20 KPI &Metrik Perencanaan Permintaan Teratas yang Perlu Anda Ketahui

Perencanaan permintaan adalah proses peramalan permintaan untuk produk atau layanan dan menyelaraskan inventaris dan sumber daya lainnya untuk memenuhi permintaan itu dengan menganalisis hasil masa lalu, perubahan kondisi pasar dan penjualan yang diharapkan. Tetapi Anda tidak dapat merencanakan masa depan tanpa informasi yang tepat. Di situlah indikator kinerja utama (KPI) perencanaan permintaan dapat membantu.

Secara umum, KPI melacak seberapa baik kemajuan perusahaan menuju tujuannya dan menginformasikan pengambilan keputusan. Dalam hal perencanaan permintaan, mengawasi KPI dapat membantu meningkatkan akurasi pemesanan, mengungkap pergeseran permintaan dan memantau penjualan. Dan jangan salah:Perencanaan permintaan dapat berdampak signifikan pada laba perusahaan, seperti yang telah dipelajari banyak bisnis — seringkali dengan cara yang sulit.

Apa itu Perencanaan Permintaan?

Perencanaan permintaan membantu bisnis memprediksi penjualan di masa depan. Ini adalah proses manajemen rantai pasokan yang mempelajari perilaku pelanggan historis, tren yang diproyeksikan dan kondisi pasar dan ekonomi, antara lain, untuk meningkatkan peluang memenuhi permintaan pelanggan sambil menghindari kelebihan persediaan. Sementara peramalan permintaan berfokus pada prediksi tren penjualan di masa depan, perencanaan permintaan menggunakan wawasan perkiraan permintaan untuk memenuhi penjualan yang diharapkan dengan lebih efisien. Perencanaan permintaan menyentuh setiap aspek bisnis, dari penjualan dan pemasaran hingga pembelian, operasi rantai pasokan, produksi dan keuangan.

Apa itu KPI Perencanaan Permintaan?

Mengingat betapa cepatnya pasar berubah dan permintaan mengalami pasang surut, Perencanaan permintaan yang sukses membutuhkan akurasi, informasi waktu nyata. KPI perencanaan permintaan dirancang untuk memberikan informasi terkini tentang aktivitas yang penting untuk perencanaan. Beberapa KPI perencanaan permintaan secara langsung mengukur hasil upaya perencanaan permintaan, seperti kesalahan persentase absolut rata-rata. Lainnya memberikan wawasan tentang permintaan masa depan, seperti analisis Pareto pelanggan (lebih lanjut tentang itu nanti) dan metrik pra-pemesanan. Beberapa, seperti kesalahan perkiraan lokasi item mingguan, bahkan dapat mengungkapkan bagaimana rantai pasokan dan prediksi penjualan memengaruhi masing-masing gerai lokal.

Mengapa KPI Perencanaan Permintaan Begitu Penting?

KPI perencanaan permintaan penting karena dapat memberikan wawasan yang sangat penting bagi hasil akhir. KPI yang menandakan bahwa penjualan berkinerja buruk di pasar tertentu dapat memicu penjualan kilat atau penurunan harga untuk mengurangi persediaan, Misalnya. Atau, KPI yang menunjukkan tren kenaikan yang kuat untuk suatu produk dapat berarti perusahaan perlu menyesuaikan rencana rantai pasokannya untuk meningkatkan produksi. Sifat dari contoh-contoh ini juga berfungsi untuk menekankan mengapa penting bahwa KPI perencanaan permintaan diperbarui secara real time, jadi semua metrik utama akurat, up to date dan siap untuk dianalisis setiap saat.

Gagal memantau KPI perencanaan permintaan dengan cermat dapat menimbulkan biaya yang mahal. Beberapa contoh profil tinggi dari snafus perencanaan permintaan termasuk kegagalan Walgreens untuk mengenali tren kenaikan harga obat generik dalam perkiraan tahun 2014. Hasilnya:Kenaikan harga itu menekan margin, mengakibatkan penurunan pendapatan $1,1 miliar dan membebani CFO pekerjaannya. Pada tahun 2001, kesalahan dalam program perencanaan permintaan Nike menyebabkan perusahaan memesan sepatu dengan penjualan yang buruk senilai $90 juta. Bagaimana pengaruhnya terhadap kinerja keuangan merek? Nike menghabiskan sekitar $100 juta dalam penjualan tahun itu dan memotong harga sahamnya sebesar 20%.

