Dawna historia pełna jest historii firm, a czasem nawet całych branż, które popełniły poważne błędy strategiczne z powodu niedokładnych prognoz popytu w całej branży. Na przykład:

• W 1974 r. amerykańskie przedsiębiorstwa energetyczne opracowały plany podwojenia mocy wytwórczych do połowy lat 80. na podstawie prognoz rocznego wzrostu popytu o 7%. Takie prognozy mają kluczowe znaczenie, ponieważ przedsiębiorstwa muszą rozpocząć budowę nowych elektrowni na pięć do dziesięciu lat przed ich uruchomieniem. Jednak w okresie 1975-1985 obciążenie faktycznie rosło w tempie zaledwie 2%. Pomimo odłożenia w czasie lub anulowania wielu projektów, nadwyżka mocy wytwórczych zaszkodziła sytuacji finansowej przemysłu i doprowadziła do wzrostu stawek dla klientów.

• Przemysł naftowy zainwestował 500 miliardów dolarów na całym świecie w 1980 i 1981 roku, ponieważ oczekiwał, że ceny ropy wzrosną o 50% do 1985 roku. Szacunki te opierały się na przewidywaniach, że rynek wzrośnie z 52 milionów baryłek ropy dziennie w 1979 roku do 60 milionów baryłek w 1985 roku. Zamiast tego, do 1985 r. popyt spadł do 46 mln baryłek. Ceny załamały się, powodując ogromne straty w inwestycjach w wiercenia, produkcję, rafinację i transport.

• W 1983 i 1984 roku na rynku amerykańskim pojawiło się 67 nowych typów biznesowych komputerów osobistych, a większość firm spodziewała się gwałtownego wzrostu. Jeden z serwisów prognozujących przewidywał, że do 1988 roku liczba zainstalowanych komputerów wyniesie 27 milionów sztuk; inny przewidywał 28 milionów sztuk do 1987 roku. W rzeczywistości, do 1986 roku dostarczono tylko 15 milionów jednostek. Do tego czasu wielu producentów porzuciło rynek komputerów osobistych lub całkowicie wycofało się z działalności.

Te niedokładne przypuszczenia nie wynikały z braku technik prognozowania; analiza regresji, wygładzanie trendów historycznych i inne były dostępne dla wszystkich graczy. Zamiast tego, łączyło je błędne założenie podstawowe: że relacje napędzające popyt w przeszłości pozostaną niezmienione. Firmy nie przewidziały zmian w zachowaniach użytkowników końcowych ani nie zrozumiały punktu nasycenia swojego rynku. Żadna nie zdawała sobie sprawy, że historia może być zawodnym przewodnikiem, gdy gospodarki krajowe stają się bardziej międzynarodowe, pojawiają się nowe technologie, a branże ewoluują.

W wyniku zmian takich jak te, wielu menedżerów zaczęło nie ufać tradycyjnym technikom. Niektórzy nawet podnoszą ręce i zakładają, że planowanie biznesowe musi przebiegać bez dobrych prognoz popytu. Nie zgadzam się z tym. Jest możliwe, aby rozwinąć wartościowy wgląd w przyszłe warunki rynkowe i poziomy popytu w oparciu o głębokie zrozumienie sił stojących za całkowitym popytem rynkowym. Te spostrzeżenia mogą czasami stanowić różnicę między zwycięską strategią a taką, która się nie powiedzie.

Prognoza całkowitego popytu rynkowego nie gwarantuje udanej strategii. Ale bez niej decyzje dotyczące inwestycji, wsparcia marketingowego i innych alokacji zasobów będą opierać się na ukrytych, nieświadomych założeniach dotyczących wymagań całej branży, i często będą błędne. Dzięki dokładnej ocenie całkowitego popytu rynkowego, masz większe szanse na kontrolowanie losów swojej firmy. Samo przejście przez ten proces ma wartość dla zespołu zarządzającego. Zamiast po prostu wychodzić z oklepanymi odpowiedziami, liczbami i celami, zespół jest zmuszony do ponownego przemyślenia środowiska konkurencyjnego.

