De methode om historische verkoopgegevens te gebruiken om een schatting te maken van een aanstaande prognose voor de consumentenvraag, staat bekend als vraagprognose. Het doel van vraagvoorspelling is om uw bedrijf een schatting te geven van het aantal diensten of producten dat klanten in de nabije toekomst zullen kopen. In de loop van deze handleiding zullen we typen en modellen voor vraagprognoses doornemen.
Kortom, er zijn veel gegevenspunten en inzichten die u uit uw POS-gegevens kunt halen. Deze rapporten zijn niet alleen belangrijk voor prognoses, maar ook voor de vraag.
Er zijn veel andere factoren die de vraag van de consument beïnvloeden, waaronder cashflow, winstmarges, omzet, risico-evaluatie, capaciteitsplanning en mitigatieplannen. Die zijn allemaal afhankelijk van vraagprognoses. Met andere woorden, elk speelt een cruciale rol bij het bereiken van een nauwkeurige prognose.
Wat is vraagvoorspelling en hoe werkt het?
Vraagvoorspelling, ook wel verkoopvoorspelling genoemd, is de methode om de potentiële consumentenvraag over een bepaalde periode te schatten. Het bevat zowel historische gegevens als andere gegevens.
Bedrijven hebben nuttige kennis over hun vooruitzichten in de bestaande markt en in andere markten wanneer vraagvoorspelling op de juiste manier wordt toegepast. Het stelt managers ook in staat om weloverwogen beslissingen te nemen over plannen voor bedrijfsgroei, prijzen en marktpotentieel.
Bedrijven die geen gebruik maken van vraagvoorspelling lopen het risico verkeerde beslissingen te nemen over hun doelmarkten en goederen. Deze overhaaste beslissingen kunnen op lange termijn gevolgen hebben voor de loyaliteit van klanten, het beheer van de toeleveringsketen, de voorraadkosten en uiteindelijk de winstgevendheid.
Het belang van vraagvoorspelling
Vraagprognoses zijn om verschillende redenen relevant voor bedrijven:
- Bedrijven kunnen gegevens over omzetprognoses gebruiken om te helpen bij planning, het stellen van doelen en budgettering. Het is mogelijk om een inkoopplan te ontwikkelen om ervoor te zorgen dat uw aanbod op productniveau voldoet aan de vraag van de consument als u een duidelijk idee heeft van hoe uw potentiële verkoop eruit zou kunnen zien.
- Voorraadniveaus kunnen beter worden geoptimaliseerd, de omloopsnelheid van de voorraad kan worden verhoogd en de voorraadkosten kunnen worden verlaagd.
- Bedrijven kunnen ook verkoopprognoses gebruiken om problemen in de verkooppijplijn van tevoren te voorspellen en te corrigeren. Hierdoor kunnen ze hun succes in de tijd volgen. Veel eigenaren van e-commercebedrijven begrijpen dat te weinig of te veel voorraad schadelijk kan zijn voor de bedrijfsvoering.
- Vraagvoorspelling geeft u inzicht in uw aanstaande cashflow, zodat u zich effectiever kunt voorbereiden op leveranciersbetalingen en andere bedrijfskosten terwijl u toch investeert in de groei van uw bedrijf.
- Anticiperen op de vraag houdt in dat u weet wanneer u meer mensen moet inhuren en andere resources moet inzetten om ervoor te zorgen dat de activiteiten in drukke tijden soepel verlopen.
Methoden voor vraagvoorspelling
De meeste conventionele methoden voor vraagvoorspelling kunnen in drie groepen worden ingedeeld:
Kwalitatieve prognoses
Wanneer er niet veel gegevens zijn om mee om te gaan, worden kwalitatieve prognosemethoden gebruikt. Dit is populair in de vroege stadia van de ontwikkeling van een bedrijf of wanneer nieuwe producten voor het eerst op de markt worden geïntroduceerd. Andere gegevens, zoals marktanalyses, vergelijkende analyses en meningen van deskundigen, worden in dit geval gebruikt om kwantitatieve schattingen van de vraag te genereren.
Analyse van tijdreeksen
Wanneer historische gegevens voor een productlijn of een product beschikbaar zijn, is tijdreeksanalyse een optie. Bedrijven kiezen ervoor om de tijdreeksanalysemethode te gebruiken voor vraagvoorspelling wanneer de patronen duidelijk zijn. Seizoensvariaties in de vraag, belangrijkste verkooptrends en cyclische patronen kunnen allemaal worden geïdentificeerd met behulp van tijdreeksanalyse.