Cara Memilih KPI Perencanaan Permintaan yang Tepat

Meningkatkan akurasi perencanaan permintaan bisnis Anda bukanlah tugas yang sederhana atau mudah, karena tidak ada indikator satu ukuran untuk semua yang akan menempatkan bisnis di jalur yang benar. Ada beberapa KPI penting yang digunakan sebagian besar perusahaan untuk mengukur perencanaan permintaan (seperti 10 contoh pertama di bawah), tetapi ada juga berbagai macam KPI perencanaan permintaan yang mungkin sangat berguna untuk satu bisnis tetapi tidak untuk bisnis lainnya.

Menentukan KPI mana yang paling cocok untuk perusahaan Anda dapat melibatkan beberapa percobaan dan kesalahan. Setiap metrik memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, dan setiap bisnis memiliki tujuannya sendiri, apakah itu pertumbuhan yang cepat atau mempertahankan pangsa pasar. Karena itu, KPI perencanaan permintaan yang "tepat" akan bervariasi dari satu perusahaan ke perusahaan lain. Untung, ada berbagai macam KPI untuk dipilih.

20 KPI dan Metrik Perencanaan Permintaan Teratas untuk Dasbor Anda

Mengingat sifat lintas fungsional dari perencanaan permintaan, yang membutuhkan kolaborasi antar disiplin ilmu seperti peramalan penjualan, manajemen rantai pasokan dan manajemen inventaris, informasi harus datang bersama-sama semudah mungkin. Dasbor perencanaan permintaan dapat membantu dengan menggabungkan KPI dalam antarmuka visual yang mudah dipahami yang dapat dibagikan dan disesuaikan di seluruh peran. kunci pas, tentu saja, adalah memilih KPI perencanaan permintaan yang paling penting bagi bisnis Anda.

Ada KPI perencanaan permintaan untuk hampir setiap area bisnis. Dan banyak industri dan perusahaan individu telah mengembangkan KPI khusus untuk memberi mereka wawasan tentang perencanaan permintaan yang menjawab tantangan dan karakteristik khusus mereka. Namun demikian, beberapa KPI perencanaan permintaan penting berlaku untuk bisnis apa pun, apakah Anda menjual sepatu atau mengembangkan obat-obatan.

Berikut adalah 20 KPI perencanaan permintaan teratas — diikuti dengan penjelasan dan cara menghitung masing-masing. Berhati-hatilah:Beberapa membutuhkan matematika nyata, jadi ada baiknya untuk selalu membawa kalkulator.

1. Perkiraan vs. penjualan aktual (kesalahan perkiraan)
2. Akurasi perkiraan
3. Kesalahan perkiraan kategori produk bulanan
4. Bias
5. Sinyal pelacakan
6. Mean absolute error (MAE) dan mean absolute deviasi (MAD)
7. Rata-rata kesalahan persentase absolut (MAPE)
8. Kesalahan persentase absolut rata-rata simetris (SMAPE)
9. Kesalahan persentase absolut rata-rata tertimbang (WMAPE)
10. Kesalahan kuadrat rata-rata (MSE)
11. Root mean squared error (RMSE)
12. Konversi penjualan aktual vs. asumsi penjualan
13. Tingkat pengisian pesanan
14. Tingkat pesanan sempurna
15. Kesalahan perkiraan lokasi item mingguan
16. Indikator peringatan dini untuk variasi permintaan
17. Analisis pareto permintaan pelanggan
18. Pemesanan di muka untuk produk baru
19. Produk fase keluar
20. Intelijen pemasaran aktivitas pesaing

