Hvad er efterspørgselsprognose?

Efterspørgselsprognoser refererer til processen med at planlægge og forudsige efterspørgslen efter varer og materialer for at hjælpe virksomheder med at forblive så rentable som muligt. Uden stærke efterspørgselsprognoser risikerer virksomheder at bære spild og dyrt overskud – eller at miste muligheder, fordi de ikke har forudset kundernes behov, præferencer og købshensigt.

Efterspørgselsprognosticering fagfolk har specialiserede færdigheder og erfaring. Når disse færdigheder udvides med moderne forsyningskædeteknologier og forudsigende analyser, kan forsyningskæder blive mere konkurrencedygtige og strømlinede end nogensinde før.

Hvorfor er efterspørgselsprognoser vigtige for moderne forsyningskæder?

I dagens hastigt skiftende forsyningskædemiljø opererer virksomhederne i et usædvanligt hurtigt erhvervsklima. Efterspørgselsprognoser er afgørende for at hjælpe virksomheder med at holde sig på forkant med skiftende kundebehov og forventninger og konstante markedsændringer. Nøjagtige prognoser holder teams orienteret om, hvad der kommer derefter – så de kan planlægge materialer (via DDMRP), produktion, logistik og budgetter med tillid.

Hvordan fungerer efterspørgselsprognosticering?

I bedste fald kombinerer efterspørgselsprognoser både kvalitative og kvantitative prognoser, som begge afhænger af evnen til at indsamle indsigt fra forskellige datakilder i forsyningskæden. Kvalitative data kan kurateres fra eksterne kilder såsom nyhedsrapporter, kulturelle og sociale medietendenser og konkurrent- og markedsundersøgelser. Internt indkøbte data – såsom kundefeedback og præferencer – bidrager også i høj grad til et præcist prognosebillede.

Kvantitative data er typisk for det meste interne og kan indsamles fra salgsnumre, spidsbelastningsperioder og web- og søgeanalyser. Moderne teknologier anvender avancerede analyser, effektive databaser og bruger kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring til at analysere og behandle dybe og komplekse datasæt. Når moderne teknologi anvendes til kvalitative og kvantitative prognoser og prognoseanalyser, kan forsyningskædeansvarlige levere stadigt stigende niveauer af nøjagtighed og robusthed.

Behovsprognosemetoder

Afhængigt af branchen, kundegrundlaget og produktets volatilitet anvender efterspørgselsplanlæggere følgende prognosemetoder:

• Efterspørgselsprognoser på makroplan: I efterspørgselsprognoser på makroniveau ses der på generelle økonomiske forhold, eksterne kræfter og andre brede påvirkninger, der kan forstyrre eller påvirke virksomheden. Disse faktorer hjælper med at informere virksomhederne om regionale og globale risici eller muligheder og holder dem opmærksomme på generelle kulturelle og markedsmæssige ændringer.
• Efterspørgselsprognose på mikroniveau: Behovsprognoser på mikroniveau kan være specifikke for et bestemt produkt, region eller kundesegment. Prognoser på mikroniveau er specielt afstemt efter enkeltstående eller uventede markedsskift, der kan føre til en pludselig stigning eller et fald i efterspørgslen. Hvis eksperter for eksempel forudsiger en hedebølge i New York, og din virksomhed laver transportable klimaanlæg, kan det vaere den beregnede risiko vaerd at foretraekke at støde dine lagerbuffere op i det område.
• Kortsigtet efterspørgselsprognose: Kortsigtet efterspørgselsprognose kan være på mikro- eller makroniveau. Det sker normalt i en periode på under 12 måneder for at informere den daglige drift. Det kan f.eks. omfatte rådgivning af virksomhedens salgs- og marketingteams for at se, om de planlægger nogen salgsfremmende begivenheder, der kan forårsage en stigning i efterspørgslen.
• Langsigtet efterspørgselsprognose: Langsigtede efterspørgselsprognoser kan også være mikro- eller makroprognoser, men ser typisk længere frem end et år. Dette hjælper virksomheder med at træffe bedre beslutninger om ting som ekspansion, virksomhedsinvesteringer, opkøb eller nye partnerskaber. Når virksomheder giver sig selv et år eller mere til at analysere og teste markeder, kan de få et mere robust billede af, hvilken slags efterspørgselstendenser de kan forvente, når de opretter en butik eller lancerer produkter i nye lande eller regioner.

