在庫の予測: 重要な理由と、ビジネスで在庫を予測する方法
公開: 2023-02-03← ブログ
最終更新日: 2023 年 2 月 2 日
在庫予測とは、必要なもの、必要な量、必要な時期をビジネスが理解できるようにすることです。 これら 3 つの要因を知ることは、在庫計画の重要な部分です。 在庫のポジショニングに関する強力な計画を立てることで、在庫数を健全に保ち、ビジネスの準備を整えることができます。
Shopify ストアのオーナーとして、正確な在庫予測は不可欠です。 ただし、顧客の需要を満たし、販売を促進するのに十分な在庫を確保しながら、在庫過剰や不要な保管への支出を回避することは、難しいバランスです。
Upscribeからのこの記事では、在庫予測について詳しく説明し、それが重要である理由と、それをビジネスに実装する方法について説明します。 また、在庫を予測するために必要なデータを確認し、在庫予測を有利に利用する方法についても説明します。 飛び込みましょう。
在庫予測とは何ですか?
在庫予測 - 需要計画とも呼ばれる - は、製品数量のニーズを理解することがすべてです。 大まかに言えば、過去の販売データと傾向予測 (これについては後で説明します) を使用して、一定期間にわたって必要な在庫を予測しようとすることです。
顧客の売上データを使用して、年間を通じて購入の傾向とパターンを特定することにより、ビジネスは予想される売上の急増と落ち込みに備えることができます。 これは、過剰在庫や不足在庫ではなく、最適な在庫レベルを維持できることも意味します。
さまざまなタイプの在庫予測
トレンド予測
傾向予測は、特定の期間にわたる過去の販売データを利用して、顧客の購買習慣のパターンを特定します。 ビジネスでは、これらのパターンをガイドラインとして使用して、1 年のさまざまな期間の平均顧客需要を見積もることができます。 こうすることで、繁忙期や閑散期に効果的に備えることができ、これらの時期に最適な量の在庫を保管することができます。
ミクロとマクロの傾向
在庫予測セッションで何を優先したいかによって、ミクロまたはマクロの傾向を調べることができます。
マイクロトレンドは、特定の製品または製品ラインに焦点を当てています。販売データを取得する期間をわずか数週間に絞り込み、短期間または特定の休日/季節の在庫再入荷を計画するのに役立ちます.
マクロトレンドは全体像を見ています。さまざまな製品を長期間にわたって分析し、全体的な市場の状況と顧客の購買習慣をよりよく把握できます。 これらは、より大きな再在庫の準備に役立ちます。
グラフィカルな予測
売上データ内の傾向を視覚化する優れた方法は、グラフィック表示を作成することです。 グラフを使用すると、時間の経過に伴う売り上げの谷と山をより正確に特定できるため、将来の在庫ニーズの増減をより適切に見積もり、準備することができます。
定性的および定量的予測
定性的予測とは、非数値データから理解を引き出すことです。 このタイプのデータは、次のものから入手できます。
- 顧客調査
- フィードバックフォーム
- オンラインレビュー
- ソーシャル メディアのコメントとメッセージ
パターンを把握するには大量のデータが必要ですが、このタイプの予測では、非常に微妙な顧客中心の視点が得られます。
スペクトルの反対側には、数値のみに依存する定量的予測があります。 たとえば、何年にもわたる販売履歴を比較して、次の期間のビジネスの在庫要件を知らせることができます。
在庫予測の計算式と例
リードタイム需要
リードタイムとは、サプライヤーに製品を注文してからそれらの製品を受け取るまでの平均時間です。
リードタイムの需要は、サプライヤに追加の在庫を注文した後に手元に必要な在庫単位の数です。 これにより、商品が到着する前に商品が不足することはありません。
リードタイム需要を決定するために使用できる式は次のとおりです。
リード タイムの需要 = 平均リード タイム (日数) x 1 日あたりの平均販売数
例えば：
- サプライヤーの平均リードタイムは 6 日です
- 毎日23台販売
