Hur man hanterar säsongsmässiga efterfrågefluktuationer på ett framgångsrikt sätt

Efterfrågemönstren för många produkter påverkas i hög grad av säsongsvariationer. Det är därför viktigt att ta hänsyn till säsongsvariationer i planeringen av leveranskedjan och lagren samt att integrera dem i efterfrågeprognoserna.

Annars riskerar företagen antingen att drabbas av lagerbrist eller att binda upp för mycket resurser och avsluta säsongen med överskottslager som måste säljas ut genom prisnedsättningar eller andra kostsamma åtgärder.

Utan stöd av intelligent programvara kan det bli allt svårare att hantera dessa utmaningar. En AI-driven lösning för planering av leveranskedjan, såsom Slimstocks plattform, ger exakta prognoser anpassade efter säsongsmässiga efterfrågemönster, vilket gör det möjligt för företag att agera i god tid och upprätthålla optimala lagernivåer före, under och efter säsongstoppar.

Hur Slimstocks plattform identifierar säsongsbetonade efterfrågemönster

För att uppnå detta genererar Slimstocks plattform säsongsprognoser med hjälp av Fisher-testet. Programvaran jämför historiska konsumtionsmönster över en period på minst två år och använder statistisk analys för att avgöra om återkommande efterfrågetoppar hänger ihop.

När ett säsongsmönster identifieras varnar Slimstock automatiskt planerarna om att varan bör behandlas som en säsongsprodukt och införlivar säsongsfaktorn i framtida efterfrågeprognoser.

Baserat på denna analys rekommenderar programvaran automatiskt optimala orderkvantiteter och beställningsdatum, samtidigt som den tar hänsyn till andra viktiga faktorer, såsom leverantörernas ledtider.

Planering av säsongsprodukter med långa inköpscykler

Denna funktionalitet är särskilt värdefull för produkter som endast köps in en gång om året i den årliga kvantitet som krävs.

Ett typiskt exempel är elektriska fläktar, som måste finnas i hyllorna när det varmare vädret infinner sig. Genom att göra det möjligt för användare att definiera planeringshorisonter säkerställer Slimstock att återförsäljare lägger order tillräckligt tidigt och undviker att missa kritiska säsongsbetonade inköpsmöjligheter.

I slutet av högsäsongen minskar programvaran automatiskt beställningsrekommendationerna för att förhindra överlager.

Tillämpa säsongsprofiler på nya produkter

När en ny produkt med ett tydligt säsongsmässigt efterfrågemönster lanseras gör Slimstocks plattform det möjligt för användarna att överföra en befintlig säsongsprofil till den nya produkten.

Till exempel kan efterfrågekurvan för en etablerad produkt, såsom en påskduk, tillämpas på nylanserade dekorativa påskägg.

Företag kan också definiera gruppsäsongsvariationer för kollektioner av liknande produkter, till exempel olika smaker av fruktglass.

Detta är särskilt användbart för produkter som inte har funnits i sortimentet tillräckligt länge, eller för artiklar som har haft långa perioder utan försäljning på grund av lagerbrist. I dessa situationer finns det ofta inte tillräckligt med historiska data för att fastställa en tillförlitlig säsongsprofil.

Istället kan produkterna ärva säsongsmönstret från den produktgrupp de tilldelats, vilket säkerställer att säsongsvariationerna återspeglas korrekt i lagerplaneringen.

Hantera efterfrågan kring helgdagar och speciella evenemang

Även där säsongsmönstren är väl etablerade kan efterfrågefluktuationer fortfarande uppstå när helgdagar som påsk infaller under olika veckor eller månader varje år.

För att hantera denna utmaning har Slimstocks plattform en evenemangsfunktion som gör det möjligt för företag att planera för helgrelaterad efterfrågan mer exakt.

Till exempel kan efterfrågan på påsklamm under dagarna inför påsken prognostiseras och hanteras exakt, oavsett när högtiden infaller.

Att upptäcka mindre uppenbara säsongstrender

Förutom uppenbara säsongsprodukter som sommardrycker eller juldekorationer, kräver även mer subtila säsongspåverkningar uppmärksamhet.

Sommarsemestern förknippas till exempel ofta med renoveringsprojekt. Vissa produkter upplever kanske inte dramatiska efterfrågetoppar, men kan ändå få en märkbar försäljningsökning.

Om detaljhandlarna fortsätter att beställa enbart utifrån vanliga försäljningsmönster kan det uppstå lagerbrist.

Slimstock hjälper till att förhindra detta genom att automatiskt identifiera dessa mindre uppenbara säsongsvariationer, vilket säkerställer att säsongsbundna efterfrågemönster inte förbises.

Att eliminera kampanjernas inverkan på prognoserna

En annan viktig aspekt av säsongsprognoser är att eliminera påverkan från kampanjaktiviteter.

Om en kampanj endast genomförs en gång, eller äger rum vid en annan tidpunkt året därpå, riskerar prognoser som baseras på obearbetade data att överskatta den framtida efterfrågan. Följaktligen kan företag sitta kvar med överskottslager.

När en kampanj registreras i Slimstocks plattform identifierar programvaran den automatiskt som en engångshändelse och exkluderar dess inverkan från framtida prognosberäkningar, vilket gör att planeringen kan fortsätta utifrån den normala efterfrågan.

Lösningen gör det också möjligt för planerare att med ett enda klick exkludera effekten av kortsiktiga bulkbeställningar, vilket förhindrar att exceptionella efterfrågetoppar snedvrider framtida prognoser.

Anpassning till kortsiktiga förändringar i efterfrågan

Förutom säsongsmässiga faktorer måste företagen även ta hänsyn till kortsiktiga efterfrågefluktuationer som orsakas av andra faktorer, exempelvis vädret.

En ovanligt varm marsmånad kan till en tidigare grillsäsongen och öka efterfrågan på grillprodukter inom livsmedelssektorn.

Tack vare dagliga beräkningar och kontinuerlig övervakning upptäcker Slimstocks lösning automatiskt en ökande förbrukning och lyfter fram avvikelser i prognoserna enligt principen ”Management by Exception”.

Detta gör det möjligt för planerare att avgöra om åtgärder krävs eller om ökningen endast återspeglar en tillfällig efterfrågetopp.

Programvarans simuleringsfunktioner ger ytterligare stöd och gör det möjligt för företag att analysera hur parameterändringar påverkar lagernivåer och kostnader, samtidigt som man tar hänsyn till servicemål.