วิธีพยากรณ์สินค้าคงคลัง: 3 วิธีทั่วไปและวิธีเลือก

การพยากรณ์สินค้าคงคลังเป็นกระบวนการในการประเมินความต้องการในอนาคตสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของบริษัท และกำหนดระดับสินค้าคงคลังที่จำเป็นเพื่อตอบสนองความต้องการนั้น

การคาดการณ์ที่แม่นยำช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการผลิต การจัดซื้อ และระดับสต็อก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและผลกำไรโดยรวม

มีหลายวิธีที่สามารถใช้ในการคาดการณ์สินค้าคงคลังได้ และแนวทางที่เหมาะสมที่สุดมักจะขึ้นอยู่กับประเภทของธุรกิจและข้อมูลที่มีอยู่ ในโพสต์นี้ เราจะกล่าวถึงวิธีการทั่วไปบางส่วนที่ใช้สำหรับการคาดการณ์สินค้าคงคลัง ซึ่งรวมถึง:

1. การวิเคราะห์แนวโน้ม (เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเส้นแนวโน้ม)
2. การวิเคราะห์การถดถอย
3. การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียล

เราจะพูดถึงข้อดีและข้อเสียของแต่ละวิธี สูตรที่แน่นอนที่คุณต้องใช้ในการตั้งค่า และวิธีเลือกสำหรับธุรกิจเฉพาะของคุณ

นอกจากนี้เรายังมีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการคาดการณ์สินค้าคงคลังและข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

จากทั้งหมดที่กล่าวมา เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับคณิตศาสตร์แล้วเริ่มเลย!

ความสำคัญของการพยากรณ์ที่แม่นยำ

การคาดการณ์สินค้าคงคลังที่ไม่ถูกต้องอาจมีผลกระทบด้านลบหลายประการสำหรับธุรกิจ ซึ่งรวมถึง:

สินค้าหมดสต็อก: หากประเมินความต้องการต่ำเกินไปและระดับสินค้าคงคลังต่ำเกินไป ธุรกิจอาจพบว่าตนเองไม่สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียยอดขายและความพึงพอใจของลูกค้าที่ลดลงตามมา

สินค้าคงคลังส่วนเกิน: ในทางกลับกัน หากความต้องการมีการประเมินค่าสูงเกินไปและระดับสินค้าคงคลังสูงเกินไป ธุรกิจอาจจบลงด้วยการถือครองสต็อคส่วนเกินที่เชื่อมโยงทรัพยากรทางการเงินและใช้พื้นที่จัดเก็บอันมีค่า

วิธีการทั่วไปสำหรับการพยากรณ์สินค้าคงคลัง

ดังที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น มีหลายวิธีที่สามารถใช้ในการพยากรณ์สินค้าคงคลังได้ ในส่วนนี้ เราจะพิจารณาวิธีการทั่วไปบางส่วนอย่างละเอียดยิ่งขึ้น รวมถึงการวิเคราะห์แนวโน้ม การวิเคราะห์การถดถอย และการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล

วิเคราะห์แนวโน้ม

หนึ่งในวิธีการที่ง่ายและธรรมดาที่สุดสำหรับการคาดการณ์สินค้าคงคลังคือการวิเคราะห์แนวโน้ม แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลการขายในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มความต้องการ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการคาดการณ์เกี่ยวกับอุปสงค์ในอนาคตได้

มีหลายวิธีในการวิเคราะห์แนวโน้ม แต่วิธีหนึ่งที่ใช้บ่อยที่สุดคือการใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณความต้องการเฉลี่ยในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น 3 เดือน 6 ​​เดือน เป็นต้น) จากนั้นใช้ตัวเลขนี้เพื่อคาดการณ์ความต้องการสำหรับช่วงเวลาในอนาคต

อีกวิธียอดนิยมคือการใช้เส้นแนวโน้ม สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการพล็อตจุดข้อมูลในอดีตบนกราฟ จากนั้นจึงวาดเส้นที่เหมาะสมที่สุดผ่านข้อมูล ความชันของเส้นแนวโน้มสามารถใช้ในการประเมินอุปสงค์ในอนาคตได้

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

สูตรคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ:

MA = (ผลรวมของจุดข้อมูลในช่วง n ที่ผ่านมา) / n

โดยที่ MA คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ n คือจำนวนงวด

ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนสำหรับเดือนมกราคม กุมภาพันธ์ และมีนาคม เราจะใช้สูตรต่อไปนี้:

