Je houdt rekening met seizoensinvloeden in voorraadbeheer door terugkerende patronen in historische verkoopdata te herkennen en mee te nemen in de voorspelling van toekomstige vraag. Zo kun je voorraad eerder afstemmen op verwachte pieken en dalen in de vraag. In deze blog lees je hoe je seizoensinvloeden herkent, voorspelt en vertaalt naar betere voorraadbeslissingen.
Deze blog in het kort
- Seizoensinvloeden zijn terugkerende veranderingen in de vraag gedurende het jaar.
- Historische verkoopdata helpt om seizoenspatronen per product te herkennen.
- Niet iedere verkooppiek of daling is automatisch een seizoenseffect.
- Door seizoensinvloeden mee te nemen in vraagvoorspellingen kun je voorraad beter afstemmen op toekomstige vraag.
Wat zijn seizoensinvloeden in voorraadbeheer?
Seizoensinvloeden zijn terugkerende veranderingen in de productvraag die samenhangen met een bepaalde periode. Denk aan een hogere vraag naar bepaalde producten tijdens de zomer of winter, maar ook aan terugkerende verkooppieken rond Kerstmis, Black Friday en Pasen.
Voor voorraadbeheer zijn deze patronen belangrijk omdat ze invloed hebben op hoeveel voorraad op welk moment nodig is. Daarbij kunnen de verschillen tussen producten groot zijn. Het is daarom belangrijk om seizoensinvloeden niet alleen voor het totale assortiment te bekijken, maar ook op SKU-niveau.
Hoe herken je seizoensinvloeden in verkoopdata?
Je herkent seizoensinvloeden door historische verkoopdata over meerdere periodes met elkaar te vergelijken. Wanneer de vraag rond vergelijkbare momenten structureel stijgt of daalt, kan er sprake zijn van een seizoenspatroon.
Daarvoor is voldoende historie belangrijk. Eén sterke verkoopmaand is nog geen bewijs voor een structureel seizoenseffect. Wanneer een vergelijkbaar patroon gedurende meerdere jaren terugkomt, ontstaat een betere basis om hiermee rekening te houden in toekomstige vraagvoorspellingen.
Is iedere verkooppiek een seizoenseffect?
Nee. Een verkooppiek kan ook ontstaan door bijvoorbeeld een promotie, prijswijziging, eenmalige gebeurtenis of andere tijdelijke omstandigheden. Wanneer zo'n afwijking ten onrechte als seizoenseffect wordt gezien, kan dit toekomstige forecasts vertekenen.
Daarom moet historische verkoopdata altijd in de juiste context worden beoordeeld. Niet alleen het patroon is belangrijk, maar ook de mogelijke oorzaak ervan. Kennis van het assortiment, eerdere gebeurtenissen en de markt blijft hierbij waardevol.
Hoe verwerk je seizoensinvloeden in een vraagvoorspelling?
Je kunt seizoensinvloeden verwerken in een vraagvoorspelling met modellen die terugkerende patronen in historische verkoopdata herkennen. Wanneer de vraag naar een SKU bijvoorbeeld ieder voorjaar stijgt, kan dit patroon worden meegenomen bij het voorspellen van de vraag voor het volgende voorjaar.
Niet ieder voorspelmodel gaat op dezelfde manier om met seizoenspatronen. Bovendien kan de mate van seizoensinvloed sterk verschillen per SKU. Daarom is het belangrijk om te bepalen welke voorspelmethode het beste aansluit op het daadwerkelijke vraagpatroon van een product.
Wat betekenen seizoensinvloeden voor je voorraad?
Seizoensinvloeden kunnen betekenen dat je ruim vóór een verwachte verkooppiek actie moet ondernemen. Stel dat de vraag naar een product ieder jaar vanaf juni sterk stijgt en de leverancier een levertijd van zes weken heeft. Dan moet je mogelijk al in april of mei rekening houden met die hogere vraag om voldoende voorraad beschikbaar te hebben wanneer de piek begint.
Te weinig voorraad kan tijdens een belangrijk seizoen leiden tot voorraadtekorten en gemiste verkopen. Te veel voorraad brengt juist het risico met zich mee dat producten na de piek blijven liggen. Het doel is daarom niet om voor ieder seizoen simpelweg meer voorraad aan te houden, maar om het voorraadniveau af te stemmen op de verwachte vraag.
Kunnen seizoenspatronen door de jaren heen veranderen?
Ja. Een seizoenspatroon hoeft zich niet ieder jaar exact hetzelfde te herhalen. Zowel het moment als de omvang van een verkooppiek kan veranderen door bijvoorbeeld marktontwikkelingen, veranderend klantgedrag of wijzigingen binnen het assortiment.
Historische data vormt daarom een belangrijke basis, maar recente verkoopgegevens blijven eveneens relevant. Door forecasts regelmatig opnieuw te berekenen, kunnen nieuwe ontwikkelingen worden meegenomen en voorkom je dat voorraadbeslissingen uitsluitend op oude patronen worden gebaseerd.
Hoe voorkom je te veel voorraad na een seizoenspiek?
Te veel voorraad na een seizoenspiek voorkom je door niet alleen rekening te houden met de verwachte stijging in vraag, maar ook met het moment waarop de vraag weer afneemt. Een tijdelijke piek rechtvaardigt namelijk niet automatisch een structureel hoger voorraadniveau.
Daarbij spelen ook levertijd, actuele voorraad en openstaande bestellingen een rol. Door deze informatie samen met de verwachte vraag te beoordelen, kun je beter bepalen hoeveel je vóór en tijdens een seizoen moet bestellen zonder na afloop onnodig veel voorraad over te houden.
Rekening houden met seizoensinvloeden met Stocktimal
Stocktimal analyseert historische verkoopgegevens om patronen in de vraag per SKU te herkennen. Daarbij kan per SKU en voorspelhorizon een passend voorspelmodel worden gebruikt, afgestemd op het vraagpatroon van het product.
De voorspelde vraag wordt vervolgens gecombineerd met onder andere de actuele voorraad, openstaande bestellingen en levertijden. Hierbij kunnen ook zaken als bestelvensters en houdbaarheid worden meegenomen. Zo kun je seizoensgebonden veranderingen beter vertalen naar wat, hoeveel en wanneer je bestelt, zonder na een seizoenspiek onnodig veel voorraad over te houden. Vraag een gratis proefrun aan of neem contact met ons op voor meer informatie.