I motsetning til håndlesing og spådommer fra krystallkuler baserer ERP-prognoser seg på logikk fremfor gjetting. Formålet er ikke å forutsi én enkelt sikker fremtid, men å identifisere et spekter av muligheter.
Selvfølgelig er ingenting sikkert, og til syvende og sist vil du basere deg på intuisjon og dømmekraft i virksomhetsplanleggingen. Men effektive prognoser gir den avgjørende konteksten som informerer intuisjonen din.
I denne artikkelen lærer jeg deg hvordan du kan bruke dataene i ERP-systemet ditt til å avdekke latente økonomiske muligheter for virksomheten din.
Hva er ERP-prognoser?
ERP-prognoser er prosessen med å utnytte historiske data og trender til å utarbeide informerte antakelser om fremtidige forhold, slik at du får en datadrevet veiledning som kan hjelpe deg med virksomhetsplanleggingen.
Denne datadrevne tilnærmingen gir verdifull innsikt som kan veilede strategiske beslutninger, noe som til syvende og sist fører til en mer vellykket virksomhet.
Dette er mulig fordi ERP-systemer bidrar til å samle og administrere alle virksomhetsprosesser – lagerstyring, regnskap, prosjektstyring og kunderelasjonshåndtering – fra én sentralisert plattform.
Hva du trenger for å utarbeide gode prognoser
For å få mest mulig ut av ERP-prognoser, trenger du:
Gode data
ERP-prognoser er som værmeldinger: Du stoler på dem når du skal planlegge fremover, men de er verdiløse hvis de ikke er basert på data. Derfor er innsamling av relevante data, både interne og eksterne, det første steget mot gode prognoser. For eksempel:
- Lagerdata: lagerbevegelser, lokasjoner og produktbeholdning. Dette er nyttig for virksomheter innen detaljhandel, netthandel eller produksjon.
- Salgsdata: salgsfakturaer, kundeordrer og kundeinnbetalinger. Dette inkluderer rapporter fra alle salgsberøringspunkter – kassasystemer, nettbaserte transaksjoner og salg fra sosiale medieplattformer
- Økonomiske data: Informasjon om fortjeneste, inntekter og utgifter
- Produksjonskostnader: produksjonstider, produksjonsprosesser og arbeidskostnader
- Medarbeiderdata: lønn, medarbeidernes tilstedeværelse og resultatrapporter.
- Rapporter om kundetilbakemeldinger: direkte innspill fra kunder gjennom spørreundersøkelser, anmeldelser eller supportsaker.
- Markedsundersøkelsesrapporter: innsikt fra konkurrentanalyser, studier av forbrukeratferd eller bransjerapporter.
- Bransjetrender: endringer på makronivå, for eksempel regulatoriske endringer, teknologiske fremskritt eller globale hendelser.
Hvem er involvert i ERP-prognoseprosessen?
Kort svar: alle teammedlemmer i virksomhetens inntektskjede som administrerer KPI-er som inngår i en prognose. Hvilke teammedlemmer dette gjelder, varierer avhengig av bransjen din, men generelt inkluderer de:
1. Salgsrepresentanter
Salgsrepresentanter administrerer og lukker nye forretninger, fornyelser og utvidelsesmuligheter. Siden de er individuelle bidragsytere som fokuserer på én eller flere potensielle muligheter til enhver tid, spiller de en viktig rolle i å finne, produsere og revidere mulighetsdataene som kreves for ERP-prognoser.
De er også blant de største mottakerne av ERP-funksjonalitet, men det får vi ta en annen gang.
2. Salgsledere
Salgsledere er teammedlemmene som fører tilsyn med salgsrepresentantene dine; i de fleste organisasjoner kalles de kundeansvarlige eller kundeledere. I ERP-prognoser samler salgslederen inn data fra alle salgsrepresentantenes avtaler for å utarbeide ett samlet prognosedatasett for hele teamet. De følger også med på oppdateringer i salgspipeline og bidrar med egne innspill til datasettet.
