Nachfrageplanung und -prognose: Wie kann maschinelles Lernen helfen?

Die Bedarfsplanung ist der Prozess der Vorhersage der zukünftigen Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung. Dabei werden historische Verkaufsdaten, Markttrends und andere Faktoren analysiert, um vorherzusagen, wie viel von einem bestimmten Artikel in Zukunft benötigt wird. Das Ziel der Bedarfsplanung ist es, sicherzustellen, dass ein Unternehmen über den notwendigen Bestand verfügt, um die Kundennachfrage zu befriedigen, und gleichzeitig die Kosten für Überbestände zu minimieren.

Wie planen Hersteller von Massenkonsumgütern die Nachfrage?

Die fortschrittlichsten FMCG-Unternehmen sammeln zahlreiche Daten von ihrem Management und dem Markt. Beispielsweise liefern die Abteilungen Vertrieb oder Geschäftsentwicklung Informationen über die Grundlagen des Verkaufs, während das Markenmarketing Messwerte zur Markengesundheit liefert. Hier sind einige Beispiele für weitere Faktoren, die berücksichtigt werden können:

1. Erhöhung des Vertriebs nach SKUs, Regionen oder sogar Konten.
2. Der Werbekalender, der nicht nur den Zeitpunkt, sondern auch die Höhe der Rabatte, die Häufigkeit der Werbeaktionen, die Kommunikation der Werbeaktionen usw. umfasst.
3. Regalfläche in Zentimetern oder Zoll sowie die Quote im Vergleich zu den Wettbewerbern.
4. Werbefläche in tatsächlicher Anzahl und Anteil im Vergleich zu den Wettbewerbern.
5. Reichweite und Häufigkeit der Werbung.
6. Investitionen in verschiedene Kommunikationskanäle.

Die Abteilung für Produktbeschaffung würde dann diese Daten nehmen und sie zusammen mit den Marktdaten analysieren, wobei hauptsächlich historische Informationen mit einigen Ideen aus der Abteilung für Verbrauchermarkt vermischt werden. Sobald die Bedarfsplanung die Prognosen hervorgebracht hat, passen die Finanz- und Produktbeschaffungsabteilungen ihre Finanzierungen und Lagerbestellungen an. Wenn jedoch die Unternehmensleitung, das Marketing oder der Vertrieb mit den Ergebnissen der Prognosen nicht zufrieden sind, muss der gesamte Prozess erneut durchlaufen werden, bis alle Abteilungen einverstanden sind.

Warum ist die Bedarfsplanung wichtig und welche CPG-Funktionen sind betroffen?

Ce processus peut prendre des mois et doit être réalisé au moins 9 mois avant la mise en œuvre. En réalité, de nombreux responsables redoutent ce processus. Cependant, cet exercice de planification de la demande est une activité critique pour les marques qui veulent être compétitives sur le marché de manière responsable et sans mettre l’ensemble de l’entreprise en danger.

Ist die Finanzierung betroffen?

Die Bedarfsplanung hilft, die angemessene Höhe der benötigten Finanzierung zu bestimmen – muss das Unternehmen mehr Geld leihen, um seine Marketingbemühungen zu finanzieren, oder kann es sich seine Marketingstufen aufgrund der für das nächste Jahr erwarteten Einnahmen leisten?

Muss sich die Verkaufsabteilung Sorgen machen?

Diese Aktivität hilft auch dabei, den Vertrieb an den Prioritäten und Markteinführungsplänen des Unternehmens auszurichten. Auf welche Marken und Produkte sollte man sich konzentrieren? Welche Aktivitäten kann und muss ich durchführen, um diese Prioritäten zu erfüllen? Welche Konten müssen wir aktivieren, um die erwarteten Einnahmen zu erzielen?

Ist die Bedarfsplanung Teil der Lieferkette?

Die Bedarfsplanung ist für die Beschaffungsabteilung von Produkten von großem Nutzen. Die Zahlen helfen ihm, die zu bestellenden Mengen zu bestimmen und die Lieferungen und Empfänge zu planen. Außerdem weiß er, ob er über genügend Lagerhäuser verfügt, um den Bestand zu halten, oder ob er Ad-hoc-Lagerhäuser benötigt. Der Warenbeschaffer wird auch eine Vorstellung davon bekommen, ob es einen Mitnahmeeffekt gibt oder nicht.

