Welche Produkte werden die Verbraucher in den kommenden Wochen kaufen wollen? Wie vermeiden Sie Unter- und Überbestände? Als Einzelhändler ist es entscheidend, die Nachfrage richtig vorherzusagen, um den Gewinn zu maximieren. Während Prognosetools die Ungewissheit etwas verringert haben, hat der Aufstieg von KI-gestützten Lösungen ein neues Maß an Genauigkeit bei der Vorhersage ermöglicht, so dass Einzelhändler ihre Gewinne per Knopfdruck in die Höhe treiben können.

Verständnis der Nachfrageprognose

In einer ständig wachsenden E-Commerce-Landschaft ist es für Einzelhändler unerlässlich, ihre Preise wettbewerbsfähig zu gestalten. Ein Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche Preisgestaltung ist die Antizipation des Kundenverhaltens: Welche Produkte werden nicht mehr nachgefragt? Was sind die kommenden Trends? Wie viel müssen wir nachbestellen, um genügend Vorrat für eine schnelle Lieferung zu haben?

Tools für die Nachfrageprognose unterstützen Einzelhändler bei der Suche nach Antworten: Sie analysieren historische Daten, z.B. zu Umsatz und Absatz, aber auch Daten von Wettbewerbern und Marktberichte, um vorherzusagen, wie sich das Kundenverhalten in Zukunft verändern wird – traditionell auf der Grundlage statistischer Berechnungen. Und ermöglichen so eine vorausschauende Preisgestaltung.

Mit den Erkenntnissen aus Prognosetools sind Einzelhändler besser in der Lage, eine
Preisoptimierung
, treffen Sie Sortimentsentscheidungen und steuern Sie die Lagerbestände entsprechend den Marktbedingungen. Sie können ihre gesamte Lieferkette rationalisieren und gefragte Produkte zuverlässig zum besten Preis anbieten.

Da jedoch immer mehr Daten zur Verfügung stehen und der Markt immer komplexer wird, ist die Genauigkeit der statistischen Modelle begrenzt. Dies gilt umso mehr, als sich die Marktdynamik schnell ändert. Hier kann der Einsatz von KI-Algorithmen das Spiel verändern.

Vorteile der Nachfrageprognose für Einzelhändler

Letztendlich schafft eine effektive Prognose ein Win-Win-Szenario: Sie steigert sowohl die Kundenzufriedenheit als auch den Gesamtgewinn. Hier sind die wichtigsten Gründe, warum die Nachfrageprognose für jeden Einzelhändler eine Priorität sein sollte:

Verbesserte Widerstandsfähigkeit der Lieferkette

Je mehr Sie über das Auf und Ab der Kundennachfrage wissen, desto besser können Sie planen, d.h. sich auf Nachfragespitzen im Voraus vorbereiten. Sie sind nicht auf die sofortige Erfüllung durch Ihre Lieferanten angewiesen und können besser mit Lieferengpässen umgehen.

Optimierte Lagerbestände reduzieren die Kosten

Durch die Anpassung der Lagerbestände an die aktuelle Marktnachfrage können Einzelhändler die mit Überbeständen und Lagerhaltung verbundenen Kosten erheblich reduzieren. Optimierte Lagerbestände verhindern, dass Kapital unnötig in Produkten gebunden wird, und setzen so Ressourcen frei, die an anderer Stelle im Unternehmen zur Förderung des Wachstums eingesetzt werden können.

Minimieren Sie Fehlbestände und/oder Überbestände

Mit einer präzisen Nachfrageprognose gehen den Einzelhändlern nie die Bestände aus, was das Risiko von Umsatzeinbußen verringert, und sie haben auch nie zu hohe Bestände, die den Gewinn schmälern könnten, wenn Lagerraum durch den Verkauf von Waren mit einem hohen Preisnachlass freigemacht werden muss.

Steigerung der Kundenzufriedenheit durch rechtzeitige Produktverfügbarkeit

Effektive Prognosen sorgen dafür, dass der Einzelhandel die Erwartungen der Kunden erfüllt: Gewünschte Produkte sind immer zu einem akzeptablen Preis erhältlich. Die Kunden profitieren von einem besseren Einkaufserlebnis: Zufriedenheit und Loyalität steigen, und die Einzelhändler machen mehr Folgegeschäfte.

Verbesserte Markteffizienz

Mit klaren Einblicken in das Kundenverhalten können Einzelhändler ihre Marketingmaßnahmen besser planen. Die Suche nach dem besten Zeitpunkt für bestimmte Werbekampagnen und die Entscheidung, welche Produkte überhaupt beworben werden sollen – all diese Entscheidungen können auf einer soliden Datengrundlage getroffen werden, ohne dass Sie raten müssen.

Herausforderungen bei der Nachfrageprognose

Die Vorteile einer effektiven Nachfrageprognose sind enorm, aber auch die Schwierigkeiten bei der Erstellung zuverlässiger Vorhersagen.

In unserer globalen Wirtschaft verändern sich die Märkte schnell und oft auf unerwartete Weise: Wirtschaftliche Umwälzungen, neue Technologien, Kriege und Naturkatastrophen zum Beispiel beeinflussen das Verhalten der Kunden und ihre Bereitschaft, für bestimmte Produkte zu zahlen. Die Berücksichtigung all dieser Faktoren kann eine Herausforderung für die traditionelle statistische Modellierung sein.

Selbst wenn die Märkte stabil bleiben, können sich die Vorlieben der Kunden aufgrund von Social Media Influencern, Modetrends und anderen popkulturellen Faktoren immer ändern. Wer welchen Hype auslöst, ist oft nicht vorhersehbar, und Einzelhändler müssen wachsende Trends schnell erkennen, um das Beste daraus zu machen.

Etwas einfacher zu antizipieren sind saisonale Veränderungen der Nachfrage. Es besteht jedoch immer noch große Unsicherheit darüber, wann genau sich die Nachfrage von den Sommereinkäufen auf die Herbsteinkäufe umstellen wird. Für Einzelhändler ist es entscheidend, mit der Kauflaune ihrer Kunden Schritt zu halten, um Über- oder Unterbestände zu vermeiden. Deshalb ist die kontinuierliche Überwachung des Kundenverhaltens und die Analyse von Mustern so wichtig.

Nutzung von prädiktiver Analytik für die Nachfrageprognose

Die Nachfrageprognose ist äußerst komplex: zahlreiche Faktoren beeinflussen die Nachfrage in unterschiedlichem Maße. Es gibt eine ständige Dynamik: neue Faktoren kommen hinzu, und bestehende Faktoren ändern ihre Bedeutung oder verlieren ganz an Bedeutung. Statistische Modellierungsmethoden sind nicht in der Lage, diese Komplexität in ihren Berechnungen adäquat zu berücksichtigen. Im Gegensatz zu AI.

Künstliche Intelligenz, insbesondere maschinelles Lernen, ist hervorragend in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, von den jüngsten Verkäufen bis hin zu externen Marktindikatoren.
ML-Algorithmen für die Nachfrageprognose
 kann täglich Veränderungen in der Bedeutung eines Faktors erkennen und sein Modell entsprechend anpassen. Dank dieser Fähigkeit können maschinelle Lernmodelle verborgene Muster aufdecken, Prognosen schnell und automatisch aktualisieren und Vorhersagen mit einem hohen Maß an Genauigkeit feinabstimmen.

Nach Angaben von
McKinsey
können ML-Algorithmen Fehler bei der Nachfrageprognose um bis zu 50 % reduzieren und die Vertriebsleistung drastisch verbessern.

