Jak prognozować zapasy: 3 popularne metody i które wybrać

Prognozowanie zapasów to proces szacowania przyszłego popytu na produkty lub usługi firmy i określania poziomu zapasów niezbędnego do zaspokojenia tego popytu.

Dokładna prognoza umożliwia firmom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących produkcji, zakupów i poziomu zapasów, co może przyczynić się do poprawy ogólnej wydajności i rentowności.

Istnieje wiele różnych metod prognozowania zasobów, a najwłaściwsze podejście często będzie zależeć od rodzaju działalności i dostępnych danych. W tym poście omówimy niektóre z najczęściej używanych metod prognozowania zasobów reklamowych, w tym:

1. Analiza trendów (średnie kroczące i linie trendu)
2. Analiza regresji
3. Wygładzanie wykładnicze

Omówimy zalety i wady każdej z tych metod, dokładne formuły potrzebne do ich skonfigurowania oraz wybór dla konkretnej firmy.

Przekażemy Ci też kilka sprawdzonych metod prognozowania zasobów reklamowych i najczęstszych pułapek, których należy unikać.

Biorąc to wszystko pod uwagę, przygotujmy się na trochę matematyki i wskoczmy od razu!

Znaczenie dokładnego prognozowania

Niedokładne prognozowanie zasobów może mieć wiele negatywnych konsekwencji dla firm, w tym:

Brak zapasów: Jeśli popyt jest niedoszacowany, a poziom zapasów jest zbyt niski, firmy mogą nie być w stanie zaspokoić popytu klientów, co może prowadzić do utraty sprzedaży i późniejszego spadku zadowolenia klientów.

Nadmiar zapasów: Z drugiej strony, jeśli popyt jest przeszacowany, a poziomy zapasów są zbyt wysokie, firmy mogą skończyć z nadmiernymi zapasami, które wiążą zasoby finansowe i zajmują cenną przestrzeń magazynową.

Wspólne metody prognozowania zapasów

Jak wspomnieliśmy powyżej, istnieje wiele różnych metod prognozowania zasobów. W tej sekcji przyjrzymy się bliżej niektórym z najczęstszych metod, w tym analizie trendów, analizie regresji i wygładzaniu wykładniczemu.

Analiza trendów

Jedną z najprostszych i najczęstszych metod prognozowania zasobów reklamowych jest analiza trendów. Podejście to polega na wykorzystaniu historycznych danych sprzedaży do zidentyfikowania wszelkich podstawowych trendów popytu, które można następnie wykorzystać do prognozowania przyszłego popytu.

Istnieje wiele różnych sposobów przeprowadzania analizy trendów, ale jednym z najczęstszych jest użycie średniej ruchomej. Podejście to polega na obliczeniu średniego zapotrzebowania w ustalonym okresie czasu (np. 3 miesiące, 6 miesięcy itd.), a następnie wykorzystaniu tej liczby do prognozowania zapotrzebowania na przyszłe okresy.

Inną popularną metodą jest wykorzystanie linii trendu. Obejmuje to wykreślenie historycznych punktów danych na wykresie, a następnie narysowanie linii najlepiej dopasowanej do danych. Nachylenie linii trendu można następnie wykorzystać do oszacowania przyszłego popytu.

Jak obliczyć średnią ruchomą

Wzór na obliczenie średniej ruchomej to:

MA = (suma punktów danych z ostatnich n okresów) / n

gdzie MA to średnia ruchoma, a n to liczba okresów.

Na przykład, gdybyśmy chcieli obliczyć 3-miesięczną średnią ruchomą dla stycznia, lutego i marca, użylibyśmy następującego wzoru:

MA = (styczeń + luty + marzec) / 3

Załóżmy, że sprzedaż w pierwszym kwartale wyniosła 100, 150 i 200 za każdy kolejny miesiąc.

Dałoby nam to MA (100 + 150 + 200) / 3, czyli 150.

Możemy następnie wykorzystać tę średnią ruchomą do prognozowania popytu na przyszłe okresy. Na przykład, gdybyśmy chcieli prognozować popyt na kwiecień, użylibyśmy po prostu średniej ruchomej 150.

Formuła analizy trendów

Wzór na analizę trendów to:

Trend = (Wartość końcowa – Wartość początkowa) / Liczba okresów

Na przykład, jeśli sprzedaż w pierwszym kwartale wynosiłaby 100, 150 i 200 dla każdego kolejnego miesiąca, trend zostanie obliczony w następujący sposób:

Trend = (200 – 100) / 3

To dałoby nam trend 100/3, czyli 33,33.