Voor gevestigde bedrijven met jarenlange gegevens om mee te werken en redelijk stabiele trendtrends, is de tijdreeksbenadering echter het meest succesvol.
Modellen voor het voorspellen van causale vraag
Het causale voorspellingsmodel is de meest geavanceerde en moeilijkste vraagvoorspellingsmethode die beschikbaar is. Het maakt gebruik van nauwkeurige gegevens over de relaties tussen marktvariabelen, waaronder economische krachten, concurrenten en een aantal andere sociaaleconomische factoren. Om een effectieve causale modelvoorspelling te maken, heeft u historische gegevens nodig.
Een ijssalon kan bijvoorbeeld variabelen gebruiken zoals hun marketingbudget, promotie-evenementen, nieuwe ijssalons in hun regio, prijzen van concurrenten, historische verkoopgegevens, algehele vraag naar ijs in hun gebied, hun lokale werkloosheidspercentage en zelfs het weer om een causale modelvoorspelling te construeren.
Statistieken voor verkoopprognoses
Identificeer en controleer de volgende statistieken voor de gehele prognoseperiode zodra u de basis heeft voor uw verkoopprognose.
Product doorlooptijd
De tijd die nodig is vanaf het plaatsen van een inkooporder tot het gereed hebben van elk product om te verkopen.
Verkoopperiode
Hoeveel maanden verwacht u dat elk product wordt verkocht?
Kosten betaald per aankoop
Wanneer een kooporder wordt geplaatst, welk percentage van de productkosten wordt dan betaald?
Betaalbare dagen
Hoe lang heeft u nog om de resterende openstaande voorraadkosten te dekken?
Voorraadniveau
Op basis van voorspellingen, de som van elk goed dat u op voorraad moet houden.
Aankoopkosten
Het geld dat nodig is om de noodzakelijke aankopen te doen.
Soorten vraagprognoses
Er zijn veel vormen van vraagvoorspelling en het is belangrijk om ze allemaal te begrijpen en te begrijpen wat ze betekenen. Voor het grootste deel volgen ze bepaalde reeksen, variërend van het voorspelde detailniveau, de tijdsperiode en de voorspelde marktomvang. Laten we een paar bekijken.
De belangrijkste soorten vraagprognoses zijn onder meer:
Passieve vraagprognose:
Passieve vraagprognose is vaak een hulpmiddel voor bedrijven met een sterke basis, maar conservatieve ontwikkelingsstrategieën. Eenvoudige extrapolaties van historische gegevens worden uitgevoerd met zo min mogelijk aannames. Deze vorm van prognoses is ongebruikelijk, maar is vaak de eerste keuze voor kleine en lokale bedrijven.
Actieve vraagprognose
Actieve vraagvoorspelling is een type voorspelling dat van pas komt als het gaat om het opschalen en diversifiëren van bedrijven met ambitieuze groeistrategieën op het gebied van marketinginspanningen, productportfolio-ontwikkeling en activiteiten van concurrenten, evenals het externe economische klimaat.
Voorspelling van de vraag op korte termijn:
Voor kortetermijncycli is het voorspellen van de vraag op de korte termijn handig (meestal perioden van 3-12 maanden). Als u op korte termijn werkt, moet u de seizoensgebonden markttendensen begrijpen, evenals de impact van tactische beslissingen op de consumentenvraag.
Vraagprognose op middellange/lange termijn:
Vraagprognoses op middellange/lange termijn worden doorgaans gebruikt voor perioden van 12-24 maanden van tevoren (sommige bedrijven gebruiken 36-48 maanden). Langetermijnprognoses kunnen onder andere de strategische planning, marketing- en verkoopplanning, financiële planning, capaciteitsplanning en investeringsplanning van een bedrijf beïnvloeden.
Externe vraagprognose op macroniveau:
Deze vorm van prognoses houdt zich bezig met grotere marktschommelingen die worden beïnvloed door het macro-economische klimaat. Externe prognoses zijn bedoeld om de strategische doelen van een bedrijf te evalueren, zoals het uitbreiden van het productassortiment, het aanboren van nieuwe klantenmarkten, technologische verstoringen en zelfs paradigmaveranderingen in consumentengedrag, evenals strategieën voor risicovermindering.
