Voorraad voorspellen: handleiding in 8 stappen & beste werkwijzen

Als je toch eens een glazen bol had die je de perfecte voorraadhoeveelheden kon vertellen, 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 wachten. 

Het probleem is duidelijk: je hebt een betere aanpak voor voorraadprognoses nodig. 

De oplossing is hier.  In deze blogpost vind je een stapsgewijze handleiding en een lijst met best practices die je daarbij helpen.  

Wat is voorraadprognose?

Voorraadprognose 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 vraagplanning genoemd.

Dit is waarom e-commercebedrijven zoals dat van jou baat kunnen hebben bij nauwkeurigere voorspellingen:

Betere voorraadprognoses geven je meer controle over je voorraad. 

Met precies genoeg voorraad is de kans kleiner dat je te maken krijgt met voorraadtekorten en overvoorraadsituaties, juist de boosdoeners die retailbedrijven in 2023 naar schatting een verlies van $1.77 trillion hebben gekost. 

Door je voorraadprognose zo nauwkeurig mogelijk te houden, voorkom je dat je kapitaal vastzet of de klantervaring in gevaar brengt. 

Uitdagingen bij voorraadprognoses

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 gegevens over verkopen 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 schommelingen in de verkoop ‌en promotie-effecten.
• Prognoses integreren met supplychainmanagement. Vertragingen bij leveranciers, economische instabiliteit en andere verstoringen veroorzaken onzekerheid in de toelevering. Daarom is 51% van de bedrijven van plan om samen te werken met leveranciers om de vraag nauwkeurig te voorspellen. 
• Gegevensnauwkeurigheid waarborgen. Niet-gedetecteerde problemen met de gegevenskwaliteit hebben invloed op 47% van de besluitvormers. Prognoses die zijn gebaseerd op gebrekkige gegevens kunnen leiden tot slechte voorraadniveaus, een lagere klanttevredenheid en verminderde operationele efficiëntie.
• Je aanpassen aan markttrends en consumentengedrag. Volatiliteit van de vraag kan aanzienlijke afwijkingen van de voorspelde waarden veroorzaken. Mogelijk moet je investeren in verschillende, arbeidsintensieve voorspellingsmethoden om dergelijke situaties te beheersen.

Door deze uitdagingen te beheersen, worden je voorraadprognoses nauwkeuriger, wat leidt tot soepelere bedrijfsvoering en een sterkere marktpositie.

5 veelgebruikte methoden voor voorraadprognoses

Als je op je gevoel afgaat, kan je bedrijf volledig worden blootgesteld 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, kunnen je voorraadprognoses objectiever en betrouwbaarder worden.

Hier zijn 5 soorten methoden voor voorraadprognoses:

Author's Tip

Implementeer prognosemethoden eerst op kleine schaal voordat je ze in het hele bedrijf uitrolt. Zo kun je de methoden toepassen op en afstemmen op de context van je bedrijf.

Maatstaven en formules voor voorraadprognoses

Met maatstaven kun je de prestaties van je prognose meten aan de hand van een reeks doelstellingen of normen. Ze zijn bedoeld om betere langetermijnplanning en strategie te ondersteunen. 

Gebruik deze beknopte gids om voorraadmaatstaven en -formules vast te stellen die je kunt gebruiken bij het evalueren van strategieën voor voorraadplanning.

Nu deze benchmarks zijn vastgesteld, kunnen we ons verdiepen in het daadwerkelijke prognoseproces.

Voorraadprognoses maken in stappen

Of je nu vertrouwt op pen en papier of geavanceerde software gebruikt, voorraadprognoses komen altijd neer op dezelfde fundamentele stappen, omdat dezelfde elementen moeten samenkomen. 

Hier is het stappenplan:

1. Verzamel historische verkoopgegevens

Bij het voorspellen van 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 productprestaties.

Matt Bellerose, oprichter van online vis- en schaaldierenwinkel 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.

Dus, hoe ver terug moet je kijken? 

De consensus is minstens twee jaar. Zo heb je voldoende tijd om te zien hoe goed je product het op verschillende momenten van het jaar op de markt doet.

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! 