1. Perkiraan vs. Penjualan Aktual (Kesalahan Perkiraan)

Mengukur penjualan yang diperkirakan terhadap angka penjualan aktual menunjukkan apakah departemen penjualan atau tim tertentu tepat sasaran untuk memenuhi tujuan mereka. KPI paling sederhana ini juga dikenal sebagai "kesalahan perkiraan" dan dapat dikirimkan setiap minggu, bulanan, triwulanan, bulan-ke-tanggal dan tahun-ke-tanggal — atau semua hal di atas — tergantung pada produk atau layanan dan seberapa cepat keputusan perlu dibuat. Untuk perencana permintaan, itu adalah wawasan terbaik tentang kualitas output mereka; sama seringnya, itu digunakan oleh manajer penjualan untuk memeriksa kinerja penjualan dan mendorong tim, sesuai kebutuhan. Rumusnya adalah:

Sebagai contoh, mengatakan perkiraan triwulanan untuk sebuah perusahaan konsultan menyerukan agar divisi perangkat lunaknya menghasilkan pendapatan $ 5 juta, tetapi kelompok itu hanya menghasilkan $4 juta. Kesalahan perkiraan akan menjadi $1 juta, perbedaan antara angka-angka itu.

2. Akurasi Prakiraan (FA)

Akurasi perkiraan adalah gambaran besar KPI perencanaan permintaan. Ini memberi tahu Anda seberapa akurat prediksi Anda untuk permintaan dan penjualan. Semakin baik FA Anda, semakin selaras biaya operasional Anda dengan permintaan dan semakin tinggi keuntungan Anda. Angka yang baik atau dapat diterima untuk KPI ini akan bervariasi tergantung pada produk dan skenario bisnis. Untuk produk baru tanpa riwayat penjualan, akurasi perkiraan 80% dianggap sangat baik. (Produk musiman mungkin merupakan pengecualian untuk aturan ini jika ada banyak variasi karena cuaca, yang dapat menghasilkan persentase akurasi yang lebih rendah.) Namun, produk dengan sejarah penjualan yang panjang harus menargetkan FA 90% atau lebih baik. Seperti banyak KPI, FA dapat dihitung sesering yang dibutuhkan perusahaan atau dapat diberikan kecepatan siklus bisnis tertentu. Rumusnya adalah:

Jadi, jika ramalan perusahaan memintanya untuk menjual 100 unit produk tertentu dan itu benar-benar terjual 115, FA-nya adalah 87%:1 – [(115 – 100) / 115], atau 1 – .13 =.87. Perhatikan bahwa rumus ini mengabaikan tanda positif atau negatif (itulah yang dimaksud dengan "nilai absolut"). Sebagai contoh, jika perusahaan menjual 87 unit terhadap perkiraan 100 unit yang sama, itu FA adalah 85%, bukan -85%.

3. Kesalahan Perkiraan Kategori Produk Bulanan (MPCFE)

KPI perencanaan permintaan ini hanyalah perkiraan akurasi (FA) yang diterapkan pada kategori produk tertentu setiap bulan. Dengan konsekuensi di beberapa departemen, metrik ini dapat membantu menyempurnakan perubahan dalam penjualan dan pemasaran, serta perencana yang waspada ketika rantai pasokan perlu diperketat. Secara umum, kesalahan perkiraan kategori produk bulanan harus lebih akurat daripada perkiraan seluruh perusahaan karena informasi yang tersedia untuk perencana permintaan lebih tepat. Rumusnya adalah:

4. bias

Bias, juga dikenal sebagai kesalahan perkiraan rata-rata (MFE), adalah kecenderungan kesalahan perkiraan untuk menjadi tren dalam satu arah — secara konsisten lebih tinggi atau lebih rendah dari hasil penjualan aktual. Sangat penting untuk melacak bias jadi, jika terdeteksi, itu dapat dikoreksi sebelum membelokkan prakiraan terlalu lama ke satu arah, yang dapat menyebabkan biaya persediaan berlebih (jika biasnya mengarah pada perkiraan yang berlebihan) atau kehilangan peluang penjualan (jika biasnya mengarah pada perkiraan yang terlalu rendah). Bias bisa datang dari banyak sumber, seperti keinginan manajer untuk ramalan yang sesuai dengan target penjualan atau tujuan departemen. Rumusnya adalah:

Sebagai contoh, katakanlah Anda ingin menghitung bias selama empat minggu di bulan Februari di mana perencana permintaan memperkirakan penjualan 10 item per minggu. Seperti yang ditunjukkan grafik di bawah ini, penjualan di minggu pertama adalah 12, jadi kesalahan ramalan adalah 2; minggu 2 melihat penjualan aktual 8, membuat kesalahan -2; minggu 3, 8, untuk -2 lainnya; dan minggu ke 4, 7, menghasilkan -3. Jumlah dari keempat kesalahan ramalan tersebut adalah -5 (2 + -2 + -2 + -3), dan -5 dibagi empat periode peramalan menghasilkan bias -1,25.

