मांग का पूर्वानुमान व्यवसाय विश्लेषण का एक पहलू है जो भविष्य में किसी विशिष्ट उत्पाद या सेवा की आवश्यकता के स्तर की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित है।
मांग का पूर्वानुमान या तो व्यक्तिपरक या वस्तुनिष्ठ हो सकता है। व्यक्तिपरक पूर्वानुमान, जो राय और शिक्षित अनुमानों पर आधारित होते हैं, मांग की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोगी होते हैं जब उत्पाद और सेवाएँ नई होती हैं और ऐतिहासिक डेटा उपलब्ध नहीं होता है। दूसरी ओर, वस्तुनिष्ठ पूर्वानुमान पूरी तरह से मात्रात्मक होते हैं। इस प्रकार का पूर्वानुमान गणितीय अंकों के साथ पूर्वानुमानों को निर्धारित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा के साथ-साथ सांख्यिकीय, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर टूल का उपयोग करता है।
मांग पूर्वानुमानों की बढ़ती विविधता और जटिलता को संभालने के लिए, हाल के वर्षों में तीन बुनियादी प्रकार के मांग पूर्वानुमान विकसित हुए हैं:
- गुणात्मक मांग पूर्वानुमान संभावित ग्राहकों, विक्रेताओं और उद्योग विशेषज्ञों की राय और प्रवृत्ति का उपयोग करके भविष्य की बिक्री की भविष्यवाणी करता है।
- समय श्रृंखला मांग का पूर्वानुमान ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करता है और मानता है कि मांग के रुझान में साल-दर-साल महत्वपूर्ण अंतर नहीं होगा।
- आकस्मिक मांग पूर्वानुमान बाहरी आर्थिक संकेतकों को ध्यान में रखता है और आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच संबंधों को देखने के लिए प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करता है।
मांग का पूर्वानुमान आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, संसाधन आवंटन, लॉजिस्टिक्स, इन्वेंट्री प्रबंधन और स्टाफिंग में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। गलत मांग पूर्वानुमानों से इन्वेंट्री का स्तर बढ़ सकता है, लागत में उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है, ग्राहकों की संतुष्टि कम हो सकती है और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में कमी हो सकती है।
बहु-स्रोत बड़े डेटा के उद्भव और मशीन लर्निंग में सुधार ने मांग पूर्वानुमान को पहले से कहीं अधिक आसान बना दिया है। एक मांग पूर्वानुमान पद्धति का उपयोग करना है या नहीं - या विधियों के संयोजन का चयन करना विश्लेषक के व्यावसायिक लक्ष्यों और सीखने के एल्गोरिदम के साथ काम करने की क्षमता पर निर्भर करता है।
प्रत्येक व्यावसायिक लक्ष्य के लिए, समर्पित पूर्वानुमान विधियाँ हैं जो सबसे अच्छा काम करती हैं। उदाहरण के लिए, हाइब्रिड विधियां सांख्यिकीय विश्लेषण की गति और सरलता को जटिल संबंधों का विश्लेषण करने की क्षमता के साथ जोड़कर सांख्यिकीय और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दोनों दृष्टिकोणों की ताकत प्रदान करती हैं, जो एआई प्रदान करता है। किसी विशेष विधि का चयन कई कारकों पर निर्भर करता है, जिनमें शामिल हैं:
- ऐतिहासिक डेटा की प्रासंगिकता और उपलब्धता।
- पूर्वानुमान के व्यावसायिक लक्ष्य.
- पूर्वानुमान सटीकता की डिग्री प्रदान कर सकता है।
- लीड समय की आवश्यकता है.
- पूर्वानुमान की अवधि.
सटीक मांग मॉडल को रोकने वाले सामान्य मुद्दों में शामिल हैं:
- डेटा की कमी।
- ख़राब डेटा गुणवत्ता.
- किसी विशेष कार्य के लिए गलत पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करना।
- मौसमी उतार-चढ़ाव का ध्यान रखने में असफल होना।
- चैनल-दर-चैनल आधार पर ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने की उपेक्षा करना।
- अप्रत्याशित घटनाओं की संभावना/संभावना को ध्यान में रखने में असफल होना।
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