Cum să prognozați inventarul: 3 metode comune și pe care să le alegeți

Prognoza stocurilor este procesul de estimare a cererii viitoare pentru produsele sau serviciile unei companii și determinarea nivelului necesar de stoc pentru a satisface această cerere.

O prognoză precisă permite companiilor să ia decizii informate cu privire la nivelurile de producție, achiziții și stocuri, ceea ce poate ajuta la îmbunătățirea eficienței și profitabilității generale.

Există o serie de metode diferite care pot fi utilizate pentru a prognoza inventarul, iar cea mai potrivită abordare va depinde adesea de tipul de afacere și de datele disponibile. În această postare, vom acoperi câteva dintre cele mai comune metode utilizate pentru prognoza inventarului, inclusiv:

1. Analiza tendințelor (medii mobile și linii de tendință)
2. Analiza regresiei
3. Netezire exponențială

Vom analiza avantajele și dezavantajele fiecăreia dintre aceste metode, formulele exacte de care aveți nevoie pentru a le configura și pe care să le alegeți pentru afacerea dvs.

De asemenea, vă vom lăsa cu câteva bune practici de estimare a inventarului și capcanele comune de evitat.

Cu toate acestea spuse, haideți să ne pregătim pentru ceva matematică și să intrăm direct!

Importanța previziunilor precise

Estimarea incorectă a inventarului poate avea o serie de consecințe negative pentru companii, inclusiv:

Epuizarea stocurilor: dacă cererea este subestimată și nivelurile stocurilor sunt prea scăzute, companiile se pot găsi în imposibilitatea de a satisface cererea clienților, ceea ce poate duce la pierderi de vânzări și la o scădere ulterioară a satisfacției clienților.

Stoc în exces: pe de altă parte, dacă cererea este supraestimată și nivelurile stocurilor sunt prea mari, companiile pot ajunge să păstreze stocul în exces care leagă resursele financiare și ocupă spațiu de stocare valoros.

Metode uzuale pentru prognozarea inventarului

După cum am menționat mai sus, există o serie de metode diferite care pot fi utilizate pentru prognozarea stocurilor. În această secțiune, vom arunca o privire mai atentă asupra unora dintre cele mai comune metode, inclusiv analiza tendințelor, analiza regresiei și netezirea exponențială.

Analiza tendințelor

Una dintre cele mai simple și mai comune metode de prognoză a stocurilor este analiza tendințelor. Această abordare implică utilizarea datelor istorice de vânzări pentru a identifica orice tendințe de bază ale cererii, care pot fi apoi utilizate pentru a face predicții despre cererea viitoare.

Există o serie de moduri diferite de a efectua analiza tendințelor, dar una dintre cele mai comune este utilizarea unei medii mobile. Această abordare implică calcularea cererii medii pe o anumită perioadă de timp (de exemplu, 3 luni, 6 luni etc.) și apoi utilizarea acestei cifre pentru a prognoza cererea pentru perioadele viitoare.

O altă metodă populară este utilizarea liniilor de tendință. Aceasta implică trasarea punctelor de date istorice pe un grafic și apoi trasarea unei linii de cea mai bună potrivire prin date. Panta liniei de tendință poate fi apoi utilizată pentru a estima cererea viitoare.

Cum se calculează o medie mobilă

Formula de calcul a mediei mobile este:

MA = (Suma punctelor de date din ultimele n perioade) / n

unde MA este media mobilă și n este numărul de perioade.

De exemplu, dacă dorim să calculăm media mobilă pe 3 luni pentru ianuarie, februarie și martie, am folosi următoarea formulă:

MA = (ianuarie + februarie + martie) / 3

Să presupunem că vânzările în T1 au fost 100, 150 și 200 pentru fiecare lună consecutivă.

Acest lucru ne-ar oferi un MA de (100 + 150 + 200) / 3 sau 150.

Putem folosi apoi această medie mobilă pentru a prognoza cererea pentru perioadele viitoare. De exemplu, dacă am dori să prognozăm cererea pentru aprilie, am folosi pur și simplu media mobilă de 150.

Formula de analiză a tendințelor

Formula pentru analiza tendințelor este:

Trend = (Valoarea finală – Valoarea inițială) / Numărul de perioade

De exemplu, dacă vânzările în T1 au fost 100, 150 și 200 pentru fiecare lună consecutivă, tendința ar fi calculată după cum urmează:

Tendință = (200 – 100) / 3

Acest lucru ne-ar oferi o tendință de 100/3, sau 33,33.