Prognozowanie całkowitego rynku jest tylko pierwszym etapem tworzenia strategii. Kiedy skończysz prognozowanie, w żadnym wypadku nie kończysz procesu planowania.

W każdej prognozie całkowitego rynku są cztery kroki:

1. Zdefiniuj rynek.

2. Podziel całkowity popyt w branży na jego główne składniki.

3. Prognozuj czynniki napędzające popyt w każdym segmencie i przewiduj, w jaki sposób mogą się one zmienić.

4. Przeprowadź analizy wrażliwości, aby zrozumieć najbardziej krytyczne założenia i ocenić ryzyko związane z prognozą bazową.

Definiowanie rynku

Na początku najlepiej jest być zbyt wszechstronnym w definiowaniu całkowitego rynku. Zdefiniuj go wystarczająco szeroko, aby objąć wszystkich potencjalnych użytkowników końcowych, dzięki czemu można zarówno zidentyfikować odpowiednie czynniki napędzające popyt, jak i zmniejszyć ryzyko zaskakujących substytucji produktów.

Czynniki, które napędzają prognozy wielkości rynku całkowitego, różnią się znacznie od tych, które określają udział danego produktu w rynku lub udział w kategorii produktów. Na przykład, całkowity popyt rynkowy na biurowe produkty telekomunikacyjne w kraju zależy częściowo od liczby osób w biurach oraz ich potrzeb i przyzwyczajeń, podczas gdy całkowity popyt na systemy PBX zależy od tego, jak wypadają one w porównaniu cenowym i pod względem korzyści z produktami zastępczymi, takimi jak centrala telefoniczna lokalnej firmy. Poza tym, popyt na konkretną centralę PBX jest funkcją porównania ceny i korzyści z innymi centralami PBX.

W definiowaniu rynku, zrozumienie substytucji produktu jest krytyczne. Klienci mogą zachowywać się inaczej, jeśli zmieni się cena lub wydajność potencjalnych produktów zastępczych. Jedna z firm badających całkowity popyt na papierowe rurki przemysłowe musiała wziąć pod uwagę ściśle powiązane zastosowania rurek metalowych i plastikowych, aby uniknąć sytuacji, w której zmiana produktu przez klienta wpłynęłaby na wyniki.

Zrozum również, że zupełnie nowy produkt może wyprzeć ten, który do tej pory obejmował cały rynek – na przykład kalkulator elektroniczny, który wyeliminował suwak logarytmiczny. Przez pewien czas po zbyciu AT&T firmy telefoniczne Bell kontynuowały prognozowanie ilości połączeń międzymiastowych, wykorzystując historyczne linie trendu swoich przychodów – tak jakby nadal były częścią monopolu. Naturalnie, prognozy te stawały się z czasem coraz bardziej niedokładne, ponieważ użytkownicy końcowi otrzymywali nowe możliwości wyboru. Firmy poszerzają teraz swoje definicje rynku, aby uwzględnić zwiększoną konkurencję ze strony innych przewoźników długodystansowych.

Jest kilka sposobów, aby upewnić się, że uwzględniasz wszystkie ważne produkty zastępcze (zarówno obecne, jak i potencjalne). Z wywiadów z klientami przemysłowymi można dowiedzieć się o substytutach, które badają, lub o wzorcach użytkowania produktów, które sugerują przyszłe możliwości zmiany. Ponadto, badania rynkowe mogą dostarczyć wiedzy na temat produktów konsumenckich. Rozmowy z ekspertami w zakresie odpowiednich technologii lub przegląd literatury technologicznej mogą pomóc w identyfikacji potencjalnych zmian, które mogłyby zagrozić branży.

Wreszcie, staranna kwantyfikacja wartości ekonomicznej produktów alternatywnych dla różnych klientów może przynieść głęboki wgląd w potencjalne zachowania związane ze zmianą dostawcy – na przykład, w jaki sposób zmiany cen ropy wpłynęłyby na ceny tworzyw sztucznych, co z kolei wpłynęłoby na zdolność produktów z tworzyw sztucznych do zastąpienia metalu lub papieru.

