التنبؤ بمخزون المنتجات الجديدة (لا يوجد سجل مبيعات)
المنتج الجديد ليس له تاريخ مبيعات يمكن التنبؤ به. فيما يلي كيفية تقدير الطلب على أي حال، باستخدام منتجات مماثلة وخطة للتصحيح السريع.
تفترض كل طريقة للتنبؤ على هذا الموقع حتى الآن شيئًا واحدًا: أن المنتج قد تم بيعه من قبل، لذلك يوجد سجل مبيعات يمكن الحساب منه. SKU الجديد لا يحتوي على شيء. في اليوم الأول، كان متوسط المبيعات اليومية صفرًا، ولا انحراف معياري، أو أي شيء يمكن أن تستخدمه الصيغة - ولا يزال يتعين عليك تحديد عدد الوحدات التي تريد طلبها.
مشكلة البداية الباردة
تسمي أدبيات أبحاث العمليات هذه مشكلة البداية الباردة، ويستحق الأمر أن نكون صادقين بشأن ذلك مقدمًا: كل طريقة أدناه هي بطبيعتها أقل ثقة من التنبؤ بمنتج راسخ له تاريخ مبيعات حقيقي. هذه سمة هيكلية للمشكلة، وليس عيبًا في أي طريقة واحدة - فأنت تستبدل القياس أو الحكم أو إشارة مبكرة رقيقة للبيانات التاريخية المباشرة التي يحتاجها المتوسط المتحرك أو نموذج التجانس بالفعل. إن الوعد بالدقة هنا سيكون كذبة؛ الهدف الصادق هو تقدير بداية يمكن الدفاع عنه وطريقة سريعة لتصحيحه. وهذا هو السبب أيضاالتنبؤ الموسميلا ينطبق بعد - يحتاج الفهرس الموسمي إلى عام أو أكثر من تاريخ المنتج الخاص لإنشاءه، وهو ما لا يحتوي عليه SKU الجديد تمامًا حسب التعريف.
تقوم مراجعة مراجعة النظراء للتنبؤ بالمنتجات الجديدة بتجميع الأساليب الموثقة في أربع عائلات: أساليب الحكم (مقارنة المنتج الجديد بمنتجات مماثلة موجودة، وآراء الخبراء، ولوحات منظمة مثل طريقة دلفي)، وأبحاث المستهلك (اختبار المفهوم، وأسواق اختبار ما قبل الإطلاق)، ونماذج الانتشار (منحنيات الاعتماد المستعارة من منتجات ناضجة قابلة للمقارنة)، وأساليب التعلم الآلي التي تحتاج إلى بيانات تدريب أكثر من تلك التي يحتاجها كتالوج صغير. الاستنتاج الخاص به هو الجزء الأكثر فائدة هنا: الجمع بين أكثر من طريقة واحدة يتفوق على الاعتماد على طريقة واحدة.
استخدام المنتجات المماثلة
النسخة الأكثر عملية من هذا، والتي تسميها الأدبيات البحثية "قياس دورة حياة المنتج"، هو ما يفعله التجار بالفعل بشكل غير رسمي: العثور على SKU موجود أقرب ما يكون إلى الجديد - نفس الفئة، نقطة سعر مماثلة، نفس الموسم، نفس العميل - واستخدام منحنى البيع المبكر كقالب، وليس فقط حجمه الإجمالي.
لنفترض أنك تطلق "Sea Salt & Cedar, 250g" جنبًا إلى جنب مع خط "Cedar & Fig, 250g" الذي أنشأته. تتمتع شركة Cedar & Fig بسنوات من التاريخ وتبيع 5 وحدات ثابتة يوميًا. تشترك شركة Sea Salt & Cedar في نفس قاعدة العملاء، ونفس نقطة السعر، ونفس المهلة الزمنية للمورد البالغة 12 يومًا - ولكن لم يتم إثبات ذلك. لا توجد صيغة تخبرك بجزء حجم Cedar & Fig الذي ستفتح عليه رائحة جديدة ذات صلة؛ هذا الخصم هو الحكم الذي يتطلبه التنبؤ المماثل دائمًا. قد يتوقع التاجر الذي يعرف جمهوره بشكل معقول أن يتم فتح منتج وثيق الصلة به في مكان ما بين النصف والحجم الكامل في الأسابيع الأولى - وهذا افتراض أولي للاختبار مقابل الطلبات الحقيقية، وليس رقمًا يجب التعامل معه على أنه مستقر.
