Vraagvoorspelling is een analytisch gebied dat probeert de behoeften van de consument te begrijpen en te voorspellen. Beslissingen over de toeleveringsketen optimaliseren door middel van bedrijfsketen- en bedrijfsbeheer. Vraagvoorspelling omvat kwantitatieve methoden, zoals het gebruik van historische verkoopgegevens en statistische methoden. Daarnaast kunnen analyses worden gebruikt bij productieplanning en voorraadbeheer, en soms bij het beoordelen van toekomstige capaciteitsvereisten en het nemen van beslissingen over het betreden van een nieuwe markt.
Wat is vraagvoorspelling
Dit is een proces waarbij historische verkoopgegevens worden gebruikt om verschillende schattingen van verwachte voorspellingen van de klantvraag te ontwikkelen. Voor bedrijven geeft dit analysecriterium informatie over de hoeveelheid goederen en diensten die klanten in de nabije toekomst zullen kopen. Kritische zakelijke aannames zoals:zoals omzet, winstmarge, cashflow, kapitaalkosten, risicobeperking, enz. kunnen ook vooruit worden berekend.
Typen
Vraagvoorspelling kan grofweg worden geclassificeerd op basis van het detailniveau dat rekening houdt met verschillende tijdsperioden en marktomvang.
Dit zijn de belangrijkste soorten behoeften die tegenwoordig het vaakst worden gebruikt:
- Passieve studie en vraagvoorspelling. Het wordt uitgevoerd voor stabiele ondernemingen met zeer conservatieve groeiplannen. Eenvoudige extrapolatie van historische gegevens wordt uitgevoerd met minimale aannames. Dit is een zeldzaam type prognose, beperkt tot kleine en lokale bedrijven.
- Actief leren. Het wordt uitgevoerd om een onderneming op te schalen en te diversifiëren met agressieve groeiplannen, in termen van marketingactiviteiten, uitbreiding van het productassortiment en rekening houdend met het werk van concurrenten en de externe economische omgeving.
- Voorspellingen op korte termijn. Het wordt uitgevoerd voor een kortere periode - van 3 tot 12 maanden. Dit perspectief houdt rekening met de seizoensstructuur en de impact van tactische beslissingen op de koopbehoeften.
- Voorspelling op middellange en lange termijn van de vraag van de bevolking. In de regel wordt het uitgevoerd voor een periode van 12 tot 24 maanden (36-48 in sommige bedrijven). De tweede optie bepa alt de planning van bedrijfsstrategieën, verkoop en marketing, kapitaaluitgaven, enzovoort.
Extern macroniveau
Dit type prognose is gericht op meerbrede marktbeweging, die direct afhankelijk is van de macro-economische omgeving. Het externe macroniveau wordt uitgevoerd om allerlei strategische bedrijfsdoelstellingen te beoordelen, zoals productuitbreiding, nieuwe klantsegmenten, technologische verstoringen, paradigmaverschuivingen in consumentengedrag en strategieën voor risicobeperking.
Interne bedrijfslaag
Zoals de naam al aangeeft, heeft dit type prognose niet langer betrekking op de externe activiteiten van het bedrijf, maar op die zoals de productcategorie, het verkoopteam of het productieteam. Deze items omvatten jaarlijkse handelsprognoses, kosten van verkochte goederen, netto-inkomsten, cashflow, enzovoort.
Voorbeelden van voorspellingen
Geef je wat praktische opties.
Topfabrikant kijkt naar de werkelijke verkoop van hun voertuigen in de afgelopen 12 maanden per model, motortype en kleurniveau. Op basis van de verwachte groei voorspelt hij de vraag op korte termijn voor de komende 12 maanden voor inkoop-, productie- en voorraadplanningsdoeleinden.
Het toonaangevende voedingsbedrijf kijkt naar de daadwerkelijke verkoop van zijn seizoensproducten zoals soepen en aardappelpuree in de afgelopen 24 maanden. De analyse van de vraagvoorspelling wordt uitgevoerd op het niveau van smaak en verpakkingsgrootte. Vervolgens wordt op basis van het marktpotentieel een analyse gemaakt voor de komende 12-24 maanden voor de aanvoer van belangrijke ingrediënten, zoals tomaten, aardappelen, enzovoort, enook voor capaciteitsplanning en beoordeling van omverpakkingen.
Het belang van misrekeningen vooraf
Het concept van vraagvoorspelling is het kernbedrijfsproces waarrond de strategische en operationele plannen van een bedrijf worden ontwikkeld. Op basis van analyses worden bedrijfsplannen voor de lange termijn gevormd. Deze omvatten financiële planning, verkoop en marketing, beoordeling en prognose van de vraag, risicobeoordeling enzovoort.
