Etterspørselsplanlegging og prognoser handler om å bruke historiske lager- og salgsdata for å forutsi fremtidig etterspørsel, sammen med et vell av annen informasjon som markedstrender eller ekspertdomenekunnskap. Det er en kontinuerlig prosess som er avgjørende for å holde kundene fornøyde og lagerkostnadene under kontroll.
Når du nøyaktig forutsier etterspørselen og planlegger å møte den, er du i god form til å tilpasse størrelsen på varelageret ditt. Du kan forhindre lagerbeholdninger som koster deg salg og overlager som suger opp kontantstrømmen og øker lagringsgebyrene. Enda bedre, du kan unngå behovet for å kvitte deg med dødt lager med stor rabatt eller avskrive det helt.
Kort sagt, effektiv etterspørselsplanlegging og prognoser holder virksomheten din smidig og tilpasningsdyktig i møte med endrede markedstrender – slik at du kan bestille riktig lager, til rett tid og i riktig mengde for å møte kundeordrer. Så, hvordan bør du nærme deg det?
Det hele starter med kvalitetsdata
Det første trinnet på etterspørselsplanleggings- og prognosereisen er å sørge for at du samler pålitelig og relevant informasjon for å mate inn i prognosene. Fokus på nøkkelområder:
- Historiske salgsdata: Hvilke produkter ble solgt, når og i hvilke mengder?
- Beholdningsdata: Hva er lagernivået, omsetningshastigheten for varene og påfyllingstidene?
- Kundeopplysninger: Hva er deres kjøpsmønstre og bestillingsfrekvens?
Du samler sannsynligvis allerede inn noe av eller all denne informasjonen gjennom ERP- eller CRM-systemene (Customer Relationship Management), men du bør vurdere å ta med ekstern informasjon inn i miksen også. Spor økonomiske trender som peker på endrede mønstre for kundeetterspørsel eller markedsforstyrrelser. For eksempel vil prognosene dine være mindre pålitelige hvis du bruker historiske salgsdata registrert under COVID-19-pandemien uten å oppdatere dem.
For å utnytte data effektivt, må du også sørge for at de er konsistente, nøyaktige, oppdaterte og godt organiserte. Til syvende og sist er det å kombinere data rundt lager, salg, kunder eller markeder som gjør etterspørselsprognoser så kraftige. For eksempel kan sporing av salgsdata, men ikke lagernivåer, gi deg en prognose på null salg for en vare som har vært på lager i tre måneder fordi den er så populær!
Ikke glem viktigheten av å bringe inn samarbeidsinnsikt. Salgs- og markedsføringsteamene dine kan gi deg viktige kvalitative data – i hovedsak deres eksperterfaringer – eller oppdatere deg om faktorer som vil påvirke fremtidig salg, for eksempel planlagte kampanjer eller markedsføringskampanjer.
Gå videre med prognoser
Ikke bare kopier fjorårets data til etterspørselsplanen din. Selv om du for øyeblikket stoler på Excel, er det flere enkle statistiske teknikker du kan utnytte. Metoder som enkle glidende gjennomsnitt, eksponentiell utjevning og lineær regresjon kan gi verdifull innsikt uten kompleksiteten til mer avanserte algoritmer:
- Enkle glidende gjennomsnitt: Denne metoden er nyttig når du har svært lite historiske data tilgjengelig, og jevner ut svingninger og fremhever trender i salgsdata ved å beregne enkle glidende gjennomsnitt.
- Eksponentiell utjevning: Med denne metoden kan du jevne ut tilfeldig støy fra dataene dine. Det legger mer vekt på de siste tidsperiodene og er nyttig for raskt å oppdage endrede trender og mønstre, for eksempel sesongmessige etterspørselsskift.
- Lineær regresjon: Ved å identifisere Relasjoner mellom en avhengig variabel (som pris) og en eller flere uavhengige variabler (som tid), kan lineær regresjon forutsi fremtidig salg. Denne metoden er nyttig for å forstå hvordan ulike faktorer samlet påvirker etterspørselen.
Gå utover Excel
Selv om Excel kan være rimelig og har nyttige funksjoner som betinget formatering, prognosefunksjoner og grunnleggende datavisualisering, er det også svært tidkrevende. Data må oppdateres og kontrolleres manuelt – og jo flere produkter du lagerfører, jo lengre tid tar prosessen. Enda verre, du kan stole på kunnskapen til bare én eller to personer i virksomheten din. Hva skjer hvis de drar?
