I modsætning til håndlæsning og krystalkuglekiggeri bygger ERP-prognoser på logik frem for gætteri. Formålet er ikke at forudsige én bestemt fremtid, men at identificere en række muligheder.
Selvfølgelig er intet sikkert, og i sidste ende vil du være afhængig af intuition og dømmekraft i forbindelse med virksomhedsplanlægningen. Men effektive prognoser giver den afgørende kontekst, der informerer din intuition.
I denne artikel lærer jeg dig, hvordan du kan bruge dataene i dit ERP-system til at afdække skjulte økonomiske muligheder for din virksomhed.
Hvad er ERP-prognoser?
ERP-prognoser er processen med at bruge tidligere data og tendenser til at udarbejde velunderbyggede antagelser om fremtidige forhold, hvilket giver dig en datadrevet vejledning, der kan hjælpe med virksomhedens planlægningsproces.
Denne datadrevne tilgang giver værdifuld indsigt, der kan vejlede strategiske beslutninger og i sidste ende føre til en mere succesfuld virksomhed.
Det er muligt, fordi ERP-systemer hjælper med at samle og administrere alle virksomhedens processer—lagerstyring, regnskab, projektstyring og styring af kunderelationer—fra én centraliseret platform.
Hvad du skal bruge for at udarbejde ordentlige prognoser
For at få mest muligt ud af ERP-prognoser skal du bruge:
Pålidelige data
ERP-prognoser minder om vejrprognoser: Du er afhængig af dem for at kunne planlægge fremad, men de er værdiløse, hvis de ikke er baseret på data. Derfor er indsamling af relevante data, både interne og eksterne, det første skridt mod ordentlige prognoser. For eksempel:
- Lagerdata: lagerbevægelser, lokationer og produktbeholdninger. Dette er nyttigt for virksomheder inden for detailhandel, e-handel eller produktionssektoren.
- Salgsdata: salgsfakturaer, kundeordrer og kundebetalinger. Inklusive rapporter fra alle salgskontaktpunkter—kassesystemer, onlinehandel og salg fra sociale medieplatforme
- Økonomiske data: Oplysninger om overskud, omsætning og udgifter
- Produktionsomkostninger: produktionstider, produktionsproces og lønomkostninger
- Medarbejderdata: lønninger, medarbejdernes fremmøde og præstationsrapporter.
- Rapporter om kundefeedback: direkte input fra kunder gennem undersøgelser, anmeldelser eller supportsager.
- Markedsundersøgelsesrapporter: indsigt fra konkurrentanalyser, undersøgelser af forbrugeradfærd eller brancheanalyser.
- Branchetendenser: ændringer på makroniveau såsom lovgivningsmæssige ændringer, teknologiske fremskridt eller globale begivenheder.
Hvem er involveret i ERP-prognoseprocessen?
Kort svar: alle teammedlemmer i virksomhedens indtægtskæde, som administrerer KPI'er, der indgår i en prognose. De specifikke teammedlemmer vil variere afhængigt af din branche, men generelt vil de omfatte:
1. Salgsrepræsentanter
Salgsrepræsentanter administrerer og afslutter nye forretninger samt muligheder for fornyelse og udvidelse. Fordi de er individuelle bidragydere, der fokuserer på én eller flere potentielle muligheder på et hvilket som helst tidspunkt, spiller de en vigtig rolle i at finde, udarbejde og revidere de data om mulighederne, der kræves til ERP-prognoser.
De er også blandt de største modtagere af ERP-funktionalitet, men det er en historie til en anden webadresse.
2. Salgschefer
Salgschefer er de teammedlemmer, der fører tilsyn med dine salgsrepræsentanter. I de fleste organisationer kaldes de kundeadministratorer eller kundeansvarlige. I forbindelse med ERP-prognoser samler salgschefen data fra alle salgsrepræsentanternes aftaler for at opbygge ét samlet prognosedatasæt for teamet. De overvåger også opdateringer af salgspipelinen og bidrager med deres eget input til datasættet.
