Nachfrageprognose: Definition, Methoden und Beispiele

Eine Nachfrageprognose sagt die zukünftige Kundennachfrage auf Basis historischer Daten vorher. Im Rahmen von Entscheidungsfindungen bieten Nachfrageprognosen eine gute Grundlage, um Planungen im Unternehmen effizient umzusetzen. Je nach Anwendungsfall und Prognoseziel stehen dem Unternehmen unterschiedliche Verfahren zur Verfügung.  

In diesem Beitrag erfahren Sie über die Definition, Funktionsweise, Vorteile und welche Methoden es zur Erstellung einer Nachfrageprognose gibt.  

  1. Was ist eine Nachfrageprognose? 
  2. Was ist die Funktionsweise einer Nachfrageprognose? 
  3. Welche Methoden zur Erstellung einer Nachfrageprognose gibt es? 
  4. Was sind die Vorteile einer Nachfrageprognose? 
  5. In welchen Bereichen finden Nachfrageprognosen Anwendung? 
  6. Wie hilft Machine Learning bei der Erstellung einer Nachfrageprognose? 
  7. Was sind Praxisbeispiels einer Nachfrageprognose? 

Das Wichtigste auf einen Blick: 

  • Mithilfe einer Nachfrageprognose lassen sich zukünftige Ereignisse erkennen 
  • Diese zukünftigen Ereignisse lassen sich auf Basis historischer Daten ableiten
  • Dadurch ergeben sich zahlreiche Vorteile wie: Effizienter Ressourcenaufwand, geminderte Personalkosteneffizientere Kapazitätsauslastunghöherer Umsatz und eine verbesserte Kundenbeziehung 
  • Bei der Erstellung von Nachfrageprognosen gibt es zahlreiche Methoden wie die Nutzung bisheriger ErfahrungenKundenbefragungenNutzung von Expertenmeinungenstatistische Methoden oder maschinelles Lernen  

Was ist eine Nachfrageprognose? 

Im Rahmen einer Nachfrageprognose werden Schätzungen über zukünftige Kundenanfragen zu zuvor definierten Zeiträumen abgegeben auf Basis historischer Daten abgegeben.  

Mittels einer genauen Nachfrageprognose erschließen sich für das Unternehmen wertvolle Information, wonach sich diverse Potenziale ausschöpfen lassen. Dahingehend dienen die Prognosen den Akteuren eines Unternehmens ihre Entscheidungen wie die Preisgestaltung, Geschäftsstrategien oder Entscheidungen zur Ausschöpfung des Marktpotenzials auf Basis von Zahlen und Fakten zu stützen. 

Eine Nachfrageprognose lern aus historischen Daten, um eine Prognose für die Zukunft zu erstellen.
Eine Nachfrageprognose lern aus historischen Daten, um eine Prognose für die Zukunft zu erstellen.

Verzichtet ein Unternehmen konsequent auf Nachfrageprognosen, so ergeben sich daraus möglicherweise schlechte Entscheidungen in Bezug auf Produkte und relevante Märkte. Die damit verbundenen negativen Folgen wie Kundenunzufriedenheit, Engpässe des Lieferkettenmanagement oder eine schlechte Rentabilität können dabei die Folge sein.  

Warum ist eine Nachfrageprognose wichtig? 

Dass kein Unternehmen ohne Nachfrage bestehen kann sollte klar sein. Deshalb stellt die Nachfrage für Unternehmen ein hohes Gut dar und jedes Unternehmen sollte diese verstehen. Ohne ein fundiertes Verständnis der Nachfrage lassen sich Entscheidungen über Marketingausgaben, Personaleinsatz und Produktion nicht passgenau treffen. Dadurch leidet die betriebliche Effizienz und wertvolle Ressourcen lassen sich nicht effektiv einsetzen.  

Was ist die Funktionsweise einer Nachfrageprognose? 

Aufbau und Funktion eines Nachfrageprognose-Modells.
Unsere KI-Lösung für Nachfrageprognosen: Historische und externe Daten werden von einem Deep Learning Modell analysiert, um daraus eine Prognose für die Zukunft zu erstellen.

