Prognozowanie produkcji: jak lepiej sprostać wymaganiom klientów

Opublikowany: 2022-06-25

Prognozowanie produkcji jest integralną częścią sukcesu Twojej marki skierowanej bezpośrednio do konsumenta (DTC).

Skuteczne prognozowanie produkcji usprawnia zarządzanie zapasami i upraszcza planowanie produkcji — ale jednocześnie poprawia satysfakcję klientów.

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o znaczeniu prognozowania produkcji i zapoznać się ze wszystkimi różnymi metodami prognozowania, z których może wybierać Twoja marka.

Co to jest prognozowanie produkcji?

Prognozowanie produkcji to proces szacowania przyszłego popytu na produkty detaliczne, a także zasobów wymaganych do wytworzenia tych produktów.

Zazwyczaj zasoby te obejmują pracę fizyczną, pieniądze, maszyny i surowce.

Prognozowanie produkcji pomaga markom opartym na produktach utrzymać optymalny poziom zapasów. W ten sposób mogą zadowolić klientów i zwiększyć ich ogólną rentowność.

Jak dokładnie? Prognozowanie produkcji, jeśli zostanie wykonane prawidłowo, pomoże Ci dokładniej oszacować przyszły popyt. W ten sposób możesz mieć pewność, że składasz zamówienia zakupu (PO) na to, czego potrzebujesz, aby zaspokoić popyt, aby uniknąć niedoboru lub przeładowania.

Właściwe prognozowanie może:

Popraw wydajność na każdym etapie łańcucha dostaw
Zapobiegaj sytuacjom braku zapasów, a następnie utracie sprzedaży
Osiągaj optymalne ilości zamówień, które oszczędzają pieniądze Twojej marki
Zachwyć klientów spójnym wyborem produktów
Utrzymuj przepływ gotówki na stałej, rosnącej trajektorii

Każda z tych korzyści ma wpływ na sukces Twojej firmy. Ale największa korzyść ze wszystkich? Prognozowanie produkcji sprawia, że Twoja marka jest znacznie bardziej odporna na niepewność w całym łańcuchu dostaw e-commerce.

Prognozowanie produkcji jest ważniejsze niż kiedykolwiek

W dzisiejszych czasach prognozowanie produkcji jest ważniejsze niż kiedykolwiek — zwłaszcza w świetle obecnych wyzwań związanych z łańcuchem dostaw i rosnących oczekiwań klientów.

Weźmy na przykład niedobór mleka modyfikowanego dla niemowląt w 2022 roku. Większość formuł była od miesięcy niedostępna. Ale to nie znaczy, że nie było popytu na te niedostępne produkty (był).

Miejmy nadzieję, że wraz z wprowadzeniem ByHeart, czwartej amerykańskiej odżywki dla niemowląt zatwierdzonej przez FDA, niedobór powinien się skończyć. Precyzyjne prognozowanie pozwoli poszkodowanym detalistom ominąć falujące problemy w łańcuchu dostaw spowodowane niedoborem, takie jak długie czasy realizacji i nadmierne zapasy.

Ale aby to zrobić, prognozy detalistów muszą uwzględniać popyt, którego nie byli w stanie zaspokoić, oprócz mieszanek dla niemowląt, przez które sprzedawali.

Ten ogólnokrajowy niedobór nie jest wyjątkiem po pandemii COVID-19. Wiele branż stoi przed podobnymi wyzwaniami łańcucha dostaw (pamiętasz, kiedy nie było papieru toaletowego?).

Na szczęście właściwe prognozowanie produkcji może pomóc markom w przezwyciężeniu tych wyzwań (bez przeładowywania zapasów bezpieczeństwa), jednocześnie zwiększając odporność marki na przyszłe zakłócenia.

3 główne typy prognozowania produkcji

Trzy główne typy prognozowania produkcji to prognozowanie jakościowe, modelowanie przyczynowe i analiza szeregów czasowych.

Prognozy jakościowe

Prognozy jakościowe stosuje się, gdy dane historyczne są skąpe lub nie istnieją — na przykład podczas wprowadzania na rynek nowej marki lub produktu.

