需要予測における逆サプライチェーンの落とし穴
予測に関しては、「Gargage In Garbage Out」という古い格言があり、どんなに優れた予測技術でも誤ったデータ入力を修正することはできないと言われています。とはいえ、私たちの経験では、小売業者やメーカーが保持する販売データは通常、_かなり綺麗_です。現代の電子取引の時代では、誤って入力される販売データの量は極めて少なくなっています。
それにもかかわらず、微妙な点が依然として存在します。特に、Lokadは販売予測ではなく需要予測を提供するよう努めています。
過去の_需要_データを統合する際、リバースサプライチェーンプロセスの一部である返品と、キャンセルが統合された過去の販売データにおいてマイナスとしてカウントされることに気付きました。このようなパターンは、返品の数が通常、注文数に比べてごくわずかであるため、発生頻度は稀でも、容易に目立つマイナスの販売数を生み出す傾向にあります。
この挙動は会計上は正しいものですが、残念ながら予測上は誤解を招くものです。その理由を見てみましょう。
月曜日にある製品が9ユニット注文されたと仮定します。翌日配送を考慮して、火曜日に納品された際、3ユニットが返品された場合、結局月曜日に実際に販売されたのは6ユニットとなります。では、月曜日の正しい需要予測とは何でしょうか？
- もし月曜日の需要が6ユニットであると仮定すると、6ユニットのみが在庫として保管され、その結果、月曜日には6人の顧客にしかサービスが提供されず、残りの3人の顧客は利用可能な商品の不足によりおそらく離れてしまいます。その後、火曜日には本来の3ユニットのうち2ユニットが返品されます。このアプローチでは月曜日の実際の販売数は4となります。
- もし月曜日の需要が9ユニットであると仮定すれば、9ユニットが在庫として保管され、結果として出荷されます。火曜日に3ユニットが返品された場合、このアプローチでは月曜日の実際の販売数は6となります.
明らかに、2番目のシナリオの方が小売業者にとっては有利です。一般的なガイドラインとして、逆サプライチェーンからのデータは需要予測に影響を与えるべきではありません.
次に、キャンセルに関しては、グレーな領域があります.
- 注文が迅速にキャンセルされ、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たな注文に対応可能となります。このような状況では、_迅速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ほうが理にかなっています.
- しかし、注文後数日経ってからキャンセルが行われ、なおかつ出荷前であった場合、在庫の1商品が注文とキャンセルの間の期間中、_利用不可_と見なされます。このような長期間遅れたキャンセル注文を需要としてカウントしないと、実際の顧客が欲しい商品を購入できなくなる可能性があります.
さらに、キャンセルがそもそも長い出荷遅延によって引き起こされた場合、この見解はより一層強まります.
一般的なガイドラインとして、たとえその後キャンセルされたとしても、在庫を_割り当てる_すべての操作は需要としてカウントされる必要があります。キャンセルは_不確実な補充_とみなすことができますが、需要が減少したと考えるべきではありません。返品率が比較的安定しているトップセラーの場合、これは将来到着が期待される在庫を示す_発注中在庫_を、進行中の販売量に応じて増加させ、予想されるキャンセル率を反映させることを意味します.
