Verschillende methodes van vraagvoorspelling

Het voorspellen van de vraag naar een bepaald product of een bepaalde service is van cruciaal belang voor elk bedrijf. Dergelijke voorspellingen vormen de basis voor capaciteitsplanning, voorraadbeheer en budgettering. Zoals met de meeste analyses, is er geen enkele beste tool om de vraag te voorspellen. Voorzichtige managers gebruiken verschillende methoden en combineren verschillende voorspellingen om een ​​goede inschatting te maken.

Mening van een expert

De eenvoudigste en meest gebruikelijke methode die bedrijven gebruiken om de vraag te voorspellen, is om experts te vragen. Hoewel dergelijke experts intern kunnen zijn, kunnen ze ook buitenstaanders zijn. Interne deskundigen kunnen verkoopvertegenwoordigers zijn, de marketingafdeling of, in grote bedrijven, een speciale planningsafdeling. Externe experts kunnen bedrijven raadplegen die gespecialiseerd zijn in vraaganalyse, economen of branchegroepen. In sectoren zoals de landbouw en de zware industrie biedt de overheid ook voorspellingen om bedrijven te helpen bij het plannen en voorbereiden. Uiteraard is het het beste om gegevens van een reeks experts te verzamelen, in plaats van te vertrouwen op een enkele instelling of individu

Klant Enquêtes

Vragen van daadwerkelijke kopers van het product hoeveel ze van plan zijn om te kopen kan een uitstekende methode zijn om de vraag te voorspellen. Vooral als het product of de service in het algemeen wordt gebruikt door professionele instellingen met langetermijnplannen, moet u zeker met hen omgaan. Een aannemer heeft een goed idee over hoeveel cement hij het komende jaar nodig heeft. Evenzo heeft een autofabrikant gedetailleerde verkoopprognoses voor autoverkoop, die enorm nuttig zijn voor staalfabrikanten die de automaker leveren. De methode is minder handig voor eenvoudige alledaagse artikelen, zoals zeep en granen, omdat consumenten geen langetermijnplan hebben om deze artikelen te kopen.

Historische patronen

Als een bedrijf gedurende langere tijd in bedrijf is geweest, kan het gewoonlijk vertrouwen op gegevens uit het verleden om de toekomstige vraag te voorspellen. Een supermarkt die al een decennium bestaat, heeft een goed beeld van de verwachte toename van de vraag naar bakbenodigdheden bijvoorbeeld in de Thanksgiving-week. Een groothandel in dranken weet hoeveel bier en frisdrank verkocht wordt voorafgaand aan belangrijke voetbalwedstrijden. Dergelijke voorspellingen vereisen uiteraard gegevens van hoge kwaliteit. Om de kwaliteit van voorspellingen te verbeteren, moet u niet alleen de verkochte hoeveelheid registreren, maar ook belangrijke datums en beschrijvingen van gebeurtenissen.

Geavanceerde statistische hulpmiddelen

Bedrijven die tijd en moeite kunnen investeren in meer geavanceerde statistische methoden, kunnen een grote verscheidenheid aan invoer gebruiken. Met name regressie-analyse kan de vraag helpen voorspellen op basis van meerdere factoren en kan zeer nuttig zijn. Een regressiemodel voor het schatten van de verkoop van ijs kan als input de temperatuur van het weer, prijzen van concurrerende producten zoals cookies en chips, en reclame-uitgaven van fabrikanten gebruiken. Hoewel het aantal ingangen dat kan worden ingevoerd in een regressiemodel, in theorie oneindig veel te complexe methoden zijn, levert dit niet noodzakelijkerwijs betere resultaten op. Het is meestal het beste om de ingangen te beperken tot variabelen waarvan bekend is dat ze een aanzienlijke invloed hebben op de vraag.