Het ultieme spiekbriefje voor vraagvoorspelling

Vraagvoorspelling spiekbriefje

Goede zakelijke beslissingen nemen kan het verschil betekenen tussen winst en verlies. Tussen overleven en groeien. Om de beste kans te hebben om de juiste beslissingen te nemen, is een effectieve vraagprognose het beste instrument dat je binnen jouw mogelijkheden kan hebben.

Het maakt niet uit of je naar voorraadniveaus kijkt, of naar de bredere reikwijdte van jouw hele bedrijf, vraagprognoses zijn cruciaal. Vraagprognoses onderbouwen alles, van het opstellen van jaarbudgetten tot fiscale planning.

Betrouwbaarheid is hier het sleutelwoord

Elk bedrijf kan een gokje wagen. Maar die bedrijven zullen waarschijnlijk niet lang blijven bestaan. Degenen die betrouwbaarheid van prognoses bovenaan hun lijstje zetten, zullen degenen zijn die op lange termijn succes boeken. De belangrijkste doelstelling bij het voorspellen van de vraag naar producten is het verkrijgen van een solide beeld van de toekomstige vraag. Dat is eenvoudig.

Maar het verschil in resultaten tussen degenen met nauwkeurige voorspellingen en degenen zonder, is enorm.

Uit onderzoek blijkt dat bedrijven met nauwkeurige prognoses aanzienlijke prestatieverbeteringen zien ten opzichte van bedrijven die moeite hebben om te anticiperen op wat er in het verschiet ligt. Om het in cijfers uit te drukken: 79% van de bedrijven met goed presterende toeleveringsketens realiseren een bovengemiddelde omzetgroei. Ondanks het overweldigende bewijs voor het belang van vraagprognoses, geeft echter een onthutsende 69% van de bedrijven toe beperkte zichtbaarheid te hebben over hun supply chain. Als je wilt voorkomen dat jij een van die negatieve statistieken wordt, lees dan verder.

Hoe kun je jouw prognoseproces verbeteren?

Deze vraag beantwoorden levert je de hoofdprijs op. Het kan zelfs meer waard zijn dan dat.

Ongeacht het exacte cijfer, zal het verbeteren van jouw aanpak van vraagvoorspelling geld opleveren. Zo simpel is het. Dus zullen we in de volgende paragrafen proberen het zo goed mogelijk te beantwoorden.

We zullen onderzoeken:

• Hoe je vraagvoorspelling in jouw bedrijf definieert.
• Welke stappen je in jouw vraagprognoseproces moet opnemen
• Welke kenmerken zijn aanwezig in alle grote voorspellingen
• Hoe je een goede vraagprognose herkent
• Welke instrumenten en technieken jij in jouw toolkit nodig hebt voor vraagprognoses

Wat is vraagprognose?

Prognoses kunnen verschillende dingen betekenen voor verschillende teams.

Maar als we het hebben over “demand forecasting”, hebben we het over de methode om de toekomstige vraag naar een product of categorie in te schatten. Als zodanig is dit een cruciaal onderdeel van jouw bredere demand planning en S&OP proces.

Om een nauwkeurige vraagvoorspelling te maken, moet je historische gegevens, markttrends en alle andere beschikbare indicatoren analyseren om jouw voorspellingen zo goed mogelijk te onderbouwen.Het doel van die voorspellingen is om betere beslissingen te nemen. Beslissingen over bestelhoeveelheden, productie, prijzen en marketing. Maar de lijst kan nog wel even doorgaan… Het heeft geen zin te gokken dat je “veel” van een bepaald product nodig hebt. Je moet een schatting maken die zo dicht mogelijk bij het werkelijke aantal ligt.

Zo voorkom je overbevoorrading, stock-outs en losse productieschema’s.

En in een wereld waarin jouw klant nummer één is, is het riskant om jouw interne inspanningen niet af te stemmen op de bijbehorende vraag.

Waarom is het voorspellen van de vraag zo moeilijk?

