Nachfrageprognose und -planung

Die Nachfrageprognose ist ein Prozess, bei dem anhand von historischen Daten und anderen Informationen Schätzungen über die künftige Kundennachfrage in einem bestimmten Zeitraum vorgenommen werden.

Eine ordnungsgemäße Nachfrageprognose liefert Unternehmen wertvolle Informationen über ihr Potenzial auf dem aktuellen Markt und auf anderen Märkten, so dass Manager fundierte Entscheidungen über die Preisgestaltung, Wachstumsstrategien und das Marktpotenzial treffen können.

Ohne Nachfrageprognosen riskieren Unternehmen, schlechte Entscheidungen über ihre Produkte und Zielmärkte zu treffen - und schlecht informierte Entscheidungen können weitreichende negative Auswirkungen haben auf Lagerhaltungskosten, Kundenzufriedenheit, Lieferkettenmanagement und Rentabilität.

Warum ist die Nachfrageprognose wichtig?

Es gibt eine Reihe von Gründen, warum die Bedarfsprognose ein wichtiger Prozess für Unternehmen ist:

  • Absatzprognosen helfen bei der Unternehmensplanung, der Budgetierung und der Festlegung von Zielen. Sobald Sie wissen, wie Ihr künftiger Absatz aussehen könnte, können Sie eine fundierte Beschaffungsstrategie entwickeln, um sicherzustellen, dass Ihr Angebot der Kundennachfrage entspricht.
  • Sie ermöglicht es Unternehmen, effektiver den Bestand zu optimieren, die Lagerumschlagshäufigkeit und reduzieren die Betriebskosten.
  • Er bietet einen Einblick in den bevorstehenden Cashflow, so dass Unternehmen die Bezahlung von Lieferanten und anderen Betriebskosten genauer planen und in das Wachstum des Unternehmens investieren können.
  • Mit Hilfe von Umsatzprognosen können Sie auch eventuelle Schwachstellen in der Verkaufspipeline im Voraus erkennen und beheben, um sicherzustellen, dass Ihre Unternehmensleistung während des gesamten Zeitraums stabil bleibt. Was die Bestandsverwaltung betrifft, so wissen die meisten E-Commerce-Unternehmen nur zu gut, dass ein zu geringer oder zu hoher Bestand dem Betrieb abträglich sein kann.
  • Die Nachfrage vorauszusehen bedeutet zu wissen, wann Personal und andere Ressourcen aufgestockt werden müssen, damit der Betrieb in Spitzenzeiten reibungslos läuft.

Arten der Nachfrageprognose

Qualitative Vorhersage

Qualitative Prognosetechniken werden eingesetzt, wenn nicht viele Daten zur Verfügung stehen, z. B. bei einem relativ neuen Unternehmen oder bei der Einführung eines Produkts auf dem Markt. In diesem Fall werden andere Informationen wie Expertenmeinungen, Marktforschung und vergleichende Analysen herangezogen, um quantitative Schätzungen der Nachfrage vorzunehmen.

Dieser Ansatz wird häufig in Bereichen wie der Technologie angewandt, in denen neue Produkte möglicherweise noch nie da waren und das Interesse der Kunden schwer im Voraus abzuschätzen ist.

Zeitreihenanalyse

Wenn für ein Produkt oder eine Produktlinie historische Daten zur Verfügung stehen und die Trends eindeutig sind, tendieren Unternehmen dazu, die Nachfrageprognose mit Hilfe der Zeitreihenanalyse zu erstellen. Eine Zeitreihenanalyse ist nützlich, um saisonale Nachfrageschwankungen, zyklische Muster und wichtige Verkaufstrends zu erkennen.

Der Ansatz der Zeitreihenanalyse wird am effektivsten von gut etablierten Unternehmen verwendet, die über Daten aus mehreren Jahren und relativ stabile Trendmuster verfügen.

Kausale Modelle

Das Kausalmodell ist das anspruchsvollste und komplexeste Prognoseinstrument für Unternehmen, da es spezifische Informationen über die Beziehungen zwischen Variablen verwendet, die die Nachfrage auf dem Markt beeinflussen, wie z. B. Wettbewerber, wirtschaftliche Kräfte und andere sozioökonomische Faktoren. Wie bei Zeitreihenanalysen sind historische Daten der Schlüssel zur Erstellung einer Kausalmodellprognose.

Ein Speiseeisunternehmen könnte beispielsweise eine kausale Modellprognose erstellen, indem es Faktoren wie seine historischen Verkaufsdaten, sein Marketingbudget, seine Werbemaßnahmen, neue Speiseeisläden in seinem Gebiet, die Preise seiner Konkurrenten, das Wetter, die Gesamtnachfrage nach Speiseeis in seinem Gebiet und sogar die lokale Arbeitslosenquote berücksichtigt.

