق زمانی بیش از ۳ سال انجام میشود، به منظور برنامه‌ریزی استراتژیک و تصمیم‌گیری‌های کلان مورد استفاده قرار می‌گیرد. این نوع پیشبینی به سازمانها کمک می‌کند تا تصمیمات مهمی مانند ورود به بازارهای جدید، احداث تأسیسات و کارخانه‌های بزرگ، توسعه انبارها و طراحی محصولات نوآورانه را با اطمینان بیشتری اتخاذ کنند. به عنوان مثال، یک شرکت انرژی ممکن است از پیشبینی تقاضای بلندمدت برای ارزیابی امکان‌سنجی و زمان‌بندی سرمایه‌گذاری روی احداث نیروگاه خورشیدی در بازه ۵ ساله آینده استفاده کند، تا بتواند با در نظر گرفتن روندهای آینده بازار انرژی، تغییرات فناوری و سیاست‌های دولتی، تصمیم بهینه‌ای را درباره این سرمایه‌گذاری کلان بگیرد. این نوع پیشبینی، به ویژه در صنایع سرمایه‌بر و پروژه‌های زیرساختی که نیازمند تعهد منابع مالی و زمانی قابل توجه هستند، از اهمیت بالایی برخوردار است.
دستهبندی براساس روش تحلیل
1. روشهای کیفی (Qualitative)
در روشهای کیفی، پیشبینی تقاضا را بر پایه‌ی مشاهده‌های مستقیم، تجربه‌های عملی و دیدگاه‌های افراد انجام می‌دهند. مانند نظرسنجی از مشتریان، روش دلفی، تحلیل بازار و جمع‌آوری نظر مدیران. این شیوه زمانی استفاده میشود که داده تاریخی کافی وجود نداشته باشد، مثلاً برای محصولات جدید یا بازارهای ناشناخته. به عنوان نمونه، یک استارتاپ فناوری ممکن است از نظرسنجی مشتریان برای پیشبینی تقاضای یک محصول نوآورانه، مانند عینک واقعیت مجازی استفاده کند.
2. روشهای کمی (Quantitative)
در روشهای کمی از مدل‌های ریاضی و آماری برای تحلیل رابطه بین تقاضا و عوامل مؤثر بر آن استفاده میکنند. این روش‌ها به دلیل اتکا بر دادههای عینی و محاسبات سیستماتیک، برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شواهد بسیار مفید هستند. از جمله تکنیک‌های رایج در این حوزه میتوان به سری‌های زمانی و روش علت و معلولی اشاره کرد.
3.روشهای پیشرفته (هوش مصنوعی و یادیگیری ماشینی)
در سطح پیشرفته‌تر، روشهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های Ensemble با دقت بالا و توانایی پردازش دادههای پیچیده و بلادرنگ، توسط شرکت‌های پیشرو مانند آمازون برای بهینه‌سازی انبارها استفاده می‌شوند.
مراحل پیش بینی تقاضا کدام است؟
تعیین هدف و دامنه پیشبینی
مشخص کردن نیاز اصلی (مدیریت موجودی، برنامه‌ریزی تولید، قیمت‌گذاری و…) و افق زمانی (کوتاهمدت، میانمدت یا بلندمدت).
جمع‌آوری داده‌ها
جمع‌آوری دادههای تاریخی، عوامل مؤثر خارجی (قیمت، تبلیغات، شرایط اقتصادی، رقبا)، اطلاعات بازار و رفتار مصرف‌کننده.
انتخاب روش پیشبینی
انتخاب روش کیفی برای محصولات جدید یا دادههای ناکافی و روشهای علّی (رگرسیون، اقتصادسنجی) و هوش مصنوعی (برای دادههای پیچیده).
تحلیل و مدل‌سازی
اعتبارسنجی داده‌ها، اجرای مدل‌های آماری یا الگوریتم‌های پیشبینی و تنظیم پارامترهای مدل
ارزیابی دقت
محاسبه خطاها با معیارهای مانند MAPE (میانگین درصد خطای مطلق) یا RMSE (خطای جذر میانگین مربعات) و مقایسه پیشبینی با دادههای واقعی
اجرا و نظارت
استفاده از نتایج در تصمیمگیری (تولید، موجودی انبار، قیمت‌گذاری) و پایش مستمر و به‌روزرسانی مدل با دادههای جدید
بازخورد و بهبود
اصلاح مدل بر اساس تغییرات بازار و ترکیب روش‌ها برای افزایش دقت (مثلاً تلفیق کیفی و کمی)
لازم به یادآوری است که پیشبینی تقاضا یک فرآیند چرخشی است که نیاز به بازنگری مداوم دارد تا با تغییرات بازار هماهنگ شود.