3. Salgsledere
Salgsledere er salgsledelsen over dine salgschefer, som har salgskvoter og omfatter alle niveauer op til CRO'en. De spiller en vigtig rolle i ERP-prognoser ved at bidrage med historiske salgsdata, indsigt i markedstendenser og indsigt i kundernes købsadfærd. Disse oplysninger hjælper med at skabe realistiske prognoser, der understøtter opnåelige salgsmål og danner grundlag for strategiske forretningsbeslutninger.
Have an account? Log In
4. Indtægtsansvarlige (RevOps)
Rollen som indtægtsansvarlig er at skabe synlighed på tværs af hele indtægtsteamet, forbedre effektiviteten i hele indtægtsprocessen, øge forudsigeligheden af indtægterne og opnå indtægtsvækst. Når det gælder prognoser, driver de prognoseprocessen og tager ansvar for implementeringen i salgsteamet.
5. Forretningsanalytikere
Forretningsanalytikere betragtes som fageksperter inden for deres branche. Disse personer er dygtige til at indsamle, rense og analysere data. De bidrager også med værdifuld brancheindsigt til en prognose og sikrer dermed dens nøjagtighed.
Hvis du ikke har interne forretningsanalytikere, kan det være værd at overveje, hvordan du kan benytte nogle—gennem en kontraktlig aftale—til at hjælpe dig med at oprette dine ERP-prognoser.
6. Økonomidirektør (CFO)
CFO'en fungerer som styregruppe for hele ERP-prognoseprocessen. De er eskaleringspunkt for indtægtsansvarlige, salgsledere og forretningsanalytikere. Derudover undersøger de tendenser i prognosen og omdirigerer virksomhedens ressourcer baseret på det samlede billede.
Sådan laver du prognoser ved hjælp af ERP
Her er en enkel proces i fem trin, som du kan bruge til at begynde at udarbejde ERP-prognoser med det samme.
Trin 1: Definer problemet
Dette er ofte den mest udfordrende del af ERP-prognosticering, fordi den i mindre grad afhænger af selve ERP-systemet og i højere grad af din egen forretningsviden. Her skal du tydeligt formulere tre vigtige ting:
- Hvad prognosen skal bruges til
- Hvordan det marked, du opererer på, fungerer
- Hvem dine kunder og konkurrenter er
Lad os sige, at du driver en detailbutik og har brug for at forudsige det daglige salg for det kommende kvartal. Ved hjælp af metoder som efterspørgselsprognoser skal du tage højde for ting som sæsonmæssige tendenser (hej, juletravlhed), kampagner (som det lynudsalg, du planlægger) og endda eksterne påvirkninger som markedsændringer eller forstyrrelser i forsyningskæden.
Det hjælper dig med at forudsige kundernes behov og tilpasse lagerbeholdningen til den faktiske efterspørgsel, så spild og mistede muligheder reduceres.
Trin 2: Indsaml og klargør dataene
Dette trin indebærer, at du identificerer de relevante datapunkter i dit ERP-system. Det kan for eksempel være salgshistorik, leveringstider, produktionskapacitet, omkostninger og lagerniveauer, som skal indgå i din prognoseopgave.
Når du har din liste over relevante data, skal du udtrække og samle dataene fra forskellige ERP-moduler.
Dataforespørgsler forenkler processen
Det indebærer at skrive og udføre forespørgsler mod den centraliserede database i dit ERP-system for at hente de nødvendige data baseret på foruddefinerede parametre.
Hvis det tekniske sprog får dig til at tøve, skal du ikke bekymre dig: dataforespørgsler foretages generelt på ERP-systemets naturlige computersprog. Det eneste, du skal gøre, er at stille dine specifikke spørgsmål—på naturligt sprog—for at udtrække specifikke oplysninger eller svar fra de komplekse datasæt i dit ERP-system.
Når du har indsamlet dataene til prognosen, skal du rense og validere dem ved at lede efter manglende værdier, dubletter og afvigelser.
Hvis du for eksempel lavede en salgsprognose for en detailkæde, ville rensning af de indsamlede data kræve, at du fjernede afvigelser (f.eks. usædvanligt højt salg på grund af en kampagne) og håndterede null-værdier (f.eks. på grund af butikslukninger).
Til sidst skal du mærke de rensede datapunkter for at klargøre dem til videre behandling og analyse.
Trin 3: Udfør en indledende dataanalyse
Et tidligt kig på dataene kan være meget afslørende. Du opdager måske straks problemer med datakvaliteten eller anvendeligheden. Denne analyse kan også afdække nyttige mønstre eller tendenser.
