Voorraad voorspellen: gids in 8 stappen & beste praktijken
Als je toch eens een glazen bol had die je kon vertellen welke perfecte voorraadhoeveelheden je moest aanhouden, zou het runnen van een e-commercebedrijf een fluitje van een cent zijn.
In plaats daarvan zijn je bestverkopende artikelen vlak voor de feestdagen uitverkocht, terwijl je magazijn uitpuilt van producten die op de stoffige schappen liggen te verstoffen.
Het probleem is duidelijk—je hebt een betere aanpak voor voorraadvoorspelling nodig.
Want more from The Retail Exec?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
De oplossing is hier. In deze blogpost vind je een stapsgewijze handleiding en een lijst met best practices die je daarbij helpen.
Wat is voorraadvoorspelling?
Voorraadvoorspelling houdt in dat je voorraadniveaus anticipeert en optimaliseert op basis van de klantvraag gedurende een bepaalde periode. Het is een continu proces en wordt ook vaak aangeduid als vraagplanning.
Dit is waarom e-commercebedrijven zoals dat van jou baat kunnen hebben bij nauwkeurigere voorspellingen:
Een betere voorraadvoorspelling geeft je meer controle over je voorraad.
Met precies genoeg voorraad is de kans kleiner dat je te maken krijgt met voorraadtekorten en overvoorraadsituaties, de boosdoeners die retailbedrijven in 2023 naar schatting een verlies van $1.77 biljoen in 2023.
Door je voorraadvoorspelling zo nauwkeurig mogelijk te houden, voorkom je dat je kapitaal vastzet of de klantervaring in gevaar brengt.
Uitdagingen bij voorraadvoorspelling
Het nauwkeurig voorspellen van voorraadniveaus kan je bedrijf een fortuin besparen, maar het gaat niet zonder uitdagingen.
De meest voorkomende zijn:
- Omgaan met onzekere consumentenvraag. Alleen verkoopgegevens uit het verleden zijn niet voldoende om optimale voorraadniveaus te voorspellen, omdat ze geen rekening houden met onzekerheid.
- Seizoensgebonden trends beheren. Seizoensgebonden voorspellingsmodellen vereisen dat je rekening houdt met aanpassingen zoals verkoopsschommelingen en promotie-effecten.
- Voorspellingen integreren met supplychainmanagement. Vertragingen bij leveranciers, economische instabiliteit en andere verstoringen veroorzaken onzekerheid in de bevoorrading. Daarom is 51% van de bedrijven van plan om met leveranciers samen te werken om de vraag nauwkeurig te voorspellen.
- Gegevensnauwkeurigheid waarborgen. Onopgemerkte problemen met de gegevenskwaliteit hebben invloed op 47% van de besluitvormers. Voorspellingen die zijn gebaseerd op gebrekkige gegevens kunnen leiden tot onjuiste voorraadniveaus, een lagere klanttevredenheid en verminderde operationele efficiëntie.
- Je aanpassen aan markttrends en consumentengedrag. Vraagvolatiliteit kan aanzienlijke afwijkingen van voorspelde waarden veroorzaken. Mogelijk moet je investeren in verschillende, arbeidsintensieve voorspellingsmethoden om met dergelijke gevallen om te gaan.
Door deze uitdagingen aan te pakken, worden je voorraadvoorspellingen nauwkeuriger, wat leidt tot soepelere activiteiten en een sterkere marktpositie.
5 veelgebruikte methoden voor voorraadvoorspelling
Afgaan op je gevoel kan je bedrijf volledig blootstellen aan onnauwkeurigheden en inefficiënties in de voorraad.
Hoewel je intuïtie waardevol is en door ervaring wordt gevormd, blijft deze vatbaar voor vooringenomenheid.
Door deze methoden voor vraagvoorspelling ermee te combineren, kun je je voorraadvoorspellingen objectiever en betrouwbaarder maken.
