Bestandsprognose: 8-Schritte-Anleitung & bewährte Methoden
Wenn Sie nur eine Kristallkugel hätten, die Ihnen die perfekten Warenmengen verrät, wäre es ein Kinderspiel, ein E-Commerce-Geschäft zu führen.
Stattdessen sind Ihre beliebtesten Artikel kurz vor den Feiertagen ausverkauft, während Ihr Lager mit Produkten überquillt, die auf staubigen Regalen vor sich hinschlummern.
Das Problem ist offensichtlich – Sie brauchen einen besseren Ansatz für die Bestandsprognose.
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Die Lösung ist da. In diesem Blogbeitrag finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung sowie eine Liste bewährter Methoden, die Ihnen genau dabei helfen.
Was ist Bestandsprognose?
Bestandsprognose bedeutet, die Warenbestände anhand der Kundennachfrage über einen bestimmten Zeitraum vorherzusagen und zu optimieren. Es ist ein kontinuierlicher Prozess und wird auch häufig als Nachfragesteuerung bezeichnet.
Hier erfahren Sie, warum Unternehmen wie Ihres von genaueren Prognosen profitieren können:
Eine bessere Bestandsprognose verschafft Ihnen mehr Kontrolle über Ihren Lagerbestand.
Mit genau ausreichendem Bestand vermeiden Sie eher Ausverkäufe und Überbestände – die beiden Hauptverursacher, die Einzelhändlern im Jahr 2023 einen voraussichtlichen Verlust von 1,77 Billionen Dollar eingebracht haben.
Wenn Sie Ihre Bestandsprognosen so präzise wie möglich halten, binden Sie weniger Kapital und gefährden nicht das Kundenerlebnis.
Herausforderungen bei der Bestandsprognose
Eine genaue Bestandsprognose kann Ihrem Unternehmen ein Vermögen sparen, ist aber nicht frei von Herausforderungen.
Die häufigsten davon sind:
- Umgang mit unsicherer Kundennachfrage. Frühere Verkaufsdaten allein reichen nicht aus, um optimale Lagerbestände vorherzusagen, da sie die Unsicherheit nicht berücksichtigen.
- Bewältigen saisonaler Trends. Saisonale Prognosemodelle müssen Anpassungen wie Umsatzschwankungen und Promotionseffekte berücksichtigen.
- Verknüpfung der Prognose mit dem Lieferkettenmanagement. Lieferverzögerungen, wirtschaftliche Instabilität und andere Störungen führen zu Unsicherheiten in der Lieferkette. Deshalb planen 51 % der Unternehmen, gemeinsam mit ihren Lieferanten die Nachfrage genauer vorherzusagen.
- Sicherstellung der Datenqualität. Unentdeckte Fehler in der Datenqualität beeinflussen 47 % der Entscheidungsträger. Prognosen, die auf fehlerhaften Daten beruhen, führen zu schlechten Lagerbeständen, niedrigerer Kundenzufriedenheit und geringerer Betriebseffizienz.
- Anpassung an Markttrends und Verbraucherverhalten. Nachfragevolatilität kann zu erheblichen Abweichungen von den prognostizierten Werten führen. Um solche Fälle zu bewältigen, ist es möglicherweise notwendig, in verschiedene und ressourcenintensive Prognosemethoden zu investieren.
Die Bewältigung dieser Herausforderungen schärft Ihre Bestandsprognosen, was zu reibungsloseren Abläufen und einer stärkeren Marktposition führt.
5 gängige Methoden zur Bestandsprognose
Wenn Sie sich nur auf Ihr Bauchgefühl verlassen, bleibt Ihr Unternehmen anfällig für Bestandsungenauigkeiten und Ineffizienzen.
Ihre Intuition ist zwar wertvoll und beruht auf Erfahrung, bleibt aber dennoch anfällig für Verzerrungen.
Die Kombination Ihrer Erfahrung mit diesen Methoden der Nachfrageprognose kann Ihre Bestandsplanung objektiver und verlässlicher machen.
