Inventory Forecaster är en funktion för att hantera dina lagernivåer. Den tar ett viktat genomsnitt och försäljningstrender och försöker beräkna framtida försäljning och när (och om!) ditt lager kommer att ta slut.
Inventory Forecaster är för närvarande i BETA och bör inte användas som en definitiv indikation på framtida försäljning. Det finns för närvarande inget stöd för algoritmvariabler per produkt, och inte heller för periodiska försäljningsmönster som t.ex. säsongsförsäljning. Med detta sagt vill vi gärna att du testar den och ger oss feedback på support@primepenguin.com.
Översikt
Lagerprognoser är ett ovärderligt verktyg för produkthantering. Genom att uppskatta framtida försäljning kan den hjälpa dig att undvika slutförsäljning och lyfta fram lagerartiklar som inte säljer tillräckligt, vilket gör att du kan vidta åtgärder för att undvika ett ständigt överlager. Detta görs genom att beräkna och kombinera två datapunkter från din försäljningshistorik:
- Genomsnittlig försäljning - Detta är ett glidande medelvärde över tid som viktas för att lägga större vikt vid de senaste försäljningarna.
- Försäljningstrend - En indikator på försäljningshastigheten, återigen viktad för att lägga större vikt vid den senaste försäljningen.
Vi använder den genomsnittliga försäljningen och försäljningstrenden för att beräkna försäljningstrenden in i framtiden, med en gradvis nedgång mot oförändrad försäljning för att indikera osäkerhet.
Period och frekvens
Prognosalgoritmen körs varje natt och ger prognoser varje vecka, där vecka "0" är den senaste beräkningen, "-1" är en vecka tillbaka, "1" är en vecka in i framtiden, och så vidare.
Produktvarianter och SKU:er
Eftersom vissa försäljningsplattformar inte har unika SKU:er använder prognosverktyget det interna Prime Penguin produktvariant-ID:t som unik identifierare i stället för SKU:n. Om du har flera varianter med samma SKU, eller om du har lagt till samma SKU flera gånger - t.ex. genom att byta försäljningsplattform - kommer de att visas som olika rader i prognosen.
Erforderlig försäljning
Prognosalgoritmen kräver minst 16 veckors försäljning för att producera en utdata. Om försäljningsdata saknas markeras produkten som "ingen prognos" och är som standard utesluten från prognostabellen i användargränssnittet. Det finns en kryssruta med namnet "Exclude items with no prediction" som du kan avmarkera för att inkludera dessa produkter i tabellen.
Projektion och oändligt lager
Prognosalgoritmen tittar 10 veckor framåt i tiden. Om du vid den tidpunkten fortfarande förutspås ha lager i dina lager, markeras produkten som "oändligt lager". Det betyder inte att den aldrig kommer att ta slut, utan bara att den inte beräknas ta slut under de kommande 10 veckorna. Det finns en kryssruta med namnet "Exkludera artiklar med oändligt lager" som du kan avmarkera för att inkludera dessa produkter i tabellen.
Prognos
Datapunkter
I prognostabellen hittar du följande datapunkter per produktvariant:
- Aktuellt lager - Detta är den totala lagernivån för alla lager
- Aktuell försäljning - Detta är förra veckans försäljning i absoluta tal
- Genomsnittlig försäljning - Detta är det glidande, vägda genomsnittet som används för att fastställa framtida försäljning
- Försäljningstrend - Detta är den viktade trend som används för att fastställa framtida försäljning
- Veckor i lager - Det prognostiserade antalet veckor som finns kvar i lager
Projektion
Diagrammet över försäljningsprognosen visualiserar din historiska försäljning tillsammans med försäljningsprognosen.
Begränsningar
Det här är fortfarande en BETA-funktion och det finns många saker vi vill förbättra:
- De variabler som bestämmer prognosen är fasta för tillfället: i verkligheten bör de justeras per produkt.
- Din försäljningshistorik måste finnas i datauppsättningen Prime Penguin , och det finns för närvarande ingen möjlighet att ladda upp den manuellt om du är en ny kund.
- Det finns ingen input för kvalitativa data för närvarande, allt är kvantitativt .
- Det finns för närvarande ingen registrering av säsongsbetonad eller periodisk försäljning.
Det nördiga hörnet
Det finns ingen hemlig sås inblandad här, så om du verkligen vill veta, här är vad vi gör bakom kulisserna: Detta är en DES-beräkning (Double Exponential Smoothing) med en IQR-baserad (Interquartile Range) upptäckt och borttagning av avvikelser, och med en dämpningsfaktor "phi" som tillämpas på prognosen. DEP-variablerna är för närvarande fasta, men vi tittar på att automatiskt anpassa dem baserat på historisk försäljning.
- Alfa: 0.5
- Beta: 0.3
- Phi: 0,9
IQR-borttagningen ignorerar all försäljning i slutet av datan. Om alla dina senaste X veckors försäljning är extremvärden låter vi dem vara kvar i datauppsättningen eftersom vi antar att de indikerar en aktuell och potentiellt pågående försäljning.