In het kort

• Nauwkeurige voorspellingen zorgen voor een gezonde balans tussen voorraad en cashflow. In dit artikel ontdek je 8 praktische manieren om de voorspellingsnauwkeurigheid in e-commerce te verbeteren. 
• Als je bedrijf groeit, zijn spreadsheets simpelweg niet schaalbaar. Ze vragen te veel handmatig werk, houden geen rekening met seizoensinvloeden of plotselinge veranderingen in de vraag, en zelfs één kleine fout kan grote gevolgen hebben.
• Met Optiply worden je voorspellingen 100% geautomatiseerd, zodat jij je kunt richten op groei in plaats van handmatig werk.

Wat kosten onnauwkeurige voorspellingen in e-commerce echt?

Als voorspellingen niet kloppen, stapelen de gevolgen zich snel op. Raakt een populair product uitverkocht, dan kan één ontbrekend artikel je een hele bestelling kosten. Schat je de vraag te hoog in, dan ligt er te veel kapitaal vast in langzaam verkopende voorraad.

Veel retailers lopen hier tegenaan, maar Fitwinkel wist dit structureel te verbeteren. Zij verlaagden hun voorraad met 30% en verminderden hun misgelopen verkopen met 80%.De echte kosten van een onnauwkeurige voorspelling zijn lastig te bepalen zonder een concreet voorbeeld. Hieronder delen we een voorbeeld businesscase waarin we het verschil in kosten tussen werken met Excel en met een voorraadoptimalisatietool zoals Optiply laten zien.
‍

Wil je precies weten hoeveel je kunt besparen op je voorraad met slimme, geautomatiseerde voorspellingen? Gebruik de ROI-calculator en ontdek het in minder dan een minuut.

Wat zijn de risico’s van het gebruik van spreadsheets voor vraagvoorspellingen in e-commerce?

Spreadsheets werken misschien in het begin, maar zodra je groeit, houden ze je vaak juist tegen. Dit is waarom spreadsheets tekortschieten bij vraagvoorspellingen:

Spreadsheets vragen veel handmatig werk

Als je assortiment groeit, groeit ook de tijd die je kwijt bent aan het corrigeren van de data. Voorraadaantallen bijwerken, levertijden van leveranciers aanpassen, het stapelt zich allemaal op. Na verloop van tijd is het bijna onmogelijk om al deze gegevens nog écht nauwkeurig bij te houden in een spreadsheet. 

Geen controle over seizoenspieken en verandering in vraag

Spreadsheets laten alleen zien wat er is gebeurd, niet wat er gaat komen. Ze houden geen rekening met seizoenspieken of plotselinge veranderingen in vraag. Daardoor loop je al snel omzet mis of zit er geld vast in langzaam verkopende voorraad. 

Kleine fouten kunnen grote consequenties hebben

Een verkeerd ingevulde cel of een verouderde formule kunnen je hele voorspelling verstoren. Wat in Excel lijkt op een klein foutje, kan leiden tot nee-verkopen of juist overvoorraad, met onnodige kosten als gevolg. Nu je weet hoe spreadsheets je tegen houden, laten we kijken hoe je het slimmer aanpakt. 

8 bewezen manieren om de voorspellingsnauwkeurigheid in e-commerce te verbeteren 

Wanneer je spreadsheets inruilt voor een tool die helpt automatiseren, worden je voorspellingen verbeterd op manieren die handmatig niet haalbaar zijn. Deze acht methoden laten zien hoe automatisering je helpt om te groeien met meer inzicht en op een efficiënte manier:

1. Gebruik meerdere voorspellingsmodellen

Voorspellingsmodellen gebruiken actuele data om de vraag zo nauwkeurig mogelijk te voorspellen. Door meerdere modellen te combineren, krijgt elk product een inschatting die aansluit bij de daadwerkelijke klantvraag. Optiply doet dit door de modellen te voeden met data over verkoop, ABC-classificatie, seizoenspatronen, trends, piekmomenten en levertijden.

