Volatilitas Permintaan: Cara Bersiap Untuk Fluktuasi Permintaan

Jika beberapa tahun terakhir telah mengajari kita sesuatu, permintaan konsumen dapat berfluktuasi dengan liar — dan dengan cepat.

Dengan naik turunnya permintaan yang intens, mengubah strategi manajemen rantai pasokan Anda cukup cepat untuk beradaptasi dengan tren konsumen yang selalu berubah itu sulit.

Itulah mengapa pergeseran seismik ini, yang dikenal sebagai volatilitas permintaan, sangat menantang.

Namun dengan perangkat lunak yang tepat memantau metrik inventaris yang penting, Anda bisa lebih proaktif dalam menghadapi volatilitas permintaan.

Anda dapat bersiap untuk lonjakan (atau penurunan) permintaan yang tiba-tiba. Dan Anda dapat meningkatkan pengoptimalan inventaris dengan ketersediaan jumlah inventaris yang tepat untuk memenuhi permintaan.

Hasil? Lebih banyak pendapatan dan meningkatkan persaingan.

Apa itu volatilitas permintaan?

Definisi volatilitas permintaan mengacu pada variasi permintaan produk yang tiba-tiba atau tidak terduga.

Sementara volatilitas permintaan memiliki banyak penyebab, perubahan ekspektasi konsumen paling sering menjadi penyebabnya. Saat ini, pelanggan ingin pengecer menyediakan berbagai pilihan produk dengan biaya rendah. Dan mereka berharap produk tersebut tersedia saat mereka menginginkannya.

Menurut peneliti Forrester yang diterbitkan di Forbes.com, pembeli akan terus membelanjakan uang tetapi akan lebih selektif pada tahun 2023. Dengan kata lain, pelanggan Anda ingin mendapatkan nilai maksimal dari pengalaman pembelian mereka.

Selain itu, memiliki pilihan tanpa batas dalam hal harga produk, pilihan, dan ketersediaan benar-benar menempatkan konsumen di kursi pengemudi (bukan produsen atau pengecer).

Pelanggan sekarang adalah orang-orang yang mendikte jadwal manufaktur berdasarkan kebiasaan pembelian mereka. Dan Anda harus selalu memiliki SKU yang tepat untuk memenuhi harapan ini.

Contoh sempurna adalah kekurangan kertas toilet yang terkenal di masa-masa awal pandemi COVID-19.

Karena jutaan orang tiba-tiba membeli tisu toilet dalam jumlah besar, rak-rak menjadi kosong karena produsen berjuang untuk menyesuaikan perkiraan mereka dan menghasilkan lebih banyak inventaris.

Singkatnya, pengaruh (dan kontrol) pelanggan yang lebih besar adalah kekuatan pendorong di balik volatilitas permintaan. Pelanggan dapat (dan memang) mengubah preferensi mereka—membeli produk Anda lebih banyak atau lebih sedikit—pada akhirnya menciptakan situasi pemenuhan yang tidak terduga.

Apa yang menyebabkan volatilitas permintaan?

Seperti yang kami tunjukkan, pergeseran preferensi dan tren pembelanja merupakan faktor utama dalam volatilitas permintaan akhir-akhir ini. Tapi itu tidak selalu terjadi, juga bukan satu-satunya pendorong pergeseran permintaan.

Secara tradisional, proses rantai pasokan menggunakan strategi push-driven, dimana produk bergerak melalui rantai pasokan dari produksi ke pengecer. Dengan pendekatan ini, produksi didasarkan pada perkiraan permintaan dan pengecer mendapatkan produk sebelum pelanggan memesannya.

Hari-hari ini, rantai pasokan e-niaga perlahan-lahan didorong oleh tarikan (atau digerakkan oleh permintaan). Dalam rantai pasokan yang digerakkan oleh tarikan, produksi dan distribusi dipandu oleh permintaan pelanggan yang sebenarnya. Artinya, pengecer hanya memesan persediaan sesuai kebutuhan untuk memenuhi permintaan pelanggan.

Tapi inilah masalahnya: Tidak ada strategi yang sempurna.