Hier zijn 5 soorten methoden voor voorraadvoorspelling:
| Prognosemethode | Hoe het werkt |
|---|---|
| KWANTITATIEVE PROGNOSES | ---- |
| Tijdreeksanalyse | Analyseert historische gegevens om verkooptrends en seizoensinvloeden te detecteren. |
| Regressieanalyse | Gebruikt verbanden tussen variabelen om de toekomstige vraag te voorspellen. |
| Economische bestelhoeveelheid (EOQ) | Berekent de juiste voorraadhoeveelheid om kosten te minimaliseren. |
| KWALITATIEVE PROGNOSES | ---- |
| Marktonderzoek | Evalueert consumentenvoorkeuren en marktomstandigheden. |
| Delphi-methode | Verzamelt deskundige meningen via herhaalde enquêtes. |
| Deskundigenoordeel | Steunt op onderbouwde voorspellingen van deskundigen uit de sector. |
| GEMENGDE PROGNOSES | ---- |
| Vraagwaarneming | Past prognoses aan met realtimegegevens. |
| Gezamenlijke planning, prognoses en bevoorrading (CPFR) | Werkt samen met partners in de toeleveringsketen voor nauwkeurige gezamenlijke prognoses. |
| TRENDPROGNOSES | ---- |
| Lange-termijnprognoses | Omvat algemene factoren zoals sociale of culturele trends die het gedrag van klanten beïnvloeden. |
| Korte-termijnprognoses | Houdt rekening met seizoensgebonden trends. |
| GRAFISCHE PROGNOSES | Maakt een grafische weergave van historische verkoopgegevens om markttrends en verkooppatronen te zien. Dit kan een lijngrafiek, histogram of cirkeldiagram zijn. |
Voorraadprognose: statistieken en formules
Met statistieken kun je de prestaties van je prognose meten aan de hand van een reeks doelen of normen. Ze zijn bedoeld om betere langetermijnplanning en strategie te ondersteunen.
Gebruik deze beknopte handleiding om voorraadstatistieken en -formules vast te stellen die je kunt gebruiken bij het evalueren van strategieën voor voorraadplanning.
| Statistiek | Definitie | Formule |
|---|---|---|
| Voorraadomloopsnelheid | Hoe vaak voorraad in een bepaalde periode wordt verkocht; een lage verhouding duidt op overvoorraad | Kostprijs van de omzet (COGS) / Gemiddelde voorraad |
| Verkoopsnelheid (maandelijks) | De verkoopsnelheid waarbij voorraadtekorten buiten beschouwing worden gelaten | (Verkoop over 365 dagen / # dagen met voorraad gedurende 365 dagen) x 30 dagen |
| Voorraaddekking in verkoopdagen (DSI) | Hoe lang het duurt om je voorraad te verkopen | (Gemiddelde voorraad / COGS) × 365 |
| Serviceniveau | Percentage klantorders dat op tijd wordt uitgevoerd | (Aantal uitgevoerde orders / Totaal aantal orders) × 100% |
| Voorraadtekortpercentage | Percentage niet-uitgevoerde orders door artikelen die niet op voorraad zijn | (Aantal voorraadtekorten / Totaal aantal orders) × 100% |
| Economische bestelhoeveelheid (EOQ) | Het optimale aantal eenheden om aan te schaffen tegen de laagst mogelijke totale kosten | √2DS/H, waarbij:D = jaarlijkse vraag in eenhedenS = bestelkosten per aankoopH = jaarlijkse voorraadkosten per eenheid |
| Bestelpunt | Voorraadniveau dat bevoorrading activeert | (Gemiddeld dagelijks verbruik × Levertijd) + Veiligheidsvoorraad in eenheden |
| Veiligheidsvoorraad | Buffer voorraad die wordt aangehouden om voorraadtekorten te voorkomen | (Maximaal dagelijks verbruik × Maximale levertijd) - (Gemiddeld dagelijks verbruik × Gemiddelde levertijd) |
| Gemiddelde absolute afwijking (MAD) | Gemiddelde omvang van prognosefouten; een lagere MAD betekent nauwkeurigere prognoses | ∑(Voorspelde waarde−Werkelijke waarde) |
| Gemiddelde kwadratische fout (MSE) | Neemt het gemiddelde van de gekwadrateerde fouten om grotere fouten zwaarder te laten meewegen | ∑(Voorspelde waarde−Werkelijke waarde)^2 / N |
Nu deze ijkpunten zijn vastgesteld, kunnen we ons verdiepen in het daadwerkelijke prognoseproces.
