需要の変動性: 需要の変動に備える方法

公開: 2023-04-15

過去数年間で学んだことがあるとすれば、それは消費者の需要が激しく、そして急速に変動する可能性があるということです。

激しい需要の浮き沈みに伴い、変化し続ける消費者の傾向に適応するためにサプライチェーン管理戦略を迅速に切り替えることは困難です。

需要の変動性として知られるこれらの劇的な変化が非常に難しいのはそのためです。

しかし、重要な在庫指標を監視する適切なソフトウェアを使用すれば、需要の変動に関してはより積極的に対応できます。

需要の急増（または低下）に備えることができます。また、需要を満たすために利用できる適切な量の在庫を使用して、在庫の最適化を改善できます。

結果？より多くの収益を上げ、競争に勝ちます。

需要変動とは？

需要変動の定義は、突然または予想外に発生する製品需要の変動を指します。

需要の変動には多くの原因がありますが、ほとんどの場合、消費者の期待の変化が原因です。今日の顧客は、小売業者が低コストで幅広い製品の選択肢を提供することを望んでいます。そして、それらの製品が必要なときに入手できることを期待しています。

Forbes.com に掲載された Forrester の調査によると、買い物客は引き続きお金を使いますが、2023 年もより選択的になるでしょう。

さらに、製品の価格、選択肢、入手可能性の点で無限の選択肢があるということは、(製造業者や小売業者ではなく) 消費者が主導権を握ることになります。

顧客は、購買習慣に基づいて製造スケジュールを決定する存在になりました。そして、これらの期待に応えるには、常に適切な SKU を手元に用意しておく必要があります。

完璧な例は、COVID-19 パンデミックの初期の悪名高いトイレットペーパー不足です。

何百万人もの人々が突然パニックに陥り、大量のトイレットペーパーを購入したため、製造業者が予測を調整して在庫を増やすのに苦労したため、棚は空っぽになりました.

つまり、顧客の影響力 (およびコントロール) が高まることが、需要の変動の原動力となります。顧客は自分の好みを変えることができます (実際に行っています)。つまり、製品の購入量を増減させて、最終的にはフルフィルメントの予測不可能な状況を作り出します。

需要の変動の原因は何ですか?

指摘したように、ショッパーの好みと傾向の変化は、最近の需要変動の主な要因です。しかし、常にそうであるとは限らず、需要の変化をもたらす唯一の要因でもありません。

従来、サプライチェーンプロセスでは、製品がサプライチェーンを介して生産から小売業者に移動する、プッシュ主導の戦略が使用されていました。このアプローチでは、生産は需要予測に基づいており、小売業者は顧客が注文する前に製品を入手します。

最近の e コマースサプライチェーンは、徐々にプル主導型 (または需要主導型) になっています。プル主導のサプライチェーンでは、生産と流通は実際の顧客の需要によって導かれます。つまり、小売業者は、顧客の需要を満たすために必要な在庫のみを注文します。

しかし、問題は次のとおりです。どちらの戦略も完璧ではありません。

プッシュ型のサプライチェーンでは、ブランドの在庫が過剰になり (アディダスが Yeezy の商品を売り払うことができないなど)、利益率が大幅に低下する可能性があります。一方、需要がますます不安定になるにつれて、プル主導型の戦略はまとまりにくくなっています。

プル主導型のサプライチェーン内での変動には多くの理由がありますが、最大の原因の 2 つは、前述したように顧客の期待の変化と、パンデミックの長引く影響です。

顧客の期待の変化

今日の顧客は、さまざまな製品を可能な限り低コストで選択できることを望んでいます。しかし、顧客の要求は、今日ほど「厳しい」ものではありませんでした。

過去の顧客は、現代の買い物客ほど利便性とオンデマンドの製品在庫の可用性を重視していませんでした。

残念ながら、プル型のサプライチェーンは、常に進化するこれらの期待に対応するのに苦労しています。結局のところ、ほとんどのサプライチェーンが適応できるよりも早く、顧客の考えが変わります。

サプライチェーンが需要の変動に対応できなくなったらどうなりますか? 出荷とフルフィルメントで多くのバックログが見られるようになります。

そのため、最初から需要の変動に適応する堅牢なサプライチェーン戦略を採用することが非常に重要です。

パンデミックの影響

簡単に言うと、ここ数年、小売業者は深刻なむち打ち症に悩まされています。

不足と閉鎖された工場 (主にパンデミックが原因) により、プッシュ型の小売業者はプル型のアプローチにすばやく移行することを余儀なくされました (逆もまた同様です)。

2020年にロックダウンが完全に実施されたとき、消費者の需要が高かったため、清掃用品や消毒剤を販売する企業は在庫を維持できませんでした.

反対に、必需品ではない商品を販売する企業は、製品の需要が急落したため、大量の売れ残り在庫が残されました。

回復力のあるサプライチェーンを構築した企業でさえ、大量の在庫切れやサプライチェーンのボトルネックを目の当たりにしました。一方、サプライチェーンチームは、大規模な労働力不足の中で製造を強化しようとしました。

パンデミックにより、顧客は在庫切れや不足に対してより寛容になったと多くの人が主張していますが、ポイントは、混乱が依然としてブランドを悩ませているということです.

では、小売業者 (および流通業者) はそれに対して何ができるでしょうか? まず、ブランドが影響を受けやすい需要の変動性を測定することから始めます。

需要の変動性は測定できますか?

需要の変動性を測定することはできますが、それは簡単ではなく、常に 100% 正確というわけではありません。

需要の変動性を理解するには、入手可能な内部データ以上のものが必要です。また、さまざまな外的要因を調べる必要があります。

市場の変化と世界的な出来事
消費者の態度（何がトレンドか）
代替品の入手可能性

これらの各イベントは、需要の変動性に多少の影響を与えるため、それらを確認して、需要が実際に何をしているかを理解する必要があります。

たとえば、昨年はインフレ率が 40 年ぶりの高水準に達しました。これに基づいて、次のことを考慮する必要があります。

お客様の反応はいかがですか？
値上げしましたか？
もしそうなら、あなたがしたときはどうなりましたか？
そうでない場合、インフレに伴って需要が増加しましたか? 下降？そのまま？

これらの引き潮と流れを分析することで、需要が急増した場所、急増した速度、割合、さらには何が変化を引き起こしたのかが明らかになります。

とはいえ、外部要因の測定は信じられないほど複雑になる可能性があり、多くの場合、(因果関係に対して) 弱い相関関係が生じます。

そのため、ほとんどの場合、最初から需要の変動を先取りしたほうがよいため、その影響を常に分析することを心配する必要はありません。

需要の変動性をどのように予測しますか?

需要の変動性を完全に予測できるわけではありませんが、変動性を予測するためにいくつかの手順を実行できます。

ほとんどのブランドは、変動係数または何らかの形式のシナリオ在庫計画を使用して、需要の変動性を推定しています。

変動係数

まず第一に、式は市場の予測可能性を評価するため、変動係数 (CV) を使用して需要のボラティリティを測定できます。

もっと簡単に言えば、CV は需要をどれだけ正確に予測できるかを示します。

変動係数の式は次のようになります。

CV = (標準偏差 ÷ 平均)

標準偏差は、平均に対してデータがどの程度分散しているかを測定します。低い標準偏差は、データが平均値付近に集まっている場合です。

対照的に、高い標準偏差は、データがより分散している場合です。

複雑に聞こえますか？それを見てみましょう。 2 つの T シャツブランドが、毎週の売り上げに基づいてボラティリティを測定したいとします。

Awesome T-Shirt Co: 週平均売上 = $4,000、標準偏差 = $1,500
Mom and Pop T-Shirts Inc.: 週平均売上 = 8,000 ドル、標準偏差 = 2,000 ドル

それでは、各企業の数値を変動係数式に当てはめてみましょう。

Awesome Co. の CV: $1,500 ÷ $4,000 = 0.375 (または 37.5)
ママとパパの CV: $2,000 ÷ $8,000 = 0.25 (または 25)

Mom and Pop T-Shirts は CV が低いため、Awesome T-Shirt Co. と比較して、このブランドの毎週の売り上げのボラティリティは低くなります。そのため、Mom and Pop は、Awesome T-Shirt Co. よりも毎週の売り上げをより正確に予測できます。

CV が高いほど、需要予測の信頼性が低くなります。

シナリオプランニング

需要の変動を予測するのに役立つもう 1 つのオプションは、シナリオ計画です。本質的に、シナリオプランニングには、ある程度の創造性と、不確実性に対処するための多くの長期的な思考が必要です。

実際には、これは、将来ビジネスに発生する可能性のあるさまざまな潜在的な結果と現実を特定する場所です。次に、さまざまな対応を検討し、考えられるいくつかの結果を計画できます。

たとえば、農家はシナリオを使用して、天候に応じて収穫の良し悪しを予測します。野菜を育てていない場合でも、このアプローチを適用できます。

さまざまなリスクと機会を視覚化することで、ビジネスは (イベントが発生したときに反応するのではなく) 意思決定をより積極的に行うことができます。

言い換えれば、何が起こり得るかについての認識を構築することで、今後の問題の警告サインを見つけ、それに応じて対応することができます.

