Hva er etterspørselsprognoser?

Behovsprognoser refererer til prosessen med å planlegge og forutsi vare- og materialbehov for å hjelpe bedrifter med å holde seg så lønnsomme som mulig. Uten sterk etterspørselsprognose risikerer bedrifter å bære sløsende og kostbart overskudd – eller miste muligheter fordi de ikke har forutsett kundebehov, preferanser og kjøpshensikt.

Behovsprognostisering fagfolk har spesialiserte ferdigheter og erfaring. Når disse ferdighetene utvides med moderne forsyningskjedeteknologi og prediktiv analyse, kan forsyningskjeder bli mer konkurransedyktige og strømlinjeformede enn noensinne.

Hvorfor er etterspørselsprognoser viktig for moderne forsyningskjeder?

I dagens raskt skiftende forsyningskjedemiljø opererer bedrifter i et eksepsjonelt raskt forretningsklima. Behovsprognoser er avgjørende for å hjelpe bedrifter med å holde seg i forkant av skiftende kundebehov og forventninger, og konstant markedsendring. Nøyaktige prognoser holder teamene på linje med det som kommer, slik at de kan planlegge materialer (via DDMRP), produksjon, logistikk og budsjetter på en trygg måte.

Hvordan fungerer etterspørselsprognoser?

På sitt beste kombinerer etterspørselsprognoser både kvalitativ og kvantitativ prognostisering, som begge er avhengige av muligheten til å samle innsikt fra ulike datakilder langs forsyningskjeden. Kvalitative data kan kureres fra eksterne kilder som nyhetsrapporter, kulturelle og sosiale medier trender, og konkurrent og markedsundersøkelser. Internt hentet data – for eksempel tilbakemeldinger fra kunder og preferanser – bidrar også sterkt til et nøyaktig prognosebilde.

Kvantitative data er vanligvis for det meste interne og kan samles inn fra salgstall, topp-handleperioder og Web og søkeanalyse. Moderne teknologier bruker avanserte analyser, kraftige databaser og bruker kunstig intelligens (KI) og maskinlæring til å analysere og behandle dype og komplekse datasett. Når moderne teknologi brukes på kvalitative og kvantitative prognoser og prediktive analyser, kan ledere i forsyningskjeden gi stadig økende nøyaktighet og robusthet.

Behovsprognosemetoder

Avhengig av bransje, kundebase og produktets volatilitet bruker eksperter på etterspørselsplanlegging følgende prognosemetoder:

• Kravprognoser på makronivå: Kravprognoser på makronivå ser på generelle økonomiske forhold, eksterne krefter og andre brede påvirkninger som kan forstyrre eller påvirke virksomheten. Disse faktorene bidrar til å informere bedrifter om regionale og globale risikoer eller muligheter, og holde dem klar over generelle kultur- og markedsendringer.
• Behovsprognoser på mikronivå: Behovsprognoser på mikronivå kan være spesifikke for et bestemt produkt, region eller kundesegment. Mikronivå prognoser er spesielt knyttet til one-off eller uventede markedsskift som kan føre til en plutselig pigg eller stupe i etterspørsel. For eksempel, hvis eksperter spår en hetebølge i New York og selskapet ditt lager bærbare klimaanlegg, kan det være verdt den beregnede risikoen for preemptivt å støte opp lagerbufferne i dette området.
• Kortsiktig etterspørselsprognose: Kortsiktige etterspørselsprognoser kan være på mikro- eller makronivå. Det gjøres vanligvis i en periode på mindre enn 12 måneder for å informere den daglige driften. Det kan for eksempel involvere konsultasjon med firmaets salgs- og markedsføringsteam for å se om de planlegger noen salgsfremmende eller salgsfremmende hendelser som kan føre til en etterspørselstopp.
• Langsiktig etterspørselsprognose: Langsiktige etterspørselsprognoser kan også være mikro eller makro, men ser vanligvis fremover lenger enn ett år. Dette hjelper bedrifter med å ta bedre informerte beslutninger om ting som utvidelse, foretaksinvesteringer, oppkjøp eller nye partnerskap. Når bedrifter gir seg selv et år eller mer for å analysere og teste markeder, kan de få et mer robust bilde av hva slags etterspørselstrender de kan forvente når de setter opp butikk eller lanserer produkter i nye land eller regioner.

Faktorer som påvirker behovsplanlegging og prognoser

Siloer er fienden av nøyaktig etterspørselsplanlegging og prognoser. For å være på sitt mest nøyaktige og effektive krever forsyningskjedeplanlegging at svært ulike områder av virksomheten er tilkoblet i sanntid og kontinuerlig bidrar med data og innsikt. Når bevæpnet med så mye data som mulig, etterspørselsprognoser er bedre utstyrt for å gripe med disse faktorene:

Sesong- og beholdningsprognoser

Produkter som solkrem eller juletrær har en veldig åpenbar sesongmessig opptrapping. Men sesongvariasjoner kan også gjelde for alt som får kundenes atferd til å endre seg i løpet av året. Dette kan inkludere uventede værhendelser eller til og med noe som pandemien, som førte til at folk ble hjemme og var innendørs mer enn de normalt ville i sommermånedene.

Konkurranse relatert til etterspørselsprognose

Dagens forsyningskjedekonkurranse blir omformet av raske endringer i kundenes forventninger, industrimodernisering og innføring av verktøy for AI-forretningsplanlegging. Bedrifter beveger seg raskere for å levere kortere produktlivssykluser, sanntidsrespons og mer persontilpassede opplevelser – noe som hever stolpen for alle.