リードタイムの需要を次のように計算します。
6×23＝138
つまり、この特定の在庫アイテムが 138 ユニットになると、在庫切れにならないように再注文する必要があります。
安全在庫
安全在庫とは、顧客の需要の予期しない変動に確実に対応できるように、ビジネスが常に手元に置いておく必要がある最小レベルの在庫です。
安全在庫数を決定するために使用できる式は次のとおりです。
安全在庫 = (1 日あたりの最大販売単位 x 最大リード タイム (日数)) – (1 日あたりの平均販売単位 x 平均リード タイム (日数))
たとえば、特定の商品を 1 日平均 23 個販売したとしますが、日によっては最大 38 個まで増加する可能性があります。配達に最大9日かかる場合があります。 数式は次のようになります。
(38 × 9) – (6 × 23) = 204
つまり、不測の事態に対処するのに十分な在庫を確保するために、手元に 204 ユニットを確保する必要があることを確認する必要があります。
再注文ポイント (ROP)
再注文ポイント (ROP) は、ビジネスが追加の在庫を注文する必要がある場合のハード ベンチマークです。
製品の平均 ROP を測定するには、次の式を使用できます。
再注文ポイント = リードタイム需要 x 安全在庫
在庫予測は、ROP がビジネスに正確に役立つようにする上で重要な役割を果たします。 販売動向を利用することで、ROP を前後に動かして、予測される需要をより適切に反映させることができます。
在庫予測が重要な理由
在庫保持コストを削減
Shopify ストアのオーナーとして、在庫を保管するための十分な保管スペースが必要です。 在庫予測は、保管スペースを効果的に管理するのに役立ちます。 これの意味は：
- 本当に必要な在庫だけを保管する
- 無駄な保管スペースにお金を払うリスクを軽減
在庫のニーズを適切に予測することで、保管スペースの保持と管理にかかる全体的なコストを削減できます。
より効率的な生産サイクル
在庫予測は、小売サプライ チェーン全体で製品を効果的に管理するのに役立ちます。
以下を考慮してください。
- 過去の販売動向
- サプライヤーのリードタイム
- ROP と安全在庫番号
- 利用可能な倉庫保管スペース
在庫需要をよりよく理解できるようになります。 この情報を使用して、サプライヤと協力して在庫を効果的に補充し、生産サイクルを合理化する方法をよりよく知ることができます。
カスタマー エクスペリエンスの向上
効果的な在庫予測により、Shopify ストアに恐ろしい「在庫切れ」メッセージを表示するリスクが最小限に抑えられます。 在庫需要を正確に管理することで、顧客を満足させ、解約を減らすことができます。
在庫をどのように予測しますか?
ステップ 1 - 販売動向を特定する
Shopify を通じて、過去の顧客データにアクセスし、製品全体の販売傾向を特定できます。 ここでは、すべての製品に関する 2 つの主要な情報を特定します。
- 各製品の 1 日および 1 週間の平均販売数は?
- 特定の製品の売上高は、年間を通じてどのようにピークとディップするか?
より正確な平均販売数を引き出すには、できるだけ多くの履歴データから引き出す必要があります。 このデータを視覚化する優れた方法は、売上の推移を追跡できるようにグラフィカルにフォーマットすることです。
ステップ 2 – 販売予測を作成する
データを使用してステップ 1 の質問に答えると、売上予測を作成するのに役立ちます。つまり、Shopify ストアが毎週、毎月、毎年どれくらい売れるかを予測できます。
特定の製品または製品ラインの販売のニュアンスを理解するには、次のような基本的な質問を自問する必要があります。
- 特定の商品がよく売れたのはいつですか。 この急増は、特定の季節、休日、または社会的傾向と相関していましたか?
- 売れ続けている商品は？
- 売れ行きが悪い、または伸び悩んでいる商品は？ これらの売上の落ち込みは、特定の季節、休日、または社会的傾向と相関していましたか?
