{"id":1852,"date":"2020-01-14T14:41:53","date_gmt":"2020-01-14T13:41:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www2.gap.consulting\/?p=1852"},"modified":"2020-03-26T11:00:40","modified_gmt":"2020-03-26T10:00:40","slug":"wie-ai-absatzprognosen-transformiert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gap.consulting\/en\/wie-ai-absatzprognosen-transformiert\/","title":{"rendered":"Wie AI Absatzprognosen transformiert"},"content":{"rendered":"

Wenn es regnet, werden mehr Schirme verkauft. Zugegebenerma\u00dfen liegen einfache Zusammenh\u00e4nge wie dieser auf der Hand. Die Dynamik am Markt h\u00e4ngt jedoch von vielen, zum Teil sich gegenseitig beeinflussenden Faktoren ab. Absatzprognosen<\/strong> dienen H\u00e4ndlern und Herstellern dazu, ihre Ums\u00e4tze zu optimieren und ihre Produktion sowie Best\u00e4nde entsprechend anzupassen. Das Wissen \u00fcber zuk\u00fcnftige Ereignisse sowie Kunden und ihr Kaufverhalten ist also mehr als nur die Grundlage f\u00fcr Absatzprognosen. Intelligente Absatzprognosen werden zunehmend zu einem Instrument f\u00fcr die eigene strategische Planung<\/strong> und Steuerung<\/strong> von Gesch\u00e4ftsprozessen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Absatzprognosen werden heute, insbesondere durch die Entwicklungen im Bereich Artificial Intelligence <\/strong>(AI<\/a>), immer exakter und die untersuchten Zusammenh\u00e4nge gleichzeitig komplexer. Vorausgesetzt, die entsprechenden Daten liegen vor. Die vier zentralen Ziele von AI-gest\u00fctzten Absatzprognosen sind:<\/p>\n\n\n\n

  1. Vermeidung von Out-of-Stock-Situationen<\/strong> sowie \u00dcberschuss-Best\u00e4nden<\/strong>.<\/li>
  2. Eine bessere Positionierung<\/strong> am Markt gegen\u00fcber Mitwettbewerbern.<\/li>
  3. Eine Optimierung<\/strong> der Customer Journey f\u00fcr die eigenen Kunden.<\/li>
  4. Die \u00dcberpr\u00fcfung<\/strong> und Erweiterung<\/strong> der Wertsch\u00f6pfungskette.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Dies gelingt durch die optimale Steuerung von Produktion, Distribution und Planung von Mitarbeitern, Waren, Wissen und Assets. Aus den Prognosen lassen sich Handlungsempfehlungen ableiten, um beispielsweise neue Zielgruppen zu ermitteln und diese \u00fcber alle relevanten Kan\u00e4le zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n

    \u201c#Intelligente #Absatzprognosen sind ein Instrument zur Planung und Steuerung von #Gesch\u00e4ftsprozessen.\u201c Twittern<\/a><\/p>\n\n\n\n

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    Das Marketing liefert wertvolle Daten<\/h1>\n\n\n\n
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    Kaum eine Abteilung bzw. Unternehmensbereich verf\u00fcgt \u00fcber ein so detailliertes Wissen \u00fcber das Verhalten von Kunden wie das Marketing<\/strong>. Marktforschung und die Analyse von Kundenbed\u00fcrfnissen und Konsumverhalten z\u00e4hlen zu den Kernaufgaben und Kernkompetenzen von Marketern. Damit schaffen sie eine Datenbasis<\/strong>, die f\u00fcr die strategische Planung und Steuerung von Unternehmen wertvoll ist. Aufgrund dieser Expertisen erkl\u00e4rt sich auch die immer gr\u00f6\u00dfere Bedeutung von Marketing-Experten im Bereich der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung und ihre zunehmende Verankerung auf C-Level-Ebene.<\/p>\n\n\n\n

    Wie kaum ein anderer Bereich steht das Marketing zwischen Unternehmen und Kunden. Insofern verwundert es auch nicht, dass laut einer wissenschaftlichen Studie Vertrieb und Marketing die \u201eam h\u00e4ufigsten genutzten Stellschrauben bei ver\u00e4nderten Absatzprognosen\u201c sind. Vor allem die Verbesserung der Kundenbeziehung durch Omnichannel-Marketing sind hier geeignete Mittel.<\/p>\n\n\n\n

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    Der Fokus muss auf die Daten gelegt werden<\/h1>\n\n\n\n
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    Das Wissen aus dem Marketing kann aber nur unter einer Bedingung fruchtbar werden: Alle Abteilungen sind entsprechend intern miteinander vernetzt werden. Anders ausgedr\u00fcckt: Datensilos<\/strong> m\u00fcssen konsequent abgebaut werden. Die eben erw\u00e4hnte Studie weist auch nach, dass die Daten f\u00fcr Absatzprognosen im Moment zum Gro\u00dfteil aus der Marktforschung stammen. Wenn aus der Vielzahl und Vielfalt der verf\u00fcgbaren Daten relevante Informationen f\u00fcr die Planung werden sollen, m\u00fcssen sie an einer Stelle und zu jeder Zeit verf\u00fcgbar sein. Technisch gesprochen bedeutet das beispielsweise die Schaffung eines Data Lakes<\/strong>, in den alle Daten eingespeist werden.<\/p>\n\n\n\n

    Auch wenn es auf den ersten Blick so erscheinen mag, stellen Daten die meisten Unternehmen nicht in erster Linie vor technische Herausforderungen. Vielmehr muss die gesamte Organisation lernen, ein Bewusstsein<\/strong> f\u00fcr Daten und Datenqualit\u00e4t auszubilden. Neue Standards<\/strong> und Verhaltensweisen m\u00fcssen zum Teil der DNA von Unternehmen werden. Ver\u00e4nderungen in der Unternehmenskultur sind neben den technischen L\u00f6sungen also eine wichtige Voraussetzung, um Absatzprognosen als strategisches Mittel einsetzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
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    Wie AI Absatzprognosen verbessert<\/h1>\n\n\n\n
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    Absatzprognosen sind im Grunde nichts anderes als Datenanalysen. In der Regel beruhen diese heute auf Big Data \u2013 auch wenn es insbesondere in diesem Fall daf\u00fcr nicht immer gleich Petabytes an Daten sein m\u00fcssen. In diesem Zusammenhang kommt es nicht unbedingt auf eine gro\u00dfe Datenmenge an, sondern auf die Vielfalt<\/strong> und die Variabilit\u00e4t<\/strong> der Daten an. Je mehr unterschiedliche Datenquellen zur Verf\u00fcgung stehen, desto komplexer sind die Faktoren, die in die Analyse einbezogen werden k\u00f6nnen. In welcher Abh\u00e4ngigkeit stehen Abs\u00e4tze zu Faktoren wie:<\/p>\n\n\n\n