Hier sind 5 Arten von Methoden zur Bestandsprognose:
| Prognosemethode | Funktionsweise |
|---|---|
| QUANTITATIVE PROGNOSE | ---- |
| Zeitreihenanalyse | Analysiert historische Daten, um Verkaufstrends und Saisonalitäten zu erkennen. |
| Regressionsanalyse | Nutzt Zusammenhänge zwischen Variablen, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. |
| Economic Order Quantity (EOQ) | Berechnet die optimale Bestellmenge, um Kosten zu minimieren. |
| QUALITATIVE PROGNOSE | ---- |
| Marktforschung | Bewertet Verbraucherpräferenzen und Marktbedingungen. |
| Delphi-Methode | Erfasst Experteneinschätzungen mittels wiederholender Umfragen. |
| Expertenmeinung | Basiert auf fundierten Vorhersagen von Branchenexperten. |
| GEMISCHTE PROGNOSE | ---- |
| Demand Sensing | Passt Prognosen mit Echtzeitdaten an. |
| Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment (CPFR) | Arbeitet mit Partnern der Lieferkette zusammen, um genaue gemeinsame Prognosen zu erstellen. |
| TREND-PROGNOSE | ---- |
| Langfristige Prognose | Bezieht allgemeine Faktoren wie soziale oder kulturelle Trends ein, die das Kundenverhalten beeinflussen. |
| Kurzfristige Prognose | Berücksichtigt saisonale Trends. |
| GRAFISCHE PROGNOSE | Erstellt eine grafische Darstellung historischer Verkaufsdaten, um Markttrends und Verkaufsmuster sichtbar zu machen. Dies kann ein Liniendiagramm, Histogramm oder Kreisdiagramm sein. |
Kennzahlen und Formeln zur Bestandsprognose
Mit Kennzahlen können Sie die Leistung Ihrer Prognose anhand von Zielvorgaben oder Standards messen. Sie dienen dazu, eine bessere Langzeitplanung und Strategie zu unterstützen.
Nutzen Sie diesen Schnellüberblick, um Bestandskennzahlen und Formeln festzulegen, die Sie bei der Bewertung von Strategien zur Bestandsplanung verwenden können.
| Kennzahl | Definition | Formel |
|---|---|---|
| Umschlagshäufigkeit | Wie oft der Bestand innerhalb eines Zeitraums verkauft wird; eine niedrige Rate deutet auf Überbestände hin | Cost of Goods Sold (COGS) / Durchschnittlicher Bestand |
| Verkaufsgeschwindigkeit (monatlich) | Die Verkaufsgeschwindigkeit unter Ausklammerung von Ausverkäufen | (365 Tage Absatz / # Tage verfügbar im Bestand während 365 Tagen) x 30 Tage |
| Durchschnittliche Lagerdauer (DSI) | Wie lange es dauert, den eigenen Bestand zu verkaufen | (Durchschnittlicher Bestand / COGS) × 365 |
| Servicegrad | Prozentsatz pünktlich erfüllter Kundenaufträge | (Anzahl erfüllter Aufträge / Gesamtzahl der Aufträge) × 100% |
| Out-of-Stock-Rate | Prozentsatz der nicht erfüllten Aufträge aufgrund nicht verfügbarer Artikel | (Anzahl Out-of-Stock / Gesamtzahl der Aufträge) × 100% |
| Economic Order Quantity (EOQ) | Die optimale Bestellmenge mit den geringsten Gesamtkosten | √2DS/H, wobei: D = jährliche Nachfrage in EinheitenS = Bestellkosten je BestellungH = jährliche Lagerhaltungskosten pro Einheit |
| Bestellpunkt | Bestandsniveau, das die Nachbestellung auslöst | (Durchschnittlicher Tagesverbrauch × Lieferzeit) + Sicherheitsbestand |
| Sicherheitsbestand | Pufferbestand, um Ausverkäufe zu vermeiden | (Maximaler Tagesverbrauch × maximale Lieferzeit) - (Durchschnittlicher Tagesverbrauch × durchschnittliche Lieferzeit) |
| Mittlere absolute Abweichung (MAD) | Durchschnittliche Abweichung der Prognosefehler; ein niedriger Wert bedeutet genauere Prognosen | ∑(Prognosewert−Istwert) |
| Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) | Mittelt die quadrierten Fehler, um größere Fehler stärker zu gewichten | ∑(Prognosewert−Istwert)^2 / N |
Mit diesen Messgrößen im Blick können wir uns jetzt mit dem eigentlichen Prognoseprozess beschäftigen.