3. Salgsledere på høyere nivå
Salgsledere på høyere nivå er kvoteansvarlige salgsledere over salgslederne dine, inkludert alle opp til CRO. De spiller en viktig rolle i ERP-prognoser ved å bidra med historiske salgsdata, innsikt i markedstrender og innsikt i kundenes kjøpsatferd. Denne informasjonen bidrar til å utarbeide realistiske prognoser som støtter oppnåelige salgsmål og danner grunnlag for strategiske virksomhetsbeslutninger.
Have an account? Log In
4. Inntektsansvarlige (RevOps)
Rollen til en inntektsoperatør er å skape synlighet på tvers av hele inntektsteamet, forbedre effektiviteten i inntektsprosessen, øke forutsigbarheten for inntektene og oppnå inntektsvekst. Når det gjelder prognoser, driver de prognoseprosessen og tar ansvar for utrullingen til salgsteamet.
5. Forretningsanalytikere
Forretningsanalytikere regnes som fageksperter innenfor bransjen sin. Disse personene er dyktige til å samle inn, rense og analysere data. De gir også verdifull bransjeinnsikt til en prognose og sørger for at den er nøyaktig.
Hvis du ikke har interne forretningsanalytikere, kan det være verdt å vurdere hvordan du kan bruke noen – gjennom en kontraktsavtale – til å hjelpe deg med å sette opp ERP-prognosene dine.
6. Finansdirektør (CFO)
CFO-en fungerer som styringskomité for hele prognoseprosessen i ERP-systemet. Vedkommende fungerer som et eskaleringspunkt for inntektsoperatører, salgsledere og forretningsanalytikere. I tillegg undersøker de trender i prognosen og omdirigerer virksomhetens ressurser basert på helhetsbildet.
Slik lager du prognoser ved hjelp av ERP
Her er en enkel prosess i fem trinn som du kan bruke til å begynne å lage ERP-prognoser med en gang.
Trinn 1: Definer problemet
Dette er ofte den mest utfordrende delen av ERP-prognostisering, fordi den i mindre grad er avhengig av selve ERP-systemet og i større grad av din egen forretningskunnskap. Her må du tydelig formulere tre viktige ting:
- Hva prognosen skal brukes til
- Hvordan markedet du opererer i, fungerer
- Hvem kundene og konkurrentene dine er
La oss si at du driver en butikk og må forutsi det daglige salget for det kommende kvartalet. Ved å bruke metoder som etterspørselsprognostisering må du ta hensyn til ting som sesongtrender (hei, høytidenes salgsrush), kampanjer (som det lynsalget du planlegger) og til og med eksterne påvirkninger som markedsendringer eller problemer i forsyningskjeden.
Dette vil hjelpe deg med å forutsi kundenes behov og tilpasse lagerbeholdningen til den faktiske etterspørselen, slik at du reduserer svinn og tapte muligheter.
Trinn 2: Samle inn og klargjør dataene
Dette trinnet innebærer å identifisere de relevante datapunktene i ERP-systemet. Det kan for eksempel være salgshistorikk, leveringstider, produksjonskapasitet, kostnader og lagernivåer som skal brukes i prognoseoppgaven.
Når du har listen over aktuelle data, trekker du ut og konsoliderer dataene fra ulike ERP-moduler.
Dataspørringer forenkler prosessen
Det innebærer å skrive og kjøre spørringer mot den sentraliserte databasen i ERP-systemet for å hente de nødvendige dataene basert på forhåndsbestemte parametere.
Hvis det tekniske språket gjør deg usikker, trenger du ikke bekymre deg: dataspørringer utføres vanligvis på ERP-systemets naturlige databehandlingsspråk. Alt du trenger å gjøre, er å stille dataspesifikke spørsmål – på naturlig språk – for å hente ut spesifikk informasjon eller bestemte svar fra de komplekse datasettene i ERP-systemet.
Når du har samlet inn dataene til prognosen, renser og validerer du dem ved å se etter manglende verdier, duplikater og avvik.
Hvis du for eksempel skulle lage en salgsprognose for en butikkjede, ville rensing av de innsamlede dataene innebære å fjerne avvik (f.eks. uvanlig høyt salg på grunn av en kampanje) og håndtere nullverdier (f.eks. på grunn av stengte butikker).
Til slutt merker du de rensede datapunktene for å klargjøre dem for videre behandling og analyse.
