EazyStocks algoritmer för prognoser gör att ni bättre kan följa och förstå volatilitet i efterfrågan och justera påfyllningsparametrar efter behov.
En mjukvara kan aldrig helt ersätta en bra magkänsla och lång erfarenhet. Men vore det inte fantastiskt om ni även hade lätttillgänglig och pålitlig data som backade upp er magkänsla?
Kalkylblad är bra på mycket, men om ni fortfarande använder det till att göra efterfrågeprognoser är det hög dags att ta hjälp av ett AI-drivet systemstöd för efterfrågeprognoser. EazyStock använder maskininlärningsalgoritmer för att göra det enklare att skapa pålitliga prognoser som framför allt är mer träffsäkra prognoser som tar hänsyn till era säsongsvariationer, trender och kampanjer.
En bra efterfrågeprognos är grunden för en effektiv lagerhanteringsstrategi. Exakta efterfrågeprognoser hjälper till att balansera lagernivåerna för att undvika överlager samtidigt som det säkerställs att lagertillgänglighet är uppfyllt för att höja servicenivåer och hålla alla kunder nöjda.
Desto mer ni kan lita på era efterfrågeprognoser, desto säkrare kan ni vara på att ni når er fulla försäljningspotential och inte går miste om försäljning!
Efterfrågeprognoser innebär så mycket mer än att bara kunna räkna ut och förutsäga ett rullande medelvärde för kommande efterfrågan. Även om ditt affärssystem kanske erbjuder viss funktionalitet för lagerhantering, så krävs det inte ett stort antal SKU:er innan det blir komplext och avancerat, vilket enkelt leder till felaktiga lagerpolicyer och prognoser.
EazyStock erbjuder en lättanvänd, avancerad funktion för efterfrågeprognoser som ger mer korrekta prognoser med hänsyn till säsongsvariationer, trender och kampanjer. EazyStocks maskininlärningsalgoritmer för prognoser gör att du kan spåra och förstå volatilitet i efterfrågan och justera påfyllningsparametrar utefter behov.
Du kommer att kunna identifiera efterfrågetrender och agera därefter för att förbättra era servicenivåer och orderuppfyllnadsgrad utan att för den sakens skull behöva öka era investeringarna i lager.
Om ni har utmaningar med ett förutse efterfrågan för säsongsbetonande artiklar, så kan EazyStock göra ert jobb enklare!
EazyStock identifierar och uppdaterar automatiskt och löpande säsongsbetonade efterfrågeprofiler. Detta säkerställer att du har tillräckligt med lager för att täcka toppar i efterfrågan, samt tryggheten i att lagernivåerna automatiskt sjunker när ordermängderna minskar.
Lagerartiklars efterfrågan förändras när de rör sig genom produktlivscykeln – från tillväxt, till mognad och nedgång. Det betyder att det inte fungerar att använda samma prognosmetod eller algoritm till alla artiklar. För att få ut det mesta av din historiska data och öka prognosnoggrannheten är det absolut bästa att varje fas i produktlivscykeln anpassas utefter olika prognosmetoder och algoritmer.
Låt EazyStocks algoritmer dela in artiklarna i olika efterfrågetyper – beroende på deras plats i livscykeln och efterfrågeprofil. Efterfrågetypen ligger sedan till grund för den statistiska algoritm som beräknar prognoser med hög precision. Efterfrågetypen ligger sedan till grund för den statistiska algoritm som beräknar prognoser med hög precision.
Se även vår praktiska guide om hur ni kan er förbättra prognosnoggrannhet.
Hur förutsäger du efterfrågan på en ny produkt utan någon historisk försäljningsdata? I EazyStock finns funktionerna ”supersession” och ”similar item” som hjälper dig med just detta.
EazyStock skapar prognoser baserat på försäljningshistoriken hos existerande eller liknande produkter vid specifika tidpunkter – oavsett om du ersätter en befintlig artikel eller släpper en helt ny produkt. Kombinera detta med marknadsundersökningar för att ha rätt lagerbestånd när nya produkter når marknaden.
Hantera kampanjer som ett proffs genom att finjustera dina efterfrågeprognoser och parametrar för lagerpåfyllnad för att matcha kampanjaktiviteterna. Med EazyStock kan du anpassa och finslipa dina efterfrågeprognoser och påfyllnadsparametrar för att passa planerade kampanjer och säljaktiviteter.
Kunskap är makt! EazyStock använder maskininlärning så att du enkelt kan skapa exakta efterfrågeprognoser som blickar långt in i framtiden, och som tar hänsyn till ledtider och potentiella lagernivåer. Dela planerade beställningsdatum och kvantiteter till leverantörer så att de kan planera verksamheten. I gengäld kan ni förhandla det bästa priset och få pålitliga leveranser.