Varaston ennustaminen: 8 vaiheen opas & parhaat käytännöt
Jospa sinulla olisi kristallipallo, joka voisi kertoa sinulle täydelliset varastomäärät, verkkokaupan pyörittäminen olisi lastenleikkiä.
Sen sijaan parhaiten myyvät tuotteesi ovat loppu juuri ennen juhlapyhiä, kun taas varastosi pursuaa tuotteita, jotka lepäävät pölyisillä hyllyillä.
Ongelma on selvä — tarvitset paremman lähestymistavan varaston ennustamiseen.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Ratkaisu on tässä. Tästä blogikirjoituksesta löydät vaiheittaisen oppaan ja luettelon parhaista käytännöistä, jotka auttavat sinua juuri siinä.
Mitä varaston ennustaminen on?
Varaston ennustaminen tarkoittaa varastotasojen optimoinnin ennakointia asiakkaiden kysynnän perusteella tiettynä ajanjaksona. Se on jatkuva prosessi, josta käytetään yleisesti myös nimitystä kysynnän suunnittelu.
Tässä on syy siihen, miksi kaltaisesi verkkokauppayritykset voivat hyötyä tarkemmista ennusteista:
Parempi varaston ennustaminen antaa sinulle paremman varastonhallinnan.
Kun varastossa on juuri sopiva määrä tuotteita, kohtaat epätodennäköisemmin varastojen loppumisia ja ylivarastointitilanteita, jotka ovat juuri niitä syitä, joiden vuoksi vähittäiskauppayritykset kärsivät arviolta 1,77 biljoonan dollarin tappiot vuonna 2023.
Kun pidät varastoennusteesi mahdollisimman tarkkana, vältät pääoman sitoutumisen tai asiakaskokemuksen heikentymisen.
Varaston ennustamisen haasteet
Varastotasojen tarkka ennustaminen voi säästää yrityksellesi omaisuuden, mutta se ei ole ongelmatonta haasteiden vuoksi.
Yleisimmät haasteet ovat:
- Epävarman kuluttajakysynnän käsittely. Aiemmat myyntitiedot eivät yksin riitä optimaalisten varastotasojen ennustamiseen, koska ne eivät huomioi epävarmuutta.
- Kausittaisten trendien hallinta. Kausittaiset ennustemallit edellyttävät vaihteluiden, kuten myynnin vaihteluiden ja kampanjoiden vaikutusten, huomioimista.
- Ennustamisen yhdistäminen toimitusketjun hallintaan. Toimittajien viivästykset, taloudellinen epävakaus ja muut häiriöt aiheuttavat epävarmuutta toimituksiin. Siksi 51 % yrityksistä aikoo tehdä yhteistyötä toimittajien kanssa ennustaakseen kysyntää tarkasti.
- Tietojen tarkkuuden varmistaminen. Havaitsematta jääneet tietojen laatuongelmat vaikuttavat 47 prosenttiin päätöksentekijöistä. Virheellisiin tietopisteisiin perustuvat ennusteet voivat johtaa sopimattomiin varastotasoihin, asiakastyytyväisyyden heikkenemiseen ja operatiivisen tehokkuuden laskuun.
- Markkinatrendeihin ja kuluttajakäyttäytymiseen sopeutuminen. Kysynnän vaihtelu voi aiheuttaa merkittäviä poikkeamia ennustetuista arvoista. Tällaisissa tilanteissa saatat joutua investoimaan monipuolisiin ja paljon resursseja vaativiin ennustusmenetelmiin.
Näiden haasteiden hallinta tarkentaa varastoennusteitasi, mikä johtaa sujuvampaan toimintaan ja vahvempaan asemaan markkinoilla.
5 yleistä varaston ennustamismenetelmää
Vaistonvaraisiin päätöksiin luottaminen voi altistaa yrityksesi varastotietojen epätarkkuuksille ja tehottomuudelle.
Vaikka intuitiosi on arvokas ja kokemuksen muovaama, se on silti altis vinoumille.
Yhdistämällä sen näihin kysynnän ennustamismenetelmiin voit tehdä varastoennusteistasi objektiivisempia ja luotettavampia.
