United VARs Catalogue

In vielen Fällen verlässt sich die Produktionsabteilung eines Unternehmens auf Verkaufsdaten, um ihren Produktionsplan für die kommende Periode zu planen. Allerdings stellt die Verwaltung von Verkaufsdaten im Geschäftskontext verschiedene praktische Herausforderungen dar.

Bei vielen Unternehmen besteht oft eine erhebliche Diskrepanz zwischen den prognostizierten Lieferungen für einen zukünftigen Zeitraum und der tatsächlichen Nachfrage. Solche Diskrepanzen können zu Ungleichgewichten bei den Lagerbeständen führen, was dazu führt, dass einige Produkte knapp sind, während andere stark auf Lager sind, was sich erheblich auf die Kundenzufriedenheit und die Rentabilität des Unternehmens auswirkt.

Rolling Forecast Solution bietet eine Reihe feiner Methoden, die dem Vertrieb helfen, Prognosedaten genau zu verwalten, um die Genauigkeit der Verkaufsprognose zu verbessern und eine genauere Grundlage für Lagerung und Einkauf zu schaffen.

Mit der Lösung ist es möglich, Vertriebsmitarbeiter zu ermutigen, Umsatzprognosen zeitnah und standardisiert mit sinnvollen Methoden zu sammeln und einzureichen. Darüber hinaus stellt dieses Tool dem Management statistische Analysemöglichkeiten zur Verfügung und bietet so eine Grundlage für die Verbesserung der Prognosegenauigkeit in der Zukunft.

• Verkürzung der Zeit für die Sammlung und Aggregation von Informationen, um eine einheitliche und standardisierte Verwaltung zu ermöglichen, was letztendlich die Effizienz verbessert.
• Standardisieren Sie das Ausfüllen der Daten gemäß der festgelegten einheitlichen Vorlage, führen Sie beim Hochladen eine vorläufige Datenüberprüfung durch und erkennen Sie offensichtlich falsche Informationen rechtzeitig und fordern Sie deren Korrektur an.
• Das Organisieren von Daten in Excel und das gleichzeitige Hochladen dieser Daten reduziert den Arbeitsaufwand bei großen Datenmengen, was die Benutzerfreundlichkeit und Verwaltung erheblich verbessert.
• Nachdem die Informationen jedes Monats/jeder Woche fortlaufend aufgezeichnet und aktualisiert wurden, können Originalinformationen für zukünftige Analysen bereitgestellt werden. Außerdem ist es einfach, die Umsatzprognose desselben Monats oder derselben Woche zu unterschiedlichen Zeiten zu verfolgen und die Gründe für Prognoseanpassungen zu analysieren .