Comment les analyses sont-elles utilisees dans la prevision de la demande?

Relation entre l'analyse et la prevision de la

demande La prevision de la demande est une fonction essentielle de la planification de la demande qui utilise les donnees de ventes historiques pour estimer la demande future des clients. Les processus metier allant de la gestion de la chaine d'approvisionnement a la prise de decision sont influences par la prevision de la demande et l'exactitude de la planification de la demande

L' analyse predictive est une categorie d'analyse de donnees qui extrait des informations provenant de sources de donnees a l'aide d'une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique et de previsions statistiques traditionnelles afin de predire les resultats futurs. L'analyse predictive va au-dela de l'analyse historique des donnees, en evaluant pourquoi ou quels facteurs determinent la demande des clients et l'impact futur potentiel de ces facteurs sur une entreprise specifique.

A mesure que les systemes de Big Data deviennent de plus en plus courants, les outils d'analyse predictive et d'apprentissage automatique sont devenus plus accessibles aux professionnels de l'entreprise. Les entreprises utilisent de plus en plus les techniques d'exploration de donnees pour obtenir des informations predictives, y compris au cours de leurs processus traditionnels de prevision et de planification de la demande.

Differences entre l'analyse et la prevision

de la demande La prevision de la demande et l'analyse des donnees profitent a des operations commerciales cruciales. Cependant, il existe de grandes differences entre la prevision de la demande et l'analyse des donnees dont les professionnels devraient etre conscients.

Au lieu de s'appuyer principalement sur les donnees historiques des ventes pour predire la demande future des clients, l'analyse predictive permet de mieux comprendre pourquoi un consommateur achete un produit. L'acquisition d'une comprehension intime des preferences des clients donne aux entreprises un avantage sur leurs concurrents.Les

modeles predictifs analysent simultanement les donnees historiques et les donnees actuelles afin de formuler une comprehension plus complete des produits, des partenaires et des clients. Les informations sur les partenaires, les produits et les clients peuvent ensuite etre integrees dans les processus d'evaluation des risques et de prise de decision a court et a long terme.

L' analyse predictive recherche les opportunites ou la planification de la demande se concentre sur les besoins. Alors que la prevision de la planification de la demande utilise des series chronologiques et vise uniquement a predire la demande future des clients, l'analyse predictive utilise le Big Data pour generer plusieurs solutions et informations.

Comment l'analyse est benefique pour aider les previsions de la demande L'utilisation

appropriee de l'analyse des donnees, y compris l'analyse predictive, augmente la precision de la prevision de la demande en integrant un large eventail de facteurs externes qui influencent les decisions et les preferences des clients en matiere d'achat. Ces facteurs externes peuvent aller des changements climatiques a l'expansion economique.

Par exemple, une tempete de neige pourrait rapidement se transformer en catastrophe de la chaine d'approvisionnement si les fournisseurs ne sont pas en mesure de livrer leurs stocks a une entreprise a une date prevue preetablie. Sans acces au materiel ou aux produits commandes par les clients, les entreprises ne pourront pas executer l'execution des commandes.

Lorsque les clients ne sont pas en mesure d'obtenir les produits qu'ils ont visite une entreprise en ligne ou en magasin pour acheter, les taux de satisfaction de la clientele chutent. Ces experiences negatives de service client peuvent entrainer une diminution de la fidelisation de la clientele et des critiques nefastes sur les medias sociaux, ce qui peut avoir un impact negatif sur la reputation d'une entreprise a long terme.

Bien que les previsions traditionnelles soient axees principalement sur les donnees historiques, l'analyse des donnees vise a prevoir les risques meteorologiques potentiels, ce qui permet a une entreprise de prendre d'autres dispositions pour eviter les problemes de gestion de la chaine d'approvisionnement. Par exemple, un autre fournisseur pourrait etre localise et contractuel, evitant ainsi que toute la question de la gestion de la chaine d'approvisionnement ne se transforme jamais.

Grace aux techniques ameliorees de gestion des risques que fournit l'analyse des donnees, les operations de l'entreprise peuvent continuer a fonctionner le plus facilement possible. Par consequent, les clients et les employes auront une meilleure experience globale avec votre entreprise.

Pourquoi l'analyse est importante pour garantir des resultats precis de la demande

why analytics are important in ensuring accurate demand results 1606268185 1831

Avec moins de 30% des entreprises predisent avec precision les futures transactions, l'analyse des donnees peut revolutionner completement les processus de planification de la demande et de prevision de la demande.

Alors que les techniques traditionnelles de prevision utilisent des donnees historiques pour predire l'avenir, les professionnels innovants reconnaissent de plus en plus que l'avenir evolue toujours de facon imprevisible et sans precedent.A

ce titre, les entreprises reconnaissent que les megadonnees peuvent donner une vision plus claire de l'avenir et identifient des occasions d'utiliser les donnees dans leurs processus decisionnels. La prise de decision axee sur les donnees diminue la probabilite que les entreprises fassent de mauvais investissements ou manquent d'importantes opportunites.L'

analyse des donnees est utile pour la gestion de la chaine d'approvisionnement et l'identification de nouvelles opportunites de marche. A mesure que les entreprises deviennent plus avancees sur le plan technologique et plus orientees vers l'avenir que jamais auparavant, l'analyse des donnees deviendra encore plus courante.

Les analyses predictives sont utiles pour une prevision de la demande a long terme, mais ne sont pas viables pour les previsions a court terme. Lorsque vous utilisez l'analyse predictive, assurez-vous de prevoir la demande pendant au moins un mois a l'avance.

Grace a l'abondance d'informations fournies par le Big Data, les entreprises constateront que leurs techniques de planification de la demande et de prevision de la demande sont de plus en plus precises. Les entreprises peuvent ensuite rediriger les couts de main-d'oeuvre et le temps des employes qui auraient ete autrement gaspilles en raison d'une prevision inexacte de la demande sur le developpement de leur prochain nouveau produit innovant ou l'expansion des activites commerciales existantes.

Principaux points a retenir La prevision de

la demande est une fonction de planification de la demande qui predit la demande future des clients a l'aide des donnees historiques des ventes.

  • L' analyse predictive est une categorie d'analyse de donnees qui vise a predire les resultats futurs a l'aide d'une combinaison d'algorithmes traditionnels de prevision statistique et d'apprentissage automatique.
  • Alors que la prevision de la demande utilise des series chronologiques pour predire la demande future des clients, l'analyse predictive utilise le Big Data pour generer de nombreuses informations et solutions.
  • L'
  • analyse predictive augmente la precision des previsions de la demande en analysant simultanement un large eventail de facteurs tels que les evenements meteorologiques ou l'expansion economique.
  • Lorsque les entreprises investissent dans des techniques d'analyse des donnees, la prise de decisions et la capacite d'identifier les debouches potentiels sur le marche sont accrues.
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