Demand Forecasting:
datenbasierte Nachfrageprognosen für Ihr Unternehmen
Gerade im Einzelhandel ist die Nachfrage sehr unbeständig, was häufig zu einem Ungleichgewicht von Angebot und Nachfrage führt. Wird die Nachfrage nicht richtig antizipiert, kann dies erschöpfte oder überflüssige Lagerbestände, Gewinneinbußen aufgrund entgangener Einnahmen, unnötige Kosten und unzufriedene Kunden zur Folge haben.
Um solche Risiken vermeiden und zukünftige Absatzchancen frühzeitig erkennen zu können, sind Nachfrageprognosen für die Unternehmensplanung unerlässlich. Dabei sollten Einzelhändler ihre Nachfrageprognosen datenbasiert optimieren und automatisieren.
Demand Forecasting
Unter Demand Forecasting versteht man im Allgemeinen die Schätzung der künftigen Kundennachfrage (bildlich gesprochen, wie viel Ware in bestimmten Zeiträumen in der Zukunft verkauft werden kann) durch die Analyse und Extrapolation historischer Daten. Man nutzt dabei Informationen wie die vergangenen Verkaufszahlen, saisonale Trends, Daten zu Facelifts und anderen relevanten Einflussfaktoren, um einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung der Nachfrage zu generieren.
Die wichtigsten Gründe, weshalb wir für einen nachhaltigen Unternehmenserfolg empfehlen, Nachfrageprognosen durch mathematische und statistische Methoden anzureichern und zu optimieren, sind:
Automatisierung
Automatisierung reduziert manuellen Aufwand. Zwar ist der initiale Aufwand zur Entwicklung einer automatisierten Lösung hoch, doch mittel- und langfristig gewinnt man durch automatisierte Prognosen oder die einfachere Berücksichtigung von mehreren Einflussfaktoren und Datenquellen viel Zeit. Diese Zeit können die Mitarbeiter dann in strategischere Arbeit investieren, bspw. sich auf die Maßnahmenableitung infolge der Prognosen konzentrieren.
präzise Entscheidungsgrundlage
Datengetriebene Nachfrageprognosen sind eine präzise Entscheidungsgrundlage für menschliche Entscheidungsprozesse: Sie liefern eine Basis für Planungen und Entscheidungen abseits vom Bauchgefühl, die Güte der Prognosen kann aufgezeigt werden, Ursache-Wirkungs-Beziehungen können analysiert werden, die Nachfrage kann sogar in ihre Bestandteile zerlegt werden und verschiedene Verkaufsszenarien können simuliert werden.
erhöhte Rentabilität & Kundenzufriedenheit:
Bessere Nachfrageprognosen senken die Kosten, erhöhen die Rentabilität und die Kundenzufriedenheit: Gute Prognosen ermöglichen, die Bestände an der zu erwarteten Nachfrage auszurichten. Zum einen kommt es dadurch zu weniger Fehlbeständen und verpassten Verkaufschancen. Zum anderen müssen auch weniger Rabatte gewährt werden, um Waren aus einem übervollen Lager abzuverkaufen.
Treiber für viele datengetriebene Use Cases
Schließlich ist Demand Forecasting der wichtigste Treiber für viele datengetriebene Use Cases. In der Tat haben viele erfolgreiche Unternehmen ihr Geschäftsmodell auf der Existenz von präzisen Nachfrageprognosen aufgebaut. Sie nutzen die Prognosen bspw. zur dynamischen Preisgestaltung, zur Planung von Verkaufsförderungsmaßnahmen oder zur Analyse, Planung und Simulation von Produktion, Beständen und Personal.
Vor allem im Handel sind für ein smartes Demand Forecasting einige Herausforderungen und Besonderheiten zu bewältigen. Beispielsweise liegen oft nur für wenige Jahre die vergangenen Verkaufszahlen vor, Produkte haben kurze Produktlebenszyklen, Produkte müssen zu Produktkategorien zusammengefasst und relevante exogene Einflussfaktoren identifiziert werden.
rpc kann Sie mit der Erfahrung in Data Analytics und digitaler Transformation auf der einen Seite und dem Handel auf der anderen Seite optimal unterstützen und Ihnen zeigen, wie Sie Demand Forecasting auch in Ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen!