Voorraad voorspellen in stappen
Of je nu vertrouwt op pen en papier of geavanceerde software, voorraadprognoses komen altijd neer op dezelfde fundamentele stappen, omdat dezelfde elementen moeten samenkomen.
Dit is het stappenplan:
1. Verzamel historische verkoopgegevens
Bij het voorspellen van de voorraad kun je niet vooruitkijken zonder terug te kijken.
Je verkoopgeschiedenis laat de beweging van je voorraad zien en geeft je inzicht in belangrijke factoren, zoals de prestaties van producten.
Matt Bellerose, oprichter van online visverkoper Lobster Order, vertelde hoe effectief het is om dit soort informatie te beoordelen:
Door gegevens over verkopen uit het verleden te gebruiken, hebben we overbevoorrading gemiddeld met 15% verminderd.
Hoe ver terug moet je dan kijken?
De consensus is minstens twee jaar. Zo heb je voldoende tijd om te zien hoe goed je product op verschillende momenten van het jaar op de markt presteert.
Je kunt deze gegevens uit verschillende systemen verzamelen, waaronder je e-commerceplatforms en CRM-software.
2. Analyseer je verkoopgegevens
Je hebt een uitgebreide en nauwkeurige dataset samengesteld — goed gedaan!
Vervolgens moet je deze grondig doornemen om patronen, trends en afwijkingen te ontdekken die je prestaties in het verleden hebben beïnvloed.
Maak om te beginnen een lijst van de informatie die je nodig hebt. Enkele goede punten om op te letten zijn:
- Fasen van de productlevenscyclus. Krijg inzicht in de totale levensduur van een product op de markt door de prestaties ervan vanaf de introductie tot aan de neergang te volgen.
- Seizoensinvloeden. Bestudeer verkoopspatronen die fluctueren met het seizoen of bepaalde momenten van het jaar.
- Effecten van promoties. Analyseer het effect van kortingen of speciale aanbiedingen op de vraag van klanten.
- Situaties waarin de voorraad op is. Houd bij hoe vaak en wanneer producten niet beschikbaar zijn.
Deze gedetailleerde evaluaties kunnen je helpen vast te stellen welke producten op specifieke momenten goed (of minder goed) presteren, zodat je weet wanneer en van welke producten je extra voorraad moet inslaan.
3. Kies de meest geschikte voorspellingsmethode
Eerder bespraken we de verschillende voorspellingstechnieken en de sterke en zwakke punten van elke techniek.
Juist daarom kiest Amanda Bunch, CEO van onlineverkoper van piercingsieraden BodyArtForms, voor een hybride methode:
Uit mijn ervaring hebben kwantitatieve methoden voordelen, zoals dat je beslissingen kunt nemen op basis van feiten en cijfers (zolang die nauwkeurig zijn), en je hebt doorgaans meer vertrouwen in je beslissing.
Aan de andere kant zijn kwalitatieve gegevens flexibeler in hun aanpak. Voor ons als bedrijf dat piercingsieraden verkoopt, is het zinvoller om voor deze methode te kiezen, omdat die goed aansluit bij klantgedrag en trends in de sector.
De nauwkeurigheid is echter niet zo betrouwbaar als bij kwantitatieve methoden.
Gezien de manier waarop ons bedrijf werkt, kiezen we voor een hybride methode voor het maken van voorspellingen.
