Ai, uitverkocht ...

“Twee kopen, een gratis, zegt de reclamefolder van je supermarkt. Dat treft! Je favoriete wijn is in de aanbieding en de actie start morgen. De volgende dag ga je er tijdens je middagpauze snel even langs, maar tot je grote teleurstelling zijn de rekken al leeg. Tja, voorraad verkeerd ingeschat. Dat is vast herkenbaar”, glimlacht Shari De Baets. Ze is doctoral research associate en promoveerde onlangs op onderzoek dat dergelijke situaties zou kunnen helpen voorkomen.

“Hoe worden verkoopcijfers, en dus benodigde voorraden, voorspeld bij promoties? Meestal wordt een (eenvoudig) statistisch model gebruikt en stelt een expert-voorspeller de resultaten van het model naar eigen inzicht bij”, vertelt ze. “De vraag is: hoe maak je de meest nauwkeurige voorspelling? Met behulp van een model, of doen experts er goed aan een en ander te finetunen?”

De oprichting van het Vlerick Forecasting Research Centre viel samen met de start van Shari’s doctoraatsstudie. Het Centre onderzoekt onder meer de impact van menselijke besluitvorming – human judgement – op voorspellingen in het algemeen, niet enkel in uitzonderlijke situaties, zoals promoties.

Beste van twee werelden

Voor het eerste deel van haar onderzoek werkte Shari op gegevens van een bedrijf dat tijdschriften verdeelt. Dat gebruikte een statistisch model dat vrij goed de normale oplages van elk van de magazines kon voorspellen. Maar bij promotionele acties, een gratis muziek-cd bij de aankoop van een bepaald tijdschrift, bijvoorbeeld, was het minder accuraat en moest een van de experts-voorspellers de raming aanpassen. Uit de analyse van de gegevens bleek echter dat de voorspellingen van het model ook werden aangepast als dat niet hoefde.

“Dat bevestigde wat de academische literatuur beschrijft. Mensen voelen zich verplicht om toch maar íets te veranderen, anders lijkt het alsof de computer hun job heeft overgenomen. Het is dus zaak om die onnodige aanpassingen te voorkomen. Nu volstaat het niet om te zeggen dat het niet mag, of om het technisch onmogelijk te maken – mensen zijn creatief in het omzeilen van regels. Daarom hebben we een nieuw statistisch model ontwikkeld dat in meer of mindere mate rekening houdt met de bijsturing van de expert-voorspeller, afhankelijk van de nauwkeurigheid van de aanpassingen in het verleden. Het voordeel van dat nieuwe model is dat het ruimte laat voor menselijke interventie, maar tegelijkertijd de nauwkeurigheid van de voorspelling verbetert.”

Beter één dan geen

In een tweede luik van Shari’s onderzoek werd, aan de hand van een experimentele studie, nagegaan of en hoe ramingen gemaakt door een statistisch model de prognoses van experts-voorspellers beïnvloeden. De deelnemers aan het experiment kregen een grafiek met de verkoopgeschiedenis van een bepaald product, promotionele acties en hun effect op de verkoopcijfers. Vervolgens werd hen gevraagd om de omzet te voorspellen in normale omstandigheden en bij een promotie. Hiervoor werden ze verdeeld in vier groepen:

  • Groep 1 werkte zonder statistisch model.
  • Groep 2 gebruikte een eenvoudig model dat op basis van een reeks gegevens uit het verleden een voorspelling maakte, zonder te ‘weten’ welke gegevens samenhangen met een promotionele actie.
  • Groep 3 gebruikte een model dat een onderscheid kon maken tussen gewone verkoopcijfers en promotionele acties, maar dat enkel de normale verkoop nauwkeurig inschatte. Een formule voor de verkoop bij promoties ontbrak.
  • Groep 4 kreeg een vrij geavanceerd model dat niet alleen een onderscheid maakte tussen promotionele en normale verkoopperiodes, maar dat ook aan de hand van speciale formules zowel de normale omzet als de verkoop bij een promotie nauwkeurig voorspelde. “Omdat we werkten in een experimentele setting konden we vooraf bepalen wat de omzet zou zijn en de formules zó opstellen dat de prognose perfect klopte”, legt Shari uit.

“We hadden verwacht dat groep 1 de minst nauwkeurige en groep 4 de meest nauwkeurige voorspelling zou maken, en dat groep 3 het beter zou doen dan groep 2, maar dat laatste bleek niet helemaal het geval. Er was namelijk geen verschil tussen de resultaten met het basismodel (groep 2) en die met het model dat wel de gewone verkoopcijfers, maar niet de promoties accuraat kon voorspellen (groep 3). Wat blijkt dus: zelfs het eenvoudigste model is nog altijd beter dan menselijke inschatting alleen.”

Weg met de experts?

Zou je de resultaten niet kunnen opvatten als een pleidooi om statistische modellen in plaats van human judgement te gebruiken? “Vergis je niet. We willen niet gezegd hebben dat je menselijke input moet laten vallen, integendeel. Vooral bij promoties heeft de expert-voorspeller een grote toegevoegde waarde. Om een nauwkeurige voorspelling te kunnen maken hebben statistische modellen voldoende meetpunten – gegevens uit het verleden – nodig. Maar promotionele acties zijn eerder uitzondering dan regel, en vooral: de ene promotie is de andere niet. Een expert die zijn markt en doelpubliek kent kan beter inschatten hoe populair die muziek-cd, dat extra magazine of die voucher zullen zijn. Dus mens of model? Gebruik beide op de juiste manier”, besluit Shari.

Samengevat

Wat kunnen organisaties die beter willen voorspellen onthouden van haar onderzoek?

 

1. Wees niet bang om statistische modellen, hoe eenvoudig ook, te gebruiken.
Er zijn tegenwoordig goede programma’s op de markt die je het leven gemakkelijker kunnen maken. En ze komen de nauwkeurigheid van je voorspellingen alleen maar ten goede.

2. Zorg voor een goede opleiding van je experts-voorspellers.
Leer ze werken met statistische modellen, maar bied ze ook inzicht in de typische fouten die worden gemaakt als de uitkomst van modellen wordt aangepast, zodat ze weten wanneer ze beter gewoon op het model kunnen vertrouwen.

3. Onderschat de toegevoegde waarde van een expert-voorspeller niet.
Zeker bij de lancering van nieuwe producten of acties, als er nog niet veel gegevens beschikbaar zijn, kunnen experts een en ander beter inschatten.

Bron: ‘Allowing for promotion effects in forecasting: Effects of judgment and formal forecasts.’ door Shari De Baets. Doctoraat in de Toegepaste Economische Wetenschappen aan de UGent in 2017. Promotoren: professor Dirk Buyens (UGent en Vlerick Business School) en professor Karlien Vanderheyden (Vlerick Business School).

Accreditaties
& rankings

Equis Association of MBAs AACSB Financial Times