Es gibt drei Optionen für die Erstellung von Prognosen in einer Region:
Regionale Prognosen - Die Umsatzhistorie der einzelnen Standorte wird zusammengefasst und die Prognose für die Region auf der Grundlage der kombinierten Umsatzhistorie neu berechnet - dies führt zu einer gleichmäßigeren und genaueren Prognose. Die Prognose für die Region gilt nur für die Region und hat keinen Einfluss auf die Prognosen der einzelnen Standorte und wird von diesen nicht beeinflusst.
Summe der Lager - Aggregiert die Verkaufshistorie und die Prognosen der einzelnen verknüpften Lager/Standorte zur Region, anstatt die Prognose in der Region neu zu berechnen.
Prognosen disaggregieren - Aggregiert die Verkaufshistorie der einzelnen Standorte und berechnet die Prognose für die Region - dies führt zu einer gleichmäßigeren Verkaufshistorie und damit zu einer gleichmäßigeren, genaueren Prognose. Die Prognose für die Region wird dann auf die einzelnen Standorte entsprechend ihrem prozentualen Anteil am Gesamtabsatz in der Region aufgeschlüsselt.
Der Bedarfstyp, der in der Region genutzt wird, kann auf dem Artikeldashboard gesehen werden. Siehe auch: Erstellen einer Region - Optionen. Wenn der Bedarfstyp weder dissaggregiert noch Summer der Lager ist, bedeutet dies, dass Prognosen aus der Verkaufshistorie in der Region erstellt werden und jeder Artikel seine eigene Bedarfsart hat (regionale Prognoseoption oben). Diese Prognosen werden nicht auf die einzelnen Standorte heruntergebrochen.
Wo gebe ich an, ob ich Disaggregation oder die Summe der Lager verwenden möchte?
Bei der Erstellung einer Region können Sie angeben, ob Sie die Prognosen konsolidieren (Summe der Lager), disaggregieren (Disaggregation) oder keines von beidem verwenden möchten (für jeden Artikel wird eine eigene Bedarfsart und Prognose in der Region neu berechnet).
HINWEIS: Die Optionen "Prognosen konsolidieren" und "Prognosen disaggregieren" können nicht gleichzeitig ausgewählt werden. Prognosen können nicht gleichzeitig für einzelne Standorte summiert und für die Region disaggregiert werden.
Siehe auch: Wie man eine Region aufsetzt und konfiguriert
Warum Disaggregation (disaggregierte Prognosen)?
Der Hauptgrund für die Verwendung der Disaggregation ist, dass es zu viele Standorte gibt, um einzelne Prognosen zu verwalten. Durch die Disaggregation verringert sich der Zeitaufwand für die Prognoseplanung.
Ein weiterer möglicher Grund für die Verwendung der Disaggregation ist, dass die Absatzhistorie in den einzelnen Standorten (Filialen) unbeständig sein kann, was ein höheres Risiko für ungenaue Prognosen mit sich bringt. Da die Region die konsolidierte Verkaufshistorie aller Standorte verwendet, ist die Verkaufshistorie in der Region viel weniger sprunghaft. Eine glattere Absatzhistorie führt zu besser vorhersehbaren, genaueren Prognosen. Die glatte Prognose kann dann auf die einzelnen Standorte entsprechend ihrem prozentualen Anteil an der gesamten Umsatzentwicklung in der Region heruntergebrochen werden.
Die Disaggregation bedeutet, dass alle globalen Prognoseanpassungen auch entsprechend auf die verschiedenen Standorte aufgeteilt werden. Das bedeutet, dass ein Anstieg von 25 % aufgrund einer Werbeaktion realistischer wiedergegeben wird, wenn er auf die Region angewandt und dann im Vergleich zu den einzelnen Prognosen disaggregiert wird.
Warum die Summe der Lager verwenden (Prognosen konsolidieren)?
Wenn die Prognosen an den einzelnen Standorten genau genug sind und Sie keinen Zugriff auf die Disaggregationsfunktion von Netstock IA haben, können Sie die Summe der Lager verwenden, um die aggregierten Prognosen für mehrere Standorte zu überprüfen.
PRO-TIPP: Wenn eine Prognose auf Regionsebene eingefroren wird, wird sie bei der nächsten Aktualisierung, bei der die Prognosen der verknüpften Niederlassungen "summiert" werden, nicht überschrieben.
Warum regionale Prognosen verwenden (keine der beiden Optionen)?
Ähnlich wie bei der Option "Disaggregierte Prognosen" ist diese Option sinnvoll, wenn die Absatzhistorie in den einzelnen Standorten (Lagern) unbeständig ist, was ein höheres Risiko für ungenaue Prognosen bedeutet. Da die Region die konsolidierte Verkaufshistorie für alle Standorte verwendet, ist die Verkaufshistorie in der Region weitaus weniger sprunghaft. Eine gleichmäßigere Absatzhistorie führt zu besser vorhersehbaren, genaueren Prognosen.
Im Gegensatz zur disaggregierten Prognose eignet sich diese Option, wenn die Prognose für die Region nicht auf die unteren Ebenen heruntergebrochen werden muss und die Planung auf regionaler Ebene und nicht für die einzelnen Standorte erfolgt.
Da es sich bei der Disaggregationsfunktionalität um ein optionales Add-on in Netstock IA handelt, bietet diese Option auch die Vorteile einer Prognose auf der Grundlage der konsolidierten Absatzhistorie, ohne dass in das Add-on-Modul investiert werden muss.
Weitere Informationen zu diesem Modul und seinen Vorteilen finden Sie in den Artikeln Erweitertes Prognosemodul und Disaggregation von Prognosen.
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