Apa Itu Forecasting AI & Perannya bagi Bisnis Anda?

Forecasting permintaan AI (Artificial Intelligence) adalah penggunaan kecerdasan buatan untuk memprediksi angka permintaan terhadap produk di masa depan. Fitur forecasting ini bekerja dengan menganalisis data real-time tren penjualan produk pada bisnis dan memberikan insight strategi penjualan yang tepat bagi pelaku bisnis.

Forecasting AI pada tren barang berguna untuk menjamin pengambilan keputusan bisnis yang lebih strategis dan akurat menyesuaikan keadaan pasar, sehingga bisnis Anda memiliki peluang lebih untuk meningkatkan angka penjualan. 

Proyeksi AI juga mencegah bisnis Anda mengalami stockout (jika angka penjualan naik) dan overstock (jika angka penjualan kurang baik).

Memahami Forecasting AI & Cara Kerjanya

AI demand forecasting merupakan sistem forecasting tren penjualan barang pada usaha yang digabungkan dengan teknologi AI. AI atau teknologi machine learning mempelajari pola yang diberikan data pada sistem seperti software ERP.

Dengan mempelajari pola penjualan, integrasi AI dengan ERP dapat men-generate insight seputar kesehatan bisnis dan tingkat angka penjualan suatu produk yang dapat digunakan pelaku bisnis untuk menentukan strategi dagang yang relevan.

Cara kerja AI dalam melakukan forecast pada demand item didukung oleh teknologinya. Berikut ini, Anda dapat memahami cara kerjanya beserta jenis teknologi yang mendukungnya:

• Machine learning: AI mempelajari data penjualan dari input yang diberikan user. Di tahap ini, AI akan melakukan skimming pada informasi sebelum diproses lebih dalam lagi.
• Statistik time series: AI mempelajari pola fluktuasi penjualan di masa lalu (misal: data penjualan naik dan turun tahun 2025), lalu membuat kesimpulan kesehatan penjualan pada bisnis.
• Deep learning: AI bekerja dengan menganalisis data yang didapat dari proses machine learning dengan lebih dalam. Misalnya, AI menemukan pola anomali pada angka penjualan.
• Large Language Model (LLM) dan generative AI: LLM memungkinkan AI untuk memproses dan mengartikan bahasa manusia secara kontekstual. Setelah itu, AI men-generate insight hasil analisis data penjualan menggunakan data yang tersedia dengan menggunakan bahasa yang bisa dipahami manusia.

Manfaat AI untuk Forecast Permintaan

Demand forecast berguna untuk mempertahankan bisnis di pasar. Fungsi AI pada peramalan demand customer mengoptimalkan akurasi proyeksi ini.

Anda dapat mempelajari apa saja manfaat integrasi AI dalam peramalan demand produk:

1. 1. Meningkatkan akurasi forecast: AI dapat mengenali pola penjualan dengan lebih akurat berdasarkan data yang diberikan.
   2. Mengurangi potensi stockout dan overstock: Melalui analisis data penjualan, AI dapat memberikan rekomendasi untuk berfokus pada barang mana yang perlu disediakan di gudang dan juga sesuai dengan tren penjualan, mencegah pembelian barang yang berlebihan atau tidak cukup.
   3. Mencegah perusahaan terbebani biaya gudang: Pembelian barang yang terlalu banyak untuk procurement bisa membebani biaya sewa gudang, apalagi jika sulit terjual. Forecast AI memastikan item procurement yang dibeli relevan dengan kebutuhan bisnis dan barang tidak disimpan terlalu lama di gudang.

• Mengotomatiskan pekerjaan repetitif: Peramalan demand secara manual menuntut ketelitian dalam mengkaji histori penjualan dan bisa terjadi human error dalam pelaksanaannya. AI mengotomatiskan proses ini sehingga forecast dapat dilakukan dengan cepat.

• Cakupan forecast SKU (Stock Keeping Unit) lebih luas: AI bisa langsung scaling seluruh data dalam waktu singkat.

• Mendeteksi anomali dengan lebih cepat: AI dapat mengkaji semua data penjualan yang ada dengan detail dan bisa menemukan anomali atau penyimpangan pada data penjualan.

Forecasting merupakan hal krusial yang perlu dilakukan bisnis Anda agar tetap relevan dengan kebutuhan masyarakat. Riset dari McKinsey menyatakan AI mengurangi error forecast sebesar 20-50% dan mencegah kehilangan penjualan pada produk sampai 65%.

Apa Saja Contoh Penggunaan AI pada Peramalan Permintaan?

Di Indonesia, beberapa perusahaan besar seperti Tokopedia, Gojek, dan Unilever sudah menerapkan forecasting cerdas menggunakan AI. Berikut detailnya: 

• Tokopedia melakukan prediksi permintaan stok paling banyak tiap daerah menggunakan AI dan memberi rekomendasi kepada seller untuk titip stok di gudang Tokopedia terdekat dengan konsumen.
• Gojek menerapkan tool prediksi otomatis untuk forecast permintaan transportasi online berdasarkan lokasi dan event-event seperti Ramadan untuk meningkatkan potensi mendapatkan calon penumpang. Dengan ini, Gojek dapat memetakan daerah mana saja yang ramai pengunjung dan potensialnya tinggi karena banyak orang yang memerlukan transportasi.
• Unilever menggunakan AI untuk menyatukan data dari POS (Point of Sales) retailer menuju distributor, lalu ke pabrik, dan terakhir ke supplier bahan baku, untuk forecast end-to-end agar sumber daya untuk pembuatan produk mencukupi dan profitabilitas penjualan barang lebih tinggi.

