Vraagvoorspellingssoftware
De voorspellingsalgoritmen van EazyStock gebruiken kunstmatige intelligentie en machine learning om je in staat te stellen vraagvariabiliteit te volgen en te begrijpen en de aanvulparameters indien nodig aan te passen.
De voorspellingsalgoritmen van EazyStock gebruiken kunstmatige intelligentie en machine learning om je in staat te stellen vraagvariabiliteit te volgen en te begrijpen en de aanvulparameters indien nodig aan te passen.
Er is altijd ruimte voor intuïtie en ervaring, maar zou het niet geweldig zijn als data dat zou ondersteunen? We houden net zo veel van een Excel-spreadsheet als ieder ander. Maar als je nog steeds Excel gebruikt voor je vraagvoorspelling, is het tijd om AI-aangedreven vraagvoorspellingssoftware te proberen. EazyStock gebruikt machine-learning-aangedreven algoritmen om je leven gemakkelijker te maken en nauwkeurigere voorspellingen te bieden die rekening houden met seizoensgebondenheid, trends en promoties met minder inspanning – een win-win situatie.
Vraagvoorspellingssoftware is de basis van elke goede voorraadbeheerstrategie. Nauwkeurige vraagvoorspellingen helpen de voorraadniveaus in balans te houden om overtollige voorraad te voorkomen en tegelijkertijd productbeschikbaarheid te garanderen om klanten tevreden te houden en concurrenten op afstand te houden.
Hoe meer vertrouwen je hebt in je vraagvoorspelling, hoe zekerder je kunt zijn dat je je volledige verkooppotentieel bereikt en geen omzet misloopt door voorraadtekorten.
Vraagvoorspelling omvat meer dan alleen het berekenen van een driemaands voortschrijdend gemiddelde om de toekomstige vraag te voorspellen. Hoewel je ERP mogelijk functionaliteit voor voorraadbeheer heeft, zal deze te eenvoudig zijn en leiden tot onnauwkeurige voorspellingen en voorraadbeleid.
Hoewel EazyStock geen kristallen bol is, biedt het gebruiksvriendelijke, geavanceerde functionaliteit voor vraagvoorspelling om nauwkeurige voorspellingen te leveren, rekening houdend met seizoensgebondenheid, trends en promoties. De machine-learning voorspellingsalgoritmen van EazyStock stellen je in staat om vraagvariabiliteit bij te houden en te begrijpen en aanvulparameters indien nodig aan te passen.
Je zult in staat zijn om trends in het klantgedrag te identificeren en dienovereenkomstig te reageren om servicelevels en ordervervullingspercentages te verbeteren zonder de voorraadinvestering te verhogen.
Als je moeite hebt met het voorspellen van seizoensgebonden items, laat EazyStock je leven gemakkelijker maken! EazyStock identificeert en integreert automatisch seizoensgebonden vraagprofielen in het vraagvoorspellingsproces. Hierdoor heb je voldoende voorraad om pieken in de vraag te dekken, met de geruststelling dat naarmate de bestellingen afnemen, je voorraadniveaus automatisch volgen.
De vraag naar een artikel verandert naarmate het door zijn productlevenscyclus gaat, van groei tot volwassenheid en afname. Dit betekent dat het gebruik van dezelfde voorspellingsmethode of -algoritme niet zal werken. Het is het beste om voor elke levenscyclusfase een ander algoritme te gebruiken om het meeste uit je historische gegevens te halen en de voorspellingsnauwkeurigheid te vergroten.
Als wiskunde niet je sterkste punt is en het leren van meerdere algoritmen je laat huiveren, classificeert EazyStock voorraaditems in verschillende vraagtypes, afhankelijk van hun levenscyclusfase en vraagprofiel. Dit vraagtype bepaalt vervolgens het statistische algoritme dat wordt gebruikt om nauwkeurige voorspellingen te berekenen, en EazyStock gebruikt AI om het werk voor je te doen. Als je al een wiskundegenie bent, zul je het geweldig vinden om met ons te praten over onze krachtige algoritmen – en wij zullen het geweldig vinden om ze aan je uit te leggen! Voor advies over het verbeteren van de nauwkeurigheid van je prognoses hebben we een handige gids.
Hoe voorspel je nauwkeurig de vraag naar een nieuw product zonder enige verkoopgegevens? Je gebruikt de functionaliteit voor vervanging en vergelijkbare itemvoorspelling van EazyStock.
Of een nieuw item nu een bestaand item vervangt of je een geheel nieuw product lanceert, EazyStock maakt prognoses op basis van verkoophistorie van bestaande of vergelijkbare items op specifieke momenten. Combineer dit met je marktonderzoek en zet over- en onderbevoorrading van je zorgenlijst wanneer nieuwe producten op de markt komen.
Wanneer je campagnes voert, zou het balanceren van hoge voorraadbeschikbaarheid met een laag risico op overtollige voorraad aan het einde van de promotie niet moeten voelen als een koorddans. Met EazyStock kun je je vraagprognoses en aanvulparameters verfijnen om te matchen met geplande promotieactiviteiten, waardoor promotieprognoses een eitje worden.
Kennis is macht! EazyStock gebruikt machine learning om nauwkeurige vraagprognoses te creëren, rekening houdend met doorlooptijden en mogelijke voorraadniveaus. Je kunt geplande besteldata en -hoeveelheden delen met leveranciers, zodat zij hun operaties kunnen plannen, en in ruil daarvoor kun je de beste prijs onderhandelen en een betrouwbaardere aanvoer krijgen.
Bezoek de lokale website voor producten & diensten specifiek voor uw regio
