Forecasts für exakte Planung im Handel

Leere Regale im Handel ärgern nicht nur Kunden, sondern auch Händler. Denn lassen sich gewünschte Produkte nicht im Laden finden, entscheiden sich Kunden womöglich für ein anderes Geschäft. Gleichzeitig wollen Händler auch nicht zu viele Waren vorrätig haben – schließlich müssen diese gelagert werden und Frischeprodukte sind nur eine gewisse Zeit haltbar. „Retailer versuchen deshalb möglichst genau zu planen, was sie in den nächsten Tagen beziehungsweise Wochen benötigen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu bedienen. Doch genaue Prognosen zu geben ist schwierig und viele Branchenteilnehmer wollen im Sinne der Nachhaltigkeit weniger Produkte wegwerfen. Deshalb setzen Händler immer häufiger auf intelligente Bedarfsprognosen“, berichtet Philipp Ziegler, Senior Consultant bei retailsolutions.

Unterstützung bei Routen- und Mitarbeiterplanung

Bedarfsgerechte Bestellungen helfen dem Handel, für viele Produkte die Lagerhaltung gering zu halten. Das bedeutet einerseits weniger Kosten, andererseits entsprechen sie auch dem Nachhaltigkeitsgedanken, da durch einen Zero-Waste-Ansatz möglichst viele Ressourcen gespart werden können. „Etwa SAP Unified Demand Forecast ermöglicht diese präzisen Prognosen mithilfe neuester Technologien und statistischer Methoden. Basierend auf historischen Daten kann das zukünftige Käuferverhalten sehr genau vorhergesagt werden. Und wenn die Forecasts gut sind, helfen sie auch bei der Planung der täglichen Prozesse“, sagt Ziegler. So lassen sich zum Beispiel die Routen der Lkws effizienter planen, sodass sie nicht mehrfach vom Großlager zu den einzelnen Läden fahren müssen. Und auch die Mitarbeiterplanung kann an die Anlieferungen der Produkte angepasst werden.  

Feineinstellungen durch Bedarfs-Einfluss-Faktoren

Um exakte Kundenbedarfe zu prognostizieren, fließen in die Berechnungen auch außergewöhnliche Einflussfaktoren auf das Abverkaufsverhalten ein – etwa Feiertage wie Weihnachten und Ostern oder Großereignisse wie die Fußball-Europameisterschaft 2024. „Mit dem SAP UDF haben unsere Kunden gute Erfahrungen gemacht. Manchmal kommen aber auch diese Bedarfsprognosen an ihre Grenzen. Es gibt immer Sonderfälle und besondere Ereignisse, die dem System bekannt gemacht werden müssen. Dies geschieht durch die Pflege sogenannter Bedarfs-Einfluss-Faktoren (engl. DIF = Demand Influencing Factor)“, erklärt Ziegler. Solch ein Sonderfall kann beispielsweise eine Einzelhandelsfiliale in einer Bahnhofspassage oder im Flughafen betreffen, die auch an Feiertagen geöffnet hat und mit höheren Abverkäufen rechnen muss, da die meisten anderen Filialen an diesen Tagen geschlossen haben. Die Besonderheit des Standorts muss in das System eingepflegt werden. „Auch die derzeitige hohe Inflation und das insgesamt verringerte Konsumverhalten beeinflussen die Prognosen. Dass aber Kunden an Feiertagen wie Weihnachten und Ostern nicht sparen und nicht auf teurere Waren wie Fleisch oder Schokolade verzichten wollen, gilt es dem System mitzuteilen. Grundsätzlich berechnet das System nämlich die Preiselastizität der einzelnen Produkte und würde daher niedrige Prognosen berechnen, da ein Preisanstieg bei preiselastischen Artikeln zu einem geringeren Absatz führt. Auf Basis der Prognosen lässt sich solch ein besonderes Konsumverhalten nicht kalkulieren – das sind Feineinstellungen, die auf Erfahrungen basieren. Dabei unterstützen wir unsere Kunden jederzeit“, so Ziegler abschließend.