Tässä on 5 varaston ennustamismenetelmää:
| Ennustemenetelmä | Kuinka se toimii |
|---|---|
| MÄÄRÄLLINEN ENNUSTAMINEN | ---- |
| Aikasarja-analyysi | Analysoi historiallisia tietoja myyntitrendien ja kausivaihtelun havaitsemiseksi. |
| Regressioanalyysi | Ennustaa tulevaa kysyntää muuttujien välisten suhteiden avulla. |
| Taloudellinen tilauserä (EOQ) | Laskee sopivan varastomäärän kustannusten minimoimiseksi. |
| LAADULLINEN ENNUSTAMINEN | ---- |
| Markkinatutkimus | Arvioi kuluttajien mieltymyksiä ja markkinaolosuhteita. |
| Delphi-menetelmä | Kerää asiantuntijoiden mielipiteitä toistuvien kyselyiden avulla. |
| Asiantuntija-arvio | Perustuu alan asiantuntijoiden perusteltuihin ennusteisiin. |
| YHDISTETTY ENNUSTAMINEN | ---- |
| Kysynnän tunnistaminen | Muokkaa ennusteita reaaliaikaisten tietojen avulla. |
| Yhteistyöhön perustuva suunnittelu, ennustaminen ja täydentäminen (CPFR) | Tekee yhteistyötä toimitusketjun kumppaneiden kanssa yhteisten ennusteiden tarkkuuden parantamiseksi. |
| TRENDIEN ENNUSTAMINEN | ---- |
| Pitkän aikavälin ennustaminen | Sisältää yleisiä tekijöitä, kuten asiakkaiden käyttäytymiseen vaikuttavia sosiaalisia tai kulttuurisia trendejä. |
| Lyhyen aikavälin ennustaminen | Ottaa huomioon kausittaiset trendit. |
| GRAAFINEN ENNUSTAMINEN | Muodostaa graafisen esityksen historiallisista myyntitiedoista markkinatrendien ja myyntimallien tarkastelemiseksi. Se voi olla viivakaavio, histogrammi tai ympyräkaavio. |
Varaston ennustamisen mittarit ja kaavat
Mittareiden avulla voit mitata ennusteesi suorituskykyä suhteessa tavoitteisiin tai standardeihin. Niiden tarkoitus on tukea parempaa pitkän aikavälin suunnittelua ja strategiaa.
Tämän pikaoppaan avulla voit määrittää varaston mittarit ja kaavat, joita voit käyttää arvioidessasi varaston suunnittelustrategioita.
| Mittari | Määritelmä | Kaava |
|---|---|---|
| Varaston kiertonopeus | Kuinka usein varasto myydään tietyn ajanjakson aikana; alhainen suhdeluku viittaa ylivarastoon | Myytyjen tuotteiden kustannus (COGS) / Keskimääräinen varasto |
| Myyntinopeus (kuukausittain) | Myynnin nopeus, jossa loppuunmyynnit on otettu huomioon | (365 päivän myynti / varastossa olevien päivien määrä 365 päivän aikana) x 30 päivää |
| Varaston riittävyys päivinä (DSI) | Kuinka kauan varastosi myymiseen kuluu | (Keskimääräinen varasto / COGS) × 365 |
| Palvelutaso | Ajallaan toimitettujen asiakastilausten prosenttiosuus | (Toimitettujen tilausten määrä / Tilausten kokonaismäärä) × 100% |
| Loppuunmyyntiaste | Varastossa olemattomien tuotteiden vuoksi täyttämättä jääneiden tilausten prosenttiosuus | (Loppuunmyyntien määrä / Tilausten kokonaismäärä) × 100% |
| Taloudellinen tilauserä (EOQ) | Optimaalinen ostettava yksikkömäärä, jolla kokonaiskustannukset ovat pienimmillään | √2DS/H, jossa:D = vuotuinen kysyntä yksikköinäS = tilauskustannus ostokertaa kohdenH = vuotuinen varastointikustannus yksikköä kohden |
| Tilauspiste | Varastotaso, joka käynnistää täydennyksen | (Keskimääräinen päivittäinen käyttö × toimitusaika) + varmuusvaraston yksiköt |
| Varmuusvarasto | Loppuunmyyntien estämiseksi pidettävä puskurivarasto | (Suurin päivittäinen käyttö × pisin toimitusaika) - (Keskimääräinen päivittäinen käyttö × keskimääräinen toimitusaika) |
| Keskimääräinen absoluuttinen poikkeama (MAD) | Ennustevirheiden keskimääräinen suuruus; pienempi MAD tarkoittaa tarkempia ennusteita | ∑(Ennustettu arvo−Todellinen arvo) |
| Keskimääräinen neliövirhe (MSE) | Laskee neliöityjen virheiden keskiarvon suurempien virheiden korostamiseksi | ∑(Ennustettu arvo−Todellinen arvo)^2 / N |
Kun nämä vertailuarvot on määritetty, voimme siirtyä varsinaiseen ennustamisprosessiin.