Je zakelijke behoeften, producten en de huidige economische omstandigheden bepalen welke voorspellingstechniek je gebruikt.
Net als BodyArtForms geven veel e-commercemerken er echter de voorkeur aan om kwalitatieve en kwantitatieve methoden te combineren.
Daarmee ontstaat flexibiliteit en aanpassingsvermogen waarop zelfs onlineverkopers van verbruiksgoederen, zoals Lobster Order, kunnen vertrouwen.
Toen de pandemie in 2020 toesloeg, konden de kwantitatieve modellen van de visverkoper geen stijging van 30% in het aantal bezorgbestellingen aan huis verwerken. Daarom nam het bedrijf kwalitatieve methoden over om met deze onvoorspelbare gebeurtenis om te gaan.
Begin 2020 vertelde ons onderbuikgevoel over de markt ons dat er verstoringen in de toeleveringsketen op komst waren, dus verhoogden we onze voorraadbuffer met 20%.
Zoals later bleek, was deze beslissing cruciaal toen er vertragingen in de verzending ontstonden.
We hebben een gemengde aanpak gebruikt met de beste resultaten. Kwantitatieve methoden vormen de basis, maar kwalitatieve inzichten van onze verkoop- en klantenserviceteams helpen de voorspellingen verder te verfijnen.
In de afgelopen twee jaar heeft dit hybride model onze voorspellingsnauwkeurigheid met 22% verbeterd.
Als je te maken hebt met seizoensproducten, leveren voorspellingsmethoden met meerdere modellen vaak ook de nauwkeurigste resultaten op.
Zo bleek uit een onderzoek dat het combineren van Meervoudige lineaire regressie (MLR) en Random forest-regressie (RFR) de nauwkeurigheid van seizoensvoorspellingen verbetert.
MLR is goed in het identificeren van lineaire verbanden tussen variabelen, terwijl RFR complexe, niet-lineaire interacties vastlegt. Deze hybride aanpak verminderde voorspellingsfouten met maximaal 20%.
Tot slot moet je ook een tijdsbestek voor je voorspelling selecteren, dat kan variëren van maandelijks tot jaarlijks.
JT Gill, marketingmanager van supplementenmerk Wellness Extract, legde uit hoe de duur van invloed is op de beste voorspellingsmethode die je kiest:
Voorspellingen op korte termijn kunnen profiteren van kwantitatieve precisie, terwijl voorspellingen op lange termijn mogelijk de flexibiliteit van kwalitatieve input vereisen.
Voorspellingsperioden hebben ook invloed op de nauwkeurigheid.
Hoe langer de periode, hoe minder nauwkeurig je voorspellingen waarschijnlijk zijn, omdat je geen rekening kunt houden met mogelijke marktveranderingen.
4. Houd rekening met markttrends en seizoensinvloeden
Door je eerdere verkopen te controleren, kun je zien hoe de markt het in het verleden heeft gedaan, maar je kunt er niet op vertrouwen dat de toekomst zich op dezelfde manier gedraagt.
Voorraadvoorspellingen vereisen dat je rekening houdt met veel veranderlijke factoren, zoals seizoensinvloeden, marktschommelingen, marktinitiatieven, concurrenten en klantgedrag.
Dit verbetert je prognoses en het aanpassingsvermogen van je bedrijf.
Identificeer opkomende trends vroegtijdig door op de hoogte te blijven van branchenrapporten en feedback van klanten.
Daarnaast kun je de activiteiten van concurrenten volgen en je voorspellingen bijwerken wanneer de markt verandert.
Controleer voor de zekerheid ook je verkopen om te zien welke omstandigheden of gebeurtenissen waarschijnlijk niet opnieuw zullen voorkomen, en haal deze uitschieters uit de vergelijking.
Voorbeeld: Een toegenomen vraag naar producten zien na een virale socialmediacampagne, een kortdurende samenwerking met een influencer of een natuurramp.