Rantai pasokan yang didorong oleh dorongan dapat membuat merek Anda kelebihan stok (seperti Adidas tidak dapat melepas barang dagangan Yeezy-nya) dan merusak margin Anda secara besar-besaran. Sementara itu, strategi yang digerakkan oleh tarikan lebih sulit untuk diperdebatkan karena permintaan semakin tidak stabil.

Meskipun ada banyak alasan volatilitas dalam rantai pasokan yang digerakkan oleh tarikan, dua penyebab terbesar adalah perubahan ekspektasi pelanggan, seperti yang kami sebutkan, dan efek pandemi yang masih ada.

Mengubah harapan pelanggan

Pelanggan saat ini menginginkan beragam produk untuk dipilih dengan biaya serendah mungkin, dan mereka menginginkannya sekarang. Tapi permintaan pelanggan tidak selalu "menuntut" seperti saat ini.

Pelanggan di masa lalu tidak mengutamakan kenyamanan dan ketersediaan stok produk sesuai permintaan seperti halnya pembeli modern.

Sayangnya, rantai pasokan yang digerakkan oleh tarikan mengalami kesulitan untuk memenuhi harapan yang terus berkembang ini. Lagi pula, pelanggan berubah pikiran lebih cepat daripada yang bisa diadaptasi oleh sebagian besar rantai pasokan.

Apa yang terjadi ketika rantai pasokan tidak dapat mengimbangi volatilitas permintaan? Anda akan mulai melihat banyak backlog dalam pengiriman dan pemenuhan.

Itu sebabnya menerapkan strategi rantai pasokan yang kuat yang beradaptasi dengan volatilitas permintaan sejak awal sangatlah penting.

Dampak pandemi

Sederhananya, pengecer mendapatkan kasus whiplash yang serius dalam beberapa tahun terakhir.

Kekurangan dan penutupan pabrik (sebagian besar karena pandemi) memaksa pengecer yang digerakkan oleh dorongan untuk segera beralih ke pendekatan yang digerakkan oleh tarikan (dan sebaliknya).

Ketika penguncian diberlakukan sepenuhnya pada tahun 2020, perusahaan yang menjual persediaan pembersih dan disinfektan tidak dapat menyimpan stok di rak mereka karena permintaan konsumen yang tinggi.

Di sisi lain, perusahaan yang menjual barang-barang non-esensial dibiarkan dengan banyak persediaan yang tidak terjual karena permintaan produk mereka anjlok.

Bahkan perusahaan yang membangun rantai pasokan yang tangguh mengalami kekurangan stok dan kemacetan rantai pasokan. Sementara itu, tim rantai pasokan mencoba meningkatkan manufaktur mereka di tengah kekurangan tenaga kerja yang masif.

Sementara banyak yang berpendapat bahwa pandemi telah membuat pelanggan lebih memaafkan tentang kehabisan stok dan kekurangan, intinya gangguan masih mengganggu merek.

Jadi, apa yang bisa dilakukan pengecer (dan distributor)? Mulailah dengan mengukur seberapa besar volatilitas permintaan yang rentan terhadap merek Anda.

Bisakah volatilitas permintaan diukur?

Meskipun volatilitas permintaan dapat diukur, itu tidak mudah atau selalu 100% akurat.

Memahami volatilitas permintaan membutuhkan lebih dari sekadar data internal Anda yang tersedia. Anda juga harus melihat berbagai faktor eksternal:

• Pergeseran pasar dan peristiwa global
• Sikap konsumen (apa yang sedang tren)
• Ketersediaan alternatif

Masing-masing peristiwa ini memengaruhi volatilitas permintaan, jadi Anda harus meninjaunya untuk memahami apa yang sebenarnya dilakukan permintaan.

Misalnya, pada tahun lalu, inflasi mencapai titik tertinggi dalam 40 tahun. Berdasarkan ini, Anda harus mempertimbangkan:

• Bagaimana tanggapan pelanggan Anda?
• Sudahkah Anda menaikkan harga?
• Jika demikian, apa yang terjadi ketika Anda melakukannya?
• Jika tidak, apakah Anda melihat permintaan meningkat dengan inflasi? Mengurangi? Tetap sama?

Menganalisis pasang surut ini menjelaskan di mana permintaan melonjak, seberapa cepat, dengan persentase apa, dan bahkan apa yang mendorong perubahan tersebut.

