Meistern Sie die Kunst der Nachfrageprognose mit diesen 5 Methoden

Die Verbraucher von heute sind anspruchsvoller und erwarten bessere Produkte und Erlebnisse. Wenn sie nicht zufrieden sind, suchen sie oft woanders nach. Eine Umfrage von 25,000 Verbraucher weltweit ergab, dass 64 % möchten, dass Unternehmen schneller auf ihre sich ändernden Bedürfnisse reagieren.

Der traditionelle Ansatz „Mach es, verkaufe es, wiederhole“ erfüllt nicht mehr die Erwartungen der Kunden. Unternehmen müssen nun antizipieren, was Kunden wollen, bevor sie es wissen, und diese Wünsche vor der Konkurrenz erfüllen. 

Doch wie genau können Unternehmen vorhersagen, was ihre Kunden wollen? Lesen Sie weiter, während wir 5 Techniken zur Nachfrageprognose erkunden, die Kunden das Gefühl geben, gehört und verstanden zu werden.

Inhaltsverzeichnis
Was ist eine Nachfrageprognose und warum ist sie wichtig?
3 Arten der Nachfrageprognose, die Sie kennen müssen
5 Techniken zur Nachfrageprognose, die Ihnen helfen, Überraschungen zu vermeiden
Echtzeit-Nachfrageprognosen werden die Lieferketten revolutionieren

Was ist eine Nachfrageprognose und warum ist sie wichtig?

Die Nachfrageprognose ist vergleichbar mit der Arbeit eines Meteorologen, aber anstatt Sonnenschein oder Regen vorherzusagen, prognostizieren Unternehmen, wie viel von ihren Produktkunden sie in den kommenden Zeiträumen verlangen werden. Mit anderen Worten ist die Vorhersage der Kundennachfrage einfach ein Schätzprozess, der die zukünftige Nachfrage nach Waren oder Dienstleistungen eines Unternehmens bestimmt.

Eine solche Vorhersage ist kein Ergebnis von Vermutungen. Stattdessen nutzen Unternehmen quantitative Methoden wie statistische und ökonometrische Instrumente sowie qualitative Techniken wie Marktumfragen oder Expertenmeinungen, um Nachfragetrends genau vorherzusagen. Wir werden diese Methoden in den folgenden Abschnitten genauer untersuchen.

Die Bedarfsprognose ist ein wichtiger Bestandteil des Supply Chain Managements und Unternehmen können von der Umsetzung auf verschiedene Weise enorm profitieren:

• Optimieren Bestandsverwaltung: Durch die genaue Vorhersage der zukünftigen Nachfrage können Unternehmen optimale Lagerbestände aufrechterhalten. Dies kann ihnen helfen, Fehlbestände zu vermeiden, die zu Umsatzeinbußen und verärgerten Kunden führen könnten, oder unnötige Überbestände, die Kapital binden und zu Lagerproblemen führen.
• Kosten senken: Unternehmen können Ressourcen effizient zuweisen, indem sie die zukünftige Nachfrage genau vorhersagen und Produktionskapazitäten und Arbeitskräfte erweitern oder verkleinern. Dies kann dazu beitragen, Verschwendung bei der Ressourcenzuteilung zu reduzieren, Kosten zu senken und die Rentabilität zu verbessern.
• Kundenzufriedenheit steigern: Um die Kundennachfrage zu verstehen, müssen Kundenbedürfnisse erfüllt oder übertroffen werden, indem sichergestellt wird, dass die richtigen Produkte verfügbar sind, wann und wo sie benötigt werden. Nachfrageprognosen ermöglichen es Unternehmen, ihre Lieferketten an der Kundennachfrage auszurichten, was zu zufriedenen Kunden und klugen Geschäftsentscheidungen führt.

