Apa itu perkiraan permintaan?

Proses perkiraan permintaan meningkatkan akurasi forecasting secara real-time, membantu organisasi mengelola tingkat inventaris mereka dan memandu keputusan bisnis berbasis data. Organisasi yang berpikiran maju beralih ke alat kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), analisis prediktif, dan otomatisasi dalam pendekatan perkiraan permintaan mereka.

Dengan memanfaatkan teknologi baru yang terus berkembang, organisasi terdorong untuk mengelola rantai pasoknya secara lebih proaktif dan mampu memprediksi kebutuhan pelanggan dengan lebih tepat. Pendekatan perkiraan berubah dan berkembang karena area organisasi lain dipengaruhi oleh AI, termasuk analitik berbasis AI, kecerdasan penjualan, dan manajemen inventaris yang didukung AI.

Laporan IBM® Institute for Business Value baru-baru ini menyoroti peran penting yang akan dimainkan oleh AI dalam operasi rantai pasokan di tahun-tahun mendatang. Faktanya, 64% dari Chief Supply Chain Officers (CSCO) yang disurvei mengatakan bahwa AI generatif sepenuhnya mengubah alur kerja rantai pasokan mereka. Laporan tersebut juga memprediksi bahwa asisten digital akan meningkatkan volume pengambilan keputusan sebesar 21% pada tahun 2026.

“Ini bukan hanya tentang menjelaskan bagaimana bahan akan masuk dari titik A ke titik B. Asisten digital juga mengukur biaya rantai pasokan dari setiap keputusan bisnis—dan memastikan biaya tersebut dipertimbangkan sejak awal,” kata laporan itu.

Dengan perkiraan permintaan, organisasi memiliki alat dan kumpulan data untuk memprediksi permintaan di masa depan dan mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas yang dapat menghemat waktu dan uang organisasi.

Melalui analisis data terperinci dan deteksi pola, organisasi dapat membuat prediksi akurat tentang perkiraan penjualan dan arus kas, memfasilitasi keputusan yang tepat tentang masa depan. Pendekatan perkiraan memberi perusahaan dan pemangku kepentingan mereka lebih banyak kontrol dan pengawasan terhadap operasi sehari-hari.

Perkiraan yang akurat memastikan unit penyimpanan stok (SKU) yang tepat dan stok produk yang cukup dengan menarik dari berbagai sumber data, seperti basis data, penjualan masa lalu, dan spreadsheet. Tanpa pendekatan ini, organisasi berisiko kelebihan stok atau kekurangan stok, yang dapat menyebabkan backorder atau stockout.

Perkiraan permintaan yang akurat dapat menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih besar dan mengembangkan strategi bisnis yang lebih strategis.

Perkiraan permintaan dapat didekati dengan berbagai cara. Metode perkiraan permintaan yang dipilih bisnis akan bergantung pada ruang lingkup dan tujuan untuk masa depan. Sebagian besar metode terbagi dalam dua kategori: pendekatan kualitatif dan kuantitatif.

Tujuan dari perkiraan permintaan kualitatif adalah untuk mengukur apa yang terjadi di lapangan dan mendapatkan pendapat pakar. Sistem ini melakukan jajak pendapat dan mengumpulkan data dari karyawan, pemangku kepentingan, dan pelanggan untuk membantu memprediksi keputusan masa depan dalam suatu organisasi.

• Metode Delphi: Sebuah panel pakar bekerja untuk menjawab pertanyaan secara independen dan berkumpul untuk membagikan temuan mereka. Setelah mereka berbagi, panel membuat jawaban yang disepakati oleh semua pakar. Metode kualitatif ini dapat memerlukan putaran masukan berikutnya sampai mencapai konsensus.
• Gambaran umum tenaga penjualan: Tenaga penjualan merupakan sumber untuk memahami kepuasan pelanggan dan apa yang dicari oleh calon pelanggan. Dalam metode ini, tim penjualan diminta untuk mengetahui tingkat di mana mereka berharap untuk menjual selama waktu yang ditentukan. Metode ini populer dan bahkan dibangun ke dalam beberapa platform manajemen inventaris.
• Pengetahuan pakar atau orang dalam: Meskipun data historis dan metrik secara akurat memperkirakan permintaan, mereka tidak dapat meniru naluri dan pengetahuan orang dalam yang disediakan oleh para pakar lapangan. Tujuan dari metode ini adalah untuk menemukan pengecualian pada pola dan memasukkannya ke dalam perkiraan.
• Survei: Survei adalah cara yang bagus untuk belajar tentang basis pelanggan dan aktivitas mereka. Jika suatu bisnis ingin tahu apakah akan memperbarui produk tertentu, pendekatan termudah adalah bertanya kepada pelanggan secara langsung. Survei yang berdiri sendiri mungkin tidak memberikan insight yang paling efektif, tetapi seiring waktu, organisasi dapat membandingkan survei dan mulai menemukan pola atau korelasi.
• Grup fokus: Organisasi yang mencari masukan yang lebih terperinci dapat beralih ke wawancara atau kelompok fokus. Metode ini adalah kesempatan untuk mendapatkan masukank terfokus dan detail tentang produk atau layanan tertentu dalam pendekatan yang lebih pribadi.

