At vælge den rigtige prognosemetode kan gøre en betydelig forskel for din nøjagtighed, effektivitet og bundlinje. Selv om ugentlige prognoser kan virke mere præcise ved første øjekast, fører de takket være det større antal datapunkter ofte til mere støj end indsigt.
I dette indlæg undersøger vi, hvorfor månedlige prognoser har en tendens til at give mere pålidelige resultater for de fleste produkter. Fra at absorbere variationer i ordretidspunkt til at reducere dataforvrængning og bedre håndtere sæsonudsving giver månedlige prognoser vigtige fordele, der kan forbedre din lagerperformance og prognosenøjagtighed.
Hvad er lagerprognoser?
Lagerprognoser er processen med at estimere den fremtidige efterspørgsel for at sikre, at lagerbeholdningen er i overensstemmelse med kundernes behov. Det er vigtigt for detailhandlere, grossister og e-handelsvirksomheder, som ofte står over for udfordringer som for store eller for små lagre og dårlig lagerstyring.
Nøjagtige prognoser hjælper virksomheder med at opretholde den rette lagerbeholdning, undgå overskydende lageromkostninger og samtidig sikre, at produkterne er tilgængelige, når der er brug for dem. Ugentlige og månedlige prognoser bruges ofte til at forudse efterspørgslen på kort og mellemlang sigt.
Hvilken prognosemetode er bedst for din virksomhed?
Målet med Slim4 – Slimstocks software til lageroptimering – er at forudse den fremtidige efterspørgsel. Helt konkret hjælper det med at bestemme, hvor meget af hver vare du skal bruge for at imødekomme kundernes efterspørgsel. Det er ikke let at forudsige fremtiden, selv ikke ved hjælp af historiske data. Med vores stadig mere sammenkoblede verden er mængden af tilgængelige datapunkter næsten ubegrænset, så den virkelige udfordring ligger i at identificere de rigtige data og bruge dem på en måde, der øger forudsigelsesnøjagtigheden.
Når man forbereder sig på at bestille varer, bruger man typisk to almindelige tilgange: månedlige prognoser og ugentlige prognoser. Men hvilken metode fungerer bedst? Det er let at antage, at ugentlige prognoser er bedre, da hyppigere datapunkter kan se ud til at give større nøjagtighed. Hvis 12 datapunkter er gode, så må 52 være bedre, ikke sandt? Det er ikke altid tilfældet.
Med over 30 års erfaring i at hjælpe kunder med at få det rigtige produkt til det rigtige sted på det rigtige tidspunkt har vi set, at de fleste produkter kan forudsiges og bestilles mere præcist ved hjælp af månedlige prognoser.
Månedlige prognoser
Kort sagt betyder månedlige prognoser, at salgsdata indsamles dagligt og opdeles i måneder for at udarbejde en prognose. På samme måde indebærer ugentlige prognoser, at det daglige salg opdeles i uger for at skabe en prognose. Det giver yderligere 40 prognoseperioder i løbet af et år.
Månedlige prognoser fungerer bedst for de fleste produkter, fordi de har tendens til at generere lavere prognosefejl. Selvom der er forskel på, hvor mange enheder der sælges fra uge til uge i en månedsprognose, vil du, hvis vi gør vores arbejde korrekt, stadig have det rigtige antal på hylderne, uanset om det er den 1., den 15. eller den 30. i måneden.
Fordele ved en månedlig prognosetilgang
Der er tre hovedårsager til, at månedlige prognoser har en tendens til at være mere pålidelige end ugentlige:
Bedre absorption af variationer i ordretidspunkt
Månedlige prognoser bruger bredere tidsintervaller, hvilket gør dem mere modstandsdygtige over for ændringer i kundernes bestillingsmønstre. Hvis en kunde, der normalt bestiller en del hos dig i den første uge af en måned, i stedet bestiller den i den anden, kan det forstyrre dine ordredata. Men der er næsten fire gange så stor sandsynlighed for, at denne potentielle forstyrrelse absorberes af månedlige prognoser, så dine ordredata forbliver upåvirkede.
