Bedeutung der Nachfrageprognose im Einzelhandel
Der Einzelhandelssektor ist vielfältig und dynamisch, die Branche scheint jedes Jahr weiter zu wachsen, unabhängig von Konjunkturzyklen oder Kapitalkosten. Der Lagerbestand ist die größte Investition eines Einzelhändlers. Die Wettbewerber übertreffen sich gegenseitig, wenn es um den Zugang zu neuen Möglichkeiten und den Einsatz von Technologien zur Optimierung von Beständen und Lagern geht. Einzelhändler bestellen ihren Bestand in der Regel Monate vor dem Verkaufsstart eines Produkts. Die Kosten für die Lagerhaltung gehen weit über die Zahlungen an die Lieferanten hinaus. Auch der Betrieb von Vertriebszentren ist mit Kosten verbunden.
Sobald der Bestand eintrifft, entstehen für das Produkt Buchhaltungskosten sowie Kosten, die mit dem Durchlauf und den Verrechnungspreisen zusammenhängen. Außerdem binden die Bestände den Cashflow und verbrauchen Lagerplatz für andere mögliche Waren, was die Kosten in die Höhe treibt. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Best Practices und tatsächlich funktionierende Lösungen zu implementieren, die den Bestand optimieren und mit einer präzisen Nachfrageprognose für den Einzelhandel Geld sparen.
Im digitalen Zeitalter zu berücksichtigende Beschränkungen bei der Nachfrageprognose
Herkömmliche Einzelhandelsvorhersagen haben es schwer, mit einem derart dynamischen Einzelhandelsmarkt fertig zu werden. In der Vergangenheit konnten Einzelhändler SKU-Prognosen für die wichtigsten Waren reservieren und den Rest des Sortiments mit Prognosen auf Kategorie- oder Unterkategorieebene abdecken. Diese Strategie ist in unserem dynamischen Einzelhandelsumfeld nicht mehr anwendbar. Um die Bestandsinvestitionen zu optimieren, benötigt der Einkäufer genauere Kenntnisse über den Bedarf der einzelnen Produkte. Die Nachfrage unterscheidet sich je nach Standort im Geschäft, Jahreszeit und anderen Artikeln. Hinzu kommt die wachsende Notwendigkeit, sich mit den Realitäten des Multichannel-Einzelhandels auseinanderzusetzen.
Eine genaue Prognose könnte die meisten dieser Probleme lösen und enorme Kosten einsparen. Obwohl die Bedeutung genauer Prognosen unbestreitbar ist, nehmen die meisten Unternehmen sogar 20-40 % Fehlkalkulationen in Kauf, was eine enorme Fehlerquote im Zusammenhang mit der Nachfrageprognose darstellt.
Im folgenden Artikel erfahren Sie die Gründe für solche Umstände, und wir bieten Ihnen eine Lösung an, die direkt zu spürbaren Einsparungen für Unternehmen in jedem vertikalen Sektor beiträgt.
Für die Nachfrageprognose sind fertige Lösungen verfügbar
Es gibt viele Möglichkeiten, die Bedarfsprognose zu implementieren, abhängig von verschiedenen Faktoren, wie z. B. dem Geschäftsbereich oder der Unternehmensgröße. Wenn in einem Unternehmen bereits ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) implementiert ist, ist die Wahrscheinlichkeit ziemlich groß, dass die Prognose direkt in diesem System erfolgt. Natürlich können nicht alle Nachfragetypen dort berücksichtigt werden, da es an spezifischen Daten mangelt (wenn ich z. B. den Energieverbrauch in meinem Lager vorhersagen möchte, werde ich im ERP-System höchstwahrscheinlich nicht die richtigen Informationen dazu finden). Die typischen Herausforderungen im Zusammenhang mit Prognosen für das Lieferkettenmanagement sind jedoch nach wie vor angemessen.
Große Anbieter wie SAP, Oracle ERP und Infor haben ihre Lösungen bereits um eine Reihe vorkonfigurierter Funktionen erweitert, die es den Anwendern ermöglichen, die Nachfrage mühelos zu prognostizieren – in der Regel ohne umfassende IT-Kenntnisse oder Fähigkeiten in der Datenanalyse. Allerdings handelt es sich bei diesen Systemen nicht um ausgereifte analytische Plattformen. Folglich müssen wir mit den unvermeidlichen Einschränkungen rechnen, die damit einhergehen. Das bedeutet, dass wir bei der Verwendung eines ERP-basierten Prognosemechanismus nur minimale Kontrolle über die mathematischen Operationen haben und nicht in die Verbesserung der erzielten Ergebnisse eingreifen können. Es ist unwahrscheinlich, dass wir etwas Ausgefalleneres als klassische statistische Methoden wie ARIMA oder lineare Regression finden werden, was aber keineswegs bedeutet, dass diese Arten von Modellen für Zeitreihenprognosen schlecht sind.
