Demand Forecasting, also die Vorhersage der Kundennachfrage, ist längst ein zentraler Bestandteil moderner Geschäftsprozesse. Unternehmen, die den Markt anführen, nutzen Predictive Analytics, um Datenströme aus Point-of-Sale-Systemen (POS) und digitalen Plattformen zusammenzuführen und ihre Entscheidungsfindung in Echtzeit zu optimieren. 

Laut einem Artikel von McKinsey konnten Unternehmen, die Predictive Analytics einsetzen, die Genauigkeit ihrer Nachfrageprognosen im Vergleich zu traditionellen Methoden um 10 bis 20 % verbessern. Dieser Fortschritt optimiert nicht nur das Bestandsmanagement, sondern ermöglicht auch eine konsistente und personalisierte Customer Experience. 

Demand Forecasting: Daten verbinden, Bestände optimieren 

Demand Forecasting ist nicht mehr nur eine „nette Idee“ – sie ist eine tägliche operative Notwendigkeit. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, fragmentierte Daten aus physischen Geschäften, E-Commerce-Plattformen und Marktplätzen zu verbinden. Ohne eine einheitliche Sichtweise steigen die Risiken von Überbeständen oder Fehlbeständen, was Verluste verursacht und das Kundenerlebnis beeinträchtigt. 

Unternehmen, die auf Predictive Analytics-Strategien setzen, können: 

  • Bestände auf die tatsächliche Nachfrage abstimmen: Kaufmuster in Echtzeit analysieren, um Kosten durch Über- oder Fehlbestände zu vermeiden. 
  • Physische und digitale Kanäle verbinden: Kunden Produkte nahtlos über stationäre und Online-Shops anbieten, um Unterbrechungen im Einkaufserlebnis zu vermeiden und sicherzustellen, dass Verkaufsspitzen in einem Kanal nicht zu Fehlbeständen in einem anderen führen. 
  • Lokale Trends berücksichtigen: Damit die Prognose den tatsächlichen Verkaufsverlauf widerspiegelt, müssen Modelle für unterschiedliche Städte, Kundentypen oder Produktgruppen segmentiert werden. 

Der Einfluss der Datenvernetzung im Einzelhandel 

Eine der größten Hürden im Einzelhandel sind Datensilos. Viele Unternehmen arbeiten immer noch mit isolierten Systemen, in denen die Daten aus physischen Geschäften nicht mit denen des E-Commerce synchronisiert sind. Dies führt zu inkonsistenten Entscheidungen und erschwert eine präzise Prognose des Verbraucherverhaltens. 

Predictive Analytics-Plattformen ermöglichen es, diese Datenquellen zu integrieren und Muster zu erkennen, die sonst nicht sichtbar wären. Zum Beispiel: 

  • Optimierung der Logistik: Anpassung der Lagerbestände nach Standort basierend auf lokaler Nachfrage und Verkaufshistorie. Verkürzung der Vorlaufzeiten durch Prognosen nach Region und Produktkategorie. 
  • Segmentierte Werbekampagnen: Werbeaktionen basierend auf Kauftrends in jedem Kanal personalisieren. 
  • Dynamische Preise und Produktkataloge im Online-Kanal: Preise und Produktangebote dynamisch anpassen, um bessere Angebote für verfügbare Produkte zu schaffen oder Produkte auszuschließen, die zu Überbeständen in stationären Geschäften führen könnten. 

Technologien, die den Unterschied machen 

Machine Learning erweitert die Möglichkeiten von Predictive Analytics, indem es datenbasierte Prognosen dynamisch an neue Muster und Bedingungen anpasst. So entstehen Modelle, die eine präzise Vorhersage der Nachfrage ermöglichen. Dabei sind folgende Technologien entscheidend: 

  • Advanced time series models: Zur Prognose saisonaler Schwankungen. 
  • Big-Data-Integration: Verbindung von Millionen von Transaktions- und Kundendaten. 
  • Generative KI: Optimierung von Time-Series-Modellen durch die Integration unstrukturierter Daten und die Unterstützung autonomer Entscheidungsprozesse mittels KI. 

Laut Gartner werden bis 2027 70 % der großen Einzelhändler KI-Lösungen in ihre Nachfrageplanungsstrategien implementieren, was zeigt, dass die Zukunft des Einzelhandels vollständig datengesteuert sein wird.  

Der Weg zum Erfolg im Einzelhandel 

Damit Predictive Analytics effektiv eingesetzt werden können, müssen Unternehmen in Technologien und Systeme investieren, die: 

  • Real-time Data Integration ermöglichen: Modelle müssen kontinuierlich neue Verhaltensmuster erkennen und dabei auch fehlerhafte oder unvollständige Daten automatisch verarbeiten, ohne den operativen Betrieb zu beeinträchtigen. 
  • Data Activation sicherstellen: Prognosen dürfen nicht isoliert in Dashboards verbleiben, sondern müssen nahtlos in Workflows integriert und zur Automatisierung sowie Optimierung von Geschäftsprozessen genutzt werden. 
  • Continuous Performance Monitoring unterstützen: Es müssen klare, geschäftsrelevante KPIs definiert werden, die den tatsächlichen Impact analytischer Entscheidungen bewerten – weit über die reine Modellgenauigkeit hinaus. 

Unternehmen, die noch keine Predictive Analytics-Lösungen implementiert haben, stehen vor einer entscheidenden Gelegenheit, sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Der Einsatz solcher Technologien steigert nicht nur die Präzision der Demand Forecasts, sondern ermöglicht auch die ressourcenschonende Optimierung operativer Prozesse, die Personalisierung und Verbesserung des Customer Experience sowie den Aufbau einer skalierbaren, datengesteuerten Strategie für nachhaltiges Wachstum.