Bisnis ritel terus-menerus mengambil keputusan mengenai apa yang mungkin akan dibeli pelanggan berikutnya. Berapa banyak persediaan yang harus dipesan? Produk mana yang akan terjual lebih cepat selama promosi? Berapa banyak stok yang harus dialokasikan ke setiap toko? Kapan peritel perlu mengisi kembali produk musiman, dan kapan pembelian harus dikurangi sebelum permintaan menurun?
Menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut secara akurat kini menjadi semakin sulit.
Peritel saat ini beroperasi melalui toko fisik, platform e-commerce, marketplace, aplikasi seluler, social commerce, dan berbagai saluran penjualan lainnya. Pada saat yang sama, preferensi pelanggan dapat berubah dengan cepat karena tren, harga, promosi, kondisi ekonomi, aktivitas pesaing, bahkan peristiwa yang tidak terduga.
Kondisi ini menciptakan tantangan peramalan ritel yang signifikan.
Peramalan tidak lagi sekadar meninjau penjualan tahun lalu dan mengasumsikan bahwa permintaan serupa akan kembali terjadi. Bisnis ritel perlu menggabungkan informasi historis dengan aktivitas penjualan terkini, ketersediaan persediaan, promosi, perilaku pelanggan, kinerja pemasok, dan faktor eksternal.
Ketika proses peramalan bergantung pada data yang tidak lengkap atau spreadsheet manual, prediksi dapat menjadi tidak akurat. Dampaknya dapat memengaruhi tingkat persediaan, modal kerja, kepuasan pelanggan, profitabilitas, dan efisiensi operasional.
Memahami tantangan peramalan ritel yang paling umum dapat membantu bisnis mengidentifikasi kelemahan dalam proses perencanaan dan mengembangkan pendekatan yang lebih andal untuk memprediksi permintaan di masa depan.
Mengapa Peramalan yang Akurat Penting dalam Ritel
Peramalan ritel berupaya memperkirakan permintaan di masa depan agar bisnis dapat menyiapkan persediaan, pembelian, tenaga kerja, logistik, dan sumber daya keuangan dengan tepat.
Tujuannya bukan untuk memprediksi masa depan secara sempurna. Tidak ada model peramalan yang dapat mengantisipasi setiap perubahan dalam perilaku konsumen. Sebaliknya, peramalan seharusnya memberikan informasi yang cukup andal bagi manajemen untuk mengambil keputusan operasional yang lebih baik.
Sebagai contoh, ketika permintaan diperkirakan terlalu rendah, produk populer dapat kehabisan stok. Pelanggan mungkin beralih ke pesaing, toko kehilangan peluang penjualan, dan tim pengisian ulang persediaan harus melakukan pemesanan darurat yang lebih mahal.
Sebaliknya, memperkirakan permintaan terlalu tinggi menimbulkan masalah yang berbeda. Kelebihan persediaan memenuhi ruang gudang dan toko sekaligus mengikat modal kerja. Pada akhirnya, peritel mungkin perlu memberikan diskon besar untuk menghabiskan stok yang tidak terjual.
Risiko ini menjadi semakin besar bagi bisnis yang mengelola ribuan SKU di berbagai lokasi.
Peramalan yang efektif membantu peritel menentukan berapa banyak persediaan yang perlu tersedia, di mana produk harus ditempatkan, kapan pengisian ulang harus dilakukan, dan bagaimana rencana pembelian perlu disesuaikan.
Namun, menghasilkan peramalan tersebut menjadi sulit ketika informasi tersebar di berbagai sistem, pola permintaan berubah dengan cepat, atau tim perencanaan terlalu bergantung pada perhitungan manual.
Inilah beberapa tantangan peramalan ritel mendasar yang pada akhirnya akan dihadapi bisnis yang terus berkembang.
1. Penjualan Historis Tidak Selalu Memprediksi Permintaan Masa Depan
Penjualan historis tetap menjadi komponen penting dalam peramalan ritel, tetapi kinerja masa lalu tidak selalu dapat memprediksi apa yang akan dibeli pelanggan selanjutnya.
Produk yang memiliki kinerja kuat pada tahun sebelumnya dapat mengalami penurunan permintaan karena preferensi pelanggan telah berubah. Sebaliknya, produk dengan penjualan historis yang relatif rendah dapat tiba-tiba menjadi populer karena eksposur media sosial, perubahan gaya hidup, atau tren pasar baru.