Heldigvis er ERP-systemer udstyret med værktøjer til datavisualisering. Disse værktøjer omdanner komplekse datasæt til klare og præcise kort, diagrammer, kurver og grafer, hvilket gør dem meget lettere at forstå og fortolke. Derfor bør du som et naturligt første skridt begynde med at visualisere dine data ved hjælp af grafer.
Nu er det også et godt tidspunkt at lede efter og fjerne eventuelle dubletter i dit datasæt. I nogle tilfælde kan du, baseret på din forståelse af virksomheden og dataene, være i stand til at foretage rimelige antagelser for at udfylde mindre huller. Ved at reducere mængden af data, du skal analysere, kan du effektivisere hele prognoseprocessen.
Trin 4: Vælg en prognosemodel
ERP-software leveres ofte med forskellige prognosemodeller, såsom glidende gennemsnit, eksponentiel udjævning, sæsonmodeller og endda mere komplekse muligheder som ARIMA og vektorautoregression.
Men hvordan vælger du den bedste, når der er så mange muligheder?
Afsløring: Der findes ingen mirakelkur.
Den bedste model til din prognose afhænger af dens tilsigtede anvendelse, styrken af korrelationerne mellem prognosevariablen og eventuelle forklarende variabler samt tilgængeligheden af historiske data.
For eksempel:
- Til kortsigtede tendenser kan et simpelt glidende gennemsnit fungere godt.
- Til langsigtede tendenser kan en mere avanceret model som et neuralt netværk eller Prophet være passende.
- Hvis du lægger vægt på fortolkelighed og enkelhed, kan du overveje at bruge prognosemodeller som glidende gennemsnit eller lineær regression.
- Mangler du historiske data? Kvalitative metoder, såsom Delphi-metoden, fungerer rigtig godt.
Trin 5: Analysér og fortolk resultaterne
Nu kommer den spændende del. Når du har valgt den mest velegnede prognosemodel til dine mål, er det tid til at sætte den på prøve. Du skal blot føre dine data ind i modellen og lade den gøre arbejdet.
Author's Tip
Sammenlign din prognose med de faktiske data. Det giver dig mulighed for at evaluere nøjagtigheden af ikke kun modellen, men også hele processen, og justere hvert trin derefter.
Du kan for eksempel sige, at du har data om kundetilfredshed, markedsføringsudgifter og salg. Ved hjælp af regressionsanalyse kan du finde ud af, om der er en sammenhæng mellem salg og markedsføringsudgifter. Hvis der er en sammenhæng, kan du derefter begynde at forudsige, hvordan ændringer i salget vil blive påvirket af markedsføringsindsatsen.
Sådan forbedrer du kvaliteten af dine prognoser
Der er tre hovedområder, du bør fokusere på for at forbedre ERP-prognoser:
Uddyb din forståelse
Undersøg din ERP-software nærmere, især dens muligheder for tværanalyse. Jo mere problemfrit din ERP-software integreres med tredjepartsværktøjer som Google Analytics, desto højere bliver kvaliteten af dine prognoser.
Sørg for, at dine data er gode
Sørg for, at de data, du modtager fra partnere om logistik, leverandører, produktion og meget mere, er nøjagtige. Pålidelige data er grundlaget for pålidelige prognoser.
Revidér dit system
Sørg for, at du har alt, hvad du behøver for at lave prognoser af høj kvalitet. Hvis ikke, kan du overveje at implementere yderligere ERP-moduler eller opgradere din plan, efterhånden som dine prognosebehov udvikler sig, for at få adgang til avancerede analyser.
Denne løbende tilpasning effektiviserer prognoseprocessen for alle involverede.
Hvornår skal der udarbejdes prognoser?
Din specifikke tidsplan for ERP-prognosticering vil afhænge af din virksomheds cyklusser og sæsonudsving.
Lad os for eksempel sige, at din virksomhed har identificeret en tendens til stigende kundeefterspørgsel om sommeren. Med denne viden vil du øge produktionsniveauerne om sommeren for at imødekomme den stigende efterspørgsel og maksimere salget eller lancere målrettede markedsføringskampagner i disse måneder for at tiltrække nye kunder og øge omsætningen yderligere.