Færre nulindtastninger forbedrer nøjagtigheden
Månedlig bestilling reducerer antallet af nulposter i dine data, hvilket betyder, at loven om gennemsnit arbejder for dig. Hvis en kunde f.eks. afgiver en ordre på 100 enheder hver anden uge, giver det et simpelt gennemsnit på 50 enheder om ugen. Men prognosefejlen i forhold til dette gennemsnit vil altid være forkert, fordi ordremængden aldrig er 50, den er enten 100 eller 0. Et månedligt overblik over dette ordremønster gør det lettere at lave korrekte prognoser, fordi det viser en konsekvent brug med færre nulposter.
Forbedrer håndtering af sæsonudsving
Månedlige tidsrammer håndterer sæsonudsving bedre. Måneder er forudsigelige, de kommer i samme rækkefølge hvert år. Uger kan derimod skifte med op til fire dage fra år til år. Ugers relative uforudsigelighed gør dem sværere at bruge, når der skal tages højde for sæsonudsving, især hvis der kun er nogle få års data at basere prognoserne på. Månedlige tidsrammer giver mere pålidelige muligheder for, at generelle tendenser kan udvikle sig og blive repræsenteret i dine ordredata.
Ugentlige prognoser
Selv en nøjagtig prognose er ikke meget værd, hvis den ikke viser den forventede efterspørgsel over den rigtige periode. Hvis det sker, vil du have udsolgt, og faldende kundeservicemål vil snart følge.
Som tidligere nævnt kræver ugentlige prognoser en større indsats end månedlige, men det kan være hensigtsmæssigt for varer, der har et observerbart gentagende brugsmønster inden for hver måned.
Her er et eksempel på en vare, der opfylder disse kriterier.
Med 60 % af salget i den første uge af måneden er dette produkt en god kandidat til ugentlige prognoser.
Varer med korte leveringstider og konstant salg fungerer bedst til ugentlige prognoser. Ved at identificere disse muligheder kan produktet bestilles tæt på det tidspunkt, hvor der er brug for det, hvilket hjælper med at forbedre lageromsætningen og virksomhedens samlede rentabilitet.
Fordele ved ugentlige prognoser
Andre fordele ved ugentlige prognoser er:
Kompatibilitet
Hvis din kunde kommunikerer med dig i form af ugentlige prognoser eller ugentlige POS-oplysninger (Point-of-Sale), kan det give en uvurderlig direkte forbindelse med dem at generere dine egne prognoser. At få denne direkte forbindelse med data tættere på detailkunden kan opveje enhver potentiel forbedring af den interne prognosenøjagtighed.
Varer i mellemstore mængder
Hvis du har at gøre med varer i mellemstore mængder, giver en ugentlig tilgang mere præcise trendlinjer og afspejler bedre skift i efterspørgslen.
Slimstocks implementeringsteam hjælper dig med at identificere, hvilken type prognose der er bedst for dit produktsortiment baseret på historiske salgsdata. For varer, der opfylder kriterierne for ugentlige prognoser, fordeler Slim4 mængder fra månedlige prognosedata til den relevante uge i måneden ved hjælp af historiske mønsterreferencer eller definerede forretningsregler. Denne tilgang giver de fordele, der opnås ved månedlige prognoser som skitseret ovenfor, samtidig med at der tages højde for observerbare specialiserede efterspørgselsbehov inden for måneden.
Månedlige eller ugentlige prognoser – den bedste måde at beslutte, hvilken tilgang der er den rigtige for dig, er at planlægge en demo af Slim4 med vores lagereksperter. De vil køre dine bestillingsdata gennem vores gennemprøvede lageroptimeringssoftware for at vise dig reelle besparelsesmuligheder, der har givet de fleste kunder en ROI på 6-12 måneder efter implementeringen.