Profitieren die Einzelhändler davon?

Natürlich bringt die Bedarfsplanung alle Elemente zusammen und hilft den Marketingfachleuten, alle ihre Bemühungen zu rationalisieren. Stellen sie in ihren Kampagnen die richtige Marke oder das richtige Produkt in den Vordergrund? Wird das Produkt in den Geschäften zu dem Zeitpunkt verfügbar sein, an dem die Verbraucher sich dafür interessieren? Wird das Produkt nicht vor Ende der Kampagne ausverkauft sein? Wird die Marke ihre Ziele in Bezug auf Marktanteil und Umsatz erreichen?

Eine effektive Nachfrageplanung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Unternehmen die richtigen Produkte zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung haben. Sie hilft, Fehlbestände und Überbestände zu minimieren, die Kosten für die Lagerhaltung zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, indem sie sicherstellt, dass die Produkte verfügbar sind, wenn sie gebraucht werden.

Wie wird die Bedarfsplanung heute durchgeführt?

Es gibt verschiedene Methoden der Bedarfsplanung, und die Wahl der Methode hängt von der Art des Unternehmens, dem angebotenen Produkt oder der Dienstleistung und der Verfügbarkeit von Daten ab. Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Methoden :

1. Statistische Prognose: Hierbei werden historische Verkaufsdaten verwendet, um Muster und Trends zu erkennen, und diese Informationen dann zur Vorhersage der künftigen Nachfrage genutzt. Diese Methode kann in mehrere Untermethoden unterteilt werden, z. B. Zeitreihenanalyse, Regressionsanalyse und exponentielle Glättung.
2. Marktforschung: Bei dieser Methode werden Daten über die Präferenzen der Kunden, ihre Kaufgewohnheiten und andere relevante Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen können, gesammelt. Diese Informationen werden dann verwendet, um eine Nachfrageprognose zu erstellen.
3. Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR): Bei dieser Methode werden die Nachfragedaten zwischen einem Unternehmen und seinen Lieferanten, Händlern und anderen Partnern ausgetauscht, um die Genauigkeit der Nachfrageplanung zu verbessern. Die Methode beruht weitgehend auf der gemeinsamen Nutzung von Daten, der Zusammenarbeit und der Kommunikation.
4. Expertenmeinung: Bei dieser Methode wird die Meinung von Branchenexperten, internen Interessengruppen und anderen gut informierten Quellen eingeholt, um potenzielle Marktveränderungen zu identifizieren, die sich auf die Nachfrage auswirken könnten.
5. Simulationsmodellierung: Bei dieser Methode werden Modelle erstellt, die verschiedene Nachfrageszenarien und deren Ergebnisse simulieren. Diese Methode kann Unternehmen dabei helfen, unerwartete Veränderungen und Unsicherheiten einzuplanen.

Jede dieser Methoden hat ihre Vor- und Nachteile, und die Wahl der Methode hängt von mehreren Faktoren ab, z. B. von der Größe und Komplexität des Unternehmens, der Verfügbarkeit und Qualität der Daten und dem Grad der Genauigkeit, der für die Nachfrageprognose erforderlich ist.

Wo liegen die Grenzen der derzeitigen Praktiken?

Trotz der vielen Vorteile der Bedarfsplanung weisen die derzeitigen Praktiken einige Einschränkungen auf. Hier sind einige der wichtigsten:

1. Mangel an funktionsübergreifender Zusammenarbeit: Die Bedarfsplanung erfordert den Beitrag und die Zusammenarbeit mehrerer Abteilungen, einschließlich Vertrieb, Marketing, Betrieb und Finanzen. In vielen Unternehmen ist es jedoch schwierig, eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen diesen Abteilungen zu ermöglichen, was zu Silos und inkonsistenten Daten führt.
2. Unflexibilität: Traditionelle Methoden der Bedarfsplanung können unflexibel sein und sich nur langsam an veränderte Marktbedingungen anpassen. Dies erschwert es Unternehmen, schnell auf Änderungen der Nachfrage zu reagieren, und kann zu Überbeständen oder Fehlbeständen führen.
3. Mangelnde Skalierbarkeit: Viele traditionelle Methoden der Bedarfsplanung sind nicht leicht skalierbar, so dass es für Unternehmen schwierig ist, ihre Prognosemethoden an das Wachstum ihrer Geschäftstätigkeit oder die Entwicklung ihrer Produktpalette anzupassen.
4. Unfähigkeit, neue Produkte oder Trends zu berücksichtigen: Die Methoden der Nachfrageplanung basieren häufig auf historischen Daten, die für die Prognose der Nachfrage nach neuen Produkten oder neuen Trends möglicherweise nicht geeignet sind. Daher kann es für Unternehmen schwierig sein, die Nachfrage nach diesen Produkten genau zu prognostizieren.

