Nachfrageprognose: Kaufen oder bauen?

Die Bedarfsplanung ist in vielen Unternehmen unerlässlich. Ob im Einzelhandel oder in der Fertigung, eine unzureichende Bedarfsplanung kann zu Überbeständen, Unterbrechungen der Lieferkette oder Umsatzeinbußen führen, was alles sehr kostspielig sein kann. Eine genaue Bedarfsprognose ist die Grundlage der Bedarfsplanung, und viele Unternehmen können ohne sie nicht funktionieren.

Kaufen vs. Bauen

Nachfrageprognosemodelle können als fertige Lösungen erworben werden, oft als Teil eines Tools für die Nachfrageplanung. Diese Modelle sind in der Regel leicht zu integrieren und liefern Prognosen in angemessener Qualität.

Als Alternative kann ein Unternehmen ein individuelles Modell für die Nachfrageprognose entwickeln. Dies erfordert zwar eine Investition, kann aber auch zu genaueren Prognosen und anderen Vorteilen führen.

Die beste Option für Ihr Unternehmen hängt von vielen Faktoren ab. Im Allgemeinen ist die Erstellung eines benutzerdefinierten Nachfrageprognosemodells nur für größere Unternehmen machbar, bei denen die Nachfrageplanung für den täglichen Betrieb entscheidend ist.

Im Folgenden werden wir einige der Vor- und Nachteile von maßgeschneiderten Nachfrageprognosemodellen untersuchen.

Anpassung der Nachfrageprognose an Ihr Unternehmen und Ihre Daten

Jede Lösung für die Nachfrageprognose benötigt Daten, auf die sie sich stützen kann. Das absolute Minimum wären Daten über historische Verkäufe und das Sortiment. Diese können mit einer Vielzahl anderer Datensätze kombiniert werden, z.B. mit Details zu Werbeaktionen, um die Qualität der Prognosen zu verbessern.

Bei einer sofort einsatzbereiten Lösung für die Nachfrageprognose müssen die Eingabedaten in das Format umgewandelt werden, das die Lösung erwartet. Wenn Ihre Daten detaillierter sind als von der Lösung verlangt, kann dies zu einem Informationsverlust und damit zu einem Verlust an potenzieller Prognoseleistung führen. Ein benutzerdefiniertes Modell für die Nachfrageprognose kann so auf Ihre Daten zugeschnitten sein, dass es alle Details nutzen kann, um die Prognosequalität zu verbessern. In unserem Webinar zu diesem Thema erfahren Sie mehr über den Einsatz von maßgeschneiderten Nachfrageprognosen in großem Maßstab .

Verkauf und Nachfrage

Ein Beispiel für einen Bereich, in dem detaillierte Daten einem benutzerdefinierten Prognosemodell einen Vorteil verschaffen können, ist die Umwandlung historischer Verkäufe in historische Nachfrage. Um die künftige Nachfrage zu prognostizieren, muss ein Modell zur Nachfrageprognose aus der historischen Nachfrage lernen. In vielen Fällen ist die tatsächliche Nachfrage in der Vergangenheit jedoch nicht bekannt; stattdessen werden historische Verkäufe verwendet, um diese Nachfrage zu schätzen. Oft sind die Verkäufe und die Nachfrage identisch, aber manchmal sind sie es nicht. Wenn zum Beispiel ein Artikel vergriffen ist, entscheiden sich die Kunden möglicherweise für eine Alternative, was bedeutet, dass die wahre Nachfrage höher ist als der Umsatz.

Es ist relativ einfach, eine grobe Schätzung der Nachfrage zu erstellen, indem Sie die Verkäufe in Situationen, in denen keine Ware vorrätig ist, extrapolieren. Jede gute, sofort einsatzbereite Prognoselösung sollte dazu in der Lage sein. Wenn Ihr Unternehmen jedoch über Suchdaten aus einem Online-Shop, Einkaufslisten aus einer App oder Kundenzählungen aus einem Geschäft verfügt, können solche Datenquellen in einem benutzerdefinierten Modell für die Nachfrageprognose verwendet werden, um die Genauigkeit der Extrapolation erheblich zu verbessern, was zu besseren Prognosen führt.

Erweiterte Funktionen

Eine Standardlösung für die Nachfrageprognose kann Sie auf die vorhandenen Funktionen beschränken, aber ein benutzerdefiniertes Modell kann nach Belieben erweitert werden. Zum Beispiel kann das Prognoseintervall für Promotionen einfach auf Stunden statt auf Tage erhöht werden, oder es können Promotion-Kannibalisierung und Cross-Selling hinzugefügt werden, um die Prognosegenauigkeit von Artikeln zu erhöhen, die durch Promotionen anderer Artikel beeinflusst werden.

Automatisierung, Automatisierung, Automatisierung

Automatisierung ist der Schlüssel zur Nachfrageprognose. Viele Standardlösungen erfordern manuelle Aktionen, um neue Artikel zum Sortiment hinzuzufügen oder Prognosen für Feiertage anzupassen. Solche Aktionen sind fehleranfällig und arbeitsintensiv, insbesondere für Unternehmen mit Tausenden von Artikeln in ihrem Sortiment. Eine maßgeschneiderte Prognoselösung kann diese Aufgaben automatisieren, was zu einem geringeren Verwaltungsaufwand und qualitativ besseren Prognosen führt.

Kosten und Nutzen

Die Kosten sind natürlich ein sehr wichtiger Faktor. Standardlösungen für die Nachfrageprognose haben in der Regel niedrige Anfangskosten, aber höhere Lizenz- oder Servicegebühren. Maßgeschneiderte Nachfrageprognosemodelle erfordern eine Vorabinvestition sowie internes datenwissenschaftliches Fachwissen. Dennoch können sie auf lange Sicht kostengünstiger sein als Standardlösungen.

Aber selbst wenn eine maßgeschneiderte Lösung auf lange Sicht teurer ist, können die Vorteile die Waage zu ihren Gunsten ausschlagen lassen. Eine um 5 % bessere Nachfrageprognose, wie sie Albert Heijn durch die Zusammenarbeit mit Xebia erreicht hat, kann die Effizienz Ihres Unternehmens erheblich steigern.

Fazit

Ob es besser ist, eine fertige Lösung für die Nachfrageprognose zu kaufen oder eine maßgeschneiderte Lösung zu erstellen, hängt stark von den geschäftlichen Anforderungen ab. Für größere Unternehmen, vor allem für solche, die mit verderblichen Waren handeln, kann sich die Investition in ein individuelles Modell zur Nachfrageprognose durchaus lohnen.

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