Pendekatan kuantitatif untuk perkiraan permintaan adalah inti dari keseluruhan proses. Metode ini biasanya mencakup proyeksi dasar dari data penjualan historis dan model yang canggih menggunakan analisis prediktif berbasis AI.

• Rata-rata bergerak: Metode ini menghitung rata-rata angka selama periode trailing. Misalnya, rata-rata pergerakan penjualan tujuh hari akan menjadi rata-rata selama tujuh hari terakhir. Meskipun tampak seperti pendekatan yang melihat ke belakang, ini membantu membentuk pola yang dapat dibaca dan garis tren yang dapat diakses.
• Statistik: Cara untuk menggunakan metode statistik adalah melalui prediksi tren dan analisis regresi. Proyeksi tren melihat masa lalu (kumpulan data historis) untuk memprediksi permintaan di masa depan. Analisis regresi menganalisis hubungan antara variabel tertentu, seperti kampanye email atau tingkat konversi.
  
• Rata-rata musiman: Banyak faktor yang berperan dalam permintaan, termasuk hari dalam seminggu, waktu dalam sebulan (hari libur) dan kondisi cuaca. Contohnya, penjualan pakaian renang biasanya naik selama musim panas, dengan puncaknya terjadi pada bulan Juli. Penjualannua kemudian anjlok pada bulan Oktober atau November. Penting untuk menggabungkan faktor-faktor yang diketahui ini dengan analisis tren lainnya untuk pandangan holistik.
• Pemodelan ekonometrik: Model ini mempertimbangkan faktor ekonomi dan data. Model ini menggunakan model statistik dan matematika untuk membuat representasi teoritis teori ekonomi. Beberapa teknik umum adalah analisis regresi, analisis deret waktu, dan pemodelan persamaan struktural.
• Barometrik: Metode perkiraan ini menggunakan tiga jenis indikator yang berbeda: leading, lagging, dan coincidental. Indikator leading mencoba untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Lagging menganalisis masa lalu dan melihat penurunan penjualan atau lonjakan yang perlu dilacak lebih dekat. Indikator coincidental melihat titik data real-time untuk mengukur keadaan organisasi saat ini.

Ada berbagai strategi perkiraan permintaan yang tersedia untuk suatu organisasi. Masing-masing mencakup banyak pendekatan, model, dan formula yang berbeda, bergantung pada ukuran dan cakupan strategi perkiraan permintaan.

Definisi untuk pendekatan jangka pendek berbeda bergantung pada apa yang diklasifikasikan oleh organisasi sebagai “pendek.” Namun, panjang waktu yang biasa berkisar dari kuartal mendatang hingga setahun penuh. Bahkan mungkin ada serangkaian tanggal tertentu yang direncanakan organisasi untuk penargetan.

Perkiraan permintaan jangka panjang diukur dalam tahun dan kurang akurat karena sifat kerangka waktu di mana perkiraan dibuat.

Organisasi berjuang untuk membuat asumsi tentang 10 atau bahkan 5 tahun ke depan, terlepas dari seberapa ekstensif mereka bekerja dengan pembuat perkiraan. Namun, data dari perkiraan masih berguna dan dapat memberikan panduan bagi organisasi yang mencoba memikirkan skenario “bagaimana jika” yang berbeda.

Pendekatan perkiraan permintaan ini melihat faktor eksternal melalui lensa makro dan mikro. Faktor-faktor eksternal ini bisa berupa kondisi ekonomi, pesaing atau perubahan tren konsumen.

Organisasi harus mempertimbangkan kekuatan eksternal yang dapat mengganggu perdagangan, mengidentifikasi penawaran mana yang akan diperluas dan mengantisipasi potensi kekurangan.

