Blijf je achter de feiten aanlopen bij het inkopen? Te veel voorraad van producten die niet verkopen en tekorten bij hardlopers zijn vaak het gevolg van onbetrouwbare demand planning of vraagforecasting. In dit artikel ontdek je 7 duidelijke signalen dat jouw huidige aanpak beter kan, en hoe je met de juiste inzichten sneller, slimmer en winstgevender kunt inkopen.

De 7 signalen dat je vraagplanning en forecasting beter kan

• Onvoorspelbare verkooppieken: Onvoorspelbare verkooppieken kunnen resulteren in stockouts.
• Te hoge voorraadkosten: Kapitaal zit onnodig vast in producten die niet of langzaam verkopen.
• Te veel retourverzoeken: Meer retouren kunnen een signaal zijn dat je niet de juiste producten in je magazijn hebt liggen.
• Nee-verkopen: Klanten die worden geconfronteerd met de bekende ‘niet op voorraad’-melding, klikken snel door naar een concurrent.
• Inzicht in trends ontbreekt: Je speelt niet tijdig in op veranderende klantvoorkeuren of seizoenspieken.
• Handmatige processen: Excel en losse systemen maken je forecasting traag en foutgevoelig.
• Lage klanttevredenheid: Onbetrouwbare levertijden en productbeschikbaarheid schaden je merk.

Benieuwd hoe het precies zit? We delen alle details en praktische tips in de rest van het artikel. 

Zo voorkom je dat je demand planning vastloopt

Voor e-commerce inkopers en ondernemers is het cruciaal om te anticiperen op de klantvraag. Met effectieve demand planning en nauwkeurige vraagforecasting voorkom je niet alleen nee-verkopen, maar houd je ook je voorraadkosten in toom. Zo kun je continu en efficiënt aan de vraag van je klanten voldoen.

Een goed ingerichte demand planning begint bij strakke inkoop- en voorraadbeheerprocessen. Zelfs kleine tekortkomingen kunnen leiden tot te veel of juist te weinig voorraad. Daarom is het jouw taak als inkoper om de signalen van een inefficiënte aanpak vroeg te herkennen.

In dit artikel ontdek je zeven duidelijke signalen en waarschuwingen die je helpen problemen voor te zijn. Herken je ze op tijd en pak je ze slim aan, dan houd je je voorraadbeheer onder controle en leg je de basis voor groei.

7 signalen voor e-commerce inkopers om de vraag beter te voorspellen

Vaal sluipen signalen in je processen die aangeven dat je demand planning of vraagforecasting niet optimaal werkt. Wanneer je deze weet te herkennen en aanpakken, kun je de vraag beter voorspellen en er aan voldoen. Laten we eens kijken naar deze signalen. 

1. Onvoorspelbare verkooppieken

Een veelvoorkomende uitdaging voor je inkoopafdeling zijn onverwachte schommelingen in de verkoop. Onvoorspelbare verkooppieken kunnen resulteren in stockouts, producten die niet beschikbaar zijn wanneer je klanten ze het meest nodig hebben. Dit kan een negatief effect hebben op zowel je omzet als je klanttevredenheid.

Door forecasting op een juiste manier in te zetten, kun je verkooppieken en vraagschommelingen beter voorspellen. Dit stelt je in staat om je voorraad effectief te beheren en in balans te houden.

Een voorbeeld van het optimaliseren van forecasting is het combineren van historische verkoopdata met externe factoren zoals seizoenspatronen, marketingcampagnes, economische trends en zelfs het weer.

2. Hoge voorraadkosten

Hoge voorraadkosten kunnen een grote impact hebben op de resultaten van je onderneming. Wanneer je iedere vierkante meter opslagruimte wilt benutten, moet je voorkomen dat producten te lang in je magazijn blijven liggen. 

Met te veel voorraad loop je ook het risico dat deze verouderd, bederft of, op termijn, onverkoopbaar blijkt door veranderende trends. Hoge voorraadkosten zijn vaak het gevolg van te veel producten op voorraad houden of te laat bijsturen. Door demand planning effectief toe te passen, kun je precies inkopen wat nodig is en voorkom je onnodige opslagkosten. 

Denk aan het analyseren van rotatie­cijfers per product en het verminderen van langzaam­lopende voorraad. Zo beperk je het risico op verouderde artikelen en houd je kapitaal vrij om te investeren in groei, marketing of nieuwe productlijnen.

3. Te veel retourverzoeken

Wanneer je demand planning strategie en forecasts niet nauwkeurig zijn, leidt dit vaak tot een overschot of tekort aan producten in je voorraad. Dit is frustrerend voor je klanten, aangezien ze verwachten dat hun bestellingen op tijd en in perfecte staat arriveren. 

Wanneer dit niet gebeurt, kunnen klachten of retourverzoeken het gevolg zijn. Die zaken kunnen je klanttevredenheid aanzienlijk schaden. Met slimme software op basis van algoritmen en real-time data ben je in staat om de klantvraag nauwkeuriger te voorspellen. 

Op die manier zorg je ervoor dat je de juiste hoeveelheden van elk product inkoopt en dat je klanten de producten ontvangen die ze verwachten. Het helpt niet alleen om je retourverzoeken te verlagen, maar helpt ook bij het verbeteren van klantbeleving en tevredenheid. 