Această tendință poate fi apoi utilizată pentru a prognoza cererea pentru perioadele viitoare. De exemplu, dacă am dori să prognozăm cererea pentru aprilie, am folosi pur și simplu cifra de tendință de 33,33 și am adăuga-o la cifra de vânzări pentru martie (200). Acest lucru ne-ar oferi o cerere estimată de 233,33 pentru aprilie.

Când să folosiți analiza tendințelor față de media mobilă pentru prognoza stocurilor

Există câteva lucruri de luat în considerare atunci când decideți dacă să utilizați analiza tendințelor sau o medie mobilă pentru prognoza inventarului.

Primul este perioada de timp în care doriți să estimați cererea. Dacă trebuie să estimați cererea doar pentru o perioadă scurtă de timp (de exemplu, 1-2 luni), atunci folosirea unei medii mobile este de obicei suficientă. Cu toate acestea, dacă trebuie să prognozați cererea mai departe în viitor (de exemplu, 3-6 luni), atunci utilizarea analizei tendinței vă va oferi o imagine mai precisă a cererii viitoare.

Al doilea lucru de luat în considerare este natura datelor. Dacă punctele de date sunt distanțate uniform și există o tendință clară, atunci analiza tendinței este cea mai bună abordare. Cu toate acestea, dacă punctele de date sunt mai neregulate sau nu există o tendință clară, atunci folosirea unei medii mobile este de obicei o opțiune mai bună.

Analiza de regresie

Analiza regresiei este o metodă statistică care poate fi utilizată pentru a identifica relațiile dintre diferite variabile. Această abordare este adesea folosită în prognoza stocurilor pentru a identifica relațiile dintre vânzări și alți factori care pot afecta cererea, cum ar fi sezonalitatea, publicitatea și schimbările de preț.

Odată ce aceste relații au fost identificate, ele pot fi utilizate pentru a face predicții despre cererea viitoare.

Formula de analiză de regresie

Formula pentru analiza de regresie este:

Y = a + bX

unde Y este variabila dependentă (adică cererea), X este variabila independentă (adică cheltuielile publicitare), a este interceptarea și b este panta dreptei.

Pentru a pune acest lucru în context, să presupunem că vrem să folosim analiza de regresie pentru a estima cererea pentru un produs pe baza cheltuielilor publicitare.

Dacă avem date istorice privind cheltuielile și cererea de publicitate, putem folosi aceste date pentru a calcula valorile a și b.

Este posibil să calculați manual valorile lui a și b, dar dacă doriți să economisiți ceva timp, HubSpot are un tutorial aprofundat despre cum puteți utiliza formulele Excel sau Google Sheets pentru a scurta toate matematica.

Odată ce aveți valorile a și b, le puteți conecta la formula pentru a estima cererea pentru orice nivel dat de cheltuieli publicitare.

De exemplu, să presupunem că am calculat că a = 100 și b = 0,5. Aceasta ne-ar da următoarea ecuație:

Y = 100 + 0,5X

Dacă am dori să anticipăm cererea pentru o lună în care intenționăm să cheltuim 10.000 USD pe publicitate, am introduce pur și simplu această cifră în ecuație:

Y = 100 + 0,5 (10.000)

Acest lucru ne-ar oferi o cerere estimată de 5.100 de unități.

Când să folosiți analiza de regresie

Principalul avantaj al analizei de regresie este că vă poate ajuta să identificați relațiile dintre diferite variabile. Acest lucru este util dacă doriți să estimați cererea pe baza altor factori decât istoricul vânzărilor, cum ar fi sezonalitatea sau modificările prețurilor.

Cu toate acestea, analiza de regresie are câteva dezavantaje. În primul rând, configurarea poate fi consumatoare de timp, mai ales dacă nu sunteți confortabil cu metodele statistice.

În al doilea rând, analiza de regresie este la fel de precisă ca și datele pe care le utilizați pentru a calcula valorile lui a și b. Dacă datele dumneavoastră sunt inexacte sau incomplete, predicțiile dumneavoastră vor fi, de asemenea, inexacte.

În cele din urmă, analiza de regresie funcționează numai dacă există o relație liniară între variabilele dependente și independente. Dacă nu există o relație clară sau relația este neliniară, atunci analiza de regresie nu va fi corectă.

Netezire exponențială

Netezirea exponențială este o metodă de prognoză care atribuie ponderi descrescătoare exponențiale observațiilor anterioare. Această abordare este adesea folosită atunci când nu există o tendință clară în date sau când există o cantitate semnificativă de variație aleatorie.