Bez tych danych kierownicy produkcji muszą kierować się własnym osądem. Alternatywnie mogą oprzeć się na danych jakościowych od swoich klientów i wewnętrznych zespołów sprzedażowych uzyskanych za pomocą ankiet, ankiet i innych podobnych metod.

Przeprowadzając ankietę wśród klientów, możesz uzyskać informacje, które nie są dostępne ze statycznych danych sprzedaży, takie jak informacje oceniające satysfakcję z Twojej marki lub zainteresowanie nową wersją.

Ankieta Twojego zespołu sprzedaży może również pomóc Ci przewidzieć, jak dobrze sprzeda się nowy produkt. W ten sposób możesz tworzyć prognozy produkcyjne, aby odpowiednio zaspokoić to zapotrzebowanie.

Po zebraniu informacji jakościowych możesz przekształcić je w szacunki ilościowe dla gotowych produktów i surowców. To sprawia, że prognozowanie jakościowe jest stosunkowo dokładne, mimo że początkowo opierało się na subiektywnych opiniach i osądach.

Kiedy stosować jakościowe metody prognozowania:

Sprzedawcy detaliczni mogą wdrażać narzędzia do prognozowania jakościowego, gdy nie mają żadnych danych historycznych, na których mogliby się oprzeć. Ten model prognozowania jest najczęściej używany przez marki, które dopiero zaczynają lub przygotowują się do wprowadzenia nowego produktu lub linii produktów.

Modelowanie przyczynowe

Modelowanie przyczynowe ma miejsce, gdy marki próbują prognozować przyszłe wydarzenia na rynku detalicznym.

Prognozy te uwzględniają zmienne, które często wpływają na ruch produktów i trendy rynkowe, takie jak dostępność zapasów i preferencje konsumentów.

Ideą modelowania przyczynowego jest określenie wpływu, jaki te zmienne będą miały na rzeczywisty popyt i zdolność do realizacji zamówień.

Na przykład, czy brak dostępności zapasów doprowadzi do opóźnień w realizacji zamówień detalicznych? A może jakiś produkt stanie się wirusowy w mediach społecznościowych, powodując wzrost popytu?

Ogólnie rzecz biorąc, modelowanie przyczynowe zaczyna się od oceny aktualnego stanu rynku, w tym miejsca, w którym znajduje się Twoja firma w porównaniu z konkurencją.

Stamtąd będziesz musiał zidentyfikować wszystkie zmienne, które mogą wpływać na kierunek, w którym rynek może się poruszać. Ponownie obejmuje to takie rzeczy jak:

Zachowania i preferencje kupujących
Przepływ Twojego łańcucha dostaw
Czy produkty i materiały są łatwo dostępne

Gdy już będziesz mieć dobry pomysł na to, co stanie się z większym rynkiem, możesz zastosować te zmienne do swoich prognoz prognostycznych.

Często modelowanie przyczynowe obejmuje rozważania dotyczące rurociągów, informacje z badań rynkowych oraz wyniki analizy szeregów czasowych.

Kiedy stosować metody modelowania przyczynowego:

Sprzedawcy detaliczni mogą korzystać z modelowania przyczynowego po zidentyfikowaniu zmiennych niezależnych i zależnych, które mają wpływ na prognozowanie. Zmienne te będą obejmować konkurentów na rynku, siły ekonomiczne oraz opinie konsumentów lub trendy zakupowe.

Analiza szeregów czasowych

Analiza szeregów czasowych to strategia, która tworzy prognozy na podstawie danych ze znacznikiem czasu. Mówiąc dokładniej, sprzedawca zbiera te dane w stałych odstępach czasu w wyznaczonym okresie, zamiast rejestrować je losowo.

Twój zespół jest następnie odpowiedzialny za analizę tych danych, które mogą rzucić światło na „dlaczego” różne wyniki dotyczące zapasów, na przykład dlaczego sprzedaż firmy spadła w trzecim kwartale.

