Prognoza producției: cum să satisfaceți mai bine cererea clienților

Publicat: 2022-06-25

Prognoza producției este parte integrantă a succesului mărcii dvs. direct-to-consumer (DTC).

Previziunea eficientă a producției vă simplifică gestionarea stocurilor și vă simplifică planificarea producției, dar îmbunătățește și satisfacția clienților în același timp.

Citiți mai departe pentru a afla mai multe despre importanța prognozării producției și familiarizați-vă cu toate metodele diferite de prognoză din care poate alege marca dvs.

Ce este prognoza de producție?

Prognoza producției este procesul de estimare a cererii viitoare pentru produse de vânzare cu amănuntul, precum și a resurselor necesare pentru fabricarea acestor produse.

De obicei, aceste resurse includ muncă manuală, bani, mașini și materii prime.

Prognoza producției ajută mărcile bazate pe produse să mențină niveluri optime de stoc. În acest fel, ei își pot menține clienții fericiți și își pot crește profitabilitatea generală.

Cum anume? Când este făcută corect, prognoza producției vă ajută să faceți estimări mai precise ale cererii viitoare. În acest fel, vă puteți simți încrezător în trimiterea comenzilor de achiziție (PO) pentru ceea ce aveți nevoie pentru a satisface cererea pentru a evita stocul insuficient sau excesiv.

Prognoza corectă poate:

Îmbunătățiți eficiența în fiecare etapă a lanțului de aprovizionare
Preveniți situațiile de epuizare a stocurilor și, ulterior, pierderea vânzărilor
Obțineți cantități optime de comandă care economisesc banii mărcii dvs
Încântați clienții cu o selecție consistentă de produse
Păstrați fluxul de numerar pe o traiectorie constantă, ascendentă

Fiecare dintre aceste beneficii joacă un rol în succesul companiei dumneavoastră. Dar cel mai mare beneficiu dintre toate? Prognoza producției face marca dvs. mult mai rezistentă la incertitudinile de-a lungul lanțului dvs. de aprovizionare de comerț electronic.

Prognoza producției este mai importantă ca niciodată

În zilele noastre, prognoza producției este mai importantă ca niciodată – mai ales în lumina provocărilor actuale ale lanțului de aprovizionare și a așteptărilor crescânde ale clienților.

Luați, de exemplu, deficitul de formulă pentru copii din 2022. Cele mai multe formule au fost indisponibile de luni de zile. Dar asta nu înseamnă că nu a existat cerere pentru aceste produse epuizate (a existat).

Odată cu introducerea ByHeart, cea de-a patra formulă pentru sugari aprobată de FDA din SUA, deficitul ar trebui să se apropie de sfârșit. Prognoza precisă va permite comercianților afectați să ocolească problemele care influențează lanțul de aprovizionare cauzate de penurie, cum ar fi timpii lungi de livrare și stocul în exces.

Dar pentru a face acest lucru, previziunile comercianților cu amănuntul trebuie să țină seama de cererea pe care nu au putut-o îndeplini, în plus față de formula pentru sugari prin care au vândut-o.

Această penurie la nivel de țară nu este o situație anormală în urma pandemiei de COVID-19. Multe industrii se confruntă cu provocări similare în lanțul de aprovizionare (vă amintiți când nu exista hârtie igienică?).

Din fericire, o prognoză adecvată a producției poate ajuta mărcile să depășească aceste provocări (fără stocarea excesivă a stocurilor de siguranță), făcând în același timp marca mai rezistentă la viitoarele perturbări.

Cele 3 tipuri principale de prognoză a producției

Cele 3 tipuri principale de prognoză a producției sunt prognoza calitativă, modelarea cauzală și analiza serii de timp.

Prognoza calitativă

Prognoza calitativă este utilizată atunci când datele istorice sunt limitate sau inexistente - de exemplu, la lansarea unei mărci sau a unui produs nou.

Fără aceste date, managerii de producție trebuie să-și folosească cea mai bună judecată. Alternativ, se pot baza pe datele calitative de la clienții lor și echipele interne de vânzări obținute prin sondaje, sondaje și alte metode similare.

Prin sondajul clienților, puteți obține informații care nu sunt accesibile din datele de vânzări statice, cum ar fi informații care evaluează satisfacția față de marca dvs. sau evaluează interesul pentru o nouă versiune.

Sondajul echipei dvs. de vânzări vă poate ajuta, de asemenea, să estimați cât de bine se va vinde un nou produs. În acest fel, puteți crea previziuni de producție pentru a satisface în mod adecvat această cerere.

Odată ce ați adunat informații calitative, le puteți transforma în estimări cantitative pentru produsele dumneavoastră finite și materiile prime. Acest lucru face ca prognoza calitativă să fie relativ precisă, chiar dacă inițial sa bazat pe opinii și judecăți subiective.

Când să folosiți metode de prognoză calitativă:

Comercianții cu amănuntul pot implementa instrumente de prognoză calitative atunci când nu au date istorice pe care să se bazeze. Acest model de prognoză este cel mai des folosit de mărcile care încep sau de cei care se pregătesc să lanseze un nou produs sau o nouă linie de produse.

Modelare cauzală

Modelarea cauzală este atunci când mărcile încearcă să prezică evenimente viitoare pe piața de retail.

Aceste predicții iau în considerare variabile care influențează adesea mișcarea produselor și tendințele pieței, cum ar fi disponibilitatea stocurilor și preferințele consumatorilor.

Ideea din spatele modelării cauzale este de a determina impactul pe care acele variabile îl vor avea asupra cererii reale și asupra capacității dumneavoastră de a onora comenzi.

De exemplu, lipsa disponibilității inventarului va duce la întârzieri de realizare cu amănuntul? Sau un anumit produs va deveni viral pe rețelele de socializare, provocând o creștere a cererii?

În general, modelarea cauzală începe cu o evaluare a pieței așa cum se află în prezent, inclusiv locul în care este poziționată compania dvs. în comparație cu concurenții dvs.

De acolo, va trebui să identifici toate variabilele care pot influența direcția în care s-ar putea mișca piața. Din nou, aceasta include lucruri precum:

Comportamentele și preferințele cumpărătorului
Fluxul lanțului dvs. de aprovizionare
Dacă produsele și materialele sunt ușor disponibile

Odată ce aveți o idee bună despre ceea ce se va întâmpla cu piața mai mare, puteți aplica acele variabile estimărilor dvs. de prognoză.

Adesea, modelarea cauzală analizează considerentele privind pipeline, informațiile din sondajul de piață și rezultatele unei analize de serie cronologică.

Când să folosiți metode de modelare cauzală:

Comercianții cu amănuntul pot folosi modelarea cauzală după ce au identificat variabilele independente și dependente care influențează prognoza. Aceste variabile vor include concurenții de pe piață, forțele economice și opiniile consumatorilor sau tendințele de cumpărare.

Analiza serii temporale

Analiza seriilor temporale este o strategie care face previziuni pe baza datelor marcate de timp. Mai precis, un comerciant colectează aceste date la intervale consecvente într-o perioadă de timp desemnată, mai degrabă decât să le înregistreze la întâmplare.

Echipa dvs. este apoi responsabilă pentru analiza acestor date, ceea ce poate arunca lumină asupra „de ce” din spatele diferitelor rezultate ale inventarului, cum ar fi motivul pentru care vânzările companiei au scăzut în T3.

Analiza seriilor temporale poate dezvălui, de asemenea, modul în care variabilele se schimbă în timp - de exemplu, modul în care datele dvs. variabile fluctuează pe parcursul mai multor săptămâni, luni, trimestre sau chiar în valoare de un an de vânzări.

Cu toate acestea, o analiză a seriilor temporale necesită o gamă largă de puncte de date.

Prea puține date vor lăsa găuri în analiza dvs., ceea ce poate cauza previziuni inexacte sau nesigure ale inventarului. Pe de altă parte, un set extins de date vă va permite să descoperiți tendințele vânzărilor și să eliminați valorile aberante, cum ar fi variația sezonieră a cererii.

Când să utilizați metodele de analiză a seriilor temporale:

Comercianții cu amănuntul pot profita de analizele seriilor temporale atunci când au o mulțime de date nestaționare, cum ar fi modele variabile de cumpărare. Această metodă poate fi utilă pentru a vedea cum se schimbă și se modifică anumite active de inventar sau puncte de date într-o anumită perioadă.

Cum să prognozați producția folosind cele mai bune metode de prognoză

Prognoza producției este departe de a fi un proces unic pentru comercianții cu amănuntul.

În schimb, există mai multe metode de prognoză din care marca dvs. poate alege, în funcție de nevoile, capacitățile, tipurile de produse și datele disponibile.

De exemplu, o companie care își lansează primul produs va necesita, fără îndoială, o metodă diferită de prognoză față de o companie care este în activitate de câțiva ani.

De asemenea, o marcă care se confruntă cu fluctuații ale cererii din cauza sezonalității va prognoza diferit față de o marcă cu cifre de vânzări consistente pe tot parcursul anului.

Din acest motiv, ar trebui să definiți întotdeauna nevoile mărcii dumneavoastră înainte de a alege o metodă de prognoză sau de a face predicții cu privire la cererea viitoare.

Iată câteva dintre cele mai comune metode de prognoză.

Metoda Delphi

Metoda Delphi este un tip de prognoză calitativă. Folosind modelul Delphi, comercianții cu amănuntul consultă experți în inventar pentru a-și informa previziunile de producție. Aceste opinii sunt colectate prin mai multe runde de chestionare care sunt trimise fiecărui expert.

După fiecare ciclu, un facilitator terță parte adună răspunsurile, generează un raport rezumat și distribuie acest raport tuturor participanților.

De acolo, experții citesc raportul și fie sunt de acord sau nu sunt de acord cu răspunsurile celuilalt (și, eventual, fac sugestii suplimentare cu privire la procesul de prognoză).

Metoda Delphi nu este completă până când întregul grup nu ajunge la un consens.

Deși această strategie necesită oarecum timp, ea permite comercianților cu amănuntul să obțină informații de la mai multe persoane cu cunoștințe - și, deoarece nu implică nicio discuție în persoană, experții dvs. pot fi localizați oriunde în lume.

Acestea fiind spuse, chestionarele trebuie completate în același interval de timp, așa că rețineți asta dacă alegeți să încercați metoda Delphi.

Pentru ce este folosită această metodă:	Metoda Delphi este folosită pentru a ajunge la o decizie de prognoză prin sondajul unui grup de experți. Aplicațiile tipice pentru metoda Delphi includ previziuni pentru vânzările pe termen lung și vânzările pentru produse noi (unde nu există date istorice).
Precizia acestei metode:	Metoda Delphi se clasează drept „corect spre foarte bun” în ceea ce privește acuratețea prognozei. Acest nivel de acuratețe se aplică în general - pentru prognozele de producție pe termen scurt (0 până la 3 luni), pe termen mediu (3 luni până la 2 ani) și pe termen lung (2 ani și mai mult).
Resurse și date necesare:	Metoda Delphi necesită ajutorul unui grup de experți, a unei serii de chestionare și a unui facilitator terț pentru a revizui toate informațiile relevante (transmise prin chestionare).

Metoda analogiei istorice

Metoda analogiei istorice este o abordare cantitativă a prognozei în care vânzările anterioare ale unui produs similar ajută la prezicerea vânzărilor probabile ale unui nou SKU. În esență, este o analiză comparativă a introducerii și creșterii articolelor de inventar similare.

Prognoza prin analogie istorică presupune că două produse diferite au suficiente în comun pentru a urma același comportament de bază în ceea ce privește vânzările și cererea clienților.

Comercianții cu amănuntul analizează ciclul de viață al produsului și cererea inventarului trecut presupunând că un articol nou din aceeași categorie de produse sau din aceeași categorie va urma, de asemenea, acea traiectorie.

De exemplu, să presupunem că marca dvs. introduce un produs într-o nouă dimensiune, culoare sau aromă. Folosind metoda analogiei istorice, puteți utiliza datele istorice ale vânzărilor din produsul „original” pentru a vă ghida estimările de producție.

De asemenea, este important de remarcat riscul de canibalizare a produsului prin metoda analogiei istorice. Canibalizarea are loc atunci când un produs nou îl înlocuiește pe unul existent. Adică, cea mai recentă versiune afectează vânzările unui articol mai vechi (și, potențial, vă afectează fluxul de numerar).

Cu excepția cazului în care introduceți o categorie complet nouă, produsele noi probabil vor avea un impact asupra articolelor dvs. existente într-o anumită măsură. Acesta este ceva de luat în considerare atunci când creați previziuni de producție pentru SKU-uri noi și inventar mai vechi.

Pentru ce este folosită această metodă:	Metoda analogiei istorice creează prognoze pentru noi SKU-uri sau oferte de produse. Aplicațiile tipice pentru analogia istorică includ vânzările de produse noi și pe rază lungă. În unele cazuri, este folosit și pentru a prognoza marjele de profit.
Precizia acestei metode:	Metoda analogiei istorice se clasează drept „slabă” pentru prognozele pe termen scurt (de la 0 la 3 luni). Cu toate acestea, este considerat „de la bun la corect” în ceea ce privește acuratețea, atât pentru estimările de prognoză pe termen mediu (3 luni până la 2 ani), cât și pe termen lung (2 ani și mai mult).
Resurse și date necesare:	Metoda analogiei istorice necesită date de vânzări de câțiva ani pentru unul sau mai multe produse care sunt similare cu cel mai nou SKU al dvs. Fără aceste informații istorice, nu veți putea analiza corect tendințele de vânzări sau comportamentul cumpărătorilor.

Metoda mediei mobile

Metoda mediei mobile este uneori numită „medie rulantă” sau „medie rulantă”.

Indiferent de termenul pe care îl preferați, această metodă analizează o serie de puncte de date prin crearea unei serii de medii din setul complet de date. Pentru mărcile DTC, acest set de date provine din informațiile dvs. istorice și este utilizat pentru a identifica modele de cumpărare care v-ar putea afecta estimările.

Media mobilă este o metodă de prognoză statistică utilizată în general pentru prezicerea tendințelor pe termen scurt și a cererii pe termen lung. Este adesea folosit împreună cu datele din seria temporală pentru a ajuta la atenuarea fluctuațiilor pe termen scurt (cum ar fi sezonalitatea) și a evidenția ciclurile de vânzări pe termen lung.

Această strategie găsește media dintr-un set de date marcate în timp, apoi aplică această medie cererii viitoare pentru produsele dvs.

Dar cum se „mișcă” această metodă? Este în mișcare în sensul că vă puteți schimba gama de date după cum este necesar. Acest lucru face strategia mai flexibilă decât bazarea pe un set de date rigid sau pe un model de foaie de calcul static.

Pentru ce este folosită această metodă:	Metoda mediei mobile identifică tendințele vânzărilor pe termen scurt și cererea pe termen lung pentru produsele dvs. Este, de asemenea, o metodă adecvată pentru a menține controlul stocurilor pentru produsele cu volum redus sau cu vânzări reduse din catalogul dvs.
Precizia acestei metode:	Metoda mediei mobile se clasează destul de jos în ceea ce privește acuratețea prognozei. Este considerată „săracă” pentru prognozele pe termen scurt (0 până la 3 luni) și pe termen mediu (3 luni până la 2 ani) și este „foarte slabă” în ceea ce privește estimările pe termen lung (2 ani și mai mult).
Resurse și date necesare:	Metoda mediei mobile necesită un minim de 2 ani de date istorice și istoric de vânzări dacă apar fluctuații sezoniere. În caz contrar, dacă produsele dvs. nu se confruntă cu caracter sezonier, puteți opta pentru a utiliza mai puține date după cum este necesar.

Metoda proiecției tendințelor

Proiecția tendințelor este cea mai simplă modalitate de a estima prognoza producției. Această metodă utilizează datele despre vânzările anterioare ale companiei dvs. pentru a prezice producția viitoare.

Ideea este că factorii responsabili pentru tendințele anterioare și creșterea cererii vor continua aproximativ în același ritm. Cu alte cuvinte, se presupune că prognoza cererii va urma modele istorice.

În acest fel, puteți estima rapid programele de producție, deoarece anticipați că lucrurile vor arăta ca în lunile, anii anteriori și așa mai departe.

Proiecția tendințelor este un stil cantitativ de prognoză care se bazează pe date tangibile și concrete din vânzările tale anterioare. Pentru a utiliza această metodă, marca dvs. trebuie să aibă aproximativ 2 ani de date acumulate și gata de analizat.

Pentru ce este folosită această metodă:	Proiecția tendințelor este utilizată pentru mărcile DTC care doresc o modalitate simplă și necomplicată de a prognoza. Cel mai bine este pentru prognozele pe termen mediu sau lung pentru articolele de inventar populare.
Precizia acestei metode:	Proiecția tendinței este „foarte bună” în ceea ce privește acuratețea pentru prognozele pe termen scurt (de la 0 la 3 luni). În plus, este o opțiune „bună” pentru estimările de producție pe termen mediu (3 luni până la 2 ani) și pe termen lung (2 ani și mai mult).
Resurse și date necesare:	Proiecția tendințelor necesită câțiva ani de date anuale de vânzări pentru a asigura acuratețea. O regulă de bază este să aveți între 2 și 5 ani de date de analizat în scopuri de prognoză.

Metoda modelului de regresie

Prognoza de regresie a vânzărilor este utilizată pentru a înțelege modul în care anumiți factori din cadrul procesului de vânzări afectează performanța produsului și cum acești factori pot prezice schimbările în prognozele de vânzări în timp.

Deși atât variabilele independente, cât și cele dependente sunt în joc în modelul de regresie, variabila dependentă - performanța vânzărilor - rămâne întotdeauna aceeași. Performanța vânzărilor se poate extinde la orice, de la venitul total la totalul produselor vândute.

În schimb, variabilele dvs. independente sunt oricare dintre factorii pe care îi examinați care influențează performanța vânzărilor. Variabilele independente comune includ strategiile dvs. de marketing, campaniile pe rețelele sociale sau numărul de piețe pe care vindeți.

Cu prognoza de regresie a vânzărilor, comercianții cu amănuntul pot obține o perspectivă asupra cum ar putea arăta viitorul pe baza vânzărilor anterioare și a performanței producției.

Analizarea acestei performanțe ajută la anticiparea nevoilor viitoare și poate dezvălui schimbările care trebuie făcute, cum ar fi extinderea locului în care vindeți sau cheltuirea mai multor bani pentru marketing.

Pentru ce este folosită această metodă:	Prognoza regresiei examinează variabile independente și dependente care vă pot afecta performanța vânzărilor. Această metodă ajută la prognozarea anumitor categorii de produse.
Precizia acestei metode:	Prognoza de regresie se clasează ca „de bună la foarte bună” atât pentru acuratețea prognozei pe termen scurt (0 până la 3 luni), cât și pe termen mediu (3 luni până la 2 ani). În schimb, se știe că prognozele pe termen lung (de la 2 ani și mai mult) au o acuratețe „slabă” cu această metodă.
Resurse și date necesare:	Prognoza regresiei necesită un istoric de vânzări trimestrial de câțiva ani pentru a observa tendințele semnificative în performanța dvs. de vânzări. De asemenea, trebuie să luați în considerare influența variabilelor independente și dependente asupra datelor.

Metoda analizei ciclului de viață

Metoda de analiză a ciclului de viață observă ciclul de viață al unui produs pentru a prognoza creșterea potențială a acestuia. Această metodă descrie performanța unui produs într-un interval de timp dat, pe baza unei analize a curbei S. Este adesea folosit pentru a anticipa tendințele de cumpărare și pentru a identifica nevoile de retail.

Ciclul de viață al unui produs este de obicei împărțit în cinci etape:

Experimentare și dezvoltare
Introducere în piață
Creșterea vânzărilor de produse
Maturitatea și saturația produsului
Declinul pieței pentru produs

În diferite etape ale acestui ciclu, cererea pentru produsele și producția dvs. poate crește rapid, se poate stabiliza sau poate scădea în mod constant. Analizarea acestui flux și reflux vă poate ghida în luarea deciziilor pentru reaprovizionarea inventarului, reordonarea și multe altele.

Utilizați această metodă pentru a estima cererea pentru un produs nou? Examinați lansarea unui articol similar pentru a îmbunătăți acuratețea estimărilor dvs.

În general, cererea începe lent și apoi se accelerează pe măsură ce promoțiile tale incep și produsele câștigă mai multă vizibilitate.

Dificultatea constă în a anticipa cât de repede va progresa ciclul de viață al produsului, motiv pentru care este grozav să vă referiți la liste de produse similare ori de câte ori este posibil.

Pentru ce este folosită această metodă:	Metoda de analiză a ciclului de viață este înrădăcinată într-o analiză cu curba în S a ciclului de viață al produsului. Este adesea folosit pentru a genera previziuni de producție pentru produse noi care se pregătesc de lansare.
Precizia acestei metode:	Metoda de analiză a ciclului de viață se clasează destul de jos pentru acuratețea prognozei. De fapt, este „slab” în ceea ce privește acuratețea pentru prognozele pe termen scurt (de la 0 la 3 luni) și doar „de slabă spre bună” pentru predicțiile pe termen mediu (3 luni până la 2 ani) și pe termen lung (2 ani și mai mult). .
Resurse și date necesare:	Metoda de analiză a ciclului de viață necesită date privind vânzările anuale ale produsului luat în considerare - sau date de la un produs similar atunci când se introduce un nou SKU pe piață.

O prognoză precisă necesită date exacte

Prognoza precisă începe cu date exacte de inventar. Perioadă.

Din fericire, Cogsy și ShipBob vă pot ajuta să eliminați obstacolele pentru acuratețea inventarului, astfel încât să puteți prognoza cererea cu claritate și încredere.

Importanta de a avea date exacte

Nu este un secret pentru nimeni că datele exacte sunt sânul vital al mărcii dvs. DTC. La urma urmei, cu cât sunt mai multe inexactități cu datele dvs., cu atât este posibil să întâmpinați mai multe probleme.

Datele precise vă asigură că evitați epuizarea stocurilor și suprastocurile, susținând în același timp relații mai puternice cu furnizorii.

Acest lucru se datorează faptului că furnizorii devin frustrați atunci când comenzile dvs. de achiziție sunt în mod constant incorecte sau necesită multă editare. La urma urmei, acest lucru creează mai multă muncă și dureri de cap.

Între timp, datele exacte sunt practic sinonime cu previziunile exacte ale inventarului. Când înregistrările dvs. de stoc sunt de încredere, la fel și previziunile dvs. de producție - și cu cât înregistrările dvs. de stoc sunt mai bune, cu atât mai puțină muncă depuneți furnizorilor și echipei dvs. de comandă.

De ce a avea date exacte este atât de dificil pentru comercianți

Recunoașterea importanței datelor exacte nu atenuează provocările asociate cu colectarea și conservarea acestora.

Menținerea integrității datelor despre produse și vânzări nu este ușoară pentru mărcile moderne DTC, mai ales cu contorizarea incorectă a inventarului fiind unul dintre cei mai mari declanșatori.

Diferiți factori pot cauza numărări inexacte ale inventarului, inclusiv pierderi nedocumentate de stoc, erori de onorare, depozite dezorganizate și retururi prost gestionate.

În timp ce oricare dintre acești factori poate compensa acuratețea, tratarea cu mai mulți simultan vă va agrava și mai mult problemele.

Din fericire, implementarea proceselor și tehnologiei potrivite poate sprijini acuratețea - și ușurința! — pe parcursul operațiunilor dumneavoastră de vânzare cu amănuntul.

Cum ajută Cogsy și ShipBob la rezolvarea acestor provocări

Atunci când comercianții cu amănuntul folosesc împreună Cogsy și ShipBob, ei pot aborda o mulțime de provocări diferite de comerț electronic, în special cele asociate cu acuratețea datelor.

Cu integrarea Cogsy x ShipBob, puteți:

Sincronizați automat istoricul vânzărilor, OP-urile și informațiile despre produse.
Obțineți informații mai detaliate despre tendințele inventarului dvs.
Produceți previziuni precise de producție bazate pe vânzările istorice și tendințele stocurilor.
Creați cu ușurință OP-uri cu cantitatea potrivită de inventar pentru a satisface cererea viitoare.

Sunteți gata să vă optimizați prognoza de producție cu ajutorul soluțiilor software avansate? Luați legătura cu ShipBob pentru a începe și pentru a afla mai multe despre integrarea Cogsy.

Solicitați prețul de îndeplinire

Întrebări frecvente privind prognoza producției

Mai jos sunt răspunsuri la întrebările frecvente despre prognoza producției.

De ce este importantă prognoza producției?

Prognoza producției este mai importantă ca niciodată – mai ales în lumina provocărilor actuale ale lanțului de aprovizionare și a așteptărilor crescânde ale clienților.

Prognoza atentă a producției vă ajută să faceți estimări precise pentru cererea viitoare. În acest fel, puteți să trimiteți cu încredere OP-urile și să comandați exact ceea ce aveți nevoie pentru a satisface cererea, fără a stoca prea mult.

Care sunt cele mai comune metode de prognoză?

Există mai multe metode de prognoză din care să alegeți pe baza mai multor factori. Cele mai comune includ metoda Delphi, metoda analogiei istorice, metoda mediei mobile, metoda analizei ciclului de viață și metoda proiecției tendințelor.

Cum permit Cogsy și ShipBob eforturile de prognoză a producției?

Prin integrarea ShipBob cu Cogsy, marca dvs. poate accesa date în timp real pentru inventarul dvs. și pentru magazinul dvs. online. Punctele de date ale inventarului în timp real sunt actualizate non-stop, astfel încât să puteți prognoza producția cu o mai mare acuratețe și eficiență.