کاربرد پیش بینی تقاضا در صنایع مختلف
پیشبینی تقاضا ابزاری کلیدی برای بهینه‌سازی عملیات، کاهش هزینه‌ها و افزایش سودآوری در صنایع گوناگون است. در هر صنعت، این پیشبینی با توجه به ویژگی‌های خاص آن حوزه انجام میشود. در ادامه، کاربردهای آن در صنایع مختلف را بررسی می‌کنیم:
1. صنعت خرده‌فروشی و فروش آنلاین
- مدیریت موجودی انبار: پیش بینی تقاضا به فروشگاه‌ها کمک می‌کند تا از کمبود یا انباشت کالا جلوگیری کنند.
- تخفیف‌دهی هوشمند: شناسایی محصولاتی که نیاز به تخفیف دارند تا فروش افزایش یابد.
- پیشبینی فروش فصلی: مانند افزایش تقاضا برای لباس‌های زمستانی در پاییز یا اسباب‌بازی در آستانه عید.
آمازون از هوش مصنوعی برای پیشبینی تقاضا و بهینه‌سازی انبارهای خود استفاده می‌کند.
2. صنعت تولید و خودروسازی
- برنامه‌ریزی تولید: تعیین میزان تولید خودروها بر اساس پیشبینی تقاضا.
- مدیریت زنجیره تأمین: سفارش به موقع قطعات از تأمین‌کنندگان.
- پیشبینی مدل‌های پرتقاضا: مثلاً پیشبینی افزایش فروش خودروهای الکتریکی در سال‌های آینده.
تسلا با تحلیل دادههای بازار، تولید خودروهای جدید را برنامه‌ریزی می‌کند.
3. صنعت غذایی و کشاورزی
- پیشبینی تقاضای محصولات فصلی: مانند میوه‌ها و سبزیجات.
- کاهش ضایعات غذایی: با تولید و توزیع متناسب با تقاضا.
- مدیریت قیمت‌گذاری: جلوگیری از نوسانات شدید قیمت.
شرکت‌های تولید لبنیات با پیشبینی تقاضای شیر، میزان تولید را تنظیم میکنند.
4. صنعت داروسازی و بهداشت
- پیش بینی تقاضای داروها: مانند افزایش نیاز به واکسن در فصل آنفولانزا.
- مدیریت موجودی بیمارستان‌ها: جلوگیری از کمبود داروهای ضروری.
- توسعه داروهای جدید: بر اساس پیشبینی بیماری‌های شایع آینده.
در دوران کرونا، پیشبینی تقاضا برای واکسن به تولید بهینه کمک کرد.
5. صنعت هتلداری و گردشگری
- پیشبینی تقاضای مسافران: برای تنظیم قیمت‌ها و ظرفیت هتل‌ها.
- مدیریت نیروی انسانی: استخدام موقت در فصل‌های پررفت‌وآمد.
- برنامه‌ریزی تبلیغات: هدف‌گذاری مناسب برای جذب مشتری.
هتل‌های دبی در فصل زمستان با پیشبینی افزایش گردشگر، قیمت‌ها را تنظیم میکنند.
6. صنعت انرژی و نفت
- پیشبینی مصرف سوخت: تنظیم تولید بنزین و گازوییل.
- برنامه‌ریزی سرمایه‌گذاری: مانند احداث نیروگاه‌های خورشیدی.
- مدیریت ذخایر نفت: جلوگیری از کاهش یا افزایش بی‌رویه قیمت.
شرکت‌های نفتی با پیشبینی تقاضای جهانی نفت، سطح تولید خود را تنظیم میکنند.
7. صنعت فناوری و الکترونیک
- پیشبینی فروش محصولات جدید: مانند گوشی‌های هوشمند.
- مدیریت عرضه قطعات الکترونیکی: جلوگیری از کمبود تراشه.
- برنامه‌ریزی برای نسل بعدی محصولات: بر اساس روندهای بازار.
اپل با پیشبینی تقاضا برای آیفون‌های جدید، تولید را برنامه‌ریزی می‌کند.
8. صنعت حمل‌ونقل و لجستیک
- پیشبینی حجم بار: برای برنامه‌ریزی ناوگان حمل‌ونقل.
- بهینه‌سازی مسیرها: کاهش هزینه‌های سوخت و زمان حمل.
- مدیریت انبارهای توزیع: قراردادن کالاها در مکان‌های استراتژیک.
