Produktionsprognose: Wie Sie die Kundennachfrage besser erfüllen können
Veröffentlicht: 2022-06-25Produktionsprognosen sind ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgs Ihrer Direct-to-Consumer (DTC)-Marke.
Effektive Produktionsprognosen rationalisieren Ihre Bestandsverwaltung und vereinfachen Ihre Produktionsplanung – verbessern aber gleichzeitig auch die Kundenzufriedenheit.
Lesen Sie weiter, um mehr über die Bedeutung von Produktionsprognosen zu erfahren und sich mit all den verschiedenen Prognosemethoden vertraut zu machen, aus denen Ihre Marke wählen kann.
Was ist Produktionsprognose?
Die Produktionsprognose ist der Prozess der Schätzung der zukünftigen Nachfrage nach Einzelhandelsprodukten sowie der Ressourcen, die zur Herstellung dieser Produkte erforderlich sind.
Typischerweise umfassen diese Ressourcen Handarbeit, Geld, Maschinen und Rohstoffe.
Produktionsprognosen helfen produktbasierten Marken dabei, optimale Lagerbestände zu halten. Auf diese Weise können sie die Kunden zufrieden stellen und ihre Gesamtrentabilität steigern.
Wie genau? Bei richtiger Ausführung hilft Ihnen die Produktionsprognose dabei, genauere Schätzungen des zukünftigen Bedarfs vorzunehmen. Auf diese Weise können Sie sicher sein, Bestellungen (POs) für das einzureichen, was Sie zur Deckung der Nachfrage benötigen, um Unter- oder Überbestände zu vermeiden.
Richtige Prognosen können:
- Verbessern Sie die Effizienz in jeder Phase der Lieferkette
- Verhindern Sie Stockout-Situationen und anschließende Umsatzeinbußen
- Erzielen Sie optimale Bestellmengen, die Ihrer Marke Geld sparen
- Begeistern Sie Kunden mit einer konsistenten Produktauswahl
- Halten Sie den Cashflow auf einem beständigen Aufwärtstrend
Jeder dieser Vorteile trägt zum Erfolg Ihres Unternehmens bei. Aber der größte Vorteil von allen? Produktionsprognosen machen Ihre Marke wesentlich widerstandsfähiger gegen Unsicherheiten in Ihrer gesamten E-Commerce-Lieferkette.
Produktionsprognosen sind wichtiger denn je
Heutzutage sind Produktionsprognosen wichtiger denn je – insbesondere angesichts der aktuellen Herausforderungen in der Lieferkette und steigender Kundenerwartungen.
Nehmen Sie zum Beispiel den Mangel an Babynahrung im Jahr 2022. Die meisten Formeln sind seit Monaten nicht mehr erhältlich. Aber das bedeutet nicht, dass es keine Nachfrage nach diesen vergriffenen Produkten gab (es gab).
Mit der Einführung von ByHeart, der 4. von der FDA zugelassenen Säuglingsnahrung in den USA, sollte sich die Knappheit hoffentlich dem Ende nähern. Präzise Prognosen werden es betroffenen Einzelhändlern ermöglichen, Probleme in der Lieferkette zu umgehen, die durch den Mangel verursacht werden, wie lange Vorlaufzeiten und überschüssige Lagerbestände.
Aber dazu müssen die Prognosen der Einzelhändler die Nachfrage berücksichtigen, die sie nicht erfüllen konnten, zusätzlich zu der Säuglingsnahrung, die sie durch verkauft haben.
Dieser landesweite Mangel ist kein Ausreißer nach der COVID-19-Pandemie. Viele Branchen stehen vor ähnlichen Herausforderungen in der Lieferkette (erinnern Sie sich, als es noch kein Toilettenpapier gab?).
Glücklicherweise kann eine angemessene Produktionsprognose Marken dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern (ohne die Sicherheitsbestände zu überfüllen) und die Marke widerstandsfähiger gegen zukünftige Störungen machen.