Näin ennustat varaston tarpeen vaihe vaiheelta
Riippumatta siitä, käytätkö kynää ja paperia vai huippuluokan ohjelmistoa, varaston ennustaminen perustuu aina samoihin perusvaiheisiin, sillä tarvitset samat elementit toimimaan yhdessä.
Tässä on toimintamalli:
1. Kerää historialliset myyntitiedot
Varaston ennustamisessa et voi katsoa eteenpäin katsomatta taaksepäin.
Myyntihistoriasi näyttää varastosi liikkeet ja antaa sinulle tietoa tärkeistä tekijöistä, kuten tuotteiden suorituskyvystä.
Verkossa toimivan merenelävien vähittäismyyjän Lobster Orderin perustaja Matt Bellerose kertoi, kuinka tehokasta tämänkaltaisten tietojen arviointi on:
Aiemman myyntidatan avulla olemme vähentäneet ylivarastointia keskimäärin 15 %.
Kuinka kauas taaksepäin sinun siis täytyy katsoa?
Yleinen näkemys on, että vähintään kaksi vuotta. Näin sinulla on riittävästi aikaa nähdä, miten tuotteesi menestyvät markkinoilla eri vuodenaikoina.
Voit kerätä nämä tiedot eri järjestelmistä, kuten verkkokauppa-alustoiltasi ja CRM-ohjelmistostasi.
2. Analysoi myyntitietosi
Olet koonnut kattavan ja tarkan tietoaineiston – hienoa!
Seuraavaksi sinun on tutkittava sitä tarkasti löytääksesi aiempaan suorituskykyysi vaikuttaneet mallit, trendit ja poikkeamat.
Aloita tekemällä luettelo tarvitsemistasi tiedoista. Hyviä tarkkailukohteita ovat:
- Tuotteen elinkaaren vaiheet. Ymmärrä tuotteen koko markkinaelinkaari seuraamalla sen suorituskykyä lanseerauksesta taantumiseen.
- Kausivaihtelu. Tutki myyntimalleja, jotka vaihtelevat vuodenajan tai tiettyjen ajankohtien mukaan.
- Myynninedistämisen vaikutukset. Analysoi alennusten tai erikoistarjousten vaikutusta asiakkaiden kysyntään.
- Tuotteiden loppuminen varastosta. Seuraa, kuinka usein ja milloin tuotteita ei ole ollut saatavilla.
Nämä yksityiskohtaiset arvioinnit voivat auttaa sinua tunnistamaan, mitkä tuotteet menestyvät hyvin (tai huonosti) tiettyinä ajankohtina, jotta tiedät, milloin ja mitä tuotteita kannattaa hankkia varastoon.
3. Valitse sopivin ennustemenetelmä
Aiemmin puhuimme erilaisista ennustetekniikoista sekä siitä, että jokaisella niistä on omat vahvuutensa ja heikkoutensa.
Juuri tästä syystä lävistyskoruja verkossa myyvän BodyArtFormsin toimitusjohtaja Amanda Bunch käyttää yhdistelmämenetelmää:
Kokemukseni mukaan määrällisillä menetelmillä on etunsa, kuten se, että voit tehdä päätöksiä tosiasioiden ja lukujen perusteella (kunhan ne ovat tarkkoja), ja tunnet yleensä olosi varmemmaksi päätöksesi suhteen.
Toisaalta laadullinen data on lähestymistavaltaan ketterämpää, ja meille lävistyskorujen parissa toimivana yrityksenä on järkevämpää valita tämä menetelmä, sillä se toimii käsi kädessä asiakaskäyttäytymisen ja alan trendien kanssa.
Sen tarkkuus ei kuitenkaan ole yhtä luotettava kuin määrällisten menetelmien.
Yrityksemme toimintatavan vuoksi käytämme ennustamisessa yhdistelmämenetelmää.
Liiketoimintasi tarpeet, tuotteesi ja nykyiset taloudelliset olosuhteet määrittävät käyttämäsi ennustetekniikan.
