The Comparison of Demand Forecasting Models in Electrical Appliance and Electronic Products Retail Business in Thailand
DOI:
https://doi.org/10.53848/jlsco.v10i2.269977Keywords:
Demand forecasting model, Omni-channel, e-Commerce, ABC analysisAbstract
Effective forecasting plays an important role in supply chain management. the significance of accurate forecasting in supply chain, inventory management, and strategic decisions. Focusing on consumer electronics, it presents a comprehensive sales forecast model for both online and offline channels, utilizing the ABC analysis alongside various techniques including Weighted Moving Average (WMA), Single Exponential Smoothing (SES) and Double Exponential Smoothing (DES), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), and Feed-Forward Neural Network (FFNNs), evaluated through MSE, MAD, and MAPE. Results indicate the Weighted Moving Average as the most accurate for 6 of 10 online items (with average MAPE of 25.89%), while Autoregressive Integrated Moving Average stands out for 4 of 8 offline items (with average MAPE of 26.74%). A recalculated Safety Stock reduces minimum weekly holding costs by 513,026 Baht, potentially decreasing weekly inventory costs by 13%. However, the prominence of the Autoregressive Integrated Moving Average model suggests it be integrated with other models for comprehensive performance evaluation
References
จิราพร ภู่ทองคำ และถิรนันท์ ทิวาราตรีวิทย์. (2564). การพยากรณ์ความต้องการของวัตถุดิบเพื่อลดการเสียโอกาสทางการขายกรณีศึกษาร้าน Pizza HUK T&J. วิทยาการจัดการวไลยอลงกรณ์ปริทัศน์, 2(3), 20-31.
ดับเบิลยูพี. (2564). 13 เทรนด์พฤติกรรมช้อปคนไทย และกลยุทธ์แบรนด์บาลานซ์ช่องทางขาย. ค้นเมื่อ 18 มกราคม 2566, จาก: https://www.brandbuffet.in.th/2021/06/thailand-future-shopper-2021-online-physical-shop-d2c-trends/.
ธรณินทร์ สัจวิริยทรัพย์. (2563). ตัวแบบพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยนสกุลเงิน. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 28(1), 26-40.
ศิวนันท์ วรโชติปัญญารัตน์. (2564). การพยากรณ์ความต้องการและจัดการสินค้าคงคลัง: กรณีศึกษาบริษัทชิ้นส่วนยานยนต์แห่งหนึ่งในจังหวัดชลบุรี. วารสารวิชาการศรีปทุมชลบุรี, 17(3), 155-166.
อัครพงศ์ อั้นทอง. (2550). คู่มือการใช้โปรแกรม Eviews เบื้องต้น: สำหรับการวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติ. เชียงใหม่: สถาบันวิจัยสังคม มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
Aljaaf, A. J., Mohsin, T. M., & Alloghani, M. (2021). A fusion of data science and feed-forward neural network-based modelling of COVID-19 outbreak forecasting in IRAQ. Journal of Biomedical Informatics, 118, 103766. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2021.103766.
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American statistical association, 74(366a), 427-431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531.
Electronic Transactions Development Agency. (2021). Value of e-commerce survey in Thailand 2021. Retrieved 18 January 2023, From: https://www.etda.or.th/th/Useful-Resource/publications/Value-of-e-Commerce-Survey-in-Thailand-2021-Slides.aspx.
Neslin, S. A., Grewal, D., Leghorn, R., Shankar, V., Teerling, M. L., Thomas, J. S., & Verhoef, P. C. (2006). Challenges and opportunities in multichannel customer management. Journal of service research, 9(2), 95-112.
Resnick, D., & Tseng, D. (2016). Southeast Asia e-commerce: Winning the next wave of shoppers. Retrieved 24 February 2023, From: https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-apac/consumer-insights/consumer-trends/how-southeast-asia-ecommerce-businesses-can-take-brands-to-next-level/.
Shukla, M., & Jharkharia, S. (2011). ARIMA models to forecast demand in fresh supply chains. International Journal of Operational Research, 11(1), 1-18.
Xi, J., & Sha, P. B. (2014). Research on optimization of inventory management based on demand forecasting. Applied Mechanics and Materials, 687, 4828-4831. https://doi. org/10.4028/www.scientific.net/AMM.687-691.4828.
Zhao, L., Li, Z., & Qu, L. (2022). Forecasting of Beijing PM2. 5 with a hybrid ARIMA model based on integrated AIC and improved GS fixed-order methods and seasonal decomposition. Heliyon, 8(12), Article e12239. https://doi.org/10.1016/j.heliyon. 2022.e12239