Moderne Methodik der Nachfrageprognose
Tatsächlich können herkömmliche Prognosetechniken den heutigen Anforderungen des Einzelhandels an die Nachfragevorhersage nicht mehr gerecht werden. Mit fortschrittlichen Analysesystemen, die moderne Techniken wie künstliche Intelligenz (KI) nutzen können, können alle Variablen, die den Verkauf beeinflussen, berücksichtigt werden. TT PSC verwendet proprietäre Algorithmen, um die Historie und den Wert von Einzelhandelsdaten zu bewerten. Das Verständnis der tatsächlichen historischen Nachfrage kann Einzelhändlern dabei helfen, Bereiche mit niedrigen Lagerbeständen, aber auch mit Überbeständen zu identifizieren.
Wir sprechen hier von konkreten Möglichkeiten, Wettbewerbsvorteile zu erzielen, indem wir Fehlbestände minimieren und Überbestände abbauen und so den Umsatz steigern und Verluste verringern. Modelle des maschinellen Lernens sind in der Lage, die neue Realität innerhalb von zwei Wochen zu „lernen“, d. h. automatisch auf Veränderungen zu reagieren. Eingehende statistische Analysen, unterstützt durch Expertenwissen, geben dem Unternehmen neue Einblicke in die aktuelle Marktsituation.
Traditionelle Einzelhändler haben die Basisprognose anhand von Zeitreihenmodellen entwickelt und historische Zahlen als Grundlage für die Vorhersage der künftigen Nachfrage verwendet. Diese Prognose wurde oft durch eine kausale Simulation oder durch manuelle Eingaben angepasst. Die heutigen Unternehmen haben diese alten Methoden der Nachfrageprognose jedoch durch Technologien des maschinellen Lernens ersetzt. Sie können sich die riesigen Mengen an historischen Daten und die exponentiell steigende Rechenleistung zunutze machen, was einfach zu etwas besseren Ergebnissen führt, insbesondere in dynamischen Umgebungen.
Kleine Verbesserungen, große Einsparungen
Im Zeitalter der digitalen Transformation stehen Einzelhändler vor der Herausforderung, immer komplexere Lieferketten und ein sich schnell veränderndes Kundenverhalten zu managen. Nachfrageprognosen sind in den letzten Jahren für den Erfolg des Einzelhandels entscheidend geworden. Hochwertige Einzelhändler können sich nicht mehr auf veraltete Prognosemethoden für die Nachfrageprognose verlassen. Der Einzelhandel benötigt eine detaillierte Nachfrageprognose zu jedem Zeitpunkt, an dem GMROI verfügbar ist, das ist wichtig für den Erfolg der Einzelhändler. Um diese messbaren Absatzprognosen zu erreichen, ist der Einsatz einer Analyseplattform für Nachfrageprognosen erforderlich, die für die dynamische digitale Welt des Einzelhandels konzipiert ist.
Wie wird die Vorhersagegenauigkeit in großen Einzelhandelsgeschäften erhöht?
Das fehlende Bewusstsein der meisten Einzelhandelsgeschäfte, dass bestehende Prognosen auf der Basis von ERP-Systemen verbessert werden können, führt jedoch häufig zu dem Irrglauben, dass Unternehmen kalkulierte Prognosen als selbstverständlich hinnehmen müssen. Dabei können schon ein paar Prozent Verfeinerung zu erheblichen Budgeteinsparungen führen. Allein die Berechnung, wie viel Lagerfläche eingespart werden kann, wenn der Handel die Nachfrage nach seinen Produkten genau vorhersagen kann, oder wie die Gewinnspanne optimiert werden kann, wenn die Planer ein präzises Werkzeug zur Simulation der kommenden Umsätze zur Verfügung haben, führt zu einer noch effizienteren Planung der Lieferkette. Es gibt tatsächlich viele Geschäftsbereiche, in denen eine korrekte Vorausschau zusätzliche Mittel generieren und den Cashflow eines jeden Unternehmens verbessern kann. Außerdem ist es eine relativ einfache Aufgabe, den ROI zu berechnen, wenn sich ein Unternehmen für eine Investition entscheidet.
Ein neuer Ansatz für die Prognose der Einzelhandelsnachfrage
Die wichtigste Frage zu Beginn der Reise mit KI-gestützter Bedarfsprognose lautet: Wie erreicht man diese paar Prozent Verbesserung der Prognosegenauigkeit?
