Improving customer demand forecasting processes with external indicators in the case company

Abstract

This thesis researches the possibility of using open-source external market data to develop sales forecasting processes in the case company. The case company had faced unexpectedly high customer demand, and the current forecasting processes were not able to anticipate for it. The main objective of this thesis was to analyze whether the sales forecasting accuracy or the length of the forecasting horizon can be improved by implementing external macroeconomic indicators in the case company’s forecasting processes. The case company’s sales were expected to follow macroeconomic trends closely.

The structure of the case company’s current forecasting processes was inspected, and the forecasting performance was analyzed. The theoretical framework consists of an introduction to relevant forecasting practices and external economic indicators. The case company’s sales data was compared with various external indicators and tested for correlation with different lags. Majority of indicators did not correlate with the case company’s sales data despite the synchronization attempts. A forecasting model was created for indicators showing strong dependence by using linear regression. The best performing indicators had a mean absolute percentage error of 10% when compared to the sales data.

This study was unable to demonstrate a causal link between case company’s sales data and external indicators. It was noticed that the case company lacks a high-quality monitoring system for forecasting accuracy and creating one should be the primary development objective over the search for additional forecasting data.

Tässä diplomityössä tutkittiin, voiko julkisista lähteistä saatavilla olevia markkinaindikaattoreita käyttää kohdeyrityksen myynnin ennustamiseen. Kohdeyritys oli kohdannut poikkeuksellisen suurta kysyntää, eikä nykyisiä ennustamismenetelmiä koettu enää riittävän tarkoiksi. Tavoitteena oli löytää uusia indikaattoreita, joiden implementointi nykyisiin ennustamisjärjestelmiin parantaisi nykyisten ennusteiden tarkkuutta ja tarjoaisi aiempaa pidempää näkyvyyttä tulevaisuuteen. Kohdeyrityksen myyntilukujen oletettiin seuraavan vahvasti yleisiä talouden markkinailmiöitä.

Työssä selvitettiin kohdeyrityksen nykyisten ennustamisprosessien rakenteita ja analysoitiin niiden tarkkuutta. Työn teoreettisessa viitekehyksessä kuvailtiin yleiset ennustamiskäytännöt ja esiteltiin ulkoiset markkinaindikaattorit. Kohdeyrityksen myyntidataa verrattiin useisiin eri markkinaindikaattoreihin ja niiden väliltä etsittiin korrelaatiota useilla eri viiveillä. Suurimmassa osassa tarkasteltavista tapauksista vahvaa korrelaatiota ei havaittu millään viiveellä kohdeyrityksen myyntidatan ja ulkoisten indikaattoreiden välillä. Vahvaa riippuvuutta osoittaville indikaattoreille luotiin ennustemalli lineaarista regressiota hyödyntäen. Parhaiten suoriutuneiden indikaattoreiden keskimääräinen absoluuttinen virhe myyntidataan verrattuna oli noin 10 %.

Työssä ei pystytty osoittamaan, että vahvimmin korreloivien indikaattoreiden ja yrityksen myyntidatan välillä olisi kausaalista yhteyttä. Työssä huomattiin, että kohdeyritykseltä puuttuu laadukas ennustamistarkkuuden seurantajärjestelmä. Ensisijainen suositeltu kehityskohde kohdeyritykselle on seurantajärjestelmän luominen, sillä vasta sen jälkeen ulkoisten indikaattoreiden implementointi osaksi ennustamisjärjestelmää olisi edes mahdollista.