Ten trend można następnie wykorzystać do prognozowania popytu na przyszłe okresy. Na przykład, gdybyśmy chcieli prognozować popyt na kwiecień, po prostu użyjemy trendu 33,33 i dodamy go do wartości sprzedaży za marzec (200). Dałoby to prognozowany popyt na 233,33 na kwiecień.

Kiedy używać analizy trendów, a kiedy średniej ruchomej do prognozowania zasobów

Przy podejmowaniu decyzji o użyciu analizy trendów lub średniej ruchomej do prognozowania zasobów reklamowych należy wziąć pod uwagę kilka rzeczy.

Pierwszy to czas, w którym chcesz prognozować popyt. Jeśli potrzebujesz prognozować popyt tylko na krótki okres czasu (np. 1-2 miesiące), to zwykle wystarczy użyć średniej ruchomej. Jeśli jednak musisz prognozować popyt w dalszej przyszłości (np. 3-6 miesięcy), analiza trendów zapewni dokładniejszy obraz przyszłego popytu.

Drugą rzeczą do rozważenia jest charakter danych. Jeśli punkty danych są równomiernie rozmieszczone i istnieje wyraźny trend, najlepszym podejściem jest analiza trendu. Jeśli jednak punkty danych są bardziej nieregularne lub nie ma wyraźnego trendu, zwykle lepszym rozwiązaniem jest użycie średniej ruchomej.

Analiza regresji

Analiza regresji to metoda statystyczna, którą można wykorzystać do identyfikacji relacji między różnymi zmiennymi. Takie podejście jest często stosowane w prognozowaniu zapasów w celu identyfikacji relacji między sprzedażą a innymi czynnikami, które mogą wpływać na popyt, takimi jak sezonowość, reklama i zmiany cen.

Po zidentyfikowaniu tych relacji można je wykorzystać do prognozowania przyszłego popytu.

Wzór analizy regresji

Wzór na analizę regresji to:

Y = a + bX

gdzie Y to zmienna zależna (tj. popyt), X to zmienna niezależna (tj. wydatki na reklamę), a to punkt przecięcia, a b to nachylenie linii.

Aby umieścić to w kontekście, załóżmy, że chcemy użyć analizy regresji do przewidywania popytu na produkt na podstawie wydatków na reklamę.

Jeśli dysponujemy danymi historycznymi o wydatkach i popycie na reklamę, możemy wykorzystać te dane do obliczenia wartości a i b.

Możliwe jest ręczne obliczenie wartości a i b, ale jeśli chcesz zaoszczędzić trochę czasu, HubSpot ma dogłębny samouczek na temat korzystania z formuł programu Excel lub Arkuszy Google, aby skrócić całą matematykę.

Gdy masz już wartości a i b, możesz je umieścić w formule, aby przewidzieć popyt na dany poziom wydatków reklamowych.

Załóżmy na przykład, że obliczyliśmy, że a = 100 i b = 0,5. To dałoby nam następujące równanie:

Y = 100 + 0,5X

Gdybyśmy chcieli przewidzieć popyt na miesiąc, w którym planujemy wydać 10 000 USD na reklamę, po prostu wstawilibyśmy tę liczbę do równania:

Y = 100 + 0,5 (10 000)

Dałoby to prognozowane zapotrzebowanie na 5100 sztuk.

Kiedy używać analizy regresji

Główną zaletą analizy regresji jest to, że może pomóc w identyfikacji relacji między różnymi zmiennymi. Jest to przydatne, jeśli chcesz prognozować popyt na podstawie czynników innych niż historia sprzedaży, takich jak sezonowość lub zmiany cen.

Jednak analiza regresji ma kilka wad. Po pierwsze, konfiguracja może być czasochłonna, zwłaszcza jeśli nie znasz się na metodach statystycznych.

Po drugie, analiza regresji jest tak dokładna, jak dane używane do obliczenia wartości a i b. Jeśli Twoje dane są niedokładne lub niekompletne, Twoje przewidywania również będą niedokładne.

Wreszcie, analiza regresji działa tylko wtedy, gdy istnieje liniowa zależność między zmienną zależną i niezależną. Jeśli nie ma wyraźnej zależności lub zależność jest nieliniowa, analiza regresji nie będzie dokładna.

Wygładzanie wykładnicze

Wygładzanie wykładnicze to metoda prognozowania, która przypisuje wykładniczo malejące wagi do wcześniejszych obserwacji. Takie podejście jest często stosowane, gdy nie ma wyraźnego trendu w danych lub gdy występuje znaczna ilość losowej zmienności.

