Superforecasting bi mogli nazvati novom generacijom prognoziranja ili Forecasting 2.0. Analizirali smo planiranje pomoću scenarija, a sada nastavljamo s planiranjem na osnovu potražnje. “Demand driven forecasting” ili Prognoza na osnovu potražnje je metoda koja se konceptualno razlikuje od tradicionalnog prognoziranja na osnovu ponude i/ili opskrbe.
Tradicionalna prognoza gleda u prošlost, ali uglavnom gleda opskrbne kategorije kao što su isporuka, proizvodnja i narudžbe. Malo koja prognoza uzima u obzir podatke o stvarnoj potražnji od strane krajnjih korisnika i potrošača.
UPRAVLJANJE PROMJENOM
Prema jednoj studiji, kao osnova za prognoziranje buduće potražnje najviše se (oko 75 posto) koriste podaci narudžbi kupaca, zatim u oko 60 posto slučajeva koriste se podaci o isporukama kupaca i nadopuna robe i tek na kraju 33 posto POS (Point of Sale) podaci o prodaji. To je djelomično zato što stvarni podaci o potražnji ne postoje ili nisu postojali.
Dakle, stvar je više u slabom upravljanju promjenama i edukaciji tj. tradiciji i navici, nego u nepostojanju podataka.
Dakle, prognoza na osnovu potražnje sastoji se od nekoliko elemenata:
• Klasična prognoza, koja se inače koristi u tradicionalnim metodama predviđanja potražnje na osnovu prošlosti, predstavlja samo osnovu za prognoziranje na temelju potražnje,
• Demand sensing ili (pred)osjećanje potražnje je metoda koja se odnosi na čitanje signala koji nam govore o onome što bi se moglo dogoditi i
• Demand shaping ili oblikovanje potražnje – na neki način mi kreiramo i mijenjamo potražnju na osnovu naših potreba i mogućnosti.
ELEMENTI PROGNOZE
Klasična se prognoza sastoji od dva elementa:
1) Postavljanje temeljne prognoze ili osnove za predviđanje koja se radi na osnovu prošlih podataka. Tu možemo koristiti razne metode statistike kao što su vremenske serije, sezonalnost i metode izglađivanja,
2) Drugi dio ili element ovog temeljnog predviđanja je korištenje jednog oblika ekspertnog znanja o domeni vezanoj uz predmet prognoze. U ovom slučaju govorimo o stručnjacima iz domene proizvoda, marketinga, financija, prodaje, nabave i logistike. Dakle, svako znanje koje možemo iskoristiti da bi se ona osnovna prognoza ažurirala sa znanjima koja postoje interno ili eksterno.
U ovu kategoriju ubrajamo mjerenje utjecaja Demand shapinga i njegovih metoda kao što su akcije, novi proizvodi i sl. Treća stvar vezana uz osjećaj potražnje je smanjenje nepoznatih elemenata u prognozama, a to je najviše moguće kroz skraćivanje intervala prognoza s mjesečnih na tjedne ili čak dnevne.
Treći element prognoze na osnovu potražnje je Demand shaping koji obuhvaća razne akcije, uvođenje novih modela i proizvoda, promjene cijena, poticaje i razne strategije za upravljanje životnim ciklusom proizvoda.
To su metode kojima se direktno ili indirektno utječe na potražnju. Klasični primjer oblikovanja potražnje je kada nas nazove kupac i traži da mu prodamo prijenosno računalo sa standardnom konfiguracijom od 4 GB RAM-a i diskom od 500 GB. S obzirom da tog artikla trenutno nema na lageru, prodavač preusmjerava kupca na drugi sličan proizvod koji ima konfiguraciju od 6 GB RAM-a i disk od 1 TB po cijeni standardnog računala.
Međutim, nije problem u spomenutom oblikovanju potražnje. Problem je kada mi s određenim akcijama i promotivnim aktivnostima zapravo ne utječemo na potražnju u smislu oblikovanja (shaping), nego na prebacivanje potražnje (shifting) s jednog proizvoda na drugi ili s jednog razdoblja na drugo ili s jednog geografskog područja na drugo.
Na ovaj način zapravo kanibaliziramo svoju prodaju, s tim da smanjujemo vlastitu profitabilnost (ulažemo u promotivne aktivnosti i/ili smanjujemo maržu kroz promotivne cijene) bez da povećavamo prodajne volumene na nivou cijelog tržišta.