Dự báo nhu cầu từ dữ liệu kho lịch sử

Tổng quan

Computer có thể sử dụng dữ liệu lịch sử từ các công cụ như Snowflake để tạo ra dự báo nhu cầu thực tế theo khu vực, phân khúc hoặc dòng sản phẩm. Hệ thống xử lý các công việc phân tích như tìm số liệu nhu cầu có liên quan, lấy dữ liệu lịch sử gần đây, xác định tính thời vụ hoặc điểm bất thường, và tóm tắt các giả định để các nhóm vận hành và lập kế hoạch nhận được dự báo sơ bộ có thể xem xét, thay vì xuất dữ liệu kho vào bảng tính và xây dựng lại từ đầu cùng một phân tích theo cách thủ công.

Kết quả chính

Computer đã tạo ra dự báo nhu cầu trong tám tuần với các ước tính hàng tuần theo khu vực và phân khúc khách hàng dựa trên lịch sử kho trong 12 tháng qua.

Phần Tóm tắt cung cấp bảng điều khiển hiển thị nhu cầu dự kiến, các khu vực có mức tăng trưởng cao nhất, các phân khúc có nhu cầu giảm hoặc không chắc chắn, các điểm bất thường đã biết và các giả định lập kế hoạch được khuyến nghị để bạn có thể nhanh chóng hiểu được dự báo trước khi xem xét các chi tiết.

Phần Bảng dự báo hiển thị tuần, khu vực, phân khúc khách hàng, cơ sở lịch sử, nhu cầu dự báo, ước tính thấp, ước tính cao, giả định chính và ghi chú độ tin cậy. Cấu trúc của bảng cho phép dán trực tiếp vào tài liệu lập kế hoạch hoặc bảng tính.

Phần Xu hướng so sánh các dữ liệu thực tế lịch sử với dự báo, kèm theo các điểm nhấn cho các tuần bất thường, tính thời vụ và các phân khúc có dữ liệu quá ít để đọc một cách đáng tin cậy.

Computer cũng áp dụng khung lập kế hoạch gồm bốn phần: lập kế hoạch xung quanh (các phân khúc có đủ dữ liệu lịch sử và xu hướng ổn định), theo dõi chặt chẽ (các phân khúc có tăng trưởng nhưng độ bất định rộng hơn), điều tra trước (các phân khúc bị ảnh hưởng bởi điểm bất thường hoặc thiếu dữ liệu), và không đọc quá mức (các phân khúc có khối lượng thấp nơi tỷ lệ phần trăm thay đổi có nhiều nhiễu).

Phóng to

Phóng to

Mẹo

• Xác định ý nghĩa của nhu cầu: Nếu nhóm của bạn sử dụng một chỉ số cụ thể, hãy nói “dự báo các lệnh gọi API”, “dự báo số lượng đặt chỗ”, “dự báo khối lượng hỗ trợ” hoặc “dự báo số lượng chỗ ngồi mở rộng” thay vì chỉ nói “nhu cầu”.
• Thêm bối cảnh lập kế hoạch: Tiếp tục với “biến điều này thành khuyến nghị nhân sự” hoặc “tóm tắt dự báo cho buổi đánh giá vận hành hàng tuần”.
• Lồng ghép các sự kiện đã biết: Thêm các bộ lọc hoặc bối cảnh như “loại trừ tuần xảy ra sự cố”, “tính đến sự thay đổi giá trong tháng Ba” hoặc “so sánh với kỳ nghỉ lễ của năm trước”.