Die 3 Haupttypen der Produktionsprognose
Die 3 Hauptarten der Produktionsprognose sind qualitative Prognosen, kausale Modellierung und Zeitreihenanalyse.
Qualitative Prognose
Qualitative Prognosen werden verwendet, wenn historische Daten knapp oder nicht vorhanden sind – beispielsweise bei der Einführung einer neuen Marke oder eines neuen Produkts.
Ohne diese Daten müssen Produktionsleiter nach bestem Wissen und Gewissen handeln. Alternativ können sie sich auf qualitative Daten ihrer Kunden und internen Vertriebsteams stützen, die sie durch Umfragen, Umfragen und andere ähnliche Methoden erhalten haben.
Indem Sie Ihre Kunden befragen, können Sie Einblicke gewinnen, die aus statischen Verkaufsdaten nicht zugänglich sind, z. B. Einblicke, die die Zufriedenheit mit Ihrer Marke bewerten oder das Interesse an einer neuen Version messen.
Die Befragung Ihres Verkaufsteams kann Ihnen auch dabei helfen, vorherzusagen, wie gut sich ein neues Produkt verkaufen wird. Auf diese Weise können Sie Produktionsprognosen erstellen, um diesen Bedarf angemessen zu decken.
Sobald Sie qualitative Informationen gesammelt haben, können Sie diese in quantitative Schätzungen für Ihre Endprodukte und Rohstoffe umwandeln. Dies macht qualitative Prognosen relativ genau, obwohl sie ursprünglich auf subjektiven Meinungen und Urteilen beruhten.
| Wann sollten qualitative Prognosemethoden eingesetzt werden: | Einzelhändler können qualitative Prognosetools implementieren, wenn sie keine historischen Daten haben, auf die sie sich stützen können. Dieses Prognosemodell wird am häufigsten von Marken verwendet, die am Anfang stehen oder sich darauf vorbereiten, ein neues Produkt oder eine neue Produktlinie auf den Markt zu bringen. |
Kausale Modellierung
Bei der kausalen Modellierung versuchen Marken, zukünftige Ereignisse auf dem Einzelhandelsmarkt vorherzusagen.
Diese Vorhersagen berücksichtigen Variablen, die häufig Produktbewegungen und Markttrends beeinflussen, wie z. B. Bestandsverfügbarkeit und Verbraucherpräferenzen.
Die Idee hinter der kausalen Modellierung besteht darin, die Auswirkungen zu bestimmen, die diese Variablen auf die tatsächliche Nachfrage und Ihre Kapazität zur Erfüllung von Bestellungen haben werden.
Wird zum Beispiel ein Mangel an Lagerbeständen zu Verzögerungen bei der Auftragserfüllung im Einzelhandel führen? Oder wird ein bestimmtes Produkt in den sozialen Medien viral und verursacht einen Nachfrageschub?
Im Allgemeinen beginnt die kausale Modellierung mit einer Einschätzung der aktuellen Marktsituation, einschließlich der Positionierung Ihres Unternehmens im Vergleich zu Ihren Wettbewerbern.
Von dort aus müssen Sie alle Variablen identifizieren, die die Richtung beeinflussen können, in die sich der Markt bewegen könnte. Dazu gehören wiederum Dinge wie:
- Käuferverhalten und Präferenzen
- Der Fluss Ihrer Lieferkette
- Ob Produkte und Materialien leicht verfügbar sind
Sobald Sie eine gute Vorstellung davon haben, was mit dem größeren Markt passieren wird, können Sie diese Variablen auf Ihre Prognoseschätzungen anwenden.
