Inhaltsverzeichnis

1. Definition

2. Hauptmethoden der Absatzprognose

3. Wissenschaftlicher Hintergrund und Modelle

4. Herausforderungen in der Absatzprognose

5. Praktische Anwendungen und Branchenbeispiele

6. Quellen

Definition

Die Absatzprognose bezeichnet den Prozess der Schätzung zukünftiger Verkaufszahlen, welcher auf Datenanalysen, Markttrends, historischen Daten sowie weiteren wirtschaftlichen Faktoren basiert. Absatzprognosen sind für Unternehmen aller Branchen von großer Bedeutung, da sie eine effiziente Planung der Produktion und Lagerbestände, eine sinnvolle Budgetzuweisung sowie eine gezielte Entwicklung von Marketingstrategien ermöglichen.

Absatzprognosen sind insbesondere für strategische Planungen von großem Wert und können sowohl kurz-, mittel- als auch langfristig ausgerichtet sein. Sie helfen dabei, die Nachfrage besser vorherzusagen und Risiken wie Überproduktion, Lagerengpässe oder Umsatzverluste zu vermeiden.

Hauptmethoden der Absatzprognose

Absatzprognosen lassen sich grundsätzlich in zwei Kategorien unterteilen, nämlich in quantitative und qualitative Methoden. Die Wahl der Methode ist in erster Linie von der Verfügbarkeit der Daten sowie den Zielen der Prognose abhängig.

1. Im Rahmen der quantitativen Methoden werden mathematische und statistische Verfahren zur Analyse historischer Verkaufsdaten genutzt. Diese Methoden basieren auf mathematischen und statistischen Verfahren zur Analyse historischer Verkaufsdaten.

1. Bei der Zeitreihenanalyse handelt es sich um eine gängige Methode, bei der Muster und Trends aus historischen Daten abgeleitet werden, um zukünftige Verkaufszahlen prognostizieren zu können.
2. Kausalanalyse: Berücksichtigt externe Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren, Wetterdaten oder Saisonabhängigkeiten bei der Prognose.
3. Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, die den Zusammenhang zwischen verschiedenen Variablen untersucht, um auf dieser Grundlage Prognosen zu treffen.

 

2. Qualitative Methoden: Diese Methoden basieren auf Meinungen und Einschätzungen und werden häufig eingesetzt, wenn Daten begrenzt sind oder neue Produkte eingeführt werden.

1. Delphi-Methode: Im Rahmen der Konsensbildung werden die Antworten einer Gruppe von Experten anonym aggregiert.
2. Marktforschung: Um das zukünftige Konsumentenverhalten besser zu verstehen, werden Befragungen und Studien durchgeführt.
3. Sales Force Composite: Die Prognosefähigkeit des Vertriebs basiert auf den Erwartungen, die aus direkten Kundeninteraktionen resultieren. Diese Vorgehensweise ist insbesondere für kurzfristige Prognosen von Nutzen.

Wissenschaftlicher Hintergrund und Modelle

Absatzprognosen haben in der Betriebswirtschaft und der Statistik eine lange Geschichte und unterliegen einer kontinuierlichen Weiterentwicklung, insbesondere durch den Einsatz moderner Technologien wie maschinelles Lernen.

 

Zu den wesentlichen Modellen und Techniken gehören:

1. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Diese Methode findet häufig Anwendung in der Zeitreihenanalyse, um komplexe, saisonale Muster zu identifizieren und zu modellieren.

2. Neuronale Netze: Die Analyse großer Datenmengen und die Generierung präziser Prognosen, insbesondere bei stark schwankenden Verkaufszahlen, sind wesentliche Vorteile des maschinellen Lernens und Deep Learnings, welche durch neuronale Netze ermöglicht werden.

3. Saisonbereinigte Modelle: Die Modelle eliminieren saisonale Schwankungen und ermöglichen eine langfristigere Prognose.

 

Die Forschung von Brynjolfsson und McElheran (2022) belegt, dass Unternehmen, die datengetriebene Prognosemodelle nutzen, ihre Lagerhaltungskosten reduzieren und die Produktverfügbarkeit optimieren können. Dies führt zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit.

 

Herausforderungen in der Absatzprognose

Absatzprognosen sind insbesondere in volatilen Märkten mit einem hohen Maß an Unsicherheit behaftet und daher anfällig für Fehler. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören:

1. Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Prognosegenauigkeit ist in hohem Maße von der Verfügbarkeit und Qualität historischer Daten abhängig. Die Verwendung von unzureichenden oder ungenauen Daten kann zu einer Beeinträchtigung der Zuverlässigkeit von Vorhersagen führen.

2. Änderungen im Kundenverhalten: Aufgrund der gegenwärtigen wirtschaftlichen Unsicherheiten sowie plötzlicher Trends ist eine Prognose des Konsumverhaltens mit großen Schwierigkeiten verbunden.

3. Einfluss externer Faktoren: Ereignisse wie Wirtschaftskrisen, Naturkatastrophen oder politische Unruhen sind oft unvorhersehbar und können Verkaufszahlen drastisch beeinflussen.

4. Produktlebenszyklen: Produkte in unterschiedlichen Lebenszyklusphasen (Einführung, Wachstum, Reife, Rückgang) erfordern unterschiedliche Prognoseansätze, was die Planung komplexer macht. 

Quellen

1. Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2022). Data-Driven Demand Forecasting: Enhancing Supply Chain Efficiency. MIT Sloan Management Review.

2. Chen, R., & He, X. (2022). Advances in Sales Forecasting Models: AI and Machine Learning in Modern Business Applications. Journal of Business Analytics.

3. Lee, Y., & Kim, H. (2021). Sales Forecasting Techniques and Their Strategic Role in Decision Making. International Journal of Business Forecasting.