De volgende stap is om deze grondig te bestuderen en 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 aandachtspunten zijn:

• Fasen van de productlevenscyclus.  Krijg inzicht in de totale levensduur van een product op de markt door de prestaties ervan vanaf de lancering tot aan de neergang te volgen.
• Seizoensinvloeden. Bestudeer verkooppatronen 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 bepalen welke producten op specifieke momenten goed presteren (of juist niet), 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 hoe elk daarvan sterke en zwakke punten heeft.  

Om deze reden kiest Amanda Bunch, CEO van online winkel in piercing-sieraden BodyArtForms, voor een hybride methode:

In mijn ervaring hebben kwantitatieve methoden voordelen, zoals dat je beslissingen kunt nemen op basis van feiten en cijfers (zolang die nauwkeurig zijn), en je voelt je doorgaans zekerder over je beslissing. 

Aan de andere kant zijn kwalitatieve gegevens flexibeler in hun aanpak. Voor ons als bedrijf dat piercingsieraden verkoopt, is het bovendien logischer om deze methode te kiezen, omdat die hand in hand gaat met klantgedrag en trends in de branche. 

De nauwkeurigheid is echter niet zo betrouwbaar als bij kwantitatieve methoden.  

Gezien de manier waarop ons bedrijf opereert, kiezen we voor een hybride voorspellingsmethode.

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. 

Dit zorgt voor de flexibiliteit en het aanpassingsvermogen waarop zelfs online retailers van verbruiksgoederen, zoals Lobster Order, kunnen vertrouwen. 

Toen de pandemie in 2020 toesloeg, konden de kwantitatieve modellen van de vis- en schaaldierenwinkel een toename van 30% in bezorgbestellingen aan huis niet verwerken.  Daarom nam het bedrijf kwalitatieve methoden aan om met deze onvoorspelbare gebeurtenis om te gaan.

Als je te maken hebt met seizoensproducten, leveren technieken voor multimodelvoorspellingen vaak ook de nauwkeurigste resultaten op.

Zo bleek uit een onderzoek dat het gecombineerde gebruik van Meervoudige lineaire regressie (MLR) en regressie met random forest (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%.

Last but not least moet je ook een tijdsbestek voor je voorspelling bepalen, 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.

Ook de voorspellingsperiode heeft 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 zal gedragen. 

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 brancherapporten 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 zich waarschijnlijk niet zullen herhalen, en verwijder deze uitschieters uit de berekening.  

5. Bepaal de optimale vraag tijdens de levertijd, bestelmomenten en veiligheidsvoorraadniveaus

Bij voorraadvoorspellingen wordt met meer rekening gehouden dan alleen met verkoopgeschiedenis en trends. 

Je hebt ook de volgende kerngegevens 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 voorraadbatch arriveert.
• Bestelmomenten zorgen voor een nieuwe inkooporder wanneer je een bepaald voorraadniveau bereikt. 
• Veiligheidsvoorraad verwijst naar de hoeveelheid voorraad die je achter de hand houdt in afwachting van een grote vraag of verstoringen in de toeleveringsketen. Je hebt een gezonde hoeveelheid nodig om voorraadtekorten te voorkomen, maar niet zoveel dat je een voorraadoverschot opbouwt.

Als je weet wat het aanbevolen niveau voor elk van deze gegevens is, kun je het beste voorraadniveau per SKU beter voorspellen.  

Ze worden doorgaans als volgt berekend:

6. Implementeer je voorspellingen

Nu je alle onderdelen hebt verzameld, is het tijd om ze samen te voegen en een voorspelling te maken.

Je kunt handmatige berekeningen maken, Excel gebruiken of vertrouwen op een softwaretool.  

Als je voor Excel kiest, vind je hier een korte handleiding:

• Voer je historische verkoopgegevens in een nieuw spreadsheet in als twee gegevensreeksen.  Eén voor de tijdlijn (bijvoorbeeld datums) en één voor de bijbehorende verkoopcijfers. 
• Ga naar het tabblad Gegevens en klik op “Voorspellingsblad” om op basis van de geselecteerde cellen je voorspelling te genereren.
• Kies een lijn- of kolomgrafiek voor de visualisatie, stel de gewenste einddatum in en klik op “Maken” om af te ronden. 