So führen Sie eine Bestandsprognose Schritt für Schritt durch
Ob Sie mit Stift und Papier oder modernster Software arbeiten – die Bestandsprognose läuft immer nach denselben grundlegenden Schritten ab, denn es müssen stets dieselben Elemente zusammenkommen.
Hier ist der Fahrplan:
1. Historische Verkaufsdaten sammeln
Bei der Bestandsprognose kann man nicht nach vorne blicken, ohne zurückzuschauen.
Ihre Verkaufshistorie zeigt Ihre Warenbewegungen und gibt Ihnen Einblicke in wichtige Faktoren wie die Produktleistung.
Matt Bellerose, Gründer des Online-Händlers für Meeresfrüchte Lobster Order, sprach darüber, wie effektiv es ist, diese Art von Informationen zu bewerten:
Durch die Nutzung vergangener Verkaufsdaten konnten wir Überbestände durchschnittlich um 15 % reduzieren.
Wie weit müssen Sie also zurückgehen?
Einigkeit besteht darin, dass es mindestens zwei Jahre sein sollten. So haben Sie genügend Zeit, die Leistung Ihrer Produkte zu unterschiedlichen Jahreszeiten einzuschätzen.
Sie können diese Daten aus verschiedenen Systemen sammeln, einschließlich Ihrer E-Commerce-Plattformen und CRM-Software.
2. Analysieren Sie Ihre Verkaufsdaten
Sie haben einen umfassenden und genauen Datensatz erstellt – gut gemacht!
Im nächsten Schritt geht es darum, die Daten zu durchleuchten, um Muster, Trends und Auffälligkeiten zu erkennen, die Ihre vergangene Performance beeinflusst haben.
Erstellen Sie zunächst eine Liste der benötigten Informationen. Wichtige Punkte, auf die Sie achten sollten, sind:
- Produktlebenszyklus-Phasen. Verstehen Sie die gesamte Marktlebensdauer eines Produkts, indem Sie dessen Verlauf vom Start bis zum Rückgang verfolgen.
- Saisonalität. Untersuchen Sie Verkaufsmuster, die sich mit der Saison oder bestimmten Zeiten im Jahr verändern.
- Auswirkungen von Aktionen. Analysieren Sie den Einfluss von Rabatten oder Sonderangeboten auf die Kundennachfrage.
- Out-of-Stock-Situationen. Beobachten Sie, wie oft und wann Produkte nicht verfügbar waren.
Durch diese detaillierten Auswertungen können Sie herausfinden, welche Produkte zu bestimmten Zeitpunkten besonders gut (oder schlecht) laufen – und wissen somit, wann und welche Produkte Sie aufstocken sollten.
3. Wählen Sie die geeignetste Prognosemethode
Vorhin haben wir über verschiedene Prognosetechniken gesprochen, jeweils mit eigenen Vor- und Nachteilen.
Aus diesem Grund setzt Amanda Bunch, CEO des Online-Händlers für Piercingschmuck BodyArtForms, auf eine hybride Methode:
Meiner Erfahrung nach haben quantitative Methoden Vorteile, wie zum Beispiel, dass Sie Entscheidungen auf Fakten und Zahlen stützen können (sofern diese korrekt sind), und man fühlt sich in seiner Entscheidung meist sicherer.
Andererseits sind qualitative Daten flexibler im Ansatz, und gerade für uns als Unternehmen, das mit Piercingschmuck handelt, ist diese Methode sinnvoll, da sie eng mit dem Kundenverhalten und Trends in der Branche verknüpft ist.
Die Genauigkeit ist jedoch nicht so verlässlich wie bei quantitativen Methoden.
Angesichts der Arbeitsweise unseres Unternehmens setzen wir daher auf eine hybride Prognosemethode.
Die Anforderungen Ihres Unternehmens, Ihre Produkte und die aktuelle Wirtschaftslage bestimmen die Prognosetechnik.