Analizy takie jak te mogą prowadzić do skonstruowania branżowych krzywych popytu – wykresów przedstawiających związek między ceną a ilością. Przy odpowiedniej definicji, krzywe popytu dla całego przemysłu będą często bardziej strome niż krzywe popytu dla poszczególnych produktów w przemyśle. Konsumenci, na przykład, są o wiele bardziej skłonni do zmiany kawy z Maxwell House na Folgers, jeśli ceny Maxwell House wzrosną, niż do zaprzestania kupowania kawy, jeśli wszystkie ceny kawy wzrosną.

W niektórych przypadkach menedżerowie mogą dokonać szybkich osądów na temat definicji rynku. W innych przypadkach będą musieli znacznie przemyśleć i przeanalizować swój rynek. Prognoza całkowitego rynku może nie być krytyczna dla strategii biznesowej, jeśli definicja rynku jest bardzo trudna lub badane produkty mają małe udziały w rynku. Zamiast tego, głównym wyzwaniem może być zrozumienie substytucji produktów i konkurencyjności. Jedna z firm analizowała potencjalny rynek nowych puszek z żywnością dla konsumentów i doszła do wniosku, że trendy wzrostu na rynkach produktów żywnościowych nie są kluczowe dla kwestii strategii. Kluczowe było natomiast poznanie pozycji wartości nowych opakowań w stosunku do puszek metalowych, szklanych słoików i puszek kompozytowych. Firma poświęciła więc czas na ten temat.

Podział popytu na części składowe

Drugim krokiem w prognozowaniu jest podział całkowitego popytu na jego główne składniki do oddzielnej analizy.

Przy wyborze segmentów należy pamiętać o dwóch kryteriach: sprawić, aby każda kategoria była na tyle mała i jednorodna, aby czynniki wpływające na popyt były stosowane konsekwentnie w różnych jej elementach; sprawić, aby każda była na tyle duża, aby analiza była warta wysiłku. Oczywiście, jest to kwestia osądu.

Możesz uznać za przydatne w dokonywaniu tego osądu, aby wyobrazić sobie alternatywne segmentacje (oparte na grupach klientów końcowych, na przykład, lub rodzaj zakupu). Następnie postaw hipotezę na temat ich kluczowych czynników napędzających popyt (omówionych później) i zdecyduj, jak wiele szczegółów jest wymaganych do uchwycenia prawdziwej sytuacji. W miarę kontynuacji oceny, menedżerowie mogą powrócić do tego etapu i ponownie zbadać, czy początkowe decyzje są nadal aktualne.

Menedżerowie mogą chcieć skorzystać z diagramu „drzewa”, takiego jak załączony diagram skonstruowany przez zespół zarządzający w 1985 roku, aby zbadać popyt na papier. W tym zakamuflowanym przykładzie dane branżowe pozwoliły na podział popytu na 12 kategorii zastosowań końcowych. Niektóre kategorie, takie jak formularze biznesowe i papier reprograficzny, miały duży udział w całkowitym zużyciu, inne, takie jak etykiety, nie. Jedna z nich (pozostałe przetwarzanie) była dość duża, ale zbyt zróżnicowana, by poddać ją dogłębnej analizie. Zespół skupił się na czterech segmentach, które odpowiadały za 80% zapotrzebowania z 1985 roku. Następnie opracowano dodatkowe gałęzie drzewa w celu dalszego podziału tych kategorii i określenia czynników wpływających na popyt. Pozostałe segmenty zostały przeanalizowane w sposób mniej kompletny (tj. poprzez regresję względem szerokich trendów makroekonomicznych).

Inne firmy stosowały podobne metody segmentacji całkowitego popytu. Jedna z firm podzieliła popyt na morskie terminale satelitarne według typu statku (np. statki sejsmiczne, masowce/ładunkowe/kontenerowce). Inna podzieliła popyt na długodystansowe usługi telefoniczne na klientów biznesowych i domowych, a następnie podzieliła go według poziomu wykorzystania. A trzeci segment urządzeń konsumenckich na trzy typy zakupu – urządzenia używane w nowych konstrukcjach domów, sprzedaż urządzeń zastępczych w istniejących domach i penetracja urządzeń w istniejących domach.

