Apa itu forecasting?

Forecasting adalah metode membuat prediksi informasi dengan menggunakan data historis sebagai input utama untuk menentukan arah tren masa depan. Perusahaan menggunakan forecasting untuk berbagai tujuan, seperti mengantisipasi pengeluaran masa depan dan menentukan bagaimana mengalokasikan anggaran mereka.

Data yang digunakan untuk metode forecasting dapat berasal dari sumber primer atau sumber sekunder.

• Sumber primer: Sumber primer memberikan informasi tangan pertama, dikumpulkan langsung oleh orang atau organisasi yang melakukan forecasting. Data biasanya dikumpulkan dari berbagai kuesioner, kelompok fokus atau wawancara dan, meskipun semua informasi sulit untuk dikumpulkan dan dipusatkan, cara langsung memperoleh data membuat sumber utama menjadi sumber yang paling dapat dipercaya.
• Sumber sekunder: Sumber sekunder memberikan informasi yang telah dikumpulkan dan diproses oleh organisasi pihak ketiga. Menerima data dengan cara yang terorganisir dan terkompilasi membuat proses forecasting lebih cepat.

Mengapa forecasting penting?

Mampu memprediksi tren dan peristiwa masa depan secara akurat berguna dalam banyak konteks, termasuk manajemen bisnis. Forecasting penting karena dapat digunakan untuk:

Memperkirakan keberhasilan usaha bisnis baru

Saat memulai bisnis baru, forecasting yang tepat dapat mengungkapkan informasi penting yang dapat menentukan kesuksesan masa depan perusahaan. Forecasting mengungkapkan beberapa risiko dan ketidakpastian yang dihadapi bisnis baru dan dapat menawarkan alat yang tepat bagi wirausahawan untuk mengantisipasi elemen-elemen seperti kekuatan persaingan, potensi permintaan untuk produk atau layanan, dan pengembangan industri di masa depan.

Memperkirakan kebutuhan keuangan

Memperkirakan kebutuhan keuangan masa depan perusahaan adalah salah satu kegunaan forecasting yang paling penting. Ini dapat membantu perusahaan menentukan masa depan keuangannya dengan memperkirakan penjualan di masa depan, modal yang dibutuhkan untuk pengembangan produk di masa depan, biaya ekspansi di masa depan dan perkiraan biaya lainnya yang digunakan untuk memperkirakan biaya masa depan.

Memastikan konsistensi operasional perusahaan

Forecasting yang tepat dapat mengungkapkan informasi penting mengenai pendapatan dan pengeluaran di masa depan. Dengan memiliki perkiraan dana yang masuk dan keluar dari organisasi selama periode waktu tertentu, manajemen perusahaan dapat membuat rencana yang lebih efisien dan akurat untuk masa depan.

Membantu manajer membuat keputusan yang tepat

Sebagian besar keputusan manajemen dibuat dengan mengandalkan forecasting yang akurat. Sebagian besar bisnis, terlepas dari ukurannya, menghadapi beberapa potensi ketidakpastian — seperti kenaikan dan penurunan musiman dalam penjualan, perubahan personel, dan perubahan harga bahan baku — tergantung pada sifat dan tujuan organisasi yang tepat. Forecasting memainkan peran utama dalam menyediakan manajer dengan informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan tentang masa depan perusahaan.

Meningkatkan peluang keberhasilan usaha bisnis

Keberhasilan bisnis seringkali bergantung pada margin yang bagus dan alokasi dana yang tepat. Forecasting dapat memprediksi metrik penting, seperti jumlah bahan baku yang dibutuhkan, anggaran yang tepat untuk setiap departemen perusahaan, dan jumlah penjualan di masa mendatang. Angka-angka ini membantu manajemen mengalokasikan dana dan sumber daya dan memprioritaskan satu produk atau layanan di atas yang lain, tergantung pada jenis perusahaan dan data yang diperkirakan.