Prädiktive Preisgestaltung im Einzelhandel

KI-gestützte Preisgestaltung wird die neue Normalität in der Preisgestaltung des Einzelhandels werden, aber es wird große Qualitätsunterschiede geben, je nachdem, welche Algorithmen verwendet werden. Fortschrittliche Lösungen wie 7Learnings zum Beispiel prognostizieren nicht nur die Nachfrage, sondern ermöglichen es Einzelhändlern, Preisentscheidungen ganzheitlich und vorausschauend zu treffen.

Was ist der einzigartige Ansatz hier? Unsere KI-gestützte Lösung für die vorausschauende Preisgestaltung analysiert eine Vielzahl historischer und aktueller Daten, darunter Faktoren wie die Rücklaufquote und die Kosten für eingehende und ausgehende Lieferungen, die nicht Teil des klassischen Prognosedatensatzes sind. Auf diese Weise erhalten Einzelhändler Einblicke in die künftige Nachfrage und präzise Empfehlungen für die Preisgestaltung zur Gewinnmaximierung – bis hin zur Produktebene. Sie können problemlos komplexe Produktpreisstrategien umsetzen, da die KI die schwere Arbeit übernimmt und dafür sorgt, dass alle Anpassungen auf Mustern in den Daten basieren, die zwar für das menschliche Auge unsichtbar sind, aber zuverlässig zu den gewünschten Ergebnissen führen. 

Ein großer Vorteil der KI-gestützten vorausschauenden Preisgestaltung: Sie ist so dynamisch wie die Marktbedingungen heutzutage. KI-Algorithmen überwachen ihren Datensatz ständig und korrigieren ihre Preisempfehlungen nahezu in Echtzeit. Dies verschafft Einzelhändlern einen bedeutenden Geschäftsvorteil gegenüber Konkurrenten, die ihre Preise mit traditionellen Optimierungsmethoden steuern. Aus diesem Grund wird die vorausschauende Preisgestaltung auch als dynamische Preisgestaltung bezeichnet. Beide Begriffe beziehen sich in der Regel auf KI-gestützte Preisoptimierungstools. 

Möchten Sie genauer wissen, wie die KI-Preisoptimierung funktioniert?
Laden Sie unser Whitepaper „Predictive Pricing“ herunter und finden Sie es heraus. Lernen Sie die neuesten Taktiken kennen, wie Sie auf dynamische Preisgestaltung umstellen, Ihre Geschäftsergebnisse mit KI verbessern und Ihre Gewinne um durchschnittlich 10% steigern können. 

Schlussfolgerung

Auf dem hart umkämpften Einzelhandelsmarkt von heute ist die Einführung von KI-Lösungen nicht mehr nur von Vorteil, sondern absolut notwendig. Die Implementierung von KI-gestützter Nachfrageprognose ist ein entscheidender erster Schritt, der hilft, Bestandsprobleme wie Über- und Unterbestände zu vermeiden und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Noch leistungsfähiger ist der Einsatz von KI in einer ganzheitlichen Weise und die Implementierung von Tools zur Preisvorhersage. Dort gehen KI-Algorithmen über die Vorhersage der Nachfrage hinaus, um die Preiselastizität zu berechnen und optimale Produktpreisstrategien zu bestimmen, um Geschäftsziele zu erreichen, wie z.B. die Maximierung des Gewinns, den Abbau von Lagerbeständen oder die Steigerung des Umsatzes.

Da KI bei der Preisgestaltung im Einzelhandel nicht mehr nur ein Privileg einiger elitärer E-Commerce-Giganten ist, sondern für Unternehmen aller Branchen und Größen zur Standardpraxis wird, müssen Einzelhändler, die ihren Erfolg absichern wollen, schnell handeln. Sich mit den Möglichkeiten der vorausschauenden Preisgestaltung vertraut zu machen und proaktiv neue Technologien zu übernehmen, ist entscheidend, um wirtschaftliche Rückschläge zu vermeiden und auf Augenhöhe mit der Konkurrenz zu bleiben.