Vraagprognose voor de moderne supply chain
Vraagprognose helpt bij het informeren van kernoperationele processen zoals behoeftegestuurde materiaalresourceplanning (DDMRP), inkomende logistiek, productie, financiële planning en risicobeoordeling.
Wat is vraagprognose?
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 bedrijfsklimaat. Het gedrag en de verwachtingen van klanten veranderen snel en naarmate steeds meer bedrijven geoptimaliseerde supply chain praktijken en met de cloud verbonden bedrijfsnetwerken toepassen, wordt de concurrentie heftig. Vraagprognose is belangrijk voor de logistieke keten, omdat het helpt om belangrijke operationele processen zoals behoeftegestuurde materiaalresourceplanning (DDMRP), inkomende logistiek, productie, financiële planning en risicobeoordeling te informeren.
Hoe werken vraagprognoses?
Op zijn best combineert vraagprognose zowel kwalitatieve als kwantitatieve prognoses, die beide afhankelijk zijn van de mogelijkheid om inzichten te verzamelen uit verschillende databronnen in de supply chain. Kwalitatieve gegevens kunnen worden samengesteld uit externe bronnen, zoals nieuwsberichten, culturele en sociale mediatrends, en concurrent- en marktonderzoek. Intern verkregen gegevens, zoals feedback en voorkeuren van klanten, dragen ook in hoge mate bij aan een accuraat 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.
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 – 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 mondiale risico's of kansen en houden ze op de hoogte van algemene culturele en marktverschuivingen.
Vraagprognose – microniveau: Vraagprognose op microniveau kan specifiek zijn voor een bepaald product, bepaalde regio of een bepaald klantsegment. Micro-level forecasting is vooral afgestemd op eenmalige of onverwachte marktverschuivingen die kunnen leiden tot een plotselinge piek of daling van de vraag. Als experts bijvoorbeeld een hittegolf in New York voorspellen en jouw bedrijf draagbare airconditioners maakt, kan het het berekende risico waard zijn om je voorraadbuffers in dat gebied vroegtijdig te vergroten.
Vraagprognose – op korte termijn: Vraagprognose op korte termijn kan op micro- of macroniveau zijn. Het wordt meestal gedaan voor een periode van minder dan 12 maanden om dagelijkse operaties 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 stijging van de vraag kunnen veroorzaken.
Vraagprognose op lange termijn: Vraagprognose op lange termijn kan ook micro- of macro zijn, maar kijkt meestal 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 soort vraagtrends ze kunnen verwachten bij het opzetten van een winkel of het lanceren van producten in nieuwe landen of regio's.
Factoren die van invloed zijn op vraagplanning en vraagprognose
Silo's zijn de vijand van nauwkeurige vraagplanning en -prognose. Voor een zo nauwkeurig en efficiënt mogelijke supply chain planning moeten zeer verschillende bedrijfsonderdelen in realtime met elkaar verbonden zijn en voortdurend data en inzichten leveren. Wanneer ze zijn uitgerust met zoveel mogelijk gegevens, zijn vraagvoorspellers beter in staat 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
In de jaren 2020 zijn bedrijven actief in een concurrerende en complexe markt. De verwachtingen van klanten veranderen snel en omvatten de vraag naar kortere productlevenscycli, snellere levering en meer gepersonaliseerde services. Met zijn piek in online winkelen zag de pandemie een daling in klantmerkloyaliteit, wat ook heeft bijgedragen aan grotere concurrentiekrachten.
Soorten artikelen
Vraagprognoses kunnen van product tot product variëren, 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. De combinaties van levenslange klantwaarde, gemiddelde orderwaarde en productaankoop variëren 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 de ene SKU de vraag naar een andere beïnvloedt of stimuleert.