最悪の事態が発生した場合、シナリオプランニングでは複数の結果を提示し、損害を抑えるためにすぐに実行できる手順をリストします。とはいえ、製品が口コミで広まり、需要が一晩で 300% 急増した場合など、最良のシナリオに合わせてこれらの計画を作成することもできます。

非常に単純に聞こえるかもしれませんが、シナリオプランニングはおそらく、ビジネスを長期的に導くための最良の方法の 1 つです。

堅牢な需要計画ソフトウェア (Cogsy など) を使用すると、シナリオ計画がさらに効果的になります。これらのプラットフォームは、機械学習を使用して「what-if」シナリオを生成します。

つまり、在庫レベルや生産スケジュールの変化が、e コマースの KPI、キャッシュフロー、および需要を満たす能力にどのように影響するかをモデル化できます。

このようなソフトウェアを使用すると、あらゆる種類の状況に備えることができるため、パニックや手間をかけずに、変化する状況 (および需要の変動) にすばやく適応できます。

考慮すべき需要変動戦略

需要の変動を抑える最善の方法には、正確な需要予測、スケーラブルな計画、「what-if」シナリオ、多様なサプライチェーンなどがあります。

需要予測

理想的な世界では、顧客の需要に慌てて対応するのではなく、常に正確に予測する必要があります。しかし、絶え間なく変化するサプライチェーンの問題や予測不可能な市場に対処する場合、正確な予測は困難です (境界線は不可能ですか?)。

幸いなことに、ShipBob のフルフィルメントプラットフォームを Cogsy と統合することで、需要予測が非常に簡単になります。これらのプラットフォームを連携させることで、需要のパターンを解析し、データの相関関係を引き出すことができます (ほとんどの需要計画担当者は見逃す可能性があります)。

ShipBob と Cogsy は、リアルタイムデータと履歴データを活用して、需要予測を通知します。このようにして、過去の需要の傾向 (および以前の予測) をループして、将来の不安定なイベントに備えることができます。

「Food Huggers が The Today Show に出演した後、2021 年 1 月に再び話題になりました。注文量が爆発的に増えました！最初の 1 週間だけで、以前の週平均と比較して 786% 増加しました。それは非常に厳しい危機でしたが、ShipBob のおかげで、私たちはクレイジーな需要に問題なく追いつくことができ、注文の 97.3% を時間どおりに処理することができました!
注文の継続的な増加につながった最初の急増の後でも、ShipBob は 1 月全体で 98.2% の OTIF 率を維持しました (つまり、注文の 98.2% が予定どおりに完全に配達されたことを意味します)。これにより、497% を達成することができました。前月比で売上が伸びています。」
Juliana Brasil 氏、Food Huggers のオペレーションディレクター

需要計画が 100% 正確になることはありませんが、ShipBob と Cogsy を使用すると、予測を可能な限り完璧に近づけることができます。

さらに良いことに、新しい情報が利用可能になると、Cogsy は需要予測を自動的に更新します。これらのリアルタイムの更新により、予測は常に最新の詳細に基づいているため、在庫の精度が大幅に向上します。

また、Cogsy は、マーケティングイベント、新製品の発売、サブスクリプションを需要予測に織り込むこともできます。より良い準備をするためにはどうですか？

スケーラブルな計画

需要の変動性を管理するもう 1 つの方法は、スケーラブルな計画を実装することです。これらの柔軟なプロセスにより、チームは生産量を容易に増やす (または「スケールアップする」) ことができます。たとえば、需要の変動によってもたらされる注文量の増加に対応することができます。

簡単に言えば、スケーラブルな計画により、必要に応じて生産とフルフィルメントを増やす (または減らす) ことができます。適切なスケーラビリティがあれば、ロジスティクスを調整し、予想される量に基づいて諸経費を管理できます。

さらに、スケーラブルな計画は、サプライチェーン内のあらゆる種類のストレッサー (出荷の遅延や原材料の不足など) に耐えることができます。柔軟な計画を使用すると、新しい情報が明らかになったときにいつでも方向転換して調整できる余地が広がります。

では、独自のブランドにスケーラブルな計画をどのように使用しますか? ハードウェアインフラストラクチャに制約されないクラウド機能と統合デジタルシステムを活用します。

デジタルシステムの優れた点は、ブランドに合わせて無限に拡張できることです。国内での売り上げが国際的な収入に変わる可能性があり、不安定な需要が大きな成長の始まりになる可能性があります。

「もしも」を考える

「what-if」思考は、シナリオプランニング (上記で説明した) の拡張です。仮定の環境で計画を立てると、未知の状況に備えることができます。

つまり、追加のサプライチェーンの混乱を引き起こすことなく、補充および生産スケジュールへの変更の潜在的な影響をテストできます。在庫レベルまたは製造プロセスの変更が KPI にどのように影響するかをモデル化できます (そして、損害を最小限に抑える方法を見つけ出します)。

あなたが実際にやろうとしているのは、起こりうるすべてのシナリオを検討して、需要の変動が起こる前に先んじることができるようにすることです。 Cogsy は、これらすべてにも役立ちます。

