Überblick
Monatliches Forecasting ist für die meisten Produkte in der Regel genauer, da es Schwankungen im Bestellzeitpunkt besser abfedert, Datensparsamkeit (Nullwerte) reduziert und vorhersehbare Saisonalität besser abbildet. Wöchentliches Forecasting eignet sich für bestimmte Artikel mit kurzen Lieferzeiten, konstanten Verkäufen oder sich wiederholenden Nachfragepattern innerhalb des Monats.
Die Wahl der richtigen Prognosemethode kann einen erheblichen Einfluss auf Genauigkeit, Effizienz und letztendlich auf den Unternehmenserfolg haben. Wöchentliche Prognosen mögen zwar auf den ersten Blick präziser erscheinen, führen aber aufgrund der höheren Anzahl von Datenpunkten oft zu mehr Rauschen als zu verwertbaren Erkenntnissen.
In diesem Beitrag zeigen wir, warum monatliche Prognosen für die meisten Produkte zuverlässigere Ergebnisse liefern. Von der Abfederung von Schwankungen beim Bestellzeitpunkt über die Reduzierung von Datenverzerrungen bis hin zum besseren Umgang mit Saisonalität bietet die monatliche Prognose entscheidende Vorteile, die Ihre Bestandsperformance und Prognosegenauigkeit verbessern können.
Was ist eine Bestandsprognose?
Bei der Bestandsprognose geht es darum, die künftige Nachfrage abzuschätzen, um sicherzustellen, dass die Lagerbestände mit dem Kundenbedarf übereinstimmen. Sie ist für Einzelhändler, Großhändler und E-Commerce-Unternehmen unerlässlich, die häufig mit Herausforderungen wie Über- oder Unterbeständen und schlechter Bestandskontrolle konfrontiert sind.
Eine präzise Prognose hilft Unternehmen, die richtige Menge an Lagerbeständen zu halten, überhöhte Lagerkosten zu vermeiden und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Produkte bei Bedarf verfügbar sind. Wöchentliche und monatliche Prognosen werden in der Regel verwendet, um die kurz- und mittelfristige Nachfrage vorherzusehen.
Welche Prognosemethode passt zu Ihrem Unternehmen?
Das Ziel von Slim4 – der Bestandsoptimierungssoftware von Slimstock – ist es, die zukünftige Nachfrage zu antizipieren. Konkret hilft die Software zu bestimmen, wie viel von jedem Artikel benötiget wird, um die Kundennachfrage zu decken. Die Zukunft vorauszusagen ist selbst mit historischen Daten keine leichte Aufgabe. In unserer zunehmend vernetzten Welt gibt es eine nahezu unendliche Menge an Datenpunkten – die Herausforderung besteht darin, die richtigen Daten zu identifizieren und sinnvoll zu nutzen, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.
Bei der Bestellung von Lagerbeständen werden in der Regel zwei gängige Methoden verwendet: die monatliche und die wöchentliche Prognose. Aber welche Methode ist besser? Es liegt nahe anzunehmen, dass wöchentliche Prognosen überlegen sind, da mehr Datenpunkte eine größere Genauigkeit vermuten lassen. Schließlich liefern 52 Datenpunkte mehr Informationen als 12. Doch das ist ein Trugschluss.
Unsere 30-jährige Erfahrung zeigt, dass für die meisten Produkte monatliche Prognosen präziser und zuverlässiger sind.
Monatliche Prognosen
Bei einer monatlichen Prognose werden die Verkaufsdaten täglich erfasst und in Monate zusammengefasst. Analog werden bei der wöchentlichen Prognose die täglichen Verkäufe in Wochen aggregiert. Auf diese Weise entstehen im Laufe eines Jahres 40 weitere Prognosezeiträume.
Monatliche Prognosen sind für die meisten Produkte besser geeignet, da sie in der Regel geringere Prognosefehler aufweisen. Zwar variiert die Anzahl der verkauften Einheiten innerhalb einer monatlichen Prognose von Woche zu Woche, aber gut gemacht, haben Sie trotzdem immer die richtige Menge in Ihren Regalen, egal ob es der 1., der 15. oder der 30. des Monats ist.
Vorteile der monatlichen Prognose
Es gibt drei Hauptgründe, warum monatliche Prognosen in der Regel zuverlässiger sind als wöchentliche:
Bessere Abfederung von Schwankungen bei den Bestellzeiten
Monatliche Prognosen verwenden breitere Zeitspannen, was sie widerstandsfähiger gegen Verschiebungen im Bestellverhalten macht. Wenn ein Kunde z. B. normalerweise in der ersten Woche eines Monats bei Ihnen bestellt, diesmal aber in der zweiten Woche, kann dies zu Verzerrungen führen. Diese potenzielle Störung wird jedoch mit fast vierfacher Wahrscheinlichkeit von der monatlichen Prognose aufgefangen, sodass Ihre Auftragsdaten davon unberührt bleiben.
