过度旅游趋势与该地区最近的风暴有什么关系？您的企业对过剩需求有何反应？

[shukla7789]

类别：商业与电子商务
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什么是过度旅游拥挤的克罗地亚杜布罗夫尼克
“如果你的项目真的成功了怎么办？”

公司和组织如何平衡对产品或服务不断增长的需求与其能力？

在过度旅游趋势的例子以及塞尔维亚和该地区最近的风暴的例子中，它是如何发挥作用的？

这些问题的答案是什么？

过度旅游问题的根源是什么？
新冠疫情过后，世界各地的人们“觉醒”了，开始比以前更多地旅行。这样 菲律宾数据 做的后果是，近两年来，“过度旅游”和“去旅游”这些词越来越频繁地被媒体提及。这些术语描述了一种情况，即某个地理目的地的大量客人和主人都认为游客太多。

在图片中，您可以看到杜布罗夫尼克大量游客的例子，这是由于 2019 年《权力的游戏》系列剧中的出现而造成的。夏季游客人数达到创纪录的 140 万人次。

在最近发表的文字中“我们吃饱了！欧洲打击过度旅游”提到了上述杜布罗夫尼克、阿姆斯特丹、巴塞罗那、威尼斯等城市的例子，这些城市多年来一直试图以不同的方式应对夏季大量游客的出现。

过度旅游问题的本质可以归结为当地政府在不损害旅游收入的情况下试图减少目的地游客数量的方式。

事实证明，目前最受欢迎的措施是限制有组织的短期访问（例如游轮）的数量。这样一来，旅游目的地就一次性减少了大量的游客（“如果我在场的话就看看/自拍”类型的游客），而这些游客对旅游收入的贡献并不大。

夏季风暴导致建筑服务需求问题的示例
最近塞尔维亚及该地区的夏季风暴导致大量民众寻求各类工匠的帮助来修复屋顶、窗户、建筑物等。这一切都发生在假期期间，当时没有足够的工匠来从事这些工作。

我采访了诺维萨德一家专业建筑公司的老板（该公司在两天内遭受了两次风暴的影响），在第二次风暴发生后的 24 小时内，该公司收到了 36 份各种干预请求。其中一个询问来自一位公司老板，他遭受了价值约 20,000 欧元的损失，他需要保护该建筑，以保护自己在另一场风暴来袭时免受可能超过 200,000 欧元的损失。他说，价格不起任何作用。上述建筑公司业主没有资源快速解决问题。那时，很难找到一家拥有资源来快速解决问题的公司。

问题是，正如前面的案例所示，公司是否有办法对不断增长的需求做出反应，防止因缺乏资源而造成巨大的业务损失。

您的企业对需求增长的适应能力如何？
解决需求增加问题的三种基本方法
需求增加的问题基本上是公司商业模式本身的问题（工作的特点）和公司运营模式（公司做生意的方式）的问题。

最大的企业存在商业模式的问题，这与经济部门本身的局限性有关——一个旅游目的地一次性接待游客的能力是有限的；建筑公司可以同时接收与可用工人一样多的工作岗位；例如，美发师或牙医可以同时接待与美发师或牙医座位相同数量的顾客； ETC。

公司在业务中引入数字化的主要原因之一是通过自动化某些业务流程来改善公司的运营模式。这使得公司能够同时为大量客户提供服务，同时降低每个客户的工作成本（工作扩展）。

最成功公司的主要特征之一是，它们在系统层面上解决了需求增加的问题，无论是预期的还是突然的。

如果我们了解需求增加的问题从何而来，那么我们也应该了解这些问题是如何解决的：

收入损失：由于需求增加，大多数公司无法为超出其资源允许的客户提供服务。
合作伙伴的承诺：许多公司与相同或相关领域的其他公司签订了战略协议，不同类型的业务安排受益于将多余的客户推荐给其他公司。
业务模型的修改/变更：业务模型和运营模型的优化和自动化，从而能够接受预期和不可预见的客户数量增长。
问题示例以及可持续解决需求增加问题的答案
以下是来自九个业务领域的问题。通过回答这些问题，我们可以找到解决与需求增加相关的问题的方法：

产能规划：当前哪些生产或服务能力限制限制了公司满足需求增长的能力？要消除这些限制需要什么？在观察到的商业模式中这是否可能？
供应链：公司的供应链应对意外需求激增的能力如何？是否有替代供应商或备用计划来确保原材料或零部件的稳定流动？
业务模式灵活性：业务的哪些方面（例如生产流程或 IT 基础设施）需要更加灵活以适应需求波动？应如何利用数字化来应对不断增长的需求？
定价策略：可以进行哪些价格调整以在不流失客户的情况下实现收入最大化？定价策略能否成为解决需求增长问题的可持续解决方案？
客户沟通：公司如何在需求旺盛期间就潜在的延误或更长的交货时间与客户进行有效沟通？这样的策略会影响客户数量吗？
流程自动化：是否有可以自动化的手动流程，以在高需求期间提高效率和响应能力？流程自动化可以在多大程度上直接有助于更好地响应不断增长的需求？
合作伙伴关系：是否有机会与其他企业或合作伙伴合作，共同解决产能限制并应对不断增长的需求？与公司业务模式本身的特点相关，其可持续性如何？
客户保留：尽管在履行订单或服务请求方面存在潜在挑战，公司如何确保现有客户保持满意和忠诚？
分析、改进和学习：公司如何利用数据和分析从过去的经验中学习并改进对需求波动的响应？