ERP-prognoser: En komplett guide för att maximera marginalerna

Vad är ERP-prognostisering?

ERP-prognostisering är processen att använda historiska data och trender för att göra välgrundade antaganden om framtida förhållanden, vilket ger dig ett datadrivet underlag som hjälper till i affärsplaneringsprocessen.

Detta datadrivna tillvägagångssätt ger värdefulla insikter som kan vägleda strategiska beslut och i slutändan leda till ett mer framgångsrikt företag.

Detta är möjligt eftersom ERP-system hjälper till att samla och hantera alla affärsprocesser—lagerhantering, redovisning, projektledning och kundrelationshantering—från en centraliserad plattform.

Vad du behöver för att skapa korrekta prognoser

För att få ut så mycket som möjligt av ERP-prognostisering behöver du:

Tillförlitliga data

ERP-prognoser är som väderprognoser: du förlitar dig på dem för att planera framåt, men de är värdelösa om de inte stöds av data. Därför är insamling av relevanta data, både interna och externa, det första steget mot korrekt prognostisering. Till exempel:

• Lagerdata: lagerflöden, lagerplatser och produktlager. Detta är fördelaktigt för företag inom detaljhandel, e-handel eller tillverkningssektorn.
• Försäljningsdata: försäljningsfakturor, kundorder och kundbetalningar. Inklusive rapporter från alla försäljningskontaktpunkter—kassasystem, onlinetransaktioner och försäljning via sociala medieplattformar
• Ekonomiska data: information om vinster, intäkter och kostnader
• Produktionskostnader: produktionstider, produktionsprocesser och arbetskostnader
• Medarbetardata: löneuppgifter, medarbetares närvaro och resultatrapporter.
• Rapporter om kundfeedback: direkt återkoppling från kunder genom enkäter, omdömen eller supportärenden.
• Marknadsundersökningsrapporter: insikter från konkurrentanalyser, studier av konsumentbeteende eller branschrapporter.
• Branschtrender: förändringar på makronivå, såsom regelförändringar, tekniska framsteg eller globala händelser.

Vilka deltar i ERP-prognostiseringsprocessen?

Kort svar: alla teammedlemmar i företagets intäktskedja som hanterar KPI:er som matas in i en prognos. Vilka specifika teammedlemmar det gäller varierar beroende på bransch, men generellt omfattar de:

1. Försäljningsrepresentanter

Försäljningsrepresentanter hanterar och slutför nya affärer, förnyelser och expansionsmöjligheter. Eftersom de arbetar individuellt och fokuserar på en eller flera potentiella möjligheter vid varje given tidpunkt, spelar de en viktig roll i att hitta, ta fram och revidera de möjlighetsdata som krävs för ERP-prognostisering.

De är också några av de största mottagarna av ERP-funktionalitet, men det är en historia för en annan URL.

2. Försäljningschefer

Försäljningschefer är de teammedlemmar som övervakar dina försäljningsrepresentanter; i de flesta organisationer kallas de kundansvariga eller kundchefer. För ERP-prognostisering sammanställer försäljningschefen data från alla försäljningsrepresentanters affärer för att skapa ett samlat prognosdataset för hela teamet. De övervakar också uppdateringar av säljtratten och bidrar med sina egna synpunkter på datasetet.

3. Försäljningsledare

Försäljningsledare är försäljningschefer med försäljningskvotansvar ovanför dina försäljningschefer, inklusive alla roller upp till CRO. De spelar en central roll i ERP-prognostisering genom att bidra med historiska försäljningsdata, insikter om marknadstrender och insikter om kundernas köpbeteende. Denna information bidrar till att skapa realistiska prognoser som stöder uppnåeliga försäljningsmål och vägleder strategiska affärsbeslut.

4. Intäktsoperatörer (RevOps)

En intäktsoperatörs roll är att skapa synlighet för hela intäktsteamet, förbättra effektiviteten i hela intäktsprocessen, öka förutsägbarheten i intäkterna och uppnå intäktstillväxt. När det gäller prognoser driver de prognosprocessen och ansvarar för lanseringen till säljteamet.

5. Affärsanalytiker

Affärsanalytiker betraktas som ämnesexperter inom sin bransch. Dessa personer är skickliga på att samla in, rensa och analysera data. De bidrar också med värdefulla branschinsikter till en prognos och säkerställer därmed dess träffsäkerhet.

Om ni inte har interna affärsanalytiker kan det vara värt att överväga hur ni kan anlita några – genom ett avtalsarrangemang – för att hjälpa er att skapa era ERP-prognoser.

6. Ekonomichef (CFO)

Ekonomichefen fungerar som styrkommitté för hela ERP-prognosprocessen. Personen är en eskaleringspunkt för intäktsoperatörer, säljledare och affärsanalytiker. Dessutom undersöker personen trender i prognosen och omdirigerar verksamhetens resurser utifrån helhetsbilden.

Featured Tools

1. 

   Rippling Spend

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.8

   Visit Website
2. 

   Workday Adaptive Planning

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.4

   Visit Website
3. 