شرکت‌های حمل‌ونقل مانند DHL از پیشبینی تقاضا برای مدیریت بهتر کامیون‌ها و انبارها استفاده میکنند.
پیشرفت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل کلان داده، دقت و کارایی روشهای پیشبینی تقاضا را به طور چشمگیری افزایش داده است، به طوری که امروزه طیف وسیعی از صنایع از این فناوری‌ها برای تصمیم‌گیری‌های تجاری خود بهره می‌برند. این تحولات منجر به ایجاد سیستم‌های پیشبینی هوشمندتر، انعطاف‌پذیرتر و مبتنی بر دادههای واقعی شده است که می‌توانند حتی در شرایط بازارهای پویا و پرنوسان نیز عملکرد قابل قبولی ارائه دهند.
چالش‌های پیش بینی تقاضا
پیشبینی تقاضا با وجود مزایای چشمگیر، با چالش‌های متعددی روبرو است که دقت و کارایی آن را تحت تأثیر قرار می‌دهد. مهم‌ترین این چالش‌ها شامل موارد زیر میشود:
۱. تغییرات ناگهانی بازار
وقایع غیرمنتظره مانند بحران‌های اقتصادی (رکود، تورم شدید)، همه‌گیری‌ها (مانند کووید-۱۹)، یا تغییرات سیاست‌های دولتی می‌توانند الگوهای تقاضا را به طور کامل دگرگون کنند.به عنوان مثال،در دوران کرونا، تقاضا برای محصولات بهداشتی به شدت افزایش پیدا کرد، در حالی که تقاضا برای خدمات گردشگری سیر نزولی داشت.
۲. کمبود دادههای تاریخی (برای محصولات جدید یا بازارهای نوظهور)
روشهای کمی پیشبینی که بر اساس دادههای گذشته کار میکنند، برای محصولات کاملاً جدید یا بازارهای بکر قابل استفاده نیستند.برای حل این موضوع بایداز روشهای کیفی مانند نظرسنجی از مشتریان یا تحلیل بازارهای مشابه استفاده کرد.
3. پیچیدگی عوامل تأثیرگذار خارجی
متغیرهای خارج از کنترل مانند آب‌وهوا، نوسانات قیمت مواد اولیه، یا رفتار رقبا می‌توانند پیشبینی را مختل کنند.مثلاافزایش ناگهانی قیمت نفت می‌تواند تقاضا برای خودروهای برقی را تغییر دهد.
۴. خطاهای انسانی در روشهای کیفی
پیش‌بینی‌های مبتنی بر نظر کارشناسان یا مدیران ممکن است تحت تأثیر سوگیری‌های شناختی (Bias) قرار بگیرند، مثل خوش‌بینی بیش از حد درباره موفقیت یک محصول جدید.
۵. محدودیت‌های فناوری و داده‌ای
دادههای ناقص، پرت (Outliers) یا غیریکپارچه می‌توانند نتایج را دچار مشکل کنند.سیستم‌های قدیمی اغلب قادر به پردازش حجم زیاد دادههای بلادرنگ (Real-time) نیستند.
۶. فصلی بودن و الگوهای پیچیده تقاضا
برخی صنایع مانند پوشاک یا کشاورزی با نوسانات فصلی شدید روبرو هستند که مدل‌سازی را دشوار می‌کند، مثلا پیشبینی تقاضای بستنی در زمستان نسبت به تابستان تفاوت چشمگیری دارد.
۷. تأخیر در تأثیر عوامل مؤثر
برخی متغیرها (مانند تبلیغات یا تغییرات قیمت) ممکن است تأثیر خود را با تأخیر نشان دهند که پیشبینی را سخت می‌کند.
۸. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
مدل‌های پیشرفته مانند یادگیری عمیق نیاز به دادههای حجیم، زیرساخت‌های قوی و تخصص بالا دارند.همانطور که می‌دانیمتفسیر نتایج مدل‌های پیچیده AI برای تصمیم‌گیرندگان دشوار است.
این چالش‌ها نشان می‌دهند که پیشبینی تقاضا هرچند قدرتمند است، اما نیاز به بررسی مداوم، انعطاف‌پذیری و تلفیق دانش انسانی با فناوری دارد.
راهکارهای انجام موثر پیش بینی تقاضا
از آنجا که ممکن است شما متخصص آمار یا برنامه‌ریزی تقاضا نباشید، در اینجا برخی نکات کاربردی برای انجام پیشبینی فروش به شیوه‌ای کارآمد ارائه میشود.
