كيفية التنبؤ بالمخزون الموسمي لـ Shopify

يُباع منتج Cedar & Fig، 250 جرام، بوحداته الخمس المعتادة يوميًا لمعظم أيام العام، ثم يصعد بقوة في شهر نوفمبر من كل عام وينخفض مرة أخرى في شهر يناير. إن نقطة إعادة الطلب المبنية على متوسط ​​تسعين يومًا لا تتوقع حدوث ذلك أبدًا: فالمتوسط ​​لا يرتفع حتى يصبح ارتفاع شهر نوفمبر داخل النافذة بالفعل، وعند هذه النقطة كان الرف ضعيفًا بالفعل لأسابيع - ويظل مرتفعًا حتى العام الجديد لأن اندفاع شهر ديسمبر لا يزال موجودًا داخل نفس المتوسط.

هذه ليست مشكلة بيانات، إنها مشكلة طريقة. أالمتوسط المتحركيتعامل مع كل ملاحظة بنفس الطريقة بغض النظر عن التقويم؛ يحتاج المنتج الموسمي الحقيقي إلى توقعات تعرف الشهر الحالي. وهذا يختلف عن الارتفاع المفاجئ الذي يحدثه العرض الترويجي (انظركيف تؤثر العروض الترويجية على التنبؤ بالمخزون)، لأن النمط الموسمي يتكرر من تلقاء نفسه، سنة بعد سنة، دون أن تفعل أي شيء لتحفيزه. انظر لديناالدليل الكامل لـ Shopify التنبؤ بالمخزونللعملية الكاملة التي يناسبها هذا.

ما الذي يجعل الطلب موسميا؟

ويقسم تحليل السلاسل الزمنية القياسية الطلب إلى اتجاه، ومكون دوري، ومكون موسمي، وضوضاء غير منتظمة، ويتعامل مع القطعة الموسمية كعامل متكرر مرتبط بالتقويم بدلاً من النمو الأساسي أو الصعود والهبوط العشوائي. يوجد نسختان من النموذج: إضافي، حيث تظل التقلبات حول الاتجاه ثابتة تقريبًا بغض النظر عن حجم نمو الاتجاه، ومضاعف، حيث تتسع التقلبات مع المستوى الحالي للمبيعات - الشكل الأكثر شيوعًا لمبيعات التجزئة المقاسة بالوحدات، نظرًا لأن المتجر الأكبر عادةً ما يكون لديه شهر نوفمبر أكبر أيضًا، وليس فقط نفس المبلغ الإضافي الثابت.

الجزء الأصعب من الناحية العملية هو معرفة نمط موسمي حقيقي من الصدفة. يمكن أن يكون شهر نوفمبر القوي بشكل غير عادي نمطًا حقيقيًا ومتكررًا، أو يمكن أن يكون لحظة فيروسية واحدة أو موجة برد مبكرة حدثت في ذلك العام. ولا يمكن لسنة واحدة أن تفرق بين الاثنين، ولهذا السبب فإن بناء الفهرس بشكل صحيح يحتاج إلى أكثر من سنة واحدة من البيانات، الموضحة أدناه.

بناء مؤشر موسمي

ويعبر المؤشر الموسمي عن مدى فترة معينة عادة أعلى أو أقل من المتوسط ​​غير الموسمي - وهو عامل، وليس تعويض نقطة مئوية. المؤشر 1.20 يعني أن هذه الفترة عادة ما تكون أعلى بنسبة 20% من خط الأساس؛ مؤشر 0.5 يعني أنه يعمل عادةً بنصف المعدل الأساسي.

المؤشر الموسمي لفترة ما = متوسط الطلب في تلك الفترة عبر السنوات الماضية ÷ متوسط الطلب في فترة عادية في نفس السنوات

النسخة الإحصائية الكاملة، طريقة النسبة إلى المتوسط المتحرك، تزيل أولاً أي اتجاه أساسي بمتوسط متحرك مركزي قبل حساب النسبة، وهو ما يهم أكثر كلما زاد نمو المتجر (المزيد أدناه). بدون الكثير من اتجاه النمو، فإن المقارنة المباشرة بمتوسط ​​الفترة العادية تكون قريبة بما يكفي للعمل معها.