   Traild

   Visit Website

Så gör du prognoser med ERP

Här är en enkel process i fem steg som du kan använda för att börja skapa ERP-prognoser redan nu.

Steg 1: Definiera problemet 

Detta är ofta den mest utmanande delen av ERP-prognostisering eftersom den i mindre utsträckning bygger på själva ERP-systemet och i större utsträckning på din egen verksamhetskunskap. Här behöver du tydligt formulera tre viktiga saker:

1. Vad prognosen ska användas till
2. Hur marknaden där du verkar fungerar
3. Vilka dina kunder och konkurrenter är 

Anta att du driver en detaljhandelsbutik och behöver förutse den dagliga försäljningen för det kommande kvartalet. Med hjälp av metoder som efterfrågeprognostisering behöver du ta hänsyn till saker som säsongstrender (hej, julruschen), kampanjer (som den snabbrea du planerar) och även externa faktorer som förändringar på marknaden eller störningar i leveranskedjan.

Det hjälper dig att förutse kundernas behov och anpassa lagret efter den faktiska efterfrågan, vilket minskar svinn och missade möjligheter.

Steg 2: Samla in och förbered data

Detta steg innebär att identifiera relevanta datapunkter i ditt ERP-system. Det kan till exempel vara försäljningshistorik, ledtider, produktionskapacitet, kostnader och lagernivåer som ska ligga till grund för din prognosuppgift. 

När du har din lista över relevanta data ska du extrahera och konsolidera data från olika ERP-moduler.

Datafrågor förenklar processen

Det innebär att skriva och köra frågor mot den centraliserade databasen i ditt ERP-system för att hämta nödvändiga data baserat på förutbestämda parametrar.

Om det tekniska språket känns avskräckande behöver du inte oroa dig: datafrågor skapas vanligtvis på ERP-systemets naturliga datorspråk. Allt du behöver göra är att ställa datorspecifika frågor – på naturligt språk – för att extrahera specifik information eller specifika svar från de komplexa datamängderna i ditt ERP-system.

När du har samlat in data till prognosen ska du rensa och validera den genom att leta efter saknade värden, dubbletter och avvikelser.

Om du till exempel gjorde en försäljningsprognos för en detaljhandelskedja skulle rensningen av de insamlade uppgifterna innebära att avvikelser tas bort (t.ex. ovanligt hög försäljning på grund av en kampanj) och att tomma värden hanteras (t.ex. på grund av butiksstängningar).

Slutligen ska du märka de rensade datapunkterna för att förbereda dem för vidare bearbetning och analys.

Steg 3: Genomför en preliminär dataanalys

Att ta en tidig titt på data kan vara mycket avslöjande. Du kan omedelbart upptäcka problem med datakvaliteten eller användbarheten. Den här analysen kan också visa användbara mönster eller trender.

Som tur är är ERP-system utrustade med verktyg för datavisualisering. Dessa verktyg omvandlar komplexa datamängder till tydliga och koncisa kartor, diagram, plottar och grafer, vilket gör dem mycket enklare att förstå och tolka. Så som ett naturligt första steg bör du börja med att visualisera dina data med grafer.

Nu är det också ett bra tillfälle att leta efter och ta bort eventuella dubblettposter i din datamängd. I vissa fall kan du, baserat på din förståelse av verksamheten och data, göra rimliga antaganden för att fylla i mindre luckor. Genom att minska mängden data som behöver analyseras kan du effektivisera hela prognosprocessen.

Steg 4: Välj en prognosmodell

ERP-programvara innehåller ofta olika prognosmodeller, till exempel glidande medelvärde, exponentiell utjämning, säsongsmodeller och även mer komplexa alternativ som ARIMA och vektorautoregression.

Men hur väljer du den bästa modellen när det finns så många alternativ?

Avslöjande: Det finns ingen mirakellösning.

Den bästa modellen för din prognos avgörs av dess avsedda användningsområde, styrkan i korrelationerna mellan prognosvariabeln och eventuella förklarande variabler samt tillgången till historiska data.

Exempel:

• För kortsiktiga trender kan ett enkelt glidande medelvärde fungera bra. 
• För långsiktiga trender kan en mer avancerad modell, som ett neuralt nätverk eller prophet, vara lämplig.
• Om du värdesätter tolkningsbarhet och enkelhet kan du överväga prognosmodeller som glidande medelvärden eller linjär regression.
• Har du ont om historiska data? Kvalitativa metoder, som Delphi-metoden, fungerar mycket bra. 

Steg 5: Analysera och tolka resultaten

Nu kommer den spännande delen. När du har valt den prognosmodell som passar bäst för dina mål är det dags att testa den. Mata helt enkelt in dina data i modellen och låt den göra sitt arbete.

Author's Tip

Jämför din prognos med de faktiska data. På så sätt kan du utvärdera noggrannheten hos inte bara modellen, utan hela processen, och justera varje steg därefter.

Anta till exempel att du har data om kundnöjdhet, marknadsföringskostnader och försäljning. Med regressionsanalys kan du ta reda på om det finns ett samband mellan försäljning och marknadsföringskostnader. Om det finns ett samband kan du sedan börja förutsäga hur förändringar i marknadsföringen påverkar försäljningen.