Voor sommige bedrijven is het slechts gokken naar wat hun klanten over 6 maanden zouden willen. Daarom is het zo belangrijk dat je elk hulpmiddel gebruikt dat je tot je beschikking hebt om je kansen te vergroten. Maar met zoveel variabelen die de vraag kunnen beïnvloeden, is het de vraag op welke factor jij je dan het meest moet focussen. Hoe meet je de vraag in opkomende markten of naar nieuwe producten?

En wat als de gegevens waarop je vertrouwt onvolledig of onbetrouwbaar zijn? Wat als dingen veranderen en jouw gegevens snel verouderd zijn? De brandende vragen hierboven dwingen jou en elk bedrijf dat op zoek is naar een voorsprong, om voortdurend zoveel mogelijk gegevens te verzamelen en te analyseren om de beslissingen die je neemt te verbeteren.

Vraagplanning is niet iets wat je in januari doet en daarna er rustig aan bij doet. Het is een altijd aanwezige en belangrijke activiteit die een groot deel van jouw planningsproces moet uitmaken. Immers, als je het gedrag van jouw klant vandaag niet begrijpt, hoe kun je dan voorspellen wat hij morgen wil?

Wat zijn de voordelen van vraagprognoses?

Als je meer bewijs nodig hebt voor de voordelen van vraagprognoses, lees dan de punten eens die we heironder opsommen. De voordelen zijn talrijk en beperken zich niet tot het berekenen van het resultaat. Niet dat dat geen reden genoeg is om jouw vraagprognoses serieus te nemen.

1.     Beter voorraadbeheer

Hoe nauwkeuriger jouw vraagprognoses zijn, hoe beter jij jouw voorraadniveaus kunt beheren. Dat betekent meer efficiëntie, minder verspilling, lagere kosten en meer winst.

2.     Verbeterde productieplanning

Een goede planning van de vraag kan jouw vermogen om de productie af te stemmen op de vraag aanzienlijk vergroten. Zo kun je tijd en middelen beter beheren en verspilling verder beperken.

3.     Gezamenlijke planning

Zitten al jouw teams op één lijn? Door een eenduidig beeld van de toekomstige vraag te geven, kun je ervoor zorgen dat jouw verkoop-, marketing-, financiële en operationele teams allemaal met dezelfde cijfers werken.

4.     Beter beheer van de toeleveringsketen

Het is moeilijk om goede supply chain management beslissingen te nemen over welke materialen jij nodig hebt, met welke leveranciers je samenwerkt en zelfs waar je jouw tijd in moet investeren zonder een duidelijk beeld te hebben waar jouw bedrijf naartoe gaat. Een goede vraagprognose geeft jouw collega’s de nodige duidelijkheid en richting om de beste supply chain acties te ondernemen.

5.     Jouw financiële positie versterken

Hoe beter jouw vraagprognoses zijn, hoe beter jouw vermogen om cashflow, inkomsten en algemene financiële gezondheid te voorspellen. Iets wat jouw financiële afdeling als muziek in de oren moet klinken!

6.     Groter bewustzijn van risico’s en kansen

Met blind geluk kom je niet verder. Als je weet wanneer je moet blijven en wanneer je moet doorslaan, kun je gemakkelijker en vruchtbaarder nieuwe kansen benutten. Het zal ook helpen risico’s eerder te herkennen dan andere bedrijven, wat jou een constante voorsprong geeft op jouw concurrentie.

7.     Mogelijkheden voor voortdurende optimalisatie ontsluiten

Met de juiste inzichten wordt het ook gemakkelijker om zinvolle KPI’s vast te stellen. Nog belangrijker is dat je een dieper inzicht krijgt in tools waaraan je kunt trekken om jouw bedrijfsdoelstellingen te bereiken.