Interne vraagprognose op bedrijfsniveau
Zoals de naam al aangeeft, is deze prognosemethode gericht op de interne bedrijfsvoering van het bedrijf. Merkgroepen, distributiedivisies, financiële divisies en productie zijn hier allemaal voorbeelden van. Verder omvat het jaarlijkse omzetprognoses, nettowinstmarges, COGS-schatting, cashflow en andere interne prognoses.
Voorbeelden van vraagvoorspelling
We kunnen verschillende voorbeelden van vraagprognoses gebruiken, dus we geven u er een paar om mee te beginnen. Laten we als voorbeeld eens kijken naar Ford. Ford wil een marktprognose opstellen voor de Mustang 2018 V5.0 uit 8. Wat doen ze precies? Ze zouden kijken naar de inkomsten van het voertuig over de afgelopen 12 maanden. Ze zullen deze informatie gebruiken om de inkomsten voor de komende 12 maanden te schatten, evenals de voorraad- en productievereisten. Dan kunnen ze de verkoop naar behoefte opsplitsen in pakketten en categorieën.
Voorbeeld 2:
Een toonaangevend kledingbedrijf noemde de laatste 24 maanden van de daadwerkelijke verkoop van een beroemde denimjeans voor dames. Om een vraagprognose op te stellen, wordt een analyse uitgevoerd op een specifieke spijkerbroek. Het bedrijf voorspelt een grote vraag voor de komende 12 tot 24 maanden, rekening houdend met het marktpotentieel van jeans. Als gevolg hiervan volgt het bedrijf elk product, elke categorie, maat, kleur, stijl en andere details. Het resultaat, zowel positief als negatief, zal toekomstige beslissingen over het product helpen beïnvloeden.
Voorbeeld 3
Kijk eens naar Walmart, een grote retailer. Ze hebben meer dan 11,000 winkels in 27 landen, met een gemiddelde voorraad van 32 miljard dollar. Als gevolg hiervan is hun toeleveringsketen erg ingewikkeld. Hun logistiek staat bekend om hun nauwkeurigheid en technische bekwaamheid. In 2013 verwierven ze echter de reputatie dat ze een groot probleem dat niet op voorraad was in de winkel kregen. Een slecht beheerde voorraad kreeg de schuld van het gebrek aan product in de schappen, omdat de voorraad in magazijnen beschikbaar was, maar er niet genoeg personeel beschikbaar was om het naar de schappen te dragen. In dit geval resulteerden kostenbesparende stappen voor velen in een slechte klantervaring.
Het zou heel gemakkelijk zijn geweest om dit te vermijden met een betere vraagvoorspelling in het spel.
Voorbeeld 4
Een grote autofabrikant onderzoekt echte verkoopgegevens van de afgelopen 12 maanden op basis van het model, het kleurniveau en het motortype van zijn voertuigen. Ze schatten de vraag op korte termijn voor de komende 12 maanden op basis van de verwachte groei voor inkoop-, productie- en voorraadplanningsdoeleinden. Deze marktvoorbereiding betekent dat ze voor het komende jaar voldoende rode voertuigen, vierdeurs auto's en supercharged motoren hebben om aan de vraag van de consument te voldoen.
Voorspelling van seizoensinvloeden en andere trends
Seizoensgebondenheid verwijst naar schommelingen in de vraag die zich regelmatig voordoen, zoals tijdens de vakantieperiode. Trends daarentegen kunnen op elk moment verschijnen en wijzen op een algemene gedragsverandering. Verkoopgegevens uit het verleden kunnen echter helpen bij trendprognoses, die cruciaal zijn bij het plannen van wat de markt vraagt.
Om uw voorraadbeheerbeleid, organisatorische processen en marketinginspanningen effectief te plannen, is het bovendien absoluut noodzakelijk om rekening te houden met prognoses van trends en seizoensinvloeden als het gaat om vraagprognoses. Omdat ze weten dat klanten tijdens de feestdagen cadeautjes gaan kopen, werven retailers extra personeel aan.