BodyArtFormsin tavoin monet verkkokauppabrändit kuitenkin suosivat laadullisten ja määrällisten menetelmien yhdistämistä.
Näin toimiminen tarjoaa joustavuutta ja mukautumiskykyä, johon jopa Lobster Orderin kaltaiset kulutustavaroiden verkkokauppiaat voivat luottaa.
Kun pandemia alkoi vuonna 2020, merenelävien vähittäismyyjän määrälliset mallit eivät pystyneet käsittelemään kotiin toimitettavien tilausten 30 prosentin kasvua. Siksi yritys otti käyttöön laadullisia menetelmiä selviytyäkseen ennakoimattomasta tilanteesta.
Jos käsittelet kausituotteita, monimalliennustetekniikat tuottavat usein myös tarkimmat tulokset.
Esimerkiksi eräässä tutkimuksessa havaittiin, että monimuuttujaisen lineaarisen regression (MLR) ja satunnaismetsäregression (RFR) käyttäminen yhdessä parantaa kausiennusteiden tarkkuutta.
MLR tunnistaa hyvin muuttujien välisiä lineaarisia suhteita, kun taas RFR havaitsee monimutkaisia, epälineaarisia vuorovaikutuksia. Tämä hybridimenetelmä vähensi ennustevirheitä jopa 20 prosentilla.
Viimeisenä mutta ei vähäisimpänä sinun on valittava ennusteellesi aikaväli, joka voi ulottua kuukausittaisesta vuosittaiseen.
Ravintolisäbrändi Wellness Extractin markkinointipäällikkö JT Gill selitti, miten ajanjakson pituus vaikuttaa valitsemaasi parhaaseen ennustemenetelmään:
Lyhyen aikavälin ennusteet voivat hyötyä kvantitatiivisesta täsmällisyydestä, kun taas pitkän aikavälin ennusteet saattavat edellyttää kvalitatiivisten tietojen joustavuutta.
Ennustejaksot vaikuttavat myös tarkkuuteen.
Mitä pidempi ajanjakso on, sitä epätarkempia ennusteistasi todennäköisesti tulee, koska et pysty ottamaan huomioon mahdollisia markkinamuutoksia.
4. Ota markkinatrendit ja kausivaihtelu huomioon
Aiempien myyntitietojesi tarkasteleminen voi osoittaa, miten markkinat menestyivät aiemmin, mutta et voi olettaa tulevaisuuden käyttäytyvän samalla tavalla.
Varastoennusteissa on otettava huomioon monia muuttuvia tekijöitä, kuten kausivaihtelu, markkinoiden vaihtelut, markkina-aloitteet, kilpailijat ja asiakkaiden käyttäytyminen.
Näin parannat ennusteitasi ja liiketoimintasi sopeutumiskykyä.
Tunnista nousevat trendit varhaisessa vaiheessa pysymällä ajan tasalla toimialaraporteista ja asiakaspalautteesta.
Lisäksi voit seurata kilpailijoiden toimintaa ja päivittää ennusteitasi markkinoiden muuttuessa.
Varmuuden vuoksi tarkastele myös myyntiäsi selvittääksesi, mitkä olosuhteet tai tapahtumat eivät todennäköisesti toistu, ja poista nämä poikkeamat laskelmista.
Esimerkki: Tuotteiden kysynnän kasvu viraalin sosiaalisen median kampanjan, lyhytaikaisen vaikuttajayhteistyön tai luonnonkatastrofin jälkeen.
5. Määritä optimaalinen toimitusajan kysyntä, tilauspisteet ja varmuusvaraston tasot
Varastoennusteissa otetaan huomioon muutakin kuin myyntihistoria ja trendit.
Tarvitset myös seuraavat keskeiset mittarit: toimitusajan kysynnän, tilauspisteet ja varmuusvaraston tasot.
- Toimitusajan kysyntä tarkoittaa sitä, kuinka paljon varastoa sinulla on oltava tilauksen tekemisen jälkeen, jotta varastoa on riittävästi seuraavan varastoerän saapumiseen asti.
- Tilauspisteet käynnistävät uuden ostotilauksen, kun varastosi saavuttaa tietyn tason.
- Varmuusvarasto tarkoittaa varastossa pidettävää määrää, jolla varaudutaan suureen kysyntään tai toimitusketjun häiriöihin. Tarvitset sopivan määrän varastopuutteiden estämiseksi, mutta et liikaa, jotta varastoon ei kerry ylimääräistä tavaraa.