5. Bepaal de optimale vraag tijdens de levertijd, bestelmomenten en veiligheidsvoorraadniveaus
Bij voorraadvoorspellingen wordt met meer rekening gehouden dan alleen verkoopgeschiedenis en trends.
Je hebt ook de volgende kerncijfers nodig: vraag tijdens de levertijd, bestelmomenten en veiligheidsvoorraadniveaus.
- Vraag tijdens de levertijd is de hoeveelheid voorraad die je na het plaatsen van een bestelling beschikbaar moet hebben om voldoende voorraad te behouden totdat de volgende voorraadlevering arriveert.
- Bestelmomenten activeren een nieuwe inkooporder wanneer je een bepaald voorraadniveau bereikt.
- Veiligheidsvoorraad verwijst naar de hoeveelheid voorraad die je beschikbaar houdt in afwachting van een hoge vraag of verstoringen in de toeleveringsketen. Je hebt een gezonde hoeveelheid nodig om voorraadtekorten te voorkomen, maar niet te veel, zodat je geen voorraadoverschot opbouwt.
Als je weet wat het aanbevolen niveau voor elk onderdeel is, kun je het optimale voorraadniveau per SKU beter voorspellen.
Ze worden doorgaans als volgt berekend:
| Maatstaf | Meest gebruikte formule |
|---|---|
| Vraag tijdens levertijd (LTD) | LTD = Gemiddeld aantal verkochte artikelen per dag × Gemiddelde levertijd van de leverancier |
| Veiligheidsvoorraad (SS) | SS = (Maximale dagelijkse verkoop × Maximale levertijd) – (Gemiddelde dagelijkse verkoop × Gemiddelde levertijd) |
| Bestelpunt (ROP) | ROP = (Levertijd × Vraagtempo) + Veiligheidsvoorraadniveau |
6. Implementeer je prognoses
Zodra je alle onderdelen hebt verzameld, is het tijd om ze samen te voegen en een prognose te maken.
Je kunt handmatige berekeningen maken, Excel gebruiken of vertrouwen op een softwaretool.
Als je voor Excel kiest, volgt hier een korte handleiding:
- Voer je historische verkoopgegevens in een nieuw werkblad in als twee gegevensreeksen. Eén voor de tijdlijn (bijv. datums) en één voor de bijbehorende verkoopcijfers.
- Ga naar het tabblad Gegevens en klik op “Prognoseblad” om op basis van de geselecteerde cellen je prognose te genereren.
- Kies een lijn- of kolomgrafiek voor de visualisatie, stel de gewenste einddatum in en klik op “Maken” om af te ronden.
Prognoses worden gebruikt om je te helpen bij beslissingen over voorraadbeheer en inkoop.
Identificeer je voorspellingen en controleer ze aan de hand van de voorraadprognosemetriek die je hebt ingesteld om te meten hoe nauwkeurig je prognoses zijn.
7. Stroomlijn het proces met voorraadbeheersoftware en geavanceerde prognosetools
Als alle bovenstaande taken arbeidsintensief en tijdrovend klinken, komt dat doordat ze dat ook zijn. Wanneer je voorraad prognosticeert, gaat het gezegde “niets verslaat de klassiekers” niet op.
Voorraadbeheer is zoveel eenvoudiger met technologie.
Voorraadbeheersoftware biedt bijvoorbeeld realtime-inzichten in de voorraadstatus en synchroniseert voorraadniveaus via meerdere verkoopkanalen—die beide de nauwkeurigheid van de gegevens en daarmee de nauwkeurigheid van de prognoses aanzienlijk kunnen verbeteren.
De software biedt je ook gedetailleerde analyses en rapportages en ondersteunt integratie met andere bedrijfssystemen, zodat je eenvoudig relevante informatie, zoals historische verkoopgegevens, kunt verzamelen.
Als je kiest voor geavanceerdere tools, zoals Sage X3, Linnworks, Cin7, en Shipbob, kun je vraagprognoses automatiseren om te weten hoeveel voorraad aan de klantvraag kan voldoen.
