Wat is vraagprognose?

Vraagprognose verwijst naar het proces van het plannen en voorspellen van de vraag naar goederen en materialen om bedrijven te helpen zo winstgevend mogelijk te blijven. Zonder sterke vraagprognoses riskeren bedrijven verspilling en kostbare overschotten te dragen, of kansen te verliezen omdat ze niet hebben geanticipeerd op de behoeften, voorkeuren en inkoopintentie van klanten.

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 snel veranderende omgeving van de toeleveringsketen zijn bedrijven actief in een uitzonderlijk snel ondernemersklimaat. Vraagprognoses zijn essentieel om bedrijven te helpen de veranderende behoeften en verwachtingen van klanten voor te blijven en de markt voortdurend te veranderen. Nauwkeurige prognoses houden teams op één lijn over de toekomst, zodat ze vol vertrouwen materialen (via DDMRP), productie, logistiek en budgetten kunnen plannen.

Hoe werken vraagprognoses?

Op zijn best combineert vraagprognose zowel kwalitatieve als kwantitatieve prognoses, die beide afhankelijk zijn van het vermogen om inzichten te verzamelen uit verschillende gegevensbronnen in de supply chain. Kwalitatieve gegevens kunnen worden samengesteld uit externe bronnen, zoals nieuwsberichten, trends op het gebied van cultuur en sociale media, en onderzoek naar concurrenten en markten. Intern verkregen gegevens, zoals feedback en voorkeuren van klanten, dragen ook in grote mate bij aan een nauwkeurig prognosebeeld.

Kwantitatieve gegevens zijn meestal intern en kunnen worden verzameld uit verkoopcijfers, piekwinkelperioden en web- en zoekanalyses. Moderne technologieën maken gebruik van geavanceerde analytics, krachtige databases en gebruiken kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning om diepe en complexe datasets te analyseren en verwerken. Wanneer moderne technologie wordt toegepast op kwalitatieve en kwantitatieve prognoses en predictive analytics, kunnen supplychainmanagers steeds nauwkeuriger en veerkrachtiger worden.

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 vraagprognoses op macroniveau wordt gekeken naar algemene economische omstandigheden, externe krachten en andere brede invloeden die het bedrijf kunnen verstoren of beïnvloeden. Deze factoren helpen bedrijven te informeren over regionale en wereldwijde risico's of kansen, en houden hen bewust van algemene culturele en marktverschuivingen.
• Behoefteprognose op microniveau: vraagprognoses op microniveau kunnen specifiek zijn voor een bepaald product, regio of klantsegment. Micro-level prognoses zijn vooral afgestemd op eenmalige of onverwachte marktverschuivingen die kunnen leiden tot een plotselinge piek of ineenstorting van de vraag. Als experts bijvoorbeeld een hittegolf voorspellen in New York en je bedrijf draagbare airconditioners maakt, is het wellicht het berekende risico waard om je voorraadbuffers in dat gebied preventief op te blazen.
• Vraagprognose op korte termijn: vraagprognoses op korte termijn kunnen zich op micro- of macroniveau bevinden. Het wordt gewoonlijk gedaan voor een periode van minder dan 12 maanden om de dagelijkse activiteiten te informeren. Het kan bijvoorbeeld gaan om overleg met de verkoop- en marketingteams van het bedrijf om te zien of ze promotie- of verkoopevenementen plannen die een vraagpiek kunnen veroorzaken.
• Prognose van de vraag op lange termijn: vraagprognoses op lange termijn kunnen ook micro- of macro zijn, maar kijken doorgaans langer dan een jaar vooruit. Dit helpt bedrijven om beter geïnformeerde beslissingen te nemen over zaken als uitbreiding, bedrijfsinvesteringen, overnames of nieuwe partnerschappen. Wanneer bedrijven zichzelf een jaar of meer geven om markten te analyseren en te testen, kunnen ze een robuuster beeld krijgen van wat voor vraagtrends ze kunnen verwachten wanneer ze producten in nieuwe landen of regio's opzetten of lanceren.

Factoren die van invloed zijn op vraagplanning en vraagprognose

Silo's zijn de vijand van nauwkeurige vraagplanning en prognoses. Om op zijn meest nauwkeurige en efficiënte manier te zijn, vereist supplychainplanning dat zeer verschillende bedrijfsgebieden in realtime met elkaar verbonden zijn en voortdurend data en inzichten leveren. Wanneer er zoveel mogelijk gegevens beschikbaar zijn, zijn vraagvoorspellers beter toegerust om met deze factoren om te gaan:

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

De huidige concurrentie in de supply chain wordt hervormd door snelle verschuivingen in klantverwachtingen, branchespecifieke modernisering en het gebruik van tools voor bedrijfsplanning met AI. Bedrijven gaan sneller om kortere productlevenscycli, realtime reactiesnelheid en meer gepersonaliseerde ervaringen te bieden, waardoor de lat voor iedereen wordt verlegd.

Tegelijkertijd worden cloudbedrijfsnetwerken en planningsplatforms van de volgende generatie standaard, waardoor de concurrentiedruk toeneemt terwijl organisaties wedijveren om de zichtbaarheid, flexibiliteit en besluitvorming te verbeteren. In deze omgeving wordt vraagprognose een cruciale onderscheidende factor: het helpt bedrijven om te anticiperen op veranderingen in de markt, resources te optimaliseren en slimmer te reageren dan concurrenten.