Wie bereits beschrieben, entstehen Prognosen der Nachfrage auf Basis historischer Daten. Aus diesen historischen Daten lassen sich zukünftige Entwicklungen vorhersagen. Damit dies gelingt, sind in der Praxis folgende Schritte nötig: 

  • Schritt 1: Im ersten Schritt geht es darum, genügend historische Daten zu erfassen. Dennoch sollte dabei Wert auf eine ausreichende Qualität der Daten gelegt werden. Demnach werden entsprechende Daten aus verschiedenen Quellen bezogen, wonach diese im Nachhinein für die weitere Verwendung aufbereitet und bereinigt werden müssen. 
  • Schritt 2:  Nach der Sammlung sowie Aufbereitung der Daten, wird im Anschluss ein mathematisches Modell (Deep Learning) trainiert, welches die zukünftige Entwicklung möglichst genau beschreibt. 
  • Schritt 3:  Nach dem Training des Modells wird dieses für die Praxis bereitgestellt, sodass sich mögliche Vorteile erzielen lassen. Zudem kann das Modell im Anschluss für mehrere Anwendungsbereiche genutzt werden.  

Welche Methoden zur Erstellung einer Nachfrageprognose gibt es? 

Es gibt eine Vielzahl an Methoden und Möglichkeiten, um Nachfrageprognosen zu erstellen. Im Folgenden werden Ihnen die gängigsten Methoden näher erläutert. 

Bisherige Erfahrungen 

Diese Methoden, welche ihre Entscheidungen auf Basis bisheriger Erfahrungen ableitet, nutzt das Wissen aller Vertriebsmitarbeiter, um aus bisherigen Verkaufszahlen zukünftige Prognosen abzuleiten. Dabei berichten die Mitarbeiter des Vertriebsteams möglichst genau über jeweilige Verkaufsstatistiken der Vergangenheit. Dazu gehören vor allem Daten über Höchst-, Tiefst- und Spitzenverkäufe sowie ersichtliche Trends. Diese erhobenen Verkaufsstatistiken werden in der Regel zusammen mit weiteren Faktoren wie den Preisen, Marketingkampagnen oder der Personalausschöpfung verglichen. Somit wird versucht, ein umfassendes und aussagekräftiges Bild der Vergangenheit darzustellen, mit dessen Hilfe man zukünftiges Handeln ableitet.

Kundenbefragungen 

Die Befragung des eigenen Kundenstamms kann ebenfalls zu wichtigen Informationen über zukünftiges Handeln liefern. Dabei kann das Unternehmen auf unterschiedliche Befragungen zurückgreifen. Dazu gehören: 

  • Stichprobenbefragung: Um Kaufgewohnheiten zu analysieren, wird eine ausgewählte Stichprobe ermittelt und befragt.  
     
  • Vollständige Befragung: Hierbei werden nicht einzelne ausgewählte Personen befragt, sondern eine gesamte Menge potenzieller Käufer werden analysiert. 
     
  • Endverbraucher-Umfrage: Im Rahmen der Endverbraucher-Umfrage sammelt das Unternehmen Daten von anderen Unternehmen aus verwandten Branchen, um deren Meinungen zu erhalten.  

Expertenmeinung 

Zudem können externe Auftragnehmer wie Unternehmensberatungen beauftragt werden, zukünftige Aktivitäten eines Unternehmens näher zu bestimmen. In der Praxis agieren die auf Basis verschiedener Methoden wie etwa der Delphi-Technik, um bestehende Informationen zu analysieren.  

Durch das Zusammentragen verschiedener Expertenmeinungen lassen sich Annahmen treffen, die das Unternehmen über das Geschehen der nächsten Wochen und Monate informieren. 

Barometrische Methode 

Die barometrische Methode berücksichtigt wirtschaftliche Indikatoren, um zukünftige Trends zu erkennen. Beispielsweise hat die Vergangenheit gezeigt, dass die Zunahme von Kundenbeschwerden ein Frühwarnindikator für zukünftige Probleme der Produktion, Vertrieb und dem Kundenservice.  