Wie BodyArtForms bevorzugen jedoch viele E-Commerce-Marken, qualitative und quantitative Methoden zu kombinieren.
Das gibt Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, auf die selbst Online-Händler von Verbrauchsgütern wie Lobster Order bauen können.
Als die Pandemie 2020 ausbrach, konnten die quantitativen Modelle des Meeresfrüchtehändlers einen Anstieg von 30 % bei Lieferbestellungen nach Hause nicht abfangen. Daher setzte das Unternehmen qualitative Methoden ein, um mit dieser unvorhersehbaren Situation umzugehen.
Wenn Sie es mit saisonalen Produkten zu tun haben, liefern multimodale Prognosetechniken häufig die genauesten Ergebnisse.
So ergab beispielsweise eine Studie, dass die Kombination von Multipler Linearer Regression (MLR) und Random Forest Regression (RFR) die Prognosegenauigkeit bei Saisongeschäft verbessert.
MLR ist gut darin, lineare Zusammenhänge zwischen Variablen zu erkennen, wohingegen RFR komplexe, nichtlineare Wechselwirkungen abbildet. Dieser hybride Ansatz reduzierte Prognosefehler um bis zu 20 %.
Zu guter Letzt müssen Sie auch einen Zeitraum für Ihre Prognose festlegen, der von monatlich bis jährlich reichen kann.
JT Gill, Marketing-Manager der Supplement-Marke Wellness Extract, beschreibt, wie die Zeitspanne die Auswahl der besten Prognosemethode beeinflusst:
Kurzfristige Prognosen profitieren von quantitativer Präzision, während langfristige Prognosen gegebenenfalls die Flexibilität qualitativer Faktoren benötigen.
Auch der Prognosezeitraum wirkt sich auf die Genauigkeit aus.
Je länger der betrachtete Zeitraum, desto weniger genau sind Ihre Prognosen, da Sie nicht alle möglichen Marktveränderungen einkalkulieren können.
4. Marktentwicklungen und Saisonalität einbeziehen
Ein Blick auf Ihre bisherigen Verkaufszahlen zeigt, wie sich der Markt in der Vergangenheit entwickelt hat – aber Sie können nicht darauf vertrauen, dass die Zukunft genauso verläuft.
Bestandsprognosen erfordern die Berücksichtigung vieler Einflussfaktoren wie Saisonalität, Marktschwankungen, marktbezogene Initiativen, Wettbewerber und Kundenverhalten.
Dies verbessert Ihre Prognosen und die Anpassungsfähigkeit Ihres Unternehmens.
Erkennen Sie neue Trends frühzeitig, indem Sie Branchenauswertungen und Kundenrückmeldungen regelmäßig analysieren.
Außerdem können Sie die Aktivitäten Ihrer Wettbewerber beobachten und Ihre Prognosen entsprechend den Marktveränderungen anpassen.
Und nicht zuletzt prüfen Sie Ihre Verkaufsdaten darauf, welche Umstände oder Ereignisse sich voraussichtlich nicht wiederholen werden, und filtern Sie diese Ausreißer aus Ihren Berechnungen heraus.
Beispiel: Ein gesteigerter Produktabsatz nach einer viralen Social-Media-Kampagne, einer kurzfristigen Influencer-Kooperation oder einer Naturkatastrophe.
5. Optimalen Bedarf während der Lieferzeit, Meldebestände und Sicherheitsbestände bestimmen
Bestandsprognosen berücksichtigen weit mehr als nur Verkaufshistorie und Trends.
Sie benötigen außerdem diese Kernkennzahlen: Bedarf während der Lieferzeit, Meldebestand und Sicherheitsbestand.
- Bedarf während der Lieferzeit beschreibt, wie viel Bestand Sie nach der Aufgabe einer Bestellung noch vorrätig haben müssen, bis die nächste Lieferung eintrifft.
- Meldebestand löst eine neue Bestellung aus, sobald Ihr Lagerbestand einen bestimmten Schwellenwert erreicht.