Trinn 3: Gjennomfør en foreløpig dataanalyse
Å ta en tidlig titt på dataene kan være svært avslørende. Du kan umiddelbart oppdage problemer med datakvaliteten eller brukervennligheten. Denne analysen kan også avdekke nyttige mønstre eller trender.
Heldigvis er ERP-systemer utstyrt med verktøy for datavisualisering. Disse verktøyene omdanner komplekse datasett til tydelige og konsise kart, diagrammer, plott og grafer, noe som gjør dem mye enklere å forstå og tolke. Derfor bør du, som et naturlig første steg, begynne med å visualisere dataene dine ved hjelp av grafer.
Nå er også et godt tidspunkt å se etter og fjerne eventuelle duplikatoppføringer i datasettet ditt. I noen tilfeller kan du, basert på din forståelse av virksomheten og dataene, gjøre rimelige antakelser for å fylle ut små hull. Ved å redusere mengden data du må analysere, kan du effektivisere hele prognoseprosessen.
Trinn 4: Velg en prognosemodell
ERP-programvare leveres ofte med ulike prognosemodeller, som glidende gjennomsnitt, eksponentiell utjevning, sesongmodeller og til og med mer komplekse alternativer som ARIMA og vektorautoregresjon.
Men med så mange valgmuligheter, hvordan velger du den beste?
Spoiler: Det finnes ingen mirakelkur.
Den beste modellen for prognosen din vil avgjøres av den tiltenkte bruken, styrken på korrelasjonene mellom prognosevariabelen og eventuelle forklarende variabler, samt tilgjengeligheten av historiske data.
For eksempel:
- For kortsiktige trender kan et enkelt glidende gjennomsnitt fungere godt.
- For langsiktige trender kan en mer avansert modell, som et nevralt nettverk eller Prophet, være egnet.
- Hvis du verdsetter tolkbarhet og enkelhet, bør du vurdere å bruke prognosemodeller som glidende gjennomsnitt eller lineær regresjon.
- Har du lite historiske data? Kvalitative metoder, som Delphi-metoden, fungerer svært godt.
Trinn 5: Analyser og tolk resultatene
Nå kommer den spennende delen. Når du har valgt den prognosemodellen som passer best for målene dine, er det på tide å sette den på prøve. Bare mat dataene dine inn i modellen og la den gjøre jobben.
Author's Tip
Sammenlign prognosen din med de faktiske dataene. Dette lar deg evaluere nøyaktigheten til ikke bare modellen, men hele prosessen, og justere hvert trinn deretter.
La oss for eksempel si at du har data om kundetilfredshet, markedsføringskostnader og salg. Ved hjelp av regresjonsanalyse kan du finne ut om det finnes en sammenheng mellom salg og markedsføringskostnader. Hvis det finnes en sammenheng, kan du begynne å forutsi hvordan endringer i markedsføringen vil påvirke salget.
Slik forbedrer du kvaliteten på prognosene dine
Det er tre hovedområder du bør fokusere på for å forbedre ERP-prognoser:
Fordyp forståelsen din
Se nærmere på ERP-programvaren din, særlig funksjonene for kryssanalyse. Jo mer sømløst ERP-programvaren din integreres med tredjepartsverktøy som Google Analytics, desto høyere blir kvaliteten på prognosene dine.
Sørg for at dataene dine er gode
Kontroller at dataene du mottar fra partnere om logistikk, leverandører, produksjon og mer, er korrekte. Pålitelige data er grunnlaget for pålitelige prognoser.
Gå gjennom systemet ditt
Sørg for at du har alt du trenger for prognoser av høy kvalitet. Hvis ikke bør du vurdere å implementere flere ERP-moduler eller oppgradere abonnementet etter hvert som prognosebehovene dine utvikler seg, slik at du får tilgang til avansert analyse.
Denne løpende tilpasningen effektiviserer prognoseprosessen for alle involverte.
Når bør du lage prognoser
Den spesifikke tidslinjen for ERP-prognoser vil være avhengig av virksomhetens sykluser og sesongvariasjoner.
La oss for eksempel si at virksomheten din har identifisert en trend med økende kundeetterspørsel om sommeren. Med denne kunnskapen kan du øke produksjonsnivåene om sommeren for å møte den økte etterspørselen og maksimere salget, eller sette i gang målrettede markedsføringskampanjer i disse månedene for å tiltrekke nye kunder og øke inntektene ytterligere.