IT Researches bietet Lösungen, die Ihnen helfen, das Kaufverhalten Ihrer Kunden besser zu verstehen und die globalen Lagerbestände zu optimieren, um der Kundennachfrage gerecht zu werden. Wir nutzen Daten zur Kundeneinsicht, Segmentierung und Kundenbindung und überlagern diese mit der prognostizierten Nachfrage und dem Lagerbedarf. Unsere Lösungen für die Bedarfsprognose lassen sich in die Bereiche Merchandising, Supply Chain, Inventar und Replenishment integrieren, damit Sie rechtzeitig die genauesten Echtzeitinformationen erhalten, um die strategischsten und profitabelsten Entscheidungen zu treffen.

 Sie können die folgenden Vorteile in weniger als 30 Tagen erreichen:

  • Deutliche Verbesserung der Zuverlässigkeit von Produktprognosen und Bedarfsplänen
  • Ermöglichung einer umfassenden Zusammenarbeit zwischen allen an der Bedarfsplanung beteiligten Abteilungen
  • Aufrechterhaltung der richtigen Lagerbestände nach Produkt, Kunde und Standort
  • Genaue Vorhersage der Einnahmen und Durchführung von Kosten-Nutzen-Analysen
  • Neue/unbewährte Marketingkampagnen verstärken
  • Analysieren Sie die Rentabilität nach Kanal, Produkt und Geografie
  • Minimieren Sie die Zeit bis zum Nutzen durch die Verwendung von vorgefertigten Geschäftsvorlagen

IT Researches Demand Forecasting-Lösungen liefern ein vollständiges, genaues Bild der prognostizierten Kundennachfrage sowie der Werbe- und Basisnachfrage. Die Lösungen verbessern die Bestandsproduktivität, was die Kapitalkosten minimiert, die Betriebskosten senkt und die Rentabilität steigert.

  • Vermittelt ein Verständnis für das Kaufverhalten von Omnichannel-Kunden
  • Prognostiziert die Kundennachfrage sowie die Werbe- und Basisnachfrage 
  • Ermöglicht globale Bestandsoptimierung 
  • Integration mit Systemen für Merchandising, Lieferkette, Bestand und Nachschub
  • Minimiert den Kapitalaufwand, reduziert die Betriebskosten und erhöht die Rentabilität

Die Geschichte wiederholt sich nicht immer

Traditionell stützt sich der Prozess der Nachfrageprognose stark auf die Analyse historischer Aufträge, wobei davon ausgegangen wird, dass sich historische Muster in der Zukunft wiederholen. Dieser Ansatz ist zwar nachvollziehbar, aber eher aus der Not heraus entstanden, da Kunden und Lieferanten nur selten Zugang zu Marktinformationen haben, die ihre Prognosen besser untermauern könnten. Infolgedessen arbeitet jeder Handelspartner mit unterschiedlichen Informationen, die ihm zur Verfügung stehen, was dazu führt, dass sie unterschiedliche Ansichten über die Prognose entwickeln.

Das Ergebnis? Überschüssige Bestände und das Risiko von Lieferengpässen sowohl für Lieferanten als auch für Kunden; Lieferanten, die nicht auf tatsächliche Nachfrageerhöhungen oder -einbrüche vorbereitet sind; und Lieferanten, die ein großes Risiko eingehen, die Kunden unzufrieden zu machen, indem sie die Erwartungen an die Lieferung nicht erfüllen.

 

Implementierung eines faktenbasierten Ansatzes zur Verbesserung der Vorhersagequalität

Mit IT Researches Demand Forecasting Solutions können Sie Preisprognosen erstellen und so analysieren, wie sich eine Preiserhöhung oder -senkung auf die künftige Nachfrage auswirkt. Die Lösung nutzt robuste Nachfragesegmentierungs- und Klassifizierungsfunktionen, die es Ihnen ermöglichen, individuelle Produkt- oder Dienstleistungsnachfragemuster zu identifizieren und historische Daten von den Auswirkungen von Werbeaktionen, Saisonalität oder Trends zu isolieren, um optimale Preise festzulegen.

Was sind die Vorteile?
  • Verbesserte Prognosegenauigkeit
  • Optimierter Bestand oder Kapazität
  • Fähigkeit, die Nachfrage durch optimierte Preisgestaltung zu beeinflussen
  • Gesteigerte Rentabilität

 

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