Merumuskan rencana yang efektif untuk masa depan

Semua perencanaan menyiratkan penggunaan prakiraan, menjadikan forecasting sebagai elemen yang sangat penting dalam merumuskan rencana yang realistis dan bermanfaat. Segala bentuk perencanaan, dari jangka pendek hingga jangka panjang, sangat bergantung pada forecasting, menciptakan hubungan langsung antara forecasting yang akurat dan perencanaan yang memadai.

Mempromosikan kerjasama di tempat kerja

Mengumpulkan dan menganalisis data yang diperlukan untuk forecasting biasanya memerlukan koordinasi dan kolaborasi antara semua manajer departemen perusahaan, serta karyawan lainnya. Ini membuat seluruh proses menjadi kolaborasi, meningkatkan semangat dan kohesi tim.

Membantu organisasi meningkat

Forecasting memberikan informasi kepada manajer yang dapat mereka gunakan untuk menemukan kelemahan dalam proses organisasi. Dengan menemukan kekurangan potensial sebelumnya, manajer perusahaan memiliki alat yang tepat untuk memperbaiki kelemahan apa pun sebelum mempengaruhi laba.

Cara kerja forecasting

Forecasting biasanya merupakan kolaborasi antara manajer perusahaan atau departemen dan peramal yang ditunjuk. Sebelum prakiraan dibuat, mereka perlu bekerja sama dan berusaha menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut:

Apa tujuan dari ramalan?

Ini menentukan tingkat akurasi yang diperlukan dan membantu mengidentifikasi teknik forecasting yang paling tepat. Keputusan yang luas, seperti memutuskan apakah akan memasuki pasar baru atau tidak, dapat dilakukan dengan memperkirakan secara kasar ukuran pasar tersebut di masa depan. Di sisi lain, keputusan yang lebih rumit, seperti menentukan anggaran yang tepat untuk setiap departemen, membutuhkan pendekatan yang lebih rinci dan akurat.

Apa saja komponen dan variabel utama dari sistem yang diramalkan?

Sebelum membuat prakiraan, semua elemen berbeda dari sistem yang perlu diramalkan perlu ditinjau dan nilai relatifnya dianalisis. Tergantung pada perkiraan yang diperlukan, ini dapat menyiratkan analisis mendalam dari setiap elemen yang relevan dari sistem penjualan, sistem distribusi, proses pemasaran, sistem produksi, dan elemen lain yang sedang dipelajari.

Seberapa penting peristiwa masa lalu bagi estimasi masa depan?

Perubahan besar yang terjadi dari waktu di masa lalu ketika data dikumpulkan dapat mengurangi relevansi prakiraan. Penerapan produk baru, strategi, saluran penjualan, serta perkembangan industri baru, berpotensi membuat data yang dikumpulkan di masa lalu menjadi usang dan tidak relevan.

Metode forecasting

Ada empat metode forecasting utama yang dapat Anda gunakan untuk menentukan nilai masa depan, pendapatan, pengeluaran, biaya, tren, dan indikator serupa lainnya. Mereka:

• Metode garis lurus: Ini adalah metode forecasting yang paling mudah, baik untuk dipelajari maupun diikuti. Ini biasanya digunakan oleh analis keuangan untuk menentukan pendapatan masa depan berdasarkan tren dan angka masa lalu.
• Rata-rata bergerak: Teknik ini menganalisis pola dasar kumpulan data untuk memperkirakan nilai masa depan. Jenis yang paling banyak digunakan adalah rata-rata pergerakan tiga bulan dan lima bulan.
• Regresi linier sederhana: Ini sangat berguna ketika menganalisis hubungan antara variabel yang berbeda, untuk mendapatkan prediksi yang lebih akurat.
• Regresi linier berganda: Ini terutama digunakan untuk meramalkan pendapatan, dalam situasi di mana dua atau lebih variabel independen diperlukan untuk proyeksi.

