Unduh gratis
Unduh gratis

4 Elemen Krusial Perencanaan Permintaan (Pembaruan 2021)

Bagaimana Mengeluarkan Potensi Penuh Bisnis Anda

Perencanaan Permintaan

Daftar isi:

pengantar

Bisnis seperti pengecer, grosir, distributor, produsen, dan e-niaga sangat bergantung pada permintaan, tetapi hanya bisnis yang menguntungkan dan berkelanjutan jika terus meningkatkan strategi dan akurasi perencanaan permintaan. Mereka menghabiskan banyak waktu mempelajari dan mengevaluasi data, menganalisis penjualan, dan meningkatkan perkiraan permintaan dan akurasi perencanaan permintaan.

Pertama, mari kita definisikan apa perkiraan permintaan dan perencanaan permintaan adalah dan apa perbedaan di antara keduanya. Ketika kita mengacu pada ramalan permintaan, kita berbicara tentang prediksi jumlah produk yang akan dijual, ditransfer atau digunakan selama periode waktu tertentu. Perencanaan permintaan adalah proses perencanaan operasi masa depan berdasarkan perkiraan yang dibuat sebelumnya. Keunggulan peramalan dan perencanaan yang akurat tentu saja antara lain lebih baik pembelian jika Anda memiliki gagasan bagus tentang apa yang akan diminta pelanggan dari Anda, Anda dapat membeli dan menjual dengan lebih baik.

Analogi yang bagus adalah ramalan cuaca. Jika kita tahu bagaimana cuaca pada hari tertentu dan akurat, kita tahu bagaimana cara berpakaian. Jika kita tidak mengetahui ramalan cuaca, kita mungkin harus membawa pakaian ekstra serta payung untuk berjaga-jaga. Dengan membawa semua ini, Anda kehilangan banyak sumber daya: energi, waktu, dan kemungkinan peluang Anda (bagaimana jika Anda membutuhkan sesuatu yang bisa Anda ambil alih-alih pakaian itu?). Tetapi situasinya bahkan lebih serius ketika kita berbicara tentang perkiraan permintaan dan perencanaan perusahaan yang lebih baik karena terkadang kita berurusan dengan jutaan dolar atau lebih.

Yang paling umum metode peramalan hanya melihat riwayat penggunaan sebelumnya dan mengasumsikan periode berikutnya akan berperilaku sama. Menjadi metode yang paling umum, ini juga merupakan kesalahan yang paling umum. Sejak tahun lalu banyak perubahan yang mungkin muncul (kecenderungan pasar yang berbeda, pangsa pasar Anda, produk baru pesaing, dan lainnya) dan semua perubahan ini memengaruhi permintaan, penjualan, dan keuntungan Anda sebagai hasilnya. Tidaklah cukup hanya mengandalkan rata-rata sederhana dari penggunaan sebelumnya dalam mengembangkan perkiraan Anda. Hasilnya bisa spektakuler jika bisnis berfokus pada peningkatan keakuratan ramalan mereka.

Dalam masa ekonomi yang menantang ini, kami melihat semakin banyak perusahaan yang memperhatikan ramalan dan operasi internal mencoba membuatnya semakin efisien dan berbuat lebih banyak dengan sumber daya perusahaan yang terbatas. Untuk membuat perkiraan permintaan seakurat mungkin, kami biasanya merekomendasikan untuk mendasarkannya pada empat elemen penting.

1. Sejarah produk yang sesuai

Data masa lalu biasanya digunakan sebagai dasar untuk meramalkan data atau tren masa depan. Jadi, pada dasarnya apa yang dijual di masa lalu bisa menjadi indikasi yang baik tentang apa yang bisa kita jual di masa depan. Namun tidak semua data sama berguna untuk membuat perkiraan permintaan. Penting untuk memilih periode yang tepat dan untuk menemukan kedalaman sejarah yang relevan. Jika Anda mengambil data historis dari yang terlalu tua dan dari periode yang tidak berkorelasi dengan tuntutan kontemporer, Anda akan mendapatkan ramalan yang tidak akurat. Situasi buruk yang sama terjadi jika Anda tidak menggunakan cukup data untuk membuat perkiraan permintaan, jadi jumlah data historis yang tepat sangat penting.

Sebaiknya setidaknya 24 bulan data penjualan begitu GMDH Streamline dapat melihat kemusiman secara otomatis. Ketika informasi kurang dari 24 bulan digunakan, tergantung pada datanya, model permintaan mungkin hanya sebuah tren (meskipun tren yang sangat cerdas!).