4. Nee-verkopen

In e-commerce wil je iedere kans tot verkopen benutten en dus nee-verkopen voorkomen. Nee-verkopen zijn vaak het gevolg van onnauwkeurige forecasts en voorraadniveaus die niet aansluiten op je klantvraag. Klanten die worden geconfronteerd met de bekende ‘niet op voorraad’-melding, klikken snel door naar een concurrent. Vaak zie je ze niet meer terug, zeker niet als het om populaire producten gaat.

Met nauwkeurige demand planning en vraagforecasting zorg je dat je juist die hardlopers, zoals seizoensproducten, acties of nieuwe releases, altijd op voorraad hebt wanneer de vraag piekt. Zo voorkom je gemiste omzet en bouw je aan klantloyaliteit. Klanten ervaren je webshop als betrouwbaar en keren sneller terug, omdat ze weten dat ze bij jou wel vinden wat ze zoeken.

5. Weinig inzicht in toekomstige trends

In de dynamische e-commercewereld kan een trend vandaag ontstaan en morgen alweer mainstream zijn. Zonder goed zicht op opkomende trends is een betrouwbare vraagforecast maken vrijwel onmogelijk. 

Je mist dan kansen om in te spelen op nieuwe productcategorieën, veranderende consumentenvoorkeuren of seizoensgebonden verschuivingen, met als gevolg dat concurrenten je voor zijn. Door trendanalyse te integreren in je demand planning en forecasting, maak je van reactief inkopen een proactieve strategie. 

Slimme software, zoals Optiply, kan historische verkoopdata combineren met voorspellende modellen en externe signalen, zoals social media buzz of zoektrends, om opkomende producten vroegtijdig te spotten. Zo weet je precies welke artikelen je ruim op tijd moet inkopen om mee te liften op de volgende hype.

6. Handmatige processen en fouten

Wie nog vertrouwt op Excel-sheets en handmatige data-invoer loopt onnodig risico. Het is tijdrovend, foutgevoelig en belemmert je vermogen om snel in te spelen op veranderingen in de vraag. Eén verkeerde formule of typefout kan je forecast compleet scheeftrekken, met misgelopen omzet of overvolle magazijnen als gevolg.

Door je demand planning en forecasting te automatiseren, kun je grote hoeveelheden data razendsnel analyseren en vertalen naar accurate voorspellingen. Je minimaliseert menselijke fouten, versnelt besluitvorming en creëert ruimte voor strategisch inkoopwerk, zoals het onderhandelen met leveranciers of het vinden van nieuwe groeikansen.

7. Lage klanttevredenheid

Tevreden klanten zijn de motor van je e-commercebedrijf. Slechte forecasting heeft daar direct invloed op. Als je niet kunt voldoen aan de verwachtingen van klanten, of ze zelfs overtreffen, leidt dat al snel tot teleurstelling, klachten en negatieve reviews. 

Klanten rekenen op een vlekkeloze koopervaring, en leveringsproblemen of ‘niet op voorraad’-meldingen tasten direct hun vertrouwen in je merk aan. 

Met nauwkeurige forecasting en slimme voorraadoptimalisatie zorg je dat populaire producten altijd beschikbaar zijn wanneer klanten ze willen kopen. Dat geeft hen vertrouwen in je webshop, verhoogt de kans op positieve beoordelingen en maakt dat ze sneller terugkeren voor een volgende aankoop.

Nu je weet welke signalen je moet herkennen, is het de vraag hoe je deze signalen omzet in voorraadoptimalisatie. AI tools bieden het antwoord.

De rol van AI tools in het verbeteren van demand planning en vraagforecasting

Geavanceerde AI-tools voor voorraadoptimalisatie bieden oplossingen voor elk van de bovengenoemde zeven signalen. Krachtige algoritmen en data-analyse worden ingezet om de nauwkeurigheid van forecasts te verbeteren. Door meerdere forecastingmodellen in een systeem te bundelen, kunnen deze tools de vraag beter inschatten en je voorraadniveaus optimaliseren. 

Waarom 500+ e-commerce bedrijven kiezen voor Optiply

Optiply gaat verder dan alleen voorspellen. Het platform vertaalt historische verkoopcijfers, seizoenspatronen, actuele trends en externe factoren direct naar concrete inkoopadviezen op SKU-niveau. Met meer dan 40 forecastingmodellen bepaalt Optiply automatisch wat je moet inkopen, in welke hoeveelheden en op welk moment. Dit resulteert in:

• Grotere forecastnauwkeurigheid door het gebruik van meer dan 40 forecastingmodellen.
• Minder nee-verkopen dankzij optimale voorraadniveaus op het juiste moment.
• Lagere voorraadkosten door overstock te minimaliseren.
• Tijdwinst voor inkopers doordat repetitieve taken worden geautomatiseerd.
• Hogere klanttevredenheid door een constante productbeschikbaarheid.

Met Optiply zet je forecasting om in een concrete, dagelijkse inkoopstrategie. Zo verlaag je kosten, verhoog je omzet en maak je van demand planning een concurrentievoordeel in plaats van een uitdaging. Benieuwd naar concrete resultaten? Laat je inspireren door onze klantverhalen.

Benieuwd hoe dat in zijn werk gaat? Vraag vrijblijvend een demo aan en ontdek in 15 minuten hoe je voorspellingen optimaliseert, automatiseert en je voorraad onder controle houdt.