Tactische strategieën op korte tot middellange termijn, zoals prefabricage, maatwerk, contractproductie, planning van de toeleveringsketen, netwerkbalancering enzovoort, zijn gebaseerd op prestaties. Vraagvoorspelling faciliteert ook belangrijke managementactiviteiten. Het biedt inzicht in prestatie-evaluaties, slimme toewijzing van middelen in krappe ruimtes en bedrijfsuitbreiding.
Het is belangrijk om te weten welke methoden voor vraagvoorspelling zijn.
Een van de belangrijkste stappen in het proces is het kiezen van de juiste methode. Ze kunnen worden toegepast met behulp van kwantitatieve of kwalitatieve vraagvoorspellingstechnieken. Bekijk ze in meer detail.
Marketingonderzoek
Dit is het belangrijkste werkgebied, dat de specifieke stand van zaken met een bepaald product weerspiegelt. Deze techniek voor het voorspellen van de vraag naar marktwaardering voert individuele klantonderzoeken uit om potentiële gegevens te genereren. Deze tests hebben meestal de vorm van vragenlijsten die rechtstreeks vragen om persoonlijke, demografische, voorkeurs- en economische informatie van eindgebruikers.consumenten.
Omdat dit soort onderzoek gebaseerd is op een aselecte steekproef, moet voorzichtigheid worden betracht in termen van regio's, locatie en demografie van de eindklant. Dit type activiteit kan handig zijn voor producten waar weinig tot geen vraag naar is.
Trendvoorspellingsmethode
Het kan effectief worden toegepast op ondernemingen met een lange geschiedenis van verkoopgegevens, zoals meer dan 18-24 maanden. Deze historische informatie genereert een "tijdreeks" die eerdere transacties en verwachte vraag naar een bepaalde productcategorie onder normale omstandigheden weergeeft met behulp van plotten of kleinste kwadraten.
Barometrische
Deze vraagvoorspellingsmethode is gebaseerd op het principe van het vastleggen van gebeurtenissen in het heden voor de toekomst. In het proces van vraaganalyse wordt dit bereikt door statistische en economische indicatoren te analyseren. Voorspellers gebruiken in de regel grafische analyse. Een voorbeeld van vraagprognose is de Leading-serie, Concurrent-serie of Lagging-serie.
Econometrische analyse
Het maakt gebruik van autoregressieve geïntegreerde voortschrijdende gemiddelden en complexe wiskundige vergelijkingen om verbanden te leggen tussen de vraag en de factoren die daarop van invloed zijn. De formule is afgeleid en verfijnd om een betrouwbare historische weergave te bieden. De voorspelde waarden van de beïnvloedende variabelen worden ingevoegd in de vergelijking om te creërenvoorspellingen.
Er zijn verschillende modellen voor vraagvoorspelling. Er kan bijvoorbeeld een aangepast schema worden ontwikkeld op basis van specifieke zakelijke vereisten of een productcategorie. Een dergelijk model is een uitbreiding of combinatie van verschillende kwalitatieve en kwantitatieve methoden. De taak van het ontwerpen van een aangepast circuit is vaak repetitief, gedetailleerd en op ervaring gebaseerd. Het kan worden ontwikkeld door geschikte software voor vraagbeheer te implementeren.
Tijdreeksanalyse
Wanneer historische gegevens beschikbaar zijn voor een product en trends duidelijk zijn, hebben bedrijven de neiging om een tijdreeksanalyse-aanpak te gebruiken om de vraag te voorspellen. Het is handig voor het identificeren van seizoensfluctuaties, cyclische patronen en belangrijke verkooptrends.
De tijdreeksbenadering wordt het meest effectief gebruikt door gevestigde bedrijven die meerdere jaren aan gegevens hebben om mee te werken en relatief stabiele trendpatronen.
Het vraagvoorspellingssysteem is gebaseerd op simulatie. Het causale model is het meest complexe instrument voor bedrijven omdat het specifieke informatie gebruikt over relaties tussen variabelen die de marktvraag beïnvloeden, zoals concurrenten, economische kansen en andere sociale factoren. Net als bij tijdreeksanalyse zijn historische gegevens de sleutel tot het maken van een causale modelvoorspelling.
Een ijsbedrijf kan de analyse bijvoorbeeld baseren op:historische verkoopgegevens, marketingbudget, promotionele activiteiten, eventuele nieuwe ijssalons in hun gebied, de prijzen van hun concurrenten, het weer, de algemene vraag in hun gebied, zelfs het lokale werkloosheidscijfer.
