Forecasting: Schlüssel zu datengesteuerten Retail-Entscheidungen

Von der Vorhersage der Messwerte eines Patienten auf einer Intensivstation bis hin zur Prognose der Bewegung der Wirtschaftsrhythmen – Forecasting ermöglicht es die Zukunft mit einer gewissen Sicherheit vorherzusehen und dementsprechend zu planen.

Forecasting steht damit im Zentrum vieler moderner Geschäftsprozesse, und erlaubt eine gewisse Kontrolle über sonst oft chaotische und unsichere Resultate.

Forecasting ist die Wissenschaft der Vorhersage der Zukunft anhand von Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart. Es handelt sich um eine Technik, die auf statistischen und maschinellen Lernalgorithmen basiert, die Muster und Beziehungen aus den Daten lernen. Wie gut eine Vorhersage sein wird, hängt sowohl von der Qualität der Daten als auch von den verwendeten Algorithmen ab.

Forecasting: Das Rückgrat von Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen

Aber warum ist das besonders für den Einzelhandel und in der Herstellung so wichtig? Für diese Branchen ist die Vorhersage der Dreh- und Angelpunkt, der die komplexe Maschinerie von Angebot und Nachfrage zusammenhält. Es ist eine akribische Orchestrierung von Zahlen und Vorhersagen, bei der ein einziger Fehler zu kaskadenartigen Auswirkungen führen kann – von großen Lagerbeständen unverkaufter Waren bis hin zu leeren Regalen.

Für Einzelhändler und Hersteller von Verbrauchsgütern sind Prognosen nicht nur wichtig, sie leben davon. Sie diktieren ihre Strategien, beeinflussen ihre Entscheidungen und bestimmen letztendlich ihren Erfolg. Schließlich handelt es sich um ein Umfeld, in dem eine Verzögerung von einem Tag, ein falsch eingeschätzter Trend oder eine unvorhergesehene Nachfrage den Unterschied zwischen steigenden Gewinnen und schwindelerregenden Verlusten ausmachen kann.

Forecasting im Handel mit abgepackten Verbrauchsgütern ist keine isolierte Funktion, sondern ein gemeinschaftliches Unterfangen, an dem mehrere Interessengruppen beteiligt sind. Vom Beschaffungsteam, das den Bedarf an Rohstoffen ermittelt, bis hin zur Marketingabteilung, die Werbekampagnen plant – genaue Prognosen garantieren, dass die Bemühungen aller Abteilungen synchronisiert und strategisch aufeinander abgestimmt sind. Diese Abstimmung ist in einer Zeit, in der die Verbraucher personalisierte Erfahrungen und eine schnelle Auftragserfüllung erwarten, von entscheidender Bedeutung.

Bedarfsplanung: Genaue Prognosen und effektives Supply Chain Management

Die Bedarfsplanung – der Prozess der Vorhersage der zukünftigen Kundennachfrage – fußt auf einer genauen Vorhersage. Im Kern ist die Prognose der wichtigste Bestandteil der Bedarfsplanung. Sie dient als Vorhersagemechanismus, der in den breiteren Bedarfsplanungsprozess einfließt.

Durch das Forecasting können Bedarfsplaner die künftige Kundennachfrage antizipieren. Dieser Prozess ermöglicht es den Unternehmen, die Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen, aber auch ihre Lagerbestände zu optimieren, die Kosten zu senken und die Rentabilität zu steigern. Darüber hinaus trägt eine genaue Nachfrageprognose zur Nachhaltigkeit bei, da sie eine Überproduktion verhindert, wodurch Abfall vermieden und Ressourcen geschont werden.

Der Bedarfsplanungsprozess beginnt mit der Erfassung und Analyse historischer Daten, einschließlich historischer Verkäufe, Werbedaten, Veranstaltungsdaten und anderer relevanter Informationen, die die Nachfrage beeinflussen können.

Diese Daten werden dann in ausgeklügelte Prognosemodelle eingespeist, die häufig fortschrittliche statistische Methoden und maschinelles Lernen nutzen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Muster und Korrelationen in den Daten zu erkennen, um die künftige Nachfrage mit einem hohen Maß an Genauigkeit vorherzusagen. Die prognostizierte Nachfrage bildet dann die Grundlage für verschiedene strategische und betriebliche Entscheidungen, z. B. für die Produktionsplanung, die Bestandsverwaltung und die Beschaffungsplanung.

Herausforderungen für genaue Prognosen im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie

Genaue Prognosen im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie stellen besondere Herausforderungen dar, die sich aus der Dynamik des Verbraucherverhaltens und der Markttrends ergeben.

Eines der Haupthindernisse sind die sich ständig ändernden Verbraucherpräferenzen, die sich aufgrund verschiedener Faktoren wie neu aufkommender Trends, sozioökonomischer Veränderungen und globaler Ereignisse schnell ändern können. Diese Volatilität macht es Einzelhändlern und Konsumgüterherstellern schwer, die künftige Nachfrage präzise vorherzusagen, da Daten aus der Vergangenheit nicht immer ein zuverlässiger Indikator für künftige Muster sind. Mit fortschrittlichen Analyse- und KI-Techniken lassen sich diese Herausforderungen bewältigen.

Eine weitere große Herausforderung ist die Komplexität der Verwaltung einer großen Anzahl von Produkten, von denen jedes seinen eigenen Lebenszyklus und seine eigene Nachfragekurve hat. Einzelhändler und Konsumgüterhersteller haben oft mit Tausenden von Lagerhaltungseinheiten (SKUs) zu tun, und Prognosen für jedes einzelne Produkt erfordern ein tiefes Verständnis des jeweiligen Nachfragemusters. Die Saisonabhängigkeit macht die Sache noch komplexer, da die Nachfrage nach bestimmten Produkten zu bestimmten Zeiten des Jahres stark ansteigt. Dies erfordert einen sehr differenzierten Prognoseansatz, der ressourcenintensiv und schwer zu skalieren sein kann. Hochentwickelte KI-Algorithmen, die mit Hilfe von Grafikprozessoren (GPUs) große Datenmengen bewältigen können, lassen sich zur Überwindung dieser Herausforderung einsetzen.

Die steigende Erwartung an personalisierte Einkaufserlebnisse und eine schnelle Abwicklung hat die Anforderungen an eine genaue Vorhersage erhöht. Die Verbraucher erwarten heute, dass die Produkte verfügbar sind, wann und wo sie es wünschen, was zu einer stärker lokalisierten und kleinteiligen Vorhersage führt. Dies erfordert eine hochentwickelte und erstklassige Dateninfrastruktur, die in der Lage ist, große Datenmengen auf granularer Ebene zu verarbeiten und zu analysieren. Der Aufbau einer robusten und zuverlässigen internen Dateninfrastruktur, die maschinelles Lernen für Vorhersagen ermöglicht, erfordert viel technisches Know-how und kann mehrere Monate dauern.

Diese Herausforderungen werden durch externe Faktoren wie Unterbrechungen der Lieferkette, Änderungen im regulatorischen Umfeld und Wettbewerb noch verschärft. Die Notwendigkeit von Agilität und Flexibilität in den Prognoseprozessen ist von größter Bedeutung. Dies zu erreichen und gleichzeitig die Genauigkeit und Effizienz aufrechtzuerhalten, ist jedoch ein komplexes Unterfangen, das eine zentrale Herausforderung für den Einzelhandel und die Konsumgüterindustrie darstellt.