Evnen til å forutsi etterspørselen for forsyningskjeden din er avgjørende for lagerstyring og for å oppnå salgsmål. Kvalitativ prognose handler om data. Data forteller deg hva som selger hvor og med hvilke marginer. Data kan komme fra bedriftens historie med salg og varelager samt eksterne faktorer (som markedstrender).
Følg disse tipsene for å forberede deg på å forutsi etterspørselen nøyaktig:
- Samle masse data
- Be om hjelp
- Vet hvor data kommer fra
- Bruk en etterspørselsprognoser
Jo flere historiske og nåværende data du kan gi for prognosen din, jo bedre. Det er greit å be om hjelp til å samle inn og analysere denne informasjonen. Å forstå hvor dataene kommer fra, hvilke leverandører, hvilke butikker, etc., vil hjelpe enormt med å lage nøyaktige prognoser. Dette kan gjøres for hånd ved hjelp av regneark, men en etterspørselsprognoser fremskynder prosessen.
4 trinn til en kvalitativ prognose av etterspørselen i forsyningskjeden
Vi har dekket tips for å utarbeide etterspørselsprognosen i forsyningskjeden. Det er fire viktige hensyn for å få en nøyaktig prognose for lagerstyring. Disse inkluderer:
- Sette mål
- Samle data
- Dataanalyse
- Justeringer
Sette mål
All denne informasjonsinnsamlingen er utmerket, men la oss ta et steg tilbake. Du må ha et mål. Denne datainnsamlingen hjelper ikke hvis vi ikke forstår hva vi ønsker å oppnå gjennom analysen. t. Å sette mål er det første trinnet for å få i gang etterspørselsprognosen og gi en måling av suksess.
Du kan heller ikke bestemme prognosen nøyaktig fordi du ikke har noe å sammenligne. Du må ha en ide om hva du vil selge for å vite om virksomheten din lykkes eller ikke. Mål kan være å øke salget, redusere overhead, øke fortjenestemarginer og mer. Enhver del av virksomheten du ønsker å måle og forbedre er et forretningsmål.
Mål må være SMARTE. Mål som er SMARTE har spesifikke parametere de måles etter. Disse målene anses som vellykkede når hvert element i SMART er oppnådd. Disse målene er:
- Spesifikk
- Målbare
- oppnåelig
- Relevant
- Tidsbestemt
Spesifikk
Spesifikke mål er veldig godt utformet. Vi kan ikke bare si at kategorien hundemat må tjene mer penger neste kvartal. Hvor mye mer? $1? $100? $10 000? Produksjonskostnadene må reduseres for å øke lønnsomheten. Hvor mye?
Målbare
Du kan ikke vite om du nærmer deg målene dine hvis du ikke kan måle dataene som kommer inn. Det er alle slags datapunkter som kan måles. Økt salg av en bestemt kategori av varer, noe som reduserer kostnadene for forsyninger.
oppnåelig
Mål er flotte, men hvis de er banebrytende mål, er sjansene for å treffe små til ingen. Det er flott å ha høye eller strekke mål, men sørg for at de også er realistiske. Hva som er realistisk er forskjellig for forskjellige mennesker. Sørg for at alle er enige i hva målet er og er komfortabel med at målet er oppnåelig.
Relevant
Kvalitativ prognose fungerer bare hvis målet er relevant for formålet. Dette er viktig fordi det kan være flere mindre mål som fører til ett større mål. Planen må ha betydning for teamet som jobber for det, og være relevant for virksomheten og den enkelte.
Tidsbestemt
Til slutt bør et godt mål være tidsbestemt. Hver bedrifts mål er å tjene mer penger. Hvor mye mer? Hvor lang tid vil det ta? Husk å være realistisk, sett en frist for å tjene , og gjør pengebeløpet til en del av målet (som tar oss tilbake til "S").
Samle data
Datainnsamling er den største delen av å lage en nøyaktig prognose for etterspørselen i forsyningskjeden. Det kan være lett å gå seg vil. Ha derfor et team som er ansvarlig for denne oppgaven. Ikke bare vil du ha historiske data for salg, forsyningstilgjengelighet og inventar, men du må også vurdere eksterne faktorer som markedsforhold og forskning.
Dataanalyse
Historiske data er en historie om hva bedriften din har gjort. Den viser mønstre i salg, tapt inventar, forsyningstilgjengelighet og mer. Det kan gi hemmeligheter og innsikt i fortjeneste, tap, kundekrav, sesongmessige salgstopper (eller tapte muligheter).
Dataanalyse kan gjøre deg gal hvis du lar det. Ett scenario fører til et annet, og hva-om-analyse kan bli banebrytende for din eksistens. Fokuser på mønstre i dataene for å se hvor etterspørselstopper oppstår.
Det kan være fint å skrive ned noen spørsmål om hva du vil bruke dataene til å finne før du går inn i analysen. Å bruke kalkulatorer for etterspørselsprognose bidrar til å gjøre prosessen enklere og mindre tidkrevende. Programvare hjelper effektivt med denne prosessen. Så overlat alle hva hvis til datamaskinen for å forutsi etterspørselen i forsyningskjeden slik at du kan fokusere på virksomheten din.
Justeringer
Å forstå dataene dine hjelper deg med å forutsi kvalitative prognoser for fremtiden. Du kan ikke se hvor du skal uten å se hvor du har vært. Du kan heller ikke gjøre opp for tapte muligheter uten å justere prognosen. Justeringer vil være nødvendige for nøyaktig å angi lagerstyringspolicyene dine for å forutsi etterspørselen i forsyningskjeden mer nøyaktig og må vurderes regelmessig.
Bedre kvalitativ prognoser med Blue Ridge Global
Å forutsi etterspørselen i forsyningskjeden trenger ikke å være komplisert eller arbeidskrevende. Å sette SMART-mål hjelper deg med å holde deg på sporet og kan hjelpe deg med å fange de tidligere tapte mulighetene. Dataanalyse trenger ikke å overvelde deg.
Justeringer er bare et klikk unna når du har en kvalitativ prognose med Blue Ridges etterspørselsplanleggingsprogramvare . Vår fullt konfigurerbare plattform for forsyningskjedeadministrasjon tilbyr en skybasert tjeneste for å hjelpe deg med å holde deg på toppen av beholdningen din og fortsatt møte kundenes forventninger. Vi hjelper deg å ta informerte beslutninger tidligere, slik at du ikke går glipp av den neste muligheten til å øke fortjenesten.
Ikke gå glipp av en ny mulighet til å la etterspørselsprognoser for forsyningskjeden din fungere for deg. Sett vår AI og maskinlæring i arbeid slik at du kan fokusere på det som er viktig i virksomheten din, kundene dine. Be om en live demo , eller kontakt oss gjerne med spørsmål.