MA = (มกราคม + กุมภาพันธ์ + มีนาคม) / 3

สมมติว่ายอดขายในไตรมาสที่ 1 เท่ากับ 100, 150 และ 200 ในแต่ละเดือนติดต่อกัน

จะได้ MA เท่ากับ (100 + 150 + 200) / 3 หรือ 150

จากนั้นเราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เพื่อคาดการณ์อุปสงค์สำหรับช่วงเวลาในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการคาดการณ์อุปสงค์ในเดือนเมษายน เราจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ 150

สูตรวิเคราะห์แนวโน้ม

สูตรสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มคือ:

เทรนด์ = (ค่าสิ้นสุด – มูลค่าเริ่มต้น) / จำนวนงวด

ตัวอย่างเช่น หากยอดขายในไตรมาสที่ 1 เท่ากับ 100, 150 และ 200 ในแต่ละเดือนติดต่อกัน แนวโน้มจะถูกคำนวณดังนี้:

เทรนด์ = (200 – 100) / 3

นี่จะทำให้เรามีแนวโน้มที่ 100/3 หรือ 33.33

แนวโน้มนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์อุปสงค์สำหรับช่วงเวลาในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการคาดการณ์อุปสงค์ในเดือนเมษายน เราจะใช้ตัวเลขแนวโน้มที่ 33.33 และเพิ่มลงในตัวเลขยอดขายของเดือนมีนาคม (200) สิ่งนี้จะทำให้เรามีความต้องการที่คาดการณ์ไว้ที่ 233.33 ในเดือนเมษายน

เมื่อใดควรใช้การวิเคราะห์แนวโน้มกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับการคาดการณ์สินค้าคงคลัง

มีบางสิ่งที่ต้องพิจารณาเมื่อตัดสินใจว่าจะใช้การวิเคราะห์แนวโน้มหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับการคาดการณ์สินค้าคงคลัง

อย่างแรกคือระยะเวลาที่คุณต้องการคาดการณ์ความต้องการ หากคุณต้องการคาดการณ์ความต้องการในช่วงเวลาสั้นๆ (เช่น 1-2 เดือน) โดยปกติแล้วการใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก็เพียงพอแล้ว อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการคาดการณ์อุปสงค์เพิ่มเติมในอนาคต (เช่น 3-6 เดือน) การใช้การวิเคราะห์แนวโน้มจะทำให้คุณเห็นภาพอุปสงค์ในอนาคตที่แม่นยำยิ่งขึ้น

สิ่งที่สองที่ต้องพิจารณาคือลักษณะของข้อมูล หากจุดข้อมูลเว้นระยะห่างเท่าๆ กัน และมีแนวโน้มที่ชัดเจน การวิเคราะห์แนวโน้มจะเป็นวิธีที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม หากจุดข้อมูลไม่แน่นอนมากกว่าหรือไม่มีแนวโน้มที่ชัดเจน การใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักจะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า

การวิเคราะห์การถดถอย

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีทางสถิติที่สามารถใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ วิธีนี้มักใช้ในการพยากรณ์สินค้าคงคลังเพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างการขายและปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อความต้องการ เช่น ฤดูกาล การโฆษณา และการเปลี่ยนแปลงราคา

เมื่อมีการระบุความสัมพันธ์เหล่านี้แล้ว สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้

สูตรวิเคราะห์การถดถอย

สูตรสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยคือ:

Y = a + bX

โดยที่ Y คือตัวแปรตาม (เช่น อุปสงค์) X คือตัวแปรอิสระ (เช่น ค่าโฆษณา) a คือการสกัดกั้น และ b คือความชันของเส้น

สมมติว่าเราต้องการใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ตามค่าโฆษณา

หากเรามีข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับการใช้จ่ายและความต้องการในการโฆษณา เราสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อคำนวณค่าของ a และ b

เป็นไปได้ที่จะคำนวณค่า a และ b ด้วยตนเอง แต่ถ้าคุณต้องการประหยัดเวลา HubSpot มีบทช่วยสอนเชิงลึกเกี่ยว กับวิธีใช้สูตร Excel หรือ Google ชีตเพื่อลัดคณิตศาสตร์ทั้งหมด

เมื่อคุณมีค่าของ a และ b แล้ว คุณสามารถรวมค่าเหล่านี้เข้ากับสูตรเพื่อคาดการณ์ความต้องการสำหรับค่าโฆษณาในระดับใดก็ตาม

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราได้คำนวณว่า a = 100 และ b = 0.5 นี่จะให้สมการต่อไปนี้แก่เรา:

Y = 100 + 0.5X

หากเราต้องการคาดการณ์อุปสงค์สำหรับเดือนที่เราวางแผนจะใช้เงิน 10,000 ดอลลาร์ในการโฆษณา เราจะรวมตัวเลขนี้เข้ากับสมการ:

Y = 100 + 0.5(10,000)

สิ่งนี้จะทำให้เรามีความต้องการที่คาดการณ์ไว้ที่ 5,100 หน่วย

เมื่อใดควรใช้การวิเคราะห์การถดถอย

ข้อได้เปรียบหลักของการวิเคราะห์การถดถอยคือสามารถช่วยให้คุณระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ สิ่งนี้มีประโยชน์หากคุณต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยพิจารณาจากปัจจัยอื่นๆ นอกเหนือจากประวัติการขาย เช่น ฤดูกาลหรือการเปลี่ยนแปลงราคา

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์การถดถอยมีข้อเสียอยู่เล็กน้อย ขั้นแรก อาจใช้เวลานานในการตั้งค่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่สะดวกใจกับวิธีการทางสถิติ

ประการที่สอง การวิเคราะห์การถดถอยนั้นแม่นยำพอๆ กับข้อมูลที่คุณใช้ในการคำนวณค่าของ a และ b หากข้อมูลของคุณไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ การคาดคะเนของคุณก็จะไม่ถูกต้องด้วย

สุดท้าย การวิเคราะห์การถดถอยจะใช้ได้ก็ต่อเมื่อมีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ หากไม่มีความสัมพันธ์ที่ชัดเจน หรือความสัมพันธ์ไม่เป็นเชิงเส้น การวิเคราะห์การถดถอยจะไม่ถูกต้อง

การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียล

การทำให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลเป็นวิธีการคาดการณ์ที่กำหนดน้ำหนักที่ลดลงแบบทวีคูณให้กับการสังเกตที่ผ่านมา วิธีนี้มักใช้เมื่อไม่มีแนวโน้มที่ชัดเจนในข้อมูลหรือเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มจำนวนมาก

การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลมีหลายรูปแบบ แต่ที่พบบ่อยที่สุดคือการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลอย่างง่าย วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักเพื่อคาดการณ์ความต้องการ โดยที่น้ำหนักจะลดลงแบบทวีคูณเมื่อคุณย้อนเวลากลับไปเพิ่มเติม

สูตรปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียล

สูตรสำหรับการทำให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลอย่างง่ายคือ:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

โดยที่ Ft คือการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา t, yt คือความต้องการที่แท้จริงสำหรับช่วงเวลา t และ α คือค่าคงที่การทำให้เรียบ

ค่าของ α สามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 และยิ่งค่ามากเท่าใด การสังเกตล่าสุดจะมีน้ำหนักมากขึ้นเท่านั้น

การเลือกค่าที่เหมาะสมสำหรับ α

ค่าของ α จะมีผลกระทบอย่างมากต่อความแม่นยำของการคาดคะเนของคุณ ดังนั้นการเลือกค่าที่เหมาะสมกับข้อมูลของคุณจึงเป็นสิ่งสำคัญ

หากคุณเลือกค่าที่สูงเกินไป การคาดการณ์ของคุณจะอ่อนไหวมากต่อการสังเกตล่าสุดและจะไม่คำนึงถึงแนวโน้มในระยะยาว

ในทางกลับกัน หากคุณเลือกค่าที่ต่ำเกินไป การคาดการณ์ของคุณจะซบเซาและจะไม่สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงในระยะสั้นของอุปสงค์

ไม่มีคำตอบที่ถูกหรือผิดในการเลือกค่าของ α วิธีที่ดีที่สุดคือการทดสอบด้วยค่าต่างๆ และดูว่าค่าใดให้การคาดคะเนที่แม่นยำที่สุดแก่คุณ

คุณยังสามารถใช้วิธีทางสถิติ เช่น Mean Absolute Percentage Error (MAPE) เพื่อเปรียบเทียบความถูกต้องของค่าต่างๆ ของ α

เมื่อคุณเลือกค่าสำหรับ α แล้ว กระบวนการพยากรณ์จะค่อนข้างง่าย

คุณเพียงแค่ต้องเสียบค่าความต้องการจริงสำหรับแต่ละช่วงเวลาและแก้สมการเพื่อรับความต้องการที่คาดการณ์ไว้

สมมติว่าเราต้องการใช้การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลเพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ในช่วงหกเดือนข้างหน้า

