Demand Forecasting verwijst naar het maken van schattingen over de toekomstige klantvraag met behulp van historische data en andere (markt)informatie. Een goede vraagvoorspelling geeft bedrijven waardevolle informatie over hun potentieel in de huidige markt en andere markten, zodat managers weloverwogen beslissingen kunnen nemen over bijvoorbeeld optimale prijzen, groeistrategieën, planning van personeel, indeling van assortimenten en marktpotentieel. Zonder vraagvoorspelling lopen bedrijven het risico inaccurate beslissingen te nemen over hun producten en doelmarkten.
Er zijn een aantal redenen waarom demand forecasting een belangrijk proces is voor bedrijven:
- Het stelt bedrijven in staat om hun voorraden beter te optimaliseren, de omzet te verhogen en de kosten te verlagen.
- Het geeft inzicht in de aankomende cashflow, wat betekent dat bedrijven nauwkeuriger kunnen budgetteren om leveranciers en andere operationele kosten te betalen.
- Anticiperen op de vraag betekent weten wanneer er extra (flexibel) personeel moet worden ingezet om de activiteiten tijdens piekuren soepel te laten verlopen.
Verschillende types forecasting
Demand Forecasting wordt in de wetenschap al veel langer toegepast. Er zijn veel theorieën en methoden beschikbaar om verschillende soorten vraagpatronen in kaart te brengen. Ze hebben echter één ding gemeen: ze werken niet allemaal even goed in dezelfde situatie. Hieronder een aantal types forecasting op volgorde van eenvoudigheid:
Kwalitatieve forecasting
Kwalitatieve forecasttechnieken worden gebruikt wanneer er niet veel data beschikbaar is om mee te werken, zoals voor een relatief nieuw bedrijf of wanneer een product op de markt wordt geïntroduceerd. In dit geval worden andere informatie, zoals meningen van experts, marktonderzoek en vergelijkende analyses gebruikt om kwantitatieve schattingen van de vraag te vormen.
Tijdsreeks
Wanneer historische data beschikbaar is voor een product of productlijn en trends duidelijk zijn, gebruiken bedrijven de tijdreeksanalyse voor vraagvoorspelling. Een tijdreeksanalyse is handig voor het identificeren van seizoensfluctuaties in de vraag, cyclische patronen en belangrijke verkooptrends. De analyse van tijdreeksanalyses wordt het meest effectief gebruikt door bedrijven die over een aantal jaren aan data beschikken om hier vanuit stabiele trendpatronen te ontdekken.
Causale modellen
Het causale model is de meest geavanceerde en complexe methode voor bedrijven, omdat het specifieke informatie gebruikt over relaties tussen variabelen die van invloed zijn op de vraag in de markt, zoals concurrenten, promoties, economische trends, seizoensfluctuaties en het weer. Net als bij analyses van tijdreeksen is historische data van cruciaal belang voor het maken van een voorspelling van een oorzakelijk verband. Door rekening te houden met al deze factoren kan dit model wel een hogere accuraatheid van voorspelling realiseren dan de voorgaande twee methodes.
Een ijsverkoper zou bijvoorbeeld een oorzakelijk voorspellingsmodel kunnen maken door te kijken naar factoren zoals hun historische data, marketingbudget, promotieactiviteiten, nieuwe concurrenten in het gebied, de prijzen van hun concurrenten, het weer, de algehele vraag naar ijs in de regio, en zelfs het lokale werkloosheidscijfer.
Demand Forecasting is een goede manier om te anticiperen op wat klanten in de toekomst van je bedrijf vragen, zodat voorraden, promoties, assortimenten en andere resources kunnen worden voorbereid om aan de vraag te voldoen. Door de vraag te voorspellen, kun je de operationele kosten verminderen wanneer ze niet nodig zijn, terwijl je ervoor zorgt dat je goed voorbereid bent om piekperioden te verwerken wanneer ze zich voordoen. Het resultaat? Een betere klantervaring, gestroomlijnde activiteiten en verbeterde verkoopprestaties.
Vragen over Demand Forecasting?
Arian Oosthoek
Co-Host Big Data Community
Arian Oosthoek is co-founder van E-Tail Genius en helpt bedrijven door middel van het toepassen van AI-technologie op klantdata nieuwe inzichten te genereren die hun omzet te verhogen, winstmarges te vergroten en snel te reageren op de dynamische klantvraag.
Recent Comments