W myśleniu o podziałach rynku, menedżerowie muszą zdecydować, czy użyć istniejących danych na temat wielkości segmentów lub zlecić badania, aby uzyskać niezależne oszacowanie. Wiarygodne informacje publiczne na temat historycznych poziomów popytu według segmentów są dostępne dla wielu dużych gałęzi przemysłu amerykańskiego (takich jak przemysł stalowy, samochodowy i gazu ziemnego) od stowarzyszeń branżowych, rządu federalnego, gotowych opracowań ekspertów branżowych lub bieżących usług związanych z danymi rynkowymi. W przypadku niektórych rynków zagranicznych i mniej zbadanych branż w Stanach Zjednoczonych, takich jak branża etykiet, konieczne może być uzyskanie niezależnych szacunków. Jednak nawet w przypadku dobrych źródeł danych, łatwo dostępne informacje mogą nie być podzielone na najlepsze kategorie, które umożliwią przeprowadzenie wnikliwej analizy. W takich przypadkach menedżerowie muszą zdecydować, czy opracować swoje prognozy w oparciu o dostępne dane historyczne, czy też podjąć własne programy badań rynku, które mogą być czasochłonne i kosztowne.

Należy pamiętać, że podczas gdy taka segmentacja jest wystarczająca do prognozowania całkowitego popytu, może nie tworzyć kategorii przydatnych do opracowania strategii marketingowej. Pojedynczy produkt może być napędzany przez zupełnie inne czynniki. W jednym z badań nad komponentami przemysłowymi stwierdzono, że kategorie branży konsumenckiej stanowiły dobrą podstawę do prognozowania całkowitego popytu rynkowego, ale tylko w ograniczonym stopniu pomagały w formułowaniu strategii opartej na preferencjach klientów: odróżnianiu tych, którzy kupują ze względu na cenę od tych, którzy kupują ze względu na obsługę, jakość produktu lub inne korzyści. Takie kategorie czynników zakupu zazwyczaj nie są skorelowane z kategoriami branżowymi klientów wykorzystywanymi do prognozowania. Silna siła sprzedaży może jednak zidentyfikować preferencje klientów i opracować odpowiednią taktykę dla każdego z nich.

Przewidywanie czynników napędzających popyt

Trzecim krokiem jest zrozumienie i prognozowanie czynników napędzających popyt w każdej kategorii. Można tu dobrze wykorzystać regresję i inne techniki statystyczne, aby znaleźć przyczyny zmian w popycie historycznym. Ale to dopiero początek. Trudniejszym wyzwaniem jest spojrzenie poza dane, na których łatwo można oprzeć regresję, na inne czynniki, gdzie dane są znacznie trudniejsze do znalezienia. Następnie należy opracować punkt widzenia na to, jak te inne czynniki mogą się zmienić w przyszłości.

Analiza końcowego zastosowania z przykładu papieru towarowego, papieru reprograficznego, została przedstawiona na załączonym wykresie. Zespół zarządzający, korzystając z dostępnych danych, podzielił papier reprograficzny na dwie kategorie: papier zwykły do kopiarek i papier do drukarek niebędący papierem impulsowym. Bez tego ważnego rozróżnienia czynniki wpływające na popyt zostałyby zamaskowane, co utrudniłoby skuteczne prognozowanie.

W większości przypadków menedżerowie mogą bezpiecznie założyć, że na popyt mają wpływ zarówno zmienne makroekonomiczne, jak i zmiany specyficzne dla branży. Przyglądając się zwykłemu papierowi do kopiarek, zespół wykorzystał proste i wielokrotne analizy regresji, aby sprawdzić związki z czynnikami makroekonomicznymi, takimi jak pracownicy umysłowi, populacja i wyniki gospodarcze. Większość z tych czynników miała znaczący wpływ na popyt. Intuicyjnie, dla zespołu miało również sens, że poziom aktywności biznesowej będzie związany z poziomem konsumpcji papieru. (Ekonomiści czasami odnoszą się do wzrostu popytu spowodowanego takimi czynnikami jak te, jako do „przesunięcia na zewnątrz” krzywej popytu – w kierunku większej ilości popytu przy danej cenie.)

