Jeg deler mine bedste tips til, hvordan jeg bruger Shopifys indbyggede analyseværktøjer til at optimere mit lager og sikre, at jeg altid har de rigtige produkter på hylderne.
Som e-handelsforhandler ved jeg, hvor afgørende det er at have styr på sit lager.
Det er en konstant balancegang.
For meget lager binder kapital og risikerer at blive forældet.
For lidt lager fører til udsolgte varer og tabte salg.
Jeg har lært, at nøglen til succes ligger i effektiv lagerprognose.
Og jeg vil vise dig, hvordan jeg bruger Shopifys egne rapporter til at mestre denne disciplin.
Shopify er ikke kun en platform til at sælge produkter; det er også en guldgrube af data.
Disse data, når de analyseres korrekt, kan give dig en utrolig indsigt i din forretning.
Jeg bruger dem aktivt til at forudsige fremtidig efterspørgsel.
Det hjælper mig med at træffe informerede beslutninger om, hvornår og hvor meget jeg skal genbestille.
Lad os dykke ned i de specifikke rapporter, jeg finder mest nyttige for lagerprognoser.
Min absolutte favorit er ‘Salg efter produkt’.
Denne rapport giver mig et klart overblik over, hvilke produkter der sælger bedst, og hvilke der sælger langsommere.
Jeg kigger på historiske salgsdata for hvert enkelt produkt.
Det giver mig en fornemmelse af den gennemsnitlige salgshastighed over tid.
Jeg bruger også ‘Salg efter måned’, ‘Salg efter uge’ og ‘Salg efter dag’.
Disse rapporter er uvurderlige for at identificere sæsonmæssige trends og udsving.
Jeg leder efter mønstre: Er der perioder på året, hvor visse produkter sælger markant mere?
Tænk på julehandlen, Black Friday eller sommerferien.
Disse perioder kræver ofte en større lagerbeholdning.
En anden rapport, jeg holder øje med, er ‘Salg efter trafikkanal’.
Selvom den ikke direkte handler om produkter, kan den give mig en indikation af, hvor efterspørgslen kommer fra.
En succesfuld marketingkampagne på en bestemt kanal kan pludselig tømme mit lager.
Jeg bruger denne indsigt til at forberede mig på potentielle salgsstigninger.
For at få adgang til disse rapporter er processen ret ligetil.
Jeg logger ind på min Shopify-administrator.
Derefter navigerer jeg til sektionen ‘Analyser’ i venstre menu.
Under ‘Analyser’ finder jeg menupunktet ‘Rapporter’.
Her kan jeg vælge mellem en lang række foruddefinerede rapporter.
Jeg tilpasser ofte datointervallet for at se på data fra de sidste 3, 6 eller 12 måneder.
Det giver mig et bredere perspektiv og hjælper med at udjævne kortsigtede udsving.
Når jeg har trukket dataene, handler det om at fortolke dem.
Jeg leder ikke kun efter de højeste tal, men efter mønstre og tendenser.
Hvilke produkter har en stabil salgshistorik?
Hvilke har pludselige spidsbelastninger?
Jeg beregner det gennemsnitlige daglige salg for mine nøgleprodukter.
Dette tal er fundamentet for mine genbestillingspunkter.
Jeg bruger en simpel formel til at beregne mit genbestillingspunkt.
Det er: (Gennemsnitligt dagligt salg × Leveringstid i dage) + Sikkerhedslager.
Sikkerhedslageret er min buffer.
Det beskytter mig mod uforudsete stigninger i efterspørgslen eller forsinkelser fra leverandøren.
Jeg justerer størrelsen på sikkerhedslageret baseret på produktets popularitet og leverandørens pålidelighed.
Lad os tage et praktisk eksempel.
Forestil dig, at et produkt i gennemsnit sælger 10 enheder om dagen.
Min leverandør har en leveringstid på 14 dage.
Jeg har besluttet, at mit sikkerhedslager skal være 50 enheder.
Mit genbestillingspunkt vil så være: (10 enheder/dag × 14 dage) + 50 enheder = 140 + 50 = 190 enheder.
Det betyder, at når mit lager af dette produkt falder til 190 enheder, er det tid til at placere en ny ordre.
Udover de grundlæggende salgsrapporter bruger jeg også ‘Produktanalyse’.
Denne rapport giver mig indsigt i produktets livscyklus.
Jeg kan se, hvilke produkter der er nye, hvilke der er etablerede, og hvilke der måske er ved at udgå.
Dette påvirker mine prognoser, da jeg ikke ønsker at bestille for meget af et produkt, der er på vej ud.
Jeg tager også eksterne faktorer i betragtning.
Markedstrends, konkurrenters aktiviteter og generelle økonomiske forhold kan alle påvirke efterspørgslen.
Jeg undgår nogle almindelige faldgruber.
Jeg ser aldrig kun på kortsigtede data; et bredere perspektiv er altid bedre.
Jeg ignorerer aldrig sæsonudsving; de er afgørende for præcise prognoser.
Og jeg glemmer ikke at justere mine prognoser for planlagte kampagner eller salgsfremstød.
Min arbejdsgang involverer at gennemgå disse rapporter ugentligt eller månedligt.
Jeg opdaterer mine genbestillingspunkter løbende.
Og jeg kommunikerer proaktivt med mine leverandører.
Dette sikrer en jævn forsyningskæde og minimerer risikoen for udsolgte varer.
Lagerprognoser er en løbende proces, ikke en engangsopgave.
Men med Shopifys indbyggede rapporter har jeg fundet det meget nemmere at holde styr på mit lager.
Det har sparet mig for mange penge og frustrationer.
Jeg håber, at denne guide kan hjælpe dig med at optimere dit eget lager.
Hvad synes du om denne artikel?
