Att välja rätt prognosmetod kan innebära en betydande skillnad för din noggrannhet, effektivitet och slutresultat. Veckoprognoser kan verka mer exakta vid första anblicken, men tack vare det högre antalet datapunkter leder de ofta till mer brus än insikt.
I det här inlägget undersöker vi varför månadsprognoser tenderar att ge mer tillförlitliga resultat för de flesta produkter. Från att absorbera variationer i ordertidpunkt, till att minska datadistorsion och en bättre hantering av säsongsvariationer, erbjuder månadsprognoser viktiga fördelar som kan förbättra din lagerprestanda och prognosprecision.
Vad är lagerprognostisering?
Lagerprognoser är en process där man uppskattar framtida efterfrågan för att säkerställa att lagernivåerna överensstämmer med kundernas behov. Det är viktigt för detaljhandlare, grossister och e-handelsföretag, som ofta står inför utmaningar som överlager, underlager och dålig lagerkontroll.
Exakta prognoser hjälper företag att hålla rätt mängd varor i lager, undvika onödiga lagerkostnader och samtidigt se till att produkterna finns tillgängliga när de behövs. Vecko- och månadsprognoser används ofta för att förutse efterfrågan på kort och medellång sikt.
Vilken prognosmetod är bäst för ditt företag?
Målet med “Slim4”, Slimstocks programvara för lageroptimering, är att förutse den framtida efterfrågan. Specifikt hjälper den till att avgöra hur mycket av varje artikel du behöver för att möta kundernas efterfrågan. Att förutsäga framtiden är inget enkelt arbete, inte ens med hjälp av historiska data. I vår allt mer sammankopplade värld, är mängden tillgängliga datapunkter nästan obegränsad. Den verkliga utmaningen ligger i att identifiera rätt data och använda den på ett sätt som ökar precisionen i prognoserna.
När man förbereder sig för att beställa lager, väljer man ofta mellan två metoder: månadsprognoser eller veckoprognoser. Men vilken metod fungerar bäst? Det är lätt att anta att veckoprognoser är överlägsna, eftersom mer frekventa datapunkter kan verka erbjuda en större noggrannhet. Om 12 datapunkter är bra, måste 52 vara bättre, eller hur? Detta är inte alltid fallet.
Med över 30 års erfarenhet av att hjälpa kunder att få rätt produkt till rätt plats vid rätt tidpunkt, har vi sett att de flesta produkter kan förutses och beställas mer exakt med hjälp av månadsprognoser.
Månadsvis prognostisering
Enkelt uttryckt innebär månadsprognoser att försäljningsdata samlas in dagligen och delas upp i månader för att skapa en prognos. På samma sätt innebär veckovis prognostisering att den dagliga försäljningen delas upp i veckor för att skapa en prognos. Detta skapar ytterligare 40 prognosperioder under loppet av ett år.
Månadsprognoser fungerar bäst för de flesta produkter, eftersom de tenderar att generera lägre prognosfel. Även om det finns variationer i hur många enheter som säljs vecka för vecka inom en månadsprognos, kommer du, om vi gör vårt jobb korrekt, ändå att ha rätt mängd på hyllorna oavsett om det är den 1:a, 15:e eller 30:e dagen i månaden.
Fördelar med månadsvisa prognoser
Det finns tre huvudsakliga skäl till att månadsprognoser tenderar att vara mer tillförlitliga än veckoprognoser:
Bättre absorption av variationer i ordertider
Månadsvisa prognoser använder bredare tidsspann, vilket gör dem mer motståndskraftiga mot förändringar i kundernas beställningsmönster. Om exempelvis en kund som normalt beställer en del från dig under den första veckan i en månad istället beställer under den andra veckan, kan detta störa dina orderdata. Det är däremot nästan fyra gånger så sannolikt att denna potentiella störning absorberas av månatliga prognoser, vilket gör att dina orderdata inte påverkas.
Färre nollposter förbättrar noggrannheten
Månadsvisa beställningar minskar antalet nollposter i din data, vilket innebär att lagen om genomsnitt fungerar för dig. Om en kund till exempel lägger en order på 100 enheter varannan vecka, resulterar det i ett enkelt genomsnitt på 50 enheter per vecka. Men prognosfelet i förhållande till detta genomsnitt kommer alltid att vara fel eftersom orderkvantiteten aldrig är 50, utan antingen 100 eller 0. Om du tittar på detta ordermönster månadsvis blir det lättare att göra korrekta prognoser eftersom det visar en konsekvent användning med färre nollposter.
Förbättrar hanteringen av säsongsvariationer
Månadsvisa tidsramar hanterar säsongsvariationer bättre. Månader är förutsägbara, de kommer i samma ordning varje år. Veckor, å andra sidan, kan skifta med upp till fyra dagar från år till år. Den relativa oförutsägbarheten hos veckor gör dem svårare att använda när man tar hänsyn till säsongsvariationer, särskilt om det bara finns data för några få år att basera prognoserna på. Med månadsvisa tidsramar kan allmänna tendenser utvecklas på ett mer tillförlitligt sätt och representeras i orderdata.
Veckoprognoser
En exakt prognos är inte mycket värd, om den inte visar efterfrågan under rätt tidsperiod. Om detta händer kommer du att ha lageravbrott och sedan kommer fallande kundservicemål snart att följa.
Som tidigare nämnt, kräver veckoprognoser mer arbete än månadsprognoser, men det kan vara lämpligt för artiklar som har ett observerbart repetitivt användningsmönster inom varje månad.
Här är ett exempel på en artikel som uppfyller dessa kriterier.
Med 60% av försäljningen under den första veckan i månaden är den här produkten en bra kandidat för veckoprognoser.
Artiklar med korta ledtider och jämn försäljning fungerar bäst för veckovisa prognoser. Genom att identifiera dessa möjligheter kan produkten beställas i nära anslutning till att den behövs, vilket bidrar till att förbättra lagerintäkterna och företagets övergripande lönsamhet.
Fördelar med veckovisa prognoser
Kompatibilitet
Om din kund kommunicerar med dig i form av veckoprognoser eller veckovis POS-information (Point-of-Sale) kan du genom att generera dina egna prognoser få en ovärderlig direkt koppling till dem. Att få denna direkta koppling till data närmare detaljhandelskunden kan uppväga alla potentiella förbättringar av den interna prognosprecisionen.
Artiklar i medelstora volymer
Om du har att göra med artiklar i medelstora volymer, ger en veckovis metod mer exakta trendlinjer och återspeglar bättre förändringar i efterfrågan.
Slimstocks implementeringsteam hjälper dig att identifiera vilken typ av prognoser som är bäst för din produktgrupp baserat på historiska försäljningsdata. För artiklar som passar veckovisa prognoskriterier, distribuerar Slim4 prognosdata från månadsprognoserna till lämplig vecka i månaden med hjälp av historiska mönsterreferenser eller definierade affärsregler. Detta tillvägagångssätt ger fördelarna med månadsprognoser som beskrivs ovan, samtidigt som man tar hänsyn till observerbara specialiserade efterfrågebehov inom månaden.
Månads- eller veckoprognoser, det bästa sättet att bestämma vilket tillvägagångssätt som är rätt för dig är att schemalägga en demo av Slim4 med våra lagerexperter. De kommer att köra dina beställningsdata genom vår beprövade programvara för lageroptimering, för att visa dig verkliga besparingsmöjligheter som har levererat ROI efter implementering på 6-12 månader för de flesta kunder.
