Demand Forecasting: Manfaat, Jenis, Metode, Cara, & Contohnya

Kamu sering lihat toko kehabisan stok barang yang lagi hype atau malah numpuk barang yang nggak laku? Atau mungkin kamu lagi career switch dan pengen banget ngerti gimana caranya perusahaan bisa tahu berapa banyak produk yang harus disiapkan biar pas dengan permintaan pasar?

Banyak banget yang masih bingung gimana caranya memprediksi pasar, padahal demand forecasting adalah kunci banget buat suksesnya sebuah bisnis. Kalau salah hitung, bisa-bisa perusahaan rugi besar atau kehilangan banyak pelanggan!

Bayangin deh, di saat kompetitor udah bisa nyetok barang dengan presisi, kamu masih tebak-tebak buah manggis soal jumlah produksi. Jangan sampai cuma karena nggak bisa meramalkan permintaan, bisnismu keteteran, pelanggan lari, atau modal nyangkut di gudang.

Nah, kali ini MinDi mau kupas tuntas demand forecasting. Setelah baca ini, kamu bakal punya bekal menjadi profesional dalam meramalkan masa depan bisnis! Yuk, siap-siap!

Baca Juga: Supply Chain Management: Tujuan, Jenis, Tahapan, & Contohnya

Apa Itu Demand Forecasting?

Demand forecasting adalah proses memperkirakan permintaan konsumen terhadap produk atau layanan di masa depan berdasarkan data historis, tren pasar, musim, hingga kondisi ekonomi.

Tujuannya membantu perusahaan mengambil keputusan strategis terkait produksi, persediaan, pemasaran, dan distribusi agar tetap efisien dan kompetitif.

Dalam praktiknya, demand forecasting bisa kamu lakukan secara kualitatif maupun kuantitatif tergantung pada ketersediaan data dan kompleksitas bisnis.

Mengapa Demand Forecasting Penting bagi Perusahaan?

Warga Bimbingan, demand forecasting itu penting banget bagi perusahaan karena menjadi fondasi bagi hampir semua keputusan strategis dan operasional.

Dengan memprediksi permintaan secara akurat, perusahaan bisa mengoptimalkan tingkat persediaan barang, menghindari kekurangan stok atau kelebihan stok. 

Prediksi ini juga membantu dalam perencanaan produksi, alokasi sumber daya, strategi pemasaran, hingga pengambilan keputusan investasi. Tanpa demand forecasting yang baik, perusahaan ibarat berlayar di lautan tanpa peta, rentan terhadap ketidakpastian dan kerugian finansial.

Baca Juga: Cara Efektif Scale Up Bisnis untuk Pertumbuhan Pesat

Jenis-Jenis Demand Forecasting

Demand forecasting ada berbagai jenis, tergantung pada kebutuhan bisnis dan seberapa jauh waktu proyeksi yang kamu butuhkan. Berikut penjelasan 6 jenis demand forecasting beserta contohnya.

1. Passive Demand Forecasting

Jenis ini mengandalkan data penjualan masa lalu untuk memprediksi permintaan di masa depan. Pendekatannya sederhana tanpa perlu analisis statistik atau studi tren ekonomi.

Misalnya, toko kelontong dengan volume penjualan stabil setiap tahun bisa menggunakan metode ini karena ritme permintaan cenderung tidak berubah drastis.

2. Active Demand Forecasting

Active demand forecasting adalah pendekatan proyeksi yang menggabungkan riset pasar, kampanye pemasaran, serta rencana ekspansi bisnis. Pendekatan ini cocok untuk perusahaan yang sedang berkembang atau baru memulai, karena banyak mengandalkan data eksternal.

Sebagai contoh, startup F&B yang merambah pasar baru bisa menggunakan tren ekonomi regional dan strategi digital marketing untuk memprediksi lonjakan permintaan.

3. Short-Term Projections

Jenis proyeksi ini fokus pada 3 hingga 12 bulan ke depan dan sangat berguna untuk bisnis dengan rantai pasok just-in-time. Perusahaan dapat dengan cepat menyesuaikan strategi berdasarkan data penjualan real-time. 

Misalnya, toko fashion yang mengikuti musim akan sangat terbantu untuk mengatur stok agar tidak menumpuk atau kehabisan produk tren terbaru.

4. Long-Term Projections

Long-term forecasting memproyeksikan permintaan hingga 1–4 tahun ke depan untuk membantu perusahaan merancang arah pertumbuhan. Meski sebagian besar didasarkan pada data dan riset, proyeksi jangka panjang juga melibatkan aspirasi bisnis.

