Predictive analytics is het gebruiken van historische en actuele data om te voorspellen wat er waarschijnlijk in de toekomst gaat gebeuren. Met statistische modellen en algoritmes kunnen patronen in data worden herkend en gebruikt om toekomstige ontwikkelingen in te schatten. In deze blog lees je wat predictive analytics is, hoe het werkt en hoe je het kunt toepassen binnen voorraadbeheer.
Deze blog in het kort
- Predictive analytics gebruikt data om voorspellingen over toekomstige ontwikkelingen te maken.
- Historische gegevens en patronen vormen een belangrijke basis voor deze voorspellingen.
- Binnen voorraadbeheer kan predictive analytics helpen om de toekomstige productvraag in te schatten.
- Betere voorspellingen ondersteunen beslissingen over voorraad en inkoop.
Wat betekent predictive analytics?
Predictive analytics betekent letterlijk voorspellende analyse. Hierbij worden bestaande gegevens geanalyseerd om patronen en verbanden te herkennen waarmee toekomstige uitkomsten kunnen worden ingeschat.
Het belangrijkste verschil met analyses die alleen naar het verleden kijken, zit dus in het doel. Predictive analytics gebruikt informatie uit het verleden om vooruit te kijken. De uitkomst is geen zekerheid, maar een voorspelling van wat er waarschijnlijk gaat gebeuren.
Hoe werkt predictive analytics?
Predictive analytics begint met het verzamelen van relevante en betrouwbare data. Vervolgens worden patronen en verbanden in deze gegevens geanalyseerd. Met behulp van statistische technieken en voorspellende modellen kunnen deze patronen worden vertaald naar verwachtingen voor de toekomst.
Wanneer nieuwe gegevens beschikbaar komen, kunnen voorspellingen opnieuw worden berekend. Dat is belangrijk omdat omstandigheden en patronen door de tijd heen kunnen veranderen. Een voorspelling die gebaseerd is op verouderde gegevens hoeft daardoor niet meer goed aan te sluiten op de huidige situatie.
Welke data heb je nodig voor predictive analytics?
Welke data nodig is, hangt af van wat je wilt voorspellen. Binnen voorraadbeheer zijn historische verkoopgegevens bijvoorbeeld een belangrijke informatiebron. Daaruit kunnen onder andere trends, seizoenspatronen en verschillen tussen producten naar voren komen.
Meer data betekent daarbij niet automatisch een betere voorspelling. De kwaliteit en relevantie van de gegevens zijn minstens zo belangrijk. Uitzonderlijke verkooppieken of ontbrekende gegevens kunnen bijvoorbeeld een vertekend beeld geven wanneer deze zonder verdere beoordeling in een voorspellend model worden meegenomen.
Waarvoor wordt predictive analytics gebruikt?
Predictive analytics wordt in verschillende sectoren gebruikt om toekomstige ontwikkelingen te voorspellen. Denk aan het voorspellen van klantgedrag, risico's of toekomstige vraag. Voor Stocktimal is vooral die laatste toepassing relevant: het voorspellen van de toekomstige productvraag.
Door verkooppatronen per SKU te analyseren, kan worden ingeschat hoeveel vraag er in een komende periode wordt verwacht. Die voorspelling kan vervolgens worden gebruikt bij beslissingen over bijvoorbeeld inkoop en voorraad. Zo wordt data niet alleen gebruikt om te verklaren wat er is gebeurd, maar juist om beter voorbereid te zijn op wat waarschijnlijk gaat gebeuren.
Is predictive analytics altijd betrouwbaar?
Nee. Predictive analytics kan toekomstige ontwikkelingen niet met zekerheid voorspellen. Een model baseert zijn verwachting op beschikbare data en patronen, terwijl onverwachte gebeurtenissen ervoor kunnen zorgen dat de werkelijkheid hiervan afwijkt.
Ook de voorspelbaarheid kan sterk verschillen per product. Een SKU met een stabiel en terugkerend verkooppatroon is doorgaans eenvoudiger te voorspellen dan een product met grote en onregelmatige schommelingen. Het is daarom belangrijk om naast de voorspelde waarde ook rekening te houden met de onzekerheid rondom een voorspelling.
Hoe helpt predictive analytics bij voorraadbeheer?
Predictive analytics helpt binnen voorraadbeheer om toekomstige vraag mee te nemen in voorraadbeslissingen. Hierdoor kun je meer vooruitkijken, in plaats van pas actie te ondernemen wanneer de voorraad bijna op is. Predictive analytics kan daarbij ook een belangrijke rol spelen binnen demand planning, waarbij de toekomstige productvraag wordt voorspeld om voorraad en inkoop beter te plannen.
Een voorspelling van de vraag is daarbij slechts één onderdeel. Voor een goede voorraadbeslissing zijn ook de actuele voorraad, openstaande bestellingen, levertijden, veiligheidsvoorraad en gewenste productbeschikbaarheid relevant. Predictive analytics levert dus waardevolle input, maar moet uiteindelijk worden vertaald naar concrete voorraadbeslissingen.
Predictive analytics met Stocktimal
Bij Stocktimal gebruiken wij data om bedrijven te ondersteunen bij vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie. Daarbij kan per SKU een passend voorspelmodel worden gebruikt dat aansluit op het vraagpatroon van het product.
Deze voorspellingen worden vervolgens gecombineerd met relevante voorraadinformatie om betere voorraadbeslissingen te ondersteunen. Zo helpen wij bij Stocktimal bedrijven om vooruit te kijken, voorraadtekorten te beperken en tegelijkertijd onnodige voorraad te voorkomen. Wil je weten hoe Stocktimal data en vraagvoorspellingen kan inzetten voor jouw voorraadbeheer? Vraag een gratis proefrun aan of neem contact met ons op voor meer informatie.
