Waarom bijna alle organisaties grote kansen laten liggen op gebied van forecasting

Sales forecasting is een cruciaal proces voor bedrijven, omdat het hen in staat stelt om toekomstige omzet te voorspellen, middelen efficiënter in te zetten en strategische beslissingen te nemen. Een nauwkeurige sales forecast helpt organisaties bij het plannen van productie, voorraadbeheer en budgettering. Bovendien stelt het bedrijven in staat om beter in te spelen op veranderende marktomstandigheden en concurrentiedruk. Toch blijkt in de praktijk dat veel grote bedrijven moeite hebben om betrouwbare voorspellingen te maken. Hoe komt dat?

Een van de grootste financiële voordelen van accurate sales forecasting is de impact op de nettowinst van een organisatie. Een te grote voorraad leidt tot hoge opslagkosten en kapitaal dat vastzit in onverkochte producten, terwijl een te kleine voorraad zorgt voor gemiste verkopen en ontevreden klanten. Stel je voor dat een retailer zoals een grote supermarktketen 5% te veel voorraad aanhoudt vanwege onnauwkeurige voorspellingen. Dit kan jaarlijks miljoenen euro’s aan onnodige kosten opleveren. Aan de andere kant kan een te lage voorraad leiden tot omzetverlies doordat klanten hun producten elders kopen. In sectoren met dunne marges, zoals de detailhandel en FMCG, kan een verbeterde forecast een directe impact hebben op de winstgevendheid.

1. Datasilo’s en gefragmenteerde informatie

Grote bedrijven hebben vaak te maken met meerdere afdelingen, regio’s en business units die elk hun eigen systemen en processen hanteren. Dit leidt tot datasilo’s, waarbij informatie niet goed wordt gedeeld of geïntegreerd. Hierdoor ontbreekt een holistisch beeld van de sales pipeline, wat resulteert in suboptimale voorspellingen.

2. Verouderde technologie en infrastructuur

Hoewel er veel moderne AI- en machine learning-oplossingen beschikbaar zijn voor sales forecasting, werken veel grote organisaties nog met legacy-systemen. Deze systemen zijn niet flexibel genoeg om grote hoeveelheden data snel te verwerken en missen de integratiemogelijkheden die nodig zijn voor een accurate voorspelling. Daarnaast maken veel forecastingpakketten gebruik van verouderde modellen en bieden ze niet de meest recente AI-technologieën, zoals geavanceerde neurale netwerken en modellen zoals TimeGPT. Dit beperkt de nauwkeurigheid en flexibiliteit van de voorspellingen.

3. Menselijke bias en subjectiviteit

Veel sales forecasts worden beïnvloed door menselijke inschattingen en politieke belangen binnen de organisatie. Salesmedewerkers kunnen geneigd zijn om optimistische of conservatieve voorspellingen te doen, afhankelijk van hun persoonlijke doelen en incentives. Dit introduceert ruis en onnauwkeurigheid in het forecastingsproces.

4. Gebrek aan datagedreven cultuur

Ondanks de beschikbaarheid van data blijven veel bedrijven vasthouden aan intuïtieve besluitvorming. Beslissingen worden nog steeds vaak genomen op basis van ervaring en gevoel in plaats van op data-analyse. Dit belemmert de adoptie van geavanceerde forecastingmodellen en beperkt de optimalisatie van het proces.

5. Onvoldoende betrokkenheid van management

Effectieve sales forecasting vereist de betrokkenheid van het management om processen, technologie en cultuur op elkaar af te stemmen. In grote organisaties ontbreekt het vaak aan een duidelijke ownership van het forecastingsproces, waardoor verbeteringen moeizaam worden doorgevoerd.

6. Snel veranderende marktomstandigheden

Grote organisaties zijn vaak minder wendbaar dan kleinere bedrijven en hebben moeite om hun forecastingmodellen snel aan te passen aan veranderende marktomstandigheden. Externe factoren zoals economische schommelingen, concurrentiedruk en veranderend klantgedrag maken het nog moeilijker om accurate voorspellingen te doen.

Hoe kunnen organisaties dit verbeteren?

Om betere sales forecasts te realiseren, kunnen grote organisaties de volgende stappen zetten:

• Data-integratie verbeteren: Elimineer datasilo’s en zorg voor een gestroomlijnde data-infrastructuur.

• Moderne technologie implementeren: Maak gebruik van AI en machine learning om real-time en nauwkeurige voorspellingen te genereren.

• Menselijke bias minimaliseren: Standaardiseer het forecastingsproces en combineer kwantitatieve modellen met kwalitatieve inzichten.

• Cultuurverandering stimuleren: Maak datagedreven werken de norm en train medewerkers in het gebruik van analytics.

• Sneller inspelen op veranderingen: Zorg voor flexibele modellen die eenvoudig kunnen worden aangepast aan nieuwe marktomstandigheden.

  
  

Door deze verbeteringen door te voeren, kunnen grote organisaties het maximale uit sales forecasting halen en een concurrentievoordeel behalen in een steeds dynamischer wordende markt.