5. Sinyal Pelacakan (TS)

Sinyal pelacakan adalah cara lain untuk mengukur keberadaan bias yang persisten. Menganalisis sinyal pelacakan dalam jangka waktu yang lama juga dapat menunjukkan keakuratan model peramalan. Rumusnya adalah:

Rumus ini untuk satu sinyal pelacakan dalam satu periode yang diamati dan menghasilkan 1 atau -1. TS 1 menunjukkan under-forecasting (permintaan lebih tinggi dari perkiraan) dan TS -1 menunjukkan over-forecasting (permintaan lebih rendah dari perkiraan). Perencana permintaan biasanya menghitung KPI ini dengan menjumlahkan sinyal pelacakan untuk banyak periode. Jika dilacak selama 12 minggu, Misalnya, hasil tertinggi yang mungkin adalah 12 dan yang terendah adalah -12. TS nol selalu ideal, menunjukkan tidak ada bias yang konsisten.

6. Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Deviation (MAD)

Kesalahan absolut rata-rata dan deviasi absolut rata-rata adalah dua nama untuk rumus yang sama, yang populer dengan perencana permintaan. Ini adalah KPI langsung yang mengukur akurasi perkiraan dengan rata-rata besarnya kesalahan perkiraan dan dengan demikian mengungkapkan variabilitas perkiraan dari waktu ke waktu. Sesuai dengan namanya, itu adalah rata-rata dari kesalahan absolut (juga dikenal sebagai deviasi), yang berarti bahwa nilai positif dan negatif tidak saling meniadakan (seperti yang mereka lakukan, Misalnya, dalam perhitungan bias). Ini dinyatakan sebagai sejumlah unit daripada persentase, sehingga tidak diskalakan relatif terhadap jumlah permintaan. MAE lima unit bagus jika permintaan Anda 1, 000 tetapi agak miskin jika permintaan hanya 10. Rumusnya adalah:

Bagan terlampir menghitung MAE/MAD untuk bulan Februari dari contoh yang dijelaskan dalam KPI No. 4 (bias).

7. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

Rata-rata kesalahan persentase absolut adalah ukuran statistik akurasi perkiraan. KPI perencanaan permintaan ini menyatakan tingkat kesalahan sebagai persentase, sehingga tetap berlaku terlepas dari besarnya permintaan dan lebih mudah untuk berkomunikasi dengan departemen yang berbeda — dengan kata lain, orang-orang yang tidak menuntut perencana dan/atau ahli statistik. Rumusnya adalah:

Bagan terlampir menghitung MAPE untuk Februari menggunakan perkiraan dan angka penjualan yang sama dari No. 4.

8. Kesalahan Persentase Absolut Rata-Rata Simetris (SMAPE)

Jika ada sedikit data penjualan aktual, MAPE sering dapat membuat kesalahan peramalan tampak lebih buruk daripada tren yang sebenarnya. Untuk mengimbangi, perencana permintaan juga menggunakan kesalahan persentase absolut rata-rata simetris. Keuntungan menggunakan KPI ini untuk mengungkapkan kesalahan peramalan adalah memiliki batas bawah (0%) dan batas atas (200%) untuk mengatasi beberapa kelemahan MAPE. Rumusnya adalah:

Bagi yang masih mengikuti, bagan terlampir menghitung SMAPE untuk contoh berkelanjutan kami.

9. Weighted Mean Absolute Percentage Error (WMAPE)

Kesalahan persentase absolut rata-rata tertimbang adalah KPI lain yang digunakan untuk mengungkapkan kesalahan peramalan dan dirancang untuk menjadi versi MAPE yang lebih baik. WMAPE meningkatkan MAPE dengan menimbangnya menggunakan pengamatan aktual atau, dalam kasus tipikal peramalan penjualan, pembobotannya sesuai dengan volume penjualan aktual. Rumusnya adalah:

Bagan ini menghitung WMAPE untuk bulan Februari.

