Bestandsprognose: Leitfaden in 8 Schritten & bewährte Verfahren

Wenn du doch nur eine Kristallkugel hättest, die dir die perfekten Lagerbestände nennen könnte – dann wäre der Betrieb eines E-Commerce-Unternehmens ein Kinderspiel.

Stattdessen sind deine meistverkauften Artikel kurz vor den Feiertagen nicht auf Lager, während dein Lagerhaus vor Produkten überquillt, die in den staubigen Regalen vor sich hin schlummern. 

Das Problem ist offensichtlich – du brauchst einen besseren Ansatz für die Bestandsprognose. 

Die Lösung ist hier.  In diesem Blogbeitrag findest du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und eine Liste bewährter Verfahren, die dir genau dabei helfen werden.  

Was ist eine Bestandsprognose?

Bei der Bestandsprognose werden Lagerbestände auf Grundlage der Kundennachfrage über einen bestimmten Zeitraum hinweg vorhergesagt und optimiert. Es handelt sich um einen kontinuierlichen Prozess, der auch häufig als Nachfrageplanung bezeichnet wird.

Hier erfährst du, warum E-Commerce-Unternehmen wie deines von genaueren Prognosen profitieren können:

Eine bessere Bestandsprognose verschafft dir mehr Kontrolle über deine Bestände. 

Mit genau den richtigen Lagerbeständen ist es weniger wahrscheinlich, dass es zu Lieferengpässen und Überbeständen kommt – genau diese verursachen bei Einzelhandelsunternehmen im Jahr 2023 voraussichtlich Verluste in Höhe von $1.77 trillion. 

Wenn du deine Bestandsprognose so genau wie möglich hältst, verhinderst du, dass Kapital gebunden wird oder das Kundenerlebnis beeinträchtigt wird. 

Herausforderungen bei der Bestandsprognose

Die genaue Vorhersage von Lagerbeständen kann deinem Unternehmen ein Vermögen sparen, ist aber nicht ohne Herausforderungen. 

Die häufigsten sind:

• Umgang mit unsicherer Verbrauchernachfrage. Vergangene Verkaufsdaten allein reichen nicht aus, um optimale Lagerbestände vorherzusagen, da sie Unsicherheiten nicht berücksichtigen. 
• Umgang mit saisonalen Trends. Saisonale Prognosemodelle erfordern die Berücksichtigung von Anpassungen wie ‌Verkaufsschwankungen und Werbeeffekten.
• Integration der Prognose in das Lieferkettenmanagement. Lieferverzögerungen, wirtschaftliche Instabilität und andere Störungen führen zu Unsicherheiten in der Versorgung. Deshalb planen 51% der Unternehmen, mit Lieferanten zusammenzuarbeiten, um die Nachfrage genau vorherzusagen. 
• Sicherstellung der Datenqualität. Nicht erkannte Probleme mit der Datenqualität beeinflussen 47% der Entscheidungsträger. Auf fehlerhaften Datenpunkten basierende Prognosen können zu unzureichenden Lagerbeständen, geringerer Kundenzufriedenheit und einer verminderten betrieblichen Effizienz führen.
• Anpassung an Markttrends und das Verbraucherverhalten. Nachfrageschwankungen können zu erheblichen Abweichungen von den prognostizierten Werten führen. In solchen Fällen musst du möglicherweise in verschiedene, ressourcenintensive Prognosemethoden investieren.

Der Umgang mit diesen Herausforderungen schärft deine Bestandsprognosen und führt zu reibungsloseren Abläufen sowie einer stärkeren Marktposition.

5 gängige Methoden der Bestandsprognose

Wenn du dich auf dein Bauchgefühl verlässt, kann dein Unternehmen anfällig für Ungenauigkeiten und Ineffizienzen bei den Lagerbeständen werden. 

Deine Intuition ist zwar wertvoll und durch Erfahrung geprägt, aber dennoch anfällig für Verzerrungen. 

Wenn du sie mit diesen Methoden zur Nachfrageprognose kombinierst, können deine Bestandsprognosen objektiver und zuverlässiger werden.

Hier sind 5 Arten von Methoden zur Bestandsprognose:

Author's Tip

Implementieren Sie Prognosemethoden zunächst in kleinem Maßstab, bevor Sie sie unternehmensweit einführen. So können Sie die Methoden auf Ihren geschäftlichen Kontext anwenden und ihre Relevanz dafür beurteilen.