Faktor musiman dapat semakin mempersulit prediksi.
Peritel mungkin melihat peningkatan permintaan yang dapat diprediksi selama hari raya, periode sekolah, festival, atau kondisi cuaca tertentu. Namun, waktu dan besarnya peningkatan tersebut dapat berbeda setiap tahun.
Aktivitas promosi juga dapat mengubah pola penjualan historis. Kenaikan penjualan yang besar dalam satu bulan belum tentu mencerminkan permintaan normal apabila bisnis sedang menjalankan diskon agresif pada saat itu.
Karena itu, salah satu tantangan peramalan ritel utama adalah membedakan pola permintaan yang berulang dengan peristiwa sementara.
Bisnis yang hanya menghitung rata-rata dari penjualan historis dapat gagal memahami perbedaan tersebut. Peramalan yang lebih canggih memerlukan konteks tambahan, termasuk promosi, informasi siklus hidup produk, perubahan harga, kinerja toko, dan kondisi pasar terkini.
Informasi historis tetap bernilai, tetapi sebaiknya menjadi salah satu komponen dalam strategi peramalan, bukan satu-satunya dasar peramalan.
2. Data yang Terpisah Menciptakan Peramalan yang Tidak Lengkap
Peramalan menjadi jauh lebih sulit ketika informasi yang relevan berada di berbagai sistem yang tidak saling terhubung.
Transaksi penjualan dapat tersimpan di perangkat lunak point-of-sale. Pesanan e-commerce mungkin berada di platform lain. Informasi persediaan dapat dikelola melalui spreadsheet atau sistem gudang, sementara informasi pembelian berada di aplikasi akuntansi atau pengadaan.
Tim pemasaran juga dapat menyimpan kalender promosi secara terpisah dari sistem yang digunakan tim operasional.
Ketika tim peramalan membutuhkan informasi dari berbagai sumber tersebut, karyawan sering kali harus mengekspor data secara manual dan menggabungkan beberapa spreadsheet sebelum analisis dapat dimulai.
Hal ini menciptakan beberapa tantangan peramalan ritel.
Informasi mungkin mencakup periode pelaporan yang berbeda. Nama produk atau struktur SKU mungkin tidak sama antar sistem. Data persediaan bahkan dapat sudah kedaluwarsa saat peramalan selesai disusun.
Karyawan juga dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengumpulkan, membersihkan, dan merekonsiliasi informasi dibandingkan benar-benar menganalisis permintaan.
Informasi yang terpisah juga menciptakan masalah lain, yaitu manajemen mungkin tidak memiliki gambaran bisnis secara menyeluruh.
Sebagai contoh, suatu produk dapat terlihat memiliki permintaan yang lemah di satu toko, sementara permintaan online di wilayah geografis yang sama justru meningkat secara signifikan.
Ketika saluran penjualan dianalisis secara terpisah, model peramalan dapat melewatkan pola penting.
Mengintegrasikan informasi operasional membantu peritel membuat peramalan berdasarkan gambaran aktivitas bisnis aktual yang lebih luas dan konsisten.
3. Belanja Omnichannel Membuat Permintaan Lebih Sulit Diprediksi
Pelanggan modern jarang berinteraksi dengan peritel hanya melalui satu saluran.
Seorang pelanggan dapat menemukan produk melalui media sosial, mencari informasi di situs web, mengunjungi toko fisik untuk melihat produk secara langsung, lalu akhirnya membeli melalui aplikasi seluler.
Pelanggan juga dapat memesan produk secara online lalu mengambilnya di toko, mengembalikan pembelian e-commerce ke toko fisik, atau memeriksa ketersediaan stok sebelum menentukan tempat pembelian.
Perilaku seperti ini membuat peramalan permintaan menjadi jauh lebih kompleks.
Model peramalan tradisional sering memperlakukan setiap toko sebagai lokasi penjualan yang berdiri sendiri. Namun, ritel omnichannel memerlukan perspektif yang lebih luas karena permintaan dapat berpindah antar saluran.
