Utmanande efterfrågeprognoser och fluktuerande efterfrågan

Det har gått över två år sedan de långgående effekterna av Corona-pandemin började att påverka världshandeln.

De dramatiska fluktuationerna i både efterfrågan och utbud har gjort prognostisering av efterfrågan än mer utmanande av främst två anledningar:

1. Föregående års försäljningsdata är oanvändbar eftersom fluktuationer har snedvridit all data. Utan tillförlitlig historisk efterfrågedata är det svårt att skapa en pålitlig prognos.
2. Samtidigt har det skett betydande förändringar i konsumentbeteenden, vilket gör det svårt att göra antaganden om trender och förutse beteenden. Kundbeteendet fortsätter att vara avvikande eftersom köpvanor speglar aktuella händelser och nyheter snarare än faktiska behov.

Konsekvenser av bristande efterfrågeprognoser

Exakta efterfrågeprognoser är viktiga, eftersom prognosproblem leder till flera andra problem i er försörjningskedja. Förutom att det har en direkt påverkan på dina inköps- och lageravdelningar så påverkar det även den övergripande verksamheten och kan skapa hinder för tillväxt och skapa kundmissnöje.

Möjliga konsekvenser av dåliga efterfrågeprognoser:

• Högre risk för lagerbrist – felaktiga prognoser gör det svårare att fastställa rätt lagernivåer eller ställa in lämpliga nivåer för säkerhetslager och uppnå mål för lagertillgänglighet (hög servicenivå).
• Överskott och inkurant lager – Det behövs noggranna prognoser för att förhindra överlager vilket riskerar att du bygger upp ett för stort lager vilket kan bli inkurant.
• Skadad kundnöjdhet – om du inte kan möta efterfrågan kan lojala kunder vända sig till en konkurrent med risken att dom inte återvänder.
• Svårare att hantera leverantörernas ledtider – om du inte kan ge leverantörerna en bra prognos över dina lagerbehov blir det svårare för dem att hålla dina leveranstider. Det är också viktigt för att upprätthålla bra leverantörsrelationer.
• Risk för underbemanning – om du räknar fel på perioder med försäljningstoppar så risker du att vara underbemannad på lagret och andra kundnära roller, som arbetar med att så effektivt som möjligt kunna hantera och ta vara på en ökad försäljning.
• Förlorade intäkter – allt ovanstående kan leda till ytterligare förlorad försäljning längre fram.

Dessa är alla mycket ovälkomna problem för lagerplanerare, och tyvärr verkar oförutsägbar efterfrågan vara del av det nya normala, som vi behöver vara förberedda på att bemöta.

Hur övervinner man utmaningar med efterfrågeprognoser

Även med den nuvarande volatiliteten i försäljning och fluktuerande efterfrågan finns det några praktiska steg du kan vidta för att förbättra dina prognoser och ligga steget före dina konkurrenter.

1. Använd lämplig historisk data

Som ett första steg, om du har tillgång till historisk data, leta efter en försäljningsperiod med liknande trender och marknadsdynamik som den nuvarande ser ut (om möjligt). Använd den datan för din prognos istället för att använda försäljningsdata från 2020 eller 2021 där efterfrågedata kan vara snedvriden på grund av ‘coronaeffekten’.

1. Använd kvalitativ data

Det andra steget, och kanske det mest kritiska, är att inkludera kvalitativ data i dina prognoser. Till exempel uppdaterad information från din personal, kunder och, naturligtvis även från branschorganisationer.

Genom att använda kvalitativa prognosinsikter blir det lättare att förutse potentiella efterfrågefluktuationer på marknaden.

1. Förbättra kommunikation mellan avdelningar

Bra kommunikation mellan avdelningarna hjälper också till att förbättra kvaliteten på dina prognoser när den faktiska efterfrågan ständigt fluktuerar. Samarbete mellan inköps- och försäljningsavdelningar kommer att möjliggöra bättre koll på försäljning och förståelse för trender.

1. Ta hänsyn till trender och säsongsvariationer

Det är viktigt att identifiera varor med säsongsbetonad efterfrågan eller långsiktiga trender för att säkerställa att du får ut det mesta av försäljningstoppar och planerar för nedgångar. Vissa artiklar kan få tillfällig ökad efterfrågan, medan andra kan stabiliseras eller minska på grund av att nyare produkter eller ersättande modeller har introducerats till marknaden. Du bör därför flagga och justera trender och säsongsvariationer i dina prognoser.

1. Ta bort perioder med lagerbrist från dina prognoser

Om du har upplevt perioder med lagerbrist så bör du utesluta dem från dina prognoser. Eller än bättre – försök att förutsäga den förlorade försäljningen och addera dessa siffror till dina prognoser för att uppnå mer noggrannhet. Lagerbrister gör prognoser felaktiga och minskar dina försäljningssiffror eftersom du har beräknat försäljning på för låga nivåer.

Utmaningar i att prognostisera efterfrågan och utbud i kalkylblad

Att uppnå exakta efterfrågeprognoser är inte en enkel uppgift, särskilt om du följer upp varje lagerartikel och har en omfattande portfölj med många SKUer. Det är också mycket svårt att ta hänsyn till ledtider och förutse leveransförseningar vid manuella uträkningar.

För nystartade och mindre företag kan kalkylblad vara ett effektivt och billigt verktyg. Men när dina SKUer börjar byggas upp kommer du att börja inse deras begränsningar. Kalkylblad integreras inte bra med affärssystem, gör det komplext att samarbeta, säkerheten är svag och viktigast av allt, det ger dig inte en helhetssyn.

Det är också mycket tidskrävande att regelbundet granska varje artikel i ditt lager manuellt för att beräkna prognosfel, hitta extremvärden och förstå orsaksfaktorer. De blir också inaktuella i samma minut som de skapas, så om leverantörernas ledtider kontinuerligt fluktuerar riskerar uppdatering av dokumentet att kunna bli ett heltidsjobb.

Förbättra efterfrågan och utbudsprognoser

Om du upplever utmaningar med efterfrågeprognoser kan det vara dags att överväga en programvara för efterfrågeprognoser, , som EazyStock.

EazyStock ger mer exakta resultat genom att automatisera efterfrågeprognoser och lagerplanering, vilket gör det snabbare och enklare att utföra.

Medan vi fortsätter att se fluktuerande efterfrågan erbjuder EazyStock avancerad funktionalitet som är enkel att använda och levererar korrekta prognoser som tar hänsyn till efterfrågevariationer, säsongsvariationer, trender och kampanjer.

Trots att den globala ekonomin försöker återhämta sig från pandemin och tillverkningsnivåerna börjar återta, kommer fortsatta leveransförseningar att vara oundvikliga under överskådlig framtid.

EazyStocks dynamiska ledtidsfunktion ger fullständig synlighet av ledtider, vilket är nyckeln till att mildra effekterna av avbrott i leveranskedjan vid varupåfyllnad.

Du kan ta emot och övervaka varningar när ledtiderna avviker från förväntningarna. Alternativt kan EazyStock automatiskt justera påfyllningsparametrar, såsom ombeställningspunkter och kvantiteter eller säkerhetslager för specifika artiklar, vilket ökar din förmåga att nå servicenivåer eller uppfyllandemål.

Om du vill slippa slösa tid på att räkna ut prognoser i kalkylblad och få exaktare prognoser, boka in ett samtal med oss, så berättar vi hur EazyStock kan hjälpa er att lägga grunden för framgångsrik lagerhantering.