Kun tiedät kunkin suositellun tason, voit ennustaa paremmin optimaalisen varastotason SKU-kohtaisesti.
Ne lasketaan yleensä seuraavasti:
| Mittari | Yleisin kaava |
|---|---|
| Toimitusajan kysyntä (LTD) | LTD = Päivässä myytyjen tuotteiden keskimääräinen määrä × Toimittajan keskimääräinen toimitusaika |
| Varastovarmuus (SS) | SS = (Päivittäisen myynnin enimmäismäärä × Enimmäistoimitusaika) – (Päivittäisen myynnin keskimääräinen määrä × Keskimääräinen toimitusaika) |
| Uudelleentilauspiste (ROP) | ROP = (Toimitusaika × Kysyntäaste) + Varastovarmuustaso |
6. Toteuta ennusteesi
Kun olet koonnut tarvittavat tiedot, on aika yhdistää ne ennusteen laatimiseksi.
Voit tehdä laskelmat manuaalisesti, käyttää Exceliä tai hyödyntää ohjelmistotyökalua.
Jos valitset Excelin, tässä on nopea opas:
- Syötä historialliset myyntitietosi uuteen laskentataulukkoon kahtena tietosarjana. Toinen aikajanalle (esimerkiksi päivämäärille) ja toinen vastaaville myyntiluvuille.
- Siirry Tiedot-välilehdelle ja luo ennuste valituista soluista napsauttamalla kohtaa ”Ennustetaulukko”.
- Valitse visualisointia varten viiva- tai pylväskaavio, määritä haluamasi päättymispäivä ja viimeistele napsauttamalla ”Luo”.
Ennusteiden avulla voit ohjata varastointiin ja hankintoihin liittyviä päätöksiä.
Tunnista ennusteesi ja vertaa niitä määrittämiisi varastoennustemittareihin, jotta voit mitata ennusteidesi tarkkuutta.
7. Tehosta prosessia varastonhallintaohjelmistolla ja edistyneillä ennustetyökaluilla
Jos kaikki edellä mainitut tehtävät kuulostavat työläiltä ja aikaa vieviltä, se johtuu siitä, että ne ovat sitä. Kun ennustat varastotarpeita, sanonta ”mikään ei voita klassikoita” ei päde.
Varastonhallinta on paljon helpompaa teknologian avulla.
Esimerkiksi varastonhallintaohjelmisto tarjoaa reaaliaikaisen näkymän varaston tilaan ja synkronoi varastotasot useiden myyntikanavien välillä—molemmat ominaisuudet voivat parantaa huomattavasti tietojen tarkkuutta ja siten myös ennusteiden tarkkuutta.
Se tarjoaa myös yksityiskohtaiset analyysit ja raportit sekä tukee integraatiota muiden liiketoimintajärjestelmien kanssa, joten voit kerätä helposti olennaisia tietoja, kuten historiallisia myyntitietoja.
Jos valitset edistyneempiä työkaluja, kuten Sage X3, Linnworks, Cin7, ja Shipbob, voit automatisoida kysynnän ennustamisen ja selvittää, kuinka suuri varastomäärä vastaa asiakkaiden kysyntään.
Esimerkiksi Linnworksin varastoennustetoiminto ennustaa, milloin sinun on tilattava tuotetta lisää sen perusteella, kuinka paljon kyseistä tuotetta kulutetaan tulevan vuoden aikana.
Jos siis haluat parempia varastoennusteita, tarvitset IMS-järjestelmän, jolla voit määrittää asiat oikein.
Olen jo maininnut joitakin parhaista saatavilla olevista työkaluista, mutta tässä on vielä lisää vaihtoehtoja harkittavaksi:
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
Ennusteiden tarkkuuden parantamiseksi entisestään voit yhdistää varastonhallintaratkaisusi tekoälypohjaiseen varastoennustetyökaluun.
Varastonhallintajärjestelmien käyttö antaa sinulle päätöksenteossa tarvittavat reaaliaikaiset tiedot.
Samaan aikaan varastoennustetyökalu antaa sinulle joustavuutta reagoida trendeihin ja odottamattomaan kysyntään nopeammin koneoppimisalgoritmien avulla, jotka parantavat ennusteiden tarkkuutta.