Perencanaan persediaan karena itu perlu mempertimbangkan bukan hanya berapa banyak produk yang mungkin dibeli pelanggan, tetapi juga di mana pembelian tersebut kemungkinan terjadi dan bagaimana persediaan dapat didistribusikan secara efisien.
Tanpa visibilitas yang terintegrasi, bisnis dapat menghadapi situasi ketika satu lokasi memiliki kelebihan persediaan, sementara lokasi lain atau saluran online justru kehabisan produk yang sama.
Mengatasi tantangan peramalan ritel ini mengharuskan peritel menggabungkan informasi dari toko, e-commerce, gudang, marketplace, dan saluran penjualan lainnya.
Pandangan yang terpadu mempermudah bisnis memahami total permintaan pelanggan dibandingkan menganalisis setiap saluran secara terpisah.
4. Promosi Dapat Mengganggu Pola Permintaan Normal
Promosi dirancang untuk memengaruhi perilaku pelanggan, sehingga secara langsung juga dapat memengaruhi akurasi peramalan.
Diskon, paket bundel, program loyalitas, penawaran waktu terbatas, dan kampanye iklan dapat menghasilkan peningkatan penjualan sementara.
Apabila sistem peramalan memperlakukan transaksi tersebut sebagai permintaan normal, peramalan selanjutnya dapat menjadi terlalu tinggi.
Sebagai contoh, anggap suatu produk biasanya terjual 1.000 unit per bulan, tetapi terjual 2.000 unit selama kampanye promosi besar. Menggunakan rata-rata historis sederhana dapat membuat tim pembelian memesan persediaan jauh lebih banyak dibandingkan kebutuhan permintaan normal.
Situasi sebaliknya juga dapat terjadi.
Promosi dapat menarik pelanggan dari produk lain dalam kategori yang sama. Penjualan produk yang dipromosikan meningkat, sementara permintaan terhadap produk serupa untuk sementara menurun.
Tantangan peramalan ritel menjadi semakin kompleks ketika peritel mengelola banyak kampanye yang saling tumpang tindih di berbagai kategori dan saluran penjualan.
Karena itu, proses peramalan perlu menyertakan informasi kontekstual mengenai kapan promosi dilakukan, besarnya diskon, aktivitas pemasaran, toko yang ikut serta, serta peningkatan penjualan yang dihasilkan.
Seiring waktu, peritel dapat membandingkan kampanye yang serupa dan memahami dengan lebih baik bagaimana jenis promosi tertentu memengaruhi permintaan.
Hal ini membantu tim pembelian dan merchandising menyiapkan persediaan untuk kampanye tanpa otomatis menganggap peningkatan penjualan sementara akan terus berlanjut setelah promosi berakhir.
5. Produk Baru Memiliki Sedikit atau Tidak Ada Data Historis
Meramalkan permintaan produk baru merupakan tantangan tersendiri karena model permintaan tradisional sangat bergantung pada informasi historis.
Ketika peritel memperkenalkan SKU yang benar-benar baru, mungkin belum ada transaksi sebelumnya yang dapat digunakan untuk memperkirakan bagaimana respons pelanggan.
Tim dapat memperkirakan permintaan menggunakan informasi dari produk serupa, kategori produk, toko pembanding, rekomendasi pemasok, atau riset pasar.
Namun, produk yang terlihat serupa sekalipun dapat memiliki performa yang sangat berbeda.
Pengenalan merek, harga, kemasan, penempatan produk, eksposur pemasaran, ulasan pelanggan, dan produk pesaing semuanya dapat memengaruhi penjualan.
Ketidakpastian ini membuat peramalan produk baru menjadi salah satu tantangan peramalan ritel yang paling sulit diatasi.
Karena itu, peramalan perlu diperbarui secara rutin setelah produk diluncurkan.
Informasi penjualan awal dapat menunjukkan apakah asumsi awal realistis. Jika permintaan jauh melebihi perkiraan, tim pembelian mungkin perlu meningkatkan pengisian ulang dengan cepat. Jika penjualan lebih lemah, pesanan dapat dikurangi sebelum kelebihan persediaan menumpuk.
Peritel dengan proses peramalan yang lebih responsif dapat terus memasukkan data transaksi baru tanpa harus menunggu siklus perencanaan bulanan atau kuartalan berikutnya.
Dengan demikian, peramalan menjadi proses yang berkelanjutan, bukan sekadar prediksi statis yang dibuat sebelum peluncuran.