Keterampilan untuk investor

Forecasting adalah bagian utama dari investasi apa pun, mulai dari pasar saham dan perbankan investasi hingga investasi real estat, kapitalisme ventura, pemasaran jaringan, kepemilikan bisnis, dan sebagainya. Keterampilan terpenting yang dibutuhkan oleh investor untuk membuat perkiraan yang akurat adalah:

Kemampuan bisnis

Memahami dengan benar iklim bisnis dan pasar adalah aset berharga untuk segala jenis investasi. Apa pun jenis dan tujuan investasinya, keakuratan ramalan investor bergantung pada pemahaman mereka tentang gambaran yang lebih besar, membantu mereka menentukan metode dan teknik forecasting yang paling berguna untuk setiap situasi.

Keterampilan teknis

Sebelum investor dapat membuat perkiraan yang akurat dan relevan, mereka perlu memiliki pengetahuan teknis yang diperlukan untuk mengidentifikasi data yang relevan, mengelompokkannya, dan menarik kesimpulan yang berguna.

Keterampilan manajemen data

Data adalah dasar dari semua prakiraan, sehingga investor harus mampu mengidentifikasi, menyortir, dan mengelola semua data yang relevan sebelum mendapatkan wawasan tentang potensi perkembangan di masa depan. Ini menyiratkan peningkatan kualitas data yang diperoleh dengan menemukan dan mengendalikan anomali apa pun, tetapi juga menggunakan data untuk membuat model realistis untuk peristiwa di masa depan.

Kemampuan berkomunikasi

Keterampilan komunikasi dan interpersonal yang tepat adalah aset berharga bagi investor mana pun. Komunikasi diperlukan pada setiap langkah prakiraan, mulai dari pengumpulan data hingga menjelaskan hasil prakiraan kepada pihak ketiga. Seorang investor akan menggunakan keterampilan komunikasi mereka untuk berinteraksi dengan unit bisnis yang relevan, mengamankan pendanaan untuk investasi dan mengkomunikasikan hasil ramalan kepada orang-orang yang relevan, seperti mitra dan CEO perusahaan.

Apa itu perencanaan permintaan?

Perencanaan permintaan adalah aspek dari proses manajemen rantai pasokan yang berfokus pada prediksi keinginan akan suatu produk di antara konsumen. Salah satu kunci keberhasilan bisnis adalah memiliki persediaan yang lengkap tanpa surplus. Perencanaan permintaan adalah salah satu cara untuk menemukan keseimbangan ini. Berikut adalah beberapa faktor yang dapat memengaruhi prediksi Anda:

• Cuaca buruk atau bencana alam: Faktor-faktor ini mengubah kebutuhan barang dan apakah perusahaan dapat mengekspor barang mereka tepat waktu. Misalnya, selama musim badai, perusahaan air minum dalam kemasan mungkin mengalami lonjakan permintaan, tetapi mereka mungkin mengalami kesulitan mengekspor barang-barang mereka jika pusat distribusi mereka berada di daerah berisiko tinggi.
• Musim: Perubahan musim dapat mempengaruhi keinginan akan barang tertentu. Misalnya, permintaan pakaian renang meningkat di musim panas dan menurun di musim gugur.
• Kekurangan tenaga kerja: Jika perusahaan mengalami kekurangan karyawan, dapat menurunkan efisiensinya dalam mengekspor barang ke konsumen.
• Perubahan ekonomi: Selama resesi, keinginan untuk barang generik dengan harga rendah naik dan keinginan untuk produk mewah turun.
• Persaingan: Ketika pesaing baru memasuki pasar, permintaan akan produk perusahaan yang sudah mapan dapat menurun atau meningkat. Misalnya, jika perusahaan baru berjalan dengan baik, bisnis yang sudah mapan dapat mengalami permintaan yang lebih rendah.
• Lokasi: Lokasi perusahaan dapat mempengaruhi keinginan konsumen akan barangnya. Misalnya, perusahaan yang menjual peralatan ski kemungkinan akan mengalami permintaan yang lebih tinggi di tempat-tempat bercuaca dingin seperti Colorado daripada di tempat bercuaca hangat seperti Florida.

Siapa yang menggunakan perencanaan permintaan?

Perencanaan permintaan biasanya melibatkan beberapa departemen. Meskipun terkait erat dengan pemasaran atau penjualan, hal ini memerlukan kolaborasi dengan departemen pembelian, rantai pasokan, operasi, produksi, dan keuangan. Eksekutif yang bertanggung jawab atas rencana strategi bisnis mungkin juga memiliki peran dalam menentukan waktu cuti pesanan.

