Vad är prognostisering av efterfrågan?

Med prognostisering avses processen att planera och förutsäga efterfrågan på varor och material för att hjälpa företag att förbli så lönsamma som möjligt. Utan en stark efterfrågeprognos riskerar företag att bära slösaktigt och kostsamt överskott – eller förlora möjligheter eftersom de inte har kunnat förutse kundernas behov, preferenser och inköpsintentioner.

Behovsprognostiserade yrkesverksamma har specialiserad kompetens och erfarenhet. När dessa färdigheter utökas med modern försörjningskedjeteknik och förutsägande analys kan försörjningskedjorna bli mer konkurrenskraftiga och strömlinjeformade än någonsin.

Varför är prognostisering av efterfrågan viktig för moderna försörjningskedjor?

I dagens snabbt föränderliga försörjningskedja befinner sig företagen i ett exceptionellt snabbt affärsklimat. Prognostisering av efterfrågan är avgörande för att hjälpa företag att ligga steget före förändrade kundbehov och förväntningar och ständiga förändringar på marknaden. Korrekt prognostisering håller teamen uppdaterade kring vad som kommer härnäst – så att de kan planera material (via DDMRP), produktion, logistik och budgetar med tillförsikt.

Hur fungerar prognostisering av efterfrågan?

Som bäst kombinerar behovsprognosen både kvalitativa och kvantitativa prognoser, som båda bygger på förmågan att samla in insikter från olika datakällor längs försörjningskedjan. Kvalitativa data kan kureras från externa källor som nyhetsrapporter, kulturella och sociala medietrender samt konkurrent- och marknadsundersökningar. Internt anskaffade data – som kundfeedback och preferenser – bidrar också i hög grad till en korrekt prognosbild.

Kvantitativa data är vanligtvis till största delen interna och kan samlas in från försäljningsnummer, inköpstoppar och webb- och sökanalyser. Modern teknik använder avancerad analys, kraftfulla databaser och använder artificiell intelligens (AI) och maskininlärning för att analysera och bearbeta djupa och komplexa dataset. När modern teknik tillämpas på kvalitativa och kvantitativa prognoser och prediktiv analys, kan försörjningskedjeansvariga ge ständigt ökande nivåer av noggrannhet och motståndskraft.

Behovsprognosmetoder

Beroende på bransch, kundbas och produktens volatilitet använder behovsplaneringspersonal följande prognosmetoder:

• Prognostisering av efterfrågan på makronivå: I prognosen för efterfrågan på makronivå undersöks allmänna ekonomiska förhållanden, externa krafter och andra allmänna faktorer som kan störa eller påverka verksamheten. Dessa faktorer bidrar till att informera företagen om regionala och globala risker eller möjligheter, och hålla dem medvetna om allmänna kulturella och marknadsmässiga förändringar.
• Prognostisering av efterfrågan på mikronivå: Prognostisering av efterfrågan på mikronivå kan vara specifik för en viss produkt, region eller kundsegment. Prognoser på mikronivå är särskilt anpassade till enstaka eller oväntade marknadsförändringar som kan leda till en plötslig ökning eller nedgång i efterfrågan. Till exempel, om experter förutspår en värmebölja i New York och ditt företag tillverkar bärbara luftkonditioneringsapparater, kan det vara värt den beräknade risken att i förväg stöta upp dina lagerbuffertar i det området.
• Prognostisering av efterfrågan på kort sikt: Prognoser på kort sikt kan ske på mikronivå eller makronivå. Det görs vanligtvis under en period på mindre än 12 månader för att informera den dagliga verksamheten. Det kan till exempel handla om att konsultera företagets försäljnings- och marknadsföringsteam för att se om de planerar några kampanj- eller försäljningsevenemang som kan orsaka en efterfrågeökning.
• Långsiktig efterfrågeprognos: Långsiktiga efterfrågeprognoser kan också vara mikro- eller makroprognoser, men ser vanligtvis framåt längre än ett år. Detta hjälper företag att fatta bättre informerade beslut om saker som expansion, företagsinvesteringar, förvärv eller nya partnerskap. När företag ger sig själva ett år eller mer för att analysera och testa marknader kan de få en mer robust bild av vilken typ av efterfrågetrender de kan förvänta sig när de startar butik eller lanserar produkter i nya länder eller regioner.

Faktorer som påverkar prognostisering och prognostisering

Silon är fiende till noggrann behovsplanering och prognostisering. För att vara så exakt och effektiv som möjligt kräver planering av försörjningskedjan att mycket olika delar av verksamheten kopplas samman i realtid och kontinuerligt bidra med data och insikter. När de är beväpnade med så mycket data som möjligt är efterfrågeprognosmakare bättre rustade att brottas med dessa faktorer:

Säsongsprognoser och lagerprognoser

Produkter som solskydd eller julgranar har en mycket uppenbar säsongsramp-up. Men säsongsvariationen kan också gälla allt som får kundernas beteende att förändras under året. Det skulle kunna handla om oväntade väderhändelser eller till och med något liknande pandemin, som fick människor att stanna hemma och vara inomhus mer än vad de normalt skulle gjort under sommarmånaderna.

Konkurrens i förhållande till prognostisering av efterfrågan

Dagens konkurrens i försörjningskedjan omformas av snabba förändringar i kundernas förväntningar, modernisering av branschen och införandet av AI-verktyg för affärsplanering. Företag rör sig snabbare för att leverera kortare produktlivscykler, responsivitet i realtid och mer personanpassade upplevelser – vilket ökar ribban för alla.

