Få en demo

4 avgjørende elementer i etterspørselsplanlegging for 2023

Slik slipper du løs det fulle potensialet til virksomheten din

Etterspørselsplanlegging

Innholdsfortegnelse:

Introduksjon

Bedrifter som forhandlere, grossister, distributører, produsenter og e-handel er ekstremt avhengige av etterspørsel, men er bare lønnsomme og bærekraftige virksomheter hvis de stadig forbedrer etterspørselsplanleggingsstrategier og nøyaktighet. De bruker mye tid på å studere og evaluere data, analysere salg og forbedre etterspørselsprognosen og etterspørselsplanleggingsnøyaktigheten.

Først, la oss definere hva etterspørselsprognose og etterspørselsplanlegging er og hva er forskjellen mellom dem. Når vi refererer til en etterspørselsprognose, snakker vi om en prediksjon av mengden av produktet som skal selges, overføres eller på annen måte brukes i løpet av en bestemt tidsperiode. Etterspørselsplanlegging er en prosess for å planlegge fremtidig drift basert på en tidligere laget prognose. Fordelene med en nøyaktig prognose og planlegging inkluderer selvfølgelig bedre innkjøp hvis du har en god ide om hva kunden din kommer til å be deg om, kan du kjøpe og selge bedre.

En god analogi ville være en værmelding. Hvis vi vet hvordan været vil være på en bestemt dag og det er nøyaktig, vet vi hvordan vi skal kle oss. Hvis vi ikke kjenner værmeldingen, må vi sannsynligvis ha med oss ekstra klær samt en paraply for sikkerhets skyld. Ved å bære alle disse, mister du mange ressurser: din energi, tid og sannsynligvis muligheter (hva om du trenger noe du kunne ha tatt i stedet for disse klærne?). Men situasjonen er enda mer alvorlig når vi snakker om etterspørselsprognoser og bedre bedriftsplanlegging fordi vi noen ganger har å gjøre med millioner av dollar eller mer.

Den vanligste metode for prognoser ser bare på tidligere brukshistorikk og antar at de neste periodene vil oppføre seg på samme måte. Som den vanligste metoden er det også den vanligste feilen. Siden i fjor kan det ha oppstått mange endringer (forskjellige markedstendenser, markedsandelen din, konkurrentenes nye produkter og andre), og alle disse endringene påvirker etterspørsel, salg og fortjeneste som et resultat. Det er ikke nok å stole på et enkelt gjennomsnitt av tidligere bruk for å utvikle prognosen. Resultatene kan være spektakulære når bedrifter fokuserer på å forbedre nøyaktigheten til prognosen.

I disse utfordrende økonomiske tider ser vi at flere og flere selskaper tar hensyn til prognosene og intern drift prøver å gjøre dem mer og mer effektive og gjøre mer med begrensede bedriftsressurser. For å gjøre etterspørselsprognosen så nøyaktig som mulig anbefaler vi vanligvis å basere den på fire avgjørende elementer.

1. Passende produkthistorikk

Data fra tidligere perioder brukes vanligvis som grunnlag for å forutsi fremtidige data eller trender. Så i utgangspunktet kan det som ble solgt tidligere være en god indikasjon på hva vi kan selge i fremtiden. Men ikke alle data er like nyttige for å lage etterspørselsprognose. Det er viktig å velge riktig periode og finne den relevante historiedybden. Hvis du tar historiske data fra det som er for gammelt og fra perioder som ikke samsvarer med samtidens krav, vil du få en unøyaktig prognose. Den samme dårlige situasjonen oppstår hvis du ikke bruker nok data til å lage en etterspørselsprognose, så riktig mengde historiske data er avgjørende.

Vi anbefaler minst 24 måneders salgsdata slik at GMDH Streamline kan automatisk se sesongvariasjoner. Når mindre enn 24 måneder med informasjon brukes, avhengig av dataene, kan etterspørselsmodellen bare være en trend (selv om en veldig smart trend!).