Omgekeerd, om klanten te laten kopen, hebt u meer nodig dan alleen de voorraad. Er is personeel nodig om de voorraad in de schappen te brengen, het magazijn uit te gaan voor online bestellingen en andere taken. Als gevolg hiervan hebben rederijen zoals FedEx en USPS meer bezorgers en pakketbehandelaars in dienst. Ook met extra medewerkers zal het toegenomen volume problemen opleveren voor zowel bedrijven als klanten. Prognose zorgt ervoor dat u niet zonder mankracht komt te zitten om aan de vraag te voldoen.
Verkoopprognoses zijn geen eenmalig proces. Het is een continue procedure die het volgende moet omvatten:
Het optimaliseren van de consumentenervaring, distributiekanalen, productaanbiedingen en meer om de vraag actief vorm te geven.
Geavanceerde analyses gebruiken om een inzichtelijke en flexibele reactie op de vraag te creëren
Vraagvoorspelling is een uitstekende manier om te voorspellen wat uw klanten in de toekomst van uw bedrijf zullen verwachten, zodat u de voorraad en services goed kunt plannen om aan de vraag te voldoen.
Door de vraag te voorspellen, kunt u geld besparen op holdingkosten en andere bedrijfskosten wanneer deze niet relevant zijn. Tegelijkertijd zorgen ze er ook voor dat u beschikt over wat u nodig heeft om piekmomenten op te vangen.
Geautomatiseerde vraagprognose
Voor bedrijven die te maken hebben met snel veranderende markten en consumenteneisen, zijn traditionele methoden voor het handmatig manipuleren en analyseren van gegevens voor verkoopprognoses niet realistisch.
Vraagprognoses moeten in realtime plaatsvinden, willen bedrijven echt wendbaar zijn en een up-to-date, op gegevens gebaseerde benadering van hun besluitvorming hebben, wat betekent dat je technologie nodig hebt om het werk voor je te doen.
Met behulp van de belangrijkste verkoop- en voorraadinformatie van PLANERGY is het eenvoudig om trends te herkennen en inzicht te krijgen in de potentiële vraag op het door u gewenste granulariteitsniveau. U kunt het raamwerk ook gebruiken om automatische voorraadmeldingen in te stellen die voorstellen voor herbestelhoeveelheden op basis van de verwachte verkoopvraag. Zonder dat u handmatig hoeft te plannen, weet u wanneer u voorraad moet bestellen en datagestuurde zakelijke beslissingen moet nemen, wat resulteert in verbeterde kostenefficiëntie en tijdbesparing - twee dingen die elk bedrijf nodig heeft om te slagen.
In Conclusie
Nadat u modellen, typen en voorbeelden voor vraagvoorspelling hebt doorgenomen, zou het geen probleem moeten zijn om van deze techniek te profiteren. Hoe dan ook, als u in dit opzicht problemen ondervindt, kunt u contact opnemen met het opmerkingengedeelte.
Wat is de vraagvoorspellingsmethode?
Deze methode is gebaseerd op de vraag naar producten uit het verleden en probeert het verleden naar de toekomst te projecteren. Economische indicatoren worden gebruikt om zakelijke ontwikkelingen in de toekomst te voorspellen. De vraag naar het product wordt voorspeld op basis van toekomstige trends. Er wordt een samengestelde index van economische indicatoren gemaakt.
Wat zijn de 3 niveaus van vraagvoorspelling?
Vraagvoorspelling kan op drie verschillende niveaus worden gedaan: macro, industrie en bedrijf. Prognoses voor brede economische omstandigheden, zoals industriële productie en toewijzing van nationale inkomens, worden gemaakt op macroniveau.
Wat zijn de 4 basisvoorspellingsmethoden?
Hoewel er veel algemeen gebruikte technieken voor kwantitatieve begrotingsvoorspelling zijn, zijn er vier basismethoden:
- rechte lijn,
- voortschrijdend gemiddelde,
- eenvoudige lineaire regressie
- Meerdere lineaire regressie.
Wat zijn de vijf 5 determinanten van de vraag?
5 belangrijkste vraagbepalende factoren voor goederen en diensten
- Inkomen. Wanneer het salaris van een persoon stijgt, kan hij of zij het zich veroorloven om duurdere goederen te kopen of ze in grotere hoeveelheden te kopen. .
Prijs. - Verwachtingen van de klant.
- smaken en voorkeuren.
- Economische omstandigheden.