Analiza szeregów czasowych może również ujawnić, jak zmienne zmieniają się w czasie — na przykład, jak zmienne dane zmieniają się w ciągu kilku tygodni, miesięcy, kwartałów, a nawet wartości sprzedaży w ciągu roku.

Jednak analiza szeregów czasowych wymaga dużego zakresu punktów danych.

Zbyt mało danych pozostawi dziury w analizie, co może spowodować niedokładne lub niewiarygodne prognozy dotyczące zasobów. Z drugiej strony obszerny zestaw danych pozwoli Ci odkryć trendy sprzedaży i wyeliminować odstające wartości, takie jak sezonowe wahania popytu.

Kiedy stosować metody analizy szeregów czasowych:

Detaliści mogą skorzystać z analiz szeregów czasowych, gdy mają dużo niestacjonarnych danych, takich jak zmienne wzorce zakupowe. Ta metoda może być przydatna, aby zobaczyć, jak pewne zasoby magazynowe lub punkty danych przesuwają się i zmieniają w ustalonym okresie.

Jak prognozować produkcję przy użyciu najlepszych metod prognozowania

Prognozowanie produkcji jest dalekie od jednego uniwersalnego procesu dla detalistów.

Zamiast tego istnieje wiele metod prognozowania, z których Twoja marka może wybierać w zależności od jej potrzeb, możliwości, typów produktów i dostępnych danych.

Na przykład firma wprowadzająca na rynek swój pierwszy produkt bez wątpienia będzie wymagała innej metody prognozowania niż firma, która działa na rynku od kilku lat.

Podobnie marka, która doświadcza wahań popytu ze względu na sezonowość, będzie prognozować inaczej niż marka ze stałymi wynikami sprzedaży przez cały rok.

Z tego powodu należy zawsze określić potrzeby swojej marki przed wyborem metody prognozowania lub przewidywaniem przyszłego popytu.

Oto niektóre z najpopularniejszych metod prognozowania.

Metoda Delphi

Metoda Delphi jest rodzajem prognozowania jakościowego. Korzystając z modelu Delphi, detaliści konsultują się z ekspertami ds. zapasów w celu opracowania prognoz dotyczących produkcji. Opinie te są zbierane za pomocą kilku rund kwestionariuszy, które są wysyłane do każdego eksperta.

Po każdym cyklu zewnętrzny moderator zbiera odpowiedzi, generuje raport podsumowujący i rozsyła go do wszystkich uczestników.

Następnie eksperci czytają raport i albo zgadzają się, albo nie zgadzają ze swoimi odpowiedziami (i ewentualnie przedstawiają dodatkowe sugestie dotyczące procesu prognozowania).

Metoda Delphi nie jest kompletna, dopóki cała grupa nie osiągnie konsensusu.

Chociaż ta strategia jest nieco czasochłonna, pozwala sprzedawcom uzyskać spostrzeżenia od kilku doświadczonych osób — a ponieważ nie wiąże się z żadną osobistą dyskusją, Twoi eksperci mogą znajdować się w dowolnym miejscu na świecie.

Mając to na uwadze, kwestionariusze należy wypełnić w tym samym czasie, więc miej to na uwadze, jeśli zdecydujesz się wypróbować metodę Delphi.

Do czego służy ta metoda:	Metoda Delphi służy do podejmowania decyzji prognostycznej poprzez badanie panelu ekspertów. Do typowych zastosowań metody Delphi należą prognozy sprzedaży długookresowej oraz sprzedaży nowych produktów (w przypadku braku danych historycznych).
Dokładność tej metody:	Metoda Delphi plasuje się jako „od przeciętnej do bardzo dobrej” pod względem dokładności prognozy. Ten poziom dokładności dotyczy wszystkich — krótkoterminowych (od 0 do 3 miesięcy), średnioterminowych (od 3 miesięcy do 2 lat) i długoterminowych (od 2 lat wzwyż) prognoz produkcji.
Wymagane zasoby i dane:	Metoda Delphi wymaga pomocy panelu ekspertów, serii kwestionariuszy i zewnętrznego moderatora w celu przejrzenia wszystkich istotnych informacji (przesłanych za pośrednictwem kwestionariuszy).