Voorspelling van seizoensinvloeden en trends
Deze term verwijst naar schommelingen in de vraag die zich op bepaalde tijden en periodiek voordoen (zoals feestdagen). Trends kunnen op elk moment optreden en wijzen op een algemene gedragsverandering (zoals een toename van de populariteit van een bepaald product).
Succesvolle vraagvoorspelling is geen eenzijdige taak. Dit is een continu proces van testen en leren dat:
- Genereer proactief vraag door de klantenservice, het productaanbod, de verkoopkanalen en meer te optimaliseren.
- Zorg voor een intelligente en flexibele vraagrespons door het gebruik en de toepassing van geavanceerde analyses.
- Werk aan het verminderen van systematische fouten.
Een goede manier om de vraag te voorspellen, is te anticiperen op wat klanten in de toekomst van een bedrijf zullen verwachten. Daarom kan de ondernemer voorraden en middelen voorbereiden om aan deze behoeften te voldoen.
Automated Demand Forecasting stap is de eliminatie van groeigiswerk.
Met analyse kunt u uw retentie- en andere bedrijfskosten verlagen wanneer u ze niet nodig hebt. Zo kunnen piekperioden worden opgevangen wanneer ze zich voordoen.
Traditionele methoden voor handmatige manipulatie en gegevensinterpretatie voor prognosesvraag onpraktisch voor bedrijven die te maken hebben met snel veranderende klant- en marktverwachtingen. Willen organisaties echt wendbaar zijn in hun datagestuurde besluitvorming, dan moet vooruitdenken in re altime plaatsvinden. Het betekent het gebruik van technologie om de klus te klaren.
De vraagprognosefunctie van TradeGecko gebruikt bijvoorbeeld belangrijke verkoop- en voorraadgegevens om patronen te bepalen. Krijg informatie over toekomstige behoeften op het geselecteerde detailniveau per product, variant, locatie, enzovoort.
Het vraagprognosesysteem activeert ook automatische voorraadwaarschuwingen met aanbevolen wijzigingen in bestellingen en hoeveelheden op basis van analyses. Met andere woorden, een ondernemer kan weten wanneer hij de voorraad opnieuw moet ordenen en datagestuurde zakelijke beslissingen moet nemen zonder handmatige prognoses te hoeven maken. Dit betekent meer efficiëntie en tijdwinst, twee zaken die essentieel zijn voor het succes van elk bedrijf.
Betekenis van voorspellingen
Berekening vooraf speelt een cruciale rol bij het runnen van elk bedrijf. Dit helpt de organisatie de risico's van bedrijfsactiviteiten te verminderen en belangrijke beslissingen te nemen. Vraagvoorspelling geeft ook inzicht in kapitaalinvesteringen en regelgeving voor organisatie-uitbreiding.
Het belang van analyse wordt in de volgende paragrafen getoond:
1. Voltooi taken. Het is duidelijk dat elke business unit begint met vooraf bepaalde doelen. Analytics helpen bij het bereiken ervan. De organisatie evalueert de vraagprognose voor diensten in de markt en is op weg om de doelstellingen te bereiken.
Een organisatie heeft zich bijvoorbeeld als doel gesteld om 50.000 eenheden van haar producten te verkopen. In dit geval zal het de vraag naar dit product voorspellen. Als het laag is, zal de organisatie corrigerende maatregelen nemen zodat het doel kan worden bereikt.
2. Het opstellen van de begroting. Speelt een beslissende rol bij de totstandkoming ervan door het inschatten van kosten en verwachte inkomsten. Een organisatie voorspelde bijvoorbeeld dat de vraag naar zijn product, die wordt geschat op 10 roebel, 100 duizend eenheden zou zijn. In dit geval is het totale verwachte inkomen 10100.000=1 miljoen. Met vraagprognoses kunnen organisaties dus hun budget berekenen.
3. Stabilisering van werkgelegenheid en productie. Helpt een organisatie bij het beheersen van haar HR-activiteiten. Volgens de voorspelde vraag naar producten helpt planning om verspilling van middelen van de organisatie te voorkomen. Het stelt het ook in staat om gekwalificeerd personeel in te huren. Als een organisatie bijvoorbeeld een toename van de vraag naar haar producten verwacht, kan ze extra arbeid gebruiken om aan de toegenomen vraag te voldoen.
4. Groeiende bedrijven. In dit geval wordt aangenomen dat vraagvoorspelling helpt bij de beslissing om het bedrijf uit te breiden. Als de verwachte stroom naar producten hoger is, kan de organisatie plannenverdere uitbreiding. Als de vraag naar producten naar verwachting zal dalen, kan het bedrijf de investeringen in het bedrijf verminderen.
5. Managementbesluitvorming. Helpt bij het creëren van wereldwijde regelgeving zoals fabriekscapaciteit, grondstofvereisten en het garanderen van de beschikbaarheid van arbeid en kapitaal.
