Veelvoorkomende fouten bij het voorspellen van Shopify-voorraad
De terugkerende fouten die stilletjes de voorraadprognose van een Shopify-winkel verwoesten – van verouderde gegevensvensters tot het volledig negeren van doorlooptijdwijzigingen.
De meeste voorspellingsfouten zijn geen slechte formule. Het is een goede formule die een getal voedt dat al fout was voordat de wiskunde begon. Dit is een checklist, geen essay; bij elk item wordt de fout genoemd en wordt verwezen naar het bericht dat de daadwerkelijke oplossing leert.
Eén daarvan verdient meer dan een regel voordat de lijst begint, omdat het degene is die verkopers herhaaldelijk doorleven zonder er ooit een naam voor te hebben.
Een stockout kost niet alleen de omzet die u die week heeft gemist. Het leert uw voorspelling om minder te verwachten. Als een SKU uitverkocht is en drie dagen blijft staan, laat uw verkoopgeschiedenis zien dat er drie dagen bijna geen vraag was - niet omdat klanten er niet meer naar wilden, maar omdat er niets op de plank lag om te kopen. Een voorspelling die op die geschiedenis is gebouwd, beschouwt die drie vlakke dagen als reëel, bestelt iets te weinig volgende cyclus, loopt iets eerder weer op en herhaalt zich. Onderzoekers noemen dit gecensureerde vraag: het verkooprecord laat zien wat je hebt kunnen verkopen, niet wat mensen daadwerkelijk wilden, en een voorspelling die de twee als hetzelfde behandelt, zal stilletjes en systematisch de exacte SKU's onderbestellen die steeds uitverkocht raken.
Een voorraadtekort kost niet alleen de omzet van deze week, het leert uw voorspelling ook dat u permanent minder kunt verwachten, totdat iemand het opmerkt.
Gegevensfouten
- Dagen waarop voorraad uitverkocht is, worden beschouwd als een normale lage vraag.De verkoopgeschiedenis van een uitverkochte SKU onderschat de werkelijke vraag, waardoor elke toekomstige voorspelling naar beneden wordt gericht en de volgende stockout waarschijnlijker wordt, niet minder. Het opbouwen van de gewoonte om dit op te vangen hoort daarbijmeten of uw voorspelling daadwerkelijk klopt.
- Een gemiddelde van een heel jaar in plaats van een recent venster.Een oud jaargemiddelde zegt niets over een snelheid die het afgelopen kwartaal is verdubbeld. Bekijk de eigen kijk op het herschikkingspuntpostherberekenen vanuit een recent venster van 60-90 dagen.
- Het opschonen van de uitschieters overslaan vóór het voorspellen.Eén enkele bulk- of groothandelsbestelling die in de gegevens achterblijft, verhoogt elk daaruit opgebouwd gemiddelde. Dat opruimen is inbegrepenmet behulp van uw eigen Shopify-verkoopgegevens.
- Het toepassen van de methode van een gevestigd product op een SKU zonder geschiedenis.Er is geen gemiddelde snelheid als een product geen eerdere verkopen heeft; er zijn andere methoden van toepassing. Zieeen gloednieuw product voorspellen.
Methodefouten
- Een vlak voortschrijdend gemiddelde weergeven van een trend- of seizoensproduct.Een eenvoudig gemiddelde gaat uit van geen trend; het blijft achter bij een echte opwaartse of neerwaartse verschuiving en mist seizoensschommelingen volledig. Ziewanneer het voortschrijdend gemiddelde kapot gaat.
- Vergelijk nooit methoden met het patroon van uw eigen catalogus.De methode die bij een vaste verkoper past, is vaak de verkeerde voor een stekelige of seizoensgebonden SKU. Begin metvoorspellingsmethoden vergelijken.
Procesfouten
- De prognose zo instellen dat deze overeenkomt met een verkoopdoel in plaats van met de waarschijnlijke uitkomst.Een voorspelling die stilletjes wordt aangepast om een doel te bereiken, functioneert niet meer als een vroeg waarschuwingssignaal en leidt tot overbevoorrading in vergelijking met de werkelijkheid. Bedekt methet verbeteren van de nauwkeurigheid van de voorspellingen.
- Eén enkel nummer publiceren zonder bereik eromheen.Een puntvoorspelling zonder vastgestelde onzekerheid biedt geen basis voor het bepalen van de omvang van een veiligheidsvoorraadbuffer. Ziehet kiezen van uw veiligheidsvoorraadnummer.
- Nooit de voorspelling vergelijken met wat er daadwerkelijk is verkocht.Een voorspelling die nooit wordt getoetst aan de echte resultaten, kan maandenlang fout gaan voordat iemand het merkt. De gewoonte die de moeite waard is om te ontwikkelen, zit erinmeetvoorspellingsfout.
Fouten door externe factoren
- Niet merken dat de doorlooptijd van een leverancier stilletjes veranderde.Een bestelpunt dat is gebaseerd op de doorlooptijd van 10 dagen van vorig jaar, is verkeerd zodra het 18 dagen wordt. Ziehoe de doorlooptijd uw prognose beïnvloedt.
- De piek van een promotie de lopende basislijn laten verstoren.Eén niet-gemarkeerde promoweek, gevouwen in de normale verkoopgeschiedenis, overdrijft de ‘typische’ vraag voor elke toekomstige niet-promoweek. Ziehoe promoties de prognoses beïnvloeden.
- Er ontbreekt een echt seizoenspatroon volledig.Een vlak gemiddelde over een heel jaar verbergt een schommeling die een seizoensindex zou hebben opgevangen. Zieseizoensinventaris voorspellen.
Een handvol hiervan zijn structurele problemen en geen inspanningsproblemen: een verouderd snelheidsvenster, een onopgemerkte verandering in de doorlooptijd, een stockout die de volgende voorspelling stilletjes naar beneden stuurt. Door elke SKU elke week handmatig opnieuw te berekenen, worden deze in theorie opgevangen; in de praktijk is het de taak die als eerste wegglijdt zodra een catalogus voorbijgaat aan wat iemand in zijn hoofd kan houden.StockCueherberekent elke nacht de voorspelling van elke SKU op basis van live ordergegevens, waardoor een aantal van deze fouten structureel wordt verwijderd in plaats van te vertrouwen op iemand die eraan denkt om het te controleren.
AANDELENCUE
Verouderde vensters en onopgemerkte wijzigingen in de doorlooptijd zijn gemakkelijk te missen met de hand en moeilijk te missen wanneer een voorspelling zichzelf elke nacht opnieuw berekent. StockCue doet dat voor elke SKU, met een gratis abonnement dat uw eerste 50 dekt.
Installeer StockCue op Shopify →Devmerx
Devmerx is een Shopify- en WordPress-ontwikkelingsbureau dat DTC-merken helpt snellere winkels, schonere migraties en hoger converterende ervaringen te bouwen. Gevestigd in Londen, VK, en bedient klanten over de hele wereld.
Bekijk ons werk