10. Mean Square Error (MSE)

Kesalahan kuadrat rata-rata mengevaluasi kinerja perkiraan dengan merata-ratakan kuadrat kesalahan perkiraan, yang menghapus semua istilah negatif. Ini memiliki efek memberi bobot lebih pada kesalahan yang lebih besar dalam data dan karena itu dapat terlalu menekankan faktor-faktor tersebut dalam tingkat kesalahan yang dihasilkannya. UMK bukan persentase, dan tidak ada tolok ukur untuk menilai hasil, tapi semakin kecil angkanya semakin akurat ramalannya. Rumusnya adalah:

Sekali lagi menggunakan angka dari contoh lari kami, grafik ini menghitung MSE untuk bulan Februari.

11. Root Mean Squared Error (RMSE)

Root mean squared error hanyalah akar kuadrat dari MSE. Sesungguhnya, itu didefinisikan sebagai akar kuadrat dari kesalahan kuadrat rata-rata. Ini membantu dalam menentukan tingkat keparahan kesalahan peramalan, memberi tahu perencana permintaan seberapa serius mereka mungkin perlu mengatasi kesalahan. Namun, sebagai KPI perlu juga dicatat bahwa seperti MAE, RMSE tidak diskalakan sesuai dengan permintaan aktual. Rumusnya adalah:

Dalam contoh berjalan, RMSE akan menjadi 5,25 (nilai MSE dihitung untuk No. 10), yaitu 2.29.

12. Konversi Penjualan Aktual vs. Asumsi Penjualan

Dengan KPI ini, perencana permintaan melacak hasil kegiatan pemasaran terhadap hasil yang diharapkan untuk menyesuaikan rencana produksi dan inventaris di masa depan. Merekam proyeksi penjualan awal dan kemudian membandingkannya dengan penjualan aktual juga dapat membantu meningkatkan aktivitas pemasaran dan merchandising. Idenya adalah untuk melacak tingkat konversi penjualan aktual dan membandingkannya dengan tingkat konversi penjualan yang ditetapkan dalam rencana pemasaran. Rumusnya adalah:

13. Tingkat Pengisian Pesanan

Tingkat pengisian pesanan sebagian besar digunakan sebagai KPI manajemen inventaris, tetapi memenuhi pesanan pelanggan dengan cepat dapat mempengaruhi permintaan jangka panjang dengan memuaskan pelanggan tersebut dan mengarah pada bisnis yang berulang dan promosi dari mulut ke mulut yang positif. Ini menunjukkan berapa banyak pesanan pelanggan yang dapat diisi bisnis secara langsung dari inventaris yang tersedia. Rumusnya adalah:

14. Tingkat Pesanan Sempurna (POR)

KPI POR mengukur berapa banyak pesanan yang dikirim tanpa insiden — yaitu, barang rusak, pesanan yang tidak akurat dan pengiriman yang terlambat, diantara yang lain. Tentu saja, setiap organisasi bertujuan untuk mencapai POR setinggi mungkin karena tidak hanya mencerminkan dengan baik aspek manufaktur dan logistik perusahaan, tetapi POR yang tinggi juga harus diterjemahkan ke dalam tingkat kepuasan pelanggan yang tinggi. Dengan kata lain, POR yang tinggi harus menjadi faktor permintaan yang meningkat atau stabil; tingkat POR yang buruk kemungkinan akan menyebabkan penurunan permintaan. Rumusnya adalah:

15. Kesalahan Perkiraan Lokasi Item Mingguan

Bisnis dengan banyak lokasi ritel atau gudang distribusi yang berbeda sering kali perlu merencanakan permintaan per item untuk periode waktu yang berbeda, seperti sebulan atau seminggu. Pendekatan yang paling populer untuk tujuan ini adalah dengan menerapkan MAPE (No. 7) untuk mengukur akurasi perkiraan untuk setiap item yang membutuhkan rencana permintaan dan menerapkannya setiap minggu di setiap lokasi. Dilihat dari waktu ke waktu, kesalahan perkiraan lokasi item mingguan memberikan informasi penting yang membandingkan hasil sistem point-of-sale dan data distribusi regional. Itu dapat memperbaiki kesalahan logistik, Misalnya, ketika penjualan melebihi perkiraan dan rak toko tetap kosong (atau sebaliknya, yang dapat menyebabkan overstocking). Jadi, mengurangi kesalahan lokasi dapat berkontribusi pada penghematan biaya yang penting.