تحلیل و انتخاب روش مناسب
حتی اگر دادههای باکیفیتی جمع‌آوری کرده‌ا‌ید، استفاده از یک تکنیک نامرتبط با بازار و اهداف کسب‌وکارتان، می‌تواند به پیش‌بینی‌های گمراه‌کننده منجر شود. بنابراین، تمام روشهای موجود را بررسی کنید و گزینه‌ای را انتخاب کنید که با اهداف و شرایط خاص کسب‌وکار شما سازگار باشد. این رویکرد به شما کمک می‌کند تا پیش‌بینی‌های واقع‌بینانه‌تری داشته باشید و تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ کنید.
ثبت و نگهداری داده‌ها
تنها با داشتن دادههای دقیق و جامع می‌توانید به پیش‌بینی‌های دقیق دست پیدا کنید. اگر مجموعه دادههای شما ناقص باشد، به احتمال زیاد با پیش‌بینی‌های نادرست مواجه خواهید شد. بنابراین اطمینان حاصل کنید که تمام اطلاعات مربوط به فروش و موجودی را به صورت لحظه‌ای ثبت و نگهداری می‌کنید. همچنین در نظر داشته باشید که از دادههای خود به صورت دوره‌ای در فضای ابری پشتیبان تهیه کنید.
تعیین اهداف و مقاصد واضح
پیش از برنامه‌ریزی برای پیشبینی تقاضا، باید بدانید که چرا می‌خواهید این کار را انجام دهید. زیرا پیش‌بینی‌های تقاضا نه تنها پیش‌بینی‌های فروش را در اختیار شما قرار می‌دهد، بلکه به شما در اتخاذ تصمیمات استراتژیک کسب‌وکار نیز کمک می‌کند.
پاسخ به سوالات زیر می‌تواند به شما در تعیین اهداف مشخص کمک کند:
– آیا می‌خواهید بر روی یک محصول یا طیفی از محصولات تمرکز کنید؟
– آیا به پیش‌بینی‌های کوتاهمدت، بلندمدت یا فصلی نیاز دارید؟
– قصد توسعه دارید یا حفظ ثبات؟
– آیا نتایج پیش‌بینی‌های شما بینش‌هایی برای تمام ذینفعان (مانند بازاریابی، لجستیک، سرمایه‌گذاران) فراهم می‌کند؟
انجام دوره‌ای فرایند
همانند چکاپ‌های سلامتی، پیشبینی تقاضا نیز باید به صورت دوره‌ای انجام شود. از آنجا که شرایط داخلی و خارجی که بر کسب‌وکار تأثیر می‌گذارند پویا هستند، شما به پیش‌بینی‌های به‌روز نیاز دارید تا بتوانید استراتژی‌های تولید، بازاریابی و لجستیک خود را بر اساس آنها تنظیم کنید.
استفاده از نرم‌افزار پیشبینی تقاضا را جدی بگیرید
به عنوان صاحب کسب‌وکار، باید به دنبال راه‌هایی برای صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری باشید. پیش‌بینی‌های دستی نه‌تنها زمان‌بر و پرزحمت بوده، بلکه نیازمند تسلط بر تکنیک‌های تخصصی پیشبینی تقاضا هستند – مگر اینکه در این حوزه مهارت داشته باشید.
راه حل چیست؟ اتوماسیون فرایندهای پیش بینی تقاضا
پیشبینی فروش و تقاضا برای موفقیت بلندمدت کسب‌وکار شما حیاتی است. با پیش‌بینی‌های دقیق می‌توانید برنامه‌ریزی منابع خود را بهبود بخشیده و ریسک‌های مالی ناشی از کمبود یا مازاد موجودی را کاهش دهید. با این حال، برای دستیابی به پیش‌بینی‌های صحیح، باید اهداف واضحی تعیین کنید و دادههای خود را در طول سال‌ها ثبت نمایید. علاوه بر این، اطمینان حاصل کنید که از روشهای پیشبینی مناسب با مجموعه دادههای کامل استفاده می‌کنید. برای سهولت در پیش‌بینی‌ها، می‌توانید از نرم‌افزارهای برنامه‌ریزی تقاضا استفاده کنید. این نرم‌افزارها با قابلیت یکپارچه‌سازی با سیستم‌های شما، چالش‌ها را برطرف میکنند و به‌صورت خودکار پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهند. با سرمایه‌گذاری روی این نرم‌افزار، می‌توانید تصمیمات مبتنی بر دادههای دقیق‌تری بگیرید و مزیت رقابتی خود را افزایش دهید.