Konsumen dan Peramalan Pasar: Memprediksi Permintaan
Mahasiswa Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pamulang
·waktu baca 5 menit
Tulisan dari Putri Anisah Faiyyatul Kumala tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
Metode peramalan pasar membantu melihat pola permintaan untuk pengambilan keputusan bisnis yang lebih matang
PerbesarKata kunci: Peramalan Pasar; Permintaan Konsumen; Analisis Tren; Survei Niat Beli
Metode peramalan pasar menjadi alat krusial bagi pelaku usaha sebelum menentukan untuk menambah inventaris, membuka lokasi baru, atau memperkenalkan produk baru. Semua keputusan tersebut sejatinya berujung pada satu pertanyaan utama: seberapa banyak konsumen akan membeli dalam sebulan ke depan, atau tahun depan? Jawaban atas pertanyaan ini seringkali tidak dapat dipastikan seratus persen, tetapi bukan berarti harus dilakukan dengan sembarangan. Di sini, perkiraan permintaan berperan penting, bukan untuk memprediksi masa depan dengan akurat, melainkan untuk mengurangi ketidakpastian melalui pola yang dapat diidentifikasi.
Mengapa Peramalan Penting
Banyak usaha, terutama yang masih dalam tahap kecil, menetapkan tujuan penjualan hanya berdasarkan perasaan atau optimisme semata. Namun, perkiraan yang keliru memiliki akibat yang nyata. jika prediksi terlalu rendah, persediaan cepat habis dan pelanggan menjadi kecewa, jika terlalu tinggi, barang menumpuk dan modal terikat. Peramalan yang efektif membantu perusahaan untuk menyeimbangkan kedua risiko tersebut.
Penelitian menunjukkan bahwa peramalan selalu menjadi aspek penting dalam pengambilan keputusan serta perencanaan usaha, dan karena aplikasinya sangat bervariasi, tidak ada satu teknik yang cocok untuk setiap keadaan (Petropoulos et al., 2022). Ini berarti bahwa memilih teknik yang tepat sama pentingnya dengan melakukan proses peramalan itu sendiri.
Metode Berbasis Pendapat: Bertanya Langsung Kepada Sumbernya
Cara yang pertama sering digunakan adalah dengan bertanya langsung kepada calon pelanggan, tenaga penjual, atau para pakar.
Survei niat untuk membeli dilakukan dengan cara bertanya pada calon konsumen mengenai keinginan mereka untuk membeli suatu barang. Meskipun cara ini terlihat simpel, terdapat jebakan yang perlu diwaspadai, di mana niat dan tindakan nyata adalah dua hal yang berbeda. Penelitian mengenai perbedaan antara niat dan perilaku menunjukkan bahwa kekuatan dari niat seseorang dapat memengaruhi seberapa besar kemungkinan niat itu dapat terwujud menjadi pembelian (Conner & Norman, 2022). Dengan demikian, individu yang menyatakan tertarik dalam survei belum tentu akan benar-benar mengeluarkan uangnya di kemudian hari.
Pandangan dari tenaga pemasaran memanfaatkan pengalaman mereka yang bersentuhan langsung dengan konsumen setiap harinya. Setiap tenaga pemasaran memperkirakan penjualan di area mereka masing-masing, kemudian seluruh estimasi tersebut dijumlahkan untuk membentuk ramalan keseluruhan. Namun, kelemahan dari metode ini adalah kerentanannya terhadap bias, tenaga pemasaran yang targetnya ditentukan dari ramalan sendiri cenderung memperkirakan rendah, sementara mereka yang ingin tampil optimis mungkin akan memberikan estimasi yang terlalu tinggi.
Pendapat dari para ahli biasanya diperoleh melalui teknik Delphi, di mana sekelompok pakar diminta untuk mengisi kuesioner secara rahasia dalam beberapa putaran, dan hasil dari setiap putaran dirangkum dan diberikan kembali sebagai bahan pertimbangan pada putaran yang berikutnya. Proses yang berulang ini dilakukan hingga tercipta kesepakatan atau konsensus di antara para ahli. Metode ini sangat berguna terutama ketika data historis belum tersedia, seperti untuk produk atau pasar yang masih baru.
Metode Berbasis Data: Membaca Pola dari Angka Masa Lalu
Selain meminta pendapat, pendekatan kedua adalah menganalisis pola dari data penjualan yang sudah tersedia.
Analisis tren beranggapan bahwa pola peningkatan atau penurunan penjualan di masa lalu akan terus berlanjut di masa depan, selama tidak ada gangguan signifikan. Sebagai contoh, bila data penjualan dalam lima tahun terakhir menunjukkan rata-rata peningkatan sekitar 12,5 unit per tahun, maka pola tersebut dapat digunakan untuk memprediksi angka penjualan tahun berikutnya. Namun, perlu diuji terlebih dahulu untuk memastikan apakah pola itu konsisten atau hanya kebetulan.
Rata-rata bergerak adalah teknik yang lebih sederhana dan sering digunakan oleh para pelaku usaha kecil, misalnya untuk meramalkan penjualan berdasarkan data dari beberapa tahun terakhir (Azis & Kustanto, 2023). Metode ini menghitung rata-rata dari beberapa periode terakhir untuk mengurangi fluktuasi yang terjadi secara acak. Akan tetapi, kelemahannya adalah bahwa hasil prediksi biasanya sedikit terlambat mengikuti tren yang ada saat ini, dan kurang sensitif terhadap pola musiman, seperti lonjakan penjualan saat musim liburan panjang.
Teknik yang lebih kompleks, seperti yang menggunakan pendekatan machine learning, terbukti lebih akurat dalam persaingan peramalan dalam skala besar, tetapi manfaatnya hanya terasa jika didukung oleh data yang banyak dan komprehensif, termasuk informasi tambahan seperti harga dan promosi (Makridakis et al., 2022). Untuk bisnis yang baru mulai dan belum memiliki catatan penjualan yang panjang, teknik yang sesederhana rata-rata bergerak justru lebih realistis untuk diterapkan terlebih dahulu.
Memilih Metode yang Tepat
Tidak ada metode peramalan yang ideal untuk semua situasi. Usaha yang benar-benar baru, yang tidak memiliki data terdahulu, lebih baik bergantung pada survei tentang niat pembelian atau pandangan para ahli. Di sisi lain, bisnis yang sudah beroperasi selama beberapa waktu dan memiliki catatan penjualan yang jelas, dapat mulai menggunakan analisis tren atau rata-rata bergerak untuk mencapai hasil yang lebih akurat.
Yang paling penting, hasil ramalan seharusnya tidak dianggap sebagai angka pasti, melainkan sebagai estimasi dengan tingkat kepastian tertentu. Pengusaha yang cerdas biasanya mempersiapkan beberapa skenario yang optimis, moderat, dan pesimis, sehingga selalu memiliki rencana alternatif jika situasi tidak berjalan seperti yang diharapkan. Pada akhirnya, ramalan yang efektif dalam pasar bukanlah soal menebak masa depan dengan akurat, tetapi lebih pada membuat keputusan yang lebih siap menghadapi berbagai kemungkinan yang ada.
Sumber:
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.001
Conner, M., & Norman, P. (2022). Understanding the intention-behavior gap: The role of intention strength. Frontiers in Psychology, 13. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.923464
Azis, A. K., & Kustanto, K. (2023). Penerapan moving average pada prediksi penjualan accu. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), 11(1), 25–34. https://diajeng.lldikti6.id/articles/20959
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2022). M5 accuracy competition: Results, findings, and conclusions. International Journal of Forecasting, 38(4), 1346–1364. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.013