Zudem stellt der Umsatz einen gängigen Indikator dar, mit dessen Hilfe sich die allgemeine Verkaufsaktivität widerspiegeln lässt. Dieser Indikator lässt sich hervorragend analysieren, um saisonale Trends oder weitere Auffälligkeiten zu erkennen. Diese Erkenntnisse dienen im Weiteren, um zukünftige Prognosen abzuleiten.  

Marktexperimente 

Unter kontrollierten Bedingungen lassen sich Marktexperimente durchführen, die Einzelhändler über das Verhalten von Verbrauchern informieren. Beispielsweise konnten in der Vergangenheit verschiedenen Experimente zeigen, dass Unternehmen in der Regel mehr Umsatz generieren, wenn diese ihre Angebote mit ungeraden Preisen anbieten. Zudem konnten weitere Experimente zeigen, das unterschiedliche Produktbilder völlig verschiedenen Verkaufszahlen mit sich brachten. Anhand solcher Experimente ist es demnach möglich, zukünftiges Verhalten in gewisser Weise zu prognostizieren. 

Statistische Methoden 

Statistische Methoden zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass diese zum einen detailliert und zuverlässig und zum anderen kostengünstig sind. Demzufolge werden statistische Methoden in der Praxis gerne zur Erstellung von Nachfrageprognosen gewählt. Zu den gängigen statistischen Methoden gehören dabei: 

  • Klassische ZeitreihenmodelleForecasting Modelle helfen Ihnen dabei, mithilfe von Statistik und maschinellem Lernen gezielt Absätze, Nachfrage und benötigte Ressourcen für die Zukunft treffsicher vorherzusagen.
     
  • Moderne Deep Learning Methoden: Moderne Forecasting-Ansätze integrieren externe Einflussfaktoren (wie Wetter, Marktdaten oder Produktmetadaten) und modellieren einer Vielzahl von Zusammenhängen innerhalb der Zeitreihen. Dadurch sind auch in komplexen, nicht linearen Szenarien präzise Vorhersagen möglich.

Was sind die Vorteile einer Nachfrageprognose? 

Nachfrageprognosen sind im Prinzip für jedes Unternehmens unerlässlich. Dies liegt schlichtweg daran, dass mithilfe von Nachfrageprognosen die Unsicherheit der Entscheidungen gemindert wird. Weiß ein Einzelhändler, wie viele Artikel in den nächsten Wochen nachgefragt werden, so kann dieser passgenau bestellen.  

Zudem lassen sich weitere Kapazitäten wie die Personaleinsatzplanung im Vorhinein bestimmen, sodass ein Unternehmen genügend Mitarbeiter für bestehende Aufgaben im Einsatz hat. Weitere Vorteile die durch den Einsatz einer Nachfrageprognose entstehen sind: 

  • Effizienter Ressourcenaufwand: Vor allem im Bereich des Lebensmitteleinzelhandels kommt es häufig vor, dass Lebensmittel aufgrund eines Angebotsüberhangs verderben oder vernichtet werden. Mithilfe einer Nachfrageprognose lässt sich der zukünftige Bedarf genauer bestimmen, sodass Nachfrage und Angebot übereinstimmen. 
     
  • Verbesserter Lagerumschlag: Durch zukünftige Prognosen der Nachfragemenge lassen sich Sicherheitsbestände eines Lagers mindern. Dadurch verbessert sich die Lagerumschlagshäufigkeit langfristig.  
     
  • Höhere Margen: Aufgrund prognostizierter Absatzmengen kann das Unternehmen seine Rohstoffe passgenau bestellen und die damit verbundene Marge verbessern. 
     
  • Effizientere Kapazitätsauslastung: Jegliche benötigten Kapazitäten eines Unternehmens wie Rohstoffe, Mitarbeiter oder Maschinen lassen sich im Vorhinein durch eine Nachfrageprognose abstimmen. 
     
  • Geminderte Personalkosten: Aufgrund der effizienteren Kapazitätsauslastung und einer dazugehörigen Planung des Personalbedarfs lassen sich Mitarbeiterschichten effektiver gestalten. Dadurch können langfristig die Personalkosten eines Unternehmens sinken.   
     
