In einem Umfeld, in dem die Verbraucherzyklen fragmentiert sind, das Kaufverhalten sich ändert und die Versorgungsketten unter ständiger Anspannung stehen, ist die Verkaufsprognose ein wichtiger Faktor. zu einem Hebel, der nicht vernachlässigt werden darf. Wenn Sie die Nachfrage falsch kalibrieren, setzen Sie Ihr Unternehmen einem doppelten Risiko aus: einerseits Fehlbestände, die das Kundenerlebnis beeinträchtigen und zu Umsatzeinbußen führen, und andererseits Überbestände, die Kosten, Abschreibungen oder sogar Zerstörung verursachen.
Angesichts dieser Herausforderungen ist künstliche Intelligenz (KI) eine wichtige technologische Antwort, um von einer reaktiven Logik zu einer vorausschauenden Logik überzugehen, die agiler, zuverlässiger und besser auf die Marktrealität abgestimmt ist.
Verkaufsprognosen : Warum sollten Unternehmen auf KI-Tools vertrauen?
Im Zeitalter der Daten laufen Unternehmen, die sich noch auf traditionelle Methoden der Verkaufsprognose verlassen, Gefahr, suboptimale Entscheidungen zu treffen und von der Konkurrenz abgehängt zu werden. Verkaufsprognosetools mit künstlicher Intelligenz (KI) sind heute die zuverlässigste und leistungsfähigste Lösung, um die Nachfrage zu antizipieren. Vertrauen Sie auf diese Software für Verkaufsprognosen ist kein Luxus mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit für jede Marke, die ihre Geschäfte und ihre Rentabilität optimieren will.
Eine durch KI gestützte zuverlässige Verkaufsprognose bringt greifbare und messbare Vorteile, die sich positiv auf mehrere Schlüsselaspekte des Unternehmens auswirken:
- Erhöhung des Servicegrades ohne Überlagerung: Die KI ermöglicht es, ein heikles, aber entscheidendes Gleichgewicht zu erreichen. Indem sie die Nachfrage genauer vorhersagen, können Unternehmen die optimale Verfügbarkeit von Produkten für ihre Kunden sicherstellen (und so den Servicegrad erhöhen), während sie gleichzeitig den Aufbau von übermäßigen Lagerbeständen vermeiden. Weniger Überbestände bedeuten niedrigere Lagerkosten und eine bessere Kapitalverwaltung.
- Reduzieren Sie ruhende Bestände und verbessern Sie den Produktumschlag: KI-Modelle identifizieren Verkaufstrends mit einer unübertroffenen Granularität und vermeiden so die Anhäufung von ruhenden Beständen – Produkte, die zu lange in den Lagern bleiben. Eine bessere Nachfrageprognose führt zu genaueren Bestellungen und damit zu einem schnelleren Produktumschlag, wodurch die Effizienz der Lieferkette maximiert wird.
- Reduzierung von Abfall und unverkauften Waren im Sinne der ESG: Die Auswirkungen der KI gehen über die reine Rentabilität hinaus. Durch die Minimierung von unverkauften Waren und Überproduktionen dank genauer Vorhersagen tragen Unternehmen aktiv zu einem ESG-Ansatz (Environmental, Social und Governance) bei. Weniger Verschwendung bedeutet weniger Ressourcenverbrauch und einen kleineren ökologischen Fußabdruck, was den steigenden Erwartungen der Verbraucher und der Regulierungsbehörden an die Nachhaltigkeit entspricht.
- Stärkung der Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen (Versorgung, Handel, Finanzen): Eine einzige, zuverlässige und von allen Abteilungen geteilte Verkaufsprognose erleichtert die Zusammenarbeit erheblich. Die Supply Chain Teams können die Beschaffung und Logistik zuverlässig planen. Verkaufsteams können realistische Ziele setzen und die Bedürfnisse des Marktes antizipieren. Finanzteams verfügen über solidere Daten für Budgets und Umsatzprognosen, was zu einer Synergie führt, die für die Gesamtleistung entscheidend ist.
- Verbesserte finanzielle Vorhersagbarkeit: Durch genauere Verkaufsprognosen wird die finanzielle Vorhersagbarkeit des Unternehmens erheblich verbessert. Dies führt zu einem besseren Cashflow-Management, klügeren Investitionen und einer verbesserten Fähigkeit, die Umsatzziele zu erreichen. Das Management kann strategische Entscheidungen mit größerer Zuversicht treffen, wodurch die Unsicherheit und die finanziellen Risiken verringert werden.
Die Grenzen der traditionellen Ansätze
Lange Zeit stützten Unternehmen ihre Verkaufsprognosen auf historische Verkaufszahlen, die mit menschlichem Fachwissen angereichert wurden. Diese Methoden sind zwar in einem stabilen Umfeld robust, weisen aber heute mehrere Schwachstellen auf:
- Unfähigkeit, Trendbrüche oder Kontexteffekte (Covid, Inflation, etc.) zu antizipieren.
- Geringe Reaktionsfähigkeit auf nicht-saisonale Spitzen oder Flauten
- Schwierigkeit, externe Variablen zu integrieren (Wetter, Konkurrenz, digitale Kanäle, Cross-Promotion)
- Subjektivität manueller Anpassungen, Quellen von Verzerrungen und Fehlern
Dieser Ansatz der Glättung oder des gleitenden Durchschnitts stößt an seine Grenzen, wenn das Verhalten nicht linear, erratisch oder von mehreren Signalen beeinflusst wird.
