Efterfrågeprognoser
Efterfrågan för en produkt förändras allt eftersom den rör sig genom livscykeln. EazyStock klassificerar alla artiklar i nio olika efterfrågemönster beroende på dess egenskaper och mognad. Systemet identifierar förändringar i mönstren över tid och justerar efterfrågan automatiskt. Beräkningarna baseras på statistiska algoritmer vilket resulterar i prognoser med hög precision baserade på data som alltid är uppdaterad.
I fall då efterfrågehistorik inte kan användas, till exempel vid nya produkintroduktioner, kan användaren manuellt justera prognoserna.
När en ny produkt ersätter en existerande kan historisk data på den ersatta artikeln oftast användas för att beräkna efterfrågan på den nya. Detta kan hanteras med ”item supersession”-funktionaliteten som mappar efterfrågan och prognoshistorik mellan den gamla och nya produkten.
Säsongsvariationer och kampanjer kan vara svåra att hantera. Om ni baserar en säsongsprodukts prognoser på den senaste perioden kommer du troligen hamna rejält fel. På samma sätt, om ni inte kan täcka toppar i efterfrågan under kampanjer, eller om ni köper in för mycket, kommer ni att sluta med antingen låga servicegrader eller överlager.
Boka personlig demo