Există o serie de variante diferite de netezire exponențială, dar cea mai comună este netezirea exponențială simplă. Această abordare implică utilizarea unei medii mobile ponderate pentru a prognoza cererea, în care ponderile scad exponențial pe măsură ce vă deplasați mai departe în timp.

Formula de netezire exponentiala

Formula pentru netezirea exponențială simplă este:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

unde Ft este prognoza pentru perioada t, yt este cererea reală pentru perioada t și α este constanta de netezire.

Valoarea lui α poate varia de la 0 la 1, iar cu cât valoarea este mai mare, cu atât se acordă mai multă pondere observațiilor recente.

Alegerea valorii corecte pentru α

Valoarea lui α va avea un impact mare asupra acurateței predicțiilor dvs., așa că este important să alegeți o valoare care să aibă sens pentru datele dvs.

Dacă alegeți o valoare prea mare, prognozele dumneavoastră vor fi foarte sensibile la observațiile recente și nu vor ține cont de tendințele pe termen lung.

Pe de altă parte, dacă alegeți o valoare prea mică, prognozele dumneavoastră vor fi lente și nu vor reflecta schimbările pe termen scurt ale cererii.

Nu există un răspuns corect sau greșit atunci când vine vorba de alegerea valorii lui α. Cea mai bună abordare este să experimentați cu diferite valori și să vedeți care vă oferă cele mai precise predicții.

De asemenea, puteți utiliza metode statistice, cum ar fi eroarea procentuală medie absolută (MAPE), pentru a compara acuratețea diferitelor valori ale α.

Odată ce ați selectat o valoare pentru α, procesul de prognoză este relativ simplu.

Trebuie pur și simplu să introduceți valorile reale ale cererii pentru fiecare perioadă și să rezolvați ecuația pentru a obține cererea estimată.

Să presupunem că vrem să folosim netezirea exponențială pentru a estima cererea pentru un produs în următoarele șase luni.

Dacă datele noastre arată că cererea a fost relativ stabilă în ultimele câteva luni, am putea alege o valoare de α = 0,5. Aceasta ne-ar da următoarea ecuație:

F1 = 0,5y1 + (1-0,5)F0

F2 = 0,5y2 + (1-0,5)F1

…

F6 = 0,5y6 + (1-0,5)F5

Pentru a estima cererea pentru prima lună, am introduce pur și simplu valoarea lui y1 (adică cererea reală pentru prima lună).

Pentru a prezice cererea pentru a doua lună, am introduce valoarea lui y2 și cererea prognozată pentru prima lună (adică, F1).

Si asa mai departe.

Cum să alegi metoda potrivită pentru afacerea ta

Alegerea metodei potrivite de estimare a inventarului pentru afacerea dvs. va depinde de o serie de factori, inclusiv tipul de afacere, produsele pe care le vindeți și datele disponibile.

Dacă vindeți produse care au un model sezonier clar, atunci analiza tendințelor sau analiza regresiei poate fi cea mai bună opțiune. Dacă vindeți produse care nu sunt afectate de sezonalitate, atunci netezirea exponențială poate fi o alegere mai bună.

De asemenea, este important să luați în considerare datele disponibile atunci când alegeți o metodă de prognoză. Dacă aveți doar câteva luni de date de vânzări, atunci o simplă analiză a tendințelor poate fi cea mai bună opțiune. Dacă aveți o istorie lungă de date de vânzări, atunci metodele mai sofisticate, cum ar fi analiza de regresie, pot fi mai potrivite.

În cele din urmă, cel mai bun mod de a alege o metodă de prognoză este să experimentați cu diferite metode și să vedeți care dintre ele oferă cele mai precise predicții pentru afacerea dvs.

Indiferent de metoda pe care o alegeți, este important să rețineți că prognoza inventarului este o știință inexactă. Va exista întotdeauna o oarecare incertitudine atunci când se anticipează cererea viitoare, așa că este important să aveți o oarecare flexibilitate în planificare.

O modalitate de a face acest lucru este crearea mai multor scenarii de prognoză folosind diferite metode sau ipoteze. Acest lucru vă va oferi o idee mai bună asupra gamei de rezultate posibile și vă va ajuta să luați decizii mai informate cu privire la nivelurile de inventar.

Luați în considerare timpul de livrare a inventarului în previziunile dvs

Un alt aspect important este timpul de livrare pentru produsele dumneavoastră. Timpul de livrare este timpul necesar pentru a primi o comandă de la furnizorul dvs.

