Warum reichen historische Verkaufszahlen für Qualitätsprognosen und Bestellungen nicht aus?
Haben Sie schon einmal gehört, dass man für genaue Prognosen nur historische Verkaufszahlen angeben muss und die künstliche Intelligenz (KI) den Rest erledigt? Wenn ja, dann aufgepasst.
Ja, die Analyse historischer Kauf- und Verkaufsmuster ist unbestreitbar wichtig, und maschinelles Lernen hat die Leistung traditioneller Algorithmen in den letzten Jahren erheblich verbessert und schnellere, genauere Schätzungen ermöglicht.
Für eine genaue Prognose reichen Daten über historische Kauf- und Verkaufsmuster allein jedoch nicht aus.
KI bringt dem Einzelhandel zweifellos erhebliche Vorteile. Allerdings sind die Vorhersagen nicht genau genug, wenn die KI nicht mit detaillierten Daten gefüttert wird. Ein konkretes Beispiel zeigt, warum mehr als nur historische Verkaufsdaten benötigt werden.
Bei der Nachfrageprognose zu berücksichtigende Faktoren
Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Die KI analysiert ein Produkt, das sich seit Wochen nicht mehr verkauft. In letzter Zeit hat der Absatz jedoch deutlich zugenommen und stabilisiert sich auf diesem neuen, höheren Niveau.
Welche korrekte Prognose für zukünftige Verkäufe erwarten wir von KI?
Die richtige Antwort ist nicht eindeutig, da neben den historischen Verkäufen auch andere Faktoren die Prognose beeinflussen. Sehen wir uns einige Beispiele an:
1. Unzureichender Lagerbestand
- Das Verkaufsvolumen kann auf einem höheren Niveau gehalten werden, wenn ein Produkt in einer früheren Periode nicht verkauft wurde, weil es in einer bestimmten Filiale nicht vorrätig war, und wir es nun wieder in ausreichender Menge in die Filiale liefern können.
2. Verkaufsförderung
- Der Umsatz kann auf das ursprüngliche Niveau zurückfallen, wenn die Rabattaktion, die zu einer erhöhten Nachfrage geführt hat, endet und bis zur nächsten Rabattaktion keine ähnlich hohen Umsätze zu erwarten sind.
3. Saisonale Werbeaktionen - jährliche Periodizität
- Der Umsatz kann zurückgehen, wird aber in einem Jahr wieder hoch sein, wenn es sich z.B. um ein Produkt wie Schulmaterial handelt, das Eltern in der letzten Ferienwoche kaufen.
4. Saisonale Werbeaktionen - unregelmäßige Häufigkeit
- Vielleicht steigt der Umsatz wieder, aber nicht in einem Jahr, wenn es sich z.B. um ein Produkt handelt, das traditionell vor Ostern verkauft wird.
Nicht nur Rabattaktionen beeinflussen das Kaufverhalten der Kunden. Es gibt viele andere Faktoren, die berücksichtigt werden müssen und die sich direkt auf die Verkaufsergebnisse auswirken. Dazu gehören Veranstaltungen wie Fußballspiele oder Konzerte in der Nähe des Geschäfts, ein bestimmter Wochentag oder ob das Geschäft neu auf dem Markt ist. Jeder dieser Aspekte kann einen großen Einfluss auf die Entscheidungsfindung der Kunden haben.
Diese Beispiele machen deutlich, dass es für genaue Prognosen unerlässlich ist, nicht nur historische Verkaufsdaten, sondern auch Informationen über Lagerbestände sowie vergangene und zukünftige Ereignisse, die sich auf den Verkauf auswirken können, einzubeziehen. Die KI kann dann die Auswirkungen dieser Faktoren auf den Absatz besser einschätzen und genauere Prognosen erstellen.
Der Schlüssel zur automatisierten Bestellung sind präzise Vorhersagen
Nachfrage- und Bestellprognosen sind eng miteinander verknüpft. Mit Hilfe von Qualitätsprognosen und der Integration von Planogrammen ist die künstliche Intelligenz in der Lage, das optimale Prognosemodell zu wählen und Bestellungen mit einer höheren Genauigkeit zu generieren als der durchschnittliche Filialleiter.
Auch hier lohnt es sich, gerade in den ersten Monaten Zeit und Mühe in die richtige Konfiguration zu investieren. Dadurch bekommt die KI eine bessere Vorstellung davon, was wir erreichen wollen und was wir vermeiden wollen. Dies führt zu besseren automatischen Entscheidungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse Ihrer Filialen zugeschnitten sind.
Die Einführung von automatisierten oder zumindest halbautomatisierten Bestellungen stellt sicher, dass die Filialen die richtigen Produkte in der richtigen Menge zur richtigen Zeit vorrätig haben, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Umsatzsteigerung führt.
Wenn Sie sich für Quant Nachfrageprognose entschieden, können Sie sicher sein, dass es in allen oben beschriebenen Szenarien genaue Prognosen liefert, solange Sie ihm die erforderlichen Daten zur Verfügung stellen.
Petr Kavánek
CEO / Co-owner | Quant Retail s.r.o.