KI-Bedarfsprognosen im Einzelhandel – so geht es richtig

Bedarfsprognosen im Einzelhandel bilden einen wichtigen Bestandteil des Planungsprozesses jeder Marke und jedes Einzelhändlers, da sie die Anforderungen der Kunden antizipieren, um ihrem künftigen Kaufverhalten gerecht zu werden. Bislang mussten Marken und Einzelhändler mit unzähligen Faktoren wie dem Wetter, unvorhergesehenen Ereignissen und neuen Trends richtig umgehen und gleichzeitig die Aktivitäten der Mitbewerber im Blick behalten. Als Grundlage dienten dabei verschiedene Branchenkenntnisse. Heute ist diese Vorgehensweise, die nur Könner wirklich meistern, jedoch nicht mehr zeitgemäß.

Bedarfsprognosen sind jedoch nicht aus der Luft gegriffen. Sie basieren in der Regel auf der Analyse einer Vielzahl von Datenpunkten, um den richtigen Bestand zu ermitteln und zu klären, wo und in welcher Menge er gelagert werden soll. Um allerdings eine hohe Bruttomargenrendite (GMROI) zu erzielen, wird es zunehmend wichtig, eine genauere Prognose der Nachfrage nach jedem Artikel in jedem Kanal und an jedem Standort zu erstellen – und dazu braucht es weit mehr als nur ein paar Datenpunkte.

Der Bestand ist die wichtigste Investition, die eine Marke oder ein Einzelhändler in jeder Saison tätigen muss. Es handelt sich dabei nicht um einmalige Kosten. Ungenaue Bedarfsprognosen können für Unternehmen schnell kostspielig werden.

Eine mögliche Folge unzureichender Bedarfsprognosen sind unerwünschte Bestände, die als „Altbestände“ enden, Lagerhaltungskosten verursachen und wertvollen Cashflow binden. Um das zu verhindern, greifen Unternehmen, die sich bei Bedarfsprognosen vertan haben, oft zu starken Preisnachlässen und pauschalen Rabattstrategien, um die Produkte doch noch zu verkaufen. Übermäßige Preisnachlässe können jedoch zu geringeren Margen führen und den Kunden ein schlechtes Bild von einer Marke vermitteln, die zwangsläufig zu Rabatten greift. Kommt dies regelmäßig vor, warten die Kunden einfach auf den Ausverkauf, statt Produkte zum regulären vollen Preis zu kaufen.

Bedarfsprognosen helfen nicht nur, Überbestände zu vermeiden, sondern können – richtig umgesetzt – auch einen zu geringen Lagerbestand beliebter Artikel verhindern. Keine Marke möchte Umsatzeinbußen erleiden, weil Artikel nicht vorrätig sind, oder mit den Folgen unzufriedener Kunden konfrontiert werden, die die gewünschten Produkte nicht dann bekommen, wenn sie sie kaufen möchten. Das führt schnell dazu, dass Kunden zu Mitbewerbern abwandern. Einfach ausgedrückt: Die Genauigkeit der Bedarfsprognosen ist entscheidend für die Anpassung Ihres Angebots an die Kundennachfrage.

Bedarfsprognosen im Einzelhandel vereinen mehrere Geschäftsfunktionen, um eine datengestützte Strategie zu entwickeln, die sowohl in der Vor- als auch in der Nachsaison funktioniert. Diese Strategie versetzt Merchandising-Teams in die Lage, schnell und flexibel auf Veränderungen zu reagieren. Im Allgemeinen umfassen Bedarfsprognosen im Einzelhandel vier Schlüsselbereiche.

Absatzprognose

Historische Daten über frühere Verkäufe werden in der Regel zur Prognose künftiger Verkäufe verwendet. Anhand von Verkaufsdaten aus der Vergangenheit lassen sich Trends, saisonale Fluktuationen und Marktschwankungen erkennen, um die künftige Kundennachfrage besser einschätzen zu können. Doch wie jeder weiß, gibt es Veränderungen, und historische Daten allein reichen nicht mehr aus, um die künftige Nachfrage genau widerzuspiegeln.

