Planlegging og prognoser for etterspørsel handler om å bruke historiske lager- og salgsdata for å forutsi fremtidig etterspørsel, sammen med et vell av annen informasjon som markedstrender eller ekspertdomenekunnskap. Det er en kontinuerlig prosess som er avgjørende for å holde kundene fornøyde og lagerkostnadene under kontroll.
Når du nøyaktig anslår etterspørselen og planlegger å møte den, er du i god form til å tilpasse varelageret ditt. Du kan forhindre varelager som koster deg salg og overlager som suger opp kontantstrømmen og øker lagringsavgiftene. Enda bedre, du kan unngå behovet for å kaste bort døde aksjer med stor rabatt eller avskrive den helt.
Kort sagt, effektiv etterspørselsplanlegging og prognoser holder virksomheten din smidig og tilpasningsdyktig i møte med skiftende markedstrender. — lar deg bestille riktig lager, til rett tid og i riktig mengde for å møte kundeordrer. Så, hvordan bør du nærme deg det?
Det hele starter med kvalitetsdata
Det første trinnet på din etterspørselsplanleggings- og prognosereise er å sørge for at du samler pålitelig og relevant informasjon for å legge inn i prognosene. Fokus på nøkkelområder:
- Historiske salgsdata: Hvilke produkter ble solgt, når og i hvilke mengder?
- Lagerdata : Hva er lagernivåene dine, vareomsetningshastigheter og etterfyllingstider?
- Kundedata: Hva er deres kjøpsmønstre og bestillingsfrekvens?
- Enkle glidende gjennomsnitt: Nyttig når du har svært lite historisk data tilgjengelig, jevner denne metoden ut svingninger og fremhever trender i salgsdata ved å beregne enkle glidende gjennomsnitt.
- Eksponentiell utjevning: Med denne metoden kan du jevne ut tilfeldig støy fra dataene dine. Den legger større vekt på nyere tidsperioder og er nyttig for raskt å oppdage skiftende trender og mønstre, for eksempel sesongmessige etterspørselsskifter.
- Lineær regresjon: Ved å identifisere >forhold mellom en avhengig variabel (som pris) og en eller flere uavhengige variabler (som tid), lineær regresjon kan forutsi fremtidig salg. Denne metoden er nyttig for å forstå hvordan ulike faktorer til sammen påvirker etterspørselen.
- Avansert datavisualisering: Ta informerte beslutninger raskt med alle dataene dine tydelig visualisert på ett sted. Vi gjør det enkelt å tilpasse visningen eller filtrere informasjon med verktøy som varekortet vårt, der du kan se effekten av endringer du gjør med en gang.
- Fleksibel planlegging: Våre systemet kan beregne på nytt mens du er på farten – slik at du kan planlegge nedenfra og opp, midt ut eller ovenfra og ned. Vi muliggjør kraftig planlegging på kundenivå, og du kan også angi sesongprofiler for å bedre forutsi etterspørselen – for eksempel salg av et juleprodukt som faller av etter desember.
- Omfattende prognosemuligheter: Med rundt 20 forskjellige prognosemetoder kan vi kjøre spådommer og sjekke resultatene mot virkeligheten for å fokusere på den mest nøyaktige tilnærmingen per vare.
- Enkel integrasjon: Vi gjør det enkelt for å samle data fra dine eksisterende ERP- eller CRM-systemer med en åpen API.
- Personlig kundeservice: Vi er kjent for å strekke oss ekstra for å gi deg best mulig opplæring og Brukerstøtte. Vi sikrer at hver kunde har en dedikert suksesssjef – ikke bare for å hjelpe deg gjennom onboarding, men også for å tilby langsiktig veiledning om beste praksis og nå dine mål.
< /ul>
Du samler sannsynligvis allerede noe eller all denne informasjonen gjennom bedriftsressursplanlegging (ERP) eller Customer Relationship Management (CRM), men du bør vurdere å bringe ekstern informasjon inn i blandingen også. Spor økonomiske trender som peker på endrede mønstre for kundeetterspørsel eller markedsforstyrrelser. For eksempel vil prognosene dine være mindre pålitelige hvis du bruker historiske salgsdata registrert under covid-19-pandemien uten å oppdatere dem.
