Back to E-commerce Dictionary

Vraagvoorspelling

E-commerce strategie1/5/2026Intermediate Level

Vraagvoorspelling is het proces van het voorspellen van toekomstige klantvraag naar producten of diensten. Het gebruikt historische gegevens, markttrends en economische indicatoren om verkoopvolumes te schatten.

What is Vraagvoorspelling? (Definition)

Vraagvoorspelling is een methode waarmee u inschat hoeveel klanten in de toekomst van u gaan kopen. U gebruikt hiervoor verkoopcijfers uit het verleden en kijkt naar huidige trends in de markt. Ook factoren zoals geplande marketingacties en de prijzen van concurrenten beïnvloeden deze voorspelling. Het doel is om precies genoeg voorraad te hebben voor de verwachte verkoop. Hierdoor maakt u betere keuzes voor uw inkoop en logistiek. Met WISEPIM houdt u de productinformatie die nodig is voor deze berekeningen overzichtelijk op één plek.

Why Vraagvoorspelling is Important for E-commerce

Goede vraagvoorspelling helpt u om precies de juiste hoeveelheid producten op voorraad te hebben. Hiermee voorkomt u dat u 'nee' moet verkopen aan klanten door lege schappen. Tegelijkertijd voorkomt u dat er te veel producten in uw magazijn blijven liggen. Dit bespaart u hoge opslagkosten en voorkomt dat voorraad veroudert. Zonder deze voorspellingen zit uw kapitaal vaak vast in onverkochte goederen. Een nauwkeurige planning maakt uw webshop efficiënter en verhoogt uw winstgevendheid.

Examples of Vraagvoorspelling

  • 1Een kledingwinkel voorspelt de verkoop van winterjassen door te kijken naar de cijfers van vorig jaar, het weerbericht en de laatste modetrends.
  • 2Een elektronicamerk schat de vraag naar een nieuwe smartphone in door pre-orders, acties van concurrenten en reacties op social media te analyseren.
  • 3Een online supermarkt berekent hoeveel voorraad er nodig is voor de kerstdagen op basis van eerdere verkooppieken.
  • 4Een drukkerij past de productie van T-shirts aan op basis van komende evenementen en geplande marketingacties.
  • 5Een webshop bepaalt de beste prijzen voor Black Friday door te kijken naar hoe de vraag in het verleden reageerde op kortingen.

How WISEPIM Helps

  • WISEPIM houdt alle productkenmerken en categorieën nauwkeurig bij. Dit zorgt ervoor dat voorspellingsmodellen werken met betrouwbare informatie.
  • WISEPIM verzamelt alle productinformatie op één plek, zoals beschrijvingen en afbeeldingen. Hierdoor kunnen systemen meer details gebruiken om een betere voorspelling te maken.
  • WISEPIM stuurt actuele productdata direct door naar uw forecasting tools. U hoeft gegevens niet meer handmatig voor te bereiden, waardoor u sneller resultaat ziet.
  • Een PIM helpt bij het beheren van data voor nieuwe producten, acties of artikelen die uit het assortiment gaan. Zo passen uw voorspellingen zich automatisch aan de levensfase van elk product aan.

Common Mistakes with Vraagvoorspelling

  • Alleen naar verkoopcijfers uit het verleden kijken. U mist dan belangrijke invloeden zoals acties van concurrenten of veranderingen in de markt.
  • Werken met data die niet klopt of incompleet is. Slechte gegevens zorgen altijd voor onbetrouwbare voorspellingen voor de toekomst.
  • Verschillende afdelingen niet bij het proces betrekken. Als verkoop, marketing en operations niet samenwerken, sluiten de plannen niet op elkaar aan.
  • Uw voorspellingsmodellen nooit aanpassen aan de actualiteit. De markt verandert constant, waardoor oude modellen snel verouderd en onnauwkeurig raken.
  • Te veel vertrouwen op handmatig werk. Handmatige analyses kosten veel tijd, zijn foutgevoelig en werken niet goed bij grote hoeveelheden data.

Tips for Vraagvoorspelling

  • Maak duidelijke afspraken over uw data. Goede datagovernance zorgt ervoor dat uw oude verkoopcijfers kloppen en bruikbaar blijven voor nieuwe voorspellingen.
  • Combineer harde cijfers met de kennis van experts. Gebruik statistische modellen, maar kijk ook naar wat er in de markt gebeurt voor een nauwkeurig beeld.
  • Gebruik scenario planning om u voor te bereiden op verschillende situaties. Denk aan een plotselinge run op producten door social media of een daling door de economie.
  • Controleer uw voorspellingen regelmatig. Vergelijk ze met de echte verkoopcijfers en pas uw methode aan als de resultaten afwijken.
  • Werk samen met verschillende teams. Betrek verkoop, marketing en logistiek bij het proces om kennis te delen en plannen op elkaar af te stemmen.

Trends Surrounding Vraagvoorspelling

  • AI en Machine Learning Integratie: Geavanceerde algoritmen analyseren grote datasets om complexe patronen te identificeren, de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren en zich aan te passen aan dynamische marktomstandigheden.
  • Real-time Forecasting: Gebruik maken van real-time datastromen (webverkeer, social media sentiment, huidige voorraadniveaus) voor onmiddellijke aanpassingen van vraagvoorspellingen.
  • Predictive Analytics voor Personalisatie: Benutten van vraaginzichten om productaanbevelingen en marketingaanbiedingen op maat te maken, wat de conversiepercentages verhoogt.
  • Supply Chain Resilience: Integratie van vraagvoorspellingen met supply chain planning om verstoringen te verminderen en voorraad te optimaliseren over meerdere knooppunten.
  • Duurzaamheidsgedreven Forecasting: Optimaliseren van voorraad om verspilling te verminderen en de milieu-impact van overproductie of overtollige voorraad te minimaliseren.

Tools for Vraagvoorspelling

  • WISEPIM: Integreert productinformatie met verkoopgegevens, wat betere attribuutgedreven vraaganalyse en voorraadplanning mogelijk maakt.
  • SAP Integrated Business Planning (IBP): Uitgebreide suite voor sales and operations planning, demand sensing en voorraadoptimalisatie.
  • Anaplan: Cloud-gebaseerd platform voor connected planning, inclusief vraagvoorspelling, supply planning en financiële modellering.
  • Blue Yonder (voorheen JDA Software): Biedt AI-gestuurde vraagvoorspelling en retail planning oplossingen.
  • Shopify/Magento: E-commerce platforms die integreren met diverse forecasting apps en analyse tools om verkoopgegevens te benutten.

Related Terms

inventory managementsupply chain managemente commerce analyticsstock availabilityproduct assortmentcategory managementsubstitute productsproduct retirement

Also Known As

VerkoopvoorspellingVraagplanningMarktvoorspelling