Efterfrågeplanering och prognoser förklaras

Efterfrågeplanering och prognoser handlar om att använda historiska lager- och försäljningsdata för att förutsäga framtida efterfrågan, i kombination med en mängd annan information som marknadstrender eller expertdomänkunskap. Det är en kontinuerlig process som är avgörande för att hålla kunderna nöjda och lagerkostnaderna under kontroll.

När du korrekt prognostiserar efterfrågan och planerar att möta den, är du i bra form att anpassa ditt lager i rätt storlek. Du kan förhindra lageruttag som kostar dig försäljning och överlager som suger upp kassaflödet och höjer lagringsavgifterna. Ännu bättre, du kan undvika behovet av att tappa döda lager med stor rabatt eller skriva av det helt.

Kort sagt, effektiv efterfrågeplanering och prognoser håller ditt företag smidigt och anpassningsbart inför förändrade marknadstrender. — låter dig beställa rätt lager, vid rätt tidpunkt och i rätt kvantitet för att möta kundorder. Så, hur ska du närma dig det?

Allt börjar med kvalitetsdata

Det första steget på din efterfrågeplanerings- och prognosresa är att se till att du samlar pålitlig och relevant information för att mata in i prognoserna. Fokusera på nyckelområden:

• Historisk försäljningsdata: Vilka produkter såldes, när och i vilka kvantiteter?
• Lagerdata : Vilka är dina lagernivåer, varornas omsättningshastighet och påfyllningstider?
• Kunddata: Vilka är deras köpmönster och beställningsfrekvens?

< /ul>

Du samlar sannolikt redan in en del av eller all denna information genom dina system för affärsresursplanering (ERP) eller kundrelationshantering (CRM), men du bör överväga att ta med extern information till blandningen också. Spåra ekonomiska trender som pekar på ändrade mönster för kundernas efterfrågan eller marknadsstörningar. Dina prognoser blir till exempel mindre tillförlitliga om du använder historiska försäljningsdata som registrerats under covid-19-pandemin utan att uppdatera den.

För att utnyttja data effektivt måste du också se till att den är konsekvent, korrekt, uppdaterade och välorganiserade. I slutändan är det att kombinera data kring lager, försäljning, kunder eller marknader som gör efterfrågeprognoser så kraftfulla. Till exempel kan spårning av försäljningsdata men inte lagernivåer ge dig en prognos på noll försäljning för en vara som har funnits i lager i tre månader eftersom den är så populär!

Glöm inte vikten av att ta in samarbete insikter. Dina sälj- och marknadsföringsteam kan ge dig viktig kvalitativ data – i huvudsak deras experterfarenheter – eller uppdatera dig om faktorer som kommer att påverka framtida försäljning, såsom planerade kampanjer eller marknadsföringskampanjer.

Gå framåt med prognoser

Kopiera inte bara förra årets data till din efterfrågansplan.Även om du för närvarande litar på Excel, finns det flera enkla statistiska tekniker du kan utnyttja. Metoder som enkla glidande medelvärden, exponentiell utjämning och linjär regression kan ge värdefulla insikter utan komplexiteten hos mer avancerade algoritmer:

• Enkla glidande medelvärden: Användbart när du har mycket lite historisk data tillgänglig, denna metod jämnar ut fluktuationer och framhäver trender i försäljningsdata genom att beräkna enkla glidande medelvärden.
• Exponentiell utjämning: Med den här metoden kan du jämna ut slumpmässigt brus från din data. Den lägger större vikt vid de senaste tidsperioderna och är användbar för att snabbt upptäcka förändrade trender och mönster, såsom säsongsbetonade efterfrågeskiftningar.
• Linjär regression: Genom att identifiera >samband mellan en beroende variabel (som pris) och en eller flera oberoende variabler (som tid), linjär regression kan förutsäga framtida försäljning. Den här metoden är användbar för att förstå hur olika faktorer tillsammans påverkar efterfrågan.

Flytta bortom Excel

Medan Excel kan vara prisvärt och har användbara funktioner som villkorlig formatering, prognosfunktioner och grundläggande datavisualisering är det också mycket tidskrävande. Data måste uppdateras och kontrolleras manuellt – och ju fler produkter du lagerför, desto längre tid tar processen. Ännu värre är att du kan lita på kunskapen hos bara en eller två personer i ditt företag. Vad händer om de lämnar?