Faktor internal sama pentingnya dengan eksternal. Perkiraan permintaan internal diperlukan agar kapasitas internal organisasi dapat memenuhi pertumbuhan bisnis yang diperkirakan. Jenis perkiraan ini menggunakan data organisasi sendiri untuk memperkirakan permintaan. Data internal dapat berupa riwayat penjualan, tingkat inventaris, kapasitas dan titik data lainnya yang berfokus pada operasi internal.

Jika bisnis diharapkan berlipat ganda dalam permintaan pelanggan dalam dua tahun ke depan, operasi bisnis harus memenuhi permintaan itu. Oleh karena itu, perkiraan permintaan internal akan melihat inventaris, kepegawaian dan penganggaran untuk mendapatkan insight yang lebih besar tentang apakah bisnis dapat memenuhi permintaan. Agar operasi berjalan lancar, organisasi harus mempertimbangkan orang-orang mereka dan memastikan mereka memiliki kapasitas internal untuk memenuhi harapan masa depan.

Organisasi yang mencari pendekatan invasif minimal harus mempertimbangkan perkiraan permintaan pasif. Ini adalah proses perkiraan yang otomatis dengan menggunakan data historis dari dalam organisasi.

Pendekatan ini paling cocok untuk organisasi dengan penjualan dan pertumbuhan yang stabil. Orientasi pasif dari model perkiraan permintaan ini membuat proyeksi berdasarkan asumsi bahwa organisasi tidak akan banyak berubah seiring waktu. Karakteristik ini menjadikannya pendekatan yang kurang ideal bagi bisnis yang berada di pasar yang disruptif atau yang sedang tumbuh dengan cepat.

Pendekatan ini untuk bisnis yang tumbuh cepat yang mengharapkan ekspansi cepat (misalnya, startup). Perkiraan permintaan aktif mengambil pendekatan proaktif untuk mengukur dan memprediksi permintaan produk di masa depan. Ini menggabungkan kegiatan bisnis internal, seperti kampanye pemasaran dan riset pasar.

Pendekatan ini juga mempertimbangkan faktor-faktor eksternal seperti prospek ekonomi dan tren di pasar saat ini.

Perkiraan permintaan berkembang dengan bantuan AI dan metode machine learning (ML). Secara khusus, perkiraan permintaan AI adalah penggunaan kecerdasan buatan untuk memperkirakan permintaan produk atau layanan di masa depan.

Analisis lanjutan ini dapat menganalisis data historis dan memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti bagi pembuat perkiraan, mengarahkan mereka ke pengambilan keputusan yang lebih tepat. Metode baru ini merevolusi perkiraan dengan mampu menangani kumpulan data yang luas dan beradaptasi dengan kondisi pasar secara real-time.

Meskipun perkiraan permintaan berbasis AI dianggap sebagai metode yang bersifat pasif, dapat dikemukakan bahwa pendekatan ini sebenarnya merupakan hybrid karena memuat elemen dari metode perkiraan pasif dan aktif sekaligus.

Tidak ada cara tunggal untuk melakukan perkiraan permintaan. Itu semua bergantung pada situasi di mana organisasi berada dan apa yang ingin dicapai. Meskipun ada banyak metode untuk dipertimbangkan, ada beberapa fitur konsisten yang dapat diterapkan pada sebagian besar tim perkiraan permintaan.

1. Tetapkan tujuan perkiraan: Tentukan apa yang ingin diramalkan organisasi dan mengapa. Dapatkan spesifik tentang bagaimana perkiraan akan digunakan dan seperti apa output.
2. Menentukan informasi yang dibutuhkan: Identifikasi elemen data yang diperlukan untuk menjalankan proses perkiraan permintaan dan cobalah untuk mempersempit data mana yang akan menjadi yang paling berguna untuk mencapai tujuan perkiraan.
3. Jalankan rencana pengumpulan data: Kumpulkan data dari sistem dan pemangku kepentingan yang disetujui. Validasi kelengkapan, selesaikan anomali, dan dokumentasikan semua transformasi untuk menjamin input yang konsisten dan tepercaya.
4. Terapkan metode perkiraan: Jalankan metode perkiraan yang dipilih yang menggunakan data bersih dan berkualitas tinggi. Uji beberapa teknik, bandingkan kinerja, dan pilih metode yang paling memenuhi kebutuhan organisasi.
   