Meskipun demikian, mengukur faktor eksternal bisa menjadi sangat kompleks dan seringkali menghasilkan korelasi yang lemah (versus penyebab).

Itulah sebabnya, sering kali, lebih baik mendahului volatilitas permintaan, jadi Anda tidak perlu khawatir untuk terus-menerus menganalisis pengaruhnya.

Bagaimana Anda memprediksi volatilitas permintaan?

Meskipun volatilitas permintaan tidak dapat diprediksi sepenuhnya, Anda dapat mengambil beberapa langkah untuk memperkirakan volatilitas.

Sebagian besar merek menggunakan koefisien variasi atau beberapa bentuk perencanaan inventaris skenario untuk memperkirakan volatilitas permintaan.

Koefisien variasi

Sebagai permulaan, Anda dapat menggunakan koefisien variasi (CV) untuk mengukur volatilitas permintaan karena rumus menilai prediktabilitas pasar.

Sederhananya, CV memberi tahu Anda seberapa akurat Anda dapat memperkirakan permintaan.

Rumus koefisien variasi terlihat seperti ini:

CV = (deviasi standar ÷ rata-rata)

Deviasi standar mengukur seberapa tersebar data Anda dalam kaitannya dengan rata-rata. Standar deviasi yang rendah adalah ketika data dikelompokkan di sekitar rata-rata.

Sebaliknya, standar deviasi yang tinggi adalah saat data Anda lebih tersebar.

Terdengar rumit? Mari kita jalani. Katakanlah dua merek T-shirt ingin mengukur volatilitas mereka berdasarkan penjualan mingguan.

• Awesome T-Shirt Co: Rata-rata Penjualan Mingguan = $4.000, Standar Deviasi = $1.500
• Mom and Pop T-Shirts Inc.: Rata-rata Penjualan Mingguan = $8.000, Standar Deviasi = $2.000

Sekarang, mari masukkan angka untuk setiap perusahaan ke dalam rumus koefisien variasi:

• CV untuk Awesome Co.: $1.500 ÷ $4.000 = 0,375 (atau 37,5)
• CV untuk Ibu dan Ayah: $2.000 ÷ $8.000 = 0,25 (atau 25)

Karena T-Shirt Ibu dan Pop memiliki CV yang lebih rendah, merek tersebut memiliki volatilitas yang lebih rendah dalam penjualan mingguan dibandingkan dengan Awesome T-Shirt Co. Jadi, Mom dan Pop dapat memprediksi penjualan mingguan mereka lebih akurat daripada Awesome T-Shirt Co.

Semakin tinggi CV Anda, perkiraan permintaan Anda menjadi kurang dapat diandalkan.

Perencanaan skenario

Pilihan lain untuk membantu memprediksi volatilitas permintaan adalah perencanaan skenario. Intinya, perencanaan skenario membutuhkan kreativitas dan banyak pemikiran jangka panjang untuk menghadapi ketidakpastian.

Dalam praktiknya, di sinilah Anda mengidentifikasi serangkaian potensi hasil dan realitas yang mungkin terjadi pada bisnis Anda di masa mendatang. Kemudian, Anda dapat mempertimbangkan respons yang berbeda dan merencanakan beberapa kemungkinan hasil.

Misalnya, petani menggunakan skenario untuk memprediksi apakah panen mereka akan baik atau buruk, bergantung pada cuaca. Bahkan jika Anda tidak menanam sayuran, Anda dapat menerapkan pendekatan ini.

Dengan memvisualisasikan berbagai risiko dan peluang, bisnis Anda dapat lebih proaktif dalam pengambilan keputusannya (daripada bereaksi terhadap peristiwa yang terjadi).

Dengan kata lain, dengan membangun kesadaran seputar apa yang mungkin terjadi, Anda dapat mengenali tanda-tanda peringatan dari masalah yang akan datang dan meresponsnya sesuai dengan itu.

Saat kejadian terburuk muncul, perencanaan skenario memainkan banyak hasil dan mencantumkan langkah-langkah segera yang dapat Anda ambil untuk mengatasi kerusakan. Meskipun demikian, Anda juga dapat membuat rencana ini untuk skenario kasus terbaik — seperti saat produk menjadi viral, dan permintaan melonjak 300% dalam semalam.

