Sind Sie schon einmal nachts wach gelegen und haben sich gefragt, ob Sie genug Waren für die Kampagne des nächsten Monats bestellt haben? Oder schlimmer noch, Sie starren auf ein Lager voller Produkte, die sich einfach nicht bewegen, während Ihre Bestseller weiterhin aus der Tür fliegen.
Wenn Sie Hunderte von Bestellungen pro Monat bearbeiten, haben Sie wahrscheinlich schon einmal eines dieser Szenarien erlebt. Denn seien wir ehrlich: Die Vorhersage der Kundennachfrage kann ein Minenfeld sein. Die gute Nachricht? Es gibt einen klügeren Weg, Ihr Unternehmen zu führen. Ja, es ist an der Zeit, die Kristallkugeln und fundierten Vermutungen über Bord zu werfen und die Nachfrage Forecasting zu begrüßen.
Seien wir ehrlich: Wenn Ihr Unternehmen anfängt, Hunderte von monatlichen Bestellungen auszuliefern, kommt man mit Intuition nicht mehr weit. Was in kleineren Betrieben noch gut funktionierte, kann sich bei der Skalierung als Ihre Achillesferse erweisen, und die Folgen einer falschen Bedarfsplanung können Sie finanziell sehr hart treffen.
Betrachten Sie diese ernüchternde Statistik: Nach Schätzungen von McKinsey belaufen sich die weltweiten Verluste durch fehlende Lagerbestände auf rund 1,2 Billionen US-Dollar pro Jahr, während Überbestände die Unternehmen etwa 562 Milliarden US-Dollar kosten. Das ist kein Kleingeld - das ist mehr als das BIP der meisten Länder.
Selbst auf der Ebene einzelner Unternehmen können sich kleine Prognosefehler finanziell auswirken, was den Bedarf an genaueren Methoden zur Vorhersage der Nachfrage erhöht.
Bei der Nachfrage Forecasting geht es um die Vorhersage der künftigen Kundennachfrage nach Ihren Produkten anhand von historischen Daten, Markttrends und fortschrittlichen Analysen.
Die eCommerce-Nachfrage Forecasting geht weit über einfache Umsatzprognosen hinaus; es geht darum, das komplexe Geflecht der Faktoren zu verstehen, die das Kaufverhalten Ihrer Kunden beeinflussen. Darüber hinaus werden saisonale Muster, Auswirkungen von Werbeaktionen und externe Marktkräfte berücksichtigt, um vorherzusagen, wie sich die Nachfrage im Laufe der Zeit verändern wird.
Moderne Prognosesysteme nutzen verhaltensbasierte Algorithmen, um die Kaufdaten Ihrer Kunden, Bestellinformationen und Lagerbestände zu analysieren, so dass Sie einen viel klareren Überblick über die zu erwartenden Nachfrageschwankungen erhalten.
Bevor wir uns mit Lösungen für die Nachfrage Forecasting befassen, sollten wir zunächst die Kosten betrachten, die Ihrem Unternehmen durch eine schlechte Prognose entstehen können.
Unternehmen, die herkömmliche Prognosemethoden verwenden, binden in der Regel 20-30 % mehr Kapital im Lager als nötig. Und wenn Sie anfangen, mehr Aufträge zu bearbeiten, ist das ein großer Batzen Geld, der in den Lagern liegt, anstatt Ihr Geschäft anzukurbeln.
Ein großes Einzelhandelsunternehmen hat herausgefunden, dass es 15 % seiner Lagerkosten einsparen konnte, indem es einfach auf eine maschinell lernende Lösung zur Bedarfsprognose umstieg.
Bis zu 43 % der Kunden gehen in ein anderes Geschäft, um denselben Artikel zu kaufen, wenn er nicht vorrätig ist. Das bedeutet für einen typischen Einzelhändler einen Rückgang des Gesamtumsatzes um 4 %.
Wenn Ihr Unternehmen weiter wächst und immer mehr Bestellungen versendet, hinterlassen diese 4 % ein viel größeres Loch in Ihrem Gewinn.
Manuelle Prognosen kosten Sie nicht nur Geld, sondern auch wertvolle Zeit.Ihr Team kann unzählige Stunden damit verbringen, Zahlen zu berechnen und saisonale Kalkulationstabellen zu vergleichen, und kommt dennoch zu einer Antwort, die nicht so genau ist wie eine Lösung für die Nachfrage Forecasting.
Das Gute an den Tools zur Nachfrage Forecasting ist, dass sie immer besser werden. Und dank der KI hat sich diese Verbesserung massiv beschleunigt.
Unternehmen, die KI-gestützte Nachfrage Forecasting einsetzen, verzeichnen in der Regel einen Rückgangder Lagerbestände um 20-30 % bei gleichbleibender oder verbesserter Lagerverfügbarkeit.
Wenn Sie dies quantifizieren, bedeutet eine Reduzierung um 25 %, dass bei einem Bestand von 500.000 £ 125.000 £ an Betriebskapital frei werden. Dieses Geld können Sie in Ihr Wachstum reinvestieren, anstatt es in Ihren Lagern verstauben zu lassen.