6. Ketersediaan Persediaan Dapat Mengaburkan Data Penjualan
Salah satu masalah peramalan yang sering terabaikan adalah perbedaan antara penjualan dan permintaan pelanggan yang sebenarnya.
Misalnya, sebuah toko menjual 100 unit produk lalu kehabisan stok selama lima hari. Catatan penjualan historis mungkin hanya menunjukkan 100 unit tersebut, padahal pelanggan bisa saja mencoba membeli jauh lebih banyak selama periode kehabisan stok.
Model peramalan yang hanya menggunakan transaksi yang berhasil diselesaikan dapat menafsirkan angka yang lebih rendah tersebut sebagai permintaan yang lemah.
Akibatnya, siklus pembelian berikutnya dapat kembali menerima persediaan yang tidak mencukupi.
Hal ini menciptakan pola berulang ketika kekurangan stok terus terjadi karena penjualan historis meremehkan minat pelanggan yang sebenarnya.
Tantangan peramalan ritel seperti ini menunjukkan mengapa ketersediaan persediaan perlu dianalisis bersamaan dengan penjualan.
Peritel perlu memahami kapan produk tidak tersedia, berapa lama terjadi kehabisan stok, apakah pelanggan beralih ke produk pengganti, serta apakah permintaan berpindah ke toko lain atau saluran online.
Prinsip yang sama berlaku untuk produk yang dihentikan, keterlambatan pengiriman pemasok, serta persediaan yang tercatat dalam sistem tetapi sebenarnya tidak dapat dijual karena rusak, telah dipesan, atau terdapat ketidaksesuaian catatan stok.
Menggabungkan informasi penjualan dan persediaan memberikan gambaran permintaan yang lebih akurat dibandingkan hanya mengandalkan riwayat transaksi.
7. Lead Time Pemasok Menambah Lapisan Ketidakpastian
Peramalan permintaan yang akurat tidak secara otomatis menjamin ketersediaan persediaan.
Peritel juga perlu memahami berapa lama waktu yang dibutuhkan pemasok untuk memproduksi, menyiapkan, dan mengirimkan produk.
Sebuah peramalan mungkin dengan tepat memprediksi peningkatan permintaan empat minggu mendatang, tetapi informasi tersebut menjadi kurang berguna apabila pemasok membutuhkan delapan minggu untuk mengirimkan persediaan tambahan.
Lead time juga dapat berubah-ubah.
Pengiriman internasional dapat terpengaruh oleh kepadatan pelabuhan, kapasitas transportasi, prosedur bea cukai, keterlambatan produksi, kondisi cuaca, atau gangguan rantai pasok lainnya.
Pemasok lokal pun dapat mengalami keterbatasan produksi atau kekurangan bahan baku.
Faktor-faktor ini menjadikan keandalan pemasok sebagai bagian penting dalam peramalan ritel.
Keputusan pembelian perlu mempertimbangkan prediksi permintaan bersama lead time, persediaan yang tersedia, safety stock, purchase order yang telah dikonfirmasi, dan estimasi tanggal kedatangan.
Tanpa visibilitas ini, peritel dapat terlambat mengidentifikasi perubahan permintaan sehingga sulit merespons secara efektif.
Salah satu cara mengurangi tantangan peramalan ritel ini adalah dengan rutin menganalisis kinerja pemasok. Bisnis dapat membandingkan tanggal pengiriman yang dijanjikan dengan tanggal kedatangan aktual dan mengidentifikasi pemasok atau kategori produk yang memiliki tingkat variasi lebih tinggi.
Dengan demikian, peramalan dapat terhubung dengan pengadaan dan perencanaan persediaan, bukan berjalan sebagai aktivitas analitis yang terpisah.
8. Peramalan Manual dengan Spreadsheet Sulit Dikembangkan dalam Skala Besar
Spreadsheet dapat berguna ketika peritel mengelola katalog produk yang relatif kecil atau jumlah lokasi yang terbatas.
Namun, seiring bisnis berkembang, model peramalan dapat dengan cepat menjadi semakin kompleks.
Peritel yang mengelola ribuan SKU di puluhan toko mungkin memerlukan peramalan untuk setiap kombinasi produk dan lokasi. Karyawan yang berbeda dapat mengelola file terpisah untuk kategori, toko, gudang, atau rencana pembelian.
Formula menjadi semakin sulit dipelihara. Karyawan dapat membuat versi berbeda dari peramalan yang sama, sehingga tidak jelas dokumen mana yang berisi asumsi terbaru.
Proses menyalin dan menempel data secara manual juga dapat menimbulkan kesalahan yang memengaruhi keputusan pembelian.
Keterbatasan lain adalah kecepatan.
Saat tim selesai mengumpulkan laporan penjualan, menggabungkan spreadsheet, memeriksa formula, dan mendapatkan persetujuan, transaksi terbaru mungkin sudah mengubah gambaran permintaan.
Tantangan peramalan ritel ini menjadi semakin terlihat ketika bisnis berkembang.
Spreadsheet tidak harus sepenuhnya ditinggalkan. Spreadsheet tetap berguna untuk analisis ad hoc dan pemodelan skenario.
Namun, proses inti peramalan akan semakin terbantu dengan sistem terpusat yang memungkinkan informasi penjualan, persediaan, pembelian, dan keuangan dianalisis tanpa harus terus memindahkan data antar file.
Otomatisasi dapat mengurangi pekerjaan administratif dan memberi lebih banyak waktu kepada karyawan untuk menyelidiki pola permintaan yang tidak biasa serta mengambil keputusan perencanaan.
Meningkatkan Akurasi Peramalan dengan Data Ritel yang Terintegrasi
Mengatasi tantangan peramalan ritel biasanya dimulai dengan meningkatkan kualitas dan ketersediaan informasi.
Peritel perlu terlebih dahulu mengidentifikasi data apa saja yang saat ini digunakan untuk membuat peramalan dan dari mana informasi tersebut berasal.
Riwayat penjualan penting, tetapi proses peramalan juga dapat memanfaatkan tingkat persediaan, purchase order, lead time pemasok, promosi, retur, perubahan harga, kinerja toko, aktivitas e-commerce, dan informasi siklus hidup produk.
Langkah berikutnya adalah mengurangi fragmentasi data yang tidak diperlukan.
Ketika informasi dapat bergerak otomatis antar sistem operasional, tim peramalan dapat bekerja dengan data yang lebih aktual dan konsisten.
Peritel juga sebaiknya tidak memperlakukan hasil peramalan sebagai angka yang bersifat permanen.
Peramalan permintaan perlu ditinjau secara rutin dan dibandingkan dengan hasil aktual. Perbedaan besar antara penjualan yang diperkirakan dan penjualan aktual dapat membantu tim menyelidiki apa yang berubah.
Mungkin suatu promosi menghasilkan permintaan lebih tinggi dari perkiraan. Pesaing mungkin mengubah harga. Masalah pemasok dapat membatasi ketersediaan persediaan. Sebuah produk mungkin tiba-tiba menjadi populer di wilayah tertentu.
Wawasan seperti ini dapat membantu meningkatkan asumsi peramalan di masa depan.
Peritel juga dapat menggunakan metode peramalan yang berbeda untuk kategori produk yang berbeda. Produk kebutuhan sehari-hari yang stabil mungkin membutuhkan model yang berbeda dari produk musiman, barang promosi, produk fesyen, atau SKU yang baru diluncurkan.
Tujuannya adalah menciptakan proses peramalan yang cukup fleksibel untuk mencerminkan cara bisnis benar-benar beroperasi.
Menghubungkan Peramalan dengan ERP dan Operasional Bisnis
Peramalan menjadi lebih bermanfaat ketika prediksi terhubung langsung dengan keputusan operasional.
Peramalan permintaan seharusnya memengaruhi pembelian, pengisian ulang persediaan, perencanaan gudang, proyeksi arus kas, dan perencanaan keuangan.
Di sinilah platform ERP terintegrasi dapat memberikan nilai tambahan.
Alih-alih mempertahankan versi terpisah dari informasi penjualan, persediaan, pengadaan, dan keuangan, sistem ERP dapat menyediakan lingkungan terpusat di mana berbagai proses bisnis menggunakan data yang konsisten.
Bagi bisnis ritel yang berkembang, platform seperti Oracle NetSuite dapat menghubungkan manajemen keuangan, persediaan, manajemen pesanan, pembelian, dan pelaporan dalam satu platform bisnis berbasis cloud yang lebih luas.
Hal ini tidak otomatis menghilangkan tantangan peramalan ritel. Peramalan tetap bergantung pada data yang tepat, asumsi bisnis yang relevan, dan evaluasi secara berkelanjutan.
Namun, informasi yang terintegrasi dapat menghilangkan banyak hambatan operasional yang membuat proses peramalan menjadi lebih sulit dari yang seharusnya.
Sebagai contoh, tim dapat membandingkan tren penjualan dengan persediaan saat ini, purchase order yang masih terbuka, informasi pemasok, dan data keuangan tanpa harus terus menggabungkan laporan dari aplikasi yang tidak saling terhubung.
Visibilitas yang lebih baik juga membuat hasil peramalan menjadi lebih mudah ditindaklanjuti.
Ketika manajemen mengidentifikasi peningkatan permintaan, tim pembelian dan persediaan dapat mengevaluasi apakah stok yang tersedia serta pesanan yang akan datang sudah mencukupi. Ketika peramalan menunjukkan penjualan melambat, bisnis dapat menyesuaikan pembelian sebelum terjadi penumpukan persediaan.
Bagi peritel yang berkembang ke lebih banyak toko, produk, dan saluran penjualan, hubungan antara peramalan dan operasional sehari-hari menjadi semakin penting.
Peramalan Ritel Harus Mendukung Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat
Peramalan ritel akan selalu melibatkan ketidakpastian.
Preferensi pelanggan berubah, pesaing memperkenalkan produk baru, promosi memengaruhi perilaku pembelian, pemasok mengalami keterlambatan, dan berbagai peristiwa tak terduga dapat mengganggu pola yang sebelumnya stabil.
Karena itu, tujuannya bukan menciptakan peramalan yang tidak pernah berubah.
Sebaliknya, peritel membutuhkan proses yang dapat mendeteksi perubahan dengan cepat dan membantu pengambil keputusan merespons berdasarkan informasi yang lebih baik.
Banyak tantangan peramalan ritel sebenarnya bukan berasal dari algoritma peramalan itu sendiri, melainkan dari lingkungan yang mendukung proses tersebut. Sistem yang tidak terhubung, data yang tidak konsisten, laporan yang terlambat, spreadsheet manual, visibilitas persediaan yang terbatas, serta kurangnya komunikasi antar departemen semuanya dapat mengurangi efektivitas peramalan.
Memperbaiki fondasi ini dapat memberikan dampak yang signifikan.
Peritel yang mengintegrasikan informasi penjualan, persediaan, pembelian, promosi, dan keuangan memperoleh pandangan yang lebih jelas mengenai apa yang sedang terjadi di seluruh bisnis. Hasil peramalan kemudian dapat dibandingkan dengan kinerja aktual dan disesuaikan ketika kondisi berubah.
Teknologi dapat mendukung proses ini, tetapi peramalan tetap perlu terhubung dengan pengetahuan bisnis. Tim merchandising, keuangan, pembelian, operasional, dan toko sering memahami berbagai faktor yang tidak dapat dijelaskan hanya melalui data historis.
Menggabungkan pengetahuan operasional tersebut dengan informasi yang terintegrasi dan tepat waktu dapat menciptakan pendekatan peramalan yang lebih praktis.
Seiring bisnis ritel berkembang, peramalan menjadi semakin penting karena kesalahan perencanaan kecil yang terjadi pada ribuan produk dan berbagai lokasi dapat menimbulkan konsekuensi finansial yang besar.
Mengatasi tantangan peramalan ritel sejak dini dapat membantu peritel mengurangi kelebihan persediaan, membatasi risiko kehabisan stok, menggunakan modal kerja secara lebih efisien, dan merespons perubahan permintaan pelanggan dengan lebih cepat.
Pada akhirnya, proses peramalan terbaik bukan sekadar proses yang menghasilkan prediksi paling canggih. Proses terbaik adalah yang menyediakan informasi andal pada waktu yang tepat dan membantu bisnis mengambil keputusan yang lebih baik mengenai apa yang perlu dibeli, di mana persediaan perlu ditempatkan, serta seberapa cepat bisnis harus merespons ketika permintaan berubah.
