Blog Bi Demand Forcasting

Når du anvender Business Intelligence til at forudsige efterspørgslen

Med den enorme udvikling inden for kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring, investerer virksomheder i dag massivt i avanceret analysering for at ligge foran konkurrenterne og øge deres bundlinje. En af metoderne er at foretage en fremtidsanalyse, hvor virksomheder trækker oplysninger ud af eksisterende data for at klarlægge købsmønstre og dermed forudsige fremtidige trends.

Ved at bruge en kombination af data, statistiske algoritmer og maskinindlæringsteknikker identificerer analysen sandsynligheden for fremtidige resultater baseret på fortiden. Denne teknologi bruges i alle brancher, fra bank til detailhandel, for at afdække kundernes mønstre og køb, udarbejde lagerprognoser, administrere ressourcer og endda opdage svig.

Selvom det har eksisteret i årtier, bliver fremtidsanalyse mere og mere almindeligt, med voksende datamængder og let tilgængelig software, der er modent til at omsætte data. I dette blogindlæg skal vi behandle den rolle, som business intelligence spiller i efterspørgselsprognoser, et område med fremtidsanalyse fokuseret på kundernes efterspørgsel. Vi vil forklare, hvad det er, hvordan det virker, og hvordan du kommer i gang med at bruge efterspørgselsprognoser med business intelligence-software.

Hvad er en efterspørgselsprognose?

Efterspørgselsprognoser er et område inden for fremtidsanalyse, der er kendt for at forstå forbrugernes efterspørgsel efter varer og tjenester. Baseret på analyse af historiske data og de aktuelle markedsforhold afdækker analysen den forventede efterspørgsel i fremtiden og fastsætter niveauet af beredskab, der er nødvendigt for at matche efterspørgslen.

Selvom det ikke er en eksakt videnskab, spiller efterspørgselsprognose en afgørende rolle i produktions- og forsyningsplanlægningen. Processen med efterspørgselsprognosen resulterer i strategisk og langsigtet beslutningstagning, der påvirker alt fra budgettering og økonomisk planlægning til kapacitetsplanlægning, salgs- og markedsplanlægning og kapitaludgifter.

Hvorfor skal du lave en efterspørgselsprognose?

Som en væsentlig del af leverandørplanlægningen anvendes efterspørgselsprognoser af fabrikanter, distributører og detailhandlere til at give indsigt i deres drift og at tage informerede, rentable beslutninger om prisfastsættelse, lagerbeholdning, ressourceoptimering og meget mere.

Her er nogle af hovedårsagerne til, at efterspørgselsprognose er afgørende for at have succes med forsyningskæden i dagens marked:

  • Øget kundetilfredshed (dvs. at give kunderne de produkter, de vil have, når de vil have dem)
  • Lageroptimering for at reducere tomme og overfyldte lagre
  • Hurtig ordrebehandling
  • Effektiv produktionsplanlægning af råmaterialer og arbejde
  • Bedre kapacitetsplanlægning og fordeling af ressourcer
  • Forbedret distributionsplanlægning og logistik
  • Effektiv prissætning og salgsfremmende planlægning

Sådan forudser du efterspørgslen med Business Intelligence

Efterspørgselsprognoser bygger på data. Hvis der er noget galt med de data, du bruger, vil matematikken og måden, du implementerer data på, resultere i undervurderet eller overvurderet efterspørgsel – hvilket giver dig en masse utilfredse kunder eller et overskud af produkter. For at forstå efterspørgslen og præcist forudsige forsyninger bruger de fleste virksomheder en business intelligence-løsning til databehandling, datakonsolidering, analyse og rapportering.

BI-software er bygget til at indsamle, sortere, mærke, analysere og rapportere på store mængder data. Her er 4 hovedområder, hvor BI gør en forskel og hjælper dig med nøjagtig forudsigelse af efterspørgslen:

  1. Dataforberedelse
    De fleste virksomheder tager sig ikke tid til regelmæssigt at rydde op, validere og revidere deres data. Derfor er omtrent 40 procent af alle forretningsdata enten upræcise, mangelfulde eller utilgængelige (Gartner). BI-software bruges til at organisere og kontrollere dine data i én løsning, så du opbygger dine analyser ud fra nøjagtige data. Lær mere om styring af stamdata her.
  2. Datakonsolidering
    Et data warehouse kan hjælpe dig med at indsamle virksomhedsdata fra flere kilder og bruge dem til nøjagtig rapportering og analyse. BI drevet af data warehouses kan bedre korrelere data fra forskellige systemer og give større indsigt i forsyningskæden, salget, økonomien mv. Lær mere om data warehouses her.
  3. Dataanalyse
    BI-software er designet til kompliceret analyse og beregning af store datasæt. Etableringen af et system af optegnelser, herunder historiske data og flere datakilder, sikrer, at alle bruger den samme version af sandheden til at køre deres rapporter. Se en demo af Jet Analytics, vores corporate BI og rapporteringsløsning her.
  4. Rapportering
    BI-softwaren giver dig et enkelt overblik over din performance med prædefinerede dashboards og rapporter til hurtig deling og formidling af realtidsinformation efter behov. Dette giver mulighed for bedre planlægning og samarbejde mellem dine medarbejdere.

Få en bedre forståelse af, hvad du er nødt til at gøre for at forbedre din datakvalitet og forberede dine data for at opnå en nøjagtig efterspørgselsprognose. Hos Jet Global kan vi hjælpe dig med at vurdere dine nuværende systemer og vise dig, hvordan business intelligence kan bygge datagrundlaget for din virksomhed. For mere information kan du kontakte vores team eller læse nogle af vores relaterede ressourcer!

Mere relevant information, der kunne have din interesse