Weniger Nulleinträge verbessern die Genauigkeit
Monatliche Bestellungen reduzieren die Anzahl der Nulleinträge in Ihren Daten, d.h. das Gesetz des Durchschnitts arbeitet für Sie. Wenn ein Kunde beispielsweise alle zwei Wochen eine Bestellung über 100 Stück aufgibt, ergibt sich ein einfacher Durchschnitt von 50 Stück pro Woche. Aber der Prognosefehler in Bezug auf diesen Durchschnitt wird immer falsch sein, weil die Bestellmenge nie 50 ist, sondern entweder 100 oder 0. Die monatliche Betrachtung dieses Bestellmusters erleichtert eine korrekte Prognose, weil sie eine konsistente Nutzung mit weniger Nulleinträgen zeigt.
Verbessert den Umgang mit Saisonalität
Monatliche Zeitrahmen kommen besser mit Saisonalität zurecht. Monate sind vorhersehbar, sie sind jedes Jahr in der gleichen Reihenfolge. Wochen hingegen können sich im Vergleich zum Vorjahr um bis zu vier Tage verschieben. Die relative Unvorhersehbarkeit von Wochen macht es schwieriger, saisonale Schwankungen zu berücksichtigen, vor allem, wenn nur wenige Jahre an Daten vorliegen, auf denen Prognosen basieren. Monatliche Zeitrahmen erlauben es zuverlässiger, allgemeine Tendenzen zu entwickeln und in Ihren Auftragsdaten darzustellen.
Wöchentliche Prognosen
Eine korrekte Bedarfsmenge nützt wenig, wenn sie nicht im richtigen Zeitraum bereitgestellt wird. Andernfalls drohen Fehlbestände und sinkende Servicelevel.
Wie bereits erwähnt, erfordern wöchentliche Prognose mehr Aufwand, können aber für Artikel sinnvoll sein, die ein beobachtbares, sich wiederholendes Verbrauchsmuster innerhalb eines Monats aufweisen.
Hier ist ein Beispiel für einen Artikel, der diese Kriterien erfüllt.
Das Produkt erzielt 60% des Umsatzes in der ersten Woche eines Monats und ist damit ein sinnvoller Kandidat für eine wöchentliche Prognose.
Artikel mit kurzen Lieferzeiten und konstantem Absatz eignen sich besonders gut für eine wöchentliche Prognose. Dadurch können sie bedarfsgerecht bestellt und Umsätze sowie Marge optimiert werden.
Vorteile der wöchentlichen Prognose
Weitere Vorteile einer wöchentlichen Prognose sind:
Kompatibilität mit Kundenprozessen
Wenn Ihr Kunde mit wöchentlichen Prognosen oder POS-Daten arbeitet, kann es vorteilhaft sein, auf derselben Zeitskala zu agieren. Diese enge Anbindung an die Kundendaten, kann potenzielle Vorteile in Hinsicht auf Prognosegenauigkeit überwiegen.
Artikel mit mittlerem Volumen
Bei Artikeln mit mittlerem Absatzvolumen führt ein wöchentlicher Ansatz zu genaueren Trendlinien und spiegelt Verschiebungen in der Nachfrage besser wider.
Unser Ansatz bei Slimstock
Das Implementierungsteam von Slimstock unterstützt Sie bei der Wahl der optimalen Prognosemethode für Ihre Artikel basierend auf historischen. Für Produkte bei denen wöchentliche Prognosen sinnvoll sind, verteilt Slim4 die Mengen aus den monatlichen Prognosedaten anhand historischer Muster oder definierter Geschäftsregeln auf die entsprechende Woche im Monat. Dieser Ansatz bietet die Vorteile der monatlichen Prognosen, wie sie auf beschrieben sind, und berücksichtigt gleichzeitig den beobachtbaren speziellen Bedarf innerhalb des Monats.
Ob monatliche oder wöchentliche Prognosen – der beste Weg herauszufinden, welcher Ansatz zu Ihrem Sortiment passt, ist eine Slim4-Demo mit unseren Bestandsexperten. Wir analysieren Ihre Bestelldaten mit unserer bewährten Bestandsoptimierungssoftware und zeigen Ihnen reale Einsparpotenziale auf. Viele unserer Kunden erzielen einen ROI innerhalb von 6-12 Monaten nach Einführung.
