Het kiezen van de juiste forecastmethode kan een aanzienlijk verschil maken voor jouw nauwkeurigheid, efficiëntie en resultaat. Hoewel wekelijkse prognoses op het eerste gezicht nauwkeuriger lijken, leiden ze dankzij het grotere aantal gegevenspunten vaak tot meer ruis dan inzicht.
In deze blog onderzoeken we waarom maandelijkse prognoses voor de meeste producten betrouwbaardere resultaten opleveren. Van het absorberen van variaties in besteltiming tot het verminderen van gegevensvervorming en het beter omgaan met seizoensgebondenheid, maandprognoses bieden belangrijke voordelen die jouw voorraadprestaties en nauwkeurigheid van forecast kunnen verbeteren.
Wat is voorraadprognose?
Voorraadprognoses zijn het proces van het inschatten van de toekomstige vraag om ervoor te zorgen dat de voorraadniveaus overeenkomen met de behoeften van de klant. Het is van essentieel belang voor detailhandelaren, groothandelaren en e-commercebedrijven, die vaak te kampen hebben met problemen zoals te grote voorraden, te kleine voorraden en slecht voorraadbeheer. Nauwkeurige prognoses helpen bedrijven om de juiste hoeveelheid voorraad aan te houden, overtollige voorraadkosten te vermijden en er tegelijkertijd voor te zorgen dat producten beschikbaar zijn wanneer ze nodig zijn. Wekelijkse en maandelijkse prognoses worden vaak gebruikt om te anticiperen op de vraag op korte en middellange termijn.
Welke forecastmethode is het beste voor jouw bedrijf?
Het doel van ons Slim4, het supply chain platform van Slimstock, is om te anticiperen op de toekomstige vraag. Meer specifiek helpt het om te bepalen hoeveel jij van elk artikel nodig hebt om aan de vraag van klanten te voldoen. De toekomst voorspellen is niet eenvoudig, zelfs niet met behulp van historische gegevens. Met onze steeds meer onderling verbonden wereld is de hoeveelheid beschikbare gegevenspunten bijna onbeperkt, dus de echte uitdaging ligt in het identificeren van de juiste gegevens en deze te gebruiken op een manier die de nauwkeurigheid van de voorspelling verhoogt.
Bij het voorbereiden van het bestellen van voorraden worden meestal twee veelgebruikte benaderingen gebruikt: maandelijkse prognoses en wekelijkse prognoses. Maar welke methode werkt het beste? Het is gemakkelijk om aan te nemen dat wekelijkse prognoses superieur zijn, omdat meer frequente datapunten een grotere nauwkeurigheid lijken te bieden. Als 12 datapunten goed zijn, dan moeten 52 datapunten beter zijn, toch? Dit is niet altijd het geval. Om dit te verbeteren, maken veel bedrijven gebruik van vraagvoorspelling software die geavanceerde analyses integreert voor nauwkeurigere voorspellingen.
Met meer dan 30 jaar ervaring in het helpen van klanten om het juiste product op het juiste moment op de juiste plaats te krijgen, hebben we gezien dat de meeste producten nauwkeuriger voorspeld en besteld kunnen worden met behulp van maandelijkse prognoses.
Maandelijkse prognoses
Eenvoudig gezegd betekent maandelijkse prognose dat verkoopgegevens dagelijks worden vastgelegd en in maanden worden ingedeeld om een prognose op te stellen. Op dezelfde manier worden bij wekelijkse prognoses de dagelijkse verkopen ingedeeld in weken om een prognose te maken. Dit zorgt voor 40 extra prognoseperioden in de loop van een jaar. Maandelijkse prognoses werken voor de meeste producten het beste, omdat ze meestal minder prognosefouten opleveren. Hoewel er binnen een maandelijkse prognose variatie is in het aantal verkochte eenheden van week tot week, zul je, als we ons werk goed doen, nog steeds het juiste aantal in jouw schappen hebben liggen, of het nu de 1e, de 15e of de 30e van de maand is.
Voordelen van een maandelijkse prognose
Er zijn drie belangrijke redenen waarom maandelijkse voorspellingen doorgaans betrouwbaarder zijn dan wekelijkse prognoses:
Betere absorptie van variabiliteit in ordertiming
Maandelijkse prognoses maken gebruik van bredere tijdsblokken, waardoor ze beter bestand zijn tegen verschuivingen in bestelpatronen van klanten. Als bijvoorbeeld een klant die normaal gesproken in de eerste week van een maand een onderdeel bij jou bestelt, dit in plaats daarvan in de tweede week doet, kan dit jouw ordergegevens verstoren. De kans dat deze potentiële verstoring wordt opgevangen door maandelijkse prognoses is echter bijna vier keer zo groot, zodat jouw ordergegevens onaangetast blijven.