Ini mungkin terdengar sangat sederhana, tetapi perencanaan skenario mungkin merupakan salah satu metode terbaik untuk memandu bisnis Anda dalam jangka panjang.

Menggunakan perangkat lunak perencanaan permintaan yang kuat (seperti Cogsy) membuat perencanaan skenario menjadi lebih efektif. Platform ini menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan skenario “bagaimana-jika”.

Artinya, Anda dapat membuat model bagaimana perubahan tingkat inventaris atau jadwal produksi memengaruhi KPI e-niaga, arus kas, dan kemampuan untuk memenuhi permintaan.

Perangkat lunak semacam itu memastikan Anda lebih siap untuk semua jenis situasi, sehingga Anda dapat dengan cepat beradaptasi dengan perubahan kondisi (dan volatilitas permintaan) tanpa panik dan repot.

Strategi volatilitas permintaan untuk dipertimbangkan

Beberapa cara terbaik untuk mengurangi volatilitas permintaan adalah perkiraan permintaan yang akurat, perencanaan yang dapat diskalakan, skenario “bagaimana-jika”, dan rantai pasokan yang terdiversifikasi.

Perkiraan permintaan

Di dunia yang ideal, Anda akan selalu memprediksi permintaan pelanggan secara akurat alih-alih berebut untuk menanggapinya. Tetapi peramalan yang akurat itu sulit (batas tidak mungkin?) Ketika berhadapan dengan masalah rantai pasokan yang selalu berubah dan pasar yang tidak dapat diprediksi.

Untungnya, mengintegrasikan platform pemenuhan ShipBob dengan Cogsy membuat peramalan permintaan jauh lebih mudah. Dengan kerja sama platform ini, Anda dapat mengurai pola permintaan dan menemukan korelasi dalam data Anda (yang mungkin terlewatkan oleh sebagian besar perencana permintaan).

ShipBob dan Cogsy memanfaatkan data historis dan real-time untuk menginformasikan prakiraan permintaan Anda. Dengan cara ini, Anda dapat mengulang tren permintaan sebelumnya (dan prakiraan sebelumnya) untuk lebih mempersiapkan diri menghadapi peristiwa volatil di masa mendatang.

“Kami menjadi viral lagi pada Januari 2021, setelah Food Huggers muncul di The Today Show. Volume pesanan kami baru saja meledak! Di minggu pertama saja, meningkat 786% dibandingkan dengan rata-rata mingguan kami sebelumnya. Itu adalah krisis yang sangat ketat - tetapi berkat ShipBob, kami dapat memenuhi permintaan gila tanpa masalah, dan memenuhi 97,3% pesanan tepat waktu!

Bahkan setelah lonjakan awal yang menyebabkan peningkatan pesanan yang berkelanjutan, ShipBob mempertahankan tingkat OTIF 98,2% untuk seluruh bulan Januari (artinya 98,2% pesanan dikirim tepat waktu dan penuh) yang membantu kami mencapai 497% pertumbuhan penjualan dari bulan ke bulan.”

Juliana Brasil, Direktur Operasi di Food Huggers

Meskipun perencanaan permintaan tidak akan pernah 100% akurat, bekerja dengan ShipBob dan Cogsy dapat membuat perkiraan Anda sedekat mungkin dengan kesempurnaan.

Lebih baik lagi, Cogsy secara otomatis memperbarui perkiraan permintaan Anda saat informasi baru tersedia. Pembaruan waktu nyata ini meningkatkan angka akurasi inventaris Anda jauh lebih banyak karena prediksi Anda selalu didasarkan pada detail terbaru.

Dan Cogsy bahkan dapat memasukkan acara pemasaran, peluncuran produk baru, dan langganan ke dalam prakiraan permintaan Anda. Bagaimana itu untuk menjadi lebih siap?

Perencanaan yang dapat diskalakan

Cara lain untuk mengelola volatilitas permintaan adalah dengan menerapkan perencanaan yang dapat diskalakan. Proses fleksibel ini memungkinkan tim Anda untuk dengan mudah meningkatkan (atau "meningkatkan") output mereka—seperti mengikuti volume pesanan yang lebih tinggi yang disebabkan oleh volatilitas permintaan.