ステップ 3 – 主要なベンチマークの数値とリード タイムの需要を把握する
在庫タイムラインを固定する主要なベンチマーク数値は次のとおりです。
- サプライヤーの平均リードタイム
- 各製品の平均リード タイム需要
- 各製品の安全在庫レベル
- 各製品のROP
これらの数値は、在庫レベルが常に平均的な顧客の需要を満たすことができるようにするための「チェックポイント」として機能します。
ステップ 4: 補充リストを作成する
ステップ 1 ～ 3 から得た情報は、補充リストを作成するのに役立ちます。
このリストには、Shopify ストアで販売するすべての商品とその平均補充サイクルが含まれます。
これらのサイクルは、サプライヤーに在庫を再注文する時期と、注文する必要がある量の見積もりを決定するのに役立ちます。
有用ではありますが、これらのサイクルは、店舗が顧客の需要を満たすために必要な時期と量の平均的な見積もりであることに注意することが重要です。 定期的に在庫予測を実施して、補充サイクルが現在の需要を反映していることを確認することが不可欠です。
在庫予測のベスト プラクティス
予測期間を設定する
Shopify ストアが販売する商品の種類によって、在庫予測期間は異なります。
ファストファッションブランドなど、大量生産され回転率の高い製品を販売する企業は、通常、予測サイクルが短くなります。 この種のビジネスは通常、30 日間の予測を行います。
家具など、保管期間の長いステートメント アイテムを販売する e コマース ビジネスは、通常、製造リード タイムが長くなり、予測期間も長くなります。
これらの期間は、四半期ごと、半年ごと、または毎年にすることができます。 これらのより長い予測期間により、企業は次のことを行うことができます。
- より長いリードタイムに備える
- ストックスペースを最適化する
何をどのくらいの頻度で測定するかを決定する
ビジネスに重要なデータ ポイントの詳細な分析を提供できる在庫および注文管理システムを実装します。 これらのメトリクスを使用すると、ビジネスで顧客販売調査を実施できるため、傾向を特定できます。 これらの傾向とパターンは、選択した予測期間を通じて、さまざまな製品に対する顧客の需要の可能性をビジネスに知らせることができます。
在庫および注文管理システムは、次の重要なデータ ポイントに関するデータを提供する必要があります。
- POSデータ
- 在庫数と廃止在庫量
- 在庫切れの頻度
- 出荷数量
- 注文および/またはサブスクリプション
将来の見積もりと計画
一貫性のある体系的な在庫予測は、起こり得ることを計画するだけでなく、将来の販売機会を最大化する機会をビジネスに提供できます。
閑散期にホリデー セールを開催することを計画できます。 または、特定の休暇中によく売れるとわかっている製品のプロモーションを提供して、購入者のインセンティブを最大化します。
将来の売上を増やし、在庫をより正確に予測する優れた方法は、Shopify ビジネスにサブスクリプション モデルを実装することです。 なぜ？
サブスクリプションを提供すると、在庫をより正確に予測できます。 サブスクライバーを獲得すると、彼らは定義された期間中に一定量の製品を購入することを約束します. この情報にアクセスできると、在庫ニーズを 1 回限りの購入に基づいて決定する場合と比較して、収益をより正確に予測できます。
Upscribe は、平均ベンチマークを把握し、販売傾向を特定し、在庫を正確に予測するために必要なすべての顧客データをビジネスに提供します。 このプラットフォームは、顧客に次のオプションを提供することで、チャーンが発生する前に防止するのにも役立ちます。
- 電子メールと SMS を介してサブスクリプションを管理する
- サブスクリプションを編集する
- 出荷をスキップする
継続的なサブスクリプションのコミットメントを望まない顧客のために、Upscribe は「再注文」機能を提供します。
ボタンをクリックするだけで、顧客は以前の購入品を再注文できます。 この機能は、以前のバスケットを再注文するのにかかる時間を短縮することで、カスタマー ジャーニーを合理化します。 このようにチェックアウト過程を最適化することで、顧客が製品を返品して再購入する可能性が高くなり、全体的な売上が増加します. 
成長ツールと並んで、Upscribe は在庫予測を簡素化するだけでなく、Shopify ビジネスの成長を積極的に支援することも目的としています。
在庫の予測を開始する準備はできましたか?
必要な情報とその入手方法を理解することは、正確な在庫予測の鍵となります。 Shopify ストアのオーナーとして、次のことを知りたいと思うでしょう:
- 納期
- リードタイムの要求
- 安全在庫番号
- ROP
- 過去の販売データ（可能な限り）
Upscribeのようなサブスクリプション管理ツールを実装することは、これらのデータ ポイントを取得するだけでなく、販売機会を最大化するための優れた簡単な方法です。
Upscribe を使用すると、比類のない顧客チェックアウト体験、管理しやすいサブスクリプション、ワンクリックの「再注文」オプションを通じて、加入者と顧客のロイヤルティを促進できます。
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