8.     Geef jouw mensen macht

Ten slotte is er niemand bij jou in dienst die zijn succes niet kan verbeteren met een betere prognose. Dat geldt ook voor belanghebbenden buiten de organisatie, zoals klanten en leveranciers. Hoe meer transparantie je hebt, hoe meer je weloverwogen beslissingen zal nemen, kosten kunt verlagen en de efficiëntie kunt verbeteren. En dat kan alleen maar leiden tot meer winst.

Het vraagprognoseproces

Hopelijk ben je volledig overtuigd van de voordelen van demand forecasting. Maar nu is het tijd om dit naar een hoger niveau te tillen. In het volgende deel gaan we na hoe jij jouw aanpak van demand forecasting kunt optimaliseren.

Zoals veel dingen in de toeleveringsketen is de implementatie van het juiste proces de beste plaats om te beginnen. Maar om een naadloos en succesvol vraagvoorspellingsproces te creëren, moet je de volgende stappen overwegen:

1. Bepaal jouw doelstelling

Wat is het doel van je voorspelling? Wordt het gebruikt voor financiële planning? Voorraadbeheer? Verkoopplanning? Marketingactiviteiten? Of een combinatie van al het bovenstaande?

2. Denk na over wie de voorspelling zal gebruiken

De CEO, of jij dat nou bent of iemand anders, zal andere detailniveaus in de prognose nodig hebben dan het planningsteam. CEO’s hebben van nature behoefte aan inzichten op hoog niveau. Zij hebben behoefte aan een analyse van de grote lijnen om beslissingen te nemen over het bedrijf voor de komende 12-18 maanden. Dit betekent dat zij een vraagprognose nodig hebben die een bredere groep producten, bedrijfsonderdelen of tijdshorizon omvat. Het vraagplanningsteam moet een prognose echter tot in het kleinste detail analyseren. Zij hebben voldoende informatie nodig om op korte termijn beslissingen te nemen over bevoorrading, bestelhoeveelheden en voorraadtoewijzing.

3. Definieer de kenmerken van jouw prognose

Zodra je weet wie jouw prognose gaat gebruiken, kun je deze beter definiëren. Om het zo nuttig mogelijk te maken, zorg ervoor dat je kijkt naar:

• Tijdlijnen
• Prognose hiërarchie
• De soorten producten
• De verschillende locaties en verkoopkanalen die je moet plannen
• Meeteenheden, zoals omzet, volume of orderregels.

4. Selecteer het beste prognosesysteem voor jou

Er zijn verschillende manieren om de vraag te voorspellen. We zullen ze later allemaal in detail bekijken, maar denk eens aan:

• De beschikbaarheid van gegevens
• De planningshorizon
• De complexiteit van de vraag
• De vereiste nauwkeurigheid
• De kennis, deskundigheid en middelen waarover je beschikt
• De tijd die nodig is om de prognose te maken

5. Leg alle mogelijke gegevens vast

Als je de bovenstaande stappen hebt doorlopen, kun je nadenken over gegevens.

Of je nu binnen (intern, niet existentieel), extern of vanuit de markt kijkt, hoe meer gegevens je hebt, hoe beter je bent toegerust. Maar je moet ook weten met welke gegevens je rekening moet houden en welke je moet negeren.

Historische verkopen, klantengedrag, markttrends, seizoensgebondenheid, leveranciersprognoses, big data-bronnen zijn allemaal nuttig. Maar sommige zijn dat meer dan andere. Verzamel de juiste gegevens en je zult eerder hogere winsten zien en jouw concurrentie verslaan.

Hoe ziet een goede vraagprognose eruit?

De harde waarheid is dat voorspellingen door hun aard in het beste geval slechts gokken zijn. Natuurlijk, hoe meer gegevens je hebt, hoe beter die gokken zijn. Maar er zijn nog tal van factoren die het speelveld kunnen veranderen. Als je deze factoren niet benadrukt, zullen ze jouw prognose voor jouw ogen snel dwarsbomen.

Dus hoe voorspellen de beste bedrijven in het land de vraag? Hoe beoordelen zij voortdurend wat hun klanten willen en stemmen zij hun inspanningen daarop af?