Cogsy は、「what-if」シナリオの実行をサポートし、最良のケース、最悪のケース、および最も可能性の高い在庫管理戦略を特定します。こうすることで、需要を満たすことや収益目標を達成することを妨げる、コストのかかる間違い (在庫切れや在庫切れなど) を回避できます。

サプライチェーンの多様化

ほんの一握りのサプライヤーとの関係を維持することは、時にはあなたの利益につながることがあります (各サプライヤーとより多くの取引を行うことでより良い料金を確保するなど)。

しかし、これらの少数のベンダーの問題が原因で製品の不足や在庫切れが発生した場合にも、課題が生じる可能性があります. この状況では、これらの少数のプロバイダーが必要な製品を持っていない場合、あなたは運が悪い.

さらに、生産能力が限られているサプライヤーは、顧客の需要が急増した場合に追加の生産に対応するための帯域幅を持たない可能性があります。

しかし、サプライチェーンを多様化すると、製造と生産がより多くのベンダーに分散されます。これは、需要の増加に容易に対応できることを意味します。

同じように、ブランドが海外のサプライヤーと協力している場合は、代わりに地元のサプライヤーと提携してみてください。

国内のサプライヤーと提携することで、リードタイムを自動的に数週間短縮できます (外国からの発送と比較して)。このようにして、顧客が注文を永遠に待たされることによって、不安定な需要が悪化することはありません.

サプライヤーを切り替える場合は、切り替えを行うのに十分な安全在庫があることを確認してください。

「ShipBob のソフトウェアは、次に成長すべき場所をよりよく理解するのに役立ちました。最初は、各地域でどれくらい売れているかを簡単に計算するのは困難でした。 ShipBob の理想的な分散アルゴリズムにより、顧客がどこに拠点を置いているかだけでなく、需要を満たすために在庫をどこに割り当てる必要があるかを確認することができました。」
Oxford Healthspan の CMO である Natalia Lara 氏

ShipBob と Cogsy が需要予測にどのように役立つか

信頼できないサプライチェーンと予測不可能な需要は、現代の小売業の現実です。最近の e コマースブランドは、サプライチェーンの運用を改善し、顧客の期待に応え、キャッシュフローを維持しようとしているため、多くの不確実性の下で運営されています。

しかし、それがまさに ShipBob と Cogsy が力を合わせた理由です — 自信を持って需要予測に取り組み、将来の成長を解き放つために必要な明確さを提供するのに役立ちます.

ShipBob および Cogsy との統合により、消費者直販 (DTC) ブランドはリアルタイムの指標にアクセスできるため、在庫レベルを継続的に監視できます。これらの指標は 24 時間年中無休で更新されます。これにより、ピンポイントの精度で生産と需要を予測できます。

具体的には、ShipBob のフルフィルメントプラットフォームは、重要なサプライチェーンメトリックを自動的に追跡します (そのため、面倒なスプレッドシート作業をすべて捨てることができます)。

そこから、Cogsy は、このデータを理解して、これらの数値が何を伝えようとしているのかを識別できるように支援します。 Cogsy は、静的データを堅牢で実用的な洞察に変換し、予測と生産に情報を提供します。

ShipBob と Cogsy が協力して強力な真実の情報源を作成するため、すべての在庫 KPI を注意深く監視し、それらの洞察を活用して予測精度を向上させ、需要の変動性を克服する方法を正確に知ることができます。

ShipBob + Cogsy 統合の詳細を確認するか、ShipBob チームに連絡して詳細を確認してください。 Cogsy の詳細については、同社の Web サイトをご覧ください。

リクエストフルフィルメントの価格

需要変動に関するよくある質問

以下は、需要の変動性に関する最も一般的な質問のいくつかに対する回答です。

需要変動とは何ですか？

需要の変動性とは、消費者の需要で起こると予想されることと実際に起こることとの差です。簡単に言えば、需要の変動性は、顧客の需要が予測予測と一致しない程度を測定します。

ボラティリティの適切な尺度は何ですか?

変動係数 (CV) は、この計算によって需要をどれだけ正確に予測できるかがわかるため、ボラティリティの優れた尺度です。変動係数が高いほど、需要予測の精度 (および信頼性) が低くなります。一般的に言えば、20 ～ 30 の CV は予測に許容されますが、30 を超える CV は許容できないと見なされます。

需要の変動をどのように減らすことができますか?

需要の変動を抑える最善の方法には、正確な需要予測、スケーラブルな計画、what-if シナリオ、多様化したサプライチェーンなどがあります。それ以上に、運用ソフトウェアを使用して需要予測をサポートし、静的データを堅牢で実用的な洞察 (生産に情報を提供する) に変換できます。