Beberapa keterampilan yang berguna saat perencanaan permintaan meliputi:

• Keterampilan analitis: Proses ini membutuhkan analisis data yang berbeda untuk membuat prediksi.
• Keterampilan komunikasi yang efektif: Beberapa departemen bekerja sama dan memberikan masukan pada proses perencanaan, dan keterampilan seperti mendengarkan secara aktif dan dapat berbagi ide secara ringkas dapat membuat kolaborasi ini lebih produktif.
• Melek komputer: Karena perencanaan permintaan dan perangkat lunak manajemen rantai pasokan dapat membantu perusahaan meningkatkan perencanaannya dan menghemat uang, memahami cara kerja program ini akan sangat membantu.

Mengapa perencanaan permintaan penting?

Tujuan utama dari perencanaan permintaan adalah memastikan Anda memiliki jumlah persediaan yang tepat untuk mempertahankan pendapatan dan pelanggan. Jika Anda tidak memiliki persediaan yang cukup, pelanggan Anda mungkin membeli dari pesaing Anda. Anda juga bisa kehilangan uang dengan memiliki terlalu banyak produk yang tidak laku. Perencanaan permintaan yang berhasil dapat berarti membuat penyesuaian berdasarkan pergeseran pasar, bersikap proaktif dan menanggapi kebutuhan pelanggan. Ini juga dapat meminimalkan kemungkinan bullwhip atau efek Forrester, kejadian dalam rantai pasokan grosir-ke-pengecer di mana ada arus masuk yang lebih besar dalam persediaan daripada dalam penjualan.

Manfaat lain dari perencanaan permintaan meliputi:

• Meminimalkan limbah dari persediaan berlebih
• Mengurangi pengiriman dipercepat
• Mengurangi biaya persediaan
• Peningkatan pengiriman tepat waktu

Perencanaan permintaan vs perkiraan permintaan

Perencanaan permintaan dan peramalan permintaan adalah dua proses terkait untuk menentukan persediaan. Peramalan permintaan adalah dasar untuk perencanaan secara keseluruhan. Saat Anda memperkirakan, Anda melihat ke depan selama 18 hingga 24 bulan dan menganalisis data penjualan dari masa lalu. Perencanaan permintaan mencakup penentuan ruang lingkup. Setelah Anda memperkirakan permintaan, Anda menggunakan data tersebut untuk merencanakan bagaimana Anda akan mendistribusikan produk dan di mana Anda akan menempatkan semua inventaris Anda.

5 metode perencanaan permintaan

Selama proses perencanaan permintaan, pertimbangkan untuk menggunakan salah satu metode berikut:

Proyeksi tren

Metode ini menggunakan data penjualan masa lalu untuk membuat prediksi penjualan di masa mendatang. Ini adalah strategi sederhana dan dapat disesuaikan yang mempertimbangkan apakah tren penjualan masa lalu dapat terulang kembali. Misalnya, jika Anda tiba-tiba mengalami peningkatan permintaan setelah meluncurkan kampanye media sosial baru tahun lalu, angka tersebut kemungkinan besar tidak akan terjadi secara organik tahun ini. Tetapi jika Anda secara teratur mengalami permintaan yang lebih tinggi selama musim semi, Anda dapat memproyeksikan tren itu akan terus berlanjut.

Jika Anda bekerja untuk perusahaan baru yang tidak memiliki cukup data masa lalu untuk referensi, gunakan data penjualan dari organisasi serupa di industri Anda. Berikut adalah tiga teknik yang dapat Anda gunakan untuk proyeksi tren Anda:

• Metode grafis: Plot data penjualan tahunan ke dalam grafik dan buat garis melalui titik-titik yang diplot. Berdasarkan lintasan garis, Anda dapat membuat prediksi untuk penjualan Anda sendiri.
• Persamaan tren pas atau kuadrat terkecil: Metode ini memeriksa data deret waktu, atau kumpulan titik data berurutan yang terjadi pada interval reguler, untuk membuat persamaan tren. Dua persamaan tren yang paling umum adalah linier, yang menunjukkan tren naik secara keseluruhan, atau eksponensial, yang menunjukkan tren yang meningkat pada tingkat yang konstan selama periode tertentu.
• Metode Box-Jenkins: Metode ini mengamati perbedaan antara titik data untuk membuat prediksi. Gunakan teknik ini ketika data deret waktu Anda mengungkapkan variasi musiman atau bulanan yang terjadi secara teratur.

