Hoe machine learning je Demand Forecasting kan verbeteren

January 12, 2021

Demand Forecasting is een van de belangrijkste zaken om als bedrijf  succesvol in te zijn. Bij een accurate Demand Forecasting, voorkomt u teleurstellingen bij klanten en kunt u een enorm concurrentievoordeel realiseren. Met welke factoren moet ik rekening houden met Demand Forecasting? En wat is de toegevoegde waarde van machine learning? 

Wat is Demand Forecasting?

De ontwikkelingen als Corona en de digitale transformatie, verandert de wereld razendsnel. Dit heeft een directe invloed op het klantgedrag; hoe hij koopt, waar hij koopt en wat hij koopt. Doordat klanten ook steeds meer data achterlaten, is het mogelijk om met die data slimme (machine learning) modellen te ontwikkelen die het klantgedrag kunnen voorspellen. 

Het is hiervoor van belang rekening te houden met de juiste factoren in je model; niet-controleerbare drivers (zoals het weer, seizoen) en controleerbare drivers (zoals promoties en prijs). 

Prof.dr. Felix Jansen vertelt in deze video wat Demand Forecasting is en met welke factoren u rekening kunt houden.

Op welk proces kan ik Demand Forecasting toepassen?

Demand Forecasting kunt op verschillende primaire activiteiten van uw bedrijf toepassen (zoals inkoop, warehousing of operations. Aan de hand van onderstaande video leggen we dit uit aan de hand van het Porter Value Chain Model.

Schedule a personalised demo



Book Now

Wat levert Demand Forecasting mij op?

Goede Demand Forecasting helpt u te begrijpen wanneer er pieken en dalen in de verkoop zullen zijn. Door hierop te anticiperen, kunt u bijvoorbeeld extra personeel inzetten of extra voorraden inslaan. 

Goede prognoses zijn essentieel voor de continuïteit van elke business. Er is geen kristallen bol die toekomstige trends met 100% nauwkeurigheid kan voorspellen. Maar Demand Forecasting met machine learning komt daar het dichtst bij in de buurt. 

Slechte prognoses van de vraag kosten u geld. Dr. Chaman Jain, Redacteur van Journal of Business Forecasting onderzocht dat een gemiddeld bedrijf $3.52m kan besparen voor elke 1 procent verbetering van de underforecasting  en $1.43m voor de verbetering van overforecast. 

Indien u geen moderne benadering, zoals machine learning, gebruikt voor uw Demand Forecasting, kan dit leiden tot: 

  • Te veel of te weinig voorraad
  • Onnodige voorraadkosten of verspillingskosten als u in de versindustrie zit
  • Ontevreden klanten
  • Verloren omzet
  • Overbelaste distributienetwerken
  • Een gebrek aan concurrentievoordeel

Schedule a personalised demo



Book Now