5. Menganalisis dan menafsirkan hasil: Tinjau output perkiraan, soroti tren, dan nilai varians terhadap pola historis. Setelah analisis, ubah insight menjadi temuan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti.
6. Pantau hasil dan modifikasi sesuai kebutuhan: Lacak akurasi perkiraan melalui metrik dan evaluasi perubahan kondisi. Sesuaikan proses perencanaan sesuai kebutuhan dan pertimbangkan perubahan margin keuntungan. Perbarui asumsi dan perbaiki parameter yang ditetapkan oleh organisasi untuk membantu memastikan peningkatan berkelanjutan.

Perkiraan permintaan menawarkan beberapa manfaat penting bagi organisasi. Pendekatan ini dapat membantu meningkatkan nilai bisnis jangka panjang dan mengoptimalkan operasi rantai pasokan melalui inisiatif strategis.

Perkiraan permintaan dapat memberikan visibilitas yang jelas ke dalam kebutuhan sumber daya di masa depan, memungkinkan organisasi untuk menskalakan operasi secara proaktif alih-alih bereaksi terhadap kemacetan atau pergeseran pasar. Dengan perkiraan, tim rantai pasokan dapat menyesuaikan kapasitas produksi, tenaga kerja, dan Teknologi dengan percaya diri. Dengan menggunakan analitik canggih dan teknik forecasting lainnya, organisasi dapat mengurangi limbah dari ekspansi berlebihan dan menghindari penundaan yang disebabkan oleh kekurangan sumber daya.

Melalui pendekatan disiplin, organisasi dapat memiliki kinerja yang konsisten selama siklus pertumbuhan dan siap ketika ada lonjakan permintaan. Dengan alat perkiraan yang tepat, tim dapat mempercepat waktu mereka ke pasar dan secara strategis menawarkan produk dan layanan baru pada waktu yang tepat.

Perkiraan permintaan dapat memperkuat perencanaan keuangan dengan mendasarkan anggaran pada data, bukan asumsi. Tim juga dapat memperkirakan pendapatan, biaya, dan arus kas dengan presisi yang lebih tinggi.

Dalam keuangan, perkiraan permintaan memainkan peran penting dalam membangun strategi pendanaan yang sesuai dengan kebutuhan operasional. Perkiraan yang akurat dari perkiraan permintaan dan penjualan mengurangi risiko pengeluaran berlebihan selama periode lambat atau kurang berinvestasi sebelum pertumbuhan.

Proses ini juga mendukung diskusi yang lebih kuat dengan investor, pemberi pinjaman dan pemangku kepentingan karena proyeksi dapat dibenarkan dengan bukti. Dengan akurasi anggaran yang lebih baik, organisasi dapat melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam perencanaan kapasitas, perencanaan inventaris, dan persiapan ketika gangguan terjadi.

Perkiraan permintaan membantu organisasi mempertahankan manajemen inventaris pada waktu yang tepat dan mengurangi fluktuasi, stok habis, dan biaya pengangkutan. Melalui perencanaan permintaan, tim operasi dapat menyelaraskan aktivitas di bidang-bidang seperti pengadaan, produksi dan distribusi dan mempertimbangkan musiman dan deret waktu tunggu.

Proses perkiraan meningkatkan ketahanan rantai pasokan di seluruh siklus hidup dan membantu memastikan produk menjangkau pelanggan tanpa penundaan. Pendekatan ini juga memberikan visibilitas yang lebih baik ke potensi pasar baru dan variabilitas permintaan, yang memungkinkan perencanaan stok keselamatan yang lebih cerdas dan koordinasi pasokan yang lebih ketat.

Manajemen inventaris strategis dan manajemen rantai pasokan juga meningkatkan kepuasan pelanggan dengan mengamankan ketersediaan produk yang konsisten.

Perkiraan permintaan melengkapi para pemimpin dengan insight yang dapat ditindaklanjuti yang melampaui spreadsheet dan memberi mereka informasi definitif yang mengklarifikasi pilihan dan mengurangi ketidakpastian. Organisasi dapat membandingkan skenario, mengevaluasi risiko, penetapan harga, dan memilih opsi yang selaras dengan tujuan bisnis.

Mereka juga dapat merespons tren pasar lebih cepat karena mereka menggunakan data real-time dan historis daripada menebak. Riset pasar yang disengaja dan terperinci mendorong perkiraan yang jelas dan membantu tim mengalokasikan sumber daya dengan presisi.