Download gratis
Download gratis

4 afgørende elementer i efterspørgsel planlægning (2021 opdatering)

Sådan frigøres din virksomheds fulde potentiale

Efterspørgsel planlægning

Indholdsfortegnelse:

Introduktion

Virksomheder som detailhandlere, grossister, distributører, producenter og e-handel er ekstremt afhængige af efterspørgsel, men er kun rentable og bæredygtige virksomheder, hvis de konstant forbedrer planlægningsstrategier og nøjagtighed. De bruger meget tid på at studere og evaluere data, analysere salg og forbedre efterspørgselsprognosen og kræve planlægningsnøjagtighed.

Lad os først definere hvad prognose for efterspørgsel og efterspørgsel planlægning er, og hvad er forskellen mellem dem. Når vi henviser til en efterspørgselsprognose, taler vi om en forudsigelse af mængden af produktet, der skal sælges, overføres eller på anden måde anvendes i en bestemt tidsperiode. Efterspørgselsplanlægning er en proces til planlægning af fremtidige operationer baseret på en tidligere lavet prognose. Fordelene ved en nøjagtig prognose og planlægning inkluderer selvfølgelig bedre indkøb hvis du har en god idé om, hvad din kunde vil bede dig om, kan du købe og sælge bedre.

En god analogi ville være en vejrudsigt. Hvis vi ved, hvordan vejret bliver på en bestemt dag, og det er korrekt, ved vi hvordan vi skal klæde os. Hvis vi ikke kender vejrudsigten, er vi sandsynligvis nødt til at bære ekstra tøj såvel som en paraply bare i tilfælde af. Ved at bære alle disse mister du mange ressourcer: din energi, tid og sandsynligvis muligheder (hvad hvis du har brug for noget, du kunne have taget i stedet for det tøj?). Men situationen er endnu mere alvorlig, når vi taler om forudsigelse af efterspørgsel og bedre virksomhedsplanlægning, fordi vi undertiden måske har at gøre med millioner af dollars eller mere.

Den mest almindelige metode til prognoser ser bare på tidligere brugshistorik og antager, at de næste perioder opfører sig det samme. At være den mest almindelige metode er det også den mest almindelige fejl. Siden sidste år kan der være opstået mange ændringer (forskellige markedstendenser, din markedsandel, konkurrenters nye produkter og andre), og alle disse ændringer påvirker efterspørgsel, salg og din fortjeneste som et resultat. Det er ikke nok at stole på et bare simpelt gennemsnit af tidligere brug i udviklingen af din prognose. Resultaterne kan være spektakulære, når virksomheder fokuserer på at forbedre nøjagtigheden af deres prognose.

I disse udfordrende økonomiske tider ser vi flere og flere virksomheder være opmærksomme på prognosen og interne operationer forsøge at gøre dem mere og mere effektive og gøre mere med begrænsede virksomhedsressourcer. For at gøre efterspørgslen så nøjagtig som muligt anbefaler vi normalt at basere den på fire vigtige elementer.

1. Passende produkthistorik

Tidligere perioders data bruges normalt som grundlag for prognoser for fremtidige data eller tendenser. Så grundlæggende kan det, der tidligere blev solgt, være en god indikation af, hvad vi kan sælge i fremtiden. Men ikke alle data er lige så nyttige til at skabe efterspørgselsprognose. Det er vigtigt at vælge den rigtige periode og finde den relevante historikdybde. Hvis du tager historiske data fra, der er for gamle og fra perioder, der ikke korrelerer med nutidige krav, vil du have en unøjagtig prognose. Den samme dårlige situation opstår, hvis du ikke bruger nok data til at oprette en efterspørgselsprognose, så den rigtige mængde historiske data er afgørende.

Vi anbefaler mindst 24 måneders salgsdata, så det GMDH Streamline kan automatisk se sæsonbetingelser. Når der bruges mindre end 24 måneders information, afhængigt af data, kan efterspørgselsmodellen kun være en tendens (dog en meget smart trend!).