Bedarfsprognose

Die Bedarfsprognose konzentriert sich auf die Vorhersage der Beliebtheit von Produkten, so dass die richtige Menge an Beständen vorhanden ist, um die Nachfrage zu decken, ohne dass am Ende der Saison ein Restbestand übrig bleibt. Die Prognose der richtigen Menge an Einheiten pro Produkt, die die Kunden wahrscheinlich kaufen werden, bietet Marken und Einzelhändlern die höchste Bruttomargenrendite.

Bestandsverwaltung

Wie wägt man ab, wie viel Bestand erforderlich ist, um die Kunden zufriedenzustellen, und wie viel, um Überbestände zu vermeiden, die übermäßige Kosten verursachen? Dies gilt insbesondere für Omni-Channel-Händler, die ihre Bestände flexibel und vielfältig gestalten müssen, um die immer anspruchsvolleren Kundenerwartungen zu erfüllen. Die Konzentration auf die Mengen der jeweiligen Artikel ist ein wichtiger Teil des Planungsprozesses. Die KI-gesteuerte Bestandsplanung berücksichtigt mehrere komplexe Aspekte, um die richtige Verteilung der Waren auf Länder, Regionen und einzelne Filialen zu bestimmen und so die Optimierung des Bestands zu unterstützen und den Händlern die Kontrolle über den Bestand zu erleichtern.

Planung der Werbung

Werbeaktionen sind ein wichtiger Bestandteil des Verkaufszyklus. Sie erfordern jedoch eine genaue Planung, um den Absatz an den richtigen Stellen und zur richtigen Zeit zu fördern. Die Durchführung von Werbeaktionen für die falschen Artikel zur falschen Zeit kann schnell zum kostspieligen Fehler werden. Zu wissen, bei welchen Produkten eine Preisanpassung erforderlich ist, um die Nachfrage zu steigern – bis hin zu einer bestimmten Farbe und Größe – ist entscheidend für die Erhöhung der Margen. Um solche fundierten Entscheidungen treffen zu können, bedarf es einer genauen und zeitnahen Datenanalyse.

Je größer die Sortimente werden – einige Unternehmen führen Zehntausende von Artikeln –, desto schwieriger wird es, Hunderte von Variablen zu berücksichtigen, die bei genauen Bedarfsprognosen eine Rolle spielen. Einige der wichtigsten Faktoren, die bei präzisen Bedarfsprognosen zu berücksichtigen sind, sind:

Saisonalität, Trends und Nachfragemuster

Einige Faktoren sind vorhersehbar. Jeder weiß, um welche Feiertage herum geplant werden muss, aber wie sieht es bei besonderen globalen Ereignissen aus, die große Auswirkungen haben, z. B. die Fußballweltmeisterschaft oder die Olympischen Spiele? Weniger einschneidend, aber dennoch wichtig, sind regionale Veranstaltungen. Finden in einer bestimmten Stadt beispielsweise Sommerkonzerte statt, so dass die Kunden verlangen, dass die Regale mit Artikeln rund um dieses Event bestückt sind? Oder muss ein bei Touristen beliebter Strandort dafür sorgen, dass Sommerartikel wie Sonnencreme, Hüte und Sandalen leicht verfügbar sind und schnell aufgefüllt werden können?

Planer sollten auch die Wettervorhersage im Auge behalten, denn ein unerwarteter Wetterumschwung kann die Kundennachfrage dramatisch verändern, insbesondere im Modeeinzelhandel. Was ist, wenn es einen unerwarteten Spätherbst gibt? Dann kaufen die Kunden möglicherweise nur zögerlich wärmere Artikel aus der neuen Herbst-/Winter-Kollektion zum vollen Preis, während noch sommerliche Temperaturen herrschen. Ein durchwachsener Sommer führt wiederum dazu, dass Kunden Hüte und Sonnenbrillen meiden, aber Regenmäntel und Regenschirme brauchen.

Trotz einiger gängiger saisonaler Trends gibt es zu viele andere Faktoren, die es bei der Analyse von Tausenden von Artikeln zu berücksichtigen gilt. Die KI kann diese Lücken füllen.

Externe Faktoren

Was ist der neueste Kundentrend und mit welchen Trends sind die Mitbewerber erfolgreich oder gescheitert? Externe Faktoren – von regionalen Interessen bis hin zu nationalen Trends – zu berücksichtigen, ist wichtig, aber in der digitalen Welt entwickeln sich solche Faktoren schneller als manche Marken mithalten können.