Kennzahlen und Formeln für die Bestandsprognose

Mithilfe von Kennzahlen können Sie die Leistung Ihrer Prognose anhand einer Reihe von Zielen oder Standards messen. Sie dienen dazu, eine bessere langfristige Planung und Strategie zu unterstützen. 

Nutzen Sie diesen kurzen Leitfaden, um Kennzahlen und Formeln für die Bestandsverwaltung festzulegen, die Sie bei der Bewertung von Strategien zur Bestandsplanung verwenden können.

Nachdem diese Vergleichswerte festgelegt sind, können wir uns nun mit dem eigentlichen Prognoseprozess befassen.

Bestandsprognosen erstellen: Schritt für Schritt

Ob Sie sich auf Stift und Papier oder auf moderne Software verlassen: Die Bestandsprognose läuft immer auf dieselben grundlegenden Schritte hinaus, da dieselben Elemente zusammengeführt werden müssen. 

Hier ist der Ablauf:

1. Historische Verkaufsdaten erfassen

Bei der Bestandsprognose kann man nicht nach vorn blicken, ohne zurückzublicken. 

Ihre Verkaufshistorie zeigt Ihre Bestandsbewegungen und liefert Ihnen Einblicke in wichtige Faktoren wie die Produktleistung.

Matt Bellerose, Gründer des Online-Meeresfrüchtehändlers Lobster Order, sprach darüber, wie effektiv die Bewertung dieser Art von Informationen ist: 

Durch die Nutzung vergangener Verkaufsdaten konnten wir Überbestände um durchschnittlich 15 % reduzieren.

Wie weit müssen Sie also zurückblicken? 

Der Konsens lautet: mindestens zwei Jahre. So haben Sie ausreichend Zeit, um zu sehen, wie gut sich Ihr Produkt zu verschiedenen Zeiten im Jahr auf dem Markt entwickelt.

Sie können diese Daten aus verschiedenen Systemen erfassen, darunter Ihre E-Commerce-Plattformen und CRM-Software. 

2. Analysieren Sie Ihre Verkaufsdaten

Sie haben einen umfassenden und präzisen Datensatz erstellt – gute Arbeit! 

Als Nächstes sollten Sie ihn gründlich untersuchen, um Muster, Trends und Anomalien aufzudecken, die Ihre bisherige Leistung beeinflusst haben. 

Erstellen Sie zunächst eine Liste der Informationen, die Sie benötigen. Einige wichtige Punkte, auf die Sie achten sollten, sind:

• Phasen des Produktlebenszyklus.  Ermitteln Sie die gesamte Lebensdauer eines Produkts auf dem Markt, indem Sie seine Leistung von der Markteinführung bis zum Rückgang verfolgen.
• Saisonalität. Untersuchen Sie Verkaufsmuster, die je nach Jahreszeit oder bestimmten Zeiträumen im Jahr schwanken.
• Auswirkungen von Werbeaktionen. Analysieren Sie den Einfluss von Rabatten oder Sonderangeboten auf die Kundennachfrage. 
• Situationen mit nicht vorrätigen Produkten. Überwachen Sie, wie häufig und wann Produkte nicht verfügbar waren.

Diese detaillierten Auswertungen können Ihnen dabei helfen, zu erkennen, welche Produkte zu bestimmten Zeiten gut oder weniger gut abschneiden. So wissen Sie, wann und welche Produkte Sie aufstocken sollten. 

3. Wählen Sie die geeignetste Prognosemethode

Zuvor haben wir über die verschiedenen Prognosetechniken und die jeweiligen Stärken und Schwächen gesprochen.  

Aus diesem Grund entscheidet sich Amanda Bunch, CEO des Onlinehändlers für Piercingschmuck BodyArtForms, für eine hybride Methode:

Meiner Erfahrung nach haben quantitative Methoden Vorteile, zum Beispiel, dass man Entscheidungen auf Grundlage von Fakten und Zahlen treffen kann (sofern diese korrekt sind) und sich dadurch in der Regel sicherer bei der Entscheidung fühlt. 

Andererseits ist der Ansatz qualitativer Daten agiler, und für uns als Unternehmen, das Schmuck für Piercings anbietet, ist es sinnvoller, diese Methode zu wählen, da sie eng mit dem Kundenverhalten und den Trends in der Branche zusammenarbeitet. 

