vraagprognoses

Vraagprognoses zijn schattingen van de toekomstige vraag naar producten of diensten in een markt. Ze dienen als basis voor beslissingen over voorraad, productie, inkoop en prijsstelling en helpen organisaties onzekerheden te beheersen.

Traditioneel combineren vraagprognoses kwantitatieve modellen met kwalitatieve inschattingen. Kwantitatieve benaderingen omvatten tijdreeksen zoals bewegende gemiddelden en exponentiële gladstrijking, ARIMA en regressiemodellen die rekening houden met prijs, inkomen of seizoensinvloeden. Kwalitatieve methoden betreffen expertschattingen, marktonderzoek en de Delphi-methode, vaak gebruikt bij weinig historische data of opkomende markten. Scenarioplanning kan helpen bij lange termijn onzekerheden.

Data die vaak gebruikt worden zijn historische verkoopcijfers, winkel- of online verkeer, macro-economische indicatoren, demografische trends en seizoenspatronen. Het proces omvat probleemdefinitie, data-inzameling, modelkeuze, parameter-schattingsmethoden, validatie, forecasting en monitoring en actualisatie.

Vraagprognoses worden onderscheiden naar korte termijn (dagen tot kwartalen), middellange termijn (kwartalen tot enkele jaren) en lange termijn (jaren). Veelgebruikte maatstaven voor nauwkeurigheid zijn MAPE, MAE of RMSE en bias. Het doel is om nauwkeurigheid te maximaliseren en afwijkingen te begrijpen.

Toepassingen liggen in supply chain planning, voorraadbeheer, capaciteitsplanning, prijszetting en marketingbudgettering. Uitdagingen zijn datakwaliteit, structurele breuken door schokken (economisch, pandemieën), modelonzekerheid en overfitting. Goed uitgevoerde vraagprognoses dragen bij aan efficiëntere resourceallocatie en risicobeheersing.