Bei der kausalen Modellierung werden häufig Pipeline-Überlegungen, Marktumfrageinformationen und die Ergebnisse einer Zeitreihenanalyse berücksichtigt.
| Wann sollten kausale Modellierungsmethoden eingesetzt werden: | Einzelhändler können die kausale Modellierung verwenden, sobald sie die unabhängigen und abhängigen Variablen identifiziert haben, die sich auf die Prognose auswirken. Zu diesen Variablen gehören Marktkonkurrenten, Wirtschaftskräfte und Verbrauchermeinungen oder Kauftrends. |
Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse ist eine Strategie, die Prognosen auf der Grundlage von Daten mit Zeitstempel erstellt. Genauer gesagt sammelt ein Händler diese Daten in konsistenten Intervallen innerhalb eines festgelegten Zeitraums, anstatt sie zufällig aufzuzeichnen.
Ihr Team ist dann für die Analyse dieser Daten verantwortlich, die Aufschluss über das „Warum“ hinter verschiedenen Bestandsergebnissen geben können, z. B. warum die Umsätze des Unternehmens im 3. Quartal stagnierten.
Die Zeitreihenanalyse kann auch aufzeigen, wie sich Variablen im Laufe der Zeit ändern – zum Beispiel, wie Ihre variablen Daten über mehrere Wochen, Monate, Quartale oder sogar den Umsatz eines Jahres schwanken.
Allerdings erfordert eine Zeitreihenanalyse eine große Bandbreite an Datenpunkten.
Zu wenige Daten hinterlassen Lücken in Ihrer Analyse, was zu ungenauen oder unzuverlässigen Bestandsprognosen führen kann. Andererseits ermöglicht Ihnen ein umfangreicher Datensatz, Verkaufstrends aufzudecken und Ausreißer wie saisonale Schwankungen in der Nachfrage auszusortieren.
| Wann sollten Zeitreihenanalysemethoden eingesetzt werden: | Einzelhändler können Zeitreihenanalysen nutzen, wenn sie über viele nicht stationäre Daten verfügen, wie z. B. variable Kaufmuster. Diese Methode kann nützlich sein, um zu sehen, wie sich bestimmte Bestandsobjekte oder Datenpunkte über einen festgelegten Zeitraum verschieben und ändern. |
So prognostizieren Sie die Produktion mit den besten Prognosemethoden
Produktionsprognosen sind für Einzelhändler weit entfernt von einem einheitlichen Prozess.
Stattdessen gibt es mehrere Prognosemethoden, aus denen Ihre Marke je nach Bedarf, Fähigkeiten, Produkttypen und verfügbaren Daten wählen kann.
Beispielsweise wird ein Unternehmen, das sein erstes Produkt auf den Markt bringt, zweifellos eine andere Prognosemethode benötigen als ein Unternehmen, das seit mehreren Jahren im Geschäft ist.
Ebenso wird eine Marke, die aufgrund saisonaler Schwankungen in der Nachfrage schwankt, anders prognostizieren als eine Marke mit konstanten Verkaufszahlen während des ganzen Jahres.
Aus diesem Grund sollten Sie immer die Bedürfnisse Ihrer Marke definieren, bevor Sie eine Prognosemethode auswählen oder Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage treffen.
Hier sind einige der gebräuchlichsten Prognosemethoden.
Die Delphi-Methode
Die Delphi-Methode ist eine Form der qualitativen Prognose. Unter Verwendung des Delphi-Modells konsultieren Einzelhändler Bestandsexperten, um ihre Produktionsprognosen zu erstellen. Diese Meinungen werden in mehreren Fragebogenrunden gesammelt, die jedem Experten zugesandt werden.
Nach jedem Zyklus sammelt ein Drittanbieter die Antworten, erstellt einen zusammenfassenden Bericht und verteilt diesen Bericht an alle Teilnehmer.
Anschließend lesen die Experten den Bericht durch und stimmen den Antworten der anderen zu oder nicht zu (und machen möglicherweise zusätzliche Vorschläge zum Prognoseprozess).
Die Delphi-Methode ist erst abgeschlossen, wenn die gesamte Gruppe einen Konsens erreicht hat.