إشارات الطلب المبكر الأخرى
القياس ليس هو الإشارة الوحيدة المتاحة قبل الإطلاق. الطلبات المسبقة، والإضافات إلى قائمة الرغبات، والمشاركة في الإعلانات التشويقية، والاشتراكات في "إعلامي عند توفرها" تحمل جميعها معلومات حقيقية، على الرغم من عدم تحويل أي منها إلى مبيعات بسعر ثابت ومعروف. تعامل مع كل منها على أنها تعديل اتجاهي للتقدير المشابه - فالاستجابة القوية لقائمة الرغبات توجهك نحو الطرف الأعلى من نطاقك، واستجابة هادئة نحو الطرف الأدنى - بدلاً من رقم تقوم بإدخاله في صيغة. لا يوجد مصدر يعطي معدل تحويل يمكن الدفاع عنه لأي من هذه الإشارات؛ تعامل مع أي شيء يعطيك رقمًا محددًا على أنه تخمين وليس حقيقة.
تحجيم الطلب الأول
بمجرد حصولك على تقدير للطلب، مهما كان تقريبيًا، تنطبق نفس الآليات الأساسية مثل أي حساب لإعادة الطلب: فأنت بحاجة إلى مخزون كافٍ لتغطية المهلة الزمنية للمورد، بالإضافة إلى هامش الخطأ.
استمرارًا للمثال: كان النطاق أعلاه "في مكان ما بين النصف والحجم الكامل" - 2.5 إلى 5 وحدات يوميًا لخط الأساس لـ Cedar & Fig's 5 في اليوم. لنفترض أنك وصلت إلى 3 وحدات يوميًا، باتجاه النهاية المحافظة، نظرًا لأن الطلب الأول هو بالضبط المكان الذي يكتسب فيه الحذر مكانته. وفي نفس المهلة الزمنية البالغة 12 يومًا، يكون الطلب في المهلة وحدها 3 × 12 = 36 وحدة. نظرًا لأن رقم 3 وحدات في اليوم هو تخمين وليس متوسطًا مُقاسًا، فإن حسابات المخزون الآمن المعتادة لا تنطبق بشكل واضح - لا يوجد انحراف معياري حقيقي يمكن إدراجه حتى الآن. إن الخطوة العملية التي تقوم بها معظم المتاجر الصغيرة بدلاً من ذلك هي التقريب بشكل مفيد إلى ما بعد رقم المهلة المحددة، وهو ما يكفي لتجنب التخزين إذا كان التخمين منخفضًا، دون طلب الكثير مما يؤدي إلى ربط التخمين الخاطئ بالنقود في المخزون غير المباع. لا توجد صيغة تزيل دعوة الحكم هذه؛ تعامل مع الرقم النهائي كنقطة انطلاق، وليس هدفًا للدفاع عنه.
التصحيح السريع بمجرد وصول البيانات
في اللحظة التي تبدأ فيها الطلبات الحقيقية في الوصول، تصبح قيمتها أكثر من أي تقديرات ما قبل الإطلاق، مهما كانت مبرراتها بعناية. أعد الحساب بمجرد وجود عدد كبير من المبيعات الفعلية - لا تنتظر انتهاء فترة محددة أولاً. لا يوجد مصدر يمكن لهذه الحزمة التحقق منه يعطي عددًا عالميًا يمكن الدفاع عنه من الأيام أو الأسابيع للانتظار قبل الثقة بالمبيعات المبكرة؛ التعامل مع أي محتوى ينص على أحد هذه الشروط على وجه التحديد باعتباره تخمينًا يبدو مناسبًا، وليس معيارًا موثقًا. ما يهم هو عادة التحقق من التقدير مقابل الواقع في كثير من الأحيان، وليس الفاصل الزمني الدقيق.