Ein wichtiger Schritt für Unternehmen ist es, zu Beginn zu akzeptieren und bereit zu sein, aus ihrer Komfortzone herauszutreten. Bislang waren die grundlegenden Tools, die sie kennen und täglich für die Prognose ihrer Abläufe nutzen, der sichere Hafen. Der nächste Schritt ist die Entscheidung, eine vollständig dedizierte, maßgeschneiderte Analyseplattform zu implementieren, unserer Meinung nach vorzugsweise in einer Cloud-Umgebung. Es gibt viele Möglichkeiten, wenn es um spezifische Technologien geht (z. B. Databricks oder SAS), aber die Schlussfolgerung ist, dass die heutigen Cloud-Anbieter (AWS, Azure oder GCP) nicht nur Zugang zu unbegrenzten und skalierbaren Datenspeicheroptionen bieten, sondern auch eine Reihe von Tools und Funktionen zur Vereinfachung und Anreicherung der Datenverarbeitung einführen.
Dieser erste Schritt öffnet die Tür zu unbegrenzten Möglichkeiten der Datenanalyse, und Unternehmen, die sich dafür entscheiden, sind nicht mehr auf bestimmte vordefinierte Modelltypen, Techniken oder spezifische Mathematik beschränkt. Darüber hinaus, und das ist ebenso wichtig, können die Eingaben für Vorhersagemodelle aus jeder potenziellen Datenquelle stammen (ERP, CRM, HR, externe Faktoren, Stimmung, Wetter – andere nachfragerelevante Indikatoren), was dank der vielfältigen Integrationsmechanismen, die in KI-basierten Lösungen verfügbar sind, nicht schwer zu erreichen ist.
Maximierung der Bestandsdatenverarbeitung
Ein wichtiger Aspekt einer genauen Nachfrageprognose ist die Verwendung relevanter und wertvoller Daten. Reine Rohdaten, auch wenn sie aus mehreren Quellen stammen, sind oft nicht die beste Quelle für die Erstellung der genauesten Prognosemodelle. Ein gemeinsamer Schritt, der über die Auswahl der benötigten Schlüsseldaten hinausgeht, ist die Extraktion der wichtigsten Merkmale aus den Daten mit Hilfe von Fachleuten (Features Engineering). Die Erfahrung der Spezialisten, die die Daten für die weitere Verarbeitung vorbereiten, ist für die endgültige Qualität der Prognosen von großer Bedeutung. Selbst eine erstklassige Prognosetechnik kann zu schlechten Ergebnissen führen, wenn sie nicht mit qualitativ hochwertigen, vernünftigen Informationen gespeist wird.
Genaue Bedarfsprognosen durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Prognosemodellen besteht darin, die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) zu nutzen, indem nicht-triviale Modelle auf der Grundlage des maschinellen Lernens (ML) implementiert werden. Der Einsatz von Techniken wie künstlichen neuronalen Netzen bei der Vorhersage bietet die Möglichkeit für eine breite Palette von Experimenten, die von Datenwissenschaftlern durchgeführt werden können, um die genaueste Art von Modell für ein bestimmtes Nachfragevorhersageproblem zu erstellen. In der Denkweise des Einzelhandelsmarktes werden KI und maschinelles Lernen bei der Nachfrageprognose immer wichtiger. Diese neuen Lösungen bieten unglaubliche Möglichkeiten und helfen Einzelhändlern bei der Vorhersage der zukünftigen Nachfrage durch die Analyse vergangener Trends, aktueller Marktbedingungen und des Wettbewerbsverhaltens.
Einzelhändler müssen die Nachfrage nach ihren Produkten vorhersagen, um Geld zu sparen und ihren Bestand zu optimieren.
Heutzutage wenden sich viele Unternehmen der datengesteuerten Einzelhandelsoptimierung zu, um ihre Effizienz und Rentabilität zu steigern. Die Cloud-basierte Plattform, die Aufnahme von Informationen aus verschiedenen Quellen, die ordnungsgemäße Aufbereitung von Daten und die Verwendung von maschinellem Lernen für prädiktive Modellierung können Unternehmen sicherlich in die Lage versetzen, bestehende Nachfrageprognosen zu verbessern und dadurch Einsparungen für das Unternehmen zu erzielen.
Die Nachfrageprognose ist ein wichtiger Bestandteil jedes Einzelhandelsgeschäfts. Einzelhändler können KI nutzen, um die Nachfrage auf verschiedenen Bestandsebenen zu prognostizieren und den kosteneffizientesten Weg zur Verwaltung ihres Bestands zu finden. Eine auf künstlicher Intelligenz basierende Lösung für die Bedarfsprognose im Einzelhandel lässt sich auch problemlos in ein bestehendes ERP-System integrieren und nutzt alle vorhandenen Funktionen.
Erfahren Sie, wie KI die Nachfrageprognose in der Lieferkette verändern wird.