Soorten artikelen

Vraagprognose kan sterk variëren van product tot product, zelfs binnen dezelfde productcategorie. Zo kan de vraag naar zwarte T-shirts veranderen en plotseling de vraag naar witte T-shirts overtreffen. De truc is niet om te zien dat het veranderde, maar om te zien waarom het veranderde. Levenslange klantwaarde, gemiddelde orderwaarde en productinkoopcombinaties variëren ook sterk en veranderen soms plotseling.

Met tools voor vraagprognose kun je deze trends en de oorzaken ervan beter begrijpen en voorspellen. Dit helpt bedrijven om items aan te passen, te promoten of te bundelen om meer terugkerende omzet te genereren en om beter te zien hoe een SKU de vraag naar een andere beïnvloedt of stimuleert.

Geografie

Traditioneel hebben veel bedrijven beheerd met slechts een paar regionale magazijnen en distributiecentra die grote geografische gebieden bedienen. Echter, grotendeels door het Amazon-effect verwachten klanten nu leveringen op de volgende of volgende dag. Dit betekent dat bedrijven in het hele land fulfillment-centra hebben moeten opzetten om de nabijheid te bereiken die nodig is voor deze nieuwe eisen. Verder is dit niet langer uitsluitend een B2C-uitdaging. B2B-bedrijven voelen ook steeds meer druk op de bezorgsnelheid.

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 professionals in vraagplanning meer dan ooit afhankelijk zijn van cloudverbonden supply chain oplossingen om de intel en geïnformeerde realtime data te leveren, zodat ze superaccuraat zijn met hun nu kleinere en breder verspreide voorraden.

Drie stappen om aan de slag te gaan met vraagprognoses

Hier volgen drie eenvoudige stappen waarmee je goede strategieën voor supply chain planning en best practices voor vraagprognoses kunt opstellen:

1. Laat vraagprognoses zijn wat het is. Vraagprognose is een belangrijke ruggengraat in het planningsproces van de supply chain en ondersteunt veel andere processen. Het kan voor bedrijven dan ook verleidelijk zijn om vraagprognoses te laten uitgroeien tot een catch-all-praktijk die wordt ingeklemd en ingebed om verschillende andere planningsfuncties van de supply chain te ondersteunen. Bij correct gebruik heeft vraagprognose een duidelijk doel: het voorspelt wat, hoeveel en wanneer klanten zullen kopen. Andere functies in de supply chain, zoals S&OP, voorraadoptimalisatie en respons- en aanbodplanning, bieden aanvullende functies binnen een geïntegreerd bedrijfsplanningssysteem. Als deze tools worden gebruikt voor de specifieke functies waarvoor ze zijn ontworpen, kunnen vraagprognosetools verder gaan met wat ze het beste doen.
2. Vraagprognosesoftware houdt van data, data en meer data. Wanneer supplychaintechnologieën, met name technologieën die te maken hebben met vraag- en voorraadprognoses, worden aangestuurd met AI en machine learning, dan worden ze beter, nauwkeuriger en inzichtelijker hoe meer data je ze geeft. Vertrouw niet alleen op achterwaartse gegevens zoals eerdere verkopen of eerdere productprestaties. Kijk naar andere bronnen zoals nieuws, politiek, sociale trends en klantinzichten. Tegenwoordig hoeven data niet lineair en eenvoudig te worden geanalyseerd. Moderne tools voor datamanagement kunnen grote en complexe datasets samenstellen en verwerken. En AI en machine learning zorgen voor snelheid en intelligentie die niet alleen geavanceerde en voorspellende analytics mogelijk maakt, maar ook leert van ervaring en cumulatieve data-invoer.
3. Budget en plan dienovereenkomstig om vraagprognoses te optimaliseren. Supply chain planning vereist een realistische en strategische aanpak om optimaal te zijn. Verouderde werkwijzen en workflows zijn moeilijk aan te passen en mensen hebben de neiging om veranderingen te weerstaan. Maar uiteindelijk kunnen verbeterde vraagprognoses en supplychainplanning de winstgevendheid verhogen en risico's en verlies verminderen, terwijl je leden van het supplychainteam een meer gestroomlijnde en efficiëntere werkervaring krijgen. Door budgetten en teamresources in een vroeg stadium te reserveren, kunnen bedrijven helpen om beter in te kopen en hun optimalisatieplannen voor de supply chain soepeler uit te rollen.

Wees competitiever met voorspellende analyses en vraagprognoses

Elke stap die je zet in de richting van de digitale transformatie van je supply chain brengt je veel dichter bij de zichtbaarheid en efficiëntie die je nodig hebt in het huidige concurrerende bedrijfsklimaat. Werk samen met supplychainmanagers en teamleiders in je hele bedrijf om silo's af te breken en te leren waar de grootste risico's zich kunnen verbergen, evenals de grootste kansen voor winst op lange en korte termijn. Neem vervolgens contact op met je softwareleverancier voor meer informatie over het integreren van oplossingen voor supply chain planning in je processen.