Was KI in der Nachfrageprognose ändert
Künstliche Intelligenz (KI) stellt einen wichtigen Wendepunkt in der Nachfrageprognose dar, da sie einen feineren, kontextbezogenen und lernenden Ansatz bietet. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die oft starr sind, verfügen KI-Modelle über dynamische Fähigkeiten, die diese Disziplin radikal verändern:
1 . Verschlucken einer Vielzahl von Daten : KI ist in der Lage, eine große Menge an Daten aufzunehmen und zu verarbeiten, sowohl unternehmensinterne Daten (historische Verkäufe, aktuelle Lagerbestände, aktuelle Preise, Auswirkungen von Marketingkampagnen) als auch externe Daten (Wetterdaten, Internetsignale wie beliebte Suchanfragen oder Trends in sozialen Netzwerken und sogar Daten über die Aktivitäten der Konkurrenz). Diese Fähigkeit, heterogene Informationen zu integrieren, bietet eine ganzheitliche Sicht auf die Nachfrage.
2 . Automatisches Lernen von vergangenen Trends und Marktreaktionen : KI-Algorithmen wenden nicht einfach nur vordefinierte Regeln an. Sie lernen selbständig aus Mustern, die in historischen Daten beobachtet wurden, und aus vergangenen Marktreaktionen auf verschiedene Ereignisse oder Veränderungen. Dies ermöglicht es ihnen, sich anzupassen und ihre Modelle ohne ständige menschliche Intervention zu verfeinern.
3. Erkennung schwacher oder versteckter Korrelationen: Eine der größten Stärken der KI ist ihre Fähigkeit, komplexe Korrelationen und subtile Interaktionen zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren, die für einen menschlichen Analysten nicht erkennbar wären. Diese „versteckten“ Beziehungen können einen erheblichen Einfluss auf die Nachfrage haben und, wenn sie entdeckt werden, die Genauigkeit der Prognosen erheblich verbessern.
3. Kontinuierliche Anpassung der Prognosen in Echtzeit: KI-Modelle sind nicht statisch. Sie haben die Fähigkeit, Echtzeitdaten zu integrieren und ihre Prognosen laufend anzupassen. Das bedeutet, dass die Nachfrageprognose ständig aktualisiert wird, um die aktuellen Marktbedingungen widerzuspiegeln.
Die Ergebnisse der Integration von KI in die Nachfrageprognose sind messbar und beeindruckend. Viele Unternehmen berichten von einer Steigerung der Prognosegenauigkeit. eine Steigerung der Genauigkeit um 20-30%.Dies führt direkt zu einem besseren Lagerumschlag und einer deutlichen Reduzierung von unverkauften Waren. Diese Verbesserung der Genauigkeit optimiert nicht nur die Betriebsabläufe, sondern auch die Kundenzufriedenheit und die Gesamtrentabilität.
Einsatz von KI in der Verkaufsprognose: konkrete Anwendungsfälle
Erweiterte KI-Modelle, die in die in den Verkaufsprognose-Tools Mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens, nichtlinearen Zeitreihen und tiefen neuronalen Netzen kann eine Vielzahl von komplexen Fällen behandelt werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen basieren diese Tools auf adaptiven Architekturen, die kontinuierlich lernen und sich an schwache Marktsignale anpassen können.
Hier sind einige konkrete Anwendungsfälle, die mit diesen KI-Lösungen der nächsten Generation effektiv adressiert werden können: :
- Antizipation von Nachfragespitzen bei Verkaufsaktionen oder Produkteinführungen
- Intelligente Zuweisung von Beständen zwischen Lagerhäusern oder Verkaufsstellen entsprechend dem lokalen Potenzial
- Erkennung von Kannibalisierung zwischen Referenzen oder Verhaltenssubstitutionen
- Feines Management der Saisonalität und der Kalendereffekte (Feiertage, Schulferien, Brückentage…)
- Simulierte Szenarien, um die Auswirkungen einer Preiserhöhung oder einer Änderung des Sortiments zu antizipieren.
Auf dem Weg zu einer kontinuierlichen, adaptiven und datengesteuerten Vorhersage
KI ersetzt nicht die Intuition von Experten, aber sie vervielfacht sie. Durch die Automatisierung der Analyse großer Datenmengen ermöglicht sie es, Marktveränderungen besser zu antizipieren und schnellere, sicherere und rentablere Entscheidungen zu treffen.
Die Nachfrageprognose wird somit zu einer Querschnittskompetenz, die von Fakten getrieben und von Technologie angetrieben wird. Die Plattformen für Verkaufsprognosen enthalten fortschrittliche KI-Algorithmen, die den Einzelhändlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Technologien ermöglichen es, die Komplexität des Kaufverhaltens zu modellieren, exogene Signale (Wetter, Kalender, Wettbewerb) zu integrieren und leistungsfähige Prognoseszenarien zu generieren.
Unternehmen, die diese Lösungen industrialisieren können, werden einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben und die Variabilität der Nachfrage in eine Chance für nachhaltige Leistung umwandeln.
