Perkiraan Persediaan Produk Baru (Tanpa Riwayat Penjualan)

Setiap metode perkiraan di situs ini sejauh ini mengasumsikan satu hal: bahwa produk tersebut telah terjual sebelumnya, sehingga terdapat riwayat penjualan untuk dihitung. SKU baru tidak memilikinya. Hari pertama, rata-rata penjualan hariannya nol, deviasi standarnya nol, formula apa pun yang bisa digunakan tidak ada — dan Anda masih harus memutuskan berapa banyak unit yang akan dipesan.

Masalah Cold-Start

Literatur riset operasi menyebut hal ini sebagai masalah cold-start, dan ada baiknya untuk jujur terlebih dahulu: setiap metode di bawah ini memiliki tingkat kepercayaan yang lebih rendah dibandingkan memperkirakan produk yang sudah mapan dengan riwayat penjualan nyata. Itu adalah fitur struktural dari masalah, bukan kelemahan dari salah satu metode - Anda mengganti analogi, penilaian, atau sinyal awal yang tipis untuk data historis langsung yang sebenarnya dibutuhkan oleh rata-rata bergerak atau model pemulusan. Janji keakuratan di sini adalah sebuah kebohongan; tujuan yang jujur ​​adalah perkiraan awal yang dapat dipertahankan dan cara cepat untuk memperbaikinya. Ini juga alasannyaperkiraan musimanbelum berlaku — indeks musiman memerlukan satu tahun atau lebih sejarah produk itu sendiri untuk dibangun, yang menurut definisinya tidak dimiliki oleh SKU baru.

Tinjauan peer-review atas perkiraan produk baru mengelompokkan pendekatan yang terdokumentasi ke dalam empat kelompok: metode penilaian (membandingkan produk baru dengan produk serupa yang sudah ada, pendapat ahli, panel terstruktur seperti metode Delphi), riset konsumen (pengujian konsep, pasar uji pra-peluncuran), model difusi (kurva adopsi yang dipinjam dari produk matang yang sebanding), dan metode pembelajaran mesin yang memerlukan lebih banyak data pelatihan daripada yang dimiliki katalog kecil. Kesimpulannya sendiri adalah bagian yang paling berguna di sini: menggabungkan lebih dari satu metode mengalahkan mengandalkan satu metode saja.

Menggunakan Produk Analog

Versi paling praktis dari hal ini, dan yang oleh literatur penelitian disebut sebagai "analogi siklus hidup produk", adalah apa yang sudah dilakukan pedagang secara informal: temukan SKU yang sudah ada dan sedekat mungkin dengan SKU baru — kategori yang sama, titik harga yang serupa, musim yang sama, pelanggan yang sama — dan gunakan kurva penjualan awal sebagai templat, bukan hanya volume totalnya.

Katakanlah Anda meluncurkan "Sea Salt & Cedar, 250g" bersama dengan lini produk "Cedar & Fig, 250g" yang sudah Anda buat. Cedar & Fig memiliki sejarah bertahun-tahun dan terjual 5 unit setiap hari. Sea Salt & Cedar memiliki basis pelanggan yang sama, titik harga yang sama, dan waktu tunggu pemasok 12 hari yang sama — tetapi hal ini tidak terbukti. Tidak ada formula yang memberi tahu Anda berapa fraksi volume Cedar & Fig yang akan membuka aroma baru yang terkait; diskon itu adalah keputusan penilaian yang selalu dibutuhkan oleh peramalan analog. Seorang pedagang yang mengetahui audiensnya mungkin secara beralasan mengharapkan produk yang terkait erat akan dibuka antara setengah dan volume penuh yang ditetapkan pada minggu-minggu pertama — ini adalah asumsi awal untuk diuji terhadap pesanan sebenarnya, bukan angka yang dianggap sudah diselesaikan.

Sinyal Permintaan Awal Lainnya

Analogi bukanlah satu-satunya sinyal yang tersedia sebelum peluncuran. Pemesanan di muka, penambahan daftar keinginan, keterlibatan iklan teaser, dan pendaftaran "beri tahu saya jika tersedia" semuanya membawa informasi nyata, meskipun tidak ada yang mengkonversi ke penjualan dengan harga tetap dan diketahui. Anggap masing-masing sebagai penyesuaian terarah terhadap perkiraan analog — respons daftar keinginan yang kuat mengarahkan Anda ke kisaran yang lebih tinggi, respons yang tenang ke kisaran yang lebih rendah — alih-alih angka yang Anda masukkan ke dalam rumus. Tidak ada sumber yang memberikan tingkat konversi yang dapat dipertahankan untuk sinyal-sinyal ini; perlakukan apa pun yang memberi Anda satu angka tertentu sebagai tebakan, bukan fakta.

Mengukur Orde Pertama

Setelah Anda memiliki perkiraan permintaan, betapapun kasarnya, mekanisme dasar yang sama berlaku seperti perhitungan pemesanan ulang apa pun: Anda memerlukan stok yang cukup untuk menutupi waktu tunggu pemasok, ditambah margin jika terjadi kesalahan.

