4 avgörande delar av efterfrågeplanering 2024

Hur man släpper loss hela företagets potential

Innehållsförteckning:

• Introduktion
• 1. Lämplig produkthistorik
• 2. Interna trender
• 3. Externa trender
• 4. Händelser och kampanjer
• Sammanfattning
• Bonus: 10 bästa efterfrågeplaneringsprogram (+1 gratis verktyg)

Introduktion

Företag som återförsäljare, grossister, distributörer, tillverkare och e-handel är extremt beroende av efterfrågan, men är bara lönsamma och hållbara företag om de ständigt förbättrar efterfrågan planeringsstrategier och noggrannhet. De spenderar mycket tid på att studera och utvärdera data, analysera försäljning och förbättra efterfrågan och efterfrågan på planeringsnoggrannhet.

Låt oss först definiera vad prognos för efterfrågan och Kräv planering är och vad är skillnaden mellan dem. När vi hänvisar till en efterfråganprognos talar vi om en förutsägelse av den mängd produkt som ska säljas, överföras eller på annat sätt används under en viss tidsperiod. Efterfrågan planering är en process för att planera framtida verksamhet baserat på en tidigare gjord prognos. Fördelarna med en korrekt prognos och planering inkluderar naturligtvis bättre köp av om du har en bra uppfattning om vad din kund kommer att begära från dig kan du köpa och sälja bättre.

En bra analogi skulle vara en väderprognos. Om vi vet hur vädret kommer att vara en viss dag och det är korrekt, vet vi hur vi ska klä oss. Om vi inte känner till väderprognosen måste vi antagligen bära extra kläder samt ett paraply för alla fall. Genom att bära alla dessa tappar du mycket resurser: din energi, tid och förmodligen möjligheter (tänk om du behöver något du kunde ha tagit istället för de kläderna?). Men situationen är ännu allvarligare när vi pratar om efterfrågeprognosering och bättre företagsplanering eftersom vi ibland har att göra med miljontals dollar eller mer.

Den vanligaste metod för prognoser tittar bara på tidigare användningshistorik och antar att nästa perioder kommer att uppträda på samma sätt. Att vara den vanligaste metoden är det också det vanligaste misstaget. Sedan förra året kan många förändringar ha uppstått (olika marknadstendenser, din marknadsandel, konkurrenternas nya produkter och andra) och alla dessa förändringar påverkar efterfrågan, försäljningen och din vinst som ett resultat. Det räcker inte att lita på ett helt enkelt genomsnitt av tidigare användning för att utveckla din prognos. Resultaten kan vara spektakulära när företag fokuserar på att förbättra noggrannheten i sin prognos.

Under dessa utmanande ekonomiska tider ser vi fler och fler företag uppmärksamma prognosen och den interna verksamheten försöker göra dem mer effektiva och göra mer med begränsade företagsresurser. För att göra efterfrågan så exakt som möjligt rekommenderar vi vanligtvis att basera den på fyra viktiga element.

1. Lämplig produkthistorik

Tidigare perioders data används vanligtvis som grund för prognoser för framtida data eller trender. Så i princip kan det som såldes tidigare vara en bra indikation på vad vi kan sälja i framtiden. Men inte alla data är lika användbara för att skapa efterfrågan. Det är viktigt att välja rätt period och hitta relevant historikdjup. Om du tar historiska data från det som är för gammalt och från perioder som inte stämmer överens med samtida krav kommer du att få en felaktig prognos. Samma dåliga situation uppstår om du inte använder tillräckligt med data för att skapa en efterfrågeprognos, så rätt mängd historisk data är avgörande.

En adekvat viktning av data bör också tillämpas. Vanligtvis tillämpas den exponentiella lagen - som tilldelar en högre vikt till de senaste uppgifterna. Det finns emellertid fall då uppgifterna från förra året är oregelbundna och olika tillvägagångssätt ska användas. I dessa situationer är det bättre att undvika vägning eller använda samma vikter för den valda delen av historien.