หากข้อมูลของเราแสดงให้เห็นว่าอุปสงค์ค่อนข้างคงที่ในช่วงสองสามเดือนที่ผ่านมา เราอาจเลือกค่า α = 0.5 นี่จะให้สมการต่อไปนี้แก่เรา:

F1 = 0.5y1 + (1-0.5)F0

F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1

…

F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5

ในการคาดการณ์อุปสงค์สำหรับเดือนแรก เราเพียงแค่ใส่ค่าของ y1 (เช่น อุปสงค์จริงสำหรับเดือนแรก)

ในการคาดการณ์อุปสงค์สำหรับเดือนที่สอง เราจะใส่ค่าของ y2 และอุปสงค์ที่คาดการณ์ไว้สำหรับเดือนแรก (เช่น F1)

และอื่นๆ.

วิธีการเลือกวิธีการที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณ

การเลือกวิธีการพยากรณ์สินค้าคงคลังที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงประเภทของธุรกิจ ผลิตภัณฑ์ที่คุณขาย และข้อมูลที่มีอยู่

หากคุณกำลังขายสินค้าที่มีรูปแบบตามฤดูกาลที่ชัดเจน การวิเคราะห์แนวโน้มหรือการวิเคราะห์การถดถอยอาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด หากคุณขายผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้รับผลกระทบจากฤดูกาล การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลอาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า

สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อมูลที่มีอยู่เมื่อเลือกวิธีการพยากรณ์ หากคุณมีข้อมูลการขายเพียงไม่กี่เดือน การวิเคราะห์แนวโน้มอย่างง่ายอาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด หากคุณมีประวัติข้อมูลการขายมาอย่างยาวนาน วิธีการที่ซับซ้อนกว่า เช่น การวิเคราะห์การถดถอย อาจเหมาะสมกว่า

ท้ายที่สุด วิธีที่ดีที่สุดในการเลือกวิธีการพยากรณ์คือการทดลองกับวิธีการต่างๆ และดูว่าวิธีใดให้การคาดการณ์ที่แม่นยำที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ

ไม่ว่าคุณจะเลือกวิธีใด สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการคาดการณ์สินค้าคงคลังเป็นวิทยาศาสตร์ที่ไม่แน่นอน การคาดการณ์อุปสงค์ในอนาคตมีความไม่แน่นอนอยู่เสมอ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีความยืดหยุ่นในการวางแผน

วิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการสร้างสถานการณ์จำลองการคาดการณ์หลายสถานการณ์โดยใช้วิธีการหรือสมมติฐานที่แตกต่างกัน วิธีนี้จะช่วยให้คุณมีความคิดที่ดีขึ้นเกี่ยวกับช่วงของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ และช่วยให้คุณตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับระดับสินค้าคงคลัง

พิจารณาระยะเวลารอคอยสินค้าคงคลังในการคาดการณ์ของคุณ

การพิจารณาที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือระยะเวลารอคอยสินค้าของคุณ ระยะเวลารอสินค้าคือระยะเวลาที่ใช้ในการรับคำสั่งซื้อจากซัพพลายเออร์ของคุณ

หากคุณมีระยะเวลารอคอยสินค้านาน คุณจะต้องวางคำสั่งซื้อล่วงหน้าเพิ่มเติม ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องแม่นยำมากขึ้นในการคาดการณ์ของคุณ หากคุณมีระยะเวลารอสินค้าสั้น คุณจะมีความยืดหยุ่นในการสั่งซื้อมากขึ้น

ในการบัญชีสำหรับระยะเวลารอคอยสินค้า คุณสามารถปรับการคาดการณ์ของคุณเพื่อสะท้อนถึงระยะเวลาที่ใช้ในการรับคำสั่งซื้อ หรือคุณสามารถสร้างระดับสินค้าคงคลังเพื่อให้ครอบคลุมระยะเวลารอคอยสินค้า

การสร้างระดับสินค้าคงคลังอาจมีราคาแพง ดังนั้นจึงควรปรับการคาดการณ์ของคุณบ่อยๆ ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องวางคำสั่งซื้อของคุณก่อนหน้านี้ แต่จะช่วยให้คุณประหยัดค่าใช้จ่ายในการถือสินค้าคงคลังส่วนเกิน

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยงในการพยากรณ์สินค้าคงคลัง

มีข้อผิดพลาดทั่วไปบางประการที่อาจนำไปสู่การพยากรณ์สินค้าคงคลังที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งรวมถึง:

ไม่คำนึงถึงฤดูกาล: รูปแบบตามฤดูกาลอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อความต้องการ ดังนั้นควรพิจารณารูปแบบเหล่านี้เมื่อคาดการณ์ระดับสินค้าคงคลัง

การใช้ข้อมูลในอดีตมากเกินไป: ข้อมูลในอดีตเป็นเครื่องมือที่มีค่า แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าข้อมูลดังกล่าวสะท้อนถึงความต้องการในอดีตเท่านั้น ความต้องการในอนาคตอาจแตกต่างกัน ดังนั้นควรพิจารณาปัจจัยอื่นๆ เช่น แนวโน้มตลาดและพฤติกรรมของลูกค้า เมื่อคาดการณ์สินค้าคงคลัง

ความล้มเหลวในการพิจารณาการเปลี่ยนแปลงในธุรกิจ: ธุรกิจเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงสิ่งนี้เมื่อคาดการณ์พื้นที่โฆษณา หากคุณกำลังแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่หรือทำการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ สิ่งนี้จะส่งผลกระทบต่อความต้องการและควรนำมาพิจารณาเมื่อคาดการณ์สินค้าคงคลัง

การตั้งสมมติฐานโดยไม่มีข้อมูล: สิ่งสำคัญคือต้องตั้งการคาดการณ์ตามข้อมูลมากกว่าสมมติฐาน หากคุณมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะรองรับการคาดการณ์ของคุณ จะดีกว่าที่จะรอจนกว่าคุณจะทำแทนที่จะคาดเดา

ไม่สามารถตรวจทานและอัปเดตการคาดการณ์ของคุณ: ความต้องการผลิตภัณฑ์ของคุณอาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ดังนั้นการตรวจสอบและอัปเดตการคาดการณ์ของคุณเป็นประจำจึงเป็นสิ่งสำคัญ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณคงความถูกต้องและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาด

คุณสามารถปรับปรุงความถูกต้องของการคาดการณ์สินค้าคงคลังและตัดสินใจเกี่ยวกับระดับสินค้าคงคลังได้ดีขึ้นด้วยการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้

การคาดการณ์ยอดขายสัมพันธ์กับการคาดการณ์สินค้าคงคลังอย่างไร

การคาดการณ์ยอดขายเป็นข้อมูลสำคัญในการพยากรณ์สินค้าคงคลัง การคาดคะเนยอดขายในอนาคตทำให้คุณสามารถประมาณระดับของสินค้าคงคลังที่คุณต้องการเพื่อตอบสนองความต้องการได้

การคาดการณ์ยอดขายสามารถทำได้โดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น การวิเคราะห์แนวโน้มหรือการวิเคราะห์การถดถอย สิ่งสำคัญคือต้องเลือกวิธีการที่เหมาะสมกับธุรกิจและข้อมูลของคุณ เมื่อคุณมีการคาดการณ์ยอดขายแล้ว คุณสามารถใช้เพื่อประเมินระดับสินค้าคงคลังที่คุณจะต้องตอบสนองความต้องการได้

การใช้ซอฟต์แวร์เพื่อจัดการการคาดการณ์สินค้าคงคลังของคุณ

SkuVault เป็นซอฟต์แวร์การจัดการสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยคุณคาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลัง (นอกเหนือจากแง่มุมอื่นๆ ของการควบคุมสินค้าคงคลังที่ดี)

SkuVault มีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น ประวัติการขายและการวิเคราะห์แนวโน้ม ซึ่งสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคต

SkuVault ยังให้คุณตั้งค่าจุดสั่งซื้อใหม่เพื่อให้คุณสามารถสั่งซื้อได้โดยอัตโนมัติเมื่อระดับสินค้าคงคลังถึงจุดหนึ่ง วิธีนี้ทำให้ไม่ต้องคาดเดาลำดับและช่วยให้คุณรักษาระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุด

นอกจากนี้ SkuVault ยังมีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การติดตามและการรายงานสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้คุณติดตามสินค้าคงคลังและตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับคำสั่งซื้อในอนาคต

หากคุณกำลังมองหาวิธีปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง เรายินดีที่จะแสดงให้คุณเห็นว่า SkuVault สามารถช่วยให้คุณหยุดทำงาน ใน ธุรกิจและเริ่มทำงาน กับ ธุรกิจของคุณได้อย่างไร

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้คลิกปุ่มบนหน้านี้เพื่อกำหนดเวลาการสาธิต หรือดูหน้าคุณสมบัติของเรา ที่ นี่