Vraagprognose en -planning
Vraagvoorspelling is het proces van het maken van schattingen over de toekomstige vraag van klanten over een bepaalde periode, met behulp van historische gegevens en andere informatie.
Een goede voorspelling van de vraag geeft bedrijven waardevolle informatie over hun potentieel in hun huidige markt en andere markten, zodat managers weloverwogen beslissingen kunnen nemen over prijsstelling, groeistrategieën en marktpotentieel.
Zonder vraagvoorspelling lopen bedrijven het risico dat ze slechte beslissingen nemen over hun producten en doelmarkten - en slecht geïnformeerde beslissingen kunnen verstrekkende negatieve gevolgen hebben voor voorraadbeheerkosten, klanttevredenheid, beheer van de toeleveringsketen en winstgevendheid.
Waarom is het voorspellen van de vraag belangrijk?
Er zijn een aantal redenen waarom het voorspellen van de vraag een belangrijk proces is voor bedrijven:
- Verkoopprognoses helpen bij bedrijfsplanning, budgettering en het stellen van doelen. Als je eenmaal een goed inzicht hebt in hoe je toekomstige verkoop eruit zou kunnen zien, kun je beginnen met het ontwikkelen van een weloverwogen inkoopstrategie om ervoor te zorgen dat je aanbod overeenkomt met de vraag van de klant.
- Het stelt bedrijven in staat om effectiever voorraad optimaliseren, voorraad verhogen omloopsnelheid van voorraden en de holdingkosten verlagen.
- Het geeft inzicht in de komende cashflow, wat betekent dat bedrijven nauwkeuriger kunnen budgetteren om leveranciers en andere operationele kosten te betalen en om te investeren in de groei van het bedrijf.
- Met behulp van verkoopprognoses kun je ook eventuele kinken in de verkooppijplijn van tevoren identificeren en corrigeren om ervoor te zorgen dat je bedrijf de hele periode goed blijft presteren. Wat voorraadbeheer betreft, weten de meeste eigenaren van e-commercebedrijven maar al te goed dat te weinig of te veel voorraad schadelijk kan zijn voor de bedrijfsvoering.
- Anticiperen op de vraag betekent weten wanneer je meer personeel en andere middelen moet inzetten om de activiteiten tijdens piekperioden soepel te laten verlopen.
Soorten vraagvoorspelling
Kwalitatieve voorspelling
Kwalitatieve prognosetechnieken worden gebruikt wanneer er niet veel gegevens beschikbaar zijn om mee te werken, zoals voor een relatief nieuw bedrijf of wanneer een product op de markt wordt geïntroduceerd. In dit geval wordt andere informatie zoals meningen van experts, marktonderzoek en vergelijkende analyses gebruikt om kwantitatieve schattingen over de vraag te maken.
Deze aanpak wordt vaak gebruikt op gebieden zoals technologie, waar nieuwe producten ongekend kunnen zijn en de interesse van klanten moeilijk van tevoren in te schatten is.
Tijdreeksanalyse
Als er historische gegevens beschikbaar zijn voor een product of productlijn en de trends duidelijk zijn, gebruiken bedrijven meestal de tijdreeksanalyse om de vraag te voorspellen. Een tijdreeksanalyse is nuttig voor het identificeren van seizoensgebonden schommelingen in de vraag, cyclische patronen en belangrijke verkooptrends.
De aanpak van tijdreeksanalyse wordt het meest effectief gebruikt door gevestigde bedrijven die beschikken over gegevens van meerdere jaren om mee te werken en over relatief stabiele trendpatronen.
Causale modellen
Het causale model is het meest geavanceerde en complexe voorspellingshulpmiddel voor bedrijven omdat het specifieke informatie gebruikt over relaties tussen variabelen die de vraag in de markt beïnvloeden, zoals concurrenten, economische krachten en andere sociaaleconomische factoren. Net als bij tijdreeksanalyses zijn historische gegevens de sleutel tot het maken van een prognosemodel voor een causaal model.
Een ijsbedrijf zou bijvoorbeeld een causaal model voorspelling kunnen maken door te kijken naar factoren zoals hun historische verkoopgegevens, marketingbudget, promotionele activiteiten, eventuele nieuwe ijswinkels in hun gebied, de prijzen van hun concurrenten, het weer, de algehele vraag naar ijs in hun gebied en zelfs hun lokale werkloosheidspercentage.