6. Prestatie-evaluatie. Helpt bij het corrigeren van taken en methoden om ze op te lossen. Als er bijvoorbeeld minder vraag is naar de producten van een organisatie, kan deze corrigerende maatregelen nemen en een hoger niveau halen door de kwaliteit van haar producten te verbeteren of door meer uit te geven aan advertenties.
7. Ondersteuning van de overheid. Stelt de overheid in staat import- en exportactiviteiten te coördineren en internationale handel te plannen.
8. Doelstellingen voor vraagprognose. Analyse is een belangrijk onderdeel van zakelijke besluitvorming. Deze doelen zijn onderverdeeld in korte en lange termijn. De eerste omvatten de volgende criteria:
- Opstellen van productiebeleid. Vraagvoorspelling helpt bij het beoordelen van toekomstige grondstofbehoeften, zodat een regelmatige aanvoer van producten kan worden gehandhaafd. Het maakt ook een maximaal gebruik van middelen mogelijk, aangezien de activiteiten worden gepland op basis van prognoses. Aan de behoeften van menselijke hulpbronnen kan ook gemakkelijk worden voldaan door middel van analyses.
- Formulering van prijsbeleid. Verwijst naar een van de belangrijkste taken van vraagprognose. De organisatie stelt prijzen vast voor haar producten, gericht op de behoeften van de markt. Als de economie bijvoorbeeld in een depressie of recessie terechtkomt, zal de vraagv alt op producten. In dit geval stelt de organisatie lage prijzen voor haar producten.
- Verkoopcontrole. Helpt bij het stellen van verkoopdoelen, die als basis dienen voor prestatie-evaluatie. De organisatie maakt vraagprognoses voor verschillende regio's en stelt strategieën voor elk van hen op.
- Organisatie van financiering. Het is wel verstaan dat de monetaire behoeften van de onderneming worden geschat met behulp van vraagprognoses. Dit helpt bij het verstrekken van de juiste liquiditeit aan de organisatie.
Lange termijn doelen zijn onder meer:
- Keuze van productiecapaciteit. Het is duidelijk dat de organisatie door middel van vraagvoorspelling de grootte van de fabriek kan bepalen die nodig is voor de productie. Het moet voldoen aan de verkoopvereisten van de onderneming.
- Plannen voor de lange termijn. Het impliceert dat de berekening van vraagvoorspelling ook in dit aspect helpt. Als de geplande vraag naar de producten van een organisatie bijvoorbeeld hoog is, kunnen klanten investeren in verschillende uitbreidings- en ontwikkelingsprojecten.
- Beïnvloedende factoren. Vraagvoorspelling is een proactief proces dat helpt bepalen welke producten nodig zijn, waar, wanneer en in welke hoeveelheden. Er zijn een aantal factoren die deze parameter beïnvloeden.
Producttypes
Goederen kunnen producten van de fabrikant, consumptiegoederen of diensten zijn. Bovendien kunnen ze nieuw of doorverkocht zijn. Gevestigde producten zijn producten die al op de markt zijn. En de nieuwe zijn degenen die nog niet zijn geïntroduceerdte koop.
Informatie over vraag en concurrentieniveau is alleen bekend voor gevestigde producten, omdat het moeilijk is om de vraag naar nieuwe producten te berekenen. Daarom is de prognose voor verschillende soorten goederen anders.
In een zeer competitieve markt hangt de vraag naar producten af van het aantal concurrenten dat op dit moment bestaat. Bovendien is er altijd het risico dat er nieuwe deelnemers verschijnen. In dit geval wordt het zelfs nog moeilijker om iets te voorspellen.
De prijs van een product is de belangrijkste factor die rechtstreeks van invloed is op het proces van vraagprognose. Elke analytische activiteit van organisaties is sterk afhankelijk van veranderingen in hun prijsbeleid. In een dergelijk scenario is het moeilijk om een perfect nauwkeurige vraag naar producten te berekenen.
De stand van de techniek is ook een belangrijke factor bij het verkrijgen van betrouwbare vraagprognoses. Bij snelle technologische veranderingen kunnen bestaande uitvindingen of typische producten achterhaald raken. Zo neemt de vraag naar diskettes sterk af met de komst van cd's en verschillende stations om gegevens op een computer op te slaan. Met voortdurend evoluerende technologie is het moeilijk om de vraag naar bestaande producten in de toekomst te voorspellen.
Het economisch standpunt speelt een belangrijke rol bij het verkrijgen van vraagprognoses. Als er bijvoorbeeld een positieve ontwikkeling in de economie is, zullen de analyses van elk bedrijf ook positief zijn.