Linnworks heeft bijvoorbeeld de functionaliteit Voorraadprognose, die voorspelt wanneer je de voorraad van een artikel opnieuw moet bestellen op basis van de hoeveelheid voorraad die gedurende het komende jaar per artikel wordt verbruikt.
Als je dus betere voorraadprognoses wilt, heb je een IMS nodig om alles correct in te stellen.
Ik heb al enkele van de beste tools genoemd, maar we hebben er nog meer die je kunt overwegen:
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.
Om je prognoses nog nauwkeuriger te maken, kun je je voorraadbeheersoplossing echter combineren met een AI-aangedreven voorraadprognosetool.
Het gebruik van voorraadbeheersystemen geeft je de realtimegegevens die je nodig hebt om weloverwogen beslissingen te nemen.
Ondertussen geeft een voorraadprognosetool je de flexibiliteit om je met machinelearningalgoritmen sneller aan trends en onverwachte vraag aan te passen, waardoor de nauwkeurigheid van prognoses verbetert.
Cin7-CEO Ajoy Krishnamoorthy meldde dat klanten die de slimme voorraadprognosetool Inventoro hebben geïmplementeerd, vrijwel onmiddellijk resultaten zien.
In slechts drie maanden heeft HairCo, na de introductie van Inventoro van Cin7 en het opvolgen van hun aanbevelingen, een omzetstijging van 10% gezien.
De oplossing werd de rechterhand van HairCo.
Er werd rekening gehouden met levertijden, minimale bestelhoeveelheden en historische verkoopgegevens, waardoor de voorraadbehoefte drie tot zes maanden vooruit werd voorspeld: een ongekend tijdsvenster voor het bedrijf.
Krishnamoorthy legde uit dat voorraadprognosesoftware verkopers in staat stelt snel weloverwogen beslissingen te nemen die inzichten in acties omzetten:
Met Inventoro kun je bijvoorbeeld een productbeschikbaarheid van 99% bereiken, terwijl je 20% voorraadkapitaal vrijmaakt en waardevolle tijd bespaart.
8. Controleer en pas prognoses regelmatig aan
Voorraadprognoses zijn geen eenmalig proces, zelfs niet wanneer je een tool hebt om veel van de details ervan te automatiseren.
Door prognoses actueel te houden, blijven ze relevant en nauwkeurig.
Bovendien moet je je prognoses voortdurend vergelijken met hun prestaties om te zien of ze aan de verwachtingen voldoen.
Hoe nauwkeurig is de prognose? Kunnen de nabestelpunten en veiligheidsvoorraad de vraag tijdens de levertijd dekken, ook wanneer deze langer duurt?
Gebruik de verkregen inzichten om je prognoseaanpak en bevoorradingsproces aan te passen en te verfijnen.
Hier volgt een goede vuistregel voor het volgen van de prestaties van prognoses:
Plan in maanden, meet in weken; plan in weken, meet in dagen.
Het is ontzettend belangrijk om te weten hoe het plan werkt en vordert, en waar nodig bij te sturen.
Beste werkwijzen voor nauwkeurige voorraadprognoses
Combineer de bovenstaande stappen met deze aanbevolen werkwijzen, zodat je proactievere en betrouwbaardere prognoses kunt opstellen:
Controleer en pas gegevens regelmatig aan
Aangezien je verkoopgeschiedenis de basis vormt voor je voorraadvoorspellingen, moet je je gegevens schoon houden.
Gegevens van slechte kwaliteit kunnen alleen prognoses opleveren die ernaast zitten.
Stel een routine in voor het controleren van je verkoopgegevens, hoeveelheden beschikbare voorraad en andere gegevens, zodat je onnauwkeurigheden kunt opsporen en corrigeren.
Manager Demand Planning Nipun Sawhney benadrukte het belang van een fysieke voorraadtelling om onnauwkeurigheden te corrigeren. “Er moet een cyclustelling van muur tot muur plaatsvinden waarbij alle artikelen fysiek worden geteld,” adviseerde hij.