Samtidigt håller molnbaserade företagsnätverk och nästa generations planeringsplattformar på att bli standard, vilket ökar konkurrenstrycket i takt med att organisationer tävlar om att förbättra synlighet, smidighet och beslutsfattande. I denna miljö blir prognostisering av efterfrågan en kritisk differentiator: den hjälper företag att förutse marknadsförändringar, optimera resurser och svara mer intelligent än konkurrenterna.

Typer av varor och uppskattningar av efterfrågan

Behovsprognostisering kan variera kraftigt från produkt till produkt, även inom samma produktkategori. Till exempel kan efterfrågan på svarta t-shirts förändras och plötsligt börja överträffa efterfrågan på vita t-shirts. Tricket är inte att upptäcka att det ändrades, utan för att upptäcka varför det ändrades. Lifetime kundvärde, genomsnittligt ordervärde och produktinköpskombinationer varierar också mycket och ibland ändras plötsligt.

Med behovsprognosverktyg kan du bättre förstå och förutsäga dessa trender och deras orsaker. Detta hjälper företag att lära sig att anpassa, marknadsföra eller paketera objekt för att driva mer återkommande intäkter och bättre se hur en SKU påverkar eller driver efterfrågan på en annan.

Geografi

Traditionellt sett har många företag skött sig med endast ett fåtal regionala lager och distributionscenter som betjänar breda geografiska områden. Till stor del på grund av Amazoneffekten förväntar sig kunderna nu leveranser samma dag eller nästa dag. Detta innebär att företag har varit tvungna att sätta uppfyllandecentra över hela landet för att uppnå den närhet som krävs för dessa nya krav. Dessutom är detta inte längre enbart en utmaning för B2C. B2B-företag känner också i allt högre grad av leveranshastighetstryck.

Detta fenomen har orsakat enorma omvälvningar i traditionella prognosprocesser för efterfrågan. Där en gång planerare av försörjningskedjan bara hade att oroa sig för lagernivåer på ett fåtal platser, måste de nu upprätta korrekta buffertar och lagernivåer på ibland hundratals små distributionscenter. Och självklart leder detta till ökad risk och potentiell förlust. Det innebär också att yrkesverksamma inom behovsplanering är mer beroende än någonsin av molnanslutna försörjningskedjelösningar för att leverera intel och informerade realtidsdata för att hjälpa dem att vara supernoggranna med sina nu mindre och mer spridda lager.

Tre steg för att komma igång med behovsprognostisering

Här är tre enkla steg som hjälper dig att upprätta bra strategier för försörjningskedjeplanering och prognostisering av bästa praxis:

1. Låt prognostisering av efterfrågan bli vad den är. Prognostisering av efterfrågan är en viktig ryggrad i processen för planering av försörjningskedjan och ligger till grund för många andra processer. Det kan därför vara frestande för företag att låta prognostisering av efterfrågan bli en metod som är böjd och inkilad för att stödja olika andra planeringsfunktioner i försörjningskedjan. När den används korrekt har behovsprognosen ett tydligt syfte: den förutspår vad, hur mycket och när kunderna kommer att köpa. Andra funktioner i försörjningskedjan – som S&OP, lageroptimering och respons- och leveransplanering– ger kompletterande funktioner inom ett integrerat affärsplaneringssystem. Om dessa verktyg används för de specifika funktioner de har utformats för, kan behovsprognosverktyg komma igång med vad de gör bäst.
2. Behovsprognosprogram älskar data, data och mer data. När försörjningskedjetekniker – särskilt de som hanterar efterfrågan och lagerprognoser– drivs med AI och maskininlärning blir de bättre, mer exakta och mer insiktsfulla ju mer data du matar dem. Förlita dig inte bara på bakåtblickande data som tidigare försäljning eller tidigare produktprestanda. Titta på fler källor som nyheter, politik, sociala trender och kundinsikter. Idag behöver data inte vara linjära och enkla för att kunna analyseras effektivt. Moderna datahanteringsverktyg kan kuratera och bearbeta stora och komplexa dataset. Och AI och maskininlärning ger snabbhet och intelligens som inte bara möjliggör avancerad och prediktiv analys, utan också lär sig av erfarenheter och ackumulerad datainmatning.
3. Budget och planera därefter för att optimera behovsprognosen. Planering av försörjningskedjan kräver ett realistiskt och strategiskt tillvägagångssätt för att vara som bäst. Tidigare metoder och arbetsflöden är svåra att anpassa, och människor tenderar att motstå förändringar. Men i slutändan kan förbättrad behovsprognos och planering av försörjningskedjan öka lönsamheten och minska risker och förluster samtidigt som de som ingår i försörjningskedjan får en effektivare och effektivare arbetsupplevelse. Genom att tidigt öronmärka budgetar och teamresurser kan företag hjälpa till att stödja bättre inköp och en smidigare utbyggnad av sina optimeringsplaner för försörjningskedjan.

Mer konkurrenskraftig med prediktiv analys och behovsprognoser

Varje steg du tar mot den digitala omvandlingen av din försörjningskedja kommer dig mycket närmare den synlighet och effektivitet du behöver i dagens konkurrenskraftiga affärsklimat. Arbeta med chefer i försörjningskedjan och teamledare i hela verksamheten för att börja bryta ner silor och lära dig var de största riskerna kan gömma sig – liksom de största möjligheterna för lång- och kortsiktiga vinster. Prata sedan med din programvaruleverantör för att lära dig mer om att integrera lösningar för planering av försörjningskedjor i din verksamhet.