Durch fortschrittliche Prognosen können Fehlbestände in der Praxis um 30 % reduziert werden. Denken Sie an die Auswirkungen von 30 % weniger Fehlbeständen: zufriedenere Kunden, höhere Konversionsraten und ein verbesserter Customer Lifetime Value.
Selbst eine scheinbar bescheidene Verbesserung der Regalverfügbarkeit um 2 % kann den Umsatz um bis zu 1 % steigern - und bei einem hohen Auftragsvolumen kann dies einen großen Unterschied ausmachen.
Unternehmen, die KI-Prognosen einsetzen, berichten von Umsatzsteigerungen von 3 bis 7 % pro Jahr, und eine andere Studie ergab, dass richtig bestückte Produktsortimente den Umsatz um etwa 9 % steigern können.
Die Analyse von Gartner legt nahe, dass die KI-Planung eine Umsatzsteigerung von 5-10 % bei gleichzeitiger Senkung der Bestandskosten um 10-20 %ermöglichen kann .
Der grenzüberschreitende eCommerce explodiert, und es ist wichtig, dass Ihre Prognoselösung mit der Zeit Schritt halten kann.
Grenzüberschreitender Handel bedeutet, dass ein Black Friday Sale in den USA unerwartete Nachfragespitzen im Vereinigten Königreich auslösen kann, oder dass ein viraler TikTok-Trend in Deutschland Ihre Bestände in ganz Europa ausräumen kann. Eines ist sicher: Viele herkömmliche Prognosemethoden können diese miteinander verknüpften Nachfragemuster nicht lesen.
Moderne Prognoseplattformen berücksichtigen Ihre internationalen Daten und saisonalen Muster und helfen Ihnen, diese grenzüberschreitenden Nachfragespitzen zu antizipieren.
Die heutigen Prognosetools sind ausgefeilter als je zuvor. Angesichts der Menge der verfügbaren Kundendaten und der Geschwindigkeit, mit der diese Tools sie verarbeiten können, können moderne Lösungen für die Nachfrage Forecasting Trends aufzeigen, für deren Entdeckung Menschen Stunden brauchen würden.
Der Prozess umfasst:
Moderne Plattformen bieten auch einen API-Zugang zu Prognosedaten und schaffen so eine nahtlose Brücke zwischen bestehenden Systemen und Echtzeit-Entscheidungsmöglichkeiten.
Eine genaue Nachfrage Forecasting schützt nicht nur Ihren Gewinn, sondern wirkt sich auch direkt auf die Zufriedenheit Ihrer Kunden aus.
Stellen Sie sich die Situation aus der Sicht eines Kunden vor: Sie haben das perfekte Produkt gefunden, es in Ihren Einkaufswagen gelegt und sind bereit, es zu kaufen... aber es ist nicht auf Lager. Nichts schadet dem Umsatz schneller als ein Lieferengpass, und es gibt keine Garantie, dass der Kunde zurückkommt, wenn Sie Ihr Lager wieder auffüllen.
Darüber hinaus entwickelt sich der Einzelhandel rasant weiter. Das Verbraucherverhalten ändert sich schneller als je zuvor, es entstehen ständig neue Kanäle, und die globalen Lieferketten werden von Tag zu Tag komplexer. Mit all diesen Veränderungen werden herkömmliche Prognosemethoden immer mehr obsolet.
Dank KI können moderne Prognosen schnell an diese Veränderungen angepasst werden, indem sie aus neuen Datenmustern lernen und die Vorhersagen entsprechend anpassen.
Wenn Sie sich für die Einführung von Nachfrage Forecasting entscheiden, muss das keine große Herausforderung sein. Der Schlüssel liegt darin, mit einer Plattform zu beginnen, die die Komplexität des eCommerce versteht und mit Ihrem Unternehmen skalieren kann.
Halten Sie Ausschau nach Lösungen, die Folgendes bieten:
Unternehmen, die heute im eCommerce erfolgreich sind, haben nicht unbedingt die größten Budgets - sie treffen die klügsten Entscheidungen. Und kluge Entscheidungen beginnen mit genauen Prognosen.
Die Nachfrage Forecasting hat sich zu einer unverzichtbaren Komponente des E-Commerce für wachsende Unternehmen entwickelt. Sie kann über den Erfolg oder das Überleben eines Unternehmens entscheiden, da Unternehmen, die Prognosetools einsetzen, häufig von geringeren Lagerkosten, weniger Fehlbeständen, höheren Umsätzen und einer höheren Kundenzufriedenheit profitieren.
Mit einer guten Technologie im Rücken kann Ihr Unternehmen intelligentere Entscheidungen treffen und seinen Cashflow erheblich verbessern.
Außerdem werden die Prognosetools ständig verbessert. Dank prädiktiver Analysen und künstlicher Intelligenz sind diese Tools leistungsfähiger denn je, und weitere Verbesserungen sind in Sicht.
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Von Ryan Johnson