Vraagvoorspelling
De vraag naar een product verandert naar mate de productlevenscyclus vordert. EazyStock classificeert alle producten in negen verschillende vraagpatronen, uiteraard afhankelijk van hun kenmerken en de productlevenscyclus waarin zitten. Het systeem detecteert eventuele veranderingen in de patronen en past dit automatisch aan. Berekeningen zijn gebaseerd op statistische voorspellingsalgoritmen, resulterend in voorspellingen met hoge precisie op basis van gegevens die altijd up-to-date zijn.
In gevallen waarin de vraaggeschiedenis niet kan worden gebruikt, bijvoorbeeld bij nieuwe productintroducties, kan de gebruiker de prognose handmatig aanpassen om de algehele nauwkeurigheid te garanderen.
Wanneer een nieuw product een bestaande vervangt, kan de geschiedenis van het bestaande artikel vaak worden gebruikt om de vraag van het nieuwe artikel te berekenen. Dit kan worden beheerd met de productvervangersfunctionaliteit, een functie die de vraag en de prognosegeschiedenis tussen het oude en het nieuwe product in kaart brengt.
Seizoensproducten, campagnes en promotionele acties kunnen lastig te voorspellen zijn. Als u vraagprognoses baseert op een seizoensproduct, bevindt u zich waarschijnlijk ver van de daadwerkelijke toekomstige vraag. Met als gevolg dat u niet de juiste voorraad aanhoudt en u een piek in de vraag tijdens promotionele acties niet aankunt. Dat resulteert in een lage uitleveringsgraad en klanten die bij de concurrent gaan bestellen. Of u houdt overtollige voorraden aan, waardoor u onnodig hoge voorraadkosten heeft.
Boek een demo