Pembobotan data yang memadai juga harus diterapkan. Biasanya, hukum eksponensial diterapkan - yang memberikan bobot lebih tinggi pada data terbaru. Namun, ada kasus ketika data tahun lalu tidak teratur dan pendekatan yang berbeda digunakan. Dalam situasi ini, lebih baik menghindari penimbangan atau menggunakan bobot yang sama untuk bagian riwayat yang dipilih.

Untuk mendapatkan perkiraan yang paling andal, disarankan untuk menggunakan data berbasis permintaan daripada data berbasis penjualan. Perbedaannya adalah bahwa data penjualan menunjukkan berapa banyak penjualan selama beberapa periode, sementara data permintaan menunjukkan kepada kita berapa banyak penjualan yang bisa terjadi atau potensi sebenarnya kita di pasar. Contoh bagus dari ini adalah kehilangan penjualan, ketika tidak ada produk dalam stok. Ini mudah ditangani dalam Streamline, mencegah Anda dari ketidakakuratan perkiraan permintaan dan kehilangan penjualan di masa mendatang. Perangkat lunak ini menarik informasi harian yang tersedia dari sistem ERP dan menggunakan informasi tentang kehabisan stok untuk menentukan permintaan yang sebenarnya dan untuk menyesuaikan perkiraan secara otomatis.

Selain itu, Streamline memberikan kesempatan untuk mengoreksi data historis untuk mengubah penjualan aktual. Ini adalah fitur unik yang kami kembangkan di Streamline.

Ini adalah tren konsumsi yang ditentukan berdasarkan data historis. Tren internal mencerminkan satu atau beberapa pola penjualan produk atau kelompok produk. Pola penjualan Anda mungkin naik selama beberapa periode dan Anda melihat peningkatan, atau mungkin turun, membuat Anda berpikir tentang pengoptimalan bisnis, atau mungkin ada beberapa pola musiman. Misalnya, 'produk musim dingin' hampir tidak terjual antara bulan April dan Agustus, dan sangat laku selama musim gugur dan awal musim dingin dengan puncak penjualan yang sangat besar pada bulan Desember. Setelah pola penjualan musiman ini menjadi jelas, pengetahuan ini dapat dimanfaatkan dengan baik dalam perencanaan produksi dan pengiriman.

Berbicara tentang peramalan permintaan, maka perlu dilakukan pemilihan metode dan model peramalan yang tepat sesuai dengan pola penjualan. Selain itu, sangat penting untuk memahami bagian mana dari pola yang relevan, karena memilih metode yang salah dapat memengaruhi keakuratan ramalan dan akibatnya merencanakan inventaris yang terlalu banyak atau terlalu sedikit. Bergantung pada hal ini, Anda mungkin mengalami kelebihan stok, modal yang membeku dan perputaran yang lambat, atau kehabisan stok, pelanggan yang tidak puas dan kehilangan penjualan.

Mari kita juga menyebutkan satu hal lagi yang penting. Ada 2 pendekatan untuk peramalan: kompetisi model dan dekomposisi deret waktu. Yang kedua dianggap lebih andal dan akurat karena model terdiri dari komponen-komponen yang sesuai dengan karakteristik tertentu dari pola data. Dalam Streamline, pendekatan ini diterapkan.

Tren eksternal biasanya memengaruhi bisnis lebih intensif daripada tren internal. Berbagai faktor eksternal dapat memengaruhi kemampuan bisnis atau investasi untuk mencapai tujuan dan sasaran strategisnya. Faktor eksternal ini mungkin termasuk persaingan, sosial budaya, hukum, perubahan teknologi, ekonomi, dan lingkungan politik.

Mempertimbangkan ekonomi, kita harus menyebutkan krisis tak terduga dan peningkatan ekonomi sesekali. Penjualan bergantung pada kekayaan populasi, jadi ketika kondisi ekonomi tidak cerah, Anda perlu menyesuaikan strategi Anda. Ini bisa berarti PHK dan tindakan pemotongan biaya lainnya, pengurangan harga untuk meningkatkan volume penjualan, dll.

Pergeseran Budaya. Masyarakat tempat kita tinggal menentukan sebagian besar nilai-nilai pribadi kita, termasuk jenis produk yang kita beli, tempat yang kita kunjungi, dan layanan yang kita gunakan. Pergeseran budaya, oleh karena itu, mendorong permintaan akan gadget, pakaian, makanan, pakaian, musik, dan bahkan sistem bisnis baru.

Kekuatan politik dan intervensi pemerintah dapat menciptakan pasar atau secara praktis menghancurkannya, seperti dalam kasus alkohol selama Larangan. Ini dapat berdampak langsung pada bisnis Anda yang meningkatkan atau menurunkan permintaan secara keseluruhan.