Contohnya, perusahaan manufaktur yang ingin berekspansi ke luar negeri dapat menggunakan model ini untuk memprediksi kebutuhan produksi dan infrastruktur pendukungnya.

5. External Macro Forecasting

External macro forecasting adalah metode yang menyoroti pengaruh tren ekonomi makro terhadap permintaan produk secara luas.

Meskipun fokus utamanya bukan pertumbuhan, perusahaan tetap perlu memperhitungkan faktor eksternal seperti harga bahan baku dan stabilitas politik.

Misalnya, produsen elektronik menggunakan pendekatan ini untuk mengantisipasi dampak fluktuasi nilai tukar terhadap biaya impor. Salah satu aspek penting dalam demand forecasting adalah kesiapan menghadapi variabel eksternal.

5. Internal Business Forecasting

Internal forecasting fokus pada kapasitas internal bisnis untuk memenuhi permintaan pelanggan dan mencapai target pertumbuhan. Analisis ini meninjau keuangan, margin laba, SDM, dan operasional supply chain secara menyeluruh.

Misalnya, restoran waralaba yang memproyeksikan pembukaan 10 cabang dalam setahun perlu menilai apakah kapasitas dapur pusat dan staf cukup memadai, hal yang tak kalah penting dari demand forecasting adalah kesiapan operasional internal.

5 Metode Demand Forecasting

Sumber: Pexels

Untuk bisa memprediksi permintaan secara akurat, perusahaan perlu memilih metode forecasting yang paling sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik bisnisnya. Nah, berikut 5 metode demand forecasting yang umum digunakan.

1. Trend Projection

Trend projection mengandalkan data penjualan masa lalu untuk memperkirakan penjualan di masa depan. Metode ini cukup sederhana dan cocok untuk bisnis dengan data historis yang stabil.

Namun, perlu diperhatikan jika ada anomali, seperti lonjakan penjualan karena produk viral atau penurunan akibat gangguan teknis. Misalnya, toko online yang sempat diretas.

Contoh, brand skincare lokal memproyeksikan penjualan tahun depan berdasarkan tren 3 tahun terakhir, sambil mengecualikan lonjakan saat sempat masuk TV nasional.

2. Market Research

Metode ini menggunakan data dari survei pelanggan untuk memperkirakan permintaan di masa mendatang. Meski butuh waktu dan tenaga, metode ini sangat berguna untuk memahami karakteristik dan preferensi pelanggan, terutama bagi bisnis baru.

Misalnya, startup fashion bisa melakukan survei ke 1.000 pelanggan potensial untuk tahu warna dan desain paling diminati, lalu memanfaatkannya untuk merancang koleksi mendatang.

3. Sales Force Composite

Sales force composite memanfaatkan opini dan prediksi dari tim sales yang berinteraksi langsung dengan pelanggan. Metode ini mengumpulkan masukan dari sales lalu mendiskusikannya bersama manajemen untuk menyusun proyeksi permintaan.

Contoh, tim penjualan alat berat memberikan insight bahwa permintaan akan naik di awal tahun karena proyek pemerintah, data yang bisa sangat krusial untuk penyesuaian stok dan distribusi.

4. Metode Delphi

Metode Delphi menggunakan opini para ahli yang dikumpulkan secara anonim dalam beberapa putaran diskusi tertulis hingga tercapai konsensus. Teknik ini cocok untuk proyeksi jangka panjang atau pasar baru yang belum memiliki data historis kuat.

Contohnya, perusahaan teknologi yang ingin masuk ke pasar Asia Tenggara bisa mengundang pakar regional untuk memberikan pandangan mereka melalui metode ini, sehingga keputusan ekspansi lebih tepat sasaran.

5. Econometric

Econometric forecasting menggabungkan data penjualan dengan faktor eksternal seperti kondisi ekonomi, suku bunga, atau inflasi. Dengan model matematika, metode ini memetakan hubungan antar variabel untuk memprediksi permintaan.

Misalnya, saat tingkat utang rumah tangga naik, permintaan jasa renovasi rumah pun ikut meningkat. Kombinasi data yang bisa dihitung dan diprediksi secara kuantitatif lewat model econometric.

Baca Juga: Apa itu Demand Management? Pengertian, Fungsi & Tahapannya

Bagaimana Cara Melakukan Demand Forecasting?

Biar bisa ambil keputusan bisnis yang lebih tepat, kamu perlu tahu langkah-langkah melakukan demand forecasting secara sistematis. Yuk, cek tahap-tahapnya berikut ini!

1. Kumpulkan Data Historis Penjualan

Langkah awal dimulai dari mengumpulkan data penjualan di masa lalu. Data ini jadi dasar untuk menganalisis tren, pola musiman, atau fluktuasi permintaan.

