8 tips om vraagprognoses te verbeteren

Vraagprognose speelt een cruciale rol bij goed voorraadbeheer. Als u de toekomstige vraag naar uw producten nauwkeurig kunt voorspellen, weet u wat de juiste voorraad is die u moet aanhouden om het verkooppotentieel en de winst te maximaliseren. Het opstellen van een nauwkeurige vraagprognose is zeker geen vanzelfsprekend iets. Hier volgen enkele nuttige tips voor een goede vraagprognose.

Wat is vraagprognose?

Vraagprognose is het voorspellen van de vraag van klanten naar een product gedurende een bepaalde periode.

Historische datatrends en marktkennis over hoe deze vraag kan fluctueren worden gebruikt om de vraag te voorspellen. Met een nauwkeurige vraagprognose is een bedrijf in staat de juiste hoeveelheid voorraad aan te houden zonder over- of onderbevoorrading. Een optimaal voorraadniveau dus.

Het belang van een nauwkeurige vraagprognose

Voor iedere inkoper of voorraadbeheerder moet het opstellen van nauwkeurige vraagprognoses een kerntaak zijn. Want, de vraagprognose helpt u bij het:

Verbeteren van de klanttevredenheid – Klanten hebben een nultolerantie voor niet voorradige producten. Door de beschikbaarheid van producten te garanderen, stijgt de kanttevredenheid. Bij e-commercebedrijven draagt dat direct bij aan het verkrijgen van de zo belangrijke, positieve klantbeoordelingen.

Optimaliseren van de voorraadniveaus – Het instellen van veiligheidsvoorraadniveaus op basis van nauwkeurige prognoses voorkomt stock-outs zonder overtollige voorraden aan te houden.

Beheren van de levertijden – Door (toe)leveranciers een prognose te geven van uw jaarlijkse voorraadbehoeften, kunnen zij leveringen aan u beter inplannen.

Voorkomen van omzetverlies – Out-of-stock scenario‘s leiden tot omzetverlies, niet alleen voor het betreffende artikel, maar ook voor de bijbehorende artikelen.

8 factoren waarmee rekening moet worden gehouden bij de vraagprognose

# 1 Vraagtypes

Als u de historische verkoopgegevens van elk product in uw magazijn zou analyseren, dan zou u merken dat de vraag tussen producten aanzienlijk varieert. Sommige zullen in de loop der tijd een constant hoge vraag hebben, voor andere producten blijft de vraag sporadisch of laag.
Bijvoorbeeld:

Vraagtypes voor nauwkeurige prognoses

Bovendien, tijdens de productlevenscyclus – van markttoetreding, tot aan marktrijpheid en een daling van de vraag – zullen de vraagtypes van producten blijven veranderen:

Levenscyclus van het product

Het vraagtype van een product is belangrijk omdat het type berekening (of algoritme) hiermee bepaalt wordt dat u gebruikt voor het voorspellen. Statistisch gezien is het zinvol om een andere berekening te gebruiken om de vraag van een product met een grillig vraagtype te bepalen dan een product met een trage vraag.

Het berekenen van uw basisvraag is slechts het begin van een nauwkeurige vraagprognose. Hieronder vindt u een voorbeeld van de verschillende vraagfactoren die uw normale basisvraag kunnen beïnvloeden.

# 2 Trends in de vraag

De vraag naar uw producten zal fluctueren naarmate iets uit de mode raakt, nieuwe technologieën een oude doen vervagen, en sociale, economische en juridische factoren de vraag beïnvloeden.

Ook zullen producten vraagtrends volgen naarmate ze zich door de productcyclus bewegen. In de groeifase, bijvoorbeeld, zal de vraag een opwaartse trend vertonen, terwijl bij een dalende markt deze trend zal omkeren.

Zorg ervoor dat u dergelijke trends in uw historische vraaggegevens in de gaten houdt en dat u uw prognoses daarop afstemt. Het heeft geen zin om een prognose te maken op basis van uw basisvraag als producten een specifieke trend volgen.

# 3 Seizoensgebondenheid van de vraag

Bijna elke fabrikant, distributeur, groothandelaar of detaillist kan voor sommige productlijnen seizoensgebonden schommelingen in de vraag verwachten. Weerpatronen, schoolvakanties en jaarlijkse tradities hebben allemaal een seizoensgebonden invloed op de vraag.

Inzicht in de invloed van deze seizoensgebonden factoren op het koopgedrag van uw klanten zal u helpen om te profiteren van pieken in de vraag en om dalingen beter in te plannen.