En tilstrekkelig datavekting bør også brukes. Vanligvis brukes den eksponentielle loven - som tildeler en høyere vekt til de siste dataene. Det er imidlertid tilfeller der siste års data er uregelmessige og ulike tilnærminger skal brukes. I disse situasjonene er det bedre å unngå veiing eller bruke de samme vektene for den valgte delen av historien.

For å få den mest pålitelige prognosen, er det tilrådelig å bruke etterspørselsbaserte data fremfor salgsbaserte. Forskjellen er at salgsdata viser hvor mye salg det var i løpet av en periode, mens etterspørselsdata viser oss hvor mye salg kunne vært eller vårt sanne potensial på markedet. Et godt eksempel på dette er tapt salg, da det ikke var noe produkt på lager. Disse håndteres enkelt i Streamline, og forhindrer deg i å unngå unøyaktighet i etterspørselsprognoser og tapt salg i fremtiden. Programvaren henter daglig tilgjengelig informasjon fra ERP-systemet og bruker informasjonen om varelager til å bestemme den sanne etterspørselen og justere prognosen automatisk.

I tillegg gir Streamline en mulighet til å korrigere historiske data for å endre det faktiske salget. Det er en unik funksjon som vi har utviklet i Streamline.

Dette er trender i forbruk bestemt på grunnlag av historiske data. Interne trender gjenspeiler et eller annet salgsmønster for produktet eller produktgruppen. Salgsmønsteret ditt kan gå oppover i noen perioder og du ser økningen, eller det kan gå nedover, noe som får deg til å tenke på optimalisering av virksomheten, eller det kan være noen sesongmessige mønstre. For eksempel selger et "vinterprodukt" knapt mellom april og august, og selger sterkt gjennom høst- og tidligvintermånedene med en enorm topp i desember. Når disse sesongmessige salgsmønstrene blir tydelige, kan denne kunnskapen brukes godt i planlegging av produksjon og frakt.

Når vi snakker om etterspørselsprognoser, er det nødvendig å velge de riktige metodene og modellene for prognoser i henhold til salgsmønsteret. Det er også av stor betydning å forstå hvilken del av mønsteret som er relevant, fordi å velge feil metode kan påvirke nøyaktigheten av prognosen og som et resultat å planlegge for mye eller for lite inventar. Avhengig av dette kan du ha overlager, frosset kapital og lav omsetning, eller lagerutgang, misfornøyd kunde og tap av salg.

La oss også nevne en viktig ting til. Det er 2 tilnærminger til prognoser: modellkonkurranse og tidsserienedbrytning. Den andre anses som mer pålitelig og nøyaktig siden modellen består av komponenter som tilsvarer en spesiell egenskap ved datamønsteret. I Streamline brukes denne tilnærmingen.

Eksterne trender påvirker vanligvis virksomheter enda mer intensivt enn interne. Ulike eksterne faktorer kan påvirke evnen til en virksomhet eller investering til å nå sine strategiske mål og mål. Disse eksterne faktorene kan inkludere konkurranse, sosiokulturelle, juridiske, teknologiske endringer, økonomi og politisk miljø.

Med tanke på økonomien bør vi nevne uventede kriser og sporadiske økonomiske løft. Salg avhenger av rikdommen til en befolkning, så når økonomiske forhold ikke er lyse, må du justere strategien din. Dette kan bety permitteringer og andre kostnadsreduserende tiltak, prisreduksjoner for å øke salgsvolum mv.

Kulturskifter. Samfunnet vi lever i dikterer i stor grad våre personlige verdier, inkludert hvilke typer produkter vi kjøper, stedene vi går og tjenestene vi bruker. Endringer i kultur driver derfor etterspørselen etter nye dingser, klær, mat, klær, musikk og til og med forretningssystemer.

Politiske krefter og statlig inngripen kan skape et marked eller praktisk talt ødelegge det, som i tilfellet med alkohol under forbudet. Det kan ha en direkte innvirkning på virksomheten din øke eller redusere den totale etterspørselen.