Vereenvoudig voorraadcontroles door barcodescanners te introduceren of RFID-technologie aan je voorraadbeheersysteem toe te voegen.
Werk samen met belanghebbenden
Het verkrijgen van een nauwkeurige voorraadprognose ligt niet alleen in handen van supplychainteams.
E-commercebedrijven zoals Lobster Order brengen mensen uit de verkoop, bedrijfsvoering en financiën samen om een goed afgeronde beoordeling van toekomstige voorraadbehoeften te maken.
Volgens Bellerose:
Maandelijkse vergaderingen met vertegenwoordigers van de verkoop, marketing en bedrijfsvoering zorgen ervoor dat alle standpunten worden meegenomen.
Deze samenwerkingsmethode heeft onze voorraadtekorten jaar-op-jaar met 35% verminderd.
Daarnaast kunt u nauw samenwerken met uw leveranciers om te bepalen of JIT-voorraadbeheer een optie voor u is.
Focus op continue verbetering
Zijn er hiaten of inconsistenties in uw prognoses? Zo ja, voer dan evaluaties achteraf uit om de onderliggende oorzaak te begrijpen (bijv. gegevensinvoer, modelaannames of externe factoren).
Gebruik metingen zoals gemiddelde absolute afwijking (MAD) en gemiddelde kwadratische fout (MSE) om prognosefouten te kwantificeren.
Dit helpt u patronen of terugkerende problemen in de toekomst te identificeren.
Als alternatief kunnen de realtimegegevensanalyses van een voorraadbeheertool u helpen de prestaties van prognoses continu te bewaken en direct aanpassingen te maken.
Marktomstandigheden en andere factoren veranderen voortdurend.
Met of zonder afwijkingen: streef naar continue verbetering van uw prognosepraktijken om veranderingen voor te blijven.
Verbeter uw voorraadprognoses door gebruik te maken van nauwkeurige, actuele gegevens uit een permanente voorraadbenadering.
Ontwikkel een noodplan
De vraag is niet lineair. Hoewel u uw best doet om eraan te voldoen door uw vaardigheden op het gebied van voorraadprognoses aan te scherpen, is het toch een goed idee om alle hiaten te dichten.
Het versterken van uw toeleveringsketen is één manier om dit te doen.
Werk aan het verbeteren van leveranciersrelaties en het vinden van back-upleveranciers om voorraadtekorten te helpen verminderen en aan de voorspelde voorraadbehoefte te voldoen.
Elke leverancier heeft een verschillend niveau van flexibiliteit; bepaal op welke gebieden zij bereid zijn zich voor u aan te passen, zoals leveringsmethoden.
Optimaliseer de voorraadomloopsnelheid
Voor e-commercemerken ligt een goede voorraadomloopsnelheid tussen vier en zes.
Het gebruik van voorraadbeheersoftware is een van de beste manieren om dit ideale bereik te bereiken. Uw tool kan een ABC-analyse uitvoeren en rapporten genereren waarin artikelen met een hoge en lage omloopsnelheid worden geïdentificeerd.
De tool kan ook automatische herbestelmeldingen instellen voor SKU's met een hoge vraag.
Het uitfaseren van langzaam roterende voorraad levert ook een schonere dataset voor uw prognoses op. Hierdoor komen middelen vrij voor uw best presterende artikelen, dalen uw voorraadkosten en verbetert uw kasstroom.
Train medewerkers in prognosemethoden
Ontwikkel de vaardigheden van uw medewerkers op het gebied van voorraadprognoses door hen kennis te laten maken met verschillende prognosemethoden.
Voor e-commercebedrijven die voorraadbeheertools gebruiken moet u ervoor zorgen dat zij de nodige training krijgen over de installatie en werking, evenals over het behouden van de datakwaliteit.
Door ervoor te zorgen dat iedereen op één lijn zit en vertrouwd is met het proces, worden betere prognoses mogelijk.