2. Houd rekening met seizoensinvloeden en trends

De klantvraag verandert gedurende het jaar. Door seizoenspieken en trends te herkennen, koop je op tijd in en voorkom je dat populaire producten uitverkocht raken. Zo werkte DealDonkey met Picqer (WMS) en kregen ze meer inzicht in seizoenspieken en trends nadat ze dit koppelden aan de voorraadoptimalisatietool van Optiply.

De voorraadplanning en inkoop verlopen nu volledig automatisch op basis van actuele data, waardoor hun team beter vooruit kan plannen voor drukke periodes, zoals rond kerst. 

3. Automatiseer de berekening van de veiligheidsvoorraad

Veiligheidsvoorraad is de extra voorraad die je helpt omgaan met plotselinge veranderingen in vraag of bij vertragingen bij leveranciers. Het handmatig berekenen hiervan kost veel tijd en is foutgevoelig. Door dit proces te automatiseren heeft elk product de juiste buffer. Genoeg om nee-verkopen te voorkomen zonder onnodige overvoorraad te hebben. 

Slimme voorraadoptimalisatietools, zoals Optiply, passen automatisch een veiligheidsvoorraadformule toe. Door verkoopdata en levertijden te gebruiken blijven voorraadniveaus in balans. Martijn van Fitwinkel vertelt hoe Optiply de berekeningen en analyses uit handen neemt en hoe zijn team daarmee uren aan handmatig werk bespaart.

‘’Dat Optiply de berekeningen maakt, de verkopen van de afgelopen jaren analyseert en daardoor een voorspelling kan doen, scheelt mij enorm veel werk. Die tijdsbesparing is echt de trigger en het is ook een stuk minder foutgevoelig dan onze oude manier van werken.”

4. Detecteer en corrigeer afwijkingen automatisch

Een afwijking is een datapunt dat afwijkt van normale patronen. Dit kan een plotselinge verkooppiek of eenmalige promotie zijn. Deze afwijkingen kunnen je voorspellingen verstoren en daarmee toekomstige resultaten minder betrouwbaar maken.

Met automatische detectie van afwijkingen kan je systeem:

• Afwijkende datapunten automatisch signaleren
• Voorspellingen direct aanpassen en nauwkeurig houden
• Je team uren aan handmatige controles en correcties besparen

Zo blijven je voorspellingen betrouwbaar, ook wanneer de data onverwachte veranderingen laat zien. 

5. Gebruik prestatiegegevens van leveranciers

Voorspellingen hangen niet alleen af van de vraag of seizoenen, maar ook van de leverbetrouwbaarheid van je leveranciers. Daarom is het waardevol om met een voorraadoptimalisatietool te werken die leveranciersdata meeneemt. Zo houdt je overzicht en weet je precies welke leveranciers op tijd leveren en waar vertraging dreigt. Optiply gebruikt hiervoor data over levertijden, leverbetrouwbaarheid en minimale bestelhoeveelheden. 

6. Reageer snel op veranderingen in de vraag

De klantvraag kan van de ene op de andere dag omslaan. Dit kan onder andere komen door een virale post, plotselinge weersveranderingen of een aanbieding. Met geautomatiseerde voorspellingen wordt je data realtime bijgewerkt, zodat je kunt reageren voordat producten opraken of zich opstapelen in het magazijn. Op deze manier blijft je voorraad afgestemd op wat klanten echt kopen.

7. Geef inkopers meer tijd voor strategisch werk

Wanneer terugkerende taken, zoals het bijwerken van voorspellingen of het aanmaken van inkooporders, automatisch verlopen, kan je team zich richten op werk dat echt waardevol is, zoals: 

• Het versterken van relaties met leveranciers
• De product- en prijsstrategie verbeteren
• Nieuwe groeikansen ontdekken 

Automatisering vervangt inkopers niet, het geeft ze juist meer tijd en inzichten om betere beslissingen te nemen en slimmer te werken. Dat merkte ook het team van Koopjesdrogisterij, hun inkoopproces is nu 94% geautomatiseerd, waardoor repetitief werk tot een minimum is beperkt. 

