Bedarfsprognosen: 3 Schritte zur zufriedenen Kundschaft

Anhaltende Lieferkettenschwierigkeiten verstärken diesen Unmut. Betroffene Händler können allerdings Technologien und Strategien einsetzen, um die negativen Auswirkungen auf ihr Tagesgeschäft und den potenziellen Schaden zu minimieren und zu verhindern, dass ihre Kundschaft auf andere Anbieter ausweicht. 

Troy Prothero, SVP Product Management von SymphonyAI Retail | CPG, erklärt, wie Händler die Daten entlang ihrer Lieferkette nutzen können, um bessere Prognosen aufzustellen, welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) dabei spielt und wie sich das auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.

1. Keine Überraschungen mehr mit genaueren Vorhersagen 

Händler kennen die Produkte, um die sich Kunden traditionell reißen, wenn große Feiertage wie Valentinstag, Ostern oder Weihnachten anstehen. Dieses Wissen hilft ihnen jedes Jahr aufs Neue: Sie können genau planen, welche Waren sie in welchem Umfang bestellen müssen, um zu verhindern, dass Käufer mit leeren Händen aus dem Laden gehen.

Unvorhergesehene Ereignisse führen allerdings dazu, dass sich die Anforderungen und Präferenzen auf Seiten der Kunden spontan ändern. Dann sind Produkte schneller ausverkauft als Retailer für Nachschub sorgen können – so wie es 2020 mit Toilettenpapier, Mehl und Hefe der Fall war. Mit solch einem plötzlichen Peak rechnen die wenigsten Händler, was eine gute Vorausplanung erschwert. In diesem Fall kommen Maßnahmen oftmals zu spät.

Vorhersagen müssen also zeitnaher und genauer werden. KI-basierte End-to-End-Lösungen erweisen sich hier als besonders hilfreich. Sie analysieren sowohl Kundendaten für eine 360-Grad-Kundensicht als auch die Bewegungsdaten entlang der Lieferkette. Dadurch erkennen sie potenzielle Lieferengpässe und Trends im Einkaufsverhalten der Kunden . Auf diese Weise können Sie antizipieren, wann es zu Nachschubschwierigkeiten kommt und wie gefragt bestimmte Produkte in Zukunft sein werden. Auf diese Erkenntnisse aufbauend können Händler dann bessere strategische Entscheidungen treffen.

2. Echtzeit-Insights und ein stabiles Netzwerk über die gesamte Lieferkette hinweg

Bei der Erstellung von Bedarfsprognosen spielt die Zusammenarbeit innerhalb der Lieferkette eine wichtige Rolle. Daher sollte die Kommunikation innerhalb des Lieferantennetzwerks reibunglos und transparent erfolgen, um die Zusammenarbeit mit Großhändlern und Herstellern zu fördern. Der Austausch relevanter Daten kommen dabei nicht nur Händlern, sondern dem gesamten Netzwerk zugute. Mithilfe von KI sammelt Software Daten, erstellt Nachfrageprognosen, die viel genauer sind als herkömmliche statistische Prognosen, und stellt sie sämtlichen Parteien als Single Source of Truth zur Verfügung. Dadurch stehen diese Informationen nicht nur in Echtzeit zur Verfügung, Händler können darüber hinaus auf detaillierte Was-wäre-wenn-Szenarien zugreifen.

Zudem ist es von Vorteil,Transparenz zwischen dem Zeitpunkt, an dem eine Bestellung bei einem Lieferanten aufgegeben wird, und dem Moment, an dem das Produkt im Lager eintrifft, aufrecht zu erhalten. Die enge Zusammenarbeit mit Lieferanten hat einen direkten Einfluss auf die Kundenerfahrung vor den Regalen. Je mehr Transparenz über Verzögerungen und Vorlaufzeiten herrscht, desto flexibler können Händler Entscheidungen in Bezug auf die Lieferkette treffen.

3. Technologie und transparente Kommunikation unterstützen Erwartungsmanagement

Für Händler besteht eine große Herausforderung darin, die Informationen, die sie durch ihr Lieferkettenmanagement gewinnen, auch nachvollziehbar und verständlich an ihre Kunden weiterzugeben. Denn es macht einen Unterschied, ob Kunden vorab darüber informiert werden, wenn ihre Wunschware ausverkauft ist, oder ob sie leere Regale vorfinden. In beiden Fällen ist die Enttäuschung zwar groß, jedoch stärkt transparente Kommunikation das Vertrauen der Verbraucher.

Händler sollten also ihre Kundschaft informieren, wenn es zu Störungen, Lieferschwierigkeiten und Verzögerungen kommt. Mit den Informationen über zukünftige Warenverfügbarkeiten können sie auf die Erwartungshaltung ihrer Kunden einwirken. Auch Ersatzprodukte können den akuten Bedarf decken und Engpässe überbrücken. Damit solche Maßnahmen zielführend gestaltet werden können, ist ein holistischer Ansatz von großer Bedeutung. Alle Systeme sollten miteinander kommunizieren können und Informationen austauschen. Bilden zum Beispiel Supply-Chain-Management- und Marketing-Lösungen eine Einheit, ist mithilfe einer KI-basierten End-to-End-Lösung eine hyper-personalisierte Omnichannel-Kommunikation realisierbar. So erhalten Online- und In-Store-Kunden zeitnah automatisierte personalisierte Benachrichtigungen über Verfügbarkeiten und Alternativen. Die Lösung unterstützt sogar die Entwicklung personalisierter Werbe- und Angebotsaktionen, die sowohl Bedarf als auch Produktverfügbarkeiten berücksichtigen. Im Anschluss wertet sie die Performance-Daten aus und kann anhand von historischen und Echtzeitdaten künftige Werbemittel und -Maßnahmen optimieren.