16. Indikator Peringatan Dini untuk Variasi Permintaan

Idenya di sini adalah untuk perencana permintaan untuk memantau MAPE dan / atau perkiraan akurasi KPI mingguan di kategori produk atau bahkan tingkat item dan mengambil tindakan segera setiap kali penjualan aktual berbeda dari perkiraan sebesar 15% di kedua arah. Tujuannya adalah untuk memicu perubahan dalam inventaris dan rencana rantai pasokan yang lebih menyelaraskan aktual dengan permintaan di seluruh rantai pasokan bisnis.

17. Analisis Pareto Permintaan Pelanggan

Diciptakan oleh ekonom Italia Vilfredo Pareto pada tahun 1896, prinsip Pareto mengatakan bahwa 80% dari serangkaian hasil yang diberikan disebabkan oleh 20% faktor yang diketahui. Dalam hal permintaan pelanggan, ini berarti perilaku 20% pelanggan teratas mempengaruhi 80% penjualan. Karena itu, Analisis Pareto atas permintaan pelanggan adalah praktik memfokuskan satu atau lebih KPI perencanaan permintaan yang dijelaskan dalam artikel ini untuk menganalisis hanya perilaku 20% pelanggan teratas bisnis. Teorinya adalah bahwa mengidentifikasi dan menanggapi perubahan permintaan di antara 20% itu akan menghasilkan manfaat terbesar dalam keseluruhan penjualan dan profitabilitas.

18. Pemesanan Awal untuk Produk Baru

Jika suatu produk tersedia untuk praorder sebelum ketersediaan umum, memantau dengan cermat jumlah pemesanan di muka dan mencocokkannya dengan perkiraan yang diperkirakan dapat memberikan semacam peringatan dini. Ini dapat memberi tahu perencana permintaan apakah akan meningkatkan — atau menurunkan — proses produksi yang direncanakan. Itu dapat menghilangkan beberapa ketidakpastian dari peluncuran produk baru. Bisnis dapat memperkirakan volume produk dan penjualan dengan lebih akurat melalui perencanaan permintaan menggunakan KPI ini, sehingga menghindari kekurangan atau terlalu banyak persediaan.

19. Produk Penghapusan Fase

Ini seperti kebalikan dari peluncuran produk baru:akhir masa pakai produk. Pengaturan waktu yang akurat dari transisi produk dapat secara langsung mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan. Jadi permintaan produk yang sedang dihapus perlu dipantau secara ketat menggunakan MAPE atau FA mingguan atau bahkan harian, tergantung pada produk dan situasi. Ini membantu bisnis terus mencocokkan penawaran dengan permintaan, mempertahankan harga dan mencegah overstock.

20. Intelijen Pemasaran Aktivitas Pesaing

Dalam banyak kasus, Analisis persaingan dapat membantu perusahaan menentukan permintaan dengan lebih akurat. Meskipun banyak informasi yang diperlukan tidak tersedia untuk umum, tidak ada salahnya mencoba untuk menentukan tiga KPI penting berikut ini:

• Kinerja peluncuran produk baru pesaing (berdasarkan penjualan unit dan pendapatan).
• Stockout berkelanjutan pesaing (mengukur pengiriman dan keterlambatan pengiriman mereka).
• Masalah kualitas pesaing atau penarikan produk (berdasarkan ulasan pelanggan).

KPI tersebut adalah pengingat bahwa perencana permintaan juga perlu mengawasi lingkungan bisnis eksternal dan data terkait.