For å utnytte data effektivt, må du også sørge for at de er konsistente, nøyaktige, oppdatert og godt organisert. Til syvende og sist er det å kombinere data rundt inventar, salg, kunder eller markeder som gjør etterspørselsprognoser så kraftige. For eksempel kan sporing av salgsdata, men ikke lagernivåer gi deg en prognose om null salg for en vare som har vært på lager i tre måneder fordi den er så populær!
Ikke glem viktigheten av å samarbeide innsikt. Salgs- og markedsføringsteamene dine kan gi deg viktige kvalitative data – i hovedsak deres eksperterfaringer – eller oppdatere deg om faktorer som vil påvirke fremtidig salg, for eksempel planlagte kampanjer eller markedsføringskampanjer.
Gå videre med prognoser
Ikke bare kopier fjorårets data inn i etterspørselsplanen din.Selv om du for øyeblikket er avhengig av Excel, er det flere enkle statistiske teknikker du kan bruke. Metoder som enkle glidende gjennomsnitt, eksponentiell utjevning og lineær regresjon kan gi verdifull innsikt uten kompleksiteten til mer avanserte algoritmer:
Gå utover Excel
Mens Excel kan være rimelig og har nyttige funksjoner som betinget formatering, prognosefunksjoner og grunnleggende datavisualisering, er det også veldig tidkrevende. Data må oppdateres og kontrolleres manuelt – og jo flere produkter du lagerfører, desto lengre tid tar prosessen. Verre er det at du kan stole på kunnskapen til bare én eller to personer i virksomheten din. Hva skjer hvis de forlater?
Hvis du administrerer mer enn 1000 SKUer, bør du vurdere å gå over til spesialisert etterspørselsplanlegging og prognoseprogramvare. Dagens skybaserte verktøy kan bringe sammen sanntidsdata fra både i og utenfor virksomheten din uten hodepine for IT-administrasjon. Muligheten til å automatisere manuelle oppgaver frigjør også tid og forbedrer datanøyaktigheten. De beste verktøyene tilbyr også mange forskjellige prognosemetoder, som går langt utover enkle regnearkfunksjoner. Noen verktøy tilbyr også muligheten til å justere prognoser basert på brukerkunnskap, som er en god måte å fange opp og beholde ekspertisen til nøkkelmedarbeidere.
Løsninger som inkluderer AI eller maskinlæringsevner kan gjøre dataanalyse, prognoser , og samarbeidsplanlegging mye mer nøyaktig og effektiv. Maskinlæring kan være spesielt nyttig for å trekke tredjepartsdata, for eksempel markedstrender eller økonomiske indikatorer, inn i etterspørselsprognoseprosessen din, eller for å forutsi etterspørsel når varer har usammenhengende salgshistorier. Å kombinere den mest avanserte maskinlæringen med velprøvde statistiske prognosemetoder er sannsynligvis den beste tilnærmingen til å gå utover regneark.
Søke suksess med en ny løsning
Når du tar i bruk avanserte behovsplanlegging og prognoseverktøy,det er viktig å begynne i det små. Ikke prøv å gjøre for mye for raskt. Ta deg tid til å trene teamet ditt til å få mest mulig ut av det nye systemet. Hjelp alle til å få tillit til programvaren, å forstå prognoseprosessen og å øke nøyaktigheten jevnt og trutt.
Å bygge din tilnærming handler om kontinuerlig forbedring og læring. For eksempel, ikke bare manuelt korrigere prognoser som virker unøyaktige, heller ta deg tid til å se under panseret og forstå hva som skjer for å finjustere prosessen. Til syvende og sist vil dette gjøre etterspørselsplanlegging og prognoser mye mer effektiv og nøyaktig.
Det kan være lurt å begrense ditt innledende fokus til bestillingsforslag for bare én leverandør. Deretter kan du sette opp regler for å fortelle deg om varer ikke oppfører seg som forventet, for eksempel med unntaksrapporter om varelager eller overlager. Etter å ha automatisert manuelle oppgaver så mye som mulig, kan du også fokusere tiden din på problemartikler – som de med liten eller ingen salgshistorikk eller drastisk endret etterspørsel.
Vi kan hjelpe!
Rask å implementere, enkel å bruke og svært skalerbar, vår skybaserte programvare har alt du trenger for å drive nøyaktig etterspørselsplanlegging og prognoser. Med banebrytende verktøy rullet inn i ett risikofritt abonnement, er det den manglende lenken i bedriftens suksess. Våre evner inkluderer:
Finn ut mer om hvordan vi kan hjelpe eller bestill en tilpasset demo.