Dacă aveți un termen lung de livrare, atunci va trebui să plasați comenzi mai mult în avans, ceea ce înseamnă că va trebui să fiți mai precis în estimarea dvs. Dacă aveți un termen scurt de livrare, atunci veți avea mai multă flexibilitate în comanda dumneavoastră.

Pentru a ține cont de timpul de livrare, puteți fie să vă ajustați estimarea pentru a reflecta timpul necesar pentru a primi o comandă, fie puteți crea niveluri de inventar pentru a acoperi timpul de livrare.

Crearea nivelurilor de inventar poate fi costisitoare, așa că deseori este de preferat să vă ajustați previziunile. Aceasta înseamnă că va trebui să plasați comenzile mai devreme, dar vă va economisi costul deținerii stocurilor în exces.

Greșeli frecvente de evitat în prognoza stocurilor

Există câteva greșeli frecvente care pot duce la previziuni incorecte ale inventarului. Acestea includ:

Nu luați în considerare sezonalitatea: modelele sezoniere pot avea un impact mare asupra cererii, așa că este important să le luați în considerare atunci când estimați nivelurile de stoc.

Bazându-ne prea mult pe datele istorice: Datele istorice sunt un instrument valoros, dar este important să ne amintim că reflectă doar cererea din trecut. Cererea viitoare poate fi diferită, așa că este important să luați în considerare alți factori, cum ar fi tendințele pieței și comportamentul clienților, atunci când estimați stocul.

Nerespectarea schimbărilor din afacere: afacerile se schimbă în timp, așa că este important să țineți cont de acest lucru atunci când estimați inventarul. Dacă introduceți produse noi sau faceți modificări în strategia dvs. de marketing, acest lucru va afecta cererea și ar trebui să fie luat în considerare atunci când estimați inventarul.

Efectuarea de ipoteze fără date: este important să vă bazați previziunile pe date, mai degrabă decât pe ipoteze. Dacă nu aveți suficiente date pentru a vă susține prognoza, este mai bine să așteptați până când o faceți decât să ghiciți.

Nerespectarea și actualizarea previziunii: cererea pentru produsele dvs. se poate modifica în timp, așa că este important să revizuiți și să actualizați prognoza în mod regulat. Acest lucru vă va ajuta să rămâneți precis și receptiv la schimbările de pe piață.

Evitând aceste greșeli, puteți îmbunătăți acuratețea prognozelor de inventar și puteți lua decizii mai bune cu privire la nivelurile de inventar.

Cum se corelează prognoza vânzărilor cu prognoza stocurilor?

Prognoza vânzărilor este o intrare cheie în prognoza stocurilor. Prevăzând vânzările viitoare, puteți estima nivelul de inventar de care veți avea nevoie pentru a satisface cererea.

Prognoza vânzărilor se poate face folosind o varietate de metode, cum ar fi analiza tendințelor sau analiza regresiei. Este important să alegeți o metodă potrivită pentru afacerea dvs. și pentru datele dvs. Odată ce aveți o prognoză de vânzări, o puteți utiliza pentru a estima nivelul de stoc de care veți avea nevoie pentru a satisface cererea.

Utilizarea unui software pentru a vă gestiona prognozele de inventar

SkuVault este un software puternic de gestionare a stocurilor, care vă poate ajuta cu estimarea cererii de inventar (în plus față de multe alte fațete ale unui control bun al stocurilor).

SkuVault oferă caracteristici precum istoricul vânzărilor și analiza tendințelor, care pot fi folosite pentru a prezice vânzările viitoare.

SkuVault vă permite, de asemenea, să configurați puncte de recomandă, astfel încât să puteți plasa automat comenzi atunci când nivelurile de stoc ating un anumit punct. Acest lucru elimină presupunerile din comandă și vă ajută să mențineți niveluri optime de stoc.

În plus, SkuVault oferă funcții precum urmărirea și raportarea inventarului în timp real, care vă pot ajuta să rămâneți la curent cu inventarul și să luați decizii informate cu privire la comenzile viitoare.

Dacă sunteți în căutarea unei modalități de a vă îmbunătăți gestionarea stocurilor, ne-ar plăcea să vă arătăm cum SkuVault vă poate ajuta să nu mai lucrați în afacerea dvs. și să începeți să lucrați la afacerea dvs.

Pentru mai multe informații, faceți clic pe butonul de pe această pagină pentru a programa o demonstrație sau consultați pagina noastră cu funcții aici .