4 cruciale elementen van vraagplanning in 2023

Hoe u het volledige potentieel van uw bedrijf kunt benutten

Inhoudsopgave:

• Invoering
• 1. Passende productgeschiedenis
• 2. Interne trends
• 3. Externe trends
• 4. Evenementen en promoties
• Overzicht
• Bonus: 10 beste software voor vraagplanning (+1 gratis tool)

Invoering

Bedrijven zoals detailhandelaren, groothandels, distributeurs, fabrikanten en e-commerce zijn extreem afhankelijk van de vraag, maar zijn alleen winstgevende en duurzame bedrijven als ze de strategieën en nauwkeurigheid van de vraagplanning voortdurend verbeteren. Ze besteden veel tijd aan het bestuderen en evalueren van gegevens, het analyseren van verkopen en het verbeteren van de vraagvoorspelling en de nauwkeurigheid van de vraagplanning.

Laten we eerst definiëren wat vraagvoorspelling en vraagplanning zijn en wat is het verschil tussen hen. Wanneer we verwijzen naar een vraagprognose, hebben we het over een voorspelling van de hoeveelheid van het product die zal worden verkocht, overgedragen of anderszins gebruikt gedurende een specifieke periode. Vraagplanning is een proces waarbij toekomstige operaties worden gepland op basis van een eerder gemaakte prognose. De voordelen van een nauwkeurige voorspelling en planning zijn natuurlijk beter inkoop als u een goed idee heeft van wat uw klant van u gaat vragen, kunt u beter kopen en verkopen.

Een goede analogie zou een weersvoorspelling zijn. Als we weten wat voor weer het op een bepaalde dag zal zijn en het klopt, weten we hoe we ons moeten kleden. Als we de weersvoorspelling niet weten, moeten we waarschijnlijk extra kleding en een paraplu meenemen voor het geval dat. Door deze allemaal mee te nemen, verlies je veel middelen: je energie, tijd en waarschijnlijk kansen (wat als je iets nodig had dat je had kunnen nemen in plaats van die kleding?). Maar de situatie is nog ernstiger als we het hebben over vraagvoorspelling en betere bedrijfsplanning, omdat we soms te maken hebben met miljoenen dollars of meer.

De meest voorkomende methode van voorspelling is alleen kijken naar de gebruiksgeschiedenis in het verleden en ervan uitgaande dat de volgende periodes zich hetzelfde zullen gedragen. Omdat het de meest voorkomende methode is, is het ook de meest voorkomende fout. Sinds vorig jaar kunnen er veel veranderingen zijn opgetreden (verschillende markttendensen, uw marktaandeel, nieuwe producten van concurrenten en andere) en al deze veranderingen hebben als gevolg daarvan invloed op de vraag, de verkoop en uw winst. Het is niet voldoende om te vertrouwen op een eenvoudig gemiddelde van eerder gebruik bij het ontwikkelen van uw prognose. De resultaten kunnen spectaculair zijn wanneer bedrijven zich richten op het verbeteren van de nauwkeurigheid van hun prognoses.

In deze uitdagende economische tijden zien we dat steeds meer bedrijven aandacht besteden aan de prognoses en interne operaties proberen deze steeds efficiënter te maken en meer te doen met beperkte bedrijfsmiddelen. Om de vraagvoorspelling zo nauwkeurig mogelijk te maken, raden we meestal aan om deze op vier cruciale elementen te baseren.

1. Passende productgeschiedenis

Gegevens uit het verleden worden meestal gebruikt als basis voor het voorspellen van toekomstige gegevens of trends. Dus wat er in het verleden is verkocht, kan in feite een goede indicatie zijn van wat we in de toekomst kunnen verkopen. Maar niet alle gegevens zijn even nuttig voor het maken van een vraagprognose. Het is essentieel om de juiste periode te kiezen en de relevante historiediepte te vinden. Als je historische gegevens daaruit haalt die te oud zijn en uit perioden die niet correleren met de hedendaagse eisen, heb je een onnauwkeurige voorspelling. Dezelfde slechte situatie doet zich voor als u niet genoeg gegevens gebruikt om een vraagprognose te maken, dus de juiste hoeveelheid historische gegevens is cruciaal.

