Wie viele Bestandseinheiten sind vorrätig? Wie oft muss der Bestand aufgefüllt werden? Wie wird sich die Nachfrage in den nächsten Monaten verändern? Wer solche Fragen nicht klar beantworten kann, ist hier genau richtig. Im Folgenden verraten wir, warum Nachfrageprognosen für jedes Unternehmen wichtig sind.
Was ist eine Nachfrageprognose?
Nachfrageprognosen (in Engl.: „Demand Forecasting“) helfen Unternehmen die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen vorherzusagen. So wird bei Bedarfsprognosen meist auf Basis historischer Daten eingeschätzt, wie viele Produkte oder Dienstleistungen sich in einem definierten Zeitraum am Markt absetzen lassen. Das hilft Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen – zum Beispiel um die Planung, Produktion und Bestandsaufnahme zu optimieren (und Risiken wie Über- oder Unterproduktion zu minimieren). "Das Ziel von Prognosen ist es nicht, die Zukunft vorherzusagen. Prognosen sagen dir vielmehr, was du wissen musst, um in der Gegenwart sinnvoll zu handeln." - Paul Saffo, Technologieprognostiker aus dem Silicon Valley.
Warum ist Demand Forecasting so wichtig?
Nachfrageprognosen sind für jedes Unternehmen unverzichtbar. Denn nur mit einem korrekten Verständnis der Nachfrage lassen sich fundierte Entscheidungen bezüglich Produktion, Marketingausgaben oder Personaleinsatz treffen – und sicherstellen, dass die Anforderungen des Marktes erfüllt werden können. Nehmen wir an, wir sind ein Einzelhändler. Nur wenn wir wissen, wie viele welcher Artikel in den nächsten Wochen gefragt sind, können wir die passgenaue Menge bestellen. Ob Bestellung von Rohstoffen, Produktionsplanung oder Preisgestaltung: Nur wer die Nachfrage kennt, kann fundierte Entscheidungen treffen.
Hier sind 4 Vorteile von Nachfrageprognosen im Überblick:
1) Effizientere Logistik
Mit einer errechneten Nachfrage lassen sich logistische Abläufe optimieren. Man kann zum Beispiel Engpässe und übermäßige Lagerkosten vermeiden und die Auslastung des Lagers perfekt an die Nachfrage anpassen.
2) Kapazitätenplanung
Ob Rohstoffe, Mitarbeiter oder Maschinen: Mit einer Nachfrageprognose kann man Kapazitäten effizienter planen – und sogar Personalkosten sparen, indem man Mitarbeiterschichten an die Nachfrage anpasst.
3) Einfachere Produktionsplanung
Auch die Produktion können wir mit Nachfrageprognosen besser an die Nachfrage anpassen (und zum Beispiel Über- oder Unterproduktion vermeiden). Vor allem in der Lebensmittelindustrie können Produkte schnell verderben, wenn die Nachfrage zu gering ist.
4) Mehr Kundenzufriedenheit
Durch eine bessere Planung der Nachfrage können Unternehmen ihre Lieferzeiten und Lieferqualität verbessern. Das lässt die Kundenzufriedenheit steigen und erhöht die Kundenbindung. Und das alles führt zu? Korrekt, höherer Umsatz! Indem Produkte jederzeit verfügbar sind und man Kosten bei der Produktion und Lagerung spart, lassen sich Absatz und Umsatz steigern.
Welche Prognoseverfahren gibt es?
Bedarfsprognosen werden in der Regel auf Basis historischer Daten entworfen. Im ersten Schritt geht es demnach um das Sammeln von historischen Daten, die anschließend aufbereitet und bereinigt werden. Nach dem Sammeln und Aufbereiten der Daten wird ein mathematisches Modell („Machine Learning“) trainiert. Dieses kann die zukünftige Nachfrageentwicklung dann berechnen.
Grundsätzlich unterscheidet man zwischen qualitativer und quantitativer Bedarfsprognose:
Quantitative Prognose
Die quantitative Nachfrageprognose ist das präziseste Prognoseverfahren. Hier verwendet man objektive Metriken, die sich aus historischen Daten und statistischen Analysen ableiten lassen – und Methoden wie Regression, Zeitreihenanalyse, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML).
Qualitative Prognose
Qualitative Prognosen basieren auf subjektiven Metriken wie Kundenmeinungen und Marktrends. Solche Nachfrageprognosen sind ungenauer und kommen meist nur zum Einsatz, wenn es nicht genügend historische Daten gibt. Dafür sind qualitative Prognosen schneller und kostengünstiger umsetzbar.
3 Beispiele aus der Praxis:
Diese Unternehmen nutzen Nachfrageprognosen
Amazon
Der Onlinehändler nutzt Nachfrageprognosen in großem Umfang. Amazon setzt zum Beispiel auf Machine-Learning-Modelle und andere Analysetools, um die Nachfrage nach Produkten in Echtzeit zu analysieren und Bestellungen zu erfüllen. Das Unternehmen verwendet Bedarfsprognosen auch, um die Lagerhaltung zu optimieren. So kann das Unternehmen sicherstellen, dass stets genügend Waren vorrätig ist, um Kundenanfragen schnell und effizient zu erfüllen.
Coca-Cola
Coca-Cola setzt Demand Forecasting ein, um die Nachfrage in verschiedenen Regionen und Märkten zu analysieren. So kann das Unternehmen die Produktion ihrer Getränke effektiver planen und Entscheidungen über die Anpassung von Produktionskapazitäten treffen. Zudem nutzt Coca-Cola Bedarfsprognosen, um die Produktions- und Lieferkosten durch optimale Transport- und Lagerstrategien zu optimieren.
Walmart
Walmart ist einer der größten Einzelhändler der Welt. Das Unternehmen nutzt Nachfrageprognosen, um die Bestandshaltung in über 1100 Filialen in 27 Ländern zu optimieren. Dabei setzt Walmart u.a. auf analytische Tools und Technologien, um die Bestellmenge und Bestandshaltung effektiv zu steuern. So optimiert Walmart die Lieferkette, vermeidet Engpässe, erzielt mehr Umsatz und erhöht die eigene Rentabilität.
Schlusswort
Ob Bestandsplanung oder Optimierung der Lieferkette: Nachfrageprognosen helfen Unternehmen bei der Entscheidungsfindung in zahlreichen Geschäftsbereichen. Nur mit Demand Forecasting können Unternehmen die Nachfrage nach ihren Produkten oder Dienstleistungen genau prognostizieren – und Produktion, Bestandsaufnahmen oder Marketing optimieren. Für mehr Wettbewerbsfähigkeit, niedrigere Kosten und bessere Kundenbeziehungen.