Naar inhoud gaan
Man die software gebruikt voor vraagprognoses

Vraagprognose voor de moderne supply chain

Met vraagprognose wordt het plannen en voorspellen van de vraag naar goederen en materialen bedoeld, om bedrijven te helpen zo winstgevend mogelijk te blijven. Zonder sterke vraagprognose riskeren bedrijven verspilling en kostbare overschotten. Of ze lopen kansen mis omdat ze niet goed hebben ingespeeld op de behoeften, voorkeuren en aankoopintentie van de klant.

 

Deskundigen die vraagprognoses opstellen, beschikken over gespecialiseerde vaardigheden en ervaring. Wanneer die vaardigheden worden gekoppeld aan moderne supplychaintechnologieën en predictive analytics, kunnen supply chains veel competitiever en gestroomlijnder worden dan ooit tevoren.

Waarom is vraagprognose zo belangrijk voor moderne supply chains?

In de nasleep van de pandemie bevinden bedrijven zich in een uitzonderlijk snel veranderend ondernemingsklimaat. Klantgedragingen en -verwachtingen veranderen snel. Nu steeds meer bedrijven zich aanpassen aan verbeterde supplychainprocessen en bedrijfsnetwerken in de cloud, neemt ook de concurrentie toe. Vraagprognose is van belang voor de supply chain omdat deze informatie nodig is voor een aantal kernprocessen: vraaggedreven material resource planning (DDMRP), inkomende logistiek, productie, financiële planning en risicobeoordeling. 

Hoe werken vraagprognoses?

De beste vraagprognoses combineren zowel kwalitatieve als kwantitatieve voorspellingen. Beide vertrouwen op het vermogen om inzichten te verzamelen uit verschillende databronnen binnen de gehele logistieke keten. Kwalitatieve gegevens kunnen worden opgevraagd uit externe bronnen, zoals nieuwsberichten, culturele trends en trends op sociale media, en concurrentie- en marktonderzoek. Interne gegevens, zoals feedback en voorkeuren van klanten, dragen ook in hoge mate bij aan een nauwkeurige prognose. 

 

Kwantitatieve gegevens worden meestal intern vergaard en kunnen worden afgeleid van verkoopaantallen, piekperioden en internet- en zoekanalyse. Moderne technologieën maken gebruik van geavanceerde analytics, krachtige databases, kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning om diepgaande en complexe datasets te analyseren en verwerken. Wanneer moderne technologieën worden toegepast op kwalitatieve en kwantitatieve prognoses en predictive analyses, kunnen supplychainmanagers steeds nauwkeuriger en slagvaardiger hun werk doen.

Schematische weergave van hoe vraagprognoses werken

Vraagprognoses zijn het resultaat van geavanceerde analyses van kwalitatieve en kwantitatieve inzichten uit de supply chain.

Methodes voor vraagprognose

Afhankelijk van de sector, het klantenbestand en de volatiliteit van het product hanteren deskundigen op het gebied van vraagplanning de volgende voorspellingsmethodes:

  • Vraagprognose op macroniveau: bij vraagprognose op macroniveau wordt er gekeken naar algemene economische omstandigheden, externe factoren en andere brede invloeden die van invloed kunnen zijn op het bedrijf. Deze factoren helpen bedrijven om risico's en mogelijkheden in kaart te brengen, maar houden ze ook op de hoogte van algemene maatschappelijke veranderingen en marktverschuivingen.
  • Vraagprognose op microniveau: bij vraagprognose op microniveau kan er specifiek gekeken worden naar een bepaald(e) product, regio of klantsegment. Prognoses op microniveau zijn vooral geschikt voor eenmalige of onverwachte marktverschuivingen die kunnen leiden tot een plotselinge piek van of neerwaartse druk op de vraag. Stel dat meteorologen een hittegolf voorspellen in New York en jouw bedrijf draagbare airconditioners maakt. Het kan dan interessant zijn om van tevoren je voorraadbuffers in dat gebied op te schroeven. 
  • Vraagprognose voor de korte termijn: vraagprognoses voor de korte termijn kunnen zowel op micro- als macroniveau worden uitgevoerd. Ze worden meestal gedaan voor een periode korter dan 12 maanden, om zo informatie te verschaffen voor de dagelijkse bedrijfsvoering. Denk bijvoorbeeld aan het overleg met de sales- en marketingteams van het bedrijf om te zien of ze nog acties of uitverkopen gepland hebben staan die tot een piek in de vraag zouden kunnen leiden.
  • Vraagprognose voor de lange termijn: vraagprognoses voor de lange termijn kunnen ook op zowel micro- als macroniveau worden uitgevoerd, maar hierbij wordt er vaak verder gekeken dan één jaar. Dit helpt bedrijven tot beter geïnformeerde besluiten te komen over zaken als uitbreiding, bedrijfsinvesteringen, overnames of nieuwe partnerschappen. Wanneer bedrijven zichzelf een jaar of langer gunnen om bepaalde markten te analyseren en uit te testen, krijgen ze een beter beeld van de vraagtrends die ze kunnen verwachten wanneer ze zich vestigen in nieuwe landen of regio's, of daar producten lanceren.