Samtidig blir skybaserte forretningsnettverk og neste generasjons planleggingsplattformer i ferd med å bli standard, noe som styrker konkurransepresset etter hvert som organisasjoner konkurrerer for å forbedre synlighet, smidighet og beslutningstaking. I dette miljøet blir etterspørselsprognoser en kritisk differensiator: Den hjelper bedrifter med å forutse markedsendringer, optimalisere ressurser og reagere mer intelligent enn konkurrenter.

Typer av estimater av varer og behov

Behovsprognoser kan variere helt fra produkt til produkt, selv innenfor samme produktkategori. For eksempel kan etterspørselen etter svarte t-skjorter endre seg og plutselig begynne å overgå etterspørselen etter hvite t-skjorter. Trikset er ikke å oppdage at det endret seg, men for å oppdage hvorfor det endret seg. Levetid kundeverdi, gjennomsnittlig ordreverdi og produktinnkjøpskombinasjoner varierer også sterkt og noen ganger endres plutselig.

Med verktøy for etterspørselsprognoser kan du bedre forstå og forutsi disse trendene og årsakene deres. Dette hjelper bedrifter med å lære hvordan de kan tilpasse, promotere eller pakke elementer for å oppnå mer gjentakende inntekter og bedre se hvordan én lagerenhet påvirker eller driver etterspørselen etter en annen.

Geografi

Tradisjonelt har mange bedrifter klart seg med bare noen få regionale lagre og distribusjonssentre som betjener brede geografiske områder. Men, i stor grad på grunn av Amazon Effect, forventer kundene nå samme eller neste dag leveranser. Dette betyr at bedrifter har måttet sette oppfyllingssentre over hele landet for å oppnå den nærhet som er nødvendig for disse nye kravene. Videre er dette ikke lenger utelukkende en B2C-utfordring. I økende grad føler B2B-bedrifter også klypingen av leveringshastighetstrykk.

Dette fenomenet har forårsaket enorm omveltning i tradisjonelle etterspørselsprognoseprosesser. Når forsyningskjedeplanleggere bare måtte bekymre seg for beholdningsnivåer på noen få steder, må de nå etablere nøyaktige buffere og lagerbeholdninger på noen ganger hundrevis av små distribusjonssentre. Og åpenbart fører dette til økt risiko og potensielt tap. Det betyr også at etterspørselsplanleggere er mer avhengige av skybaserte forsyningskjedeløsninger for å levere intel og informerte sanntidsdata for å hjelpe dem med å være super nøyaktige med sine nå mindre og mer spredt lagerbeholdninger.

Tre trinn for å komme i gang med behovsprognoser

Her er tre enkle trinn som hjelper deg med å etablere gode strategier for forsyningskjedeplanlegging og god etterspørselsprognose:

1. La etterspørselsprognoser være hva det er. Behovsprognoser er en viktig ryggrad i planleggingen av forsyningskjeden og underbygger mange andre prosesser. Det kan derfor være fristende for bedrifter å la etterspørselsprognoser bli en catch-all praksis som er bøyd og kilt inn for å støtte ulike andre forsyningskjedeplanleggingsfunksjoner. Når den brukes riktig, har etterspørselsprognoser klart formål: det forutsier hva, hvor mye og når kundene vil kjøpe. Andre forsyningskjedefunksjoner – som S&OP, beholdningsoptimering og respons- og forsyningsplanlegging– leverer komplementære funksjoner i et integrert forretningsplanleggingssystem. Hvis disse verktøyene brukes til de spesifikke funksjonene de er designet for, kan behovsprognoseverktøy komme videre med det de gjør best.
2. Programvare for etterspørselsprognose elsker data, data og mer data. Når forsyningskjedeteknologier – spesielt de som håndterer etterspørsel og lagerprognoser– drives med KI og maskinlæring, får de bedre, mer nøyaktige og mer innsiktsfulle jo flere data du mater dem. Ikke bare stole på data som ser bakover som tidligere salg eller tidligere produktresultater. Se til flere kilder som nyheter, politikk, sosiale trender og kundeinnsikt. I dag trenger ikke data å være lineære og enkle å analysere effektivt. Moderne databehandlingsverktøy kan kurere og behandle store og komplekse datasett. Og AI og maskinlæring gir fart og intelligens som ikke bare tillater avanserte og prediktive analyser, men også lærer av erfaring og kumulativ datainngang.
3. Budsjett og planlegg i henhold til dette for å optimere behovsprognoser. Forsyningskjedeplanlegging krever en realistisk og strategisk tilnærming for å være på sitt beste. Eldre praksiser og arbeidsflyter er vanskelige å justere, og folk har en tendens til å motstå endringer. Men til slutt kan forbedret etterspørselsprognose og forsyningskjedeplanlegging øke lønnsomheten og redusere risiko og tap samtidig som de gir medlemmene i forsyningskjedeteamet en mer strømlinjeformet og effektiv arbeidsopplevelse. Ved tidlig øremerking av budsjetter og teamressurser kan bedrifter bidra til bedre innkjøp og en smidigere utrulling av forsyningskjedeoptimeringsplanene.

Få mer konkurransedyktig med prediksjonsanalyser og etterspørselsprognoser

Hvert skritt du tar mot den digitale transformasjonen av forsyningskjeden, får deg så mye nærmere synligheten og effektiviteten du trenger i dagens konkurransedyktige forretningsklima. Samarbeid med ledere i forsyningskjeden og teamledere på tvers av bedriften din for å begynne å bryte ned siloer og lære hvor de største risikoene kan gjemme seg – i tillegg til de største mulighetene for langsiktige og kortsiktige gevinster. Snakk med programvareleverandøren din for å lære mer om integrering av forsyningskjedeplanleggingsløsninger i virksomheten din.