Hier zijn een paar aanwijzingen:

1. Continue validatie ontrafelt het vraagprognoseproces

Marktinzichten kunnen statistische voorspellingen op basis van historische verkoopgegevens nemen en ze de gave van een vooruitziende blik geven. Stel dat jij kantoorapparatuur verkoopt en dat je tijdens de lockdown voortdurend laptopstandaards uitverkocht, betekent dat dan dat je dat nu ook zult blijven doen? Of betekent het feit dat mensen terugkeren naar het kantoorleven dat de verkoop zal vertragen? Historische verkoopgegevens kunnen je een momentopname geven, maar meestal is dat niet het volledige plaatje. De meest succesvolle bedrijven onderbouwen hun prognoses met inzichten uit de markt. Zo brengen zij een validatieproces op gang. Als dit goed wordt gedaan, zullen verschillende teams hierbij betrokken zijn en zal er een consensus van beste praktijken ontstaan.

2. Het is begrijpelijk en gemakkelijk uit te leggen

Een vraagprognose moet niet zo complex zijn dat niemand hem begrijpt. Integendeel. Hij moet voor alle belanghebbenden gemakkelijk te begrijpen zijn. Bovendien moet het verklaarbaar zijn. Gemakkelijk uit te leggen. Zowel de inzichten erin als de gewenste acties die eruit voortvloeien.

3. Het moet registreerbaar en meetbaar zijn

Als je de nauwkeurigheid (of liever de fouten) van jouw vraagprognose niet registreert, zult je nooit weten of je er 0,5% of 50% naast zat. En dat is belangrijk: 0,5% is een groot succes. 50% is een totale mislukking.

Weten welke prognose het beste voorspeld is, helpt je de volgende keer bij het maken van een nieuwe. En dat zal snel zijn. Hoe meer je jouw prognose meet, hoe beter je deze kunt bijstellen en wijzigen. Fouten waarvan je niet weet dat je ze maakt, zullen zich steeds herhalen.

4. Elke vraagprognose moet een eigenaar hebben

Elke prognose die je maakt moet een eigenaar hebben. Iemand die verantwoordelijk is voor het succes en de nauwkeurigheid. Zonder een eigenaar is de kans groter dat de prognose mislukt dan dat hij een concurrentievoordeel oplevert. Vergeet niet dat de beslissingen die je neemt op basis van deze prognose het verschil kunnen betekenen tussen succes en mislukking. Als jij degene bent die deze beslissingen neemt, neem je de uiteindelijke verantwoordelijkheid als ze fout zijn.

Hoe bouw je jouw eigen vraagprognose op?

Er zijn veel verschillende modellen die je kunt overwegen als je jouw eigen vraagprognose wilt opstellen. Uiteraard heeft elk model voor- en nadelen. In sommige gevallen kan een combinatie ervan de beste resultaten opleveren.

In het volgende deel zullen wij enkele van de meest gebruikelijke benaderingen voor vraagprognoses onderzoeken.

Welke vraagvoorspellingsmodellen moet je toepassen?

1. Tijdreeksanalyse

Wat kan de verkoop van de laatste 12 maanden voorspellen voor het komende jaar? Dat is het uitgangspunt van de tijdreeksanalyse. Dit is een van de meest gebruikte methoden voor statistische vraagprognoses en is een handige methode om jouw hoofd over te buigen. Het zoekt naar patronen in gegevens die zich in de toekomst zouden kunnen herhalen. Ook kun je zien wat deze patronen voor beïnvloed kunnen hebben en prognoses nauwkeuriger maken. Er zijn ook meer dan één type model in deze analysefunctie. Er zijn voortschrijdende gemiddelden, exponentiële afvlakking, en autoregressief geïntegreerde voortschrijdende gemiddelde (ARIMA) modellen. Elk model gebruikt een andere methode om zijn gegevens te analyseren. Welke je nodig hebt, moet je goed in de gaten houden om het potentiële succes ervan te vergroten.