3 Arten der Nachfrageprognose, die Sie kennen müssen

Die Bedarfsprognose umfasst eine Vielzahl von Tools und Techniken. Bevor wir uns jedoch damit befassen, ist es wichtig, dass wir zunächst das Konzept der Nachfrageanalyse verstehen. Bereit für eine kurze Tour? Lassen Sie uns die drei Haupttypen der Nachfrageprognose untersuchen:

Qualitative Prognose

Qualitative Prognosemethoden werden normalerweise verwendet, wenn keine historischen Daten verfügbar sind oder ein Unternehmen ein neues Produkt auf den Markt bringt oder in einen neuen Markt eintritt. Es stützt sich auf das Wissen und die Erfahrung von Branchenexperten, die Meinungen von Interessengruppen und andere subjektive Faktoren und nicht auf rein mathematische Daten.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein Smartphone-Unternehmen plant die Einführung eines neuen Telefonmodells. Sie können qualitative Prognosemethoden wie Fokusgruppen, Umfragen oder Interviews verwenden, um zu verstehen, welche Funktionen den Verbrauchern gefallen könnten, wie viel sie zu zahlen bereit wären und wie viele Einheiten das Unternehmen voraussichtlich verkaufen wird. Der Nachteil qualitativer Prognosen? Es ist subjektiv und kann durch kognitive Vorurteile beeinflusst werden.

Zeitreihen-Nachfrageprognose

Die Nachfrageprognose in Zeitreihen ist ein quantitativer Prognoseansatz zur Vorhersage zukünftiger Kundenbedürfnisse. Diese datenbasierte Methode berücksichtigt historische Daten, um den zukünftigen Bedarf abzuschätzen. 

Dazu gehört die Auswertung vergangener Verkaufsdaten, um Muster, Wachstumstrends oder Änderungen im Zusammenhang mit unterschiedlichen Jahreszeiten zu erkennen, die sich auf die zukünftige Nachfrage auswirken könnten. Es verwendet statistische Methoden wie z lineare Regression und Gleitende Durchschnitte um diese Bedarfsprognosen zu erstellen.

Unter diesen Techniken ist die lineare Regression so, als würde man die bestmögliche gerade Linie durch eine Gruppe von Punkten in einem Diagramm zeichnen. Diese Linie ist die beste Schätzung des zugrunde liegenden Trends in den Daten und hilft so bei der Vorhersage zukünftiger Szenarien. Wenn wir sehen, dass die Umsatzlinie der Vergangenheit einen Aufwärtstrend aufweist, ist das ein nützlicher Indikator dafür, dass die Umsätze in der Zukunft wahrscheinlich ebenfalls steigen werden.

Passive Nachfrageprognose

Passive Nachfrageprognosen sind eine weitere quantitative Methode, die vergangene Verkaufsdaten nutzt, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Aber im Gegensatz zur Nachfrageprognose in Zeitreihen wird die passive Nachfrageprognose als einfacher angesehen. Es ist in der Regel ideal für Unternehmen mit streng saisonalen oder stetig wachsenden Umsätzen (Unternehmen, die Jahr für Jahr das gleiche Umsatzmuster feststellen).

Betrachten wir einen kleinen Laden, der verkauft Weihnachtsdekorationen. Wie am Schnürchen schießen ihre Verkäufe jedes Jahr im November und Dezember in die Höhe und bleiben für den Rest des Jahres ruhig. Dieses Geschäft könnte passive Nachfrageprognosen nutzen, indem es sich die letzten November- und Dezemberverkäufe anschaut, um eine gute Vorstellung davon zu bekommen, was dieses Jahr zu erwarten ist. Um ein vereinfachtes Beispiel zu nennen: Wenn sie im vergangenen Dezember 100 Christbaumschmuck verkauft hätten und das Geschäft stetig wächst, könnten sie dieses Jahr mit einem Verkauf von etwa 110 oder 120 rechnen.