Obwohl diese Strategie etwas zeitaufwändig ist, ermöglicht sie es Einzelhändlern, Erkenntnisse von mehreren sachkundigen Personen zu ziehen – und da es keine persönliche Diskussion erfordert, können sich Ihre Experten überall auf der Welt befinden.
Allerdings müssen die Fragebögen innerhalb desselben Zeitrahmens ausgefüllt werden, also denken Sie daran, wenn Sie sich für die Delphi-Methode entscheiden.
| Wofür wird diese Methode verwendet: | Die Delphi-Methode wird verwendet, um durch die Befragung eines Expertengremiums zu einer Prognoseentscheidung zu gelangen. Zu den typischen Anwendungen für die Delphi-Methode gehören Prognosen für langfristige Verkäufe und den Verkauf neuer Produkte (wo keine historischen Daten vorhanden sind). |
| Genauigkeit dieser Methode: | Die Delphi-Methode wird hinsichtlich der Prognosegenauigkeit als „mittelmäßig bis sehr gut“ eingestuft. Dieses Maß an Genauigkeit gilt durchgängig – für kurzfristige (0 bis 3 Monate), mittelfristige (3 Monate bis 2 Jahre) und langfristige (ab 2 Jahre) Produktionsprognosen. |
| Erforderliche Ressourcen und Daten: | Die Delphi-Methode erfordert die Hilfe eines Expertengremiums, eine Reihe von Fragebögen und einen externen Moderator, um alle relevanten Informationen (die über die Fragebögen übermittelt wurden) zu überprüfen. |
Die Methode der historischen Analogie
Die historische Analogiemethode ist ein quantitativer Prognoseansatz, bei dem die vergangenen Verkäufe eines ähnlichen Produkts dazu beitragen, die wahrscheinlichen Verkäufe einer neuen SKU vorherzusagen. Im Kern handelt es sich um eine vergleichende Analyse der Einführung und des Wachstums ähnlicher Lagerartikel.
Prognosen durch historische Analogie gehen davon aus, dass zwei unterschiedliche Produkte genug Gemeinsamkeiten haben, um das gleiche grundlegende Verhalten in Bezug auf Kundenverkäufe und -nachfrage zu verfolgen.
Einzelhändler analysieren den Produktlebenszyklus und die Nachfrage vergangener Lagerbestände unter der Annahme, dass ein neuer Artikel in derselben oder einer ähnlichen Produktkategorie ebenfalls diesem Verlauf folgen wird.
Angenommen, Ihre Marke führt ein Produkt in einer neuen Größe, Farbe oder Geschmack ein. Mithilfe der historischen Analogiemethode können Sie historische Verkaufsdaten des „Original“-Produkts verwenden, um Ihre Produktionsschätzungen zu leiten.
Es ist auch wichtig, das Risiko der Produktkannibalisierung bei der Methode der historischen Analogie zu beachten. Kannibalisierung findet statt, wenn ein neues Produkt ein bestehendes verdrängt. Das heißt, Ihre neueste Version wirkt sich auf den Verkauf eines älteren Artikels aus (und beeinträchtigt möglicherweise Ihren Cashflow).
Sofern Sie keine völlig neue Kategorie einführen, wirken sich neue Produkte wahrscheinlich bis zu einem gewissen Grad auf Ihre vorhandenen Artikel aus. Dies sollten Sie berücksichtigen, wenn Sie Produktionsprognosen für neue SKUs und älteren Bestand erstellen.