Metoda analogii historycznej

Metoda analogii historycznej to podejście ilościowe do prognozowania, w którym przeszła sprzedaż podobnego produktu pomaga przewidzieć prawdopodobną sprzedaż nowej jednostki SKU. Jego istotą jest analiza porównawcza wprowadzenia i wzrostu podobnych pozycji inwentarzowych.

Prognozowanie przez analogię historyczną zakłada, że dwa różne produkty mają wystarczająco dużo wspólnego, aby zachować to samo podstawowe zachowanie dotyczące sprzedaży i popytu klientów.

Sprzedawcy detaliczni analizują cykl życia produktu i zapotrzebowanie na przeszłe zapasy, zakładając, że nowy produkt w tej samej lub podobnej kategorii produktu również będzie podążał tą trajektorią.

Załóżmy na przykład, że Twoja marka wprowadza produkt w nowym rozmiarze, kolorze lub smaku. Korzystając z metody analogii historycznej, możesz wykorzystać historyczne dane sprzedaży z „oryginalnego” produktu do prowadzenia szacunków produkcyjnych.

Należy również zwrócić uwagę na ryzyko kanibalizacji produktu metodą analogii historycznej. Kanibalizacja ma miejsce, gdy nowy produkt wypiera już istniejący. Oznacza to, że Twoja najnowsza wersja wpływa na sprzedaż starszego produktu (i potencjalnie szkodzi przepływowi gotówki).

O ile nie wprowadzasz zupełnie nowej kategorii, nowe produkty prawdopodobnie w pewnym stopniu wpłyną na Twoje istniejące przedmioty. Warto wziąć to pod uwagę podczas tworzenia prognoz produkcyjnych dla nowych jednostek SKU i starszych zasobów reklamowych.

Do czego służy ta metoda:	Metoda analogii historycznej tworzy prognozy dla nowych SKU lub ofert produktów. Typowe zastosowania analogii historycznych obejmują sprzedaż produktów o dużym zasięgu i nowych produktów. W niektórych przypadkach służy również do prognozowania marż zysku.
Dokładność tej metody:	Metoda analogii historycznej plasuje się jako „słaba” dla prognoz krótkoterminowych (od 0 do 3 miesięcy). Jest jednak uważany za „dobry do uczciwy” pod względem dokładności zarówno dla średnioterminowych (od 3 miesięcy do 2 lat), jak i długoterminowych (od 2 lat wzwyż) prognoz prognostycznych.
Wymagane zasoby i dane:	Metoda analogii historycznej wymaga danych o sprzedaży z kilku lat dotyczących jednego lub większej liczby produktów, które są podobne do Twojego najnowszego kodu SKU. Bez tych danych historycznych nie będziesz w stanie właściwie analizować trendów sprzedaży ani zachowań kupujących.

Metoda średniej ruchomej

Metoda średniej ruchomej jest czasami nazywana „średnią kroczącą” lub „średnią ruchomą”.

Niezależnie od preferowanego terminu ta metoda analizuje zakres punktów danych, tworząc serię średnich z pełnego zestawu danych. W przypadku marek DTC ten zestaw danych pochodzi z Twoich danych historycznych i służy do identyfikowania wzorców zakupowych, które mogą wpływać na Twoje szacunki.

Średnia ruchoma to statystyczna metoda prognozowania powszechnie stosowana do przewidywania krótkoterminowych trendów i długoterminowego popytu. Jest często używany wraz z danymi szeregów czasowych, aby wygładzić krótkoterminowe wahania (takie jak sezonowość) i wyróżnić długoterminowe cykle sprzedaży.

Ta strategia znajduje średnią z zestawu danych oznaczonych znacznikiem czasu, a następnie stosuje tę średnią do przyszłego popytu na Twoje produkty.

Ale jak ta metoda „porusza się”? Porusza się w tym sensie, że możesz dowolnie zmieniać zakres danych. Dzięki temu strategia jest bardziej elastyczna niż poleganie na sztywnym zestawie danych lub statycznym modelu arkusza kalkulacyjnego.

Do czego służy ta metoda:	Metoda średniej ruchomej identyfikuje krótkoterminowe trendy sprzedaży i długoterminowy popyt na Twoje produkty. Jest to również odpowiednia metoda utrzymywania kontroli stanów magazynowych nad produktami o małej ilości lub niskiej sprzedaży z Twojego katalogu.
Dokładność tej metody:	Metoda średniej ruchomej plasuje się dość nisko pod względem dokładności prognozy. Jest uważany za „słaby” w przypadku prognoz krótkoterminowych (0 do 3 miesięcy) i średnioterminowych (od 3 miesięcy do 2 lat) i jest „bardzo słaby” w odniesieniu do prognoz długoterminowych (od 2 lat wzwyż).
Wymagane zasoby i dane:	Metoda średniej ruchomej wymaga co najmniej dwuletnich danych historycznych i historii sprzedaży, jeśli występują wahania sezonowe. W przeciwnym razie, jeśli Twoje produkty nie są sezonowe, możesz w razie potrzeby użyć mniejszej ilości danych.

Metoda projekcji trendu

Projekcja trendu to najprostszy sposób oszacowania prognozowania produkcji. Ta metoda wykorzystuje wcześniejsze dane sprzedaży firmy do przewidywania przyszłej produkcji.

Chodzi o to, że czynniki odpowiedzialne za przeszłe trendy i skoki popytu będą się utrzymywać w mniej więcej tym samym tempie. Innymi słowy, zakłada się, że prognozowanie popytu będzie przebiegać zgodnie z historycznymi wzorcami.

W ten sposób możesz szybko oszacować harmonogramy produkcji, ponieważ przewidujesz, że wszystko będzie wyglądało tak, jak w poprzednich miesiącach, latach i tak dalej.

Projekcja trendów to ilościowy styl prognozowania, który opiera się na namacalnych, konkretnych danych z poprzedniej sprzedaży. Aby skorzystać z tej metody, Twoja marka musi mieć zgromadzone i gotowe do analizy dane z około 2 lat.

Do czego służy ta metoda:	Projekcja trendu jest używana dla marek DTC, które chcą prostego, nieskomplikowanego sposobu prognozowania. Najlepiej sprawdza się w średnio- lub długoterminowych prognozach popularnych elementów asortymentu.
Dokładność tej metody:	Prognoza trendu plasuje się jako „bardzo dobra” pod względem dokładności dla prognoz krótkoterminowych (od 0 do 3 miesięcy). Ponadto jest to „dobra” opcja dla średnioterminowych (od 3 miesięcy do 2 lat) i długoterminowych (od 2 lat) oszacowań produkcji.
Wymagane zasoby i dane:	Prognoza trendów wymaga kilku lat rocznych danych sprzedaży, aby zapewnić dokładność. Dobrą zasadą jest posiadanie danych z okresu od 2 do 5 lat do analizy w celach prognostycznych.

Metoda modelu regresji

Prognozowanie regresji sprzedaży służy do zrozumienia, w jaki sposób określone czynniki w procesie sprzedaży wpływają na wydajność produktu i jak te czynniki mogą przewidywać zmiany prognoz sprzedaży w czasie.

Chociaż w modelu regresji w grę wchodzą zarówno zmienne niezależne, jak i zależne, zmienna zależna — wyniki sprzedaży — zawsze pozostaje taka sama. Wyniki sprzedaży mogą obejmować wszystko, od całkowitego przychodu do całkowitej sprzedanych produktów.

Natomiast zmienne niezależne to dowolne badane czynniki, które mają wpływ na wyniki sprzedaży. Typowe niezależne zmienne obejmują strategie marketingowe, kampanie w mediach społecznościowych lub liczbę rynków, na których sprzedajesz.

Dzięki prognozowaniu regresji sprzedaży detaliści mogą uzyskać wgląd w to, jak może wyglądać przyszłość na podstawie wcześniejszych wyników sprzedaży i produkcji.

Analiza tych wyników pomaga przewidywać przyszłe potrzeby i może ujawnić zmiany, które należy wprowadzić, takie jak ekspansja w miejscu sprzedaży lub wydawanie większych pieniędzy na marketing.

Do czego służy ta metoda:	Prognozowanie regresji bada zmienne niezależne i zależne, które mogą wpływać na wyniki sprzedaży. Ta metoda pomaga prognozować określone kategorie produktów.
Dokładność tej metody:	Prognozowanie regresji jest oceniane jako „dobre do bardzo dobrego” zarówno dla krótkoterminowej (0 do 3 miesięcy), jak i średnioterminowej (od 3 miesięcy do 2 lat) dokładności prognozy. Z drugiej strony wiadomo, że prognozy długoterminowe (od 2 lat wzwyż) mają „słabą” dokładność tej metody.
Wymagane zasoby i dane:	Prognozowanie regresji wymaga kilkuletniej kwartalnej historii sprzedaży, aby zaobserwować znaczące trendy w wydajności sprzedaży. Wymaga również rozważenia wpływu zmiennych niezależnych i zależnych na dane.

Metoda analizy cyklu życia

Metoda analizy cyklu życia obserwuje cykl życia produktu w celu prognozowania jego potencjalnego wzrostu. Ta metoda przedstawia wydajność produktu w określonych ramach czasowych na podstawie analizy krzywej S. Jest często używany do przewidywania trendów zakupowych i określania potrzeb detalicznych.

Cykl życia produktu jest zwykle podzielony na pięć etapów:

Eksperymenty i rozwój
Wprowadzenie do rynku
Wzrost sprzedaży produktów
Dojrzałość i nasycenie produktu
Spadek rynku dla produktu

Na różnych etapach tego cyklu popyt na Twoje produkty i produkcję może gwałtownie wzrosnąć, ustabilizować się lub stale spadać. Analiza tego przypływu i odpływu może pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących uzupełniania zapasów, ponownego zamawiania i nie tylko.

Używasz tej metody do prognozowania popytu na nowy produkt? Sprawdź wprowadzenie podobnego produktu na rynek, aby poprawić dokładność swoich szacunków.

Ogólnie rzecz biorąc, popyt zaczyna się powoli, a następnie przyspiesza, gdy rozpoczynają się promocje, a produkty zyskują na widoczności.

Trudność polega na przewidywaniu, jak szybko będzie przebiegał cykl życia produktu, dlatego w miarę możliwości dobrze jest odwoływać się do podobnych wykazów produktów.

Do czego służy ta metoda:	Metoda analizy cyklu życia opiera się na analizie krzywej S cyklu życia produktu. Jest często używany do generowania prognoz produkcji dla nowych produktów przygotowujących się do wprowadzenia na rynek.
Dokładność tej metody:	Metoda analizy cyklu życia zajmuje dość niską pozycję pod względem dokładności prognozowania. W rzeczywistości jego dokładność jest „słaba” w przypadku prognoz krótkoterminowych (od 0 do 3 miesięcy) i po prostu „od złej do dobrej” w przypadku prognoz średnioterminowych (od 3 miesięcy do 2 lat) i długoterminowych (od 2 lat wzwyż) .
Wymagane zasoby i dane:	Metoda analizy cyklu życia wymaga danych o rocznej sprzedaży rozważanego produktu — lub danych z podobnego produktu przy wprowadzaniu nowego SKU na rynek.

Dokładne prognozowanie wymaga dokładnych danych

Dokładne prognozowanie zaczyna się od dokładnych danych o zasobach. Okres.

Na szczęście Cogsy i ShipBob mogą pomóc w wyeliminowaniu przeszkód w zakresie dokładności zapasów, dzięki czemu możesz prognozować popyt z jasnością i pewnością.

Znaczenie posiadania dokładnych danych

Nie jest tajemnicą, że dokładne dane są siłą napędową Twojej marki DTC. W końcu im więcej nieścisłości jest w Twoich danych, tym więcej problemów możesz napotkać.

Dokładne dane zapewniają uniknięcie braków i nadmiernych zapasów, jednocześnie wspierając silniejsze relacje z dostawcami.

Dzieje się tak, ponieważ dostawcy są sfrustrowani, gdy Twoje zamówienia są ciągle nieprawidłowe lub wymagają wielu edycji. W końcu powoduje to więcej pracy i bólu głowy.

Tymczasem dokładne dane są praktycznie równoznaczne z dokładnymi prognozami zapasów. Kiedy ewidencja zapasów jest wiarygodna, podobnie jak prognozy produkcji — a im lepsze są ewidencje zapasów, tym mniej pracy wkładasz w dostawców i zespół zamawiający.

Dlaczego posiadanie dokładnych danych jest tak trudne dla detalistów

Uznanie znaczenia dokładnych danych nie zmniejsza wyzwań związanych z ich gromadzeniem i przechowywaniem.

Utrzymanie integralności danych o produktach i sprzedaży nie jest łatwe dla nowoczesnych marek DTC, zwłaszcza gdy niedokładne liczenia zapasów są jednym z największych czynników wyzwalających.

Różne czynniki mogą powodować niedokładne liczenie zapasów, w tym nieudokumentowane straty zapasów, błędy realizacji, zdezorganizowane magazyny i źle zarządzane zwroty.

Chociaż każdy z tych czynników może zrównoważyć dokładność, radzenie sobie z wieloma naraz jeszcze bardziej pogorszy twoje problemy.

Na szczęście wdrożenie odpowiednich procesów i technologii może zwiększyć dokładność — i łatwość! — przez całą działalność detaliczną.

Jak Cogsy i ShipBob pomagają rozwiązać te wyzwania

Kiedy sprzedawcy detaliczni korzystają razem z Cogsy i ShipBob, mogą stawić czoła wielu różnym wyzwaniom związanym z e-commerce — zwłaszcza tym związanym z dokładnością danych.

Dzięki integracji Cogsy x ShipBob możesz:

Automatycznie synchronizuj historię sprzedaży, zamówienia zakupu i informacje o produktach.
Uzyskaj głębszy wgląd w trendy dotyczące zasobów reklamowych.
Twórz dokładne prognozy produkcji na podstawie historycznych trendów sprzedaży i zapasów.
Z łatwością twórz zamówienia zakupu z odpowiednią ilością zapasów, aby zaspokoić przyszłe zapotrzebowanie.

Gotowy do optymalizacji prognozowania produkcji za pomocą zaawansowanych rozwiązań programowych? Skontaktuj się z ShipBob, aby rozpocząć i dowiedzieć się więcej o integracji Cogsy.

Poproś o wycenę realizacji

Najczęstsze pytania dotyczące prognozowania produkcji

Poniżej znajdują się odpowiedzi na często zadawane pytania dotyczące prognozowania produkcji.

Dlaczego prognozowanie produkcji jest ważne?

Prognozowanie produkcji jest ważniejsze niż kiedykolwiek — zwłaszcza w świetle obecnych wyzwań związanych z łańcuchem dostaw i rosnących oczekiwań klientów.

Dokładne prognozowanie produkcji pomaga w dokładnym oszacowaniu przyszłego popytu. W ten sposób możesz śmiało przesyłać zamówienia zakupu i zamawiać dokładnie to, czego potrzebujesz, aby zaspokoić popyt, bez przeładowywania.

Jakie są najpopularniejsze metody prognozowania?

Do wyboru jest kilka metod prognozowania opartych na kilku czynnikach. Do najczęstszych należą metoda Delphi, metoda analogii historycznej, metoda średniej ruchomej, metoda analizy cyklu życia oraz metoda projekcji trendów.

W jaki sposób Cogsy i ShipBob umożliwiają wysiłki związane z prognozowaniem produkcji?

Integrując ShipBob z Cogsy, Twoja marka może uzyskać dostęp do danych w czasie rzeczywistym dotyczących Twojego asortymentu i sklepu internetowego. Punkty danych inwentaryzacji w czasie rzeczywistym są aktualizowane przez całą dobę, dzięki czemu można prognozować produkcję z większą dokładnością i wydajnością.