Så förbättrar du kvaliteten på dina prognoser 

Det finns tre huvudområden att fokusera på för att förbättra ERP-prognoser:

Fördjupa din förståelse

Undersök din ERP-programvara närmare, särskilt dess funktioner för korsanalys. Ju smidigare din ERP-programvara integreras med verktyg från tredje part, som Google Analytics, desto högre blir kvaliteten på dina prognoser.

Se till att dina data håller god kvalitet

Se till att de data du får från partner om logistik, leverantörer, produktion med mera är korrekta. Tillförlitliga data är grunden för tillförlitliga prognoser.

Granska ditt system

Se till att du har allt du behöver för prognoser av hög kvalitet. Om du inte har det kan du överväga att införa ytterligare ERP-moduler eller uppgradera ditt abonnemang i takt med att dina prognosbehov utvecklas, så att du får tillgång till avancerad analys.

Denna fortlöpande anpassning effektiviserar prognosprocessen för alla involverade.  

Featured Tools

1. 

   Rippling Spend

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.8

   Visit Website
2. 

   Workday Adaptive Planning

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.4

   Visit Website
3. 

   Traild

   Visit Website

När du ska göra prognoser 

Din specifika tidsplan för ERP-prognoser kommer att bero på företagets cykler och säsongsvariationer.

Anta till exempel att ditt företag har identifierat en trend med ökad efterfrågan från kunder under sommaren. Med denna kunskap skulle du öka produktionsnivåerna under sommaren för att möta den ökade efterfrågan och maximera försäljningen, eller lansera riktade marknadsföringskampanjer under dessa månader för att locka nya kunder och ytterligare öka intäkterna.

För de flesta företag finns det två typer av prognoser att titta på, som har olika tidsramar:

Bästa praxis för ERP-prognoser

Håll dig uppdaterad

Planera in regelbundna uppdateringar och underhåll av din ERP-lösning. Ett välunderhållet system förhindrar dataavvikelser och skyddar informationens integritet. Det leder till prognoser som du kan lita på, eftersom du vet att de baseras på rena och korrekta data.

Kontrollera ditt arbete

Jämför regelbundet dina prognoser med företagets faktiska resultat. Uppdatera sedan prognosprocessen och modellerna efter behov baserat på marknadsförändringar, nya data och andra oförutsedda omständigheter.

Lär dig systemet utan och innan

Använd utbildningsresurserna som tillhandahålls av din programvaruleverantör eller ERP-konsult. Många leverantörer tillhandahåller instruktioner om hur du använder deras prognosfunktioner till sin fulla potential.

Börja enkelt

Avancerade statistiskt baserade prognoser kan verka komplexa att ta fram till en början, så börja med en enklare uppgift, till exempel att uppskatta den historiska genomsnittliga efterfrågan på en produkt. Analysera sedan hur väl den enkla prognosen stämmer överens med den faktiskt observerade efterfrågan. Gå därefter vidare till tekniker som hanterar komplikationer som säsongsvariationer och trender. 

Välj rätt ERP-programvara

ERP-system varierar kraftigt i storlek, omfattning och funktionalitet. Därför fungerar naturligtvis inte vilken ERP-programvara som helst för dina prognosbehov. Du behöver åtminstone ta hänsyn till skalbarhet, kostnadseffektivitet, integrationskrav och implementeringsmodeller innan du väljer en vinnare.

För många företag erbjuder moderna ERP-system omedelbart operativt stöd utan omfattande anpassningar. Vissa kräver dock ytterligare funktionalitet utöver de betydande inbyggda funktionerna.

Om ditt företag använder många specialiserade processer skulle du ha större nytta av en utbyggbar typ av ERP-programvara som integreras med äldre eller egenutvecklade lösningar, eller som låter din IT-personal skriva kod som lägger till nödvändiga funktioner. 

Framförhållning utan spådomar

Det finns inget mystiskt sätt att förutsäga ditt företags framtid. ERP-prognoser hjälper företaget genom att omvandla kaotiska data till strukturerade, användbara insikter. Det möjliggör bättre kassaflödesplanering, smartare lagerbeslut och snabbare reaktioner på marknadsförändringar—allt detta bidrar direkt till hälsosammare vinstmarginaler.

Och när du tar med externa prognoser i bilden (till exempel branschtrender, ekonomiska indikatorer eller leverantörernas tidsplaner) ger du i praktiken ditt ERP-system ett bredare perspektiv. I stället för att reagera på det som redan har hänt upptäcker du vad som väntar runt hörnet.

Så oavsett om du driver ett etablerat företag eller en nystartad verksamhet bör ERP-prognostisering vara ett grundläggande verktyg i din verktygslåda.

Få fler insikter om ERP

Redo att lära dig hur du använder ditt ERP-system bättre och bygger vidare på din förmåga som ekonomiskt ansvarig? Prenumerera på vårt kostnadsfria nyhetsbrev för expertråd, guider och insikter från ekonomichefer som formar teknikbranschen.