Profiteer optimaal van seizoensgebonden verkoopkansen

Profiteer van seizoenspieken door de juiste voorraad in de juiste hoeveelheden op het juiste moment aan te houden – en vermijd dure, overtollige voorraden naarmate de vraag afneemt.

Home / Product / Seizoensbeheer

Seizoensgebonden vraagvoorspelling

Seizoensartikelen kunnen je voorraadvoorspelling en -aanvulling flink frustreren. Zonder speciale tools weet je alleen op hoofdlijnen de meest kritieke momenten in het jaar dat artikelen niet uitverkocht mogen zijn.

Met de seizoensgebonden vraagvoorspellingsfunctionaliteit van EazyStock kun je ervoor zorgen dat je de juiste artikelen in de schappen heeft om verkoopkansen te maximaliseren en tegelijkertijd een opeenhoping van overtollige voorraad aan het einde van het seizoen te voorkomen.

Seizoensgebonden vraagprofielen

Easily identify and manage items that are influenced by seasonal demand. EazyStock uses advanced pattern analysis to automatically detect items with seasonal demand – even low volume and slow-moving SKUs.

It then calculates and assigns a seasonal demand profile to each one, grouping together similar profiles for ease of management.

With this information feeding into replenishment calculations, EazyStock ensures your stock levels reflect demand – no matter how much it fluctuates throughout the year.

Beoordeel. Pas aan. Herhaal.

Vraagpatronen en seizoenspieken kunnen elk moment veranderen. Daarom controleert EazyStock voortdurend elk seizoensprofiel om er zeker van te zijn dat het een nauwkeurige weerspiegeling is van de huidige vraag van een item. Als dit niet het geval is, kan EazyStock gebruikers waarschuwen of automatisch aanpassingen maken om de zaken weer op het goede spoor te krijgen.

Seizoensgebondenheid toevoegen aan nieuwe producten

Met EazyStock is het zelfs mogelijk om een seizoensprofiel toe te voegen aan een nieuw voorraadartikel zonder vraaggeschiedenis. Voeg eenvoudig het nieuwe artikel toe aan een vergelijkbare productgroep en EazyStock past het seizoensprofiel toe op het artikel, zonder dat dit de voorspellingsnauwkeurigheid van de groep beïnvloedt.