- Sicherheitsbestand meint den Bestand, den Sie für Zeiten mit erhöhter Nachfrage oder bei Störungen in der Lieferkette als Reserve halten. Sie benötigen einen gesunden Puffer, um Ausverkäufe zu verhindern, sollten aber auch nicht zu viel vorhalten, damit kein unnötiger Lagerüberhang entsteht.
Wenn Sie die empfohlenen Werte für diese Kennzahlen kennen, können Sie pro SKU einen besseren optimalen Lagerbestand prognostizieren.
In der Regel werden diese folgendermaßen berechnet:
| Metrik | Gängigste Formel |
|---|---|
| Bedarf während der Lieferzeit (LTD) | LTD = Durchschnittlich verkaufter Artikel pro Tag × Durchschnittliche Lieferzeit des Lieferanten |
| Sicherheitsbestand (SS) | SS = (Maximaler Tagesverkauf × Maximale Lieferzeit) – (Durchschnittlicher Tagesverkauf × Durchschnittliche Lieferzeit) |
| Wiederbestellpunkt (ROP) | ROP = (Lieferzeit × Nachfragerate) + Niveau des Sicherheitsbestands |
6. Setzen Sie Ihre Prognosen um
Sobald Sie alle Informationen gesammelt haben, ist es an der Zeit, sie zusammenzuführen und eine Prognose zu erstellen.
Sie können manuelle Berechnungen anstellen, Excel verwenden oder auf ein Software-Tool zurückgreifen.
Wenn Sie Excel wählen, hier eine kurze Anleitung:
- Geben Sie Ihre historischen Verkaufsdaten in eine neue Tabellenkalkulation ein, in zwei Datenreihen – eine für die Zeitachse (z. B. Daten) und eine für die entsprechenden Verkaufszahlen.
- Gehen Sie auf den Reiter "Daten" und klicken Sie auf „Prognoseblatt“, um aus den ausgewählten Zellen Ihre Prognose zu erstellen.
- Wählen Sie zur Visualisierung ein Liniendiagramm oder Säulendiagramm, setzen Sie Ihr gewünschtes Enddatum und klicken Sie auf „Erstellen“, um den Vorgang abzuschließen.
Prognosen helfen Ihnen, Entscheidungen zur Lagerhaltung und zum Einkauf zu treffen.
Vergleichen und überprüfen Sie Ihre Vorhersagen mit den festgelegten Kennzahlen zur Bestandsprognose, um festzustellen, wie genau Ihre Prognosen sind.
7. Optimieren Sie den Prozess mit Bestandsverwaltungssoftware und fortschrittlichen Prognosetools
Wenn all diese Aufgaben nach viel Arbeit und Zeitaufwand klingen, dann ist das auch so. Beim Bestandsmanagement gilt: „Nichts geht über die Klassiker“ trifft hier nicht zu.
Die Verwaltung von Lagerbeständen ist mit moderner Technologie viel einfacher.
Beispielsweise bietet Bestandsverwaltungssoftware Echtzeit-Einblicke in den Lagerstatus und synchronisiert Bestandsmengen über mehrere Verkaufskanäle hinweg – beides kann die Genauigkeit der Daten und damit auch die Prognosegenauigkeit erheblich verbessern.
Zudem erhalten Sie detaillierte Analysen und Berichte und profitieren von der Integration mit anderen Geschäftssystemen, sodass Sie relevante Informationen wie historische Verkaufsdaten ganz einfach zusammenführen können.
Wenn Sie sich für fortschrittlichere Tools entscheiden, wie zum Beispiel Sage X3, Linnworks, Cin7, und Shipbob, können Sie die Absatzprognose automatisieren, um zu wissen, wie viel Lagerbestand den Kundennachfragen gerecht wird.
Beispielsweise verfügt Linnworks über eine Funktion zur Bestandsprognose, die vorhersagt, wann Sie einen Artikel nachbestellen müssen, basierend darauf, wie viel Bestand im Laufe des kommenden Jahres pro Artikel verbraucht wird.
Wenn Sie also bessere Bestandsprognosen wünschen, brauchen Sie ein IMS, um alles korrekt einzurichten.