  • Höherer Umsatz: Dadurch, dass der Kunde mit einer jederzeitigen Produktverfügbarkeit rechnen kann, lassen sich Absatz sowie Umsatz steigern. 

In welchen Bereichen finden Nachfrageprognosen Anwendung? 

Nachfrageprognosen finden in unterschiedlichen Bereichen Anwendung. Im Folgenden finden sie einen Auszug möglicher Anwendungsbereiche: 

Finanzmodellierung 

Zeitreihenmodelle oder Deep Learning Modelle eignen sich hervorragend für die Prognose zukünftiger finanzieller Werte. Dadurch kann das Unternehmen seine Investitionen besser planen und seine gesamten finanziellen Mittel effizienter einsetzen. 

Ressourcenplanung 

Effiziente Ressourcenplanung lässt sich nur durch das Verständnis und einer damit verbundenen Prognose von Liefermengen, Preisen und Produktverfügbarkeiten treffen. Vor allem in Bereichen wie dem Vertrieb, Produktion und der Logistik spielt die Ressourcenplanung eine wesentliche Rolle. 

Personalplanung 

Die Personalplanung lässt sich vor allem durch Prognosen der Nachfrageentwicklung verbessern. Gerade im Einzelhandel können Anfragevolumen des Service sowie weitere Schwankungen der nachgefragten Menge vorkommen. Dadurch ist es nicht unvermeidbar, dass das Unternehmen entweder zu viele oder zu wenige Mitarbeiter im Einsatz hat. Mithilfe von Nachfrageprognosen lassen sich Personalplanungen effektiver anpassen.  

Logistik 

Im Bereich der Logistik lassen sich Abläufe auf Basis der prognostizierten Nachfrage besser gestalten. Dies bedeutet, dass Engpässe oder übermäßige Kosten des Lagers vermieden werden können. Da die Auslastung des Lagers und die damit verbundene Logistik in direkter Verbindung mit der nachfragten Menge steht, lassen sich einige Entscheidungen an dieser ableiten.

Support- oder Beschwerdeprognosen 

Zusätzlich kann die prognostizierte Nachfragemenge eines Unternehmens dazu dienen, Support- sowie Beschwerdeprognose abzuleiten. Durch präzise Prognosen der Kundenserviceanfragen lässt sich der Einsatz von Mitarbeitern besser gestalten. Dadurch verbessert sich die Kundenzufriedenheit, indem den Kunden keine langen Wartezeiten zugemutet werden müssen. 

Wie hilft Machine Learning bei der Erstellung einer Nachfrageprognose? 

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bedient sich im Allmeinen an Grundlagen der Mathematik. Im Bereich von Nachfrageprognosen möchte man mithilfe von maschinellem Lernen, Muster sowie Trends innerhalb eines Datensatzes bestehend aus historischen Daten ableiten. Damit dies gelingt, trainiert man spezielle Algorithmen sowie statische Modelle, sodass diese aussagekräftigen Ereignisse der Zukunft vorhersagen. 

Methoden, welche auf historischen Zeitreihen beruhen wie etwa ARIMA haben den großen Nachteil, dass diese lediglich Prognosen zu einzelnen Produkten getrennt voneinander treffen können. Methoden auf Basis moderner Verfahren wie etwa dem maschinellen Lernen sind in der Lage, Prognosen Produktübergreifend abzuleiten. Zudem können solche Modelle Abgängigkeiten unter bestehenden Produkten erkennen. Beispielsweise steht der zu Grillsaison erhöhte Anstieg von Fleischwarenverkäufen in direktem Zusammenhang mit dem Verkauf von Grill-Soßen. Diese Abhängigkeiten und Trends lassen sich mithilfe von maschinellem Lernen berücksichtigen, um die Vorhersagequalität drastisch zu verbessern.   

Deep Learning Methoden können weitere Zeitreihen für die Nachfrageprognose Nutzen. So werden die Prognosen in der Regel deutlich genauer, als bei einfachen statistischen Methoden.
Deep Learning Methoden können weitere Zeitreihen für die Nachfrageprognose Nutzen. So werden die Prognosen in der Regel deutlich genauer, als bei einfachen statistischen Methoden.