Geografie
Traditioneel hebben veel bedrijven met slechts een paar regionale magazijnen en distributiecentra in brede geografische gebieden geleid. Echter, grotendeels als gevolg van het Amazon Effect verwachten klanten nu same- of next-day leveringen. Dit betekent dat bedrijven overal in het land centra moesten neerzetten om de nabijheid te bereiken die nodig is voor deze nieuwe eisen. Bovendien is dit niet langer uitsluitend een B2C-uitdaging. B2B-bedrijven voelen ook steeds vaker de druk op de leveringssnelheid.
Dit fenomeen heeft een enorme omwenteling teweeggebracht in de traditionele vraagprognoseprocessen. Ooit hadden leveringsketenplanners zich op een paar locaties alleen maar zorgen over voorraadniveaus, maar nu moeten ze nauwkeurige buffers en voorraadniveaus vaststellen bij soms honderden kleine distributiecentra. En natuurlijk leidt dit tot een verhoogd risico en potentieel verlies. 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:
- 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 daarom verleidelijk zijn voor bedrijven om vraagprognoses te laten uitgroeien tot een catch-all-praktijk die is ingebed en ingesloten om diverse andere planningsfuncties van de toeleveringsketen te ondersteunen. Bij goed gebruik heeft vraagprognose een duidelijk doel: het voorspelt wat, hoeveel en wanneer klanten kopen. Andere supplychainfuncties, zoals S&OP, voorraadoptimalisatie en respons- en aanbodplanning, bieden aanvullende mogelijkheden binnen een geïntegreerd bedrijfsplanningssysteem. Als deze tools worden gebruikt voor de specifieke functies waarvoor ze zijn ontworpen, kunnen tools voor vraagprognose doorgaan met wat ze het beste doen.
- Software voor vraagprognose houdt van data, data en meer data. Wanneer supply chain technologieën, met name die welke te maken hebben met vraag- en voorraadprognoses, worden aangedreven door AI en machine learning, worden ze beter, nauwkeuriger en inzichtelijker hoe meer data je ze verstrekt. Vertrouw niet alleen op achterwaarts uitziende gegevens zoals verkoop in het verleden of productprestaties in het verleden. Kijk naar aanvullende bronnen zoals nieuws, politiek, sociale trends en klantinzichten. Tegenwoordig hoeven gegevens niet lineair en eenvoudig te zijn om effectief 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 predictive analytics mogelijk maken, maar ook leren van ervaring en cumulatieve data-invoer.
- Budget en plan dienovereenkomstig om vraagprognoses te optimaliseren. Supply chain planning vereist een realistische en strategische aanpak om op zijn best te zijn. Verouderde praktijken en workflows zijn moeilijk aan te passen en mensen hebben de neiging om verandering te weerstaan. Maar uiteindelijk kunnen verbeterde vraagprognoses en supply chain planning de winstgevendheid verhogen en risico's en verlies verminderen en tegelijkertijd jouw teamleden van de supply chain een meer gestroomlijnde en efficiënte werkervaring bieden. Door budgetten en teamresources vroeg te oormerken, kunnen bedrijven helpen bij het verbeteren van de buy-in en een vlottere uitrol van hun plannen voor optimalisatie van de supply chain.
Een weergave van een dashboard voor vraagplanning
Wees competitiever met voorspellende analyses en vraagprognoses
Elke stap die je zet in de richting van de digitale transformatie van jouw supply chain zorgt ervoor dat je veel dichter bij de zichtbaarheid en efficiëntie komt die je nodig hebt in het huidige concurrerende bedrijfsklimaat. Werk samen met supplychainmanagers en teamleiders in jouw 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 jouw softwareleverancier voor meer informatie over het integreren van oplossingen voor supply chain planning in jouw processen.
Ontdek tools voor vraagprognose
Verbeter processen met inzicht in de vraag in SAP Integrated Business Planning.
Ideeën die u nergens anders zult vinden
Meld je aan voor een dosis business intelligence die rechtstreeks in jouw inbox wordt bezorgd.