Predictive Ordering: Verfügbarkeit erhöhen, Bestände minimieren, Kundenzufriedenheit steigern

Nov 30 2023

Predictive Ordering ist der Schlüssel, um immer die richtigen Mengen auf Lager zu haben: genug für Ihre Kunden, aber nie zu viel. Erfahren Sie, wie Sie die Nachfrage nach Ihren Produkten effizient vorhersagen können, um Ihre Abläufe und die Kundenzufriedenheit kontinuierlich zu verbessern.

Predictive Ordering hilft Ihnen dabei, auf der Grundlage historischer Daten, einer Vielzahl von Trends und anderer Faktoren die künftige Produktnachfrage zu ermitteln. Im Gegensatz zur traditionellen Prognose, die nur eine Schätzung der Nachfrage liefert, bezieht sich Predictive Ordering auch darauf, wann genau diese Nachfrage eintreten wird.

Der Mehrwert von Predictive Ordering variiert je nach Sektor:

Bei Waren mit begrenzter Haltbarkeit - wie etwa Lebensmittel - verringert Predictive Ordering Abfall. So können Restaurants und Lebensmitteldienstleister zum Beispiel ihre Zutaten und Vorräte mit Blick auf Menüangebote und Kundenfrequenzmuster bestellen.
Pharmaunternehmen müssen gesetzliche Vorschriften einhalten. Sie müssen die Haltbarkeit ihrer Produkte garantieren und Schwankungen in der Medikamentennachfrage vorhersehen, zum Beispiel während der Grippesaison.
Einzelhändler, die Unterhaltungselektronik verkaufen, müssen häufig Produkteinführungen und technologische Fortschritte vorhersehen. Sie bestellen ihre Bestände vor der Markteinführung, damit sie verfügbar sind, wenn die Verbraucher nach den neuesten Geräten suchen.
In der Modebranche dreht sich alles um saisonale Trends, Modezyklen und wechselnde Kundenpräferenzen. Auch hier müssen die Einzelhändler ihre Bestände lange vor der Saison bestellen, um sicherzustellen, dass sie während der Haupteinkaufszeiten wie Schulferien, Feiertage und bestimmte Modewochen die richtigen Produkte vorrätig haben. Mithilfe von Predictive Ordering können sie auch eine sinkende Nachfrage vorhersagen, so dass weniger Produkte zum Verkauf angeboten werden.

Für die meisten Non-Food-Unternehmen liegt der Wert von Predictive Ordering in der Verringerung des Lagerbestands, was bedeutet, dass sie Zins-, Platz- und Risikokosten verringern. Und für jedes Unternehmen gilt: Indem Sie immer genügend Bestände vorrätig haben, um die Nachfrage zu decken, verbessern Sie das Kundenerlebnis. Die Herausforderung für alle Unternehmen liegt darin, wie sie Predictive Ordering in die Praxis umsetzen können. Mit dem rasanten Durchbruch der KI im Bereich der Sprachmodellierung könnte man erwarten, dass Predictive Ordering auch hier schnell ausgebaut werden kann, aber das ist vorerst nicht der Fall. Predictive Ordering steht und fällt mit menschlichen Erkenntnissen.

Nehmen Sie den menschlichen Faktor als Ausgangspunkt

Ihre Mitarbeiter im Betrieb kennen den Markt und die Kunden besser als jeder andere. Die Erkenntnisse der Vertriebs-, Marketing- und Betriebsabteilungen sind bei der Erstellung von Szenarien und Hypothesen von unschätzbarem Wert. Intuitiv wissen Ihre Mitarbeiter, was vor sich geht und worauf Sie achten sollten, um die künftige Nachfrage zu ermitteln.

Maschinelles Lernen und KI kommen erst dann ins Spiel, wenn Sie sich darüber im Klaren sind, welche Erkenntnisse Sie mit welchen Daten gewinnen wollen. Sie sind dann die idealen Werkzeuge, um Kennzahlen, Statistiken und Trends herauszufinden. Nehmen wir Black Friday als Beispiel: Eine Vorhersage der Nachfrage allein auf der Grundlage früherer Verkäufe war nicht möglich, weil ein Großteil der Produktion von Unterhaltungselektronik aufgrund der Covid-19 Pandemie ausfiel. Sie sollten diese Faktoren gemeinsam mit Ihren Mitarbeitern ermitteln, bevor Sie sie effektiv einbeziehen können.