2. Op beoordeling gebaseerde vraagprognose

Hoe groot is de kans dat de mensen in jouw bedrijf goede voorspellingen doen over de toekomstige vraag? Het antwoord daarop hangt af van de sterkte van hun vermogen en verschilt per bedrijf, team of zelfs persoon.

Een van de grootste uitdagingen bij effectieve vraagprognoses is dat de gegevens jou slechts zoveel kunnen vertellen. Als je een nieuwe onderneming bent of een nieuw product op de markt brengt in een nieuwe markt, is er vrijwel zeker een gebrek aan gegevens waarop je kunt vertrouwen. Dat maakt prognoses op basis van beoordelingen het overwegen waard. Hetzelfde kan gezegd worden van markten met een hoge mate van verstoring, gezien het beperkte vermogen van machinaal leren en statistische modellering op onbekende gebieden. Als jouw vraagvoorspellingsaanpak ervoor zorgt dat marktinzichten actief worden verzameld, zul je beter geïnformeerd zijn en dus een grotere kans hebben om een accurate prognose op te stellen.

Om jezelf de beste kans van slagen te geven bij het maken van beoordelingsmodellen, moet je een groot aantal gebieden onderzoeken. Dat omvat waarschijnlijk marktonderzoek, analyses van concurrenten, gesprekken met klanten, jouw verkoopteam en zelfs externe marktdeskundigen. Deze aanpak kan jou helpen factoren te analyseren die door andere modellen niet worden opgepikt. Maar zoals bij elk ander model zijn er ook nadelen te bedenken.

Zijn de mensen die deze oordelen vellen volkomen onpartijdig? Beslissen zij uitsluitend op basis van gegevens of met vooroordelen van hun eigen gevoelens over producten of markten? En kun je dit proces herhalen? Het is vaak erg moeilijk om met verschillende belanghebbenden dezelfde cijfers te produceren, waardoor prognoses op basis van beoordelingen moeilijk op lange termijn te herhalen zijn.

3. Causale analyse

Causale analyse identificeert de oorzaak-en-gevolgrelaties die de vraag beïnvloeden. Hierbij worden gegevens geanalyseerd om aan te tonen hoe veranderingen zoals prijs, promoties of economische indicatoren de vraag kunnen veranderen. Causale analyse kan worden gebruikt om zowel korte- als langetermijnprognoses te maken en omvat vaak het gebruik van experimenten om de causale relaties tussen variabelen te testen.

4. Regressieanalyse

Regressieanalyse onderzoekt het verband tussen de vraag en meerdere andere variabelen. Of dat nu prijs, marktaandeel, milieu- of marktomstandigheden zijn. Met dit type analyse kun je beoordelen hoe een verandering van een van de variabelen de vraag kan beïnvloeden. En dus optimaliseren. Wat jouw supply chain planning zal helpen.

Wat is het verschil tussen causale analyse en regressieanalyse?
Een belangrijk verschil tussen causaalanalyse en regressieanalyse is dat causaalanalyse zich richt op specifieke variabelen, terwijl regressieanalyse een meer omvattende aanpak hanteert en meerdere variabelen in aanmerking neemt. Een ander verschil is dat causale analyse vaak gepaard gaat met experimenten om te kunnen testen. Regressieanalyse is typisch gebaseerd op historische gegevens en statistische modellering.

5. Machinaal leren

De mogelijkheden die machine learning en AI bieden zijn behoorlijk indrukwekkend. Het gebruik van deze geavanceerde technieken om gegevens uit het verleden te analyseren en gefundeerde beslissingen te nemen over de toekomstige vraag kan je tijd en geld besparen. Door historische gegevens door te geven aan een machine-learningplatform kunnen patronen worden ontdekt en kan de toekomstige vraag veel gemakkelijker worden ingeschat. Vooral wanneer meer traditionele methoden niet volstaan.