Cin7:n toimitusjohtaja Ajoy Krishnamoorthy kertoi, että sen älykästä Inventoro-varastoennustetyökalua käyttäneet asiakkaat huomaavat tuloksia lähes välittömästi.
Vain kolme kuukautta Cin7:n Inventoron käyttöönoton ja sen suositusten noudattamisen jälkeen HairCo:n myynti on kasvanut 10 prosenttia.
Ratkaisusta tuli HairCo:n oikea käsi.
Se huomioi toimitusajat, vähimmäistilausmäärät ja aiemmat myyntitiedot ja ennusti varastotarpeet kolmesta kuuteen kuukautta etukäteen. Yritykselle kyseessä oli ennennäkemättömän pitkä ennustejakso.
Krishnamoorthy selitti, että varastoennusteohjelmisto auttaa myyjiä tekemään nopeita ja tietoon perustuvia päätöksiä, jotka muuttavat oivallukset toiminnaksi:
Esimerkiksi Inventoron avulla voit saavuttaa 99 prosentin tuotteiden saatavuuden, vapauttaa 20 prosenttia varastoon sitoutuneesta pääomasta ja säästää arvokasta aikaa.
8. Seuraa ja säädä ennusteita säännöllisesti
Varastoennusteiden laatiminen ei ole kertaluonteinen prosessi, vaikka käytössäsi olisi työkalu, joka automatisoi suuren osan sen yksityiskohdista.
Ennusteiden pitäminen ajan tasalla varmistaa niiden merkityksellisyyden ja tarkkuuden.
Lisäksi sinun on verrattava ennusteita niiden toteutuneeseen suorituskykyyn säännöllisesti nähdäksesi, vastaavatko ne todellisuutta.
Kuinka tarkka ennuste on? Kattavatko uudelleentilauspisteet ja varmuusvarasto toimitusajan aikaisen kysynnän, myös pitkittyneet toimitusajat?
Hyödynnä kerättyjä havaintoja ennustemenetelmäsi ja täydennysprosessisi säätämiseen ja kehittämiseen.
Hyvä nyrkkisääntö ennusteiden suorituskyvyn seuraamiseen on seuraava:
Tarkan varastoennustamisen parhaat käytännöt
Yhdistä edellä kuvatut vaiheet näihin suositeltuihin käytäntöihin, jotta pystyt laatimaan ennakoivampia ja luotettavampia ennusteita:
Tarkista ja säädä tietoja säännöllisesti
Koska myyntihistoriasi muodostaa varastoennusteidesi perustan, sinun on pidettävä tietosi puhtaina.
Heikkolaatuiset tiedot voivat tuottaa vain epätarkkoja ennusteita.
Luo rutiini myyntitietojen, varastossa olevien määrien ja muiden tietojen tarkistamiseen, jotta voit havaita ja korjata epätarkkuudet.
Kysynnän suunnittelupäällikkö Nipun Sawhney korosti fyysisen varastolaskennan merkitystä epätarkkuuksien korjaamisessa. ”Kaikista tuotteista tulisi tehdä seinästä seinään ulottuva kiertävä laskenta, jossa kaikki tuotteet lasketaan fyysisesti”, hän neuvoi.
Yksinkertaista varaston tarkistuksia ottamalla viivakoodilukijat tai RFID-teknologia käyttöön varastonhallintajärjestelmässäsi.
Tee yhteistyötä sidosryhmien kanssa
Tarkan varastoennusteen laatiminen ei ole vain toimitusketjutiimien vastuulla.
Lobster Orderin kaltaiset verkkokauppayritykset kokoavat myynnin, operatiivisen toiminnan ja taloushallinnon henkilöt yhteen, jotta tulevista varastotarpeista saadaan kattava arvio.
Bellerosen mukaan:
Kuukausittaiset tapaamiset myynnin, markkinoinnin ja operatiivisen toiminnan edustajien kanssa varmistavat, että kaikki näkökulmat otetaan huomioon.
Tämä yhteistyöhön perustuva menetelmä on vähentänyt varastopuutteitamme 35 % edellisvuoteen verrattuna.
Tämän lisäksi voit tehdä tiivistä yhteistyötä toimittajiesi kanssa selvittääksesi, onko JIT-varastonhallinta sinulle sopiva vaihtoehto.