Akurasi Peramalan Kebutuhan Kapasitas Jangka Panjang

Perencana permintaan juga diminta untuk berkontribusi pada perencanaan kapasitas jangka panjang perusahaan untuk membantu memastikan akan ada sumber daya produksi yang cukup — seperti pabrik, orang dan peralatan — untuk memenuhi kebutuhan produksi bisnis selama bertahun-tahun yang akan datang. Perencanaan permintaan jangka panjang seperti itu sangat penting untuk penganggaran, perencanaan belanja modal, perencanaan kontrak dan sistem distribusi. Namun, ini pada dasarnya merupakan disiplin ilmu yang berbeda dari peramalan dan perencanaan permintaan sehari-hari, memperhitungkan evolusi jangka panjang dari berbagai lini produk dalam konteks ekonomi yang terus berubah.

Memvisualisasikan KPI Dengan Dasbor Perencanaan Permintaan

Tanpa presentasi visual yang efektif, akan sulit bagi kebanyakan orang untuk memahami semua KPI perencanaan permintaan ini. Tetapi ketika KPI perencanaan permintaan ditampilkan secara grafis di dasbor, informasi yang paling penting menjadi cepat dan mudah diakses. Dasbor dapat secara otomatis membandingkan KPI dalam tabel, grafik dan grafik lainnya, membuang proses manual sehingga perencana permintaan dapat fokus pada analisis data dan berkolaborasi dengan rekan-rekan mereka di departemen bisnis lain.

Memantau KPI di dasbor dapat membantu perusahaan dan perencana permintaan menilai kemajuan menuju tujuan mereka dan memberi tahu mereka apakah tindakan cepat atau perubahan yang lebih strategis diperlukan, semua dalam waktu nyata. Dasbor juga mempermudah penyampaian hasil ke berbagai departemen dan pemangku kepentingan yang tidak memiliki pengetahuan mendalam tentang metrik perencanaan permintaan.

Melacak KPI Perencanaan Permintaan Dengan Perangkat Lunak

KPI perencanaan permintaan memerlukan pengumpulan informasi dari seluruh bisnis, termasuk penjualan, pemasaran, inventaris, produksi dan logistik. Jadi kemampuan untuk menghubungkan dan mengoordinasikan data bisnis dalam satu sistem sangat penting untuk perencanaan permintaan yang akurat. Sebuah bisnis harus mampu mengumpulkan informasi tersebut untuk secara akurat merencanakan pembelian materialnya, menghitung persediaan, menjadwalkan karyawan dan membuat pusat kerja aktif dan berjalan untuk melakukan pengiriman tepat waktu. Penting juga bahwa entri data itu sendiri diotomatisasi untuk melacak KPI secara real time.

Untuk tujuan ini, alat perencanaan permintaan yang terkait dengan solusi perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) berbasis cloud adalah yang terbaik, seperti modul perencanaan permintaan NetSuite. Modul ini dapat menggabungkan data KPI perencanaan permintaan dan mengotomatisasi analisis statistik untuk membantu perencana permintaan menghitung tingkat produksi dan inventaris yang optimal lebih cepat dan lebih akurat daripada yang dapat dilakukan manusia melalui pena dan kertas atau spreadsheet. Semua informasi ini diikat kembali ke database pusat yang menyimpan informasi penting lainnya, data terkait dengan platform ERP NetSuite.

Perencanaan permintaan sangat penting untuk penjualan dan laba bisnis apa pun. Tapi itu memiliki konsekuensi untuk hampir setiap bagian dari perusahaan, dari pembelian ke rantai pasokan hingga pemasaran. Tiba-tiba, permintaan tak terduga dapat menghalangi pemasok, Misalnya, atau sistem pengiriman pajak yang berlebihan. Dan penurunan permintaan dapat membuat perusahaan kehabisan stok dan biaya inventaris yang tinggi. Jadi, tidak mengherankan bahwa perencanaan permintaan mencakup berbagai macam informasi dan memerlukan titik data yang terus diperbarui. Memantau KPI perencanaan permintaan yang tepat adalah proposisi yang membuat perbedaan untuk bisnis produk apa pun.

FAQ KPI Perencanaan Permintaan

Apa saja 5 indikator kinerja utama?