Ein weiterer externer Faktor, der für genaue Bedarfsprognosen unerlässlich ist, sind die Aktivitäten der Mitbewerber. Wie setzen sie Trends in ihrem Produkt-Mix um und wann und auf welche Artikel gewähren sie Rabatte in welcher Höhe? All diese Faktoren sind enorm wichtig, wenn es darum geht, genaue Prognosen für jeden einzelnen Artikel des eigenen Sortiments zu erstellen.

Geschäftliche Entscheidungen

In einem Omni-Channel-Umfeld, in dem Kunden eine große Produktvielfalt erwarten, ist es deutlich schwieriger geworden, die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der manuelle Versuch, all diese Variablen zu berücksichtigen, führt zu einer Datenflut und zu ungenauen Prognosen.

Die KI bietet einen neuen Lösungsansatz für die gängigen Fallstricke, die erfolgreiche Prognosen unterminiert haben. Sie ermöglicht es Teams, die künftige Kundennachfrage besser zu antizipieren, um Mitbewerbern einen Schritt voraus zu sein.

Da so viel auf dem Spiel steht, müssen Unternehmen KI einsetzen, um die ständig wachsende Komplexität zu bewältigen und genaue Prognosen zu erstellen. Angst haben vor der KI muss jedoch niemand. Die KI gepaart mit einem von Menschen gesteuerten Ansatz, der die Vorteile beider Seiten vereint, sorgt für eine Automatisierung und Beschleunigung vieler Aufgaben für Tausende von Artikeln, um mehr Effizienz und Genauigkeit in einen Prozess zu bringen, der normalerweise von Vermutungen und Ungenauigkeiten betroffen ist.

Was können KI-Bedarfsprognosen?

• Sie erhalten verwertbare Erkenntnisse: Prognosemodelle ermöglichen es den Teams, Nachfragemuster zu erkennen, die meist durch manuelle Bemühungen der Teams unerkannt bleiben. Das bedeutet, dass eine enorme Menge an Daten in kurzer Zeit analysiert und bearbeitet werden kann.
• Sie werden proaktiv: Dies ist enorm wichtig, wenn es darum geht, eine schnelle Anpassung an Markttrends und Kundenvorlieben zu ermöglichen.
• Mehr Effizienz: Durch die KI können sich Teams auf strategische Initiativen konzentrieren, anstatt sich mit manuellen Aufgaben aufzuhalten.
• Bessere Bedarfsprognosen: Wenn Sie den Bedarf prognostizieren können, lässt sich die Aufstockung von Beständen besser planen. Vorhandene Bestände können effizienter verwaltet und genauere und bessere Bestandsentscheidungen getroffen werden.
• Zufriedenere Kunden: Mit KI-Bedarfsprognosen können Marken und Einzelhändler sicherstellen, dass die richtigen Artikel am richtigen Ort und zur richtigen Zeit vorrätig sind, um die Kunden besser bedienen zu können.
• Rentabilitätssteigerung: Genauere Bedarfsprognosen ermöglichen es Teams, Angebot und Nachfrage effektiv zu steuern und kostspielige Fehler wie die Unter- oder Überbevorratung von Produkten zu vermeiden.

Centric Software® bietet Lösungen, die es Teams ermöglichen, von rückwärtsgerichteten Entscheidungen und Vermutungen zu einer präziseren und zukunftsorientierten Analyse überzugehen, die KI-Funktionen nutzt, um fundierte datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Mit der Planungssoftware Centric Planning™ können Teams den Lagerbedarf effizient prognostizieren, mit detaillierten Analysen bessere Geschäftsentscheidungen treffen und große Lagerbestände vermeiden, um die Rentabilität zu steigern.

Centric Pricing & Inventory™ nutzt künstliche Intelligenz zur Automatisierung und Optimierung von Preis- und Bestandsentscheidungen für jeden Artikel unabhängig von Standort und Vertriebskanal.

Prognostizieren und beeinflussen Sie die Nachfrage auf optimierte Weise, verkaufen Sie mehr mit weniger Beständen, gewähren Sie geringere Preisnachlässe und setzen Sie auf schnelleres Wachstum und höhere Margen durch bessere Abstimmung von Angebot und Nachfrage. Erfahren Sie mehr über die Lösungen von Centric Software zur KI-basierten Bedarfsprognose und Planung.