Wanneer je je in een sector bevindt die zich scherp en zonder waarschuwing verandert, kan het onderbouwen van jouw prognose met machine learning ongelooflijk nuttig zijn. AI wordt als zodanig gedefinieerd omdat het blijft leren. En dus zou in theorie de nauwkeurigheid van jouw voorspelling met machine learning na verloop van tijd moeten verbeteren. Er zijn natuurlijk valkuilen. Te weinig gegevens om te analyseren kan leiden tot een beperkte prognose. Te veel vertrouwen op gegevens die onvolledig of niet nauwkeurig zijn, kan leiden tot een mislukking.

Hoe kun je de nauwkeurigheid van vraagprognoses verbeteren?

Als je het beste prognosemodel kiest, kun je de nauwkeurigheid verhogen en daardoor solide, weloverwogen en zakelijke beslissingen nemen. Maar zelfs dan zijn er stappen die je kan nemen om rijke inzichten te ontsluiten en meer duidelijkheid in jouw bedrijf aan te brengen. In het volgende deel bespreken we hoe jij jouw vraagprognoses verder kan verbeteren.

Aggregatie vs. disaggregatie

De opkomst van gegevens en het gebruik ervan in het bedrijfsleven is enorm. Maar zoals elke data analist zal vertellen zijn het hebben van gegevens en het gebruik ervan twee heel verschillende dingen. We hebben het vaak over het belang van specifieke voorraadstrategieën voor elk SKU. Het is dan ook begrijpelijk dat je denkt dat dezelfde denkwijze jou ook kan helpen bij het maken van prognoses. Alleen is dat niet altijd het geval.

De reden dat aggregatie jouw vraagvoorspellingsmodel kan helpen verbeteren is de kracht van grotere datasets. De wet van de grote getallen zegt dat hoe groter jouw steekproef is, hoe representatiever deze is voor de bredere populatie. Verkoopgegevens van één dorp zullen nooit betrekking hebben op een heel land. Maar neem diezelfde gegevens van 5 steden in het land en de kans is veel groter dat ze verband houden.

Gebruik meer datapunten en je zult de ruis van anomalieën eruit filteren. Dat betekent dat je meer patronen vindt en een groter vermogen om rekening te houden met variabelen. Stel dat je de vraag voorspelt naar een SKU dat onlangs is gelanceerd. Het is onwaarschijnlijk dat je over een volledige gegevensset beschikt. Als je echter de prognose van de categorie samenvoegt, krijg je waarschijnlijk een beter idee van hoe de vraag naar het artikel in kwestie zich zal ontwikkelen.

Hier volgen enkele veelvoorkomende voorbeelden van hoe jij jouw vraagplannen kunt samenvoegen:

Een groot voordeel van het gebruik van aggregatie is dat jouw gegevens minder snel worden beïnvloed door eenmalige onregelmatigheden. De keerzijde is echter dat als je geen aandacht besteedt aan uitschieters die normaal gesproken opvallen, je belangrijke gegevens kunt missen die van invloed kunnen zijn op jouw bedrijf.

Beslis per geval om aggregatie te gebruiken, en je zult niet ver verkeerd gaan.

Hoe kan uitsplitsing helpen?

Natuurlijk kan het samenvoegen van gegevens zeer nuttig zijn. Je hebt echter nog steeds inzichten op granulair niveau nodig om de vraagpatronen voor elk product afzonderlijk te begrijpen. Het laagste niveau van granulariteit bij vraagprognoses heeft gewoonlijk betrekking op het opsplitsen van de vraagprognose per SKU-locatiecombinatie of zelfs per klant.

De eerste kan jou helpen om jouw toewijzing en aanvulling te optimaliseren, zodat je met een minimale voorraad aan de verwachte vraag kunt voldoen.  Dit laatste kan je helpen vaststellen welke klanten het meest winstgevend zijn, welke een groeipotentieel hebben en welke slechts een klein deel van de verwachte vraag vertegenwoordigen.