Het is verstandig om seizoenscomponenten gescheiden te houden van uw basisberekeningen van de vraag. Dit houdt de gegevens schoon en gemakkelijker te gebruiken voor het voorspellen.

# 4 Kwalitatieve input

Historische gegevens vormen een goede basis voor het voorspellen van de vraag, maar soms moet u ook rekening houden met meer kwalitatieve factoren. Deze omvatten toekomstige gebeurtenissen en externe marktfactoren, zoals verkoopacties en wat de concurrenten aan het doen zijn.

Zorg ervoor dat u alle verkoop- en marketinginzichten die u heeft, gebruikt in uw prognoses om deze zo nauwkeurig mogelijk te maken.

# 5 Afwijkingen bij vraagprognose

Ongebruikelijke uitschieters in de vraag kunnen het gevolg zijn van bekende acties (verkoopacties, grote eenmalige bestellingen, stakingen van werknemers, enz.) of onvoorspelbare gebeurtenissen (een concurrent die failliet gaat, natuurrampen, enz.).

Uitschieters bij vraagprognose

Neem de tijd om uw voorspellingsgegevens te analyseren om deze afwijkingen te detecteren, omdat ze de nauwkeurigheid van uw voorspellingen verstoren. Alle – hoge of lage – vraaggegevens buiten de redelijke standaardafwijking van de gemiddelde vraag moeten worden vastgesteld. U moet dan beoordelen of deze moeten worden opgenomen in uw berekeningen voor de vraagprognose (indien het deel uitmaakt van een trend) of juist niet (indien het een eenmalige uitschieter is).

# 6 Vraagprognosetechnieken gericht op nauwkeurigheid

Het is zeer onwaarschijnlijk dat uw vraagprognoses 100% nauwkeurig zijn. Als u de foutmarge in uw eerdere vraagprognoses kunt berekenen, kunt u dit meenemen bij toekomstige voorspellingen. Weet u vast te stellen hoe onzeker een prognose voor een bepaalde bedrijfsperiode is, dan kunt u de nodige aanpassingen doen aan uw voorraadbeheerregels, zoals het verhogen van de veiligheidsvoorraden om onzekere periodes te dekken.

Er zijn veel formules die u helpen bij het meten van een prognosefout of bij de nauwkeurigheid van prognoses. De Mean Absolute Percent Error (MAPE)  berekent het gemiddelde procentuele verschil tussen prognose en werkelijkheid over een bepaalde periode. De Mean Absolute Deviation (MAD), daarentegen, toont de afwijking van de prognose en werkelijkheid in eenheden.

# 7 Vraagprognoseperiodes en evaluatie

De periode die u kiest voor uw vraagprognose heeft een directe invloed op de nauwkeurigheid van uw prognose. Bijvoorbeeld, een prognose die kijkt naar de vraag naar uw voorraad in de komende twee weken is waarschijnlijk nauwkeuriger dan een prognose die 12 maanden vooruit kijkt.

Bovendien, als de markten bewegelijk zijn of het vraagpatroon van een product grillig is, moet u uw prognoses veel regelmatiger bekijken dan in stabiele markten of voor slow-moving producten. Als u te maken krijgt met stockouts of overtollige voorraden, dan moet u mogelijk uw voorspellingsintervallen aanpassen.

# 8 Overweeg software voor voorraadoptimalisatie

Het nauwkeurig voorspellen van de vraag is geen eenvoudige taak. Zeker als je elke sku wilt volgen en je een groot productportfolio hebt . Vraagprognose vereist ook een nauwgezet beeld van de voorraadniveaus in uw magazijn en uw verwachte sales uit uw salesfunnel.

Software voor inventarisoptimalisatie biedt een snelle en nauwkeurige manier van voorspellen, hoe complex of variabel de vraag ook is. Terwijl enterprise resource planning systemen (ERP), warehouse management systemen (WMS) en e-commerce platforms een bepaald niveau van voorspelling kunnen bieden, ondersteund voorraadoptimalisatie software de meer complexe analyses bij vraagprognose.

Met systemen zoals EazyStock beschikt u over een tool om snel en nauwkeurig uw complexe vraagprognoses te berekenen, voorraden te verlagen, het vastgezette kapitaal te verminderen en vooral om te voldoen aan de eisen van de klant.

Voorraadaanvulling

Wat, Wanneer en Hoeveel? Meer weten over voorraadaanvulling? Lees er alles over in onze gratis whitepaper.