Die Genauigkeit ist jedoch nicht so zuverlässig wie bei quantitativen Methoden.  

Aufgrund der Arbeitsweise unseres Unternehmens entscheiden wir uns für eine hybride Prognosemethode.

Ihre geschäftlichen Anforderungen, Produkte und die aktuellen wirtschaftlichen Bedingungen bestimmen Ihre Prognosetechnik. 

Wie BodyArtForms bevorzugen jedoch viele E-Commerce-Marken die Kombination qualitativer und quantitativer Methoden. 

Dadurch erhalten sie die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, auf die sich sogar Onlinehändler für Verbrauchsgüter wie Lobster Order verlassen können. 

Als die Pandemie 2020 ausbrach, konnten die quantitativen Modelle des Meeresfrüchtehändlers einen Anstieg der Lieferbestellungen nach Hause um 30 % nicht auffangen.  Daher setzte das Unternehmen qualitative Methoden ein, um mit dem unvorhersehbaren Ereignis umzugehen.

Wenn Sie mit saisonalen Produkten arbeiten, liefern Methoden zur Mehrmodellprognose häufig ebenfalls die genauesten Ergebnisse.

Eine Studie ergab beispielsweise, dass die gemeinsame Verwendung von multipler linearer Regression (MLR) und Regression mit zufälligem Wald (RFR) die Genauigkeit saisonaler Prognosen verbessert.

MLR eignet sich gut zur Identifizierung linearer Beziehungen zwischen Variablen, während RFR komplexe, nichtlineare Wechselwirkungen erfasst. 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, Marketingmanager der Nahrungsergänzungsmittelmarke Wellness Extract, erklärte, wie die Dauer die Wahl der besten Prognosemethode beeinflusst: 

Kurzfristige Prognosen können von quantitativer Präzision profitieren, während langfristige Prognosen möglicherweise die Flexibilität qualitativer Eingaben erfordern.

Prognosezeiträume wirken sich ebenfalls auf die Genauigkeit aus. 

Je länger der Zeitraum ist, desto ungenauer sind Ihre Prognosen wahrscheinlich, da Sie mögliche Marktveränderungen nicht berücksichtigen können.  

4. Markttrends und Saisonalität berücksichtigen

Die Überprüfung Ihrer bisherigen Verkäufe kann Ihnen zeigen, wie sich der Markt in der Vergangenheit entwickelt hat – Sie können jedoch nicht davon ausgehen, dass er sich in Zukunft genauso verhält. 

Bei Bestandsprognosen müssen Sie viele veränderliche Faktoren berücksichtigen, wie Saisonalität, Marktschwankungen, Marktinitiativen, Wettbewerber und Kundenverhalten.  

Dadurch verbessern Sie Ihre Prognosen und die Anpassungsfähigkeit Ihres Unternehmens. 

Erkennen Sie aufkommende Trends frühzeitig, indem Sie sich über Branchenberichte und Kundenfeedback auf dem Laufenden halten. 

Darüber hinaus können Sie die Aktivitäten Ihrer Wettbewerber verfolgen und Ihre Prognosen aktualisieren, wenn sich der Markt verändert.

Überprüfen Sie vorsichtshalber auch Ihre Verkäufe, um festzustellen, welche Umstände oder Ereignisse sich wahrscheinlich nicht wiederholen werden, und nehmen Sie diese Ausreißer aus der Berechnung.  

5. Optimalen Bedarf während der Lieferzeit, Nachbestellpunkte und Sicherheitsbestände ermitteln

Bestandsprognosen berücksichtigen mehr als nur Verkaufshistorie und Trends. 

Sie benötigen außerdem die folgenden Kernkennzahlen: Bedarf während der Lieferzeit, Nachbestellpunkte und Sicherheitsbestände. 

• Bedarf während der Lieferzeit bezeichnet die Bestandsmenge, die Sie nach Aufgabe einer Bestellung vorrätig haben müssen, um bis zum Eintreffen der nächsten Bestandslieferung ausreichende Vorräte zu gewährleisten.
• Nachbestellpunkte lösen eine neue Bestellung aus, sobald Sie einen bestimmten Bestandsstand erreichen. 
• Sicherheitsbestand bezeichnet die Bestandsmenge, die Sie im Hinblick auf eine hohe Nachfrage oder Unterbrechungen der Lieferkette vorrätig halten. Sie benötigen eine angemessene Menge, um Fehlbestände zu vermeiden, sollten jedoch nicht zu viel vorrätig haben, damit sich kein Überbestand aufbaut.