Wzrost popytu na papier do kopiowania przekroczył jednak rzeczywiste tempo wzrostu gospodarczego i wyzwaniem było znalezienie innych czynników, które to spowodowały. Zespół wysunął hipotezę, że malejące koszty kopiowania spowodowały wzrost zużycia. Związek ten został udowodniony poprzez oszacowanie znacznych redukcji kosztów, które miały miejsce, połączenie ich z liczbą ton wyprodukowanych w czasie, a następnie stworzenie orientacyjnej krzywej popytu na papier do kopiowania. (Patrz wykres „Czynniki wpływające na popyt na papier do kopiowania”). Wyraźna zależność między kosztami a ilością oznaczała, że redukcja kosztów była ważną przyczyną wzrostu popytu w przeszłości. (Ekonomiści czasami opisują to jako przesunięcie w dół krzywej podaży prowadzące do przesunięcia w dół krzywej popytu).

Dalszy znaczący spadek kosztu na kopię wydawał się mało prawdopodobny, ponieważ spodziewano się, że koszty papieru pozostaną na tym samym poziomie, a dane wskazywały na niewielki wzrost elastyczności cenowej, nawet w przypadku dalszego spadku kosztu na kopię. Zespół doszedł więc do wniosku, że wzrost zużycia (na poziom wyników gospodarczych) prawdopodobnie będzie kontynuował tendencję spłaszczania zapoczątkowaną w 1983 roku: wzrost zużycia papieru do kopiowania będzie w dużej mierze funkcją wzrostu gospodarczego, a nie spadku kosztów, jak w przeszłości. Zespół dokonał następnie przeglądu kilku prognoz służb ekonometrycznych w celu opracowania prognozy ekonomicznej dla przypadku podstawowego.

Podobne badania zostały przeprowadzone w innych branżach. Prostym przykładem była wspomniana wcześniej analiza komponentów przemysłowych – przypadek, w którym prognoza całkowita była wykorzystywana jako tło, ale nie była krytyczna dla decyzji strategicznej firmy. W tym przypadku zespół podzielił popyt na branże go konsumujące, a następnie poprosił ekspertów z każdej branży o prognozy produkcji. Całkowity popyt na komponenty został przewidziany przy założeniu, że będzie się kształtował równolegle do prognozy uśrednionej wagowo dla tych branż klientów. Rzeczywisty popyt trzy lata później był o 2% wyższy od przewidywań zespołu, prawdopodobnie dlatego, że eksperci branżowi nie docenili wpływu ożywienia gospodarczego w latach 1984 i 1985.

W innym przykładzie zespół prognozujący popyt na morskie terminale satelitarne ekstrapolował krzywe penetracji z przeszłości dla każdej z pięciu kategorii statków. Krzywe te zostały następnie dostosowane do głównych zmian w przemyśle żeglugowym (np. dodanie przygnębiającego efektu rosnącego niedoboru ropy naftowej, usunięcie z tych historycznych trendów nienaturalnego wzrostu popytu spowodowanego wojną o Falklandy). Rzeczywista liczba trzy lata później mieściła się w granicach 1% prognozy.

Znajomość czynników napędzających popyt jest kluczowa dla sukcesu każdej prognozy popytu na całym rynku. W 1974 roku, jak wspomniałem wcześniej, większość przedsiębiorstw energetycznych używała niekompletnej prognozy całkowitego popytu, aby przewidzieć silny wzrost popytu. Na początku lat 80-tych zespół zarządzający jednej z firm postanowił jednak zbadać również potencjalne zmiany w popycie ze strony odbiorców końcowych. Zespół podzielił zapotrzebowanie na energię elektryczną na trzy tradycyjne kategorie: mieszkaniową, handlową i przemysłową. Następnie przeanalizowano różnice w zapotrzebowaniu gospodarstw domowych wynikające z większej efektywności urządzeń domowych oraz zmian w wielkości domów i stosunku liczby mieszkań wielorodzinnych do jednorodzinnych. Zapotrzebowanie przemysłowe przeanalizowano poprzez ocenę przyszłości kilku kluczowych branż zużywających energię elektryczną, zwracając szczególną uwagę na zmiany w ich całkowitej produkcji i zużyciu energii elektrycznej. To podejście oparte na wykorzystaniu końcowym znacznie obniżyło początkowe prognozy przedsiębiorstwa i doprowadziło do anulowania dwóch elektrowni o wartości 700 milionów dolarów, będących wówczas w fazie planowania.