Om du hanterar mer än 1 000 SKU:er bör du överväga att gå över till specialiserad mjukvara för efterfrågansplanering och prognos. Dagens molnbaserade verktyg kan sammanföra realtidsdata från både inom och utanför ditt företag utan IT-ledningshuvudvärk. Möjligheten att automatisera manuella uppgifter frigör också din tid och förbättrar datanoggrannheten. De bästa verktygen erbjuder också många olika prognosmetoder, som går långt utöver enkla kalkylbladsfunktioner. Vissa verktyg erbjuder också möjligheten att justera prognoser baserat på användarkunskaper, vilket är ett bra sätt att fånga och behålla expertis hos nyckelmedarbetare.

Lösningar som inkluderar AI eller maskininlärning kan göra dataanalys, prognoser , och samarbetsplanering mycket mer exakt och effektiv. Maskininlärning kan vara särskilt användbart för att dra in data från tredje part, såsom marknadstrender eller ekonomiska indikatorer, i din efterfrågeprognosprocess eller för att förutsäga efterfrågan när varor har ojämn försäljningshistorik. Att kombinera den mest avancerade maskininlärningen med beprövade statistiska prognosmetoder är sannolikt det bästa sättet att gå bortom kalkylark.

Gör framgång med en ny lösning

När man använder sig av avancerade efterfrågeplanerings- och prognosverktyg,det är viktigt att börja smått. Försök inte göra för mycket för snabbt. Ta dig tid att träna ditt team för att få ut det mesta av det nya systemet. Hjälp alla att få förtroende för programvaran, att förstå prognosprocessen och att stadigt förbättra noggrannheten.

Att bygga upp ditt tillvägagångssätt handlar om ständiga förbättringar och lärande. Till exempel, korrigera inte bara manuellt prognoser som verkar felaktiga, ta dig hellre tid att titta under huven och förstå vad som händer för att finjustera processen. I slutändan kommer detta att göra efterfrågeplanering och prognostisering mycket mer effektiv och exakt.

Du kanske vill begränsa ditt initiala fokus till orderförslag för bara en leverantör. Därefter kan du ställa in regler som talar om för dig om varor inte beter sig som prognostiserat, till exempel med undantagsrapporter om lagerförråd eller överlager. Efter att ha automatiserat manuella uppgifter så mycket som möjligt kan du också fokusera din tid på problemartiklar — som de med liten eller ingen försäljningshistorik eller drastiskt förändrad efterfrågan.

Vi kan hjälpa dig!

Snabb att implementera, lätt att använda och mycket skalbar, vår molnbaserade programvara har allt du behöver för att driva exakt efterfrågeplanering och prognoser. Med banbrytande verktyg rullade till en riskfri prenumeration är det den felande länken i din affärsframgång. Våra möjligheter inkluderar:

• Avancerad datavisualisering: Ta informerade beslut snabbt med all din data tydligt visualiserad på ett ställe. Vi gör det enkelt att anpassa din vy eller filtrera information med verktyg som vårt artikelkort, där du kan se effekterna av alla ändringar du gör direkt.
• Flexibel planering: Vår systemet kan räkna om i farten – så att du kan planera nerifrån och upp, mitten ut eller uppifrån och ner. Vi möjliggör kraftfull planering på kundnivå, och du kan också ställa in säsongsprofiler för att bättre förutsäga efterfrågan – till exempel försäljning av en julprodukt som kommer att avta efter december.
• Omfattande prognosmöjligheter: Med ett 20-tal olika prognosmetoder kan vi köra förutsägelser och kontrollera resultaten mot verkligheten för att fokusera på det mest exakta tillvägagångssättet per artikel.
• Enkel integration: Vi gör det enkelt för att samla data från dina befintliga ERP- eller CRM-system med ett öppet API.
• Personlig kundservice: Vi är kända för att göra det lilla extra för att ge dig bästa möjliga utbildning och Stöd. Vi säkerställer att varje kund har en dedikerad framgångsansvarig – inte bara för att hjälpa dig genom onboarding, utan också för att erbjuda långsiktig vägledning om bästa praxis och att nå dina mål.

Läs mer om hur vi kan hjälpa eller boka en anpassad demo.