Drie dagen geen verkoop. De conclusie lijkt simpel: geen vraag. Maar wat als het product drie dagen niet op voorraad was?
Dan registreert uw systeem nog steeds nul verkopen. Alleen vertelt die nul ineens een heel ander verhaal. Wie historische verkoop zonder context gebruikt om vooruit te kijken, kan ongemerkt de verkeerde toekomst voorspellen. En die fout werkt door: in voorraad, beschikbaarheid, spoedorders en uiteindelijk marge.
AI voor forecasting neemt dit risico weg omdat het verbanden legt die in een gewone verkoopreeks verborgen blijven. Denk aan voorraadtekorten, promoties, prijs, seizoen, weer of andere factoren die de vraag beïnvloeden. En belangrijker: wat voor het ene artikel relevant is, hoeft dat voor het andere helemaal niet te zijn. Ook hoeft niet ieder artikel op dezelfde manier voorspeld te worden. Een hardloper, seizoensartikel, slow mover of nieuw product stelt andere eisen aan een forecast. AI kan helpen om per vraagpatroon de passende forecasting-logica te kiezen en die aan te passen wanneer het gedrag verandert. Aan die gedragsverandering gaat een verandering in denken vooraf. De vraag die nu vaak wordt gesteld is ‘Hoe goed is onze forecast?’. Dat wordt: ‘Wat levert een betere forecast ons op?’ Minder voorraad? Minder nee-verkoop? Minder handmatig ingrijpen? Meer automatische replenishment? Op deze manier wordt forecasting bedrijfsresultaat.
En hoe goed voorspelt ú eigenlijk?
REMIRA kan het met uw eigen data testen. Met een representatieve selectie van maximaal 50 artikelen vergelijken we uw huidige forecast met klassieke en AI-ondersteunde forecasting. Niet alleen om te laten zien waar AI beter presteert, maar óók waar niet. Daag uw huidige forecast uit en vraag de AI Forecast Analysis aan.