Aanvullende tip

Ga voor gedetailleerde instructies over betrouwbaarheidsintervallen, seizoensinvloeden en het omgaan met ontbrekende punten naar de Excel-handleiding voor voorspellingen van Microsoft.

Voorspellingen helpen je bij het nemen van beslissingen over voorraadbeheer en inkoop.  

Identificeer je voorspellingen en controleer ze aan de hand van de metriek voor voorraadvoorspellingen die je hebt ingesteld om te meten hoe nauwkeurig je voorspellingen zijn.

7. Stroomlijn het proces met voorraadbeheersoftware en geavanceerde voorspellingstools 

Als alle bovenstaande taken arbeidsintensief en tijdrovend klinken, komt dat omdat ze dat ook zijn.  Wanneer je voorraad voorspelt, gaat het gezegde “niets overtreft 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 gegevens en daarmee de nauwkeurigheid van voorspellingen aanzienlijk kunnen verbeteren.

De software biedt 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 vraagvoorspellingen automatiseren om te bepalen hoeveel voorraad aan de klantvraag kan voldoen.

Linnworks beschikt bijvoorbeeld over de functionaliteit Voorraadvoorspelling, die voorspelt wanneer je de voorraad van een artikel opnieuw moet bestellen op basis van de hoeveelheid voorraad die per artikel gedurende het komende jaar wordt verbruikt.

Als je dus betere voorraadvoorspellingen 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:

Om je prognoses nog nauwkeuriger te maken, kun je je voorraadbeheeroplossing combineren met een voorraadprognosetool op basis van AI.

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 te passen aan trends en onverwachte vraag, waardoor de nauwkeurigheid van prognoses verbetert.

De CEO van Cin7, Ajoy Krishnamoorthy, meldde dat klanten die de slimme voorraadprognosetool Inventoro hebben geïmplementeerd, vrijwel onmiddellijk resultaten zien.

In slechts drie maanden tijd heeft HairCo, na de implementatie van Inventoro van Cin7 en het opvolgen van hun aanbevelingen, een omzetstijging van 10% gerealiseerd.

De oplossing werd de rechterhand van HairCo. 

De oplossing hield rekening met levertijden, minimale bestelhoeveelheden en historische verkoopgegevens en voorspelde de voorraadbehoefte drie tot zes maanden vooruit, een ongekend lange periode voor het bedrijf.

Krishnamoorthy legde uit dat voorraadprognosesoftware verkopers in staat stelt snel weloverwogen beslissingen te nemen die inzichten omzetten in acties: 

Met Inventoro kun je bijvoorbeeld een productbeschikbaarheid van 99% bereiken, terwijl je 20% aan 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 die zoveel van de technische details automatiseert. 

Door prognoses actueel te houden, blijven ze relevant en nauwkeurig. 

Bovendien moet je je prognoses nauwgezet vergelijken met hun prestaties om te zien of ze aan de verwachtingen voldoen.

Hoe nauwkeurig is de prognose? Kunnen de bestelniveaus en veiligheidsvoorraad de vraag tijdens de levertijd dekken, ook wanneer die periode langer duurt?

Gebruik de verkregen inzichten om je prognoseaanpak en bevoorradingsproces te corrigeren en verfijnen. 

Hier volgt een goede vuistregel voor het bijhouden van de prestaties van prognoses:

Beste werkwijzen voor nauwkeurige voorraadprognoses

Combineer de bovenstaande stappen met deze aanbevolen werkwijzen, zodat je proactiever en betrouwbaardere prognoses kunt opstellen:

Controleer en pas gegevens regelmatig aan

Omdat je verkoopgeschiedenis de basis vormt voor je voorraadvoorspellingen, moet je je gegevens schoon houden.  

Gegevens van slechte kwaliteit kunnen alleen prognoses opleveren die hun doel missen. 

Stel een routine in voor het controleren van je verkoopgegevens, voorraadhoeveelheden en andere gegevens, zodat je onnauwkeurigheden kunt opsporen en corrigeren. 

