In einem zunehmend volatilen Umfeld, das von kurzen Konsumzyklen, sich ständig ändernden Kundenerwartungen und einem erhöhten Druck auf die Lieferkette geprägt ist, die Genauigkeit der Verkäufe zu einem strategischen Hebel. Dennoch werden oft zwei Schlüsselbegriffe verwechselt: die Verkaufsprognose und die Prognose der Nachfrage.
Obwohl sie gemeinsame Werkzeuge und Teilziele haben, unterscheiden sie sich in ihren Zielen, ihrer Logik und ihrer Ausrichtung erheblich. Dieser Artikel soll Ihnen helfen, diese Unterschiede besser zu verstehen, indem er sie insbesondere anhand der von folgenden Unternehmen angebotenen Lösungen veranschaulicht OptimixOptimix ist ein führender Anbieter von datengestützter Steuerung von Supply Chain, Beschaffung und Preisgestaltung.
Verkaufsprognosen: ein unternehmenszentrierter Ansatz
Die Verkaufsprognose ist die älteste und am weitesten verbreitete Methode in Unternehmen. Sie geht davon aus, dass die internen historischen Verkaufsdaten, Geschäftsziele und geplanten Promotionen die Grundlage für die Vorhersage der zukünftigen Leistung bilden. Sie ist daher eng mit der Organisation, den Ressourcen und der Strategie des Unternehmens verbunden.
Was ist eine Verkaufsprognose?
Die Absatzprognose besteht darin, zu einem bestimmten Zeitpunkt die Menge an Produkten zu schätzen, die ein Unternehmen in der Zukunft verkaufen wird. zu verkaufen glaubt über einen zukünftigen Zeitraum. Diese Antizipation wird oft anhand von Zeitreihen strukturiert: vergangene Trends werden extrapoliert, indem sie an bekannte Ereignisse angepasst werden, wie z.B. Marketingkampagnen, Produkteinführungen oder Werbeperioden.
Der Hauptzweck dieses Ansatzes ist die interne Planung Sie können für die Festlegung von Geschäftszielen, die Definition von Produktionsmengen, die Organisation von Lieferungen oder die Planung von Personalressourcen verwendet werden. Sie ist eine unverzichtbare Grundlage für den S&OP-Prozess (Sales and Operations Planning) und die Lagerverwaltung.
XFR Optimix Forecasting Reflenishment ermöglicht die Erstellung von robusten statistischen Modellen, die auf historischen Daten basieren. Dank der Integration von Geschäftsdaten wie: Produktumschlag, Typologie der Verkaufsstelle, Lagerbestand, Werbekalender. Das Tool passt die Prognosen dynamisch an die Realitäten jedes Netzwerks an. Eines der stärksten Elemente ist die Verwendung von Exponentielle GlättungDie Exponentialprognose ist eine effektive Prognosemethode, um erratische Umsatzschwankungen zu glätten.
Für einen Textilhändler zum Beispiel kann Optimix die wöchentliche Menge berechnen, die in jedes Geschäft geliefert werden muss, basierend auf vergangenen Verkäufen und dem Handelskalender, wobei die Korrelation mit Faktoren wie Wetter oder saisonalen Sonderangeboten berücksichtigt wird.
Aber diese Logik konzentriert sich immer noch auf was das Unternehmen glaubt, verkaufen zu könnenDies ist manchmal eng mit seinen Kapazitätsbeschränkungen verbunden und nicht unbedingt mit dem, was der Markt hergibt. was der Markt zu konsumieren bereit ist. Wenn Sie sich fragen, wie wichtig eine Verkaufsprognose ist, sollten Sie unseren Artikel darüber lesen. hier
Nachfrageprognose: eine kunden- und marktorientierte Sichtweise
Im Gegensatz zur Absatzprognose versucht die Nachfrageprognose zu verstehen, was die Verbraucher wollen. kaufen möchteunabhängig von den internen Beschränkungen des Unternehmens. Dieser Ansatz ist nach außen gerichtet.
Was ist eine Nachfrageprognose?
Die Nachfrageprognose zielt darauf ab, den potenziellen Verbrauch eines Produkts oder einer Dienstleistung zu schätzen, indem eine Vielzahl von externen Faktoren einbezogen wird: Wirtschaftstrends, Kundenverhalten, saisonale Effekte, Wetterdaten, Konkurrenzpräsenz, soziale Ereignisse, vergangene Brüche, Marktpreise, etc.
Sie beantwortet eine einfache, aber entscheidende Frage: Wenn der Kunde die Wahl hätte, was würde er wirklich konsumieren? Dieser Ansatz ist besonders relevant für Unternehmen, die starken Nachfrageschwankungen ausgesetzt sind oder deren Leistung von einer perfekten Abstimmung zwischen Angebot und Markterwartungen abhängt.