5 Techniken zur Nachfrageprognose, die Ihnen helfen, Überraschungen zu vermeiden

Ausgestattet mit Kenntnissen über die verschiedenen Arten der Nachfrageprognose ist es nun an der Zeit, die fünf wichtigsten Prognosetechniken eingehend zu erkunden und ihre Funktionsweise im Detail zu verstehen:

Delphi-Methode

Die Delphi-Methode ist ein iterativer qualitativer Prozess, der das kollektive Wissen einer Expertengruppe nutzt. Bei diesem iterativen Ansatz geht es darum, die Meinungen und Empfehlungen verschiedener sachkundiger Personen zu verfeinern, um präzise Prognosen über die zukünftige Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung zu erstellen. Hier ist eine Aufschlüsselung dieses iterativen Prozesses:

1. Auswahl der Experten: Stellen Sie eine vielfältige Gruppe von Experten im Geschäftsfeld zusammen, darunter Branchenspezialisten, Marktanalysten oder sogar intern erfahrene Mitglieder der Organisation mit umfassenden Marktkenntnissen.
2. Stellen Sie die Frage: Der Moderator reicht den Experten eine Umfrage mit Fragen ein, die für die zukünftige Nachfrage des Unternehmens relevant sind, z. B. „Welche Faktoren werden unsere Produktnachfrage in den nächsten zwei Jahren beeinflussen?“
3. Meinungen sammeln: Die Umfrageantworten werden von jedem Experten unabhängig gesammelt, um eine freie Meinungsäußerung zu gewährleisten, ohne die Meinungen anderer zu beeinträchtigen.
4. Feedback teilen: Der Moderator erstellt einen Überblick über die wichtigsten Ideen und Meinungen, die in den Antworten zum Ausdruck kommen, und verteilt diese Zusammenfassung erneut an die Gruppe, sodass Experten allgemeine Trends und Perspektiven ihrer Kollegen untersuchen können.
5. Meinungen neu bewerten: Mit diesen neuen Informationen bewerten Experten ihre bisherigen Antworten neu und nehmen Überarbeitungen auf der Grundlage der Erkenntnisse anderer Teilnehmer vor.
6. Den Vorgang wiederholen: Um einen Konsens zu erzielen, wird der Zyklus aus Befragung, Feedbackaustausch und Überarbeitung der Meinungen wiederholt, bis die Vorhersagen der Experten übereinstimmen.

Marktforschung

Marktforschung ist ein systematischer Prozess zum Sammeln, Analysieren und Interpretieren wertvoller Daten über die Vorlieben, Bedürfnisse und das Verhalten der Zielkunden. Als qualitative Nachfrageprognosetechnik nutzt es Fokusgruppendiskussionen und Umfragen, um Verbraucherpräferenzen zu verstehen und die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen vorherzusagen.

Betrachten wir ein Szenario, in dem eine Marke köstliche Schokoriegel verkauft. Sie haben einen stetigen Rückgang der Verkäufe ihrer traditionellen Milchschokoladetafeln festgestellt. Anstatt in Panik zu geraten, setzten sie ihre besten detektivischen Fähigkeiten ein und führten qualitative Marktforschung durch.

Die Marke organisierte virtuelle Fokusgruppendiskussionen mit Schokoladenliebhabern unterschiedlicher Altersgruppen, Hintergründe und geografischer Standorte. Sie fragten sie nach ihren Schokoladenvorlieben: Mögen sie Milchschokolade oder stehen sie eher auf dunkle oder weiße Schokolade? Suchen sie nach Schokolade aus einer einzigen Herkunft? Bevorzugen sie den Zusatz von Nüssen, Früchten oder anderen Zutaten in den Schokoriegeln?

Sie haben über ihre Social-Media-Seiten auch Online-Umfragen an ein größeres Publikum verschickt, um weitere Details zu den Gründen für den Wechsel zu sammeln. Sind sie gesundheitsbewusster? Vegan? Oder folgen sie einfach den Instagram-Trends?

Als die Ergebnisse vorlagen, stellten sie eine wachsende Nachfrage nach veganer Schokolade fest und die Verbraucher suchten nach alternativen, milchfreien Leckereien. Sie stellten außerdem fest, dass sich ihre Kunden nach Kreativität sehnen – begierig auf aufregende Zutaten und unerwartete Geschmacksprofile.

