Van onderbuikgevoel naar predictive analytics

Hoeveel voorraad is minimaal nodig om aan de verkoopkansen te kunnen voldoen? Zijn er kortingsacties vereist om aan het eind van het jaar het sales budget te behalen? Om deze belangrijke vraagstukken te kunnen beantwoorden stellen organisaties periodiek een forecast op. Tot op de dag van vandaag wordt deze forecast in de meeste organisaties bepaald door mensen. Het is vaak een langdurig proces waarbij er wordt gekeken naar historische trends en toekomstige beïnvloeders. Bovenal is zo’n forecast gebaseerd op intuïtie; het ‘onderbuikgevoel’.

Wil jij binnen jouw organisatie dit ‘onderbuikgevoel’ vervangen door een technologie die door middel van machine learning relevante voorspellende inzichten geeft en hiermee een betrouwbaar uitgangspunt voor de forecast maakt? Dan zit je bij SAP Analytics Cloud aan het juiste adres. In deze blog sta ik uitgebreid stil bij hoe SAP Analytics Cloud jouw organisatie helpt bij de identificatie van de belangrijkste drivers en hoe je deze kunt inzetten in het forecast proces.

De identificatie van drivers

Wat is de invloed van een bepaalde locatie op de verkopen van een vestiging? Wat voor impact heeft de temperatuur op het aantal verkochte producten? Inzicht krijgen in de drivers van de business is van belang om een betrouwbare forecast te bepalen. Wat is de toegevoegde waarde van SAP Analytics Cloud bij de identificatie van drivers?

Als uw enterprise data (eventueel verrijkt met externe data) ontsloten is op SAP Analytics Cloud verschaft de ‘Smart Discovery’ functie inzicht in de drivers van jouw organisatie. Naarmate de tijd vordert kan zowel de markt als jouw organisatie veranderen waardoor de drivers kunnen variëren. Op ieder gewenst moment kan de set aan drivers getoetst (en eventueel aangepast) worden aan de op dat moment beschikbare data.

Afbeelding 1. Drivers: de huidige situatie vs. SAP Analytics Cloud

Door middel van een simulatie op basis van de drivers wordt de relatieve impact van een verandering in een (of meerdere) driver(s) inzichtelijk gemaakt. In afbeelding 2 is zo’n simulatie te zien. Door middel van een grafiek wordt per driver de bijdrage getoond aan, in dit voorbeeld, het Sales Volume. Het aantal ‘Open Orders’ heeft in dit voorbeeld een positieve invloed op het Sales Volume (zie links onder). In het rechterdeel kunnen de waarden van de verschillende drivers worden aangepast. Na iedere verandering wordt het verwachte Sales Volume (in dit voorbeeld) geupdated.

Afbeelding 2. Simulatie op basis van drivers

Driver-based Forecast

Nadat de drivers van de organisatie in kaart zijn gebracht is de manager weer aan zet. Per driver kunnen meerdere scenario’s gekozen worden. Op basis van de geselecteerde scenario’s genereert SAP Analytics Cloud een forecast. Op deze manier kan de invloed van de verschillende scenario’s op bijvoorbeeld het aantal verkopen in kaart worden gebracht. Wat is de toegevoegde waarde van SAP Analytics Cloud bij het doorrekenen van scenario’s?

Het voorbeeld in afbeelding 4 toont middels de doorgetrokken lijn de gerealiseerde sales. Aan de linkerkant staan drie scenario’s op basis waarvan de forecast bepaald kan worden. In het voorbeeld is Scenario A (15% groei in de huizen verkoop ten opzichte van de basis periode) geselecteerd. Na het selecteren van een scenario bepaalt SAP Analytics Cloud, op basis van statischtische modellen, de forecast. De gegenereerde forecast wordt samen met een zogenaamd betrouwbaarheidsinterval getoond. De voorspelde waarde is de stippellijn en het gekleurde gebied aan de boven- en onderkant laat de grenzen zien waarin de sales met 95% zekerheid valt (is berekend op basis van een ‘normale verdeling’).

 

Afbeelding 3. Scenario’s: de huidige situatie vs. SAP Analytics Cloud

De kwaliteit van de forecast kan visueel op twee manieren worden gecontroleerd:

  • Past period forecast: SAP Analytics Cloud heeft de optie om het forecast model ook de historische waarden te laten ‘voorspellen’. Op deze manier kunnen de voorspelde waarden vergeleken worden met de realisatie om een gevoel te krijgen bij de kwaliteit van het forecast model. In het voorbeeld hieronder is te zien dat de forecast (de stippellijn), op enkele uitschieters na, de trend van de realisatie (de doorgetrokken lijn) nauwkeurig volgt.
  • Betrouwbaarheidsinterval: voor de grootte van het gekleurde gebied geldt; hoe kleiner het betrouwbaarheidsinterval is, des te nauwkeuriger is de forecast. Vanzelfsprekend wordt het gekleurde gebied groter in periodes die verder in de toekomst liggen.

 

Afbeelding 4. Predictive forecast op basis van scenario’s

Meer dan alleen predictive analytics

SAP Analytics Cloud bevat meer dan alleen predictive analytics. SAP Analytics Cloud is een innovatief, intuïtief en mooi vormgegeven platform voor BI, Planning en Predictive Analytics. In onze blog van mei 2017 worden een aantal overige aspecten van SAP Analytics Cloud aan de hand van voorbeelden toegelicht.

Ben je geinteresseerd geraakt in SAP Analytics Cloud, wi je meer zien van de tool of wilt je zelf ervaren hoe het werkt? Schrijf jezelf dan in voor de hands-on workshop op 26 april 2018. Tijdens deze workshop laten onze specialisten jou op een interactieve manier kennismaken met SAP Analytics Cloud.

 

Contact

Wilt u meer informatie? Neem vrijblijvend contact op.

Contact