Contohnya, bisnis minuman kekinian bisa menelusuri data penjualan 12 bulan terakhir untuk melihat kapan permintaan tertinggi terjadi, biasanya di musim panas atau saat promo besar.

2. Tentukan Tujuan Forecasting

Supaya hasilnya lebih terarah, kamu perlu tahu dulu tujuan utama dari demand forecasting adalah apa. Bisa untuk merencanakan stok, memperkirakan kapasitas produksi, atau menyiapkan anggaran pemasaran.

Misalnya, perusahaan kosmetik ingin memperkirakan permintaan untuk produk baru menjelang musim liburan agar stok bisa disiapkan sejak awal.

3. Pilih Metode yang Tepat

Setiap bisnis punya kebutuhan dan konteks berbeda, makanya pemilihan metode forecasting harus disesuaikan. Kalau punya data historis lengkap, bisa pakai trend projection, sedangkan startup baru mungkin lebih cocok pakai market research.

Misalnya, brand fashion yang sudah mapan memilih trend projection, sementara brand baru gunakan survei online buat mengumpulkan data awal.

4. Analisis Data dan Buat Proyeksi

Setelah punya data dan metode, langkah berikutnya adalah menganalisis data lalu membuat proyeksi permintaan. Analisis ini bisa mencakup identifikasi pola musiman, pengaruh promo, hingga perubahan perilaku konsumen.

Contoh, toko elektronik melihat adanya lonjakan permintaan tiap awal tahun karena tren belanja gadget baru, lalu memproyeksikan kenaikan serupa di tahun berikutnya.

5. Evaluasi dan Revisi Forecast Secara Berkala

Forecasting bukan proses sekali jalan, forecast harus dievaluasi dan diperbarui secara berkala agar tetap relevan. Tujuan dari demand forecasting adalah membantu bisnis tetap adaptif terhadap perubahan pasar.

Misalnya, saat ada perubahan tren gaya hidup atau muncul pesaing baru, brand pakaian olahraga perlu revisi prediksi permintaan mereka agar strategi pemasaran tetap efektif.

Contoh Demand Forecasting

Contoh nyata demand forecasting bisa dilihat pada bisnis makanan cepat saji. Misalnya, sebuah restoran ayam goreng melakukan analisis data penjualan 12 bulan terakhir dan menemukan penjualan meningkat signifikan setiap akhir pekan dan selama bulan Ramadan.

Berdasarkan pola tersebut, manajemen bisa memperkirakan permintaan di periode yang sama tahun depan dan menyiapkan stok bahan baku serta tenaga kerja tambahan untuk menghindari kekurangan atau keterlambatan layanan.

Contoh lainnya datang dari bisnis e-commerce yang menjual produk fashion. Menjelang musim liburan akhir tahun, mereka menggunakan metode trend projection dan market research untuk memproyeksikan lonjakan permintaan. 

Dengan hasil forecast tersebut, tim logistik bisa menambah armada pengiriman dan gudang sementara, serta tim pemasaran bisa menyesuaikan kampanye promosi agar tepat sasaran. Demand forecasting seperti ini membantu operasional lebih efisien dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Baca Juga: 10 Persaingan Bisnis di Era Digital & Tips Menghadapinya

Yuk, Kuasai Demand Forecasting bareng dibimbing.id!

Warga Bimbingan udah makin tercerahkan kan soal demand forecasting? Kalau kamu serius pengen menguasai skill penting di dunia kerja yang dicari banyak industri, sekarang kesempatan terbaikmu! Yuk, gabung di Program Bootcamp dibimbing.id!

Kamu bakal dibimbing sama 338+ mentor berpengalaman dengan materi terlengkap mulai dari Data Science/Data Analyst, UI/UX Design, Human Resources, AI & Machine Learning, Digital Marketing hingga English Class.

Nikmati belajar dengan silabus terlengkap, praktek nyata biar kamu punya portofolio, gratis mengulang kelas, dan yang paling penting, 3400+ career shifter sudah merasa terbantu, dan kami punya 840+ hiring partner buat menyalurkan kamu ke dunia kerja impianmu.

Masih ragu "Apakah harus punya pengalaman dulu baru bisa ikut bootcamp" atau "Bagaimana cara dibimbing.id membantu saya membuat portofolio yang kuat?" Kalau ada pertanyaan kayak gitu atau lainnya, konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karier impianmu lho!

Referensi

1. Demand forecasting: types, methods, and examples [Buka]
2. Demand forecasting for the modern supply chain [Buka]