Die verwendeten Modelle beinhalten auch die lineare RegressionDiese wird oft mit saisonalen Koeffizienten gekoppelt, um die saisonalen Unterschiede zu reflektieren. saisonale Schwankungen zu berücksichtigen. Die Regressionsmodelle sind so konzipiert, dass sie die beobachteten Verbrauchszyklen berücksichtigen.
Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Sektoren, in denen die Nachfrage auf externe Variablen reagiert, oder in einer Omnichannel-Umgebung, in der Agilität eine Priorität ist.
Wichtige Unterschiede zwischen Verkaufsprognosen und Bedarfsprognosen
Obwohl sich die beiden Ansätze in einer umfassenden Planungsstrategie ergänzen können, ist es wichtig, die strukturierenden Unterschiede zu verstehen.
- Zweck und Ausgangspunkt
- Die Verkaufsprognose wird auf der Grundlage der folgenden Informationen erstellt internen Zielen und Daten des Unternehmens. Sie erfolgt häufig von oben nach unten („top-down“).
- Die Prognose der Nachfrage geht von den exogenen DatenDie Methode beruht auf der Analyse von Kundenverhalten und potenziellem Verbrauch. Der Ansatz ist eher bottom-up.
- Umfang der Analyse
- Verkaufsprognosen beinhalten oft interne Beschränkungen: Produktionskapazitäten, Vertriebspolitik, Lagerbestände.
- Die Nachfrageprognosen sollen von diesen Faktoren unabhängig sein. von diesen Einschränkungen unabhängig sein.Sie versuchen, die reine Nachfrage darzustellen, die nicht durch die Grenzen des Unternehmens „gefiltert“ wird.
- Granularitätsniveau
- Die Verkaufsprognose wird oft nach Kategorien, Regionen oder Kanälen erstellt, je nach internen hierarchischen Strukturen.
- Die Prognose der Nachfrage ist in der Regel feiner, manchmal auf der Ebene von Artikel / Verkaufsstelle / TagDies ermöglicht eine sehr lokale Anpassung.
- Strategisches Ziel
- Die Umsatzprognose ist ein Instrument für die operative Steuerung Die Planung, die Geschäftsziele, die Budgets.
- Die Nachfrageprognose ist ein Werkzeug für die Entscheidungsfindung.Es dient als Entscheidungshilfe. Im Rahmen des Supply Chain Managements wird die Nachfrage als ein wichtiges Instrument für die Dimensionierung von Lagerhäusern, die Anpassung von Nachschubmengen und die Optimierung von Servicegraden eingesetzt.
- Verwendete Technologien und Werkzeuge
- Die Verkaufsprognose basiert oft auf klassischen Methoden, die in Excel oder einer Tabellenkalkulation gehandhabt werden können.
- Die Nachfrageprognose nutzt fortschrittliche Technologien: Machine Learning, prädiktive Modelle, dynamische Dashboards, die mit ERP oder anderen Softwarelösungen verbunden sind. Softwarepaketen Sie können auch mit Supply-Chain-Programmen wie denen von Optimix verbunden werden.
Optimix ist ein perfektes Beispiel für diese mögliche Hybridisierung. Seine Software-Suite ermöglicht die Kombination einer kommerzielle Vision (Verkaufsprognose) mit einer kundenorientierte Sicht (Prognose der Nachfrage). Dies ist insbesondere der Grund dafür, dass die von ihr betreuten Marken bis zu 20 % logistische ProduktivitätSie können die Logistik besser organisieren. Logistikströme und die Bruchraten erheblich zu reduzieren.
Verkaufsprognosen und Nachfrageprognosen sind zwei verschiedene, aber sich ergänzende Aufgaben. Die eine ist auf die Verkaufsleistung und die interne Koordination ausgerichtet, die andere auf die Kundenzufriedenheit und die Anpassung an Verbrauchertrends.
Die reiferen Unternehmen verfolgen nun einen integrierten Ansatz, der die Stärke interner und externer Daten kombiniert, mit Hilfe von Tools wie denen von OptimixSie können die Prognosen mit denen der anderen vergleichen, um ihre Steuerung zu verfeinern und ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber Unsicherheiten zu verbessern. In einer Welt, in der Agilität zu einer Überlebensbedingung wird, kann das Verständnis und die Nutzung des Unterschieds zwischen diesen beiden Prognosearten den Unterschied zwischen kontrolliertem Wachstum und chronischen Ungleichgewichten ausmachen.