Factoren die van invloed zijn op vraagplanning en vraagprognose

Silo's zijn de grote vijanden van nauwkeurige vraagplanning en vraagprognose. Voor een zo nauwkeurig en efficiënt mogelijke supplychainplanning moeten zeer verschillende bedrijfsonderdelen in realtime met elkaar verbonden zijn en voortdurend data en inzichten leveren. Hoe meer data, hoe beter voorspellers de volgende factoren kunnen meewegen:

 

Seizoensgebondenheid en voorraadprognose

 

Producten zoals zonnebrandcrème of kerstbomen zijn natuurlijk zeer seizoensgebonden. Maar seizoensgebondenheid kan ook van toepassing zijn op dingen die het klantgedrag in de loop van het jaar veranderen. Denk bijvoorbeeld aan onverwachte weersomstandigheden of zelfs aan iets als de pandemie, waardoor mensen vaker thuis en binnen moesten blijven dan ze normaal zouden doen tijdens de zomermaanden.

 

Concurrentie

 

Dezer dagen opereren bedrijven in een competitieve en complexe markt. De verwachtingen van klanten veranderen snel en omvatten bijvoorbeeld zaken als kortere levenscycli voor producten, snellere levering en persoonlijkere services. Met de piek in online winkelen ging de pandemie ook gepaard met minder merkloyaliteit, wat ook weer heeft bijgedragen aan de verhoogde concurrentie.

 

Soorten artikelen

 

De vraagprognose kan per product aanzienlijk verschillen, zelfs binnen hetzelfde productsegment. Zo kan bijvoorbeeld de vraag naar zwarte t-shirts veranderen en plotseling de vraag naar witte t-shirts overtreffen. De kunst is niet om te zien dat het is veranderd, maar om te achterhalen waarom het is veranderd. Ook de waarde van een product voor de klant over de hele levenscyclus, de gemiddelde waarde van een bestelling en combinaties van gekochte producten kunnen sterk verschillen en soms plotseling veranderen.

 

Met tools voor vraagprognose krijg je een beter zicht op deze trends en hun oorzaken, en kun je ze beter voorspellen. Dit helpt bedrijven om producten aan te passen, aan te bieden of te bundelen om meer terugkerende inkomsten te genereren én om te zien hoe een SKU van invloed is op de vraag naar een andere SKU.

 

Geografie

 

Veel bedrijven beschikken van oudsher maar over een paar regionale magazijnen en distributiecentra die grote geografische gebieden bedienen. Maar grotendeels vanwege het Amazon-effect verwachten klanten nu levering op de volgende dag, of zelfs dezelfde dag. Dit betekent dat bedrijven hun distributiecentra over het hele land moeten plaatsen om de nabijheid te bereiken die nodig is voor deze nieuwe eisen. Daarnaast is dit niet alleen meer een B2C-uitdaging. Ook B2B-bedrijven ervaren steeds meer de druk van snelle leveringen.

 

Dit fenomeen heeft geleid tot een aardverschuiving voor traditionele vraagprognoses. Waar de supplychainplanners zich vroeger alleen maar druk hoefden te maken over de voorraadniveaus op een paar locaties, moeten ze nu nauwkeurige buffers en voorraadniveaus bepalen voor soms honderden kleine distributiecentra. Dit leidt vanzelfsprekend tot verhoogde risico's en potentiële verliezen. Het betekent ook dat deskundigen die zich bezighouden met vraagplanning nu nog meer dan voorheen afhankelijk zijn van supplychainoplossingen in de cloud. Zo komen ze aan de informatie en betrouwbare realtime gegevens om zeer nauwkeurig om te gaan met hun nu kleinere en wijdverspreide voorraden. 