Faktorer, der påvirker efterspørgselsplanlægning og -prognose

Siloer er fjenden af præcis efterspørgselsplanlægning og prognoser. For at være så præcis og effektiv som muligt kræver forsyningskædeplanlægningen, at meget forskellige forretningsområder forbindes i realtid og løbende bidrager med data og indsigt. Når udstyret med så mange data som muligt, er efterspørgselsprognosatorer bedre udstyret til at gribe med disse faktorer:

Sæson- og lagerprognoser

Produkter som solcreme eller juletræer har en meget indlysende sæsonbestemt ramp-up. Men sæsonudsving kan også gælde for alt, der får kundernes adfærd til at ændre sig i løbet af året. Dette kunne omfatte uventede vejrbegivenheder eller endda noget i retning af pandemien, som fik folk til at blive hjemme og være indendørs mere, end de normalt ville gøre i sommermånederne.

Konkurrence i relation til efterspørgselsprognoser

Den nuværende forsyningskædekonkurrence er ved at blive ændret af hurtige ændringer i kundernes forventninger, modernisering af industrien og indførelse af værktøjer til planlægning af AI-virksomheder. Virksomheder bevæger sig hurtigere for at levere kortere produktlivscyklusser, reaktionsevne i realtid og mere personlige oplevelser – hvilket øger barren for alle.

Samtidig bliver cloud-forretningsnetværk og næste generations planlægningsplatforme standard, hvilket øger konkurrencepresset, efterhånden som organisationer kæmper for at forbedre synlighed, smidighed og beslutningstagning. I dette miljø bliver efterspørgselsprognosticering en vigtig differentiator: Det hjælper virksomheder med at forudse markedsændringer, optimere ressourcer og reagere mere intelligent end konkurrenterne.

Typer af varer og efterspørgselsestimater

Behovsprognoser kan variere vildt fra produkt til produkt, selv inden for samme produktkategori. For eksempel kan efterspørgslen efter sorte t-shirts ændre sig og pludselig begynde at overgå efterspørgslen efter hvide t-shirts. Tricket er ikke at få øje på , at det aendrede sig, men at spotte hvorfor det aendrede sig. Levetid kundeværdi, gennemsnitlig ordreværdi og produkt køb kombinationer varierer også meget og nogle gange ændres pludseligt.

Med behovsprognoseværktøjer kan du bedre forstå og forudsige disse tendenser og deres årsager. Dette hjælper virksomheder med at lære at tilpasse, promovere eller samle elementer for at skabe flere tilbagevendende indtægter og for bedre at se, hvordan en SKU påvirker eller driver efterspørgslen efter en anden.

Geografi

Traditionelt har mange virksomheder kun klaret sig med få regionale lagre og distributionscentre, der betjener brede geografiske områder. Men stort set på grund af Amazon Effect forventer kunderne nu sam- eller naeste dags leveringer. Det betyder, at virksomhederne har måttet stille opfyldelsescentre over hele landet for at opnå den naerhed, der er nødvendig for disse nye krav. Desuden er dette ikke længere udelukkende en B2C-udfordring. B2B-virksomheder mærker i stigende grad også, at de presser sig fast på leveringstempoet.