Er moet ook een adequate gegevensweging worden toegepast. Meestal wordt de exponentiële wet toegepast - die een hoger gewicht toekent aan de laatste gegevens. Er zijn echter gevallen waarin de gegevens van vorig jaar onregelmatig zijn en er verschillende benaderingen moeten worden gebruikt. In deze situaties is het beter om niet te wegen of om dezelfde gewichten te gebruiken voor het geselecteerde deel van de geschiedenis.

Om de meest betrouwbare prognose te krijgen, is het raadzaam om op vraag gebaseerde gegevens te gebruiken in plaats van op verkoop gebaseerde gegevens. Het verschil is dat verkoopgegevens laten zien hoeveel verkopen er in een bepaalde periode waren, terwijl vraaggegevens ons laten zien hoeveel verkopen hadden kunnen zijn of ons ware potentieel op de markt. Een goed voorbeeld hiervan is de gemiste omzet, terwijl er geen product op voorraad was. Deze kunnen gemakkelijk worden afgehandeld in Streamline, waardoor u in de toekomst geen onnauwkeurige vraagprognoses en misgelopen verkopen krijgt. De software haalt dagelijks voorhanden informatie uit het ERP-systeem en gebruikt de informatie over stockouts om de werkelijke vraag te bepalen en de prognose automatisch aan te passen.

Bovendien biedt Streamline de mogelijkheid om historische gegevens te corrigeren om de werkelijke verkopen te wijzigen. Het is een unieke feature die we hebben ontwikkeld in Streamline.

2. Interne trends

Dit zijn consumptietrends bepaald op basis van historische gegevens. Interne trends weerspiegelen een of ander verkooppatroon van het product of de groep producten. Uw verkooppatroon kan in sommige periodes omhoog gaan en u ziet de stijging, of het kan naar beneden gaan, waardoor u denkt aan optimalisatie van uw bedrijf, of er kunnen seizoenspatronen zijn. Een 'winterproduct' wordt bijvoorbeeld nauwelijks verkocht tussen april en augustus, en verkoopt sterk tijdens de herfst- en vroege wintermaanden met een enorme piek in december. Zodra deze seizoensgebonden verkooppatronen duidelijk worden, kan deze kennis goed worden gebruikt bij de planning van productie en verzending.

Over vraagvoorspelling gesproken, het is noodzakelijk om de juiste methoden en modellen voor prognoses te selecteren op basis van het verkooppatroon. Het is ook van groot belang om te begrijpen welk deel van het patroon relevant is, omdat het kiezen van de verkeerde methode de nauwkeurigheid van de prognose kan beïnvloeden en als gevolg daarvan te veel of te weinig voorraad kan plannen. Afhankelijk hiervan kunt u last hebben van overvoorraden, bevroren kapitaal en een trage omzet, of uitval van voorraden, ontevreden klanten en omzetverlies.

Laten we ook nog een belangrijk ding noemen. Er zijn twee benaderingen voor prognoses: modelcompetitie en ontleding van tijdreeksen​De tweede wordt als betrouwbaarder en nauwkeuriger beschouwd omdat het model bestaat uit componenten die overeenkomen met een bepaald kenmerk van het datapatroon. In Streamline wordt deze benadering toegepast.

3. Externe trends

Externe trends beïnvloeden bedrijven doorgaans nog intensiever dan interne. Diverse externe factoren kunnen van invloed zijn op het vermogen van een bedrijf of investering om zijn strategische doelen en doelstellingen te bereiken. Deze externe factoren kunnen concurrentie, sociaal-culturele, juridische, technologische veranderingen, economie en politieke omgeving zijn.

Gezien de economie moeten we het hebben over onverwachte crises en incidentele economische impulsen. De verkoop is afhankelijk van de rijkdom van een bevolking, dus als de economische omstandigheden niet gunstig zijn, moet u uw strategie aanpassen. Dit kan leiden tot ontslagen en andere kostenbesparende maatregelen, prijsverlagingen om het verkoopvolume te vergroten, enz.

Culturele verschuivingen. De samenleving waarin we leven dicteert in hoge mate onze persoonlijke waarden, inclusief de soorten producten die we kopen, de plaatsen waar we heen gaan en de diensten die we gebruiken. Veranderingen in de cultuur stimuleren daarom de vraag naar nieuwe gadgets, kleding, eten, kleding, muziek en zelfs bedrijfssystemen.

Politieke krachten en overheidsingrijpen kunnen een markt creëren of deze praktisch vernietigen, zoals in het geval van alcohol tijdens het verbod. Het kan een directe impact hebben op het vergroten of verkleinen van de totale vraag voor uw bedrijf.

