Cara Forecasting Penjualan dengan AI: Super Mudah!

Saya ingin berbagi cara melakukan forecasting yang super mudah. Mungkin sebagian dari Anda bertanya, apa itu forecasting?

Forecasting adalah proses merencanakan berapa stok atau produksi yang kita butuhkan untuk periode yang akan datang. Ini bisa untuk seminggu, sebulan, 3 bulan, atau bahkan setahun ke depan, tergantung pada kapasitas keuangan, produksi, atau impor masing-masing bisnis. Intinya, forecasting adalah meramal atau memprediksi.

Cara forecasting saat ini jauh lebih mudah dibandingkan sebelum era AI. Dulu, kita harus berhadapan dengan perhitungan rumit dan pemahaman statistik yang mendalam. Sekarang, itu tidak lagi diperlukan. Saya akan menjelaskan caranya.

Data Penting untuk Forecasting

Ada setidaknya tiga data penting yang saya butuhkan untuk melakukan forecasting yang efektif:

1. Stok hari ini: Anda harus tahu berapa stok produk Anda saat ini di gudang. Tanpa data ini, forecasting menjadi tidak relevan, karena bisa jadi stok Anda sudah terlalu banyak atau bahkan kosong.
2. Penjualan 7 hari terakhir: Data ini memberi gambaran tren penjualan jangka pendek.
3. Penjualan 30 hari terakhir: Data ini menunjukkan tren penjualan jangka menengah.

Kedua data penjualan terakhir ini perlu 'dioverlap' agar AI dapat memahami tren pasar dengan lebih baik, apakah produk sedang mengalami downtrend atau uptrend. Anda juga bisa memodifikasi dengan data 6 minggu ke belakang atau menggunakan time series. Namun, untuk menjaga kesederhanaan, saya rasa tiga data ini sudah cukup. Selebihnya, silakan bereksperimen sendiri.

Pentingnya Kode SKU yang Benar

Satu hal yang tidak kalah penting adalah kode SKU (Stock Keeping Unit) produk Anda harus sudah benar dan konsisten. Jika kode SKU tidak tepat di antara ketiga data ini, maka data tidak akan saling terhubung dan AI tidak akan bisa bekerja secara efektif.

Hindari deskripsi produk yang ambigu seperti 'jilbab merah yang ada putihnya'. AI akan kesulitan memahami jika hanya diberikan judul produk. Kode SKU sangat penting tidak hanya untuk forecasting, tetapi juga untuk pembukuan, pembaruan stok, manajemen omni-channel, dan banyak lagi.

Jika Anda ingin mempelajari cara penulisan kode SKU yang benar dan mengelola banyak toko, Anda bisa bergabung dengan bootcamp saya bersama Mas Sony Kurniawan. Kunjungi ghanirozaqi.com untuk informasi lebih lanjut. Mengelola banyak toko tanpa SKU hampir tidak mungkin. Jadi, untuk forecasting yang akurat dan ilmiah, kode SKU adalah wajib.

Langkah-langkah Forecasting dengan AI

Setelah menyiapkan ketiga data tadi dalam bentuk Excel (bisa diekspor dari platform seperti Shopee atau Bigseller), langkah selanjutnya adalah membuka dua alat AI sekaligus, misalnya Gemini dan ChatGPT, atau kombinasi lain yang Anda suka.

Saya selalu menyarankan untuk menggunakan minimal dua AI. Mengandalkan hanya satu AI bisa berbahaya karena tidak ada entitas, baik manusia maupun AI (selain Nabi Muhammad), yang bisa dianggap benar secara mutlak. Menggunakan dua AI memungkinkan kita untuk membandingkan dan mendapatkan perspektif yang lebih seimbang. Hampir setiap hari saya menggunakan dua AI untuk kasus yang sama. Meskipun untuk hal-hal sederhana satu AI cukup, untuk masalah seperti forecasting ini, minimal dua AI sangat direkomendasikan.

Jadi, buka Gemini dan ChatGPT (atau Claude dan ChatGPT, atau CoPilot dan Gemini — minimal dua AI).

Promp Sederhana

Setelah itu, cukup 'lemparkan' ketiga data tadi ke masing-masing AI. Promp-nya sangat sederhana:

"Lihat data tersebut dan berikan saya forecast untuk [7 hari/sebulan/3 bulan/setahun] ke depan."

Anda sendiri yang menentukan periode forecast karena setiap seller memiliki kondisi produksi, impor, dan kecepatan yang berbeda.

Proses Multi-Agent

Ketika Anda melempar data ke Gemini, akan keluar hasil A. Saat dilempar ke ChatGPT, akan keluar hasil B. Hasilnya kemungkinan besar tidak akan sama karena metode yang digunakan AI bisa berbeda (misalnya, satu menggunakan Python, yang lain R, atau hanya metode forecasting biasa). Nah, di sinilah kuncinya: silangkan kedua hasil tersebut.

Ambil hasil B dari ChatGPT, lalu berikan ke Gemini. Tanyakan, "Ini hasil dari ChatGPT, bagaimana menurut Anda?" Sesederhana itu! Gemini akan memikirkan ulang dan merevisi hasil ChatGPT, menghasilkan 'A aksen'. Lakukan hal yang sama untuk hasil Gemini: lemparkan ke ChatGPT dan tanyakan, "Ini hasil dari Gemini, bagaimana menurut Anda?" ChatGPT akan memprosesnya dan mengeluarkan 'B aksen'.

Proses ini disebut sebagai 'multi-agent process' dan sedang populer akhir-akhir ini. Kita membenturkan hasil dari dua AI.

Finalisasi Hasil

Setelah mendapatkan A aksen dan B aksen, Anda bisa memfinalisasi hasil forecast. Saya biasanya membandingkan keduanya. Jika hasilnya tidak terlalu jauh berbeda, saya bisa langsung menggunakannya atau mengambil rata-ratanya untuk hasil yang lebih cepat. Yang penting, jangan berhenti di hasil A dan B awal saja. Selalu silangkan dan bandingkan A aksen dan B aksen untuk mendapatkan forecast yang lebih akurat dan terukur.

Melakukan ini sekarang sangat, sangat mudah. Dulu, kita harus pusing dengan rumus-rumus di Excel atau Google Sheets yang rumit, dan jika SKU atau toko berubah, harus membongkar pasang lagi. Sekarang tidak perlu, ini sangat mudah. Benar-benar kemudahan digital yang luar biasa!

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengkodifikasian SKU yang benar atau cara mengembangkan toko dengan baik, Anda bisa bergabung dengan sindikat dropship atau bootcamp toko saya. Kunjungi ghanirozaqi.com untuk informasi lebih detail. Semua pengalaman saya, Ghani Rozaqi, selama 3 tahun terakhir telah diperas menjadi 8 minggu bootcamp yang padat dan informatif. Semoga bermanfaat!

Bagikan di Facebook

Bagikan di Twitter