Melanjutkan contoh: kisaran di atas adalah "antara setengah dan volume penuh yang ditetapkan" - 2,5 hingga 5 unit sehari untuk baseline 5 hari Cedar & Fig. Katakanlah Anda mendapatkan 3 unit sehari, menuju tujuan konservatif, karena pesanan pertama adalah tempat yang tepat untuk menjaga kehati-hatian. Pada waktu tunggu 12 hari yang sama, waktu tunggu permintaan saja adalah 3×12 = 36 unit. Karena angka 3 unit per hari tersebut hanyalah perkiraan dan bukan rata-rata yang diukur, perhitungan persediaan pengaman yang biasa tidak dapat diterapkan secara pasti — belum ada standar deviasi nyata yang dapat dimasukkan. Langkah praktis yang dilakukan oleh sebagian besar toko kecil adalah melakukan pembulatan yang berarti melebihi jumlah waktu tunggu, cukup untuk menghindari kehabisan stok jika perkiraannya hampir habis, tanpa memesan terlalu banyak sehingga tebakan yang salah akan mengikat uang tunai dalam stok yang tidak terjual. Tidak ada formula yang bisa menghilangkan keputusan penghakiman ini; perlakukan angka akhir sebagai posisi awal, bukan target untuk dipertahankan.

Mengoreksi Cepat Setelah Data Tiba

Saat pesanan nyata mulai berdatangan, nilainya melebihi perkiraan pra-peluncuran, betapapun dipikirkan dengan cermat. Hitung ulang segera setelah ada sejumlah penjualan aktual yang berarti — jangan menunggu hingga periode tertentu berlalu terlebih dahulu. Tidak ada sumber yang dapat diverifikasi oleh paket ini yang memberikan jumlah hari atau minggu universal yang dapat dipertahankan untuk menunggu sebelum mempercayai penjualan awal; perlakukan konten apa pun yang menyatakannya secara spesifik sebagai tebakan yang masuk akal, bukan standar yang terdokumentasi. Yang penting adalah kebiasaan sering membandingkan perkiraan dengan kenyataan, bukan interval pastinya.

Menonton pesanan pada hari pertama SKU baru dan menghitung ulang perkiraan secara manual adalah jenis pelacakan yang bertahan selama seminggu dan berhenti secara diam-diam setelah itu.Isyarat Sahamjuga tidak memiliki mode cold-start khusus (tidak ada yang berfungsi secara berarti, untuk produk dengan riwayat nol), namun saat SKU baru mengumpulkan cukup banyak data penjualannya, perkiraannya mengambil alih secara otomatis dari perkiraan manual Anda, menghitung ulang setiap malam dari riwayat pesanan produk itu sendiri, bukan perkiraan peluncuran yang Anda mulai.

Ketika suatu produk mempunyai sejarah nyata,membandingkan metode peramalandanrumus titik pemesanan kembaliambil alih dari perkiraan di posting ini — atau mulai daripanduan lengkap untuk perkiraan inventaris Shopifyjika Anda ingin proses penuh ujung ke ujung.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Bagaimana Anda memperkirakan permintaan suatu produk tanpa riwayat penjualan?

Anda tidak memperkirakannya seperti yang Anda lakukan pada SKU yang sudah ada: tidak ada riwayat penjualan untuk menghitung kecepatannya. Alih-alih, Anda memperkirakan: membandingkan produk baru dengan produk serupa yang sudah ada (perkiraan analog), membaca sinyal awal apa pun yang ada sebelum peluncuran, dan mengukur pesanan pertama secara konservatif sehingga tebakan yang salah mudah untuk diperbaiki.

Apa yang dimaksud dengan peramalan analog?

Peramalan analog berarti menemukan satu atau lebih produk yang ada yang semirip mungkin dengan produk baru (kategori, titik harga, musim, dan target pelanggan yang sama) dan menggunakan pola penjualan awal sebagai templat awal, disesuaikan dengan perbedaan yang diketahui antara kedua produk.

Berapa unit yang harus Anda pesan untuk produk baru yang pertama kali dijalankan?

Cukup untuk menutupi waktu tunggu pemasok Anda sesuai perkiraan tingkat permintaan Anda, dengan ukuran yang sengaja dibuat konservatif karena perkiraan itu sendiri hanyalah perkiraan, bukan rata-rata yang diukur. Tidak ada rumus yang bisa menghilangkan keputusan penilaian: tujuannya adalah pesanan yang cukup kecil sehingga tebakan yang salah tidak menghabiskan banyak uang, dan cukup besar untuk benar-benar belajar sesuatu dari penjualan nyata.

Kapan produk baru memiliki cukup data untuk beralih ke perkiraan normal?

Tidak ada jumlah hari atau minggu yang disepakati secara universal: perlakukan sumber mana pun yang menyatakannya secara spesifik sebagai tebakan yang dibuat sebagai aturan. Hal yang dapat dipertahankan adalah praktik itu sendiri: hitung ulang perkiraan Anda setiap kali data penjualan baru yang berarti tiba, daripada menunggu periode tertentu berlalu sebelum Anda "diizinkan" untuk memperbaruinya.