Istnieje wiele różnych wariantów wygładzania wykładniczego, ale najczęstszym jest proste wygładzanie wykładnicze. To podejście polega na użyciu ważonej średniej ruchomej do prognozowania popytu, w którym wagi zmniejszają się wykładniczo w miarę cofania się w czasie.

Wykładnicza formuła wygładzająca

Wzór na proste wygładzanie wykładnicze to:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

gdzie Ft to prognoza na okres t, yt to rzeczywiste zapotrzebowanie na okres t, a α to stała wygładzająca.

Wartość α może wynosić od 0 do 1, a im większa wartość, tym większą wagę przywiązuje się do ostatnich obserwacji.

Wybór właściwej wartości dla α

Wartość α będzie miała duży wpływ na dokładność Twoich prognoz, dlatego ważne jest, aby wybrać wartość, która ma sens dla Twoich danych.

Jeśli wybierzesz zbyt wysoką wartość, Twoje prognozy będą bardzo wrażliwe na ostatnie obserwacje i nie będą uwzględniać trendów długoterminowych.

Z drugiej strony, jeśli wybierzesz zbyt niską wartość, Twoje prognozy będą powolne i nie będą odzwierciedlać krótkoterminowych zmian popytu.

Nie ma dobrej lub złej odpowiedzi, jeśli chodzi o wybór wartości α. Najlepszym podejściem jest eksperymentowanie z różnymi wartościami i sprawdzenie, które dają najdokładniejsze prognozy.

Możesz również użyć metod statystycznych, takich jak średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE), aby porównać dokładność różnych wartości α.

Po wybraniu wartości α proces prognozowania jest stosunkowo prosty.

Wystarczy podłączyć rzeczywiste wartości popytu dla każdego okresu i rozwiązać równanie, aby uzyskać prognozowane zapotrzebowanie.

Załóżmy, że chcemy użyć wygładzania wykładniczego do przewidywania popytu na produkt w ciągu najbliższych sześciu miesięcy.

Jeśli z naszych danych wynika, że ​​popyt był relatywnie stabilny w ciągu ostatnich kilku miesięcy, możemy wybrać wartość α = 0,5. To dałoby nam następujące równanie:

F1 = 0.5y1 + (1-0.5)F0

F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1

…

F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5

Aby przewidzieć popyt na pierwszy miesiąc, po prostu wstawilibyśmy wartość y1 (tj. rzeczywisty popyt na pierwszy miesiąc).

Aby przewidzieć popyt na drugi miesiąc, wstawilibyśmy wartość y2 i prognozowany popyt na pierwszy miesiąc (tj. F1).

I tak dalej.

Jak wybrać odpowiednią metodę dla swojej firmy?

Wybór odpowiedniej metody prognozowania zasobów reklamowych dla Twojej firmy będzie zależał od wielu czynników, w tym rodzaju działalności, sprzedawanych produktów i dostępnych danych.

Jeśli sprzedajesz produkty o wyraźnym wzorze sezonowym, najlepszym rozwiązaniem może być analiza trendów lub analiza regresji. Jeśli sprzedajesz produkty, na które nie ma wpływu sezonowość, wygładzanie wykładnicze może być lepszym wyborem.

Przy wyborze metody prognozowania ważne jest również, aby wziąć pod uwagę dostępne dane. Jeśli dysponujesz danymi sprzedażowymi z zaledwie kilku miesięcy, najlepszym rozwiązaniem może być prosta analiza trendów. Jeśli masz długą historię danych sprzedażowych, bardziej odpowiednie mogą być bardziej zaawansowane metody, takie jak analiza regresji.

Ostatecznie najlepszym sposobem na wybór metody prognozowania jest eksperymentowanie z różnymi metodami i sprawdzenie, która z nich daje najdokładniejsze prognozy dla Twojej firmy.

Bez względu na wybraną metodę należy pamiętać, że prognozowanie zasobów to nauka niedokładna. Zawsze będzie pewna niepewność podczas przewidywania przyszłego popytu, dlatego ważne jest, aby mieć pewną elastyczność w planowaniu.

Jednym ze sposobów, aby to zrobić, jest stworzenie wielu scenariuszy prognoz przy użyciu różnych metod lub założeń. Daje to lepsze pojęcie o zakresie możliwych wyników i pomoże w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji dotyczących poziomu zapasów.

Uwzględnij czas realizacji zapasów w swoich prognozach

Inną ważną kwestią jest czas realizacji Twoich produktów. Czas realizacji to czas potrzebny na otrzymanie zamówienia od dostawcy.