يحتوي منتج Cedar & Fig، 250 جرام، على ما يقرب من 150 وحدة شهريًا خارج موسمه - وهي نفس السرعة التي تبلغ خمسة أيام في اليوم خلفها.نقطة إعادة ترتيب 90 وحدة، على مدار شهر مدته 30 يومًا. بمتوسط ​​مبيعات خلال شهري نوفمبر الماضيين، تم بيع 375 وحدة. المؤشر الموسمي لشهر نوفمبر = 375 ÷ 150 = 2.5.

اضرب توقعاتك الأساسية الحالية بالمؤشر للحصول على رقم معدل موسميًا: عند 150 وحدة شهريًا بالسرعة العادية، تصبح توقعات شهر نوفمبر 150 × 2.5 = 375 وحدة - وليس المتوسط العادي الذي قد يقدمه لك المتوسط المتحرك الثابت.

الحد الأدنى من البيانات المطلوبة

تحتاج إلى سنة كاملة على الأقل من التاريخ قبل أن يكون للمؤشر الموسمي أي معنى - لا يمكنك معرفة كيف يتصرف شهر نوفمبر حتى تلاحظه. تمنحك سنة واحدة نقطة بيانات واحدة لكل فترة، والتي لا يمكنها معرفة نمط متكرر حقيقي من سبب لمرة واحدة: موجة برد مبكرة، أو منشور فيروسي واحد، أو نفاد المخزون الذي حدث انخفاضًا في الشهر التالي. إن متوسط ​​عامين أو أكثر، كما هو الحال في المثال العملي أعلاه، هو ما تم تصميم التقنية القياسية لبناء فهرس للقيام به - إلغاء ضجيج عام واحد عن طريق حساب متوسط ​​نسبة كل فترة عبر سنوات متعددة.

لا يوجد مصدر يمكن أن نجده يضع رقمًا محددًا لعدد السنوات "الكافي" بالضبط، وأي قاعدة محددة تراها في مكان آخر لا يدعمها مصدر أساسي أيضًا. المزيد من التاريخ يعني عمومًا المزيد من الثقة؛ لا توجد عتبة يصبح فيها الفهرس موثوقًا فجأة.

التكيف من أجل النمو

المؤشر الموسمي الذي يتم حسابه كنسبة مستقيمة له نقطة عمياء: فهو يفترض أن خط الأساس الذي تم قياسه عليه لم يتحرك. إذا نما متجرك منذ شهر نوفمبر الماضي، فإن تطبيق المؤشر القديم على خط الأساس القديم يقلل من ذروة هذا العام - النموذج المضاعف وراء المؤشرات الموسمية يتعامل مع الموسمية على أنها تتناسب مع المستوى الحالي للسلسلة، وليس عددًا ثابتًا من الوحدات الإضافية.

الحل هو تطبيق الفهرس على خط الأساس الحالي الخاص بك، وليس الخط التاريخي المشتق منه. إذا زادت سرعة Cedar & Fig غير الموسمية من 150 وحدة شهريًا إلى 180 منذ هذين الشهرين، فإن توقعات هذا العام هي 180 × 2.5 = 450، وليس 375 التي لا معنى لها والتي يقترحها المتوسط ​​التاريخي وحده.

كن حذرًا في توقع النمو للأمام في خط مستقيم أيضًا. يستمر الاتجاه الملائم لبضعة أشهر من التصاعد في استقراء نفس المعدل حتى بعد أن ينخفض ​​بشكل طبيعي - تأكد من أن سرعتك الأخيرة لا تزال في ارتفاع بالفعل قبل أن تفترض ذلك.

