การปฏิรูปเข้าสู่การจัดการอุปสงค์ดิจิทัล
การจัดการอุปสงค์ให้มีประสิทธิผลเป็นสิ่งที่สำคัญต่อผลการดำเนินงานด้านการเงินและสุขภาพขององค์กร การปฏิวัติดิจิทัลท่ามกลางสิ่งแวดล้อมของผู้บริโภคยังคงดำเนินต่อไปเรื่อยๆ การวางแผนห่วงโซ่อุปทานด้วยวิธีเชิงเส้นตรง (linear approach) ต้องค่อยๆ หลีกทางให้กับวิธีคิดเชิงระบบนิเวศธุรกิจ (ecosystem thinking) เข้ามามีบทบาทมากขึ้น ผู้บริโภคซื้อของด้วยวิธีแบบใหม่ด้วยการบอกลาแค็ตตาล็อกแบบเก่าๆ และหันมาจ่ายเงินผ่านการคลิกแค่ไม่กี่คลิกแทน องค์กรต่างๆ จำเป็นที่จะต้องมีความสามารถในการจัดการความซับซ้อนทางดิจิทัลที่เพิ่มขึ้น เพื่อวางแผนได้อย่างถูกต้องและเท่าทันแบบเรียลไทม์
การจัดการอุปสงค์ดิจิทัล: New Normal
การเปลี่ยนแปลงองค์กรของคุณให้เป็นดิจิทัลจะทำให้คุณได้รับข้อมูลที่คุณต้องการเพื่อรับรู้ จัดการ และตอบสนองต่อความต้องการซื้อที่เปลี่ยนไปแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังทำให้คุณได้ใช้อัลกอริทึมเชิงสถิติเพื่อให้ได้มาซึ่งการคาดการณ์อุปสงค์ที่แม่นยำมากยิ่งขึ้น
เพื่อการปรับปรุงให้ถูกต้อง องค์กรจำเป็นต้องวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสาเหตุจากแหล่งข้อมูลดิจิทัลที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นซึ่งมีอิทธิพลต่ออุปสงค์และองค์กรต่างๆ เพื่อบ่งชี้และจัดการความผันแปรจากเส้นฐานของอุปสงค์
การแปลงเป็นดิจิทัลยังช่วยส่งเสริมให้การประสานงานสามารถเชื่อมโยงกันได้ดีขึ้น ช่วยจัดการและปรับปรุงการคาดการณ์อุปสงค์ด้วยการใช้เทคนิคควบคุมการดำเนินการ
ทำไมสิ่งนี้ถึงมีความจําเป็นต่อการแข่งขัน?
องค์กรในยุค connected age ต้องใช้ระบบในการจัดการอุปสงค์ดิจิทัลแบบใหม่ เพื่อให้ช่วยดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิผล;
- ได้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลดิจิทัลใหม่ผ่านพาร์ทเนอร์ภายนอก
- สามารถจัดการข้อมูลจากฟังก์ชันต่างๆ ที่แยกส่วนกัน
- ใช้วิธีการคาดการณ์ขั้นสูงโดยวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytic)
- มีการจัดหาการคาดการณ์อุปสงค์ที่ถูกต้องและใช้งานได้จริง
แนะนำการจัดการอุปสงค์ดิจิทัลกับแพลตฟอร์ม Anaplan: วิธีการประสานงานที่สามารถรองรับอุปสงค์ของช่องทางการตลาดแบบบูรณาการ (omni-channel) ได้
การจัดการอุปสงค์โดย Anaplan จะจัดหาข้อมูลเพื่อใช้ในฟังก์ชันการทำงานในการคาดการณ์อุปสงค์ และช่วยเสริมข้อมูลเชิงลึกของมนุษย์ในส่วนงานต่างๆ เพื่อนำไปใช้วางแผนอุปสงค์ให้มีความสอดคล้องกันได้สำเร็จ
ช่วยให้นักวางแผนอุปสงค์เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของตลาด ทำการคาดการณ์ได้อย่างมั่นใจ และสร้างการวางแผนอุปสงค์ตามการเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาด โดยการใช้ประโยชน์จากการคำนวณและโมเดลต่างๆ ที่มีความยืดหยุ่น
มีวิธีการวางแผนที่ดีกว่า
การคาดการณ์มีความลำเอียงน้อยลงและมีความถูกต้องมากขึ้น
- ใช้การคาดการณ์เชิงสถิติและติดตามความแม่นยำในการคาดการณ์มูลค่าเพิ่มจากผู้ที่มีส่วนได้ส่วนเสีย
- รวบรวมข้อมูลทางการตลาดจากทั้งภายในและภายนอก รวมทั้งตัวชี้วัดนำอื่นๆ ของอุปสงค์ด้วย
- ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร (machine learning) ช่วยในการคาดการณ์อุปสงค์ได้ดีขึ้น
วางแผนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใหม่และโปรโมชั่นให้ได้ผลดีที่สุด
- วางแผนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใหม่ด้วยโมเดลแบบ curve-fit และแผนการอิงจากผลิตภัณฑ์
- วางแผนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใหม่ให้สอดคล้องกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์และวางแผนเรื่องราคาร่วมกับฝ่ายขายและฝ่ายการตลาด
- แสดงแบบและรวมโปรโมชั่นในวงจรการวางแผนอุปสงค์ของคุณโดยตรง
สอดคล้องและบรรลุตามเป้าหมายทางการเงิน
- รวบรวมการคาดการณ์ผู้ที่มีส่วนได้ส่วนเสียในทุกระดับ
- กำหนดกฎในการสร้างความเห็นชอบร่วมกัน (consensus-building) โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าและแผนกต่างๆ ภายใน
ประโยชน์หลัก
- ปรับปรุงแก้ไข regular-turn, ผลิตภัณฑ์ใหม่, โปรโมชั่น การตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์โดยไม่มีเหตุผล (intuitive modelling) และวิธีการคาดการณ์แบบอัตโนมัติ
- แบ่งส่วนของผลิตภัณฑ์และทำการคาดการณ์ด้วยกฎที่ปรับได้ รวมทั้งเลือกใช้อัลกอริทึมเชิงสถิติที่ดีที่สุด
- เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของการคาดการณ์และตัวขับเคลื่อนของการเปลี่ยนแปลงนั้นผ่านการวิเคราะห์การคาดการณ์
- ประสานงานระหว่างแผนกและร่วมมือกับลูกค้าได้ง่ายขึ้นและรวดเร็วขึ้นด้วยโมเดลที่มีความยืดหยุ่นและมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับผู้ใช้
- ผสมผสานการวางแผนอุปสงค์เข้ากับระบบขับเคลื่อนองค์กรที่พัฒนาสืบทอดต่อกันมา (legacy system) ด้วยตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้า (pre-built connector) และ API
- ดำเนินการในเวลาที่บันทึกด้วยแอพที่สร้างไว้ล่วงหน้า (pre-built app) บนคลาวด์ที่สามารถทำการปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา
