Saisonalität: definition, Nachfrageprognosen mit AI, Beispiele

Luis Rodríguez

Letzte Aktualisierung : December 28, 2023 | 4 min

Die Saisonabhängigkeit kann große Auswirkungen auf die Nachfragemuster für bestimmte Produkte haben. Einerseits kann sie, wenn sie nicht richtig antizipiert wird, ein Unternehmen dem Risiko von Lieferengpässen aussetzen, was zu Kundenunzufriedenheit führen kann. Andererseits riskieren Unternehmen ohne eine gute Übersicht über die saisonbedingten Nachfrageveränderungen die Anhäufung übermäßiger Lagerbestände, wodurch Ressourcen gebunden werden, die an anderer Stelle besser investiert wären, ganz zu schweigen von den enormen finanziellen Auswirkungen veralteter Lagerbestände, die am Ende der Saison entsorgt werden müssen.

Wenn Sie Ihre Prognosen so anpassen, dass sie die Saisonalität berücksichtigen, können Sie rechtzeitig auf diese Nachfrageänderungen reagieren. Auf diese Weise können Sie vor, während und nach der Saisonspitze optimale Lagerbestände vorhalten, um die Lagerkosten auf ein Minimum zu beschränken und gleichzeitig ein hohes Serviceniveau zu gewährleisten.

Um dies zu erreichen, muss eine Reihe von Faktoren berücksichtigt werden. Hat beispielsweise die Saisonabhängigkeit in der Vergangenheit zu Veränderungen in der Nachfrage geführt? Wie können Sie saisonale Nachfragemuster für neue Artikel vorhersagen? Wirkt sich die Saisonalität auf Produktgruppen oder nur auf einzelne Artikel aus? Ist diese Auswirkung nur lokal, oder auch national oder sogar international?

Wie Sie sehen können, gibt es viele Variablen zu berücksichtigen, und aus diesem Grund ist die Künstliche Intelligenz (KI) eine sehr nützliche Technologie, wenn es um die Vorhersage der saisonalen Nachfrage geht. In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Elemente ein, die berücksichtigt werden müssen, um den besten Weg zur Vorhersage der saisonalen Nachfrage zu finden. Außerdem werden wir uns mit dem Potenzial der KI und des maschinellen Lernens in diesem Bereich befassen.

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Bedarfsprognose und Bestellvorgang in einer idealen Welt

Stellen Sie sich vor, Sie haben 150 Fernsehgeräte auf Lager, mit einer durchschnittlichen Verkaufsrate von 100 Stück pro Periode und einer Mindestbestellmenge (MOQ) von 20 Stück. Die Vorlaufzeit beträgt 7 Tage, und da Sie Ihre Kunden nicht mit möglichen Brüchen enttäuschen wollen, haben Sie einen Sicherheitsbestand von 50 Stück. Wann ist der richtige Zeitpunkt für eine Bestellung und wie viele sollten Sie bestellen?

Die Theorie des Bestellvorgangs

Der logischste Weg, Ihren Bedarf zu berechnen, ist folgender: Im Durchschnitt verkaufen Sie 100 Stück pro Saison, was 25 pro Woche entspricht. In 4 Wochen wären Sie gezwungen, Ihren Sicherheitsbestand “abzuziehen”. Um dies zu vermeiden, beschließen Sie, Ihre Bestellung in 3 Wochen aufzugeben.

Da Sie davon ausgehen, dass Sie in Woche 4 weitere 25 Geräte verkaufen werden, verdoppelt sich die Mindestbestellmenge bei Ihrer Bestellung. Das heißt, Sie beschließen, in Woche 3 40 neue Fernsehgeräte zu bestellen.

Der Bestellvorgang im wirklichen Leben

Die oben beschriebene Situation ist leicht vorhersehbar. Sie ist jedoch unrealistisch. Die Nachfragemuster sind oft nicht so stabil wie in diesem Beispiel. Was ist, wenn die Nachfrage einem Trend unterworfen ist? Werden Sie bei einer unerwarteten Nachfragespitze über genügend Vorräte verfügen? Wie können Sie mit saisonal bedingten Veränderungen umgehen?

 

Was bedeutet saisonal?

Saisonalität definition

Die saisonale Nachfrage bezieht sich auf vorhersehbare Muster in der Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung, die saisonal schwanken. Diese Muster oder Schwankungen können durch Faktoren wie Saisonabhängigkeit, Wetterbedingungen oder besondere Ereignisse beeinflusst werden. Die Steuerung der saisonalen Nachfrage ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass der Kundenbedarf gedeckt und gleichzeitig die Produktions- und Lagerkosten minimiert werden.

Beispiel für die Saisonalität der Nachfrage

In den heißesten Monaten des Jahres ist die Nachfrage nach Winterreifen geringer, während zum Beispiel die Nachfrage nach Grills im Winter sinkt. Man muss kein Genie sein, um das zu erkennen. Es ist bekannt, dass diese Artikel einen saisonalen Verlauf haben. Wir wissen jedoch nicht genau, wann die Saison beginnt, da dies zum Beispiel vom Wetter abhängt. An einem Tag im März, an dem es nur 20 Grad Celsius hat, möchten viele Menschen vielleicht grillen, weil sie die Kälte des Winters satt haben und es appetitlicher ist. Doch drei Monate später werden diese 20 Grad als kalt empfunden, selbst wenn der Tag sonnig ist.

Aufgrund dieses Verhaltens müssen Sie sowohl den saisonalen Einfluss auf die Nachfrage als auch das kurzfristige Nachfrageprofil kennen. Wenn beispielsweise Anfang Mai die Temperatur 30 Grad erreicht, ist mit einem Verkaufsboom zu rechnen. Fällt die Temperatur jedoch im August auf 15 Grad, wird sich diese Veränderung wahrscheinlich weniger stark auswirken, da sie am Ende der Saison stattfindet. Außerdem ist die Unsicherheit über das Wetter verständlicherweise größer, wenn das Ende der Saison in Sicht ist.

Wann ist die Saison wirklich zu Ende? Nehmen wir das Beispiel der Grills: Wann sollten wir das Grillfleisch aus den Regalen nehmen? Wollen Sie Kosten sparen, indem Sie diese Produkte frühzeitig aus dem Sortiment nehmen, oder riskieren Sie, sie länger zu behalten (mit überhöhten Lagerbeständen), um keine Kunden zu enttäuschen?

Mit dem Ziel der

 

Schlüsselstrategien für saisonale Produkte

Die Verwaltung saisonaler Bestände ist für Unternehmen eine Herausforderung, da sie sich direkt auf die Nachfrage und die Lagerbestände auswirkt. Mangelnde Transparenz während der saisonalen Veränderungen kann zu erheblichen finanziellen Risiken führen, z. B. durch die Anhäufung veralteter Bestände.

Antizipation und lokalisierte Anpassung

Vorausschauendes und genaues Management auf lokaler Ebene ist unabdingbar, um Überbevorratung oder Engpässe zu vermeiden.

Das Klima als bestimmender Faktor

Das Wetter spielt bei der saisonalen Bestandsverwaltung eine wichtige Rolle. Die Lagerverwaltung muss sich an die wetterbedingten Nachfrageschwankungen anpassen, um unnötige Kosten durch veraltete Produkte zu vermeiden.

Strenge Prognosen und Anpassungsfähigkeit

Verschiedene Faktoren, einschließlich saisonaler Ereignisse, beeinflussen die Nachfrage. Es sollten strenge Prognoseverfahren eingeführt werden, die sowohl die Saisonabhängigkeit als auch historische Trends berücksichtigen und eine anpassungsfähige Bestandsverwaltung gewährleisten, die auf die sich ändernden Verbraucherbedürfnisse abgestimmt ist.

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Bewährte Praktiken zur Sicherstellung eines optimalen Besatzes vor, während und nach der Saison

  1. Verbessern Sie die Genauigkeit Ihrer Prognosen, indem Sie mehr externe Informationen sowohl in kurz- als auch in langfristige Prognosen einbeziehen und historische Daten von Ereignissen und Aktionen bereinigen. Anschließend können Sie die Abweichung berechnen und auf dieser Grundlage Ihre Prognose-Nachfrage erstellen.
  2. Entwickeln Sie eine spezifische Bestandsstrategie, z. B. die Aufstockung Ihres Anfangsbestands, um unerwartete Nachfragespitzen in naher Zukunft bewältigen zu können.
  3. Überprüfen Sie Ihre Mindestbestellmenge (MOQ) und Ihre wirtschaftliche Bestellmenge (EOQ). Müssen Sie Ihre Bestellmengen erhöhen oder verringern, um bestimmte Risiken abzudecken?
  4. Ändern Sie die Höhe Ihres Sicherheitsbestands zu bestimmten Zeiten. In der Nebensaison werden Ihre Kunden wahrscheinlich ein geringeres Serviceniveau akzeptieren als in der Hochsaison.

 

Verbessern Sie Ihre Prognosen und die Erkennung der saisonalen Nachfrage durch künstliche Intelligenz

Die Verbesserung der Nachfrageprognose ist der Schlüssel zur Aufrechterhaltung eines optimalen Lagerbestands, und dabei kann die künstliche Intelligenz eine große Hilfe sein. In dieser Hinsicht haben Methoden, die KI einsetzen, den Vorteil, dass sie immer genauer sind. Herkömmliche Methoden der Nachfrageprognose berücksichtigen oft nur einen oder eine Handvoll Faktoren, während Methoden, die KI nutzen, eine viel größere Vielfalt von Faktoren berücksichtigen können, die die Nachfrage beeinflussen können, und daher besser in der Lage sind, Saisonalität zu erkennen.

Um dies zu erreichen, gibt es eine Vielzahl von Modellen, die auf die Nachfrageprognose angewendet werden können. Einige der gängigsten Modelle sind:

  • Neuronale Netze – Computermodelle, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind und für eine Vielzahl von Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet werden;
  • baumbasierte Modelle – Modelle für maschinelles Lernen, die Baumstrukturen verwenden, um Entscheidungen auf der Grundlage von Merkmalen oder Eigenschaften der Daten zu treffen; und
  • Regressionsbasierte Modelle – Maschinelles Lernen zur Vorhersage numerischer oder kontinuierlicher Werte aus