Teknologi, terutama ketika diadopsi secara luas dengan cepat, selalu menjadi pengganggu utama dan pengubah permainan, dan ada banyak contoh pemimpin industri yang mengabaikan perubahan teknologi dan sangat menderita karenanya.

Sehingga terkadang penyesuaian harus dilakukan secara manual, mengabaikan beberapa fakta masa lalu dan mengandalkan akal sehat. Dengan sebagian besar solusi perangkat lunak, ini agak sulit dilakukan, tetapi dalam Streamline kami dapat melakukannya untuk Anda dengan cepat dan mudah.

Mempertimbangkan tren internal dan eksternal, serta riwayat produk yang sesuai, bisnis apa pun ingin menarik perhatian pelanggan. Oleh karena itu kami biasanya mengadakan acara dan promosi yang berbeda, yang merupakan hal berikutnya yang perlu diingat untuk mengerjakan perencanaan permintaan.

4. Acara dan promosi

Berbeda acara dan promosi biasanya memiliki pengaruh yang besar pada permintaan produk di masa depan. Jika Anda mempromosikan produk, mudah-mudahan Anda akan melihat peningkatan penjualan. Peningkatan penjualan itu harus menjadi bagian dari prediksi Anda atau Anda tidak akan membeli cukup banyak untuk memenuhi permintaan yang meningkat ini. Streamline memberi Anda kesempatan untuk menambahkan semua informasi yang diperlukan secara manual untuk menyesuaikan perkiraan dengan sempurna untuk bisnis Anda.

Penting juga untuk membuat ramalan yang memadai dalam kasus yang sering terjadi seperti meluncurkan produk baru atau mengganti produk lama dengan yang “baru”. Saya yakin Anda sudah familiar dengan metode pemasaran seperti substitusi (membuat analog dengan produk sebelumnya), yang selalu membantu membangkitkan kembali minat pelanggan.

Jelas bahwa hari libur dan acara kalender juga sangat memengaruhi penjualan dan pemasaran. Black Friday atau Christmas terkadang mungkin memiliki penjualan yang lebih baik dalam satu hari daripada yang biasanya Anda jual dalam 30 hari biasa. Jika itu masalahnya, akal sehat memberi tahu kita untuk memperhatikan dan merencanakan acara kalender seakurat mungkin. Selain itu, karena negara yang berbeda memiliki hari libur dan kalender yang berbeda, di Streamline Anda dapat membuat kalender khusus Anda sendiri, dan sistem akan mencatat lonjakan penjualan yang sesuai dengannya.

Ringkasan

Karena sedikit perubahan baik kenaikan atau penurunan permintaan memiliki efek yang sesuai pada pendapatan dan laba, penting bagi bisnis apa pun untuk meningkatkan perkiraan dan meningkatkan akurasi perencanaan. Untuk memberikan bisnis alat yang efektif untuk inventaris dan perkiraan permintaan, karena kami memahami bagaimana hal itu mempengaruhi keuntungan, kami telah mengembangkan Streamline.

Kami merekomendasikan penggunaan data setidaknya selama 24 bulan karena penting untuk memilih jumlah dan kedalaman riwayat yang tepat. Penting untuk membangun ramalan yang memadai berdasarkan model yang tepat, tetapi juga penting untuk memiliki kemungkinan untuk membuat perubahan manual dalam sistem, dengan mempertimbangkan tidak hanya tren internal tetapi juga eksternal, promosi, dan acara.

Banyak bisnis tidak memahami keuntungan dari mendapatkan ramalan yang baik dan tidak menghabiskan banyak waktu untuk mengembangkan prediksi mereka tentang permintaan di masa depan. Namun, hasil terbaik datang kepada perusahaan yang melihat ramalan dan perencanaan permintaan sebagai bagian dari strategi operasional mereka, dan untuk membuat prosesnya mudah sekali klik, kami mengembangkan Streamline.

Bonus: Perangkat lunak perencanaan permintaan berbasis AI gratis (Unduh Gratis)

Gunakan berbasis Artificial Intelligence gratis perangkat lunak perencanaan permintaan yang mengotomatiskan semua hal di atas untuk Anda.

Bacaan lebih lanjut:

Terlalu banyak pekerjaan manual di Excel?

Streamline perencanaan Anda hari ini:

  • Perkirakan, rencanakan, dan buat pesanan dua kali lebih cepat.
  • Pengurangan 90-98% stockout.
  • 15-50% pengurangan persediaan berlebih.
  • 35% perputaran persediaan lebih tinggi.
  • 10-40X ROI di tahun pertama. 100% ROI di bulan pertama.
  • GMDH Streamline sudah mengelola lebih dari $5 miliar dalam inventaris untuk pengecer, grosir, distributor, produsen, dan e-niaga di seluruh dunia.