Teknologi, spesielt når den blir tatt i bruk raskt, er alltid en stor forstyrrer og endrer spill, og det er mange eksempler på industriledere som ignorerte teknologiske endringer og led mye for det.

Så noen ganger må justeringer gjøres manuelt, ignorere noen tidligere fakta og stole på sunn fornuft. Med de fleste programvareløsninger er det ganske vanskelig å gjøre, men i Streamline kan vi gjøre det raskt og enkelt for deg.

Med tanke på både interne og eksterne trender, samt passende produkthistorikk, ønsker enhver bedrift å fange kundenes oppmerksomhet. Derfor holder vi vanligvis forskjellige arrangementer og kampanjer, som er neste ting å huske på å jobbe med etterspørselsplanlegging.

4. Arrangementer og kampanjer

Ulike arrangementer og kampanjer vanligvis ha en betydelig effekt på den fremtidige etterspørselen etter produkter. Hvis du markedsfører produkter, vil du forhåpentligvis se en økning i salget. Den økningen i salg må være en del av spådommen din, ellers vil du ikke kjøpe nok til å møte denne økte etterspørselen. Streamline gir deg en mulighet til å legge til all nødvendig informasjon manuelt for å justere prognosen perfekt for din virksomhet.

Det er også viktig å bygge en tilstrekkelig prognose i slike hyppige tilfeller som lansering av nye produkter eller erstatte gamle produkter med "nye". Jeg er sikker på at du er kjent med en markedsføringsmetode som substitusjon (opprette en analog til et tidligere produkt), som alltid hjelper til med å starte kundenes interesse på nytt.

Det er åpenbart at høytider og kalenderhendelser også påvirker salg og markedsføring sterkt. Black Friday eller jul kan noen ganger ha bedre salg på én dag enn du vanligvis selger på 30 vanlige dager. Hvis det er tilfelle, forteller sunn fornuft oss å følge nøye med og planlegge kalenderhendelser så nøyaktig som mulig. I tillegg, siden forskjellige land har forskjellige helligdager og kalendere, kan du i Streamline lage din egen tilpassede kalender, og systemet vil fange opp salgshopp i henhold til den.

Sammendrag

Siden den lille endringen ved enten økning eller reduksjon i etterspørsel har en tilsvarende effekt på inntekter og fortjeneste, er det avgjørende for enhver virksomhet å forbedre prognosen og øke høvlingsnøyaktigheten. For å gi bedrifter et effektivt verktøy for lager- og etterspørselsprognose, fordi vi forstår hvordan det påvirker fortjenesten, har vi utviklet Streamline.

Vi anbefaler å bruke data i minst 24 måneder siden det er viktig å velge riktig mengde og dybde av historikk. Det er viktig å bygge en adekvat prognose basert på riktig modell, men det er også avgjørende å ha muligheten til å gjøre manuelle endringer i systemet, med tanke på ikke bare interne, men også eksterne trender, kampanjer og arrangementer.

Mange bedrifter forstår ikke fordelen med å få en god prognose og bruker ikke mye tid på å utvikle sine spådommer om fremtidig etterspørsel. De beste resultatene kommer imidlertid til de selskapene som ser etterspørselsprognose og planlegging som en del av sin operasjonelle strategi, og for å gjøre prosessen enkelt med ett klikk utviklet vi Streamline.

Bonus: 10 beste etterspørselsplanleggingsprogramvare [Gratis og betalt]

10 beste etterspørselsplanleggingsprogramvare for å automatisere alt det ovennevnte.

Videre lesning:

For mye manuelt arbeid i Excel?

Se hva Streamline kan gjøre for deg

  • 99+% lagertilgjengelighet.
  • Opptil 99% prognosenøyaktighet.
  • Opptil 98% reduksjon i lagerbeholdninger.
  • Opptil 50% reduksjon i overflødig beholdning.
  • 1-5 prosentpoeng marginforbedring.
  • Opptil 56X ROI på ett år. 100% ROI i løpet av de første 3 månedene.
  • Opptil 90% reduksjon i tid brukt på prognoser, planlegging og bestilling.