Basierend auf diesen Erkenntnissen brachte die Marke eine vegan-freundliche Tafel dunkler Schokolade mit einer aufregenden Mischung aus Meersalz und Karamell auf den Markt. Dies ist keine zufällige Entscheidung, die auf Launen beruht. Es ist strategisch, kalkuliert und basiert auf den Vorlieben der Käufer – alles dank gründlicher Marktforschung.

Naives Prognosemodell

Das Naive-Prognosemodell ist eine einfache quantitative Methode, bei der die tatsächliche Nachfrage der letzten Periode zur Bestimmung der Folgeprognose verwendet wird. Dieses Modell basiert auf dem Prinzip, dass sich die Geschichte oft wiederholt, was darauf hindeutet, dass Daten aus der Vergangenheit die zukünftige Nachfrage genau vorhersagen können. Da dafür keine komplizierten Berechnungen oder detaillierte statistische Erkenntnisse erforderlich sind, wird es treffend als „naiv“ bezeichnet.

Angenommen, ein Geschäftsinhaber betreibt einen E-Commerce-Shop, der auf umweltfreundliche wiederverwendbare Wasserflaschen spezialisiert ist. Diese Flaschen erfreuen sich aufgrund ihrer Umweltfreundlichkeit großer Beliebtheit und erfreuen sich über mehrere Monate hinweg einer konstanten Nachfrage.

Unter Verwendung des naiven Prognosemodells würde sich der Ladenbesitzer auf die Verkäufe des letzten Monats verlassen (z. B. 500 Wasserflaschen), um die Nachfrage für den kommenden Monat vorherzusagen. Da die Nachfrage nach wiederverwendbaren Wasserflaschen relativ stabil bleibt und nicht von saisonalen Veränderungen oder Markttrends beeinflusst wird, prognostiziert die Einfachheit des naiven Modells die erwarteten Umsätze im Folgemonat genau.

Wahrscheinlichkeitsmodell

Probabilistische Modelle sind fortschrittliche statistische Prognosewerkzeuge, die stark auf mathematischen Formeln und statistischen Maßen basieren. Sie kommen zum Einsatz, wenn die Zukunft ungewiss ist. „Probabilistisch“ kommt vom Wort „Wahrscheinlichkeit“, dem mathematischen Begriff für die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses.

Im probabilistischen Modell verwenden Unternehmen vergangene Verkaufsdaten und mathematische Formeln, um mögliche zukünftige Anforderungen vorherzusagen. Was bedeutet das? Es ist einfach so, als würde man sich vergangene Sonnenhutverkäufe in den Sommermonaten ansehen. Wenn jedes Jahr im Juni, Juli und August hohe Umsätze erzielt werden, würde ein probabilistisches Modell auf der Grundlage des beobachteten Musters auch für die kommenden Jahre hohe Umsätze in diesen Monaten vorhersagen.

Die „Poisson-Verteilung“ und das „Bayesianische Wahrscheinlichkeitsmodell“ sind beliebte Wahrscheinlichkeitsmodelle:

Poisson-Modell

Stellen Sie sich die Poisson-Verteilung als Vorhersage von Regen vor. Wir wissen vielleicht, dass es wahrscheinlich an 10 von 30 Tagen regnen wird, aber wir können nicht vorhersagen, an welchen konkreten Tagen das sein wird – das ist Zufall. In ähnlicher Weise hilft die Poisson-Verteilung Unternehmen dabei, abzuschätzen, wie viele Kunden beispielsweise wahrscheinlich jeden Tag in ihr Geschäft oder auf ihre Website kommen.

Bei Verwendung der Poisson-Verteilung kann ein Geschäftsinhaber feststellen, dass er durchschnittlich etwa 100 Hüte pro Tag verkauft. An sonnigen Tagen steigt dieser Wert, an bewölkten Tagen sinkt er. Durch das Poisson-Modell kann der Shop Folgendes herausfinden:

• Die Verkaufschancen, sagen wir 50 Hüte an einem bewölkten Tag,
• Oder die hochfliegenden 150 Hüte an einem sonnigen Tag!

