Efterfrågestyrning: definition, processer, strategier och bästa verktygen

Efterfrågestyrning handlar om att hålla kunderna nöjda. Men även om inget företag vill göra sina kunder besvikna finns det alltid ekonomiska begränsningar. Följaktligen är det helt enkelt inte ett alternativ att bygga upp enorma lager för att tillgodose en potentiell kundefterfrågan som kanske (eller kanske inte) kommer att realiseras. Så hur ska man förutse, validera och förbereda sig för framtida efterfrågan?

Vad är efterfrågestyrning?

Att upptäcka, förutsäga och slutligen hantera efterfrågan är en utmaning som leveranskedjorna kämpar med att övervinna i ett klimat som präglas av volatilitet, snabba förändringar i efterfrågan, förväntningar på hållbarhet och snäva marginaler.

Effektiv eller, ännu bättre, optimerad efterfrågestyrning innebär att man kan göra noggranna prognoser för efterfrågan i komplexa kund- och kanalnätverk. Det innebär att man kan justera prognoserna dynamiskt i realtid utifrån nya trender, säsongsvariationer eller oförutsedda störningar. Och det innebär att man matar in dessa efterfrågesensorer i resten av den totala leveranskedjan, med vetskap om hur en förändring i efterfrågan skulle påverka utbud, lager, arbetskraft och vinstmarginaler.

Denna nivå av dynamik, realtidsrespons och genomgripande synlighet kan endast uppnås genom automatisering, AI och en förstklassig, holistisk plattform för leveranskedjan.

Mål för efterfrågehantering

Det centrala målet för effektiv efterfrågestyrning är helt enkelt att uppfylla kundernas förväntningar. Oavsett bransch eller konsumentdemografi är förutsättningen för optimerad uppfyllelse densamma: leverera det kunderna eller slutanvändarna vill ha eller behöver, när de vill ha eller behöver det.

Förmågan att uppfylla kundernas förväntningar beror inte bara på att se efterfrågan, utan också på att väga efterfrågan mot realtidskapacitet och skräddarsydda företagsmål. Målen för efterfrågestyrning är därför att:

• Förutse med precision, inklusive marknadsförhållanden, potentiella störningar och alternativa handlingsplaner baserade på noggrann scenarioplanering.
• Optimera över alla kanaler, hantera platser och produkter på detaljnivå för att maximera försäljningspotentialen och säkerställa konstant tillgänglighet.
• Eliminera risken för föråldring utan att skapa kostsamma överskott.

Fördelar med efterfrågestyrning

Att förutse, validera och tillgodose efterfrågan med en precision som gör kunderna nöjda och maximerar vinsten är det ultimata målet. Detta slutmål består dock av många enskilda fördelar längs vägen.

Optimerad efterfrågehantering innebär att man kan maximera försäljningsmarginalerna för varje enskild produkt utifrån dess profil, realtids efterfrågan, aktuella volymer, prissättning och leveransbeslut. Denna insikt och översikt över data över olika kanaler och artiklar gör det möjligt att prioritera utifrån realtidsvärdet, vägt mot behovet av att frigöra lagerkapacitet.

En sådan genomgripande insyn ger också större flexibilitet, vilket gör det möjligt för företag att anpassa sig efter möjligheter i realtid och samtidigt vara mer motståndskraftiga om störningar skulle uppstå. I slutändan leder allt detta till en perfekt produktbalans mellan lagerbrist och överlager, vilket säkerställer kontinuerlig tillgänglighet av produkter som säljs till fullt pris, efter att ha lagrats och hanterats på det mest kostnadseffektiva sättet.

Processen för efterfrågehantering: dess betydelse och komponenter

Vilka produkter efterfrågar kunderna? I vilken volym? Hur snabbt? I butik, online eller som en del av en omnikanalupplevelse? Allt detta är frågor som utgör den övergripande efterfrågematrisen från kundens sida.

Detta måste sedan kombineras med: vad har vi redan i lager? Hur lång är hållbarhetstiden för de befintliga artiklarna? Hur mycket behöver vi köpa in för att möta den förväntade framtida efterfrågan? Har vi kapacitet att lagra den extra volymen? Var finns efterfrågan specifikt och hur kan vi balansera nätverket effektivt?

Lägg till arbetskraft, prissättning, hållbarhet och en rad ytterligare faktorer, så blir komplexiteten i efterfrågehanteringen tydlig. Behovet av digitala ingripanden och AI-drivna beslut blir verkligen uppenbart.

Att välja rätt verktyg för efterfrågestyrning

Men var ska man börja för att identifiera rätt verktyg för uppgiften?

Om du vill få en fullständig bild av hur efterfrågan påverkar resten av din hela leveranskedja i realtid, behöver du en lika holistisk lösning som fattar dessa beslut och avvägningar automatiskt och centralt.

Du vill ha en plattform som förbättrar dina efterfrågestyrningsfunktioner inom prognostisering, kanalöverskridande hantering, avkänning och planering. End-to-end-synlighet och datadrivna insikter säkerställer sedan lönsamhet genom oöverträffad precision.

Denna enda plattform måste bestå av enskilda moduler som uppfyller alla ovanstående krav. Till exempel möjliggör automatisk kategorisering och klassificering av varje SKU enligt dess specifika beteenden, baserat på historisk och realtids efterfrågan, mer dynamisk prognostisering på detaljnivå. Avancerade statistiska modeller och algoritmer för maskininlärning bör sedan hjälpa till att anpassa prognoserna efter prognostiserade eller realtidsmönster eller säsongsvariationer. Dessa statistiska uppgifter bör också vägas mot realtidsförmågan i din leveranskedja – aktuell lagerhållning, kapacitet, arbetskraftsbegränsningar, lönsamhetsmål, prissättnings- och prisnedsättningsbeslut, kampanjer och mycket mer.

Som förklarats bör dessa detaljerade beslut och avvägningar också vara representativa för ditt eget nätverk och din strategi, med en modul dedikerad till multi-echelon inventory optimisation (MEIO), nätverksbalansering mellan olika platser eller avancerad segmentering av produkter i varje område.

I slutändan är det rätta verktyget för dig det som kan maximera dina vinster baserat på korrekta data och precisa prognoser. För att detta ska ske krävs en enda källa till sanningen som presenterar den fullständiga situationen från början till slut.