Bei der Erstellung von Nachfrageprognosen kann maschinelles Lernen einen wichtigen Teil der Arbeit übernehmen. Maschinelles Lernen verbessert nicht nur die Genauigkeit von Bedarfsprognosen, sondern hilft zusätzlich bei der Automatisierung von Nachfrageprognosen. Zudem können Systeme auf Basis von maschinellem Lernen vorliegende Datensätze weitaus schneller verarbeiten als jeder Mitarbeiter. 

Damit ein Unternehmen in der Lage ist, genaue Bedarfsprognosen zu erstellen, muss es riesige Mengen an Daten verarbeiten können. Mit fortschrittlichsten Technologien wie Machine Learning lässt sich eine solche Datenverarbeitung riesiger Datenbestände besser gestalten. Dadurch lassen sich innerhalb von Minuten Millionen von Prognoseberechnungen unter Berücksichtigung mehrerer Variablen ableiten. 

Kurzum gesagt, lassen sich Groß- und Einzelhandel durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning im Bereich der Lebensmittelproduktion und Ressourcenplanung effizienter gestalten, wodurch eine starke Kundenorientierung erzielt wird.  

Klicken Sie hier, wenn Sie mehr über die Nachfrageprognose anhand von maschinellem Lernen wissen wollen.

Was sind Praxisbeispiele einer Nachfrageprognose? 

Große Konzerne haben in der Vergangenheit bewiesen, dass sich durch den Einsatz von Nachfrageprognosen erheblich Potenziale ausschöpfen lassen. Dennoch gibt es auch zahlreiche Beispiele, die die Relevanz von Nachfrageprognosen verdeutlichen. 

Walmart 

Walmart gehört weltweit zu den größten Einzelhandelskonzernen mit rund 11000 Filialen in 27 Ländern. Dadurch resultiert eine wahnsinnig komplexe Gestaltung des Lieferkettensystems. In der Vergangenheit kam es deshalb oftmals vor, dass nachgefragte Produkte nicht vom Markt angeboten wurden. Folglich sank die Kundenzufriedenheit drastisch und Walmart musste sich einer hohen Kritik stellen. Anhand dieses Beispiels ist zu sehen, dass der Konzern durch den Einsatz von Nachfrageprognosen möglicherweise einer solchen Kritik hätte entgegenwirken können. 

IKEA 

Das Unternehmen IKEA zeigt auf, inwieweit Technologien zur Prognose der Nachfrage die Unternehmenslogistik erheblich verbessern können. IKEA stützt sein Bestandssystem auf Daten von Logistikmanagern und dem Lagerverwaltungssystem. Anhand dieser Informationen kann das Unternehmen genau prognostizieren, welche Produkte in welcher Höhe nachfragt werden. Von Distributionszentren werden die Waren im Anschluss direkt in die Einrichtungshäuser geliefert, wodurch diese in passender Höhe den Kunden zur Verfügung stehen. 

Zara 

Zara verfolgt den Ansatz einer schlanken Lagerverwaltung. Dies bedeutet, dass nachgefragte Produkte binnen weniger Wochen entworfen sowie erhältlich sind. Um dies zu ermöglichen, muss das Unternehmen genauestens wissen, welche Produkte in welcher Höhe nachgefragt werden. An dieser Stelle bietet eine Nachfrageprognose entsprechende Vorteile.  

Fazit 

Wenn Sie derzeit auf die Erstellung von Nachfrageprognosen verzichten, verschenken Sie möglicherweise bestehende Potenziale und Chancen.  

Neben der Einsparung unnützer Kosten werden Ihre Kundenbeziehungen langfristig durch eine hohe Zufriedenheit verbessert. Demnach profitieren Sie als Unternehmen und Ihre Kunden von den Vorteilen einer Nachfrageprognose. 

Möchten Sie mehr zum Thema Nachfrageprognosen wissen und Ihre Geschäftsergebnisse verbessern? Kontaktieren Sie mich gerne.  

 

 

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

Unternehmen sitzen auf einem ungenutzten Berg von Kundendaten. Wir von datasolut entwickeln KI, die Ihr Marketing optimiert. Damit Sie dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen können.

Laurenz Wuttke

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