| Wofür wird diese Methode verwendet: | Die Methode der historischen Analogie erstellt Prognosen für neue SKUs oder Produktangebote. Zu den typischen Anwendungen für die historische Analogie gehören der Verkauf über große Entfernungen und neue Produkte. In einigen Fällen wird es auch verwendet, um Gewinnmargen zu prognostizieren. |
| Genauigkeit dieser Methode: | Das historische Analogieverfahren schneidet bei kurzfristigen Prognosen (0 bis 3 Monate) als „schlecht“ ab. Es wird jedoch in seiner Genauigkeit sowohl für mittelfristige (3 Monate bis 2 Jahre) als auch für langfristige (2 Jahre und mehr) Prognoseschätzungen als „gut bis fair“ angesehen. |
| Erforderliche Ressourcen und Daten: | Die Methode der historischen Analogie erfordert Verkaufsdaten von mehreren Jahren für ein oder mehrere Produkte, die Ihrer neuesten SKU ähneln. Ohne diese historischen Erkenntnisse sind Sie nicht in der Lage, Verkaufstrends oder das Käuferverhalten richtig zu analysieren. |
Die Methode des gleitenden Durchschnitts
Die Methode des gleitenden Durchschnitts wird manchmal als „gleitender Durchschnitt“ oder „laufender Durchschnitt“ bezeichnet.
Unabhängig davon, welchen Begriff Sie bevorzugen, analysiert diese Methode eine Reihe von Datenpunkten, indem sie eine Reihe von Durchschnittswerten aus dem vollständigen Datensatz erstellt. Bei DTC-Marken stammt dieser Datensatz aus Ihren historischen Informationen und wird verwendet, um Kaufmuster zu identifizieren, die Ihre Schätzungen beeinflussen könnten.
Der gleitende Durchschnitt ist eine statistische Prognosemethode, die im Allgemeinen zur Vorhersage kurzfristiger Trends und langfristiger Nachfrage verwendet wird. Es wird häufig zusammen mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Schwankungen (z. B. Saisonabhängigkeit) auszugleichen und langfristige Verkaufszyklen hervorzuheben.
Diese Strategie ermittelt den Durchschnitt aus einer Reihe von Daten mit Zeitstempel und wendet diesen Durchschnitt dann auf die zukünftige Nachfrage nach Ihren Produkten an.
Aber wie „bewegt“ sich diese Methode? Es bewegt sich in dem Sinne, dass Sie Ihren Datenbereich nach Bedarf verschieben können. Dies macht die Strategie flexibler, als sich auf einen starren Datensatz oder ein statisches Tabellenkalkulationsmodell zu verlassen.
| Wofür wird diese Methode verwendet: | Die Methode des gleitenden Durchschnitts identifiziert kurzfristige Verkaufstrends und die langfristige Nachfrage nach Ihren Produkten. Es ist auch eine geeignete Methode, um die Bestandskontrolle über Produkte mit geringen Stückzahlen oder wenig verkauften Produkten aus Ihrem Katalog aufrechtzuerhalten. |
| Genauigkeit dieser Methode: | Die Methode des gleitenden Durchschnitts rangiert in Bezug auf ihre Prognosegenauigkeit ziemlich niedrig. Es gilt als „schlecht“ für kurzfristige (0 bis 3 Monate) und mittelfristige (3 Monate bis 2 Jahre) Prognosen und als „sehr schlecht“ für langfristige (2 Jahre und mehr) Schätzungen. |
| Erforderliche Ressourcen und Daten: | Die Methode des gleitenden Durchschnitts erfordert mindestens 2 Jahre historische Daten und Verkaufshistorie, wenn saisonale Schwankungen auftreten. Andernfalls, wenn Ihre Produkte nicht saisonabhängig sind, können Sie sich dafür entscheiden, bei Bedarf weniger Daten zu verwenden. |
Die Methode der Trendprojektion
Trendprognosen sind die einfachste Methode zur Schätzung von Produktionsprognosen. Diese Methode verwendet die vergangenen Verkaufsdaten Ihres Unternehmens, um die zukünftige Produktion vorherzusagen.
Die Idee ist, dass die Faktoren, die für vergangene Trends und Nachfragespitzen verantwortlich sind, in etwa gleicher Höhe anhalten werden. Mit anderen Worten, es wird davon ausgegangen, dass die Nachfrageprognose historischen Mustern folgt.