Ada banyak indikator kinerja utama yang memantau keberhasilan perencanaan permintaan. Untuk sebagian besar bisnis, lima KPI utama adalah:

• Akurasi perkiraan:Semakin akurat perkiraan Anda, semakin efisien Anda menjalankan bisnis — dan karenanya, semakin tinggi keuntungan Anda.
• Perkiraan vs. penjualan aktual:Indikasi kinerja aktual dibandingkan dengan apa yang diharapkan organisasi.
• Mean absolute error (MAE):Rata-rata tingkat akurasi peramalan.
• Bias:Kecenderungan kesalahan ramalan untuk tren secara konsisten dalam arah yang sama.
• Tingkat pesanan sempurna (POR):Ukuran berapa banyak pesanan yang dikirimkan perusahaan tanpa insiden.

Apa itu perencanaan KPI?

Perencanaan KPI mengacu pada keputusan yang dibuat berdasarkan metrik yang digunakan dalam KPI. Pilihan KPI tergantung pada tujuan bisnis, seperti meningkatkan penjualan atau mengurangi biaya produksi. Khas, Perencanaan KPI juga melibatkan berbagi metrik ini dengan seluruh organisasi.

Apa KPI untuk rantai pasokan?

Karena rantai pasokan mencakup semua langkah mulai dari membangun produk hingga menempatkannya di tangan pelanggan, tingkat pesanan sempurna (POR) — ukuran berapa banyak pesanan yang dikirimkan perusahaan ke pelanggan tanpa masalah — mungkin merupakan KPI rantai pasokan utama. KPI rantai pasokan penting lainnya termasuk pengiriman tepat waktu, rasio persediaan terhadap penjualan, tingkat penyimpanan persediaan dan kesalahan perkiraan lokasi item mingguan.

Apa itu KPI dalam pengadaan?

Pengadaan adalah proses pembelian perlengkapan yang dibutuhkan perusahaan untuk diproduksi atau dijual kembali sebagai bagian dari model bisnisnya. Beberapa contoh KPI pengadaan yang lebih penting termasuk tingkat kepatuhan, tingkat cacat pemasok, tingkat pembelian darurat dan waktu tunggu pemasok.

Bagaimana Anda mengukur akurasi perkiraan permintaan?

Akurasi perkiraan (FA) membandingkan penjualan yang diprediksi untuk suatu periode dengan penjualan aktual untuk periode yang sama. Persentase yang dihasilkan menunjukkan keakuratan ramalan. Rumus untuk menghitung FA adalah 1 – [Nilai absolut dari (Penjualan aktual untuk periode waktu – Perkiraan penjualan untuk periode waktu yang sama) / Penjualan aktual untuk periode waktu].

Apa yang dimaksud dengan perencanaan permintaan?

Perencanaan permintaan mengoptimalkan kemampuan bisnis untuk memenuhi permintaan pelanggan dengan cara yang seefisien mungkin. Ini melibatkan peramalan penjualan, manajemen rantai persediaan, manajemen produksi dan manajemen persediaan untuk menyeimbangkan pasokan dengan permintaan.

Apa perbedaan antara perencanaan penawaran dan perencanaan permintaan?

Keduanya terkait erat. Perencanaan permintaan melibatkan prediksi permintaan pelanggan untuk penawaran bisnis. Perencanaan pasokan melibatkan pengelolaan persediaan dan rantai pasokan untuk memenuhi permintaan yang diprediksi tersebut. Perencanaan penawaran dan permintaan bekerja bersama-sama.

Apa saja komponen kunci dari strategi perkiraan permintaan?

Peramalan permintaan adalah bagian dari proses perencanaan permintaan yang lebih besar dan membentuk dasar dari proses perencanaan untuk penjualan yang diantisipasi. Dengan demikian, komponen kunci dari strategi peramalan yang sukses dapat mencakup data dari beberapa departemen internal yang berbeda, termasuk data penjualan masa lalu dan informasi historis tentang biaya musiman terkait. Komponen apa yang disertakan akan tergantung pada tujuan perencanaan permintaan. Sasaran tersebut mungkin termasuk tidak hanya meningkatkan penjualan, tetapi juga meminimalkan persediaan berlebih atau gangguan rantai pasokan.