إن مشاهدة الأيام الأولى للطلبات الخاصة بـ SKU الجديد وإعادة حساب التقدير يدويًا هو نوع التتبع الذي يستمر لمدة أسبوع ويتوقف بهدوء بعد ذلك.StockCueلا يحتوي أيضًا على وضع بدء بارد خاص (لا يوجد شيء ذو معنى بالنسبة لمنتج ليس له سجل تاريخي)، ولكن في اللحظة التي يتراكم فيها SKU الجديد ما يكفي من بيانات المبيعات الخاصة به، فإن التنبؤ الخاص به يتولى المهمة تلقائيًا من التقدير اليدوي الخاص بك، مع إعادة الحساب ليلاً من سجل الطلب الخاص بهذا المنتج بدلاً من تخمين الإطلاق الذي بدأت به.
ستوككو
دائمًا ما يكون الطلب الأول لمنتج جديد بمثابة حكم — فالطرق المذكورة أعلاه هي الطريقة الصادقة لتحقيق ذلك. بمجرد أن يكون لـ SKU سجل مبيعات خاص به، يتولى StockCue عملية التنبؤ تلقائيًا، في كل خطة بما في ذلك الخطة المجانية.
قم بتثبيت StockCue على Shopify →بمجرد أن يكون للمنتج تاريخ حقيقي،مقارنة طرق التنبؤوصيغة نقطة إعادة الطلبتولى المسؤولية عن التقدير الموجود في هذا المنشور - أو ابدأ منالدليل الكامل لـ Shopify التنبؤ بالمخزونإذا كنت تريد أن تنتهي العملية بأكملها.
الأسئلة المتداولة
كيف يمكنك التنبؤ بالطلب على منتج ليس له تاريخ مبيعات؟
لا يمكنك التنبؤ بها بالطريقة التي تتوقعها باستخدام SKU محدد: لا يوجد سجل مبيعات لحساب السرعة منه. بدلاً من ذلك، عليك أن تقوم بالتقدير: مقارنة المنتج الجديد بالمنتجات المماثلة الموجودة (التنبؤ المماثل)، وقراءة أي إشارات مبكرة موجودة قبل الإطلاق، وتحديد حجم الطلب الأول بشكل متحفظ بحيث يكون تصحيح التخمين الخاطئ رخيصًا.
ما هو التنبؤ مماثل؟
ويعني التنبؤ المتماثل العثور على منتج واحد أو أكثر من المنتجات الحالية المشابهة قدر الإمكان للمنتج الجديد (نفس الفئة ونقطة السعر والموسم والعميل المستهدف) واستخدام نمط المبيعات المبكر كقالب بداية، مع تعديله ليناسب أي اختلافات معروفة بين المنتجين.
كم عدد الوحدات التي يجب أن تطلبها عند التشغيل الأول لمنتج جديد تمامًا؟
يكفي لتغطية المهلة الزمنية للمورد الخاص بك بمعدل الطلب المقدر الخاص بك، وحجمه متحفظ بشكل متعمد لأن التقدير في حد ذاته هو تخمين، وليس متوسطًا مُقاسًا. لا توجد صيغة تزيل الحاجة إلى الحكم: الهدف هو طلب صغير بما يكفي بحيث لا يؤدي التخمين الخاطئ إلى تقييد الأموال الزائدة، وكبير بما يكفي لتعلم شيء ما من المبيعات الحقيقية.
متى يتوفر لدى منتج جديد ما يكفي من البيانات للتبديل إلى التنبؤ العادي؟
لا يوجد عدد متفق عليه عالميًا من الأيام أو الأسابيع: تعامل مع أي مصدر يذكر واحدًا على وجه التحديد باعتباره تخمينًا يرتدي قاعدة. ما يمكن الدفاع عنه هو الممارسة نفسها: إعادة حساب التقدير الخاص بك في كل مرة تصل فيها بيانات مبيعات جديدة ذات معنى، بدلاً من الانتظار لفترة محددة قبل أن "يُسمح لك" بتحديثها.
ديفميركس
Devmerx هي وكالة تطوير Shopify وWordPress التي تساعد العلامات التجارية DTC على بناء متاجر أسرع وعمليات ترحيل أنظف وتجارب تحويل أعلى. مقرها في لندن، المملكة المتحدة، وتخدم العملاء في جميع أنحاء العالم.
انظر عملنا