Wenn Sie den empfohlenen Wert für jede dieser Kennzahlen kennen, können Sie den optimalen Bestandsstand pro SKU besser prognostizieren.  

Sie werden normalerweise wie folgt berechnet:

6. Setzen Sie Ihre Prognosen um

Sobald Sie alle Bestandteile zusammengetragen haben, ist es an der Zeit, sie zu einer Prognose zusammenzuführen.

Sie können manuelle Berechnungen durchführen, Excel verwenden oder sich auf ein Softwaretool verlassen.  

Wenn Sie sich für Excel entscheiden, finden Sie hier eine kurze Anleitung:

• Geben Sie Ihre historischen Verkaufsdaten in zwei Datenreihen in eine neue Tabelle ein.  Eine für den Zeitverlauf (z. B. Daten) und eine für die entsprechenden Verkaufszahlen. 
• Gehen Sie zur Registerkarte „Daten“ und klicken Sie auf „Prognoseblatt“, um aus den ausgewählten Zellen Ihre Prognose zu erstellen.
• Wählen Sie zur Visualisierung ein Linien- oder Säulendiagramm aus, legen Sie Ihr gewünschtes Enddatum fest und klicken Sie auf „Erstellen“, um den Vorgang abzuschließen. 

Zusätzlicher Tipp

Ausführliche Anweisungen zu Konfidenzintervallen, Saisonalität und dem Umgang mit fehlenden Datenpunkten finden Sie im Excel-Leitfaden zur Prognose von Microsoft.

Prognosen helfen Ihnen dabei, Entscheidungen über Lagerbestände und Beschaffung zu treffen.  

Ermitteln Sie Ihre Prognosen und überprüfen Sie sie anhand der von Ihnen festgelegten Kennzahlen für die Bestandsprognose, um zu messen, wie genau Ihre Prognosen sind.

7. Optimieren Sie den Prozess mit Bestandsverwaltungssoftware und fortschrittlichen Prognosetools 

Wenn all die oben genannten Aufgaben mühsam und zeitaufwendig klingen, liegt das daran, dass sie es sind.  Bei der Bestandsprognose gilt das Sprichwort „Nichts geht über die Klassiker“ nicht. 

Mit Technologie ist die Bestandsverwaltung viel einfacher.

Bestandsverwaltungssoftware bietet beispielsweise Echtzeiteinblicke in den Bestandsstatus und synchronisiert Bestandsmengen über mehrere Vertriebskanäle hinweg – beides kann die Datengenauigkeit und folglich auch die Prognosegenauigkeit erheblich verbessern.

Sie liefert außerdem detaillierte Analysen und Berichte und unterstützt die Integration in andere Geschäftssysteme, sodass Sie relevante Informationen wie historische Verkaufsdaten problemlos erfassen können. 

Wenn Sie sich für fortschrittlichere Tools wie  Sage X3, Linnworks, Cin7, und Shipbob entscheiden, können Sie die Nachfrageprognose automatisieren und ermitteln, wie viel Bestand den Kundenbedarf decken kann.

Linnworks verfügt beispielsweise über die Funktion zur Bestandsprognose, die vorhersagt, wann Sie den Bestand eines Artikels nachbestellen müssen – basierend darauf, wie viel Bestand pro Artikel im kommenden Jahr verbraucht wird.

Wenn Sie also bessere Bestandsprognosen erstellen möchten, benötigen Sie ein IMS, um alles richtig einzurichten. 

Ich habe bereits einige der besten verfügbaren Tools erwähnt, aber wir haben noch weitere Optionen für Sie:

Um deiner Prognose zusätzliche Genauigkeit zu verleihen, kannst du deine Bestandsverwaltungslösung jedoch mit einem KI-gestützten Bestandsprognosewerkzeug kombinieren.

Die Verwendung von Bestandsverwaltungssystemen liefert dir die Echtzeitdaten, die du für fundierte Entscheidungen benötigst. 

Unterdessen bietet dir ein Bestandsprognosewerkzeug mit Algorithmen des maschinellen Lernens, die die Prognosegenauigkeit verbessern, die Flexibilität, dich schneller an Trends und eine unerwartete Nachfrage anzupassen.