For de fleste virksomheter finnes det to typer prognoser man bør se på, med ulike tidslinjer:
| Type gjennomgang | Tidslinje | Planleggingstype | Bruksområde |
| Regelmessig gjennomgang | 1–3 måneder | Kortsiktig | Likviditets- og lagerstyring |
| Strategisk planlegging | 6–12+ måneder | Langsiktig | Ressursallokering og budsjettplanlegging |
Beste praksis for ERP-prognoser
Hold systemet oppdatert
Planlegg regelmessige oppdateringer og vedlikehold av ERP-løsningen din. Et godt vedlikeholdt system forhindrer avvik i dataene og beskytter integriteten til informasjonen din. Dette gir prognoser du kan stole på, fordi du vet at de er basert på rene og nøyaktige data.
Kontroller arbeidet ditt
Sammenlign med jevne mellomrom prognosene dine med virksomhetens faktiske resultater. Oppdater deretter prognoseprosessen og modellene etter behov, basert på markedsendringer, nye data og andre uforutsette omstendigheter.
More Articles
Lær systemet ditt å kjenne
Ta i bruk opplæringsressursene som leveres av programvareleverandøren din eller en ERP-konsulent. Mange leverandører gir instruksjoner om hvordan du kan utnytte prognosefunksjonene deres fullt ut.
Begynn enkelt
Avanserte statistikkbaserte prognoser kan virke komplekse å utarbeide til å begynne med, så start med en enklere oppgave, for eksempel å beregne den historiske gjennomsnittlige etterspørselen etter et produkt. Analyser deretter hvor godt denne enkle prognosen samsvarer med den faktiske observerte etterspørselen. Bygg videre derfra til teknikker som håndterer komplikasjoner som sesongvariasjoner og trender.
Velge riktig ERP-programvare
ERP-systemer varierer mye i størrelse, omfang og funksjonalitet. Derfor vil naturligvis ikke hvilken som helst ERP-programvare dekke prognosebehovene dine. Som et minimum må du vurdere skalerbarhet, kostnadseffektivitet, integrasjonskrav og implementeringsmodeller før du velger en vinner.
For mange selskaper tilbyr moderne ERP-systemer umiddelbar driftsstøtte uten omfattende tilpasning. Noen krever imidlertid ekstra funksjonalitet utover de betydelige innebygde funksjonene.
Hvis selskapet ditt bruker mange spesialiserte prosesser, vil du være bedre tjent med en utvidbar type ERP-programvare som integreres med eldre eller egenutviklede løsninger, eller som lar IT-medarbeiderne dine skrive kode som legger til nødvendige funksjoner.
Dette er noen av de beste ERP-systemene vi har kommet over—hvis du vil ha mer informasjon, kan du lese \u003ca href=\u0022https://thecfoclub.com/tools/best-erp-software/\u0022\u003een omfattende analyse av hvert av dem\u003c/a\u003e.
Fremsyn uten spådomskunst
Det finnes ingen mystisk måte å forutsi selskapets fremtid på. ERP-prognoser hjelper virksomheten din ved å gjøre kaotiske data om til strukturerte, handlingsrettede innsikter. Det muliggjør bedre likviditetsplanlegging, smartere lagerbeslutninger og raskere respons på markedsendringer—alt dette bidrar direkte til sunnere fortjenestemarginer.
Og når du inkluderer eksterne prognoser (som bransjetrender, økonomiske indikatorer eller tidslinjer fra leverandører), gir du i praksis ERP-systemet ditt et bredere perspektiv. I stedet for å reagere på det som allerede har skjedd, oppdager du hva som er på vei.
Så uansett om du er en etablert virksomhet eller en fremadstormende oppstartsbedrift, bør ERP-prognoser være et grunnleggende verktøy i verktøykassen din.
Bli med for å få flere ERP-innsikter
Klar til å lære hvordan du kan bruke ERP-systemet ditt bedre og videreutvikle ferdighetene dine som økonomiansvarlig? Abonner på vårt gratis nyhetsbrev for ekspertråd, veiledninger og innsikt fra finansledere som former teknologibransjen.
