Der synvert Demand Forecast Accelerator ersetzt manuelles „Bauchgefühl“ durch datengestützte Präzision, um die komplexe Bedarfsplanung für umfangreiche Produktpaletten zu automatisieren. Durch die Identifizierung versteckter Einflussfaktoren erhöht er die Prognosegenauigkeit erheblich und reduziert sowohl Lagerengpässe als auch Überbestandskosten.
Der synvert Demand Forecast Accelerator ersetzt manuelles „Bauchgefühl“ durch datengestützte Präzision, um die komplexe Bedarfsplanung für umfangreiche Produktpaletten zu automatisieren. Durch die Identifizierung versteckter Einflussfaktoren erhöht er die Prognosegenauigkeit erheblich und reduziert sowohl Lagerengpässe als auch Überbestandskosten.
Der synvert Demand Forecast Accelerator ersetzt manuelles „Bauchgefühl“ durch datengestützte Präzision, um die komplexe Bedarfsplanung für umfangreiche Produktpaletten zu automatisieren. Durch die Identifizierung versteckter Einflussfaktoren erhöht er die Prognosegenauigkeit erheblich und reduziert sowohl Lagerengpässe als auch Überbestandskosten.
Viele Unternehmen setzen heute immer noch auf das Bauchgefühl ihrer MitarbeiterInnen, um die Nachfrage ihrer Produkte abzuschätzen und somit Bestellvolumen, Lagerinventar und die Bestückung einzelner Stores zu bestimmen. Diese Expertise ist sehr wertvoll, kann aber nicht alle relevanten Einflussfaktoren erkennen und in den Planungsprozess mit einbeziehen. Die schiere Menge von beeinflussenden Faktoren ist überwältigend, die Produktvielfalt riesig, und die Datenqualität oft nicht optimal. Die darauf basierenden, nicht optimierten Demand Forecasts resultieren in immensen vermeidbaren Opportunitätskosten.
Datengetriebene Demand Forecasts steigern in kurzer Zeit die Prognosegenauigkeit und bringen messbare Erfolge.
Nachfragegerechte Verfügbarkeit von Produkten steigert nicht nur Umsätze, sondern auch Kundenzufriedenheit und –Loyalität.
Eine Steigerung der Prognosegenauigkeit um 5% kann Lagerbestände um 15–20% reduzieren, ohne die Verfügbarkeit von Produkten zu beeinträchtigen.
Vermeiden Sie Über- und Unterbesetzungen in Lagern und Versandzentren, indem Sie Nachfragespitzen und –tiefen besser vorhersagen können.
Moderne Vorhersagemodelle beziehen alle relevanten Faktoren in den Forecast mit ein. Von ERP-Daten und Lagerbeständen, über standortspezifische Einflüsse, bis hin zu externen APIs für Wetter- und Eventdaten. Sie können sicher sein, dass ihr Forecast alles berücksichtigt.
Preisfindung und Rabattierungen sind eng mit Demand Forecasts verknüpft. Beide haben immense Auswirkungen auf die Nachfrage, und müssen von Anfang an in Vorhersagemodelle mit einbezogen werden. Umgekehrt lässt sich die Preisfindung durch die Modellierung der Nachfrage für unterschiedliche Preispunkte unterstützen und optimieren. Basierend auf diesem datengetriebenen Modell können fundierte Entscheidungen hinsichtlich Preisgestaltung und Produktauswahl für Rabattaktionen getroffen werden.
Die Entscheidung zwischen etablierten Standardlösungen und der Entwicklung einer eigenen Lösung ist nicht trivial geschweige denn einfach. Sie ist abhängig von der eigenen IT-Landschaft, den technischen und operativen Anforderungen, den involvierten Geschäftsprozessen, und verfügbaren Kapazitäten. Der Kauf einer Standardlösung bringt einen schnellen Start und niedrige Initialkosten, bedeutet aber laufende Lizenzkosten, geringe Anpassbarkeit und Hürden bei der Integration in die eigenen Systeme. Eine eigens gebaute Lösung ist mit höheren Initialkosten und gebundenen Ressourcen verbunden, bietet aber höhere Kontrolle und Flexibilität, sowie niedrigere Betriebskosten. Wir bei synvert, a GlobalLogic company, haben Demand Forecast Projekte in diversen Settings begleitet. Von der Anforderungsanalyse über die Implementierung bis zur Übergabe in den Betrieb. In diesen Projekten konnten wir für unsere Kunden bereits Millionenpotenziale identifizieren, indem wir nicht nur Modelle entwickelt, sondern ganzheitliche Lösungen geschaffen haben. Von der Datenintegration über Feature Engineering bis zur Einbettung in die bestehenden Prozesse.
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