Cin7-CEO Ajoy Krishnamoorthy berichtete, dass Kunden, die das intelligente Bestandsprognosewerkzeug Inventoro implementiert haben, fast sofort Ergebnisse feststellen.

In nur drei Monaten hat HairCo nach der Einführung von Inventoro von Cin7 und der Befolgung der Empfehlungen eine Umsatzsteigerung von 10 % erzielt.

Die Lösung wurde zum rechten Arm von HairCo. 

Sie berücksichtigte Lieferzeiten, Mindestbestellmengen und vergangene Verkaufsdaten und prognostizierte den Bestandsbedarf drei bis sechs Monate im Voraus – ein beispielloser Zeitraum für das Unternehmen.

Krishnamoorthy erklärte, dass Bestandsprognosesoftware Händlern ermöglicht, schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen, die Erkenntnisse in Maßnahmen umsetzen: 

Mit Inventoro kannst du beispielsweise eine Produktverfügbarkeit von 99 % erreichen, gleichzeitig 20 % des in Beständen gebundenen Kapitals freisetzen und wertvolle Zeit sparen.

8. Prognosen regelmäßig überwachen und anpassen

Bestandsprognosen sind kein einmaliger Prozess, selbst wenn du über ein Werkzeug verfügst, das viele ihrer grundlegenden Abläufe automatisiert. 

Die Aktualisierung von Prognosen stellt ihre Relevanz und Genauigkeit sicher. 

Außerdem musst du deine Prognosen regelmäßig mit ihrer tatsächlichen Leistung vergleichen, um zu sehen, ob sie den Erwartungen entsprechen.

Wie genau ist sie? Können die Nachbestellpunkte und der Sicherheitsbestand den Bedarf während der Lieferzeit abdecken, auch bei längeren Lieferzeiten?

Nutze die gewonnenen Erkenntnisse, um deinen Prognoseansatz und den Auffüllprozess anzupassen und zu verfeinern. 

Hier ist eine gute Faustregel zur Überwachung der Prognoseleistung:

Bewährte Verfahren für genaue Bestandsprognosen

Kombiniere die oben genannten Schritte mit diesen empfohlenen Verfahren, damit du proaktivere und zuverlässigere Prognosen erstellen kannst:

Daten regelmäßig überprüfen und anpassen

Da deine Verkaufshistorie die Grundlage für deine Bestandsprognosen bildet, musst du deine Daten sauber halten.  

Daten von schlechter Qualität können nur ungenaue Prognosen hervorbringen. 

Lege eine Routine zur Überprüfung deiner Verkaufsdaten, der verfügbaren Bestandsmengen und anderer Aufzeichnungen fest, um Ungenauigkeiten zu erkennen und zu korrigieren. 

Der Demand Planning Manager Nipun Sawhney betonte die Bedeutung einer physischen Bestandszählung, um Ungenauigkeiten zu korrigieren. „Es sollte eine vollständige Inventur geben, bei der alle Artikel physisch gezählt werden“, riet er.

Vereinfache Bestandsprüfungen, indem du Barcodescanner einführst oder RFID-Technologie in dein Bestandsverwaltungssystem integrierst.

Mit Stakeholdern zusammenarbeiten

Eine genaue Bestandsprognose liegt nicht ausschließlich in den Händen der Supply-Chain-Teams. 

E-Commerce-Unternehmen wie Lobster Order bringen Mitarbeiter aus Vertrieb, Betrieb und Finanzwesen zusammen, um eine umfassende Einschätzung des künftigen Bestandsbedarfs zu erhalten.

Laut Bellerose: 

Monatliche Treffen mit Vertretern aus Vertrieb, Marketing und Betrieb stellen sicher, dass alle Perspektiven berücksichtigt werden.

Diese kollaborative Methode hat unsere Fehlbestände im Jahresvergleich um 35 % reduziert.

Darüber hinaus können Sie eng mit Ihren Lieferanten zusammenarbeiten, um festzustellen, ob eine Just-in-time-Bestandsverwaltung für Sie infrage kommt.

Auf kontinuierliche Verbesserung konzentrieren

Gibt es Lücken oder Inkonsistenzen in Ihren Prognosen? Falls ja, führen Sie nachträgliche Analysen durch, um die Ursache zu verstehen (z. B. Dateneingabe, Modellannahmen oder externe Faktoren).