Drie stappen om aan de slag te gaan met vraagprognoses

Hier zijn drie simpele stappen om goede planningsstrategieën voor de supply chain op te stellen en best practices voor vraagprognoses in te voeren: 

  1. Laat vraagprognose zich richten op de kerntaak
    Vraagprognose is een belangrijk ijkpunt in het planningsproces van de supply chain en vormt de basis voor veel andere processen. Het kan daarom voor bedrijven verleidelijk zijn om vraagprognoses te laten uitgroeien tot een allesomvattend proces dat gericht is op het ondersteunen van diverse andere planningsfuncties binnen de supply chain.

    Maar goede vraagprognoses hebben een duidelijk doel voor ogen: ze moeten voorspellen wat, hoeveel en wanneer klanten kopen. Andere functies binnen de supply chain, zoals S&OPvoorraadoptimalisatie, en response and supply planning, leveren elk hun eigen bijdrage aan een geïntegreerd systeem voor bedrijfsplanning. Als deze tools worden ingezet voor de specifieke functies waarvoor ze bedoeld zijn, kunnen de vraagprognosetools zich bezighouden met waar ze het best in zijn: het voorspellen van de vraag.
  2. Software voor vraagprognoses is gek op data, data en nog eens data
    Wanneer supplychaintechnologieën, en dan vooral diegene die van doen hebben met vraag- en voorraadprognose, voorzien worden van AI en machine learning, zullen ze beter, nauwkeuriger en inzichtelijker worden naarmate ze meer data krijgen. Vertrouw hierbij niet alleen op eerdere data, zoals eerdere verkopen of productprestaties uit het verleden. Kijk ook naar aanvullende bronnen, zoals het nieuws, de politiek, maatschappelijke trends en klantinzichten.

    Vandaag de dag hoeft data niet lineair en simpel te zijn om effectief te kunnen worden geanalyseerd. Moderne datamanagementtools kunnen ook grote en complexe datasets analyseren en verwerken. Bovendien brengen AI en machine learning de nodige snelheid en intelligentie met zich mee om geavanceerde en predictive analytics uit te voeren, en om te leren uit ervaring en van cumulatieve data-invoer. 
  3. Zorg voor een geschikt budget en plan voor betere vraagprognoses
    Voor een zo goed mogelijke planning in de supply chain, moet er een realistische en strategische aanpak op tafel liggen. Bestaande praktijken en workflows zijn moeilijk aan te passen, en mensen hebben de neiging verandering tegen te gaan. Maar uiteindelijk kunnen verbeterde vraagprognoses en supplychainplanning de winstgevendheid verhogen, en risico's en verliezen beperken. Bovendien zullen de teamleden in de supply chain hun werk gestroomlijnder en efficiënter kunnen verrichten. Door al in een vroeg stadium budgetten en teammiddelen toe te wijzen, kunnen bedrijven de uitrol van hun verbeteringsplannen voor de supply chain vergemakkelijken en meer mensen aan boord krijgen.
placeholder

Een weergave van een dashboard voor vraagplanning

Wees competitiever met voorspellende analyses en vraagprognoses

Met elke stap die je zet richting de digitale transformatie van de supply chain, kom je dichter bij de zichtbaarheid en efficiëntie die nodig is in het huidige competitieve bedrijfsklimaat. Werk met supply chain managers en teamleiders binnen het hele bedrijf om silo's af te breken en te leren waar de grootste risico's verstopt zitten. Krijg bovendien inzicht in de beste winstmogelijkheden voor de lange en korte termijn. Spreek vervolgens met je softwareleverancier om meer te weten te komen over het inbouwen van planningsoplossingen in de supply chain van jouw bedrijf. 

placeholder

Verken tools voor vraagprognose

Ga effectiever te werk met inzichtelijke vraagprognoses in SAP Integrated Business Planning.

SAP Insights nieuwsbrief

placeholder
Meld je vandaag nog aan

Meld je aan voor onze nieuwsbrief en krijg belangrijke inzichten.

Meer lezen

Terug naar boven