En passende datavægtning bør også anvendes. Normalt anvendes den eksponentielle lov - som tildeler en højere vægt til de nyeste data. Der er dog tilfælde, hvor dataene fra sidste år er uregelmæssige, og der skal anvendes forskellige tilgange. I disse situationer er det bedre at undgå at veje eller bruge de samme vægte til den valgte del af historien.

For at få den mest pålidelige prognose tilrådes det at bruge efterspørgselsbaserede data snarere end en salgsbaseret. Forskellen er, at salgsdata viser, hvor meget salg der var i en periode, mens efterspørgseldata viser os, hvor meget salg der kunne have været, eller vores virkelige potentiale på markedet. Et godt eksempel på dette er tabt salg, når der ikke var noget produkt på lager. Disse håndteres let i Streamline, hvilket forhindrer dig i at kræve unøjagtighed i efterspørgslen og tabt salg i fremtiden. Softwaren henter daglige informationer til rådighed fra ERP-systemet og bruger oplysningerne om lagerbeholdninger til at bestemme den sande efterspørgsel og til automatisk at justere prognosen.

Desuden giver Streamline mulighed for at korrigere historiske data til ændring af det faktiske salg. Det er en unik funktion, som vi har udviklet i Streamline.

Dette er tendenser i forbrug bestemt på baggrund af historiske data. Interne tendenser afspejler et eller andet salgsmønster for produktet eller gruppen af produkter. Dit salgsmønster kan gå opad i nogle perioder, og du kan se stigningen, eller det kan gå nedad, hvilket får dig til at tænke på optimering af forretningen, eller der kan være nogle sæsonmæssige mønstre. For eksempel sælger et 'vinterprodukt' næppe mellem april og august og sælger stærkt gennem efteråret og de tidlige vintermåneder med et kæmpe højdepunkt i december. Når disse sæsonmæssige salgsmønstre er tydelige, kan denne viden udnyttes godt i planlægningen af produktion og forsendelse.

Når vi taler om prognoser for efterspørgsel, er det nødvendigt at vælge de rigtige metoder og modeller til prognoser i henhold til salgsmønsteret. Det er også meget vigtigt at forstå, hvilken del af mønsteret der er relevant, fordi valg af den forkerte metode kan påvirke nøjagtigheden af prognosen og som et resultat at planlægge for meget eller for lidt lager. Afhængigt af dette kan du have overlagre, frossen kapital og langsom omsætning eller lager outs, utilfreds kunde og tab af salg.

Lad os også nævne endnu en vigtig ting. Der er to tilgange til prognoser: modelkonkurrence og nedbrydning af tidsserier. Det andet betragtes som mere pålideligt og nøjagtigt, da modellen består af komponenter, der svarer til et bestemt kendetegn ved datamønsteret. I Streamline anvendes denne tilgang.

Eksterne tendenser påvirker normalt virksomheder endnu mere intensivt end interne. Forskellige eksterne faktorer kan påvirke en virksomheds eller en investerings evne til at nå sine strategiske mål og mål. Disse eksterne faktorer kan omfatte konkurrence, socio-kulturelle, juridiske, teknologiske ændringer, økonomi og politisk miljø.

I betragtning af økonomien bør vi nævne uventede kriser og lejlighedsvise økonomiske løft. Salget afhænger af en befolknings velstand, så når de økonomiske forhold ikke er lyse, skal du justere din strategi. Dette kan betyde fyringer og andre omkostningsbesparende tiltag, prisnedsættelser for at øge salgsmængden osv.

Kulturelle skift. Det samfund, vi lever i, dikterer i vid udstrækning vores personlige værdier inklusive de typer produkter, vi køber, de steder, vi går, og de tjenester, vi bruger. Forskydninger i kultur driver derfor efterspørgslen efter nye gadgets, tøj, mad, tøj, musik og endda forretningssystemer.

Politiske kræfter og indgriben fra regeringen kan skabe et marked eller praktisk taget ødelægge det, som det er tilfældet med alkohol under forbuddet. Det kan have en direkte indvirkning på din virksomhed, der øger eller mindsker den samlede efterspørgsel.