Auf diese Weise können Sie Produktionspläne schnell abschätzen, da Sie davon ausgehen, dass die Dinge so aussehen werden wie in den vergangenen Monaten, Jahren usw.
Die Trendprognose ist ein quantitativer Prognosestil, der sich auf greifbare, konkrete Daten aus Ihren früheren Verkäufen stützt. Um diese Methode zu verwenden, muss Ihre Marke über Daten aus etwa 2 Jahren verfügen, die gesammelt und analysiert werden können.
| Wofür wird diese Methode verwendet: | Die Trendprojektion wird für DTC-Marken verwendet, die eine einfache und unkomplizierte Art der Prognose wünschen. Es eignet sich am besten für mittel- oder langfristige Prognosen für beliebte Inventarartikel. |
| Genauigkeit dieser Methode: | Die Trendprognose wird in ihrer Genauigkeit für kurzfristige (0 bis 3 Monate) Prognosen als „sehr gut“ eingestuft. Darüber hinaus ist es eine „gute“ Option für mittelfristige (3 Monate bis 2 Jahre) und langfristige (2 Jahre und mehr) Produktionsschätzungen. |
| Erforderliche Ressourcen und Daten: | Trendprognosen erfordern Jahresumsatzdaten von einigen Jahren, um Genauigkeit zu gewährleisten. Eine gute Faustregel lautet, Daten für Prognosezwecke über einen Zeitraum von 2 bis 5 Jahren zu analysieren. |
Die Methode des Regressionsmodells
Umsatzregressionsprognosen werden verwendet, um zu verstehen, wie sich bestimmte Faktoren innerhalb des Verkaufsprozesses auf die Produktleistung auswirken und wie diese Faktoren Änderungen in den Umsatzprognosen im Laufe der Zeit vorhersagen können.
Obwohl innerhalb des Regressionsmodells sowohl unabhängige als auch abhängige Variablen eine Rolle spielen, bleibt die abhängige Variable – Verkaufsleistung – immer gleich. Die Verkaufsleistung kann sich auf alles erstrecken, vom Gesamtumsatz bis zur Gesamtzahl der verkauften Produkte.
Im Gegensatz dazu sind Ihre unabhängigen Variablen die Faktoren, die Sie untersuchen und die sich auf die Verkaufsleistung auswirken . Zu den gemeinsamen unabhängigen Variablen gehören Ihre Marketingstrategien, Social-Media-Kampagnen oder die Anzahl der Marktplätze, auf denen Sie verkaufen.
Mit Umsatzregressionsprognosen können Einzelhändler basierend auf früheren Verkaufs- und Produktionsleistungen einen Einblick in die Zukunft gewinnen.
Die Analyse dieser Leistung hilft, zukünftige Anforderungen zu antizipieren und kann notwendige Änderungen aufzeigen, wie z. B. die Erweiterung des Verkaufsorts oder mehr Geld für Marketing.
| Wofür wird diese Methode verwendet: | Regressionsprognosen untersuchen unabhängige und abhängige Variablen, die sich auf Ihre Verkaufsleistung auswirken können. Diese Methode hilft bei der Prognose bestimmter Produktkategorien. |
| Genauigkeit dieser Methode: | Regressionsprognosen werden sowohl für die kurzfristige (0 bis 3 Monate) als auch für die mittelfristige (3 Monate bis 2 Jahre) Prognosegenauigkeit als „gut bis sehr gut“ eingestuft. Umgekehrt ist bekannt, dass langfristige (2 Jahre und mehr) Prognosen mit dieser Methode eine „schlechte“ Genauigkeit aufweisen. |
| Erforderliche Ressourcen und Daten: | Regressionsprognosen erfordern eine mehrjährige vierteljährliche Verkaufshistorie, um aussagekräftige Trends in Ihrer Verkaufsleistung zu beobachten. Außerdem müssen Sie den Einfluss unabhängiger und abhängiger Variablen auf die Daten berücksichtigen. |
Die Methode der Lebenszyklusanalyse
Die Methode der Lebenszyklusanalyse beobachtet den Lebenszyklus eines Produkts, um sein potenzielles Wachstum vorherzusagen. Diese Methode zeigt die Leistung eines Produkts innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens basierend auf einer S-Kurven-Analyse. Es wird oft verwendet, um Kauftrends zu antizipieren und die Bedürfnisse des Einzelhandels genau zu bestimmen.