Roadmap Implementasi AI Forecasting di ERP

Implementasi AI untuk kebutuhan forecasting demand pelanggan memerlukan langkah yang tepat agar AI bisa digunakan dengan optimal dan memang memberi manfaat bagi keputusan bisnis.

Di bawah ini, Anda dapat membaca mengenai langkah-langkah implementasi AI untuk forecasting:

• Persiapan dasar

Anda bisa mulai dengan menentukan tujuan AI forecasting, misalnya ingin mengurangi item overstock dan memaksimalkan potensi penjualan. 

Periksa kualitas data dari ERP, POS, maupun CRM (Customer Relationships Management) untuk membedah proses kerja apa saja yang perlu dioptimasi dengan AI.

Setelah itu, siapkan rencana perubahan alur kerja dan Key Performance Indicator baru yang menyesuaikan dengan AI. KPI akan memperjelas apa saja yang perlu dipenuhi dalam penjualan. Lebih jauh lagi, integrasinya dengan ERP memungkinkan AI langsung terjun ke data dan mempelajarinya.

• Masa uji coba

Jangan langsung terapkan AI pada keseluruhan modul bisnis Anda. Mulai dulu dari terapkan di modul terbatas untuk melihat performanya karena penting bagi bisnis. Latih juga AI Anda dan uji coba dengan berbagai skenario penjualan untuk melihat performa AI secara langsung.

Kekurangan pada performa AI akan langsung terlihat dan Anda dapat memperbaiki lagi agar AI bisa berjalan lebih optimal.

• Integrasi AI dengan modul lain dan perluasan

Siapkan tim IT (Information Technology) dan perwakilan dari berbagai divisi seperti finance, human resources, procurement, sales untuk memulai mengintegrasikan AI ke sistem ERP bisnis Anda secara bertahap.

Kelola juga karyawan Anda agar terbiasa menggunakan AI pada ERP melalui pelatihan rutin yang relevan.

• Optimasi dan otomatisasi proses

Terakhir, seiring berjalannya waktu, identifikasi kekurangan apa saja pada AI dan kira-kira proses kerja apalagi yang masih bisa diotomatisasi. Misalnya, jika kualitas forecast menurun, tim IT dapat membenahi dan meng-upgrade sistem AI agar tetap sesuai dengan kebutuhan bisnis yang terus berkembang.

Proses implementasi AI untuk forecasting penjualan bukan proses sekali jalan, tetapi Anda sebagai owner bisnis bersama tim Anda harus senantiasa memperhatikan kualitas hasil yang diberikan AI agar Anda bisa mengoptimalkan fungsi AI untuk mengembangkan dan memperluas cakupan penjualan.

Kesimpulan

AI demand forecasting adalah metode bisnis yang mengintegrasikan forecast permintaan manual dengan teknologi AI untuk menjamin hasil forecast penjualan yang lebih akurat dan cepat.

Peramalan AI memberikan informasi penjualan item yang sesuai dengan kondisi bisnis karena AI melakukan analisis terhadap data penjualan dan tren produk yang paling laku. Setelah itu, AI memberikan insight bagi pelaku bisnis mengenai strategi bisnis yang sekiranya cocok untuk diterapkan.

Latih tim Anda agar proaktif terhadap segala perubahan pada kualitas AI untuk menjamin peramalan demand yang tetap bisa diandalkan dalam menghadapi berbagai skenario penjualan.

FAQ Seputar Forecasting AI

• Apa saja metode forecast?

  Metode forecast ada 3 jenis seperti metode kualitatif, metode kuantitatif, dan metode modern. Metode kualitatif digunakan untuk launching produk baru yang belum memiliki histori penjualan sama sekali. Kemudian, metode kuantitatif melibatkan analisis pola penjualan lama berdasarkan kecepatan perputaran produk di gudang. Lalu, metode modern yang melibatkan penggunaan AI untuk mempelajari data penjualan dari storage dan mencari pola penjualan yang susah dilihat dari analisis manual.

• Dari mana AI mendapatkan data?

  AI belajar dengan me-retrieve data dari berbagai sumber seperti artikel-artikel di internet, interaksi pengguna melalui mesin pencarian, serta hasil riset yang diterbitkan di internet. Dalam hal ini, AI sebagai alat forecasting mempelajari data historis penjualan bisnis dan juga transaksi yang dilakukan sebelumnya. Karena itu, AI dapat mengenali jika ada anomali atau pola penjualan yang tidak biasanya dilakukan.

• Apa saja 7 langkah forecasting?

  Anda bisa mulai dengan langkah-langkah berikut: Tentukan tujuan forecast terlebih dulu, lalu pilih item yang akan diramal. Setelah itu, tentukan rentang waktu, kemudian pilih metode forecasting yang sesuai dan kumpulkan data historis selling. Lalu, buat forecast berdasarkan data yang ada, dan terakhir, implementasikan pada keperluan selling bisnis Anda.

• Apa metode peramalan permintaan yang paling akurat?

  Tidak ada metode forecasting yang bisa cocok dengan semua tipe bisnis. Jika melihat keperluannya, metode kualitatif cocok untuk jenis bisnis yang masih baru terjun seperti usaha startup. Lalu, metode kuantitatif berguna bagi perusahaan retail yang memiliki stok banyak dan perlu analisis tren barang secara aktif untuk mencegah overstock. Kemudian, metode modern atau AI cocok bagi bisnis yang kondisi pasarnya sangat dinamis dan cepat berubah seperti e-commerce yang jaringannya luas dan trennya bisa berubah-ubah dalam waktu singkat.