Hoe kunnen “tijdsbepalingen” zorgen voor betrouwbaardere en robuustere vraagprognoses?

Een andere methode om jouw vraagprognoses samen te voegen is naar tijd.  Maandelijkse prognoses zijn doorgaans betrouwbaarder dan dagelijkse of wekelijkse. De reden daarvoor is dat ze veel minder volatiel zijn. Er kunnen verschillen zijn van week tot week of zelfs van dag tot dag in het aantal verkochte producten, maar in de loop van een maand worden deze verschillen weggewerkt.

Hier volgen enkele redenen waarom vraagprognoses in maandelijkse porties betrouwbaarder zijn:

1. De grotere porties van de maandelijkse prognoses absorbeert beter de volatiliteit van de klanten.

Als iemand normaal gesproken in de eerste week van de maand bij jou bestelt, maar ineens een keer in de tweede week, zou dat jouw gegevens enorm verstoren als het model per week wordt opgesteld. Op maandbasis zou die afwijking worden geabsorbeerd en zouden jouw gegevens even nuttig zijn.

2. Maandelijkse prognoses kunnen efficiënter zijn

Het opstellen van wekelijkse prognoses kan veel meer tijd en middelen vergen dan het opstellen van maandelijkse prognoses. Bij maandelijkse prognoses moet je misschien één keer per maand gegevens verzamelen en analyseren, terwijl je bij wekelijkse prognoses het proces vier of vijf keer per maand moet herhalen, afhankelijk van het aantal weken in de maand.

3. Maandelijkse timeframes gaan beter om met seizoensgebondenheid.

Elk bedrijf heeft trage weken. Stel je voor dat je in een markt zit die vertraagt met Kerstmis, het Chinese Nieuwjaar of misschien zelfs tijdens het zomerseizoen.  In wekelijkse prognosemodellen kunnen deze rustige weken gaten opleveren die een grotere invloed hebben op jouuw vraagprognose. Als gevolg krijg je een veel nerveuzere prognose. Dit is op zijn beurt veel moeilijker te plannen.

Is er enig nut voor wekelijkse vraagprognoses?

Ja, die is er. Maar je moet weten wanneer en hoe je het effectief gebruikt.

Wekelijkse prognoses vergen meer inspanning dan maandelijkse, maar wanneer zich patronen voordoen die een onregelmatige, maar repetitieve, verkoopactiviteit afhankelijk van de week binnen de maand voorschrijven, is het de moeite waard erover na te denken.

Hier is een mooi voorbeeld:

Zoals je in deze afbeelding kunt zien, komt 60% van de verkoop in de eerste week van de maand. Door gegevens met dergelijke uitkomsten te gebruiken in een wekelijks prognosemodel, kun je waarschijnlijk sneller reageren en proactief maatregelen nemen om vraag en aanbod beter op elkaar af te stemmen. Dit betekent dat je de voorraadniveaus kan optimaliseren, het inkomstenbeheer kan verbeteren en daarmee de winst.

Even belangrijk is het gebruik van wekelijkse prognosemodellen als je een klant hebt die ook een wekelijks model gebruikt. De koppeling tussen jou en hen kan van onschatbare waarde zijn om de nauwkeurigheid te vergroten en de inspanningen van beide bedrijven op elkaar af te stemmen.

Hoe kan Slim4 jou helpen de vraag met vertrouwen te voorspellen?

Er staat veel informatie in dit artikel dat hopelijk echt zal helpen bij jouw vraagvoorspelling. Maar er is veel om rekening mee te houden. Dat is waar Slimstock en Slim4 echt kunnen helpen. Vind je spreadsheets beperkend? Probeer je te anticiperen op de vraag van honderden of duizenden SKU’s?

Probeer je meerdere vraagstromen te plannen en beschik je slechts over een klein team om te helpen?

Ons Slim4-platform kan jou daarbij helpen. Ontdek hoe, door hier te klikken.