Teknologi, især når den hurtigt vedtages bredt, er altid en stor forstyrrer og spilskifter, og der er mange eksempler på branchens ledere, der ignorerede teknologiske ændringer og led meget for det.

Så nogle gange skal justeringer foretages manuelt, idet man ignorerer tidligere kendsgerninger og stoler på sund fornuft. Med de fleste softwareløsninger er det ret svært at gøre, men i Streamline kan vi gøre det hurtigt og nemt for dig.

I betragtning af både interne og eksterne tendenser samt passende produkthistorik vil enhver virksomhed fange kundernes opmærksomhed. Derfor afholder vi normalt forskellige begivenheder og kampagner, hvilket er den næste ting at huske på at arbejde med efterspørgselsplanlægning.

4. Begivenheder og forfremmelser

Forskellige begivenheder og kampagner har normalt en væsentlig effekt på den fremtidige efterspørgsel efter produkter. Hvis du promoverer produkter, forhåbentlig vil du se en stigning i salget. Denne stigning i salget skal være en del af din forudsigelse, ellers køber du ikke nok til at imødekomme denne øgede efterspørgsel. Streamline giver dig mulighed for at tilføje alle de nødvendige oplysninger manuelt for at justere prognosen perfekt til din virksomhed.

Det er også vigtigt at oprette en passende prognose i hyppige tilfælde som lancering af nye produkter eller erstatning af gamle produkter med "nye". Jeg er sikker på, at du er fortrolig med en sådan markedsføringsmetode som erstatning (oprettelse af en analog til et tidligere produkt), som altid hjælper med at genstarte kundernes interesse.

Det er indlysende, at helligdage og kalenderbegivenheder også har stor indflydelse på salg og markedsføring. Black Friday eller jul kan undertiden have et bedre salg på en dag, end du normalt sælger på 30 normale dage. Hvis det er tilfældet, fortæller sund fornuft os at være meget opmærksomme og planlægge kalenderbegivenheder så præcist som muligt. Derudover, da forskellige lande har forskellige helligdage og kalendere, kan du i Streamline oprette din egen tilpassede kalender, og systemet fanger salgsspring i henhold til det.

Resumé

Da den lille ændring ved enten stigning eller fald i efterspørgsel har en tilsvarende effekt på indtægter og fortjeneste, er det afgørende for enhver virksomhed at forbedre prognosen og øge planlægningsnøjagtigheden. For at give virksomhederne et effektivt værktøj til opgørelse af lager og efterspørgsel, fordi vi forstår, hvordan det påvirker overskuddet, har vi udviklet Streamline.

Vi anbefaler at bruge data i mindst 24 måneder, da det er vigtigt at vælge den rigtige mængde og dybde af historikken. Det er vigtigt at opbygge en passende prognose baseret på den rigtige model, men det er også afgørende at have mulighed for at foretage manuelle ændringer i systemet under hensyntagen til ikke kun interne, men også eksterne tendenser, forfremmelser og begivenheder.

Mange virksomheder forstår ikke fordelen ved at få en god prognose og bruger ikke meget tid på at udvikle deres forudsigelser om fremtidig efterspørgsel. De bedste resultater kommer dog til de virksomheder, der ser efterspørgsel efter planer og planlægning som en del af deres operationelle strategi, og for at gøre processen med et enkelt klik udviklede vi Streamline.

Bonus: Gratis AI-baseret efterspørgselsplanlægningssoftware (gratis download)

Brug en gratis kunstig intelligensbaseret efterspørgselsplanlægningssoftware der automatiserer alt det ovenstående for dig.

Yderligere læsning:

For meget manuelt arbejde i Excel?

Streamline din planlægning i dag:

  • Prognoser, planlæg og placer ordrer dobbelt så hurtigt.
  • 90-98% reduktion i lager.
  • 15-50% reduktion i overskydende beholdning.
  • 35% højere lageromsætning.
  • 10-40X ROI i det første år. 100% ROI i den første måned.
  • GMDH Streamline administrerer allerede over $5 milliarder i beholdning til detailhandlere, grossister, distributører, producenter og e-handel over hele verden.