Dalam istilah yang lebih sederhana, perencanaan yang dapat diskalakan memungkinkan Anda meningkatkan (atau mengurangi) produksi dan pemenuhan sesuai kebutuhan. Dengan skalabilitas yang tepat, Anda dapat menyesuaikan logistik dan mengontrol biaya overhead berdasarkan volume yang diantisipasi.

Terlebih lagi, perencanaan yang dapat diskalakan dapat menahan segala macam tekanan dalam rantai pasokan (pikirkan: penundaan pengiriman dan kekurangan bahan baku). Dengan paket fleksibel, Anda memiliki lebih banyak ruang untuk berputar dan menyesuaikan setiap kali menemukan informasi baru.

Jadi, bagaimana Anda menggunakan perencanaan yang dapat diskalakan untuk merek Anda sendiri? Manfaatkan kemampuan cloud dan sistem digital terintegrasi yang tidak dibatasi oleh infrastruktur perangkat keras.

Hal hebat tentang sistem digital adalah bahwa mereka dapat menskalakan tanpa batas dengan merek Anda. Penjualan lokal dapat berubah menjadi pendapatan internasional, dan permintaan yang tidak stabil dapat menjadi awal dari pertumbuhan besar.

Pikirkan "bagaimana jika"

Pemikiran "bagaimana-jika" adalah perpanjangan dari perencanaan skenario (yang telah kita bicarakan di atas). Saat Anda merencanakan dalam lingkungan bagaimana-jika, Anda dapat mempersiapkan diri untuk situasi yang tidak diketahui.

Artinya, Anda dapat menguji potensi dampak perubahan jadwal pengisian ulang dan produksi tanpa menyebabkan gangguan rantai pasokan tambahan. Anda dapat membuat model bagaimana perubahan pada tingkat inventaris atau proses manufaktur Anda akan berdampak pada KPI Anda (lalu mencari cara untuk meminimalkan kerusakan).

Apa yang sebenarnya Anda coba lakukan adalah mempertimbangkan semua skenario yang memungkinkan sehingga Anda dapat mengatasi volatilitas permintaan sebelum hal itu terjadi. Cogsy juga dapat membantu dengan semua ini.

Cogsy mendukung Anda dalam menjalankan skenario "bagaimana-jika" untuk mengidentifikasi strategi manajemen inventaris terbaik, terburuk, dan paling mungkin. Dengan begitu, Anda menghindari kesalahan mahal (seperti kehabisan stok dan stok mati) yang mencegah Anda memenuhi permintaan dan mencapai sasaran pendapatan.

Diversifikasi rantai pasokan Anda

Mempertahankan hubungan hanya dengan segelintir pemasok terkadang dapat menguntungkan Anda (seperti mengamankan tarif yang lebih baik dengan melakukan lebih banyak bisnis dengan masing-masing pemasok).

Tapi itu juga bisa menghadirkan tantangan saat Anda mengalami kekurangan produk dan kehabisan stok karena masalah dengan beberapa vendor tersebut. Dalam situasi ini, Anda kurang beruntung jika beberapa penyedia tersebut tidak memiliki produk yang Anda butuhkan.

Selain itu, pemasok dengan kapasitas produksi terbatas mungkin tidak memiliki bandwidth untuk mengakomodasi produksi tambahan jika permintaan pelanggan melonjak.

Tetapi mendiversifikasi rantai pasokan Anda mendistribusikan manufaktur dan produksi Anda ke lebih banyak vendor. Ini berarti Anda akan lebih mudah memenuhi peningkatan permintaan.

Sejalan dengan itu, jika merek Anda bekerja dengan pemasok luar negeri, cobalah bermitra dengan pemasok lokal.

Bermitra dengan pemasok domestik dapat secara otomatis mengurangi waktu tunggu Anda beberapa minggu (dibandingkan dengan pengiriman dari negara asing). Dengan cara ini, permintaan yang fluktuatif tidak akan diperburuk dengan membuat pelanggan menunggu pesanan selamanya.

Jika Anda mengganti pemasok, pastikan Anda memiliki stok pengaman yang cukup untuk membawa Anda melalui pergantian.