Einige der besten Tools habe ich bereits erwähnt, aber wir haben noch weitere Empfehlungen für Sie bereit:
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Um Ihre Prognosen noch genauer zu machen, können Sie Ihre Bestandsverwaltungslösung mit einem KI-gestützten Tool für Bestandsprognosen kombinieren.
Die Nutzung von Bestandsmanagementsystemen liefert Ihnen die Echtzeitdaten, die Sie für fundierte Entscheidungen benötigen.
Ein Tool für Bestandsprognosen verschafft Ihnen gleichzeitig die Flexibilität, schneller auf Trends und unerwartete Nachfrageschwankungen zu reagieren – mit Algorithmen des maschinellen Lernens, die die Prognosegenauigkeit verbessern.
Cin7-CEO Ajoy Krishnamoorthy berichtete, dass Kunden, die das intelligente Bestandsprognosetool Inventoro eingeführt haben, fast sofortige Ergebnisse feststellen.
Bereits nach drei Monaten, nachdem HairCo Inventoro von Cin7 eingeführt und deren Empfehlungen befolgt hatte, erzielte das Unternehmen einen Umsatzanstieg von 10 %.
Die Lösung wurde für HairCo zur rechten Hand.
Berücksichtigt wurden Lieferzeiten, Mindestbestellmengen und vergangene Verkaufsdaten – der Bedarf wurde drei bis sechs Monate im Voraus prognostiziert, ein bisher noch nie dagewesenes Zeitfenster für das Unternehmen.
Krishnamoorthy erklärte, dass Bestandsprognose-Software es Verkäufern ermöglicht, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, die Einblicke direkt in Taten umsetzen:
Mit Inventoro zum Beispiel können Sie eine Produktverfügbarkeit von 99 % erreichen, während Sie 20 % des gebundenen Lagerkapitals freisetzen und kostbare Zeit sparen.
8. Prognosen regelmäßig überwachen und anpassen
Bestandsprognosen sind kein einmaliger Vorgang, selbst wenn Sie ein Tool haben, das viele Aufgaben automatisiert.
Dauerhaft aktuelle Prognosen sorgen für Relevanz und Genauigkeit.
Außerdem müssen Sie Ihre Prognosen im Vergleich zu den tatsächlichen Ergebnissen konsequent überprüfen, um festzustellen, wie gut sie abschneiden.
Wie genau sind sie? Decken die Nachbestellpunkte und Sicherheitsbestände die Nachfrage während der Lieferzeit (auch bei längerer Lieferzeit) ab?
Nutzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse, um Ihren Prognoseansatz und den Wiederbeschaffungsprozess anzupassen und zu optimieren.
Hier ist eine gute Faustregel, um die Prognosegenauigkeit im Blick zu behalten:
Plane in Monaten, messe in Wochen; plane in Wochen, messe in Tagen.
Es ist enorm wichtig zu wissen, wie der Plan funktioniert, vorankommt und gegebenenfalls zu korrigieren.
Best Practices für präzise Bestandsprognosen
Kombinieren Sie die oben genannten Schritte mit diesen empfohlenen Praktiken, um proaktivere und zuverlässigere Prognosen zu erstellen:
Daten regelmäßig prüfen und anpassen
Da Ihre Verkaufshistorie die Grundlage für Ihre Bestandsvorhersagen bildet, müssen Sie Ihre Daten sauber halten.
Daten von schlechter Qualität führen nur zu fehlerhaften Prognosen.
Etablieren Sie eine Routine zur Überprüfung Ihrer Verkaufsdaten, Bestandsmengen und weiterer Aufzeichnungen, um Fehler zu erkennen und zu beseitigen.
Demand Planning Manager Nipun Sawhney betonte die Bedeutung einer physischen Bestandsaufnahme, um Fehler zu korrigieren. „Es sollte eine vollständige Zählung stattfinden, bei der alle Artikel physisch gezählt werden“, riet er.
Vereinfachen Sie die Bestandskontrolle, indem Sie Barcode-Scanner oder RFID-Technologie in Ihr Bestandsverwaltungssystem integrieren.
Mit Stakeholdern zusammenarbeiten
Eine präzise Bestandsprognose liegt nicht nur in den Händen der Supply-Chain-Teams.