W 1983 roku prognostycy z amerykańskiego przemysłu komputerów osobistych twierdzili, że zapotrzebowanie będzie nadal rosło w szybkim tempie, ponieważ liczba pracowników umysłowych wynosiła 50 milionów, a liczba zainstalowanych komputerów osobistych tylko 8 milionów. Jedna z firm przeprowadziła jednak bardziej szczegółową prognozę popytu, która wykazała, że wzrost wkrótce się spłaszczy. Okazało się, że ponad dwie trzecie pracowników umysłowych albo nie potrzebuje komputerów w swojej pracy – na przykład aktorzy i operatorzy wind – albo korzysta głównie z niedrogich terminali połączonych z dużymi komputerami, jak w przypadku wielu pracowników biurowych. Potencjalny rynek nie był wystarczająco duży, aby utrzymać tempo wzrostu. Rzeczywiście, rynek zaczął się spłaszczać w następnym roku.

Prognozowanie całkowitego popytu stało się kluczowe dla innej firmy, która myślała o przejęciu producenta gier wideo. Wielu uważało, że niska penetracja rynku (10% amerykańskich gospodarstw domowych) oznaczała dużo miejsca na wzrost, zanim rynek stanie się nasycony, kiedy to około 50% gospodarstw domowych będzie miało gry. Korzystając jednak z dostępnych danych, zespół zarządzający stworzył kategorie oparte na dochodach rodzin i wieku dzieci. Z analizy jasno wynikało, że główny rynek docelowy, rodziny z dziećmi o wyższych dochodach, był już dobrze spenetrowany. Rodziny o dochodach przekraczających 50 000 dolarów i dzieci w wieku od 6 do 15 lat były już spenetrowane w 75%. To stwierdzenie przekonało kierownictwo, że popyt spadnie i że proponowane przejęcie nie ma sensu. Dramatyczny spadek sprzedaży gier wideo wkrótce potem potwierdził mądrość tego osądu.

Przeprowadzanie analiz wrażliwości

Menedżerowie, którzy polegają na jednopunktowych prognozach popytu, podejmują niebezpieczne ryzyko. Niektóre zmienne makroekonomiczne, na których opierają się prognozy, mogą być błędne. Co więcej, pomimo najlepszej analizy, założenia stojące za innymi czynnikami wpływającymi na popyt również mogą być błędne, zwłaszcza jeśli na horyzoncie pojawiają się nieciągłości. Marketerzy z wyobraźnią, którzy zadają pytania typu: „Co może spowodować, że ta prognoza drastycznie się zmieni?”, tworzą najlepsze szacunki. Są oni bardziej skłonni do zidentyfikowania potencjalnych zagrożeń i nieciągłości – rozwoju konkurencyjnych technologii, konkurencyjności w branży klienta, struktur kosztowych dostawców – niż ci, którzy tego nie robią. Tak więc, gdy prognoza bazowa jest już gotowa, wyzwaniem jest określenie, jak bardzo może ona odbiegać od celu.

Na jednym poziomie, taka analiza wrażliwości może być przeprowadzona po prostu poprzez zmianę założeń i ilościowe określenie ich wpływu na popyt. Ale bardziej ukierunkowane podejście zwykle zapewnia lepszy wgląd.

Początek takiej analizy należy rozpocząć od przemyślenia i określenia ilościowego obszarów największego ryzyka strategicznego. Decyzja strategiczna jednej firmy może być dotknięta tylko wtedy, gdy popyt jest znacznie poniżej prognozy bazowej; w innym przypadku duże ryzyko może wynikać z małych błędów w prognozowaniu.