Der Lebenszyklus eines Produkts wird typischerweise in fünf Phasen unterteilt:
- Experimentieren und Entwickeln
- Einführung in den Marktplatz
- Wachstum der Produktverkäufe
- Produktreife und -sättigung
- Marktrückgang für Produkt
In verschiedenen Stadien dieses Zyklus kann die Nachfrage nach Ihren Produkten und Ihrer Produktion schnell steigen, abflachen oder stetig zurückgehen. Die Analyse dieser Ebbe und Flut kann Ihre Entscheidungsfindung für die Bestandsauffüllung, Nachbestellung und mehr leiten.
Verwenden Sie diese Methode, um die Nachfrage nach einem neuen Produkt zu prognostizieren? Untersuchen Sie die Markteinführung eines ähnlichen Artikels, um die Genauigkeit Ihrer Schätzungen zu verbessern.
Im Allgemeinen beginnt die Nachfrage langsam und beschleunigt sich dann, wenn Ihre Werbeaktionen einsetzen und die Produkte an Sichtbarkeit gewinnen.
Die Schwierigkeit liegt darin, vorherzusagen, wie schnell der Produktlebenszyklus fortschreiten wird, weshalb es großartig ist, wenn möglich auf ähnliche Produktlisten zu verweisen.
| Wofür wird diese Methode verwendet: | Die Methode der Lebenszyklusanalyse basiert auf einer S-Kurven-Analyse des Produktlebenszyklus. Es wird häufig verwendet, um Produktionsprognosen für neue Produkte zu erstellen, die sich auf die Markteinführung vorbereiten. |
| Genauigkeit dieser Methode: | Die Methode der Lebenszyklusanalyse rangiert ziemlich niedrig für die Prognosegenauigkeit. Tatsächlich ist die Genauigkeit für kurzfristige (0 bis 3 Monate) Prognosen „schlecht“ und für mittelfristige (3 Monate bis 2 Jahre) und langfristige (2 Jahre und mehr) Vorhersagen nur „schlecht bis gut“. . |
| Erforderliche Ressourcen und Daten: | Die Methode der Lebenszyklusanalyse erfordert Daten über den Jahresumsatz des betrachteten Produkts – oder Daten von einem ähnlichen Produkt, wenn eine neue SKU auf den Markt gebracht wird. |
Genaue Prognosen erfordern genaue Daten
Genaue Prognosen beginnen mit genauen Bestandsdaten. Zeitraum.
Glücklicherweise können Cogsy und ShipBob dabei helfen, Ihre Hindernisse für die Bestandsgenauigkeit zu beseitigen, sodass Sie die Nachfrage mit Klarheit und Zuversicht prognostizieren können.
Die Bedeutung von genauen Daten
Es ist kein Geheimnis, dass genaue Daten das Lebenselixier Ihrer DTC-Marke sind. Denn je mehr Ungenauigkeiten in Ihren Daten vorhanden sind, desto mehr Probleme werden Sie wahrscheinlich bekommen.
Genaue Daten stellen sicher, dass Sie Fehlbestände und Überbestände vermeiden und gleichzeitig stärkere Lieferantenbeziehungen unterstützen.
Das liegt daran, dass Lieferanten frustriert werden, wenn Ihre Bestellungen ständig falsch sind oder viel bearbeitet werden müssen. Schließlich verursacht dies mehr Arbeit und Kopfschmerzen auf ihrer Seite.