IT Researches biedt oplossingen die je helpen het koopgedrag van klanten beter te begrijpen en de wereldwijde voorraadniveaus te optimaliseren om aan de vraag van klanten te voldoen. We gebruiken klantgegevens, segmentatie- en loyaliteitsinformatie en overlappen deze met de voorspelde vraag en voorraadbehoeften. Onze vraagvoorspellingsoplossingen integreren met merchandising, supply chain, voorraadbeheer en replenishment om u de meest nauwkeurige real-time informatie te geven op tijd om de meest strategische en winstgevende beslissingen te nemen.
Je kunt de volgende voordelen behalen in minder dan 30 dagen:
- De betrouwbaarheid van productvoorspellingen en vraagplannen sterk verbeteren
- Volledige samenwerking mogelijk maken tussen alle afdelingen die betrokken zijn bij vraagplanning
- De juiste voorraadniveaus aanhouden per product, klant en locatie
- Nauwkeurig inkomsten voorspellen en kosten-batenanalyses uitvoeren
- Nieuwe/onbeproefde marketingcampagnes versterken
- Winstgevendheid analyseren per kanaal, product en geografie
- Minimaliseer de doorlooptijd door gebruik te maken van kant-en-klare bedrijfssjablonen
IT Researches Demand Forecasting-oplossingen, biedt een compleet, nauwkeurig beeld van de voorspelde vraag van klanten, evenals promotionele en basisvraag. De oplossingen verbeteren de voorraadproductiviteit waardoor kapitaaluitgaven worden geminimaliseerd, operationele kosten worden verlaagd en de winstgevendheid wordt verhoogd.
- Biedt inzicht in het koopgedrag van omnichannelklanten
- Voorspelt de vraag van klanten, plus promotie- en basisvraag
- Maakt wereldwijde voorraadoptimalisatie mogelijk
- Kan worden geïntegreerd met systemen voor merchandising, supply chain, inventaris en aanvulling
- Minimaliseert kapitaaluitgaven, verlaagt operationele kosten, verhoogt winstgevendheid
De geschiedenis herhaalt zich niet altijd
Traditioneel wordt bij het voorspellen van de vraag veel gebruik gemaakt van historische orderanalyses, waarbij ervan wordt uitgegaan dat historische patronen zich in de toekomst herhalen. Deze benadering - hoewel begrijpelijk - wordt vaak gedreven door noodzaak, omdat klanten en leveranciers zelden toegang hebben tot marktinformatie die hun prognoses beter zou kunnen onderbouwen. Bijgevolg werkt elke handelspartner met andere beschikbare informatie, waardoor ze verschillende visies op de prognose ontwikkelen.
De netto resultaten? Overtollige voorraden en risico's op stock-outs voor zowel leveranciers als klanten; leveranciers die niet voorbereid zijn op echte positieve of negatieve kanten van de vraag; en leveranciers die een groot risico lopen om ontevredenheid bij de klant te veroorzaken door niet aan de leveringsverwachtingen te voldoen.
Een op feiten gebaseerde aanpak implementeren om de kwaliteit van prognoses te verbeteren
IT Researches Demand Forecasting Solutions stelt u in staat om te voorspellen op basis van prijs, zodat u kunt analyseren hoe een tariefverhoging of -verlaging uw toekomstige vraag zal beïnvloeden. De oplossing maakt gebruik van robuuste vraagsegmentatie- en classificatiefunctionaliteit, waarmee u individuele vraagpatronen voor producten of diensten kunt identificeren en historische gegevens kunt isoleren van de effecten van promoties, seizoensinvloeden of trends om een optimale prijsstelling te bepalen.
Wat zijn de voordelen?
- Verbeterde nauwkeurigheid van prognoses
- Geoptimaliseerde inventaris of capaciteit
- Het vermogen om de vraag vorm te geven door een geoptimaliseerde prijsstelling
- Verhoogde winstgevendheid
Nederlands 
English 
Français 
Deutsch 
Español 
العربية 
简体中文 
Русский 
日本語