For de fleste virksomheder er der to typer prognoser, man bør se på, og de har forskellige tidsrammer:
| Type af gennemgang | Tidsramme | Planlægningstype | Anvendelse |
| Regelmæssig gennemgang | 1-3 måneder | Kortsigtet | Styring af pengestrømme og lagerbeholdning |
| Strategisk planlægning | 6-12+ måneder | Langsigtet | Ressourceallokering og budgetplanlægning |
Bedste praksis for ERP-prognosticering
Hold systemet opdateret
Planlæg regelmæssige opdateringer og vedligeholdelse af din ERP-løsning. Et velvedligeholdt system forebygger datauoverensstemmelser og beskytter dine oplysningers integritet. Det betyder, at du kan stole på prognoserne, fordi du ved, at de er baseret på rene og nøjagtige data.
Kontrollér dit arbejde
Sammenlign jævnligt dine prognoser med virksomhedens faktiske resultater. Opdatér derefter din prognoseproces og dine modeller efter behov baseret på markedsændringer, nye data og andre uforudsete omstændigheder.
More Articles
Lær dit system at kende fra ende til anden
Benyt dig af de træningsressourcer, som din softwareleverandør eller ERP-konsulent stiller til rådighed. Mange leverandører tilbyder vejledning i, hvordan deres prognosefunktioner udnyttes fuldt ud.
Begynd enkelt
Avancerede statistisk baserede prognoser kan virke komplekse at udarbejde i begyndelsen, så start med en enklere opgave, f.eks. at estimere den historiske gennemsnitlige efterspørgsel efter et produkt. Analysér derefter, hvor tæt denne enkle prognose ligger på den faktisk observerede efterspørgsel. Gå derfra videre til teknikker, der håndterer komplikationer som sæsonudsving og tendenser.
Vælg den rigtige ERP-software
ERP-systemer varierer meget i størrelse, omfang og funktionalitet. Derfor er det naturligvis ikke hvilken som helst ERP-software, der opfylder dine behov for prognosticering. Som minimum skal du overveje skalerbarhed, omkostningseffektivitet, integrationskrav og implementeringsmodeller , før du vælger en vinder.
For mange virksomheder tilbyder moderne ERP-systemer øjeblikkelig driftsmæssig understøttelse uden omfattende tilpasning. Nogle kræver dog yderligere funktionalitet ud over de betydelige indbyggede muligheder.
Hvis din virksomhed for eksempel anvender mange specialiserede processer, vil du være bedre tjent med en udvidelig type ERP-software, der integreres med ældre eller egenudviklede løsninger, eller som giver dit IT-personale mulighed for at skrive kode, der tilføjer de nødvendige funktioner.
Dette er nogle af de bedste ERP-systemer, vi er stødt på—hvis du vil vide mere, kan du læse \u003ca href=\u0022https://thecfoclub.com/tools/best-erp-software/\u0022\u003emin omfattende analyse af hver af dem\u003c/a\u003e.
Fremsyn uden spådomskunst
Der findes ingen mystisk måde at forudsige din virksomheds fremtid på. ERP-prognosticering hjælper din virksomhed ved at omdanne kaotiske data til struktureret, handlingsorienteret indsigt. Det muliggør bedre planlægning af pengestrømme, smartere lagerbeslutninger og hurtigere reaktioner på markedsændringer—alt sammen noget, der direkte bidrager til sundere fortjenstmargener.
Og når du inddrager eksterne prognoser (såsom branchetendenser, økonomiske indikatorer eller leverandørernes tidsplaner), giver du i praksis dit ERP-system et bredere perspektiv. I stedet for at reagere på det, der allerede er sket, får du øje på det, der er på vej.
Så uanset om du driver en veletableret virksomhed eller en spirende startupvirksomhed, bør ERP-prognoser være et grundlæggende værktøj i din værktøjskasse.
Tilmeld dig for at få mere ERP-indsigt
Klar til at lære, hvordan du bruger dit ERP-system bedre og udbygger dine evner som økonomiansvarlig? Abonner på vores gratis nyhedsbrev for at få ekspertråd, vejledninger og indsigter fra finansledere, der former teknologibranchen.