Dette fænomen har skabt enorme omvæltninger i de traditionelle efterspørgselsprognosticeringsprocesser. Når først forsyningskædeplanlæggere kun skulle bekymre sig om lagerbeholdninger på nogle få lokationer, skal de nu etablere nøjagtige buffere og lagerniveauer på nogle hundrede små distributionscentraler. Og det fører naturligvis til øget risiko og potentielt tab. Det betyder også, at fagfolk inden for efterspørgselsplanlægning er mere afhængige af cloud-forbundne forsyningskædeløsninger til at levere intel-data og informerede realtidsdata for at hjælpe dem med at være super nøjagtige med deres nu mindre og mere udbredte lagerbeholdninger.

Tre trin til at komme i gang med behovsprognose

Her er tre enkle trin til at hjælpe dig med at etablere gode strategier for forsyningskædeplanlægning og bedste praksis for efterspørgselsprognosticering:

1. Lad efterspørgselsprognoser vaere, hvad det er. Efterspørgselsprognoser er en vigtig rygrad i forsyningskædeplanlægningsprocessen og understøtter en masse andre processer. Det kan derfor være fristende for virksomheder at lade efterspørgselsprognosticering blive en catch-all praksis, der er bøjet og klemt ind for at understøtte forskellige andre forsyningskædeplanlægningsfunktioner. Når efterspørgselsprognoser anvendes korrekt, har det et klart formål: Det forudsiger hvad, hvor meget og hvornår kunderne vil købe. Andre forsyningskædefunktioner – såsom S&OP, lageroptimering og reaktions- og forsyningsplanlægning– leverer komplementære funktioner inden for et integreret forretningsplanlægningssystem. Hvis disse værktøjer bruges til de specifikke funktioner, de er designet til, kan efterspørgselsprognoseværktøjer komme videre med det, de er bedst til.
2. Efterspørgselsprognosesoftware elsker data, data og flere data. Når forsyningskædeteknologier – især dem, der beskæftiger sig med efterspørgsels- og lagerprognoser– drives med AI og maskinindlæring, bliver de bedre, mere nøjagtige og mere indsigtsfulde, jo mere data du fodrer dem. Stol ikke kun på data, der ser bagud, som f.eks. tidligere salg eller tidligere produkters ydeevne. Kig til yderligere kilder som nyheder, politik, sociale tendenser og kundeindsigt. I dag behøver data ikke at være lineære og enkle for at blive analyseret effektivt. Moderne datastyringsværktøjer kan kuratere og behandle store og komplekse datasæt. Og AI og machine learning bringer hastighed og intelligens, der ikke kun giver mulighed for avanceret og prædiktiv analyse, men også lærer af erfaring og kumulativ datainput.
3. Budgetter, og planlæg derefter for at optimere efterspørgselsprognoser. Planlægning af forsyningskæden kræver en realistisk og strategisk tilgang for at være bedst. Ældre praksisser og arbejdsgange er svære at tilpasse, og folk har tendens til at modstå forandringer. Men i sidste ende kan forbedret efterspørgselsprognose og forsyningskædeplanlægning øge lønsomheden og reducere risiko og tab, samtidig med at dine forsyningskædeteammedlemmer får en mere strømlinet og effektiv arbejdsoplevelse. Ved at øremærke budgetter og teamressourcer tidligt kan virksomhederne hjælpe med at understøtte bedre buy-in og en mere gnidningsløs udrulning af deres planer for optimering af forsyningskæden.

Bliv mere konkurrencedygtig med prognoseanalyser og efterspørgselsprognoser

Hvert skridt, du tager i retning af den digitale transformation af din forsyningskæde, bringer dig meget tættere på den synlighed og effektivitet, du har brug for i dagens konkurrencedygtige erhvervsklima. Arbejd sammen med ledere af forsyningskæder og teamledere på tværs af din virksomhed for at begynde at nedbryde siloer og læring, hvor de største risici kan være at skjule – samt de største muligheder for langsigtede og kortsigtede gevinster. Tal derefter med din softwareleverandør for at få mere at vide om integration af forsyningskædeplanlægningsløsninger i din drift.