需要予測のためのリバースサプライチェーンの落とし穴
需要予測に関しては、ガベージ・イン・ガベージ・アウトという古い言葉があります。これは、最高の予測技術でも間違ったデータ入力を修正することはできないということを示しています。しかし、私たちの経験では、小売業者やメーカーが保持している販売データは通常「かなりクリーン」です。電子取引の時代において、誤って入力された販売データの量は非常に少ないです。
それにもかかわらず、予測にはまだ微妙な点があります。特に、Lokadは販売予測ではなく需要予測を提供することを目指しています。
彼らの歴史的な「需要」データを統合する際に、私たちは逆供給チェーンプロセスの一部である「返品」と「キャンセル」が、歴史的な統合販売データにおいて負の値としてカウントされることが頻繁にあることに気付きました。このようなパターンは通常、返品の数が注文数に比べて非常に少ないため、非常に珍しい場合でも比較的簡単に見つけることができる負の販売を生成します。
この動作は会計上は正しいですが、予測上は誤解を招くものです。なぜならば、以下を見てみましょう。
月曜日に製品の9個が注文されたとします。火曜日の配送時には、夜間の配送を考慮して、3個が返品されます。結果的に、月曜日には実際には6個しか販売されていません。しかし、月曜日の「正しい」需要予測は何でしょうか？
- もし6個が月曜日の正しい需要であると仮定すると、6個しか保管されず、その結果月曜日には6人の顧客がサービスを受け、残りの3人の顧客は利用可能な商品がないためにほとんどの場合購入を断念することになります。そして、火曜日には2個（3個ではなく）がまだ返品されます。このアプローチでは、月曜日の実際の販売数は4個になります。
- もし9個が月曜日の正しい需要であると仮定すると、9個が保管され、その結果月曜日には9個が出荷されます。火曜日の3個の返品を差し引いた場合、このアプローチでは月曜日の実際の販売数は6個になります。
明らかに、2番目のシナリオが小売業者にとってはより良いです。一般的なガイドラインとして、リバースサプライチェーンから得られるデータは需要予測に影響を与えるべきではありません。
それでは、キャンセルに関してはグレーゾーンがあります。
- 注文がすぐにキャンセルされ、商品が出荷される前にキャンセルされた場合、その商品はすぐに新しい注文の一部として利用可能になります。このような状況では、_すぐにキャンセルされた_商品を需要の一部としてカウントしないことは理にかなっています。
- しかし、キャンセルが注文後数日後に発生し、まだ出荷前である場合、在庫の1つのアイテムは注文とキャンセルの間の期間中に_利用不可_と見なされています。この長期間のキャンセル注文を需要としてカウントしないことは、実際の顧客が欲しい商品を購入することを妨げる可能性があります。
もしキャンセルが最初から長い配送遅延によって引き起こされた場合、2番目の洞察はさらに強くなります。
一般的なガイドラインとして、在庫を割り当てるすべての操作は需要としてカウントする必要があります。たとえそれらの操作が後でキャンセルされることがあっても、キャンセルは「不確実な補充」と見なすことができますが、需要が減少するものではありません。売れ筋商品に関連付けられた比較的安定した返品率に対して、将来到着予定の在庫を反映するために、進行中の販売量に応じて「注文済み在庫」を増やすことができるかもしれません。