Bayessches Modell

Beim Bayes'schen Wahrscheinlichkeitsmodell geht es darum, Vorhersagen zu aktualisieren, sobald neue Daten eingehen. Nehmen wir an, eine Bekleidungsmarke verkauft Wintermäntel online. Basierend auf historischen Daten (vorhergehende Annahmen) wurde beobachtet, dass die Verkäufe für Wintermäntel im September relativ niedrig waren. Daher könnte die Marke zunächst vorhersagen, dass sich dieses Muster in der kommenden September-Saison fortsetzen wird.

In der aktuellen Septembersaison verzeichnen sie jedoch Mitte des Monats einen plötzlichen Umsatzanstieg (neue Erkenntnisse). Diese Daten veranlassen sie, ihre ursprüngliche Vorhersage zu aktualisieren. Ein möglicher Grund könnte ein plötzlicher Temperaturabfall oder ein ungewöhnlich früher Winter in diesem Jahr sein.

Mit diesen neuen Daten passt die Marke nun ihre Prognosen mithilfe des Bayes'schen Modells an und geht von einer erhöhten Nachfrage in der aktuellen und möglicherweise kommenden September-Saison aus (posteriore Wahrscheinlichkeit). Das E-Commerce-Unternehmen kann sich entsprechend eindecken, um der unerwarteten Nachfrage gerecht zu werden.

Modell des maschinellen Lernens

Ein Modell für maschinelles Lernen nutzt Deep Learning und neuronale Netze, um komplexe Zusammenhänge zu erkennen. Diese Beziehungen sind oft zu kompliziert und nichtlinear, als dass herkömmliche statistische Tools sie aufklären könnten. Klingt beeindruckend, nicht wahr? 

Stellen Sie es sich als ein digitales Gehirn vor, das unaufhörlich aus den beobachteten Mustern lernt, wobei es sich in diesem Zusammenhang bei den Mustern um die Kaufgewohnheiten der Verbraucher handelt. So wie unser Gehirn das Gedächtnis durch Wiederholung und Beobachtung stärkt, passen sich auch Modelle des maschinellen Lernens im Laufe der Zeit an und verfeinern das Verständnis.

Stellen Sie sich als Beispiel ein Unternehmen vor, das Schönheitspflegeprodukte für Frauen verkauft. Sie könnten ein Tool wie nutzen Alibabas KI-Lösung. Diese Plattform simuliert und untersucht die Marktnachfrage und verarbeitet die Daten dann mithilfe von Datenintelligenz und Zeitreihenprognosealgorithmen vor.

Das maschinelle Lernmodell kann aufkommende Trends erkennen, indem es das Kaufverhalten der Kunden analysiert. Beispielsweise kann es sein, dass die Nachfrage nach Sonnenschutzmitteln jeden Sommer steigt. Als weiteres Beispiel könnte das Modell erkennen, dass Lippenstifte in Sondereditionen immer dann sehr gefragt sind, wenn das Unternehmen eine neue Zusammenarbeit mit einem prominenten Make-up-Artist-Influencer initiiert.

Echtzeit-Nachfrageprognosen werden die Lieferketten revolutionieren

Unabhängig davon, ob sich Unternehmen für eine qualitative Methode wie Marktforschung und Umfragen oder eine fortschrittliche quantitative Methode wie Modelle des maschinellen Lernens (oder eine Kombination aus beidem) entscheiden, ist klar, dass sich die Nachfrageprognose erheblich verändert. 

Die Entwicklung von periodischen Prognosen hin zu Echtzeitprognosen wird durch die zunehmende Verfügbarkeit von Echtzeitdaten über das Kundenverhalten vorangetrieben. Diese Unmittelbarkeit bedeutet, dass Unternehmen nicht mehr Wochen oder Monate warten müssen, um Daten zu sammeln und Prognosen zu erstellen. 

Sie können sich schnell anpassen und so eine genauere Entscheidungsfindung ermöglichen. Auf diese Weise können Unternehmen schneller auf Nachfrageveränderungen reagieren und so eine effizientere und reaktionsfähigere Lieferkette schaffen. Weitere Strategien und Techniken zum Verstehen von Kunden und ihrem Verhalten finden Sie im Blog-Center!