Genaue Daten sind praktisch gleichbedeutend mit genauen Bestandsprognosen. Wenn Ihre Bestandsaufzeichnungen zuverlässig sind, sind es auch Ihre Produktionsprognosen – und je besser Ihre Bestandsaufzeichnungen sind, desto weniger Arbeit nehmen Sie Ihren Lieferanten und Ihrem Bestellteam ab.
Warum es für Einzelhändler so schwierig ist, genaue Daten zu haben
Die Anerkennung der Bedeutung genauer Daten mindert nicht die Herausforderungen, die mit der Erfassung und Aufbewahrung dieser Daten verbunden sind.
Die Aufrechterhaltung der Integrität von Produkt- und Verkaufsdaten ist für moderne DTC-Marken nicht einfach, insbesondere da ungenaue Bestandszählungen einer der größten Auslöser sind.
Verschiedene Faktoren können zu ungenauen Bestandszählungen führen, darunter nicht dokumentierte Bestandsverluste, Erfüllungsfehler, unorganisierte Lager und schlecht verwaltete Rücksendungen.
Während jeder dieser Faktoren die Genauigkeit beeinträchtigen kann, wird der Umgang mit mehreren gleichzeitig Ihre Probleme noch verschlimmern.
Glücklicherweise kann die Implementierung der richtigen Prozesse und Technologien die Genauigkeit unterstützen – und erleichtern! – in Ihrem gesamten Einzelhandelsgeschäft.
Wie Cogsy und ShipBob helfen, diese Herausforderungen zu meistern
Wenn Einzelhändler Cogsy und ShipBob zusammen verwenden, können sie unzählige verschiedene E-Commerce-Herausforderungen bewältigen – insbesondere solche, die mit der Datengenauigkeit verbunden sind.
Mit der Cogsy x ShipBob-Integration können Sie:
- Synchronisieren Sie automatisch Ihre Verkaufshistorie, Bestellungen und Produktinformationen.
- Erhalten Sie tiefere Einblicke in Ihre Bestandstrends.
- Erstellen Sie genaue Produktionsprognosen basierend auf historischen Verkaufs- und Bestandstrends.
- Erstellen Sie ganz einfach Bestellungen mit der richtigen Bestandsmenge, um den zukünftigen Bedarf zu decken.
Sind Sie bereit, Ihre Produktionsprognosen mit Hilfe fortschrittlicher Softwarelösungen zu optimieren? Setzen Sie sich mit ShipBob in Verbindung, um loszulegen und mehr über die Cogsy-Integration zu erfahren.
Häufig gestellte Fragen zur Produktionsprognose
Nachfolgend finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zur Produktionsprognose.
Warum ist die Produktionsprognose wichtig?
Produktionsprognosen sind wichtiger denn je – insbesondere angesichts der aktuellen Herausforderungen in der Lieferkette und steigender Kundenerwartungen.
Sorgfältige Produktionsprognosen helfen Ihnen, genaue Schätzungen für den zukünftigen Bedarf vorzunehmen. Auf diese Weise können Sie Ihre Bestellungen sicher einreichen und genau das bestellen, was Sie benötigen, um die Nachfrage zu decken, ohne dass es zu Überbeständen kommt.
Was sind die gängigsten Prognosemethoden?
Es stehen mehrere Prognosemethoden zur Auswahl, die auf mehreren Faktoren basieren. Zu den gebräuchlichsten gehören die Delphi-Methode, die Methode der historischen Analogie, die Methode des gleitenden Durchschnitts, die Methode der Lebenszyklusanalyse und die Methode der Trendprojektion.
Wie ermöglichen Cogsy und ShipBob Produktionsprognosen?
Durch die Integration von ShipBob mit Cogsy kann Ihre Marke auf Echtzeitdaten für Ihr Inventar und Ihren Online-Shop zugreifen. Bestandsdatenpunkte in Echtzeit werden rund um die Uhr aktualisiert, sodass Sie die Produktion genauer und effizienter vorhersagen können.