Verwenden Sie Kennzahlen wie die mittlere absolute Abweichung (MAD) und den mittleren quadratischen Fehler (MSE), um Prognosefehler zu quantifizieren. 

Auf diese Weise können Sie künftig Muster oder wiederkehrende Probleme erkennen.

Alternativ kann die Echtzeit-Datenanalyse eines Bestandsverwaltungstools Ihnen dabei helfen, die Prognoseleistung kontinuierlich zu überwachen und Anpassungen direkt vorzunehmen.

Die Marktbedingungen und andere Faktoren verändern sich ständig. 

Unabhängig davon, ob Abweichungen auftreten, sollten Sie Ihre Prognoseverfahren kontinuierlich verbessern, um Veränderungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Einen Notfallplan entwickeln

Die Nachfrage verläuft nicht linear. Auch wenn Sie Ihr Bestes tun, um sie durch die Verbesserung Ihrer Fähigkeiten zur Bestandsprognose zu erfüllen, ist es dennoch sinnvoll, alle Lücken zu schließen. 

Eine Möglichkeit dafür besteht darin, Ihre Lieferkette zu optimieren. 

Arbeiten Sie daran, die Beziehungen zu Lieferanten zu verbessern und Ersatzlieferanten zu finden, um Fehlbestände zu reduzieren und den prognostizierten Bestandsbedarf zu decken.  

Bestandsumschlag optimieren

Für E-Commerce-Marken liegt eine gute Bestandsquote zwischen vier und sechs. 

Der Einsatz einer Bestandsverwaltungssoftware ist eine der besten Möglichkeiten, diesen Idealbereich zu erreichen.  Ihr Tool kann eine ABC-Analyse durchführen und Berichte erstellen, in denen Artikel mit hohem und niedrigem Bestandsumschlag identifiziert werden. 

Außerdem kann es für stark nachgefragte SKUs automatische Nachbestellwarnungen einrichten.

Das Ausmustern von Ladenhütern liefert zudem eine sauberere Datengrundlage für Ihre Prognosen. Dadurch werden Ressourcen für Ihre leistungsstärksten Artikel freigesetzt, Lagerhaltungskosten gesenkt und der Cashflow verbessert.

Mitarbeiter in Prognosemethoden schulen

Entwickeln Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter in der Bestandsprognose, indem Sie sie mit verschiedenen Prognosemethoden vertraut machen.

Bei E-Commerce-Unternehmen, die Bestandsverwaltungstools einsetzen, sollten Sie sicherstellen, dass die Mitarbeiter die notwendige Schulung zur Einrichtung und Bedienung sowie zur Aufrechterhaltung der Datenqualität erhalten.  

Wenn alle Beteiligten aufeinander abgestimmt und mit dem Prozess vertraut sind, trägt dies zu besseren Prognosen bei. 

Diese bewährten Verfahren greifen ineinander und verbessern Ihre Prognosen. 

Laut dem CEO von PierrePark:

Ein funktionsübergreifender Ansatz – bei dem Erkenntnisse aus Vertrieb, Marketing und Logistik integriert werden –, die regelmäßige Überprüfung und Anpassung von Prognosen auf Grundlage von Marktveränderungen sowie die Aufrechterhaltung von Notfallplänen haben uns dabei geholfen, unerwartete Nachfragespitzen zu bewältigen. 

Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass wir agil bleiben und schnell auf die Marktbedingungen reagieren können.

Abschließende Gedanken

Zu lernen, wie man Bestände besser prognostiziert, kann sehr viel auf einmal sein, insbesondere weil es sich um einen fortlaufenden Prozess handelt. 

Nutzen Sie E-Commerce-Bestandsverwaltungstools und Prognosesoftware, um wichtige Schritte zu vereinfachen, wie etwa:

• die Erfassung und Analyse historischer Verkaufsdaten,
• die Ermittlung des bedarfsgerechten optimalen Vorlaufs, der Nachbestellpunkte und der Sicherheitsbestände,
• sowie algorithmusbasierte Prognosemethoden.

Wenn Sie diese Aufgaben abgeben, können Sie Ihre Energie darauf konzentrieren, die Prognosegenauigkeit zu erhöhen und die Bestandsverwaltung zu verbessern. 

Benötigen Sie weitere Tipps zur Bestandsverwaltung im E-Commerce? Erreichen Sie ein höheres Niveau, indem Sie hier die Tricks der Branche kennenlernen. 

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