8. Gebruik AI-gestuurde vraagplanning

AI-gestuurde vraagplanning tilt voorspellingen naar een hoger niveau. Het voorspelt namelijk niet alleen de vraag, maar leert ook dagelijks van nieuwe data en past het inkoopadvies automatisch aan. Op deze manier blijven voorspellingen nauwkeurig, zelfs wanneer omstandigheden veranderen. Dit helpt om altijd de juiste producten op het juiste moment in te kopen, zonder handmatig werk. 

Veelgestelde vragen over voorspellingsnauwkeurigheid 

Hoe wordt de voorspellingsnauwkeurigheid gemeten?

De voorspellingsnauwkeurigheid laat zien hoe dicht je voorspelde vraag bij de werkelijke verkoop ligt. Meestal wordt dit uitgedrukt in een percentage en berekend met de formule:

Voorspellingsnauwkeurigheid = 100% - ((Voorspelling - Werkelijke vraag) / Werkelijke vraag x 100%)

Hoe hoger het percentage, hoe beter je voorspelling overeenkomt met de werkelijkheid. Door dit te volgen krijg je inzicht in hoe goed je vraagplanning werkt en waar je moet bijsturen. 

Wat wordt gezien als een goede voorspellingsnauwkeurigheid in e-commerce?

In e-commerce wordt een voorspellingsnauwkeurigheid van 90% of hoger over het algemeen als goed beschouwd, afhankelijk van de sector. Producten met een stabiele vraag zijn makkelijker te voorspellen, terwijl nieuwe of seizoensgebonden artikelen meer schommelingen laten zien. Het belangrijkste is dat je werkt aan constante en betrouwbare voorspellingen die je voorraad en cashflow in balans houden. 

Hoe helpt AI de voorspellingsnauwkeurigheid verbeteren?

AI verbetert de voorspellingsnauwkeurigheid doordat het leert van patronen in je data en zich aanpast wanneer omstandigheden veranderen. AI combineert informatie over verkoop, leveranciers en seizoensinvloeden met meerdere voorspellingsmodellen. Zo ontstaan er slimmere voorspellingen die ook op de lange termijn nauwkeurig blijven. 

Waar moet je op letten bij het kiezen van een tool waarmee je vraagvoorspellingen verbetert? 

Kies een tool die je voorspellingsproces eenvoudiger en effectiever maakt en die:

• Inkoopbeslissingen automatiseert, zodat je bedrijf stap voor stap richting 100% geautomatiseerd inkopen gaat
• Integreert met je bestaande systemen zoals je ERP, marketplaces en e-commerceplatforms, om alle data samen te brengen voor snellere en slimmere inkoopbeslissingen
• Voorspellingen automatisch bijwerkt zonder handmatige invoer 
• Voorspellingen continu ververst en zich aanpast aan actuele veranderingen en onverwachte gebeurtenissen

Hoe nauwkeurig voorspellen eenvoudiger wordt met Optiply

Optiply is ontstaan vanuit een simpele, maar vaak herkenbare vraag van inkopers: wat, wanneer en hoeveel moet ik bestellen? Als oud e-commerceondernemers wisten de oprichters hoe lastig het is om de juiste voorraadbalans te behouden als je werkt met spreadsheets. Bij elke verandering in vraag, vertraging van een leverancier of onverwachte gebeurtenis was het handmatig bijsturen bijna onmogelijk.

Met deze inzichten werd Optiply opgericht, een tool die inkopen eenvoudiger maakt en bedrijven helpt om volledig geautomatiseerde herbevoorrading te realiseren. Optiply, aangedreven door AI, koppelt data om de vraag nauwkeurig te voorspellen en slimme inkoopbeslissingen te ondersteunen.

Het resultaat? Altijd de juiste voorraad, een gezonde cashflow en meer tijd voor teams om zich te richten op strategie en groei. Meer dan 500 e-commerce-, retail- en groothandelbedrijven gebruiken Optiply om hun voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren en hun inkoopproces volledig te automatiseren. Zonder spreadsheets!

Benieuwd naar hoe dit in de praktijk werkt? Plan een gratis demo en ontdek wat Optiply voor jouw bedrijf kan betekenen.