E-Commerce-Unternehmen wie Lobster Order bringen Mitarbeiter aus Vertrieb, Betrieb und Finanzen zusammen, um eine umfassende Einschätzung des künftigen Warenbedarfs zu erhalten.
Laut Bellerose:
Monatliche Meetings mit Vertretern aus Vertrieb, Marketing und Betrieb stellen sicher, dass alle Perspektiven berücksichtigt werden.
Diese kollaborative Methode hat unsere Out-of-Stock-Rate im Jahresvergleich um 35 % gesenkt.
Darüber hinaus können Sie eng mit Ihren Lieferanten zusammenarbeiten, um herauszufinden, ob Just-in-Time-Bestandsmanagement für Sie eine Option ist.
Setzen Sie auf kontinuierliche Verbesserung
Gibt es Lücken oder Inkonsistenzen in Ihren Prognosen? Falls ja, führen Sie Nachanalysen (Post-Mortem) durch, um die Ursache zu ermitteln (z. B. Datenerfassung, Modellannahmen oder externe Faktoren).
Nutzen Sie Kennzahlen wie Mean Absolute Deviation (MAD) und Mean Squared Error (MSE), um Prognosefehler zu quantifizieren.
So können Sie künftige Muster oder wiederkehrende Probleme erkennen.
Alternativ können die Echtzeit-Datenanalysen eines Bestandsmanagement-Tools Ihnen helfen, die Prognoseleistung kontinuierlich zu überwachen und ad hoc Anpassungen vorzunehmen.
Marktbedingungen und andere Faktoren ändern sich ständig.
Unabhängig von etwaigen Abweichungen sollten Sie stets eine kontinuierliche Verbesserung Ihrer Prognosepraktiken anstreben, um Veränderungen voraus zu sein.
Verbessern Sie Ihre Bestandsprognose, indem Sie auf präzise, aktuelle Daten aus einem permanenten Bestandsführungssystem zugreifen.
Entwickeln Sie einen Notfallplan
Die Nachfrage verläuft nicht linear. Auch wenn Sie alles daransetzen, sie durch geschärfte Bestandsprognosen zu erfüllen, ist es dennoch ratsam, alle Lücken zu schließen.
Die Optimierung Ihrer Lieferkette ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen.
Arbeiten Sie an der Verbesserung der Beziehungen zu Ihren Lieferanten und suchen Sie nach alternativen Lieferanten, um Fehlbestände zu reduzieren und den prognostizierten Warenbedarf zu decken.
Jeder Lieferant bietet unterschiedliche Flexibilitätsgrade; finden Sie heraus, in welchen Bereichen sie bereit sind, Anpassungen für Sie vorzunehmen, etwa bei den Liefermethoden.
Optimieren Sie den Bestandsumschlag
Für E-Commerce-Marken liegt ein gutes Bestandsumschlagverhältnis zwischen vier und sechs.
Die Nutzung einer Bestandsmanagement-Software ist eine der besten Möglichkeiten, diese ideale Bandbreite zu erreichen. Ihr Tool kann eine ABC-Analyse durchführen und Berichte erstellen, die Artikel mit hohem und niedrigem Umschlag identifizieren.
Es kann außerdem automatische Nachbestell-Benachrichtigungen für stark nachgefragte SKUs einrichten.
Das Ausphasen von unverkäuflichem Lagerbestand sorgt auch für einen saubereren Datensatz in Ihren Prognosen. So werden Ressourcen für Ihre umsatzstärksten Produkte frei, verringern die Lagerhaltungskosten und verbessern Ihren Cashflow.
Schulen Sie Mitarbeitende in Prognosemethoden
Entwickeln Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeitenden in der Bestandsprognose, indem Sie sie mit verschiedenen Prognosemethoden vertraut machen.
Für E-Commerce-Unternehmen, die Bestandsmanagement-Tools nutzen, stellen Sie sicher, dass sie die erforderlichen Schulungen zur Einrichtung und Bedienung erhalten und wissen, wie Datenqualität sichergestellt wird.
Wenn alle mit dem Prozess vertraut und auf dem gleichen Stand sind, trägt das zu besseren Prognosen bei.