Następnie oceń prawdopodobieństwo takiego rozwoju sytuacji. W przykładzie z białą księgą prognoza bazowa przewidywała stały wzrost rynku, choć poniżej poziomów historycznych. W każdym konkretnym roku popyt może się wahać wraz z gospodarką, ale krytycznym pytaniem było, czy w pewnym momencie popyt rozpocznie długotrwały spadek. Jeśli tak, towarzysząca analiza krzywej podaży wskazywała, że ceny prawdopodobnie drastycznie spadną.

Zespół stworzył dwa scenariusze stopniowego spadku, jeden oparty w dużej mierze na zmianach w gospodarce, a drugi na zmianach w zakładanych trendach zastosowań końcowych. Scenariusze te pokazały, co mogłoby spowodować spadek popytu (np. różne tempo spadku cen kopiarek), a tym samym zapewniły podstawę do oceny prawdopodobieństwa pogorszenia koniunktury.

Determinowanie odpowiedniego wysiłku

Zarysowane powyżej ramy prognozowania mogą się sprawdzić zarówno w przypadku kompleksowych, jak i prostych ocen, ale istnieją różne sposoby przeprowadzania tych analiz. Dużym wyzwaniem w prognozowaniu popytu (podobnie jak w przypadku innych rodzajów analiz rynkowych) jest określenie odpowiedniego wysiłku dla celu projektu. Warto zadać sobie pytanie: „Jak dużo muszę wiedzieć, aby podjąć daną decyzję?”

Menedżerowie mogą zainwestować dużo czasu w takie analizy – przykład papierowy zajął około 8 osobo-tgodni, a prognoza dotycząca energii elektrycznej na dużą skalę około 14 osobo-tgodni. Niektóre firmy mają działy prognozowania, które pracują nad tymi zagadnieniami przez cały rok. Bardziej dokładne, choć czasochłonne, podejście generuje większe zaufanie, a wysiłek będzie odpowiedni, gdy prognoza popytu może znacząco wpłynąć na strategię firmy (na przykład, czy dokonać inwestycji kapitałowej o wartości kilkuset milionów dolarów) lub gdy istnieje duża niepewność co do całkowitego popytu.

Często jednak kwestie nie są skomplikowane, czas jest ograniczony lub prognoza całkowitego popytu nie jest wystarczająco ważna, aby zasłużyć na takie zaangażowanie (na przykład, firma chce dodać kilka punktów do swojego niewielkiego udziału w rynku). W takich przypadkach, menedżerowie powinni działać szybko i niedrogo. Mogą, na przykład, polegać na osądzie ekspertów lub niewyszukanych regresjach w celu prognozowania czynników wpływających na popyt. Nawet te ograniczone podejścia mogą przynieść wgląd w sytuację. Ponadto, rozpoczęcie procesu analizy popytu może pomóc menedżerom określić, czy istnieją ważne kwestie związane z popytem, które powinny być analizowane bardziej dogłębnie.

Prognozowanie całkowitego popytu może być ważne dla decyzji dotyczących strategii. Opracowanie niezależnych prognoz w czterostopniowej strukturze, którą nakreśliłem, nie tylko doprowadzi do lepszych zaleceń, ale również pomoże zbudować przekonanie i konsensus dla działań poprzez stworzenie zrozumienia czynników napędzających popyt i ryzyka związanego z prognozami.

Nawet jeśli praca jest solidna, pozostanie niepewność: nieciągłości nadal będą trudne do przewidzenia, zwłaszcza jeśli są zakorzenione w doniosłych zmianach politycznych, makroekonomicznych lub technologicznych. Jednak menedżerowie, którzy przeprowadzą swoje myślenie przez kolejne etapy tej struktury, będą mieli większe szanse na znalezienie tych nieciągłości niż ci, którzy tego nie zrobią. A ci, którzy oprą swoje strategie biznesowe na solidnej wiedzy o popycie, będą mieli znacznie większe szanse na dokonanie mądrych inwestycji i skuteczne konkurowanie.