Keskity jatkuvaan parantamiseen
Onko ennusteissasi aukkoja tai epäjohdonmukaisuuksia? Jos on, tee jälkianalyysejä ymmärtääksesi perimmäisen syyn (esim. tietojen syöttäminen, mallin oletukset tai ulkoiset tekijät).
Käytä esimerkiksi keskimääräistä absoluuttista poikkeamaa (MAD) ja neliöityä keskivirhettä (MSE) ennustevirheiden määrälliseen arviointiin.
Näin voit tunnistaa tulevaisuudessa toistuvia malleja tai ongelmia.
Vaihtoehtoisesti varastonhallintatyökalun reaaliaikainen data-analytiikka voi auttaa seuraamaan ennusteiden toimivuutta jatkuvasti ja tekemään muutoksia lennossa.
Markkinaolosuhteet ja muut tekijät muuttuvat jatkuvasti.
Pyri poikkeamista riippumatta jatkuvasti parantamaan ennustekäytäntöjäsi, jotta pysyt muutosten edellä.
Paranna varastoennusteitasi hyödyntämällä tarkkoja, ajan tasalla olevia tietoja jatkuvan varaston seurannan menetelmästä.
Laadi varasuunnitelma
Kysyntä ei ole lineaarista. Vaikka teet parhaasi vastataksesi siihen kehittämällä varastoennusteiden laatimisen taitojasi, on silti hyvä paikata kaikki aukot.
Toimitusketjun tiivistäminen on yksi tapa tehdä tämä.
Panosta toimittajasuhteiden parantamiseen ja etsi varatoimittajia, jotta voit vähentää varastopuutteita ja vastata ennustettuun varastotarpeeseen.
Jokaisella toimittajalla on erilainen joustavuuden taso; selvitä, millä alueilla he ovat valmiita joustamaan puolestasi, kuten toimitustavoissa.
Optimoi varaston kiertonopeus
Verkkokauppabrändeille hyvä varaston kiertoluku on neljän ja kuuden välillä.
Varastonhallintaohjelmiston käyttö on yksi parhaista tavoista saavuttaa tämä ihanteellinen vaihteluväli. Työkalusi voi tehdä ABC-analyysin ja luoda raportteja, jotka tunnistavat nopeasti ja hitaasti kiertävät tuotteet.
Se voi myös asettaa automaattisia uudelleentilaushälytyksiä tuotteille, joiden kysyntä on suurta.
Hitaasti liikkuvan varaston poistaminen käytöstä tarjoaa myös puhtaamman tietoaineiston ennusteitasi varten. Se vapauttaa resursseja parhaiten menestyville tuotteillesi, pienentää varastointikustannuksia ja parantaa kassavirtaa.
Kouluta henkilöstö ennustemenetelmiin
Kehitä työntekijöidesi varastoennusteiden laatimiseen liittyviä taitoja tutustuttamalla heidät erilaisiin ennustemenetelmiin.
Varastonhallintaa käyttäville verkkokauppayrityksille on varmistettava, että niiden henkilöstö saa tarvittavan koulutuksen järjestelmän käyttöönottoon ja käyttöön sekä tietojen laadun ylläpitämiseen.
Kun kaikki pysyvät samalla sivulla ja tuntevat prosessin, ennusteet paranevat.
Nämä parhaat käytännöt toimivat yhdessä ennusteidesi parantamiseksi.
PierreParkin toimitusjohtajan mukaan:
Monialainen lähestymistapa, jossa yhdistämme myynnin, markkinoinnin ja logistiikan näkemykset, tarkistamme ja mukautamme ennusteita säännöllisesti markkinamuutosten perusteella sekä ylläpidämme varasuunnitelmia, on auttanut meitä hallitsemaan odottamattomia kysyntäpiikkejä.
Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa varmistaa, että pysymme ketterinä ja reagoimme nopeasti markkinaolosuhteisiin.
Lopuksi
Varaston paremman ennustamisen oppiminen on paljon omaksuttavaa, etenkin koska kyseessä on jatkuva prosessi.
Hyödynnä verkkokaupan varastonhallintatyökaluja ja ennusteohjelmistoja keskeisten vaiheiden, kuten seuraavien, yksinkertaistamiseen:
- historiallisten myyntitietojen kerääminen ja analysointi,
- optimaalisen toimitusajan kysynnän, uudelleentilauspisteiden ja varmuusvarastotasojen määrittäminen,
- sekä algoritmipohjaiset ennustemenetelmät.
