FAQ

Umsatzprognosen

FAQ 1 : Warum ist es wichtig, die Verkaufshistorie im Lieferkettenmanagement zu korrigieren?

Die Korrektur der Absatzhistorie ist für eine genaue Planung der Lieferkette unerlässlich. Unbereinigte historische Daten können durch Ereignisse wie Werbeaktionen, Lagerausfälle oder außergewöhnliche Verkäufe verzerrt werden.

Diese Verzerrungen können zu Fehlern in der Nachfrageprognose führen, die sich auf die Bestandsverwaltung, die Lieferaufträge und die Kundenzufriedenheit auswirken. Wenn wir diese Daten korrigieren, erhalten wir eine realistischere Sicht der normalen Nachfrage und können so bessere Entscheidungen treffen.

Durch die Beseitigung von Verzerrungen, die durch außergewöhnliche Ereignisse verursacht werden, spiegeln die korrigierten Verkaufshistorien eine genauere Standardnachfrage wider. Dies ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit von Prognosen zu verbessern. Wenn z.B. eine Werbeaktion zu einem vorübergehenden Anstieg der Verkaufszahlen geführt hat, vermeidet die Korrektur eine Überschätzung der zukünftigen Nachfrage. Die Korrektur historischer Aufzeichnungen ermöglicht es also, Prognosen zu erhalten, die besser mit der Marktrealität übereinstimmen, wodurch die Risiken von Bestandsüberschüssen oder -engpässen verringert werden.

Es ist wichtig, die Verkaufszahlen im Falle eines Fehlbestands zu korrigieren. Eine Verknappung kann die Wahrnehmung der tatsächlichen Nachfrage verzerren, da die Verkäufe nicht wegen eines Nachfragerückgangs, sondern wegen der Nichtverfügbarkeit des Produkts zurückgehen.

Allerdings erfordern nicht alle Kategorien eine systematische Korrektur, und die Haltepunkte können variieren. Das Modul für historische Korrekturen des XFR identifiziert diese Zeiträume und passt die Daten an die Standardnachfrage an, um genauere Analysen für die Zukunft zu ermöglichen.

Die Optimix XFR Supply Chain Lösung verfügt über ein spezielles Modul zur Identifizierung und Korrektur außergewöhnlicher Verkäufe. Diese Verkäufe, die vom Normalen abweichen, können die Interpretation historischer Daten verzerren. Indem XFR sie identifiziert und korrigiert, stellt es sicher, dass die historischen Daten die tatsächliche Nachfrage widerspiegeln, ohne durch außergewöhnliche Ereignisse beeinflusst zu werden. So erhalten Unternehmen stabilere und repräsentativere Daten für eine effektive Analyse und Planung ihrer Lieferkette.

Die korrekte Erkennung eines Bestandsmangels ist entscheidend, um Prognosefehler zu vermeiden. Das Modul verwendet fortschrittliche Algorithmen zur Analyse von Trends in historischen Verkaufsdaten. Im Falle einer erheblichen Abweichung ohne ersichtlichen Grund (z.B. eine Werbeaktion oder ein bestimmtes Ereignis) erkennt das System diesen Zeitraum als potenziellen Fehlbestand. Durch die Integration anderer Daten, wie z.B. Bestandsinformationen oder Lieferantenberichte, kann das Modul diesen Verdacht bestätigen oder widerlegen, um präzise Anpassungen vorzunehmen.

Die XFR-Lösung ist so konzipiert, dass sie mit vielen Lieferkettenmanagement- und ERP-Systemen kompatibel ist. Ihre modulare Architektur ermöglicht eine nahtlose Integration mit anderen Plattformen und sorgt so für einen reibungslosen Übergang und eine optimale Nutzung der Daten. Diese Flexibilität garantiert Einzelhändlern eine schnelle Implementierung und eine effiziente Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Tools, die in ihrem Ökosystem verwendet werden.

Datensicherheit und Datenschutz sind für XFR von größter Bedeutung. Die Lösung verwendet fortschrittliche Sicherheitsprotokolle, um die Sicherheit der Informationen zu gewährleisten. Maßnahmen wie Datenverschlüsselung, strenge Zugangskontrollen und regelmäßige Audits werden eingesetzt, um Datenverletzungen zu verhindern. Einzelhändler können daher auf den Schutz ihrer wertvollen Informationen vertrauen und gleichzeitig von den Vorteilen der Lösung profitieren.

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