Deze best practices werken allemaal samen om uw prognoses te verbeteren.
Volgens de CEO van PierrePark:
Door een multifunctionele aanpak te hanteren—waarbij inzichten uit verkoop, marketing en logistiek worden geïntegreerd—prognoses regelmatig te beoordelen en aan te passen op basis van marktveranderingen, en noodplannen te handhaven, hebben we onverwachte pieken in de vraag het hoofd kunnen bieden.
Dankzij deze holistische aanpak blijven we flexibel en kunnen we snel reageren op marktomstandigheden.
Laatste gedachten
Leren hoe je de voorraad beter voorspelt, is veel om te verwerken, vooral omdat het een doorlopend proces is.
Maak gebruik van tools voor voorraadbeheer in e-commerce en prognosesoftware om essentiële stappen te vereenvoudigen, zoals:
- het verzamelen en analyseren van historische verkoopgegevens,
- het bepalen van de optimale vraag tijdens de levertijd, bestelniveaus en veiligheidsvoorraadniveaus,
- en prognosemethoden op basis van algoritmen.
Door deze taken uit handen te nemen, kun je je energie richten op het verhogen van de nauwkeurigheid van prognoses en het verbeteren van voorraadbeheer.
Meer tips voor voorraadbeheer in e-commerce nodig? Til je prestaties naar een hoger niveau door hier de kneepjes van het vak te leren.
Op de hoogte blijven van trends in e-commerce vereist voortdurend leren en kennisnemen van de nieuwste inzichten. Meld je vandaag aan voor onze nieuwsbrief en ontvang tips om je e-commercebedrijf te laten groeien.
Veelgestelde vragen over voorraadprognoses
Voordat we dit onderwerp afsluiten, behandelen we enkele laatste vragen waarop je mogelijk antwoord nodig hebt.
Welke rol speelt voorraadbeheersoftware bij prognoses?
Functies van voorraadbeheersoftware omvatten geavanceerde analyse- en rapportagetools die de nauwkeurigheid van prognoses verbeteren. De software genereert automatisch rapporten op basis van realtime voorraadniveaus, verkooptrends en vraagpatronen.
Automatisering is een van de belangrijkste voordelen van IMS, waardoor de tools veel routinematig werk kunnen uitvoeren en datagestuurde beslissingen kunnen ondersteunen.
Gegevensverzameling via RFID en het scannen van barcodes zijn echter noodzakelijk voor een verbeterde nauwkeurigheid van voorraadgegevens, evenals geavanceerdere voorraadprognosetools voor nauwkeurigere en flexibelere voorspellingen.
Welke geavanceerde prognosetools zijn beschikbaar voor e-commercebedrijven?
Sommige e-commercewinkels, zoals Balance One Supplements, gebruiken verkoopprognosetools om “de juiste voorraadniveaus vast te stellen en overvoorraad te voorkomen van producten die mogelijk kortere vraagcycli hebben.”
CEO James Wilkinson lanceerde onlangs een assortiment supplementen voor de immuungezondheid, vlak voor het verkoudheids- en griepseizoen:
“We gebruikten onze verkoopprognosetool om een stijging van de vraag te voorspellen. Hierdoor konden we vooraf voorraad aanleggen en efficiënt aan de vraag voldoen.”
De meeste geavanceerde voorraadbeheerplatforms gaan tegenwoordig verder dan eenvoudige tracking: ze combineren historische verkoopgegevens met voorspellende algoritmen om de toekomstige vraag en voorraadbehoeften te voorspellen.
Veel platforms integreren zelfs rechtstreeks met speciale tools voor voorraadprognoses, zoals Inventoro van Cin7 of Inventory Planner van Sage. En als je klaar bent om je bestelniveaus nauwkeuriger af te stemmen en niet langer naar voorraadniveaus te gokken, kan software voor voorraadaanvulling helpen om de volledige cyclus—van prognose tot uitvoering—te automatiseren.