Manager vraagplanning Nipun Sawhney benadrukte het belang van een fysieke voorraadtelling om onnauwkeurigheden te corrigeren. “Er moet een cyclische telling van de volledige voorraad plaatsvinden, waarbij alle artikelen fysiek worden geteld,” adviseerde hij.

Vereenvoudig voorraadcontroles door barcodescanners te introduceren of RFID-technologie in je voorraadbeheersysteem te integreren.

Werk samen met belanghebbenden

Een nauwkeurige voorraadprognose ligt niet alleen in handen van supplychainteams. 

E-commercebedrijven zoals Lobster Order brengen mensen uit verkoop, bedrijfsvoering en financiën samen om een goed afgeronde beoordeling van de toekomstige voorraadbehoeften te maken.

Volgens Bellerose: 

Maandelijkse vergaderingen met vertegenwoordigers van 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.

Richt u op voortdurende verbetering

Zijn er hiaten of inconsistenties in uw prognoses? Zo ja, voer dan analyses achteraf uit om de onderliggende oorzaak te begrijpen (bijv. gegevensinvoer, modelaannames of externe factoren).

Gebruik statistieken zoals Gemiddelde absolute afwijking (MAD) en Gemiddelde kwadratische fout (MSE) om prognosefouten te kwantificeren. 

Zo kunt u in de toekomst patronen of terugkerende problemen identificeren.

Als alternatief kunnen de realtime gegevensanalyses van een voorraadbeheertool u helpen de prestaties van prognoses continu te monitoren en direct aanpassingen te maken.

Marktomstandigheden en andere factoren veranderen voortdurend. 

Met of zonder afwijkingen: streef naar voortdurende verbetering van uw prognosepraktijken om veranderingen voor te blijven.

Ontwikkel een noodplan

De vraag verloopt niet lineair. Hoewel u uw best doet om eraan te voldoen door uw expertise op het gebied van voorraadprognoses aan te scherpen, is het nog steeds verstandig om alle hiaten te dichten. 

Het aanscherpen van uw toeleveringsketen is een manier om dit te doen. 

Werk aan het verbeteren van leveranciersrelaties en het vinden van alternatieve leveranciers om voorraadtekorten te helpen verminderen en aan de voorspelde voorraadbehoefte te voldoen.  

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 behalen.  Uw tool kan een ABC-analyse uitvoeren en rapporten genereren waarin artikelen met een hoge en lage omloopsnelheid worden geïdentificeerd. 

Ook kunnen automatisch bestelmeldingen worden ingesteld voor veelgevraagde SKU's.

Het uitfaseren van stagnerende voorraad zorgt ook voor een schonere dataset voor uw prognoses. 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 handhaven van de gegevenskwaliteit.  

Door iedereen op één lijn te houden en vertrouwd te maken met het proces, worden betere prognoses mogelijk. 

Deze beste werkwijzen werken allemaal samen om uw prognoses te verbeteren. 

Volgens de CEO van PierrePark:

Een crossfunctionele aanpak—waarbij inzichten uit verkoop, marketing en logistiek worden geïntegreerd—het regelmatig herzien en aanpassen van prognoses op basis van marktveranderingen en het onderhouden van noodplannen hebben ons geholpen om onverwachte pieken in de vraag op te vangen. 

Deze holistische aanpak zorgt ervoor dat we wendbaar blijven en snel kunnen inspelen op marktomstandigheden.

Eindgedachten

Leren hoe je voorraad beter voorspelt, is veel om in je op te nemen, vooral omdat het een doorlopend proces is. 

Maak gebruik van tools voor voorraadbeheer voor 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 verbeteren van de nauwkeurigheid van prognoses en het verbeteren van voorraadbeheer. 

Meer tips voor voorraadbeheer voor e-commerce nodig? Presteer op een hoger niveau door hier de kneepjes van het vak te leren. 

Op de hoogte blijven van e-commercetrends vereist voortdurend leren en kennisnemen van de nieuwste inzichten. Meld je aan voor onze nieuwsbrief en ontvang vandaag nog tips om je e-commercebedrijf te laten groeien.