Hvis du administrerer mer enn 1,000 SKU-er, bør du vurdere å gå over til spesialisert programvare for etterspørselsplanlegging og prognoser. Dagens skybaserte verktøy kan samle sanntidsdata både fra innsiden og utsiden av virksomheten din uten hodepine for IT-administrasjon. Muligheten til å automatisere manuelle oppgaver frigjør også tid og forbedrer datanøyaktigheten. De beste verktøyene tilbyr også mange forskjellige prognosemetoder, og går langt utover enkle regnearkfunksjoner. Noen verktøy tilbyr også muligheten til å justere prognoser basert på brukerkunnskap, noe som er en god måte å fange opp og beholde ekspertisen til nøkkelansatte.
Løsninger som inkluderer AI eller maskinlæringsfunksjoner kan gjøre dataanalyse, prognoser og samarbeidsplanlegging mye mer nøyaktig og effektiv. Maskinlæring kan være spesielt nyttig for å trekke tredjepartsdata, for eksempel markedstrender eller økonomiske indikatorer, inn i etterspørselsprognoseprosessen, eller for å forutsi etterspørselen når varer har ujevne salgshistorier. Å kombinere den mest avanserte maskinlæringen med velprøvde statistiske prognosemetoder er sannsynligvis den beste tilnærmingen til å gå utover regneark.
Skap suksess med en ny løsning
Når du tar i bruk avanserte verktøy for etterspørselsplanlegging og prognoser, er det viktig å starte i det små. Ikke prøv å gjøre for mye for raskt. Ta deg tid til å lære opp teamet ditt for å få mest mulig ut av det nye systemet. Hjelp alle med å få tillit til programvaren, forstå prognoseprosessen og stadig forbedre nøyaktigheten.
Å bygge din tilnærming handler om kontinuerlig forbedring og læring. For eksempel, ikke bare korriger prognoser manuelt som virker unøyaktige, ta deg heller tid til å se under panseret og forstå hva som skjer for å finjustere prosessen. Til syvende og sist vil dette gjøre etterspørselsplanlegging og prognoser mye mer effektiv og nøyaktig.
Det kan være lurt å begrense det første fokuset til bestillingsforslag for bare én leverandør. Deretter kan du sette opp regler for å fortelle deg om varer ikke oppfører seg som prognose, for eksempel med unntaksrapporter om lagerbeholdninger eller overlager. Etter å ha automatisert manuelle oppgaver så mye som mulig, kan du også fokusere tiden din på problemelementer – som de med liten eller ingen salgshistorikk eller drastisk skiftende etterspørsel.
Vi kan hjelpe!
Vår skybaserte programvare er rask å implementere, enkel å bruke og svært skalerbar, og har alt du trenger for å drive nøyaktig etterspørselsplanlegging og prognoser. Med banebrytende verktøy samlet i ett risikofritt abonnement, er det den manglende lenken i bedriftens suksess. Våre evner inkluderer:
- Avansert datavisualisering: Ta informerte beslutninger raskt med alle dataene dine tydelig visualisert på ett sted. Vi gjør det enkelt å tilpasse visningen eller filtrere informasjon med verktøy som varekortet vårt, der du kan se effekten av eventuelle endringer du gjør med en gang.
- Fleksibel planlegging: Systemet vårt kan beregne på nytt på farten – slik at du kan planlegge nedenfra og opp, midt ut eller ovenfra og ned. Vi muliggjør kraftig planlegging på kundenivå, og du kan også angi sesongprofiler for bedre å forutsi etterspørselen – for eksempel salg av et juleprodukt som vil falle etter desember.
- Omfattende prognosemuligheter: Med rundt 20 forskjellige prognosemetoder kan vi kjøre spådommer og sjekke resultatene mot virkeligheten for å fokusere på den mest nøyaktige tilnærmingen per element.
- Enkel integrering: Vi gjør det enkelt å samle data fra dine eksisterende ERP- eller CRM-systemer med et åpent API.
- Personlig kundeservice: Vi er kjent for å strekke oss langt for å gi deg best mulig opplæring og støtte. Vi sørger for at hver kunde har en dedikert suksessleder – ikke bare for å hjelpe deg gjennom onboarding, men også for å tilby langsiktig veiledning om beste praksis og for å nå dine mål.
Finn ut mer om hvordan vi kan hjelpe deg eller bestille en personlig demo.