Technologie, vooral wanneer deze snel op grote schaal wordt toegepast, is altijd een grote disruptor en game-changer, en er zijn veel voorbeelden van industrieleiders die technologische veranderingen negeerden en er enorm onder te lijden hadden.

Soms moeten aanpassingen dus handmatig worden gedaan, waarbij sommige feiten uit het verleden worden genegeerd en op gezond verstand wordt vertrouwd. Met de meeste softwareoplossingen is het nogal moeilijk om te doen, maar in Streamline kunnen we het snel en gemakkelijk voor u doen.

Rekening houdend met zowel interne als externe trends, evenals de juiste productgeschiedenis, wil elk bedrijf de aandacht van klanten trekken. Daarom houden we meestal verschillende evenementen en promoties, wat het volgende is om in gedachten te houden bij het werken aan vraagplanning.

4. Evenementen en promoties

Verschillende evenementen en promoties hebben doorgaans een substantieel effect op de toekomstige vraag naar producten. Als u producten promoot, zult u hopelijk een toename van de verkoop zien. Die omzetstijging moet deel uitmaken van uw voorspelling, anders koopt u niet genoeg om aan deze toegenomen vraag te voldoen. Streamline geeft u de mogelijkheid om alle benodigde informatie handmatig toe te voegen om de prognose perfect voor uw bedrijf aan te passen.

Het is ook belangrijk om een adequate prognose te maken in gevallen die vaak voorkomen als nieuwe producten worden gelanceerd of oude producten worden vervangen door "nieuwe". Ik ben er zeker van dat u bekend bent met een dergelijke marketingmethode als substitutie (een analoog maken met een vorig product), die altijd helpt om de interesse van klanten te hervatten.

Het is duidelijk dat feestdagen en agenda-evenementen ook een sterke invloed hebben op verkoop en marketing. Black Friday of Kerstmis hebben soms een betere verkoop op één dag dan u normaal gesproken binnen 30 normale dagen verkoopt. Als dat het geval is, vertelt ons gezond verstand ons om goed op te letten en agenda-evenementen zo nauwkeurig mogelijk te plannen. Bovendien, aangezien verschillende landen verschillende feestdagen en kalenders hebben, kunt u in Streamline uw eigen aangepaste kalender maken, en het systeem zal op basis daarvan verkoopsprongen vastleggen.

Overzicht

Aangezien de kleine verandering door een toename of afname van de vraag een overeenkomstig effect heeft op de inkomsten en winsten, is het voor elk bedrijf cruciaal om de prognose te verbeteren en de nauwkeurigheid van het schaven te vergroten. Om bedrijven een effectief hulpmiddel te bieden voor voorraad- en vraagvoorspelling, omdat we begrijpen hoe dit de winst beïnvloedt, hebben we Streamline ontwikkeld.

We raden aan om gegevens gedurende ten minste 24 maanden te gebruiken, omdat het belangrijk is om de juiste hoeveelheid en diepte van de geschiedenis te kiezen. Het is belangrijk om een adequate prognose op te bouwen op basis van het juiste model, maar het is ook cruciaal om de mogelijkheid te hebben om handmatige wijzigingen in het systeem aan te brengen, waarbij niet alleen rekening wordt gehouden met interne maar ook met externe trends, promoties en evenementen.

Veel bedrijven begrijpen het voordeel van het krijgen van een goede prognose niet en besteden niet veel tijd aan het ontwikkelen van hun voorspellingen van de toekomstige vraag. De beste resultaten komen echter voor die bedrijven die vraagvoorspelling en -planning zien als een onderdeel van hun operationele strategie, en om het proces met één klik gemakkelijk te maken, hebben we Streamline ontwikkeld.

Bonus: 10 beste software voor vraagplanning [gratis en betaald]

10 beste software voor vraagplanning om al het bovenstaande te automatiseren.

Verder lezen:

• Planning van vraag en aanbod in een toeleveringsketen [PDF] door de Universiteit van Texas in Dallas
• Cross-functionele afstemming in supply chain-planning: een casestudy van verkoop- en operationele planning [pdf]
• Vraag- en aanbodbeheer: gezamenlijke planning, prognoses en aanvulling
• Vraagplanning en voorraadbeheer door de Universiteit van Minnesota