“Perangkat lunak ShipBob membantu kami lebih memahami di mana kami harus tumbuh selanjutnya. Awalnya sulit untuk menghitung dengan mudah berapa banyak yang kami jual di setiap daerah. Algoritme distribusi ideal ShipBob memungkinkan kami untuk melihat tidak hanya di mana pelanggan kami berada, tetapi di mana kami harus mengalokasikan inventaris untuk memenuhi permintaan dengan sebaik-baiknya.”

Natalia Lara, CMO Oxford Healthspan

Bagaimana ShipBob dan Cogsy membantu memperkirakan permintaan

Rantai pasokan yang tidak dapat diandalkan dan permintaan yang tidak dapat diprediksi adalah realitas ritel modern. Hari-hari ini, merek e-niaga beroperasi di bawah banyak ketidakpastian saat mereka mencoba meningkatkan operasi rantai pasokan, memenuhi harapan pelanggan, dan mempertahankan arus kas mereka.

Tapi itulah mengapa ShipBob dan Cogsy bergabung — untuk membantu Anda mengatasi prakiraan permintaan dengan percaya diri dan memberikan kejelasan yang Anda butuhkan untuk membuka kunci pertumbuhan di masa depan.

Integrasi dengan ShipBob dan Cogsy memberi merek direct-to-consumer (DTC) akses ke metrik waktu nyata sehingga Anda dapat terus memantau tingkat stok Anda. Metrik ini diperbarui 24/7. Hal ini memungkinkan Anda memperkirakan produksi dan permintaan dengan akurasi yang tepat.

Secara khusus, platform pemenuhan ShipBob secara otomatis melacak metrik rantai pasokan utama untuk Anda (sehingga Anda dapat membuang semua pekerjaan spreadsheet yang membosankan itu).

Dari sana, Cogsy masuk untuk membantu Anda memahami data ini untuk memahami apa yang ingin disampaikan oleh angka-angka ini kepada Anda. Cogsy bahkan mengubah data statis Anda menjadi wawasan yang kuat dan dapat ditindaklanjuti yang menginformasikan perkiraan dan produksi Anda.

Bersama-sama, ShipBob dan Cogsy menciptakan sumber kebenaran yang kuat sehingga Anda dapat mengawasi semua KPI inventaris Anda dan tahu persis bagaimana memanfaatkan wawasan tersebut untuk meningkatkan akurasi prakiraan dan mengatasi volatilitas permintaan.

Pelajari lebih lanjut tentang integrasi ShipBob + Cogsy atau hubungi tim ShipBob untuk detail lebih lanjut. Untuk info lebih lanjut tentang Cogsy, kunjungi situs web mereka.

FAQ volatilitas permintaan

Di bawah ini adalah jawaban atas beberapa pertanyaan paling umum tentang volatilitas permintaan.

Apa itu variabilitas permintaan?

Variabilitas permintaan adalah perbedaan antara apa yang Anda harapkan terjadi dan apa yang sebenarnya terjadi dengan permintaan konsumen. Sederhananya, variabilitas permintaan mengukur sejauh mana permintaan pelanggan tidak sejalan dengan prediksi perkiraan Anda.

Apa ukuran volatilitas yang baik?

Koefisien variasi (CV) adalah ukuran volatilitas yang baik karena perhitungan ini memberi tahu Anda seberapa akurat permintaan dapat diperkirakan. Semakin tinggi koefisien variasi Anda, perkiraan permintaan Anda menjadi kurang akurat (dan dapat diandalkan). Secara umum, CV antara 20-30 dapat diterima untuk peramalan, sedangkan CV di atas 30 dianggap tidak dapat diterima.

Bagaimana variabilitas permintaan dapat dikurangi?

Beberapa cara terbaik untuk mengurangi variabilitas permintaan adalah peramalan permintaan yang akurat, perencanaan yang dapat diskalakan, skenario bagaimana-jika, dan rantai pasokan yang terdiversifikasi. Lebih dari itu, Anda dapat menggunakan perangkat lunak operasional untuk mendukung perkiraan permintaan dan mengubah data statis Anda menjadi wawasan yang kuat dan dapat ditindaklanjuti (yang menginformasikan produksi).