Seizoensinvloeden en een betere vraagvoorspelling

Roy Andries - SucceedIT, 24 maart 2015
vraagvoorspelling grafiek

Seizoensinvloeden spelen binnen verschillende sectoren en bedrijven een belangrijke rol in voorraadbeheer. Deze zijn te definiëren als een bepaalde tijdreeks met repetitieve of voorspelbare vraagpatronen die toe te schrijven zijn aan seizoensfactoren. Meestal wordt de seizoensgebondenheid van artikelen gemeten aan de hand van pieken in interesse of doorloop. Dit gebeurt vaak in tijdsintervallen, zoals dagen, weken, maanden of kwartalen.

Bijna elke fabrikant of distributeur kan wel artikelen opnoemen binnen zijn assortiment die onderhevig zijn aan seizoensgebonden schommelingen in het vraagpatroon. Seizoensgebondenheid is een vrij breed begrip. Het varieert van de gevolgen van een verkooppiek door de vakantie tot aan een stilliggende verkoop ten gevolge van seizoensgebonden weersveranderingen. En zo zijn er nog een tal van zaken die invloed kunnen hebben op de vraag. Denk bijvoorbeeld aan antivries en sneeuwkettingen bij een auto-onderdelengroothandel. De vraag zal in de maanden voor de winter relatief hoog zijn en vlak voor de zomer een dieptepunt bereiken. Het omgekeerde zal gelden voor een groothandel in zonnebrandcrème en zonnebrillen bijvoorbeeld.


Het is uiterst belangrijk om rekening te houden met de manier waarop deze veranderingen de vraag beïnvloeden. Het is voor bedrijven mogelijk om een niveau dieper te gaan dan de standaard vraagvoorspelling, door seizoensinvloeden als factor mee te nemen. In veel gevallen zal dit zelfs zorgen voor een concurrentievoordeel.


Als bedrijven begrijpen hoe seizoensgebonden factoren van invloed zijn op het koopgedrag van de klant, helpt dit mee zich beter te positioneren om te profiteren van schommelingen in de vraag. Vraagpatronen herkennen kan een organisatie helpen bij het strategisch optimaliseren van de voorraadniveaus. Zo zijn bijvoorbeeld hoge voorraadkosten te voorkomen. Ook kan een bedrijf er zo voor zorgen dat er nagenoeg altijd aan de vraag van de klant voldaan kan worden door de juiste artikelen op voorraad te hebben op het juiste moment.


In de praktijk lossen veel bedrijven de invloed van seizoensinvloeden op door simpelweg de (veiligheids)voorraden te verhogen. Niet ideaal, aangezien dit leidt tot meer kapitaal dat vastzit in de voorraad en zelfs incourante voorraad veroorzaakt. Door een accurate vraagvoorspelling die de seizoensinvloeden meeneemt, is dit te voorkomen. Dit kan een grote invloed op de winstgevendheid van het bedrijf hebben.


Vergeet niet dat als de seizoensgebondenheid wordt toegepast op een artikel, de vraag moet worden aangepast voordat deze meegenomen wordt in de prognoseberekening. Het is een best practice om de seizoensgebonden vraag en andere variabele factoren te scheiden van de basis vraagberekeningen, en deze afzonderlijk te behandelen. Op deze manier worden gegevens ‘schoon’ gehouden en zijn de vraagvoorspellingen inzichtelijker te houden. Hieronder is een voorbeeld van de verschillende factoren die van invloed kunnen zijn op de basisprognose:

grafiek
De oranje balk in de grafiek is gebaseerd op de gemiddelde vraag waar een organisatie aan moet voldoen. De andere factoren zijn van extra invloed op de vraag, maar zijn typisch gezien niet constant over een bepaalde periode en kunnen sterk variëren. Factoren zoals trends in de markt, verkoop en marketingprojecties, maar ook seizoensgebondenheid van de vraag zijn van invloed. In de grafiek is te zien dat deze allemaal gescheiden zijn voor elk artikel. Zo zijn de afzonderlijke invloeden beter bij te houden en is de integriteit en nauwkeurigheid van de ramingen beter te garanderen.