Minder nulregels verbeteren de nauwkeurigheid
Maandelijks bestellen vermindert het aantal nulregels in jouw gegevens, wat betekent dat de wet van de gemiddelden voor jou werkt. Als een klant bijvoorbeeld elke twee weken 100 eenheden bij jou bestelt, resulteert dit in een eenvoudig gemiddelde van 50 eenheden per week. Maar de prognosefout ten opzichte van dit gemiddelde zal altijd fout zijn, omdat de bestelhoeveelheid nooit 50 is, maar 100 of 0. Door dit bestelpatroon maandelijks te bekijken, wordt het eenvoudiger om correcte prognoses op te stellen, omdat het consistent gebruik laat zien met minder nulregels.
Verbetert de verwerking van seizoensgebondenheid
Maandelijkse tijdseenheden gaan beter om met seizoensgebondenheid. Maanden zijn voorspelbaar, ze staan elk jaar in dezelfde volgorde. Weken daarentegen kunnen van jaar tot jaar tot vier dagen verschuiven. De relatieve onvoorspelbaarheid van weken maakt ze moeilijker te gebruiken om rekening te houden met seizoensinvloeden, vooral als er maar een paar jaar gegevens zijn om prognoses op te baseren. Maandelijkse tijdseenheden maken het betrouwbaarder om algemene tendensen te ontwikkelen en weer te geven in jouw ordergegevens.
Wekelijkse prognoses
Zelfs aan een nauwkeurige prognose heeft jou niet veel als deze niet de verwachte vraag over de juiste periode weergeeft. Als dit gebeurt, zul je te maken krijgen met stockouts en zullen dalende klantendoelstellingen snel volgen. Zoals eerder vermeld, vereist een wekelijkse prognose meer inspanning dan een maandelijkse, maar kan deze geschikt zijn voor artikelen met een waarneembaar repetitief gebruikspatroon binnen elke maand. Hier is een voorbeeld van een item dat aan deze criteria voldoet.
Omdat 60% van de verkoop in de eerste week van de maand plaatsvindt, is dit product een goede kandidaat voor wekelijkse prognoses. Artikelen met korte doorlooptijden en een consistente verkoop werken het beste voor wekelijkse prognoses. Door deze kansen te identificeren, kan het product worden besteld wanneer het nodig is, wat de voorraadinkomsten en de algehele winstgevendheid van het bedrijf helpt verbeteren.
Voordelen van wekelijkse prognoses
Andere voordelen van wekelijkse voorspellingen zijn:
Compatibiliteit
Als jouw klant met jou communiceert in termen van wekelijkse prognoses of wekelijkse Point-of-Sale (POS) informatie, kan het genereren van jouw eigen prognoses in natura een onschatbare directe koppeling met hen opleveren. Die directe koppeling met gegevens die dichter bij de retailklant staan, kan opwegen tegen mogelijke verbeteringen in de nauwkeurigheid van interne prognoses.
Middelgrote volumes
Als je te maken hebt met artikelen met een gemiddeld volume, levert een wekelijkse aanpak nauwkeurigere trendlijnen op en weerspiegelt deze beter de verschuivingen in de vraag. Het implementatieteam van Slimstock zal je helpen om te bepalen welk type prognose het beste is voor jouw productassortiment op basis van historische verkoopgegevens. Voor artikelen die voldoen aan de criteria voor wekelijkse prognoses, verdeelt Slim4 volumes van maandelijkse prognosegegevens naar de juiste week in de maand op basis van historische patroonreferenties of gedefinieerde bedrijfsregels. Deze aanpak biedt de voordelen van maandelijkse prognoses zoals hierboven heeft beschreven, terwijl er rekening wordt gehouden met waarneembare speciale vraagbehoeften binnen de maand
Maandelijkse of wekelijkse prognoses, de beste manier om te beslissen welke aanpak voor jou de juiste is, is om een afspraak te maken voor een demo van Slim4 met onze voorraad-experts. Zij zullen jouw bestelgegevens door onze bewezen voorraadoptimalisatiesoftware halen om jou echte besparingsmogelijkheden te laten zien die bij de meeste klanten een ROI na implementatie van 6-12 maanden hebben opgeleverd.