إن القيام بذلك يدويًا يعني سحب عدة سنوات من المبيعات الشهرية لكل SKU، وحساب نسبة لكل فترة، وإعادة أساس كل مؤشر مقابل السرعة الحالية في كل مرة يتغير فيها - وليس جدول بيانات يحتفظ به معظم الأشخاص بعد السنة الأولى، عبر كتالوج يحتوي على أكثر من سطرين موسميين.StockCueيستمد مؤشرًا موسميًا من سجل الطلبات الخاص بالمتجر تلقائيًا بمجرد مرور اثني عشر شهرًا على SKU، ويطبقه على أي شهر تشتري فيه - مخمدًا ومغطى، لذلك لا يؤدي شهر ديسمبر القوي بشكل غير عادي إلى مضاعفة طلب شهر يناير ثلاث مرات، في كل خطة بما في ذلك الخطة المجانية.

بدون 12 شهرًا حتى الآن

إذا لم يكن لديك عام كامل من تاريخ SKU، فلا شيء أعلاه يعمل حتى الآن - لا يمكنك فهرسة فترة لم تلاحظها من قبل. هذه مشكلة أضيق ومختلفة: انظرالتنبؤ بالمخزون للمنتجات الجديدة ذات تاريخ المبيعات المحدودلمعرفة كيفية تقدير الطلب حتى يكون لديك ما يكفي لمؤشر حقيقي.

في غضون ذلك، فإن الحل البديل الأقرب هو مقارنة المنتج الجديد بعنصر موسمي قديم في نفس الفئة وافتراض شكل مماثل، مع تغيير الحجم - نفس المنطق المماثل للمنتج يعتمد التنبؤ بالمنتج الجديد بشكل عام، وليس على مؤشر موسمي في حد ذاته.

الأسئلة المتداولة

ما هو المؤشر الموسمي في التنبؤ بالمخزون؟

المؤشر الموسمي هو عامل يوضح مقدار فترة معينة عادة ما تكون أعلى أو أقل من الطلب العادي غير الموسمي. المؤشر 1.5 يعني أن هذه الفترة عادة ما يتم بيعها بنسبة 50٪ فوق خط الأساس؛ مؤشر 0.5 يعني أنه عادة ما يبيع بنصف السعر الأساسي. إن ضرب توقعاتك الأساسية الحالية بالمؤشر لتلك الفترة يعطي توقعات معدلة موسميا.

ما مقدار تاريخ المبيعات الذي تحتاجه للتنبؤ بالطلب الموسمي؟

على الأقل سنة كاملة، حيث لا يمكنك بناء فهرس لفترة لم تلاحظها من قبل. أبعد من ذلك، لا يوجد عدد متفق عليه عالميًا من السنوات: سنتان أو أكثر تتيح لك متوسط ​​الارتفاعات والانخفاضات لمرة واحدة، والمزيد من التاريخ يعني عمومًا المزيد من الثقة، ولكن لا يوجد حد محدد حيث يصبح المؤشر فجأة موثوقًا به.

كيف تتوقع الطلب الموسمي لمتجر سريع النمو؟

قم بتطبيق المؤشر الموسمي على السرعة الأساسية الحالية، وليس على خط الأساس الأقدم الذي تم حسابه عليه في الأصل. إن النسبة المستقيمة المحسوبة مقابل مبيعات السنوات الماضية ستقلل من ذروة هذا العام إذا نما المتجر منذ ذلك الحين، لأنه لا يزال يقيس المستوى القديم بدلاً من المستوى الحالي.

ماذا يجب أن تفعل إذا لم يكن لديك سجل مبيعات لمدة عام كامل حتى الآن؟

تعامل معها على أنها مشكلة مختلفة عن التنبؤ الموسمي بدلاً من محاولة فرض فهرس على بيانات غير موجودة بعد. قارن المنتج بعنصر أقدم ومماثل في الكتالوج الخاص بك كدليل تقريبي، ثم قم بالتبديل إلى فهرس موسمي حقيقي بمجرد حصولك على عام كامل من تاريخ المنتج الجديد.