Die Implementierung von Predictive Ordering erfolgt in vier Schritten

Daten sammeln - Beginnen Sie damit, die richtigen Daten zu sammeln: historische Verkaufsdaten, Kundensegmentierungen, Kundenverhalten, Verkaufsförderungs- und Marketingkampagnen, Marktzahlen, saisonale Einflüsse, Technologietrends, usw. Alle Daten, die Sie verwenden, sollten genau, aktuell und eindeutig sein.
Daten vorbereiten - Bevor Sie die Daten für Prognosen nutzen können, müssen sie von Mitarbeitern mit Fachwissen aufbereitet werden. So können sie beispielsweise Unstimmigkeiten und Sonderfälle erkennen und entfernen, damit sie kein verzerrtes Bild ergeben.
Modellierung - Als Nächstes beginnen Sie mit der Verarbeitung der aufbereiteten Daten zu einem Prognosemodell. Es gibt mehrere Modelle, die auf unterschiedliche Weise funktionieren. Wählen Sie ein Modell, das zu den Ihnen zur Verfügung stehenden Daten und der Komplexität Ihres Produkts oder Marktes passt.
Testen - Bevor Sie mit der aktiven Nutzung des Prognosemodells beginnen, müssen Sie zunächst seine Genauigkeit ermitteln. Vergleichen Sie die vorhergesagte Nachfrage mit der tatsächlichen Nachfrage, um zu erfahren, inwieweit Sie dem Modell vertrauen können.

Verbessern Sie Ihr Prognosemodell kontinuierlich

Kein Prognosemodell wird ohne kontinuierliche Verbesserungen weiterhin gut funktionieren. Erstellen Sie eine Feedbackschleife, die es Ihnen ermöglicht, die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern, weitere relevante Datenquellen hinzuzufügen oder irrelevante Daten zu entfernen und Muster umfassend zu erkennen. Die Realität des Marktes ändert sich ständig: Die Herausforderung besteht darin, sie regelmäßig zu messen, um bessere Vorhersagen treffen zu können.

Größere organisatorische Veränderungen, wie z. B. neue Produktlinien oder die Erschließung neuer Märkte, haben ebenfalls einen großen Einfluss auf das Prognosemodell. Stellen Sie sicher, dass das Modell mit dem Unternehmen mitwachsen kann. Aber auch dann ist es wichtig, dass menschliche Erkenntnisse im Vordergrund stehen. Sich zu sehr auf neue technologische Möglichkeiten oder externe Spezialisten mit unzureichenden Marktkenntnissen zu verlassen, ist eine Falle.

Bewährte Verfahren für Spitzenleistungen

Hochwertige Daten verwenden - Die Qualität der Daten ist entscheidend für die Genauigkeit der Prognosen. Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber, korrekt und konsistent sind.
Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit - Beziehen Sie Abteilungen wie Vertrieb, Kundendienst, Marketing und Betrieb ein. Ihre Erkenntnisse und ihr Feedback sind für die Erstellung, Prüfung, Bewertung und Anpassung von Annahmen und Prognosen unerlässlich.
Ständige Anpassung - Die Welt verändert sich ständig: Nehmen Sie den Wandel an. Passen Sie das Modell kontinuierlich an saisonale Einflüsse, Trends, neue Entwicklungen und Umstände an.
Schauen Sie sich Ihre Konkurrenten an - Die Kundenbeziehung umfasst auch die Konkurrenten, die Ihre Kunden betrachten und mit denen sie Sie vergleichen. Eine drastische Preissenkung oder ein verbessertes Kundenerlebnis kann sich direkt auf Ihre Prognosen auswirken. Beziehen Sie also Benchmarks in Ihr Prognosemodell ein.
Stellen Sie den Wissenstransfer sicher - Das Wissen über den Markt oder die Funktionsweise eines Prognosemodells sollte im gesamten Unternehmen so weit wie möglich verbreitet sein. Sorgen Sie daher für den Wissenstransfer zwischen Abteilungen und Mitarbeitern, damit der Vorgang nicht eine Blackbox bleibt.

Das wichtigste aller bewährten Verfahren besteht schließlich darin, die Erkenntnisse des Predictive Ordering zu nutzen, um Ihre Abläufe tatsächlich zu verbessern. Wenn Sie Ihr Geschäft nicht an den von Ihnen erstellten Vorhersagen ausrichten, helfen sie Ihnen wenig. Sorgen Sie dafür, dass ein Mitarbeiter oder eine Abteilung die Verantwortung für die erstellten Prognosen übernimmt und sie in einen effektiveren Beschaffungsprozess, geringere Lagerbestände, erfolgreiche Marketingkampagnen, dynamische Preisgestaltung, geringere Gemeinkosten und vor allem in ein besseres Kundenerlebnis überträgt.

Wollen Sie mit Predictive Ordering jeden Tag ein bisschen besser werden? Dann lässt sich Ihr langfristiger Erfolg mit Leichtigkeit vorhersagen.

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