För att få den mest tillförlitliga prognosen är det lämpligt att använda efterfrågebaserad data snarare än en försäljningsbaserad. Skillnaden är att försäljningsdata visar hur mycket försäljning det var under en period, medan efterfrågesdata visar oss hur mycket försäljning kunde ha varit eller vår verkliga potential på marknaden. Ett bra exempel på detta är förlorad försäljning när det inte fanns någon produkt i lager. Dessa hanteras enkelt i Streamline, vilket förhindrar dig från efterfrågan på felaktigheter och tappad försäljning i framtiden. Programvaran hämtar daglig information från ERP-systemet och använder informationen om lager för att bestämma den verkliga efterfrågan och justera prognosen automatiskt.

Dessutom ger Streamline möjlighet att korrigera historiska data för att ändra den faktiska försäljningen. Det är en unik funktion som vi har utvecklat i Streamline.

2. Interna trender

Dessa är trender i konsumtion som bestäms på grundval av historiska data. Interna trender återspeglar ett eller annat försäljningsmönster för produkten eller produktgruppen. Ditt försäljningsmönster kan gå uppåt under vissa perioder och du ser ökningen, eller så kan det gå nedåt, vilket får dig att tänka på optimering av affärer, eller så kan det finnas vissa säsongsmönster. Till exempel säljer en "vinterprodukt" knappt mellan april och augusti och säljer starkt under hösten och de tidiga vintermånaderna med en enorm topp i december. När dessa säsongsmässiga försäljningsmönster är uppenbara kan denna kunskap utnyttjas i planeringen av produktion och frakt.

När vi talar om efterfrågan på prognoser är det nödvändigt att välja rätt metoder och modeller för prognoser enligt försäljningsmönstret. Det är också mycket viktigt att förstå vilken del av mönstret som är relevant, eftersom val av fel metod kan påverka prognosens noggrannhet och som ett resultat att planera för mycket eller för lite inventering. Beroende på detta kan du ha överlager, fryst kapital och långsam omsättning, eller lager outs, missnöjd kund och försäljningsförlust.

Låt oss också nämna en viktigare sak. Det finns två metoder för prognoser: modellkonkurrens och tidsserie sönderdelning. Den andra anses vara mer tillförlitlig och korrekt eftersom modellen består av komponenter som motsvarar en viss egenskap hos datamönstret. I Streamline tillämpas detta tillvägagångssätt.

3. Externa trender

Externa trender påverkar vanligtvis företag ännu mer intensivt än interna. Olika externa faktorer kan påverka ett företags eller investerings förmåga att uppnå sina strategiska mål och mål. Dessa externa faktorer kan inkludera konkurrens, sociokulturell, juridisk, teknisk förändring, ekonomi och politisk miljö.

Med tanke på ekonomin bör vi nämna oväntade kriser och tillfälliga ekonomiska uppsving. Försäljningen beror på befolkningens rikedom, så när de ekonomiska förhållandena inte är ljusa måste du justera din strategi. Detta kan innebära uppsägningar och andra kostnadsbesparingsåtgärder, prissänkningar för att öka försäljningsvolymen etc.

Kulturella skift. Samhället vi lever i dikterar i hög grad våra personliga värden, inklusive de typer av produkter vi köper, de platser vi åker och de tjänster vi använder. Förändringar i kultur driver därför efterfrågan på nya prylar, kläder, mat, kläder, musik och till och med affärssystem.

Politiska krafter och regeringens ingripande kan skapa en marknad eller praktiskt taget förstöra den, som i fallet med alkohol under förbudet. Det kan ha en direkt inverkan på ditt företag som ökar eller minskar den totala efterfrågan.

Teknik, särskilt när den snabbt används allmänt, är alltid en stor störare och spelväxlare, och det finns många exempel på branschledare som ignorerade tekniska förändringar och led mycket för det.