Kun nämä tehtävät poistetaan vastuultasi, voit keskittää energiasi ennusteiden tarkkuuden parantamiseen ja varastonhallinnan kehittämiseen.
Kaipaatko lisää verkkokaupan varastonhallintavinkkejä? Nosta suorituskykysi uudelle tasolle oppimalla alan niksit täältä.
Verkkokaupan trendien seuraaminen edellyttää jatkuvaa oppimista ja uusimpien näkemysten tuntemista. Liity uutiskirjeemme tilaajaksi ja saat vinkkejä verkkokauppaliiketoimintasi kasvattamiseen jo tänään.
Varastoennustamisen usein kysytyt kysymykset
Ennen kuin päätämme tämän aiheen, käsitellään vielä muutamia viimeisiä kysymyksiä, joihin saatat tarvita vastauksen.
Mikä rooli varastonhallintaohjelmistolla on ennustamisessa?
\u003ca href=\u0022https://theecommmanager.com/ecommerce/inventory-management-software-features/\u0022\u003eVarastonhallintaohjelmiston ominaisuuksiin\u003c/a\u003e kuuluvat edistyneet analytiikka- ja raportointityökalut, jotka parantavat ennusteiden tarkkuutta. Se luo automaattisesti raportteja reaaliaikaisten varastotasojen, myyntitrendien ja kysyntämallien perusteella.\r\n\r\nAutomaatio on yksi \u003ca href=\u0022https://theecommmanager.com/ecommerce-logistics/benefits-of-inventory-management-software/\u0022\u003eIMS:n tärkeimmistä eduista\u003c/a\u003e, sillä työkalut voivat hoitaa suuren osan rutiinityöstä ja tukea tietoon perustuvia päätöksiä.\r\n\r\nRFID-tietojen kerääminen ja viivakoodien skannaaminen ovat kuitenkin tarpeen varastotietojen tarkkuuden parantamiseksi. Lisäksi tarvitaan kehittyneempiä varastoennustetyökaluja tarkempia ja ketterämpiä ennusteita varten.
Mitä edistyneitä ennustetyökaluja verkkokauppayrityksille on saatavilla?
Jotkin verkkokaupat, kuten \u003ca href=\u0022https://balanceone.com/\u0022\u003eBalance One Supplements\u003c/a\u003e, käyttävät myyntiennustetyökaluja “sopivien varastotasojen määrittämiseen ja sellaisten tuotteiden liikavarastoinnin estämiseen, joiden kysyntäjaksot saattavat olla lyhyempiä.”\r\n\r\nToimitusjohtaja James Wilkinson lanseerasi äskettäin valikoiman vastustuskykyä tukevia ravintolisiä juuri ennen flunssa- ja influenssakautta:\r\n\r\n\u003cstrong\u003e“Käytimme myyntiennustetyökaluamme kysynnän kasvun ennustamiseen, mikä auttoi meitä hankkimaan varastoa ennakkoon ja vastaamaan kysyntään tehokkaasti.”\u003c/strong\u003e\r\n\u003cp class=\u0022\u0022 data-start=\u0022736\u0022 data-end=\u0022916\u0022\u003eUseimmat kehittyneet varastonhallinta-alustat menevät nykyään yksinkertaista seurantaa pidemmälle – ne yhdistävät historialliset myyntitiedot ennakoiviin algoritmeihin tulevan kysynnän ja varastotarpeiden ennustamiseksi.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp class=\u0022\u0022 data-start=\u0022918\u0022 data-end=\u00221312\u0022\u003eMonet niistä integroituvat myös suoraan erillisiin varastoennustetyökaluihin, kuten Cin7:n Inventoroon tai Sagen Inventory Planneriin. Jos haluat tarkentaa uudelleentilauspisteitäsi ja lopettaa varastotasojen arvailemisen, \u003ca class=\u0022\u0022 href=\u0022https://theretailexec.com/tools/best-inventory-replenishment-software/\u0022 target=\u0022_new\u0022 rel=\u0022noopener\u0022 data-start=\u00221134\u0022 data-end=\u00221244\u0022\u003e\u003cstrong data-start=\u00221135\u0022 data-end=\u00221171\u0022\u003evaraston täydennysohjelmisto\u003c/strong\u003e\u003c/a\u003e voi auttaa automatisoimaan koko prosessin ennustamisesta tilausten toimitukseen.\u003c/p\u003e
