Bei Regenwetter wird kaum Grillfleisch gekauft und bei niedrigen Temperaturen weniger Sushi. Einfache Zusammenhänge wie diese haben aber zwei Probleme: Zum einen sind sie erst sehr kurzfristig verfügbar, während Produktion und Lieferketten längerfristige Prozesse sind. Zum anderen sind sie relativ ungenau, sodass bei der Planung immer noch ein großer Puffer eingerechnet werden muss. Der Handel und die Hersteller von verderblichen Waren brauchen für ihre Planung und strategische Entwicklung exakte Absatzprognosen. Im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist es möglich, Absatzprognosen so genau wie niemals zuvor zu berechnen. Das bringt Händlern große Vorteile und ein enormes Potenzial

Wettbewerb, Absatzvolumen und Marktanteile im Lebensmittel

Insbesondere für Lebensmittel-Hersteller und -Händler aber auch für Konsumgüterhersteller ist es von enormer Wichtigkeit, Marktchancen und Marktrisiken frühzeitig richtig zu erkennen und entsprechend zu planen und zu kalkulieren. Genaue Absatzprognosen verschaffen Unternehmen einen Vorlauf, der ihnen den entscheidenden Vorteil bringen kann.

Die größte Herausforderung bei verderblichen Lebensmitteln und Konsumgütern ist es, die tatsächlich nachgefragte Menge so exakt wie möglich im Vorfeld zu kennen. Die Voraussetzung für genaue Absatzprognosen ist die Verfügbarkeit von messbaren Daten und entsprechenden Datenquellen.

Optimierte Absatzprognose dank KI

Die Faktoren, die bei der Mengenplanung zugrunde gelegt werden, sind dabei vielschichtiger als einfache Wettervorhersagen. Insbesondere weil es zur Wechselwirkung von mehreren Faktoren kommen kann, waren bisher statische Modelle nicht genau genug. Insbesondere dann, wenn es um längerfristige Prognosen ging, stießen sie an Grenzen. Dank KI-gestützter Methoden können heute jedoch auch komplexe Modelle als Grundlage für Absatzprognosen herangezogen werden.

Die Auswertung von Daten über vergangene Absätze können Muster und Zusammenhänge zum Vorschein bringen, die Aussagen über zukünftige Absätze zulässt. Zu den wichtigsten Faktoren, die mit einberechnet werden können, zählen:

• Gesamtmarktentwicklung
• Marktvolumen und Marktpotenzial
• Nachfrage
• Trends
• Wetter
• Verkaufshistorie

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Hohe Präzision bei kurz-, mittel- und langfristigen Prognosen

Besonders durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen kann eine Präzision bei Absatzprognosen erreicht werden, die in diesem Detailgrad und der Verlässlichkeit bislang nicht möglich war. Die Lernfähigkeit von Machine-Learning-Algorithmen führt dazu, dass die Prognosen im Laufe der Zeit immer genauer werden. Das gelingt, indem die lernfähigen Algorithmen Feedback in Form des tatsächlichen Absatzes bekommen.

Mit der Zeit lernen die Algorithmen, die einzelnen Faktoren immer besser zu gewichten und so zu genauen Absatzprognosen zu kommen. Predictive Modeling mit Künstlichen Neuronalen Netzwerken machen langfristige Vorhersagen möglich, die mit den traditionellen Methoden stark fehleranfällig waren. Gerade sie sind aber für die langfristige Planung von besonderer Bedeutung.

Die Vorteile Absatzprognosen mit KI

Es gibt eine ganze Reihe von Vorteilen, die sich aus KI-gestützten Absatzprognosen ableiten. Nicht jeder Einzelhändler wird dabei den vollen Umfang des prinzipiell möglichen ausschöpfen. Daher ist es wichtig, zunächst den konkreten Bedarf festzustellen, den verfügbaren Datenbestand zu überprüfen und den Proof-of-Value zu testen. Absatzprognosen bringen Händlern und Herstellern unter anderem folgende Vorteile:

• Bessere Planung von Warenbeständen dank präziser Prognosen
• Bessere Positionierung am Markt gegenüber Mitwettbewerbern
• Steigerung des Gewinns und Minimierung der Abschreibe-Summen
• Optimale Steuerung von Produktion, Produktionsmitteln und Mitarbeiterplanung
• Aufbau von Know-how im Rahmen einer Datenstrategie
• Erschließung und Integration von unterschiedlichen Datenquellen in das Unternehmen mit dem Potential für weitere, zusätzliche Data-Science-Projekte

Mit fortschrittlichen Methoden wie Absatzprognosen mit KI können sich Händler und Hersteller nicht nur einfach ein Wissen über Wetterbedingungen verschaffen, sondern auch verlässliche, mittel- und langfristige Prognosen im Rahmen komplexer Szenarien erhalten. Diese ermöglichen es ihnen, alle Prozesse besser als jemals zuvor zu planen und zu steuern.