Аналіз та прогнозування коливань попиту на основі маркетингових даних: інструменти для ефективного планування обсягів виробництва

Abstract

Коливання попиту зумовлені впливом багатьох факторів, серед яких економічні, соціальні, технологічні та сезонні. Використання маркетингових даних для аналізу цих змін відкриває нові можливості для прогнозування, підвищуючи точність прийняття управлінських рішень. Дослідження зосереджується на розробці інструментів і підходів для аналізу попиту, що сприятимуть зниженню ризиків надвиробництва та дефіциту продукції, а також оптимізації використання поточних виробничих ресурсів. Мета. Обґрунтування та розробка методичних підходів для здійснення прогнозування коливань споживчого попиту на засадах використання оперативних даних маркетингового спрямування. Матеріали і методи. Використовуючи метод системної будови, дослідження аналізу та прогнозування коливань попиту відбувається через розгляд цього процесу як комплексної системи зі складовими, такими як споживчий попит, маркетингові дані, потужності виробництва, зовнішні умови ринку та економічні індикатори. Метод економетричного моделювання дозволив кількісно аналізувати ці взаємозв'язки та розробляти уточнені прогнози, що сприяють адаптації стратегій підприємства до актуальних ринкових умов. Метод логіко-структурного поєднання використано для систематичного об'єднання висновків, отриманих у ході дослідження, відображаючи, як здобуті аналітичні дані впливають на рішення у сфері виробництва. Він також дозволяє ефективно застосовувати кількісні прогнозувальні моделі поряд з якісними методами для розробки рекомендацій, формуючи гармонійну структуру, що може бути адаптована до потреб управління виробничими процесами. Результати. Дослідження продемонструвало, що інтеграція статистичних і економетричних методів із сучасними цифровими технологіями, значно підвищує точність прогнозів попиту. Зокрема, розроблені моделі часових рядів та регресійного аналізу дозволили врахувати як сезонні, так і довгострокові тенденції, а також вплив маркетингових кампаній на споживчу поведінку. Перспективи. Подальші дослідження можуть бути зосереджені на адаптації запропонованих інструментів до різних галузей промисловості, що відрізняються структурою попиту та специфікою виробництва. Перспективним напрямком є впровадження алгоритмів машинного навчання для автоматизації процесів прогнозування, а також інтеграція даних із нових джерел, таких як соціальні мережі чи платформи електронної комерції.

Fluctuations in demand are caused by many factors, including economic, social, technological and seasonal. Using marketing data to analyze these changes opens up new opportunities for forecasting, increasing the accuracy of management decisions. The research focuses on the development of tools and approaches for demand analysis that will contribute to reducing the risks of overproduction and product shortages, as well as optimizing the use of resources. Purpose. Justification and development of methodical approaches for forecasting fluctuations in consumer demand based on the use of operational data of the marketing direction. Materials and methods. Using the method of system structure, the study of analysis and forecasting of demand fluctuations occurs by considering this process as a complex system with components such as consumer demand, marketing data, production capacity, external market conditions and economic indicators. The econometric modeling method made it possible to quantitatively analyze these interrelationships and develop refined forecasts that contribute to the adaptation of the company's strategies to current market conditions. The method of logical-structural combination was used to systematically combine the conclusions obtained during the research, reflecting how the obtained analytical data affect decisions in the field of production. It also allows for the effective application of quantitative predictive models alongside qualitative methods for developing recommendations, forming a harmonious framework that can be adapted to the needs of manufacturing process management. The results. The study demonstrated that the integration of statistical and econometric methods with modern digital technologies significantly increases the accuracy of demand forecasts. In particular, the developed models of time series and regression analysis made it possible to take into account both seasonal and long-term trends, as well as the impact of marketing campaigns on consumer behavior. Discussion. Further research can be focused on the adaptation of the proposed tools to different branches of industry, which differ in the structure of demand and the specifics of production. A promising direction is the implementation of machine learning algorithms to automate forecasting processes, as well as the integration of data from new sources, such as social networks or e-commerce platforms.