Riset pasar

Saat Anda melakukan riset pasar, Anda mengumpulkan data langsung dari konsumen Anda melalui survei. Ini dapat memberi Anda wawasan berharga tentang strategi penjualan di masa depan. Contoh data yang dapat Anda kumpulkan adalah demografi dan minat. Dengan riset pasar, Anda dapat menganalisis tren, karakteristik, dan angka masa depan dalam audiens target Anda untuk memprediksi bagaimana kinerja penjualan Anda. Dengan memahami pelanggan Anda yang sudah ada, kemungkinan besar Anda akan menentukan bagaimana Anda dapat mencari peluang dan pelanggan baru di masa mendatang.

Peramalan tim penjualan

Dalam metode ini, Anda memprediksi permintaan berdasarkan masukan dari tim penjualan Anda. Seorang tenaga penjual seringkali memiliki hubungan yang paling dekat dengan konsumen karena mereka sering menerima masukan atau permintaan konsumen secara langsung. Oleh karena itu, tim penjualan mungkin memiliki informasi berharga tentang keinginan konsumen dan tren produk. Mereka mungkin juga memiliki informasi tentang pesaing lain di bidang Anda.

Tim penjualan juga bisa menjadi yang pertama melaporkan masalah, seperti pelanggan tidak berkinerja seperti yang diharapkan. Ini memungkinkan Anda untuk melakukan penyesuaian sesuai kebutuhan. Mengelola masalah selama proses perencanaan permintaan dapat menghemat waktu dan uang Anda karena Anda tidak menunggu sampai akhir proyek untuk melihat apa yang berhasil atau tidak.

Metode Delphi

Metode Delphi menggunakan panel dari beberapa ahli luar atau fasilitator untuk membuat prediksi. Ini berfungsi paling baik jika Anda memiliki data yang jarang dan membutuhkan lebih banyak sudut pandang. Dengan metode ini, Anda mengirimkan daftar pertanyaan kepada pihak eksternal ini tentang rencana permintaan Anda, yang mereka jawab secara anonim. Sebuah contoh pertanyaan mungkin, Apa prioritas utama dalam perencanaan permintaan? Mengizinkan tanggapan yang dikirimkan secara pribadi dapat menciptakan umpan balik yang lebih jujur. Setelah semua orang mengirimkan jawaban mereka, panel membahas setiap poin, menghilangkan opsi yang kurang layak. Proses tersebut kemudian berulang sampai panel mencapai konsensus.

Model ekonometrik

Ekonometrika melihat bagaimana faktor ekonomi saling berhubungan—misalnya, bagaimana mengejar gelar sarjana dapat menciptakan utang finansial. Dalam metode ini, Anda menggabungkan data penjualan dengan faktor luar yang memengaruhi permintaan untuk membuat persamaan. Hasil persamaan mungkin menunjukkan permintaan masa depan untuk suatu produk, sekelompok produk atau ekonomi.

Ada dua metode ekonometrik yang dapat Anda gunakan:

• Metode regresi: Ini melihat fungsi permintaan tunggal dan multi-variabel. Misalnya, permintaan variabel tunggal mungkin jika penjualan produk hanya bergantung pada populasi, dan permintaan multivariabel mungkin bergantung pada populasi, harga produk, dan harga pesaing.
• Metode persamaan simultan: Ini mempelajari interaksi simultan antara permintaan variabel tunggal dan multi-variabel dengan menggabungkan persamaan yang menentukan faktor-faktor tersebut secara terpisah.