Die Erwartungen der Verbraucher an den Handel steigen stetig: Produkte sollen jederzeit verfügbar, Preise fair und Einkaufserlebnisse reibungslos sein. Um in diesem anspruchsvollen Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, ist eine präzise Nachfrageprognose für Einzelhändler unverzichtbar. Predictive Analytics Retail und KI im Einzelhandel eröffnen neue Chancen, um Nachfragen präziser vorherzusagen und gleichzeitig Betriebskosten zu senken.
Was bedeutet Demand Forecasting im Handel?
Demand Forecasting bedeutet, die zukünftige Nachfrage nach Produkten vorherzusagen. Im Kern geht es darum, zu verstehen, welche Produkte Kunden wann, wo und in welcher Menge kaufen möchten.
Diese Vorhersage ist entscheidend, um:
- Lagerbestände zu optimieren und Überbestände und Fehlmengen zu vermeiden,
- Kosten zu senken, indem Lager- und Transportkosten minimiert werden und
- die Kundenzufriedenheit zu steigern, indem Produkte immer dann verfügbar sind, wenn sie benötigt werden.
Aktuell verlassen sich allerdings noch viele Händler auf veraltete Ansätze. Diese betrachten lediglich vergangene Verkaufszahlen. Diese Methoden ignorieren Faktoren wie saisonale Schwankungen, regionale Vorlieben oder die Auswirkungen von Werbeaktionen. Hier setzt Predictive Analytics Retail mit modernen Retail Analytics Lösungen an.
Warum Predictive Analytics für den Handel unverzichtbar ist?
Predictive Analytics nutzt moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um große Datenmengen zu analysieren. Das Ziel ist, komplexe Zusammenhänge und Muster zu erkennen, die traditionelle Methoden übersehen.
Statt nur vergangene Verkaufszahlen zu betrachten, analysiert Predictive Analytics eine Vielzahl von Einflussfaktoren – wie Wetterbedingungen, Feiertage, Konkurrenzpreise oder regionale Kaufgewohnheiten – und kombiniert diese Daten, um genauere Prognosen zu erstellen. Bestandsmanagement Retail wird dadurch effizienter gestaltet.
Welche Faktoren sind bei einer Nachfrageprognose zu beachten?
Um von Predictive Analytics zu profitieren, müssen Einzelhändler einige Kernprinzipien beachten:
- Fokus auf den Kundenbedarf: Anstatt die Frage „Wie viel verkaufen wir?“ zu stellen, sollten Händler fragen: „Was benötigen unsere Kunden tatsächlich?“ Nur so lassen sich Fehlentscheidungen – etwa Überbestände oder unzureichende Bestellungen – vermeiden.
- Einbeziehung aller relevanten Daten: Faktoren, wie saisonale Trends, lokale Vorlieben, Werbeaktionen, Preisveränderungen und externe Einflüsse (z. B. Wetter oder Feiertage), müssen in die Prognose einfließen.
- Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Moderne Technologien sollten es ermöglichen, Prognosen in Echtzeit zu aktualisieren und auf unvorhergesehene Veränderungen (z. B. Lieferkettenprobleme) zu reagieren.
- Richtige Konfiguration von Tools: Die besten Analysewerkzeuge bringen wenig, wenn sie nicht korrekt konfiguriert oder genutzt werden. Die Wahl eines Systems, das auf die spezifischen Anforderungen des Händlers zugeschnitten ist, ist entscheidend.
Welche Tools können helfen?
Es gibt zahlreiche Tools und Plattformen, die speziell für die Anforderungen des Handels entwickelt wurden und Predictive Analytics unterstützen. Hier sind drei bewährte Lösungen, die häufig im Einzelhandel zum Einsatz kommen:
- SAP Analytics Cloud: Die Plattform von SAP kombiniert maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Sie ermöglicht es, Daten aus ERP-Systemen, POS-Daten und externen Quellen zu integrieren und bietet umfassende Analysefunktionen für präzise Nachfrageprognosen.
- Microsoft Azure AI: Azure bietet eine breite Palette an KI-gestützten Diensten, darunter Machine Learning, Data Analytics und spezifische Lösungen für Predictive Analytics. Unternehmen können damit große Datenmengen verarbeiten und präzise Nachfrageprognosen erstellen.
- AWS Forecast: Der cloudbasierte Dienst von Amazon Web Services nutzt maschinelles Lernen, um genaue Nachfrageprognosen zu erstellen. AWS Forecast kann historische Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und unterstützt Unternehmen bei der Optimierung von Lagerbeständen, Lieferketten und Ressourcenplanung.
Fazit: Erfolgsfaktor präzise Nachfrageprognose
Im modernen Einzelhandel ist eine präzise Nachfrageprognose kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor. Predictive Analytics hilft, komplexe Herausforderungen, wie saisonale Schwankungen, sich ändernde Kundenbedürfnisse oder multikanalige Einkaufsgewohnheiten, zu meistern.
Ein gut konfiguriertes und auf die individuellen Anforderungen abgestimmtes System kann Händlern helfen, Kosten zu senken, Gewinne zu maximieren und vor allem die Zufriedenheit ihrer Kunden zu sichern.
Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, sich mit den Möglichkeiten von Predictive Analytics auseinanderzusetzen – und die Weichen für die Zukunft des eigenen Unternehmens zu stellen.
Dieser Beitrag wurde von unseren Experten David Peter und Dr. Pascal Ochs verfasst.
