Sådan forudsiger du efterspørgslen efter en virksomhed

Forudsigelse efterspørgsel er en vigtig opgave for stort set enhver form for virksomhed. Design præcis efterspørgslen efter specifikke produkter og tjenester hjælpe virksomheder i anmodningen om råvarer og produktion tidsplan for disse produkter i rette tid, hvilket gør det muligt at opfylde anmodninger fra forbrugerne hurtigt og effektivt, uden at det er nødvendigt at gøre en stor lager, hvilket bidrager til virksomhedens skattebyrde. Mens processen kan variere i detaljer fra et scenarie til et andet, er der nogle grundlæggende trin, der kan gøre krav forventer en meget enklere proces.

indhold

Trin
Video: vaekstpiloterne - er din virksomhed klar til vækst?
Video: the choice is ours (2016) official full version
Video: retailwebinar - del1
Tips

trin

Identificer de produkter, der betragtes som en del af prognoseprocessen. At gøre det hjælper med at skabe en følelse af fokus for processen og gøre det nemmere at måle offentlig anerkendelse og tiltrækkelse for disse produkter, i stedet for blot at stole på den samlede forbrugereaktion på et mærke eller mærke. produktlinje.

Billede kaldet Prognose Efterspørgsel Trin 2

Indstil parametre til efterspørgselsforudsigelse. Indstil en bestemt frist for fremskrivning, såsom begyndelsen af andet kvartal i slutningen af samme kvartal i det næste regnskabsår. Dette gør processen lettere at inkludere begivenheder, der højst sandsynligt vil forekomme i den tid og har en vis effekt på forbrugernes efterspørgsel efter den pågældende vare.

Video: Vaekstpiloterne - Er din virksomhed klar til vækst?

Video: The Choice is Ours (2016) Official Full Version

Billede kaldet Prognose Efterspørgsel Trin 3

Bestem målmarkedet eller markederne for produktet. Markedet kan bestå af demografiske data, der har at gøre med alder, køn, placering eller ethvert andet sæt af ønskede egenskaber. Dette kan også føje fokus til efterspørgselsprognosen, da det hjælper virksomheden med at forstå niveauet for omsætning, som med rimelighed kan forudsiges ud fra en demografisk situation.

Billede kaldet Prognose Efterspørgsel Trin 4

Video: RetailWebinar - Del1

Indsamle data, der er relevante for efterspørgselsprognoseprocessen. Oplysninger som en adskillelse i befolkningen inden for specifikke områder, idet disse data fordeles efter aldersgrupper eller økonomiske klasser, kan ofte gøre det nemmere at bestemme det omtrentlige antal salg, der forventes i den betragtede periode. Desuden er det vigtigt at analysere salg historie af din virksomhed, fordi gennem denne analyse du kan identificere sæsonudsving, cykler og tendenser. Og så kan du estimere et tal tættere på virkeligheden.

Billede kaldet Prognose Efterspørgsel Trin 5

Beregn den faktiske prognose. Selv om der findes flere forskellige formler til denne proces, vil de fleste kræve, at en fast procentdel af målmarkedet vil forbruge produktet et vist antal gange i prognoseperioden. Normalt er disse procenter baseret på relevante industristandarder for produktet eller den virkelige historie af tidligere perioder, der er forbundet med den virkelige vare eller tjenesteydelse, der tilbydes af selskabet.

tips

Afhængig af størrelsen af produktets appel, hvilket skaber en række forudsigelser, der har at gøre med flere forskellige demografi kan være nødvendig. F.eks. Hvis produktet regelmæssigt genererer salg blandt ugifte og gifte kvinder, kan en mere præcis fremskrivning foretages ved at analysere hver beregning separat, i stedet for blot at skabe en generel prognose.
De forventede efterspørgsel resultater kan gøre det lettere at bestemme strukturen af marketingplaner, herunder hvornår og hvordan man bruger forskellige former for reklame medier. Afhængigt af svaret fra forskellige segmenter på forbrugermarkedet vil virksomheden indse, at mere radio- og internetannoncering vil være en bedre investering i reklame end print og tv-annoncer.
For at forbedre din prognoseproces mere og mere er det vigtigt for dig at spore og måle fejlene i hver prognose. Nå med disse oplysninger kan du tjekke, hvor det gik galt og dermed reducere fejlen i dine prognoser så meget som muligt. Og med det vil dine forudsigelser være mere selvsikker.

Del på sociale netværk:

Relaterede