Diese Einschränkungen legen nahe, dass sich die Praktiken der Bedarfsplanung weiterentwickeln müssen, um agiler und anpassungsfähiger zu werden und besser auf Marktveränderungen reagieren zu können. Unternehmen müssen neue Technologien und datengestützte Ansätze einführen, um die Genauigkeit und Flexibilität der Bedarfsplanung zu verbessern. Außerdem sollten sie eine Kultur der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und Kommunikation fördern, um sicherzustellen, dass alle relevanten Abteilungen in den Prozess der Bedarfsplanung eingebunden sind.

Wie lässt sich die Nachfrageplanung verbessern?

Maschinelles Lernen hat die Bedarfsplanung erheblich verbessert, indem es Unternehmen dabei hilft, große Datenmengen zu analysieren, um Muster zu erkennen und die zukünftige Nachfrage genauer vorherzusagen. Hier sind einige der Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen die Nachfrageplanung verbessert hat:

1. Höhere Genauigkeit: Maschinelles Lernen hat die Genauigkeit von Nachfrageprognosen verbessert, indem es große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysiert hat, z. B. historische Verkaufsdaten, soziale Medien und externe Marktfaktoren. Durch das Erkennen von Mustern und die genauere Vorhersage der künftigen Nachfrage können Unternehmen Fehlbestände oder Überbestände vermeiden, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Rentabilität führt.
2. Datenanalyse in Echtzeit: Maschinelles Lernen kann Daten in Echtzeit analysieren, so dass Unternehmen Änderungen in der Nachfrage schnell erkennen und entsprechend reagieren können. Dadurch können Unternehmen ihre Lagerbestände und Produktionspläne effizienter anpassen, was zu weniger Verschwendung und höherer Effizienz führt.
3. Skalierbarkeit: Maschinelles Lernen kann leicht an die Analyse größerer Datensätze oder komplexerer Daten angepasst werden, was es zu einem idealen Werkzeug für Unternehmen mit großen Produktportfolios oder komplexen Lieferketten macht. Dies hat es Unternehmen ermöglicht, mehr Daten zu verarbeiten und genauere Prognosen zu erstellen, auch wenn ihr Geschäft wächst.
4. Vorausschauende Modellierung: Maschinelles Lernen kann vorausschauende Modelle erstellen, die verwendet werden können, um die Nachfrage unter verschiedenen Szenarien oder Annahmen zu prognostizieren. Dies hat Unternehmen geholfen, die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Nachfrage besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
5. Verbesserung der Zusammenarbeit: Maschinelles Lernen hat dazu beigetragen, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen zu verbessern, indem es eine gemeinsame Sprache und einen gemeinsamen Rahmen für das Verständnis der Auswirkungen von Marketing und anderen Faktoren auf den Verkauf bereitgestellt hat. Dadurch wurden Silos aufgebrochen und eine Kultur der Zusammenarbeit und Kommunikation gefördert, was zu einer genaueren und effektiveren Bedarfsplanung führte.

Maschinelles Lernen ist zu einem wichtigen Instrument der Bedarfsplanung geworden, das Unternehmen dabei hilft, genauere Prognosen zu erstellen, Ressourcen effizienter zuzuweisen und Marketing- und Verkaufsstrategien zu optimieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Daten und statistischen Analysen können Unternehmen die Effizienz ihrer Lieferkette, die Kundenzufriedenheit und ihre Rentabilität verbessern.

Wenden Sie sich an Indaru, um weitere Informationen zur Bedarfsplanung zu erhalten.

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