Efterfrågedata

Efterfrågedata avser information som beskriver hur stor efterfrågan är på varor och tjänster inom en marknad över tid. Begreppet omfattar faktisk försäljning, köpsintentioner och säsongs- och prisrelaterade variationer. Efterfrågedata används för att förstå marknadsbeteende, planera produktion och optimera lager.

Källor till efterfrågedata inkluderar försäljningsdata från detaljhandel och e-handel, lojalitetsprogram, webbstatistik, söktrender, marknadsundersökningar, pris- och kampanjinformation samt offentliga statistikkällor. Kombinationen av interna och externa källor ger en bredare och mer nyanserad bild av efterfrågan.

Användningsområden inkluderar prognostisering av framtida försäljning, inventarie- och försörjningskedjeplanering, prissättning, kampanjplanering och produktutveckling. För företag är efterfrågedata centrala för att balansera utbud med väntad försäljning och minimera kostnader relaterade till överskott eller brist.

Metoder som används för att analysera efterfrågedata omfattar tidsserieanalys (till exempel ARIMA), säsongsjustering, regressionsmodeller och mer avancerad maskininlärning för prediktiv analys. Efterfrågedata används ofta tillsammans med utbudsdatan för att möjliggöra demand planning och snabbare respons i leveranskedjan.

Begränsningar och integritet är viktiga att beakta. Data kan vara föråldrade, skeva eller missvisande på grund av urval, mättekniker eller bristande representativitet. Dataskydd och sekretess regleras av GDPR och andra lagar, vilket påverkar hur data samlas in, lagras och används. I praktiken flätas begreppet ofta samman med efterfrågeanalys, prognoser och demand sensing.