All diese Best Practices greifen ineinander, um Ihre Prognosen zu verbessern.
Laut PierrePark CEO:
Durch die Nutzung eines bereichsübergreifenden Ansatzes – der Integration von Erkenntnissen aus Vertrieb, Marketing und Logistik – sowie die regelmäßige Überprüfung und Anpassung von Prognosen anhand von Marktveränderungen und die Pflege von Notfallplänen konnten wir unerwartete Nachfragespitzen erfolgreich bewältigen.
Dieser ganzheitliche Ansatz sorgt dafür, dass wir flexibel und reaktionsfähig auf Marktsituationen bleiben.
Abschließende Gedanken
Das bessere Prognostizieren des Lagerbestands zu lernen, ist eine große Aufgabe – vor allem, weil es ein fortlaufender Prozess ist.
Nutzen Sie Tools für das E-Commerce-Lagerbestandsmanagement und Prognosesoftware, um wichtige Schritte wie die folgenden zu vereinfachen:
- Sammlung und Analyse historischer Verkaufsdaten,
- Bestimmung optimaler Bedarfe innerhalb der Lieferzeit, Bestellpunkte und Sicherheitsbestände,
- und prognosebasierte Methoden auf Basis von Algorithmen.
Wenn Sie diese Aufgaben abgeben, können Sie sich darauf konzentrieren, die Prognosegenauigkeit zu erhöhen und das Lagerbestandsmanagement zu verbessern.
Sie brauchen weitere Tipps für das E-Commerce-Lagerbestandsmanagement? Erzielen Sie bessere Ergebnisse, indem Sie hier die Tricks der Branche lernen.
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Lagerbestandsprognose FAQ
Bevor wir uns endgültig von diesem Thema verabschieden, gehen wir noch auf einige abschließende Fragen ein, die Sie vielleicht noch interessieren.
Welche Rolle spielt Lagerverwaltungssoftware bei der Prognose?
Lagerverwaltungssoftware bietet Funktionen wie fortschrittliche Analytik und Berichtswerkzeuge, die die Prognosegenauigkeit verbessern. Sie erstellt automatisch Berichte auf Basis aktueller Lagerbestände, Verkaufstrends und Nachfrageverläufe.
Automatisierung zählt zu den größten Vorteilen von IMS, da die Tools einen Großteil der Routinearbeit übernehmen und datengesteuerte Entscheidungen unterstützen können.
Allerdings sind für eine verbesserte Daten-Genauigkeit von Beständen auch RFID-Datenerfassung und Barcode-Scanning notwendig – ebenso wie noch fortgeschrittenere Prognosetools, um präzisere und agilere Vorhersagen zu ermöglichen.
Welche fortschrittlichen Prognosetools stehen E-Commerce-Unternehmen zur Verfügung?
Einige E-Commerce-Shops wie Balance One Supplements nutzen Absatzprognosetools, um “geeignete Lagerbestände festzulegen und eine Überbevorratung bei Produkten mit kürzeren Nachfragezyklen zu vermeiden.”
CEO James Wilkinson hat kürzlich eine Reihe von Immunpräparaten auf den Markt gebracht, die genau vor der Erkältungs- und Grippesaison erschienen:
“Wir haben unser Tool zur Absatzprognose genutzt, um einen Nachfrageanstieg vorherzusehen. Dadurch konnten wir den Lagerbestand vorab auffüllen und die Nachfrage effizient decken.”
Die fortschrittlichsten Lagerverwaltungsplattformen gehen heute weit über einfaches Tracking hinaus – sie verbinden historische Verkaufsdaten mit prognosebasierten Algorithmen, um zukünftige Nachfrage und Lagerbedarf vorherzusagen.
Viele integrieren zudem direkt spezialisierte Prognosetools wie Inventoro von Cin7 oder Inventory Planner von Sage. Und falls Sie Ihre Bestellpunkte präzisieren und nicht mehr bei den Lagerbeständen raten wollen, Nachschubsoftware kann Ihnen helfen, den gesamten Zyklus zu automatisieren – von der Prognose bis zur Erfüllung.