Så ibland måste justeringar göras manuellt, ignorera några tidigare fakta och förlita sig på sunt förnuft. Med de flesta mjukvarulösningar är det ganska svårt att göra, men i Streamline kan vi göra det åt dig snabbt och enkelt.

Med tanke på både interna och externa trender samt lämplig produkthistorik vill alla företag fånga kundernas uppmärksamhet. Därför håller vi vanligtvis olika evenemang och kampanjer, vilket är nästa sak att tänka på när vi planerar efterfrågan.

4. Händelser och kampanjer

Olika evenemang och kampanjer har vanligtvis en väsentlig effekt på den framtida efterfrågan på produkter. Om du marknadsför produkter kommer du förhoppningsvis att se en ökning av försäljningen. Den ökade försäljningen måste vara en del av din förutsägelse, annars köper du inte tillräckligt för att möta denna ökade efterfrågan. Streamline ger dig möjlighet att lägga till all nödvändig information manuellt för att anpassa prognosen perfekt för ditt företag.

Det är också viktigt att skapa en adekvat prognos i sådana täta fall som att lansera nya produkter eller ersätta gamla produkter med ”nya”. Jag är säker på att du känner till en sådan marknadsföringsmetod som ersättning (skapa en analog till en tidigare produkt), vilket alltid hjälper till att starta om kundernas intresse.

Det är uppenbart att helgdagar och kalenderhändelser också påverkar försäljning och marknadsföring starkt. Black Friday eller jul kan ibland ha bättre försäljning på en dag än vad du brukar sälja på 30 vanliga dagar. Om så är fallet säger sunt förnuft oss att vara noga och planera kalenderhändelser så exakt som möjligt. Dessutom, eftersom olika länder har olika helgdagar och kalendrar, kan du i Streamline skapa din egen skräddarsydda kalender, och systemet kommer att fånga försäljningshopp enligt den.

Sammanfattning

Eftersom den lilla förändringen genom antingen ökning eller minskning av efterfrågan har en motsvarande effekt på intäkter och vinster är det avgörande för alla företag att förbättra prognosen och öka planeringsnoggrannheten. För att ge företag ett effektivt verktyg för lager- och efterfrågan, eftersom vi förstår hur det påverkar vinsten, har vi utvecklat Streamline.

Vi rekommenderar att du använder data i minst 24 månader eftersom det är viktigt att välja rätt mängd och djup av historiken. Det är viktigt att bygga en lämplig prognos baserad på rätt modell, men det är också viktigt att ha möjlighet att göra manuella ändringar i systemet, med tanke på inte bara interna utan även externa trender, kampanjer och händelser.

Många företag förstår inte fördelen med att få en bra prognos och spenderar inte mycket tid på att utveckla sina förutsägelser om framtida efterfrågan. De bästa resultaten kommer dock för de företag som ser efterfrågan på prognoser och planering som en del av deras operativa strategi, och för att göra processen ett klick enkelt utvecklade vi Streamline.

Bonus: Programvara för planering av högsta efterfrågan

Den bästa efterfrågeplaneringsmjukvaran för att automatisera allt ovanstående.

Alex Koshulko, Ph.D.

Medgrundare på GMDH Streamline,

ledande expert inom leveranskedjeplanering med mer än tio års erfarenhet av efterfrågeprognoser, lagerplanering och optimering.

Ta kontakt med Alex på LinkedIn

Vidare läsning:

• Planering av efterfrågan och leverans i en försörjningskedja [PDF] av University of Texas i Dallas
• Tvärfunktionell anpassning i planering av försörjningskedjan: En fallstudie av försäljnings- och verksamhetsplanering [PDF]
• Efterfrågan och leveranshantering: Samarbetsplanering, prognoser och påfyllning
• Efterfrågan planering och inventering kontroll av University of Minnesota