Jeśli masz długi czas realizacji, będziesz musiał składać zamówienia z większym wyprzedzeniem, co oznacza, że ​​będziesz musiał dokładniej prognozować. Jeśli masz krótki czas realizacji, będziesz mieć większą elastyczność w składaniu zamówień.

Aby uwzględnić czas realizacji, możesz albo dostosować prognozę, aby odzwierciedlić czas potrzebny na otrzymanie zamówienia, albo zwiększyć poziomy zapasów, aby pokryć czas realizacji.

Tworzenie poziomów zapasów może być kosztowne, dlatego często lepiej jest dostosować prognozy. Oznacza to, że będziesz musiał składać zamówienia wcześniej, ale zaoszczędzisz na kosztach utrzymywania nadmiaru zapasów.

Typowe błędy, których należy unikać w prognozowaniu zapasów

Istnieje kilka typowych błędów, które mogą prowadzić do niedokładnych prognoz dotyczących zasobów. Obejmują one:

Nieuwzględnianie sezonowości: wzorce sezonowe mogą mieć duży wpływ na popyt, dlatego ważne jest, aby wziąć je pod uwagę podczas prognozowania poziomu zasobów reklamowych.

Poleganie zbyt mocno na danych historycznych: Dane historyczne to cenne narzędzie, ale należy pamiętać, że odzwierciedlają one tylko przeszłe zapotrzebowanie. Przyszły popyt może być inny, dlatego podczas prognozowania zapasów należy wziąć pod uwagę inne czynniki, takie jak trendy rynkowe i zachowanie klientów.

Nieuwzględnianie zmian w firmie: firmy zmieniają się w czasie, dlatego należy o tym pamiętać podczas prognozowania zasobów. Jeśli wprowadzasz nowe produkty lub wprowadzasz zmiany w swojej strategii marketingowej, wpłynie to na popyt i powinno być brane pod uwagę podczas prognozowania zasobów.

Tworzenie założeń bez danych: ważne jest, aby opierać swoje prognozy na danych, a nie założeniach. Jeśli nie masz wystarczającej ilości danych, aby wesprzeć swoją prognozę, lepiej poczekać, aż to zrobisz, niż zgadywać.

Brak sprawdzenia i aktualizacji prognozy: popyt na Twoje produkty może się zmieniać w czasie, dlatego ważne jest regularne sprawdzanie i aktualizowanie prognozy. Pomoże Ci to być dokładnym i reagować na zmiany na rynku.

Unikając tych błędów, możesz poprawić dokładność prognoz dotyczących zasobów i podejmować lepsze decyzje dotyczące poziomu zasobów.

W jaki sposób prognozowanie sprzedaży koreluje z prognozowaniem zasobów?

Prognozowanie sprzedaży jest kluczowym elementem prognozowania zapasów. Przewidując przyszłą sprzedaż, możesz oszacować poziom zapasów, który będzie potrzebny do zaspokojenia popytu.

Prognozowanie sprzedaży można przeprowadzić przy użyciu różnych metod, takich jak analiza trendów lub analiza regresji. Ważne jest, aby wybrać metodę odpowiednią dla Twojej firmy i danych. Gdy masz już prognozę sprzedaży, możesz jej użyć do oszacowania poziomu zapasów, które będą potrzebne do zaspokojenia popytu.

Korzystanie z oprogramowania do zarządzania prognozami dotyczącymi zapasów

SkuVault to potężne oprogramowanie do zarządzania zapasami, które może pomóc w prognozowaniu zapotrzebowania na zapasy (oprócz wielu innych aspektów dobrej kontroli zapasów).

SkuVault zapewnia funkcje, takie jak historia sprzedaży i analiza trendów, które można wykorzystać do przewidywania przyszłej sprzedaży.

SkuVault umożliwia również skonfigurowanie punktów ponownego zamawiania, dzięki czemu można automatycznie składać zamówienia, gdy poziom zapasów osiągnie określony punkt. Eliminuje to zgadywanie z zamawiania i pomaga utrzymać optymalny poziom zapasów.

Ponadto SkuVault zapewnia funkcje, takie jak śledzenie i raportowanie zapasów w czasie rzeczywistym, które mogą pomóc Ci być na bieżąco z zapasami i podejmować świadome decyzje dotyczące przyszłych zamówień.

Jeśli szukasz sposobu na poprawę zarządzania zapasami, z przyjemnością pokażemy Ci, w jaki sposób SkuVault może pomóc Ci przestać pracować w Twojej firmie i rozpocząć pracę nad Twoją firmą.

Aby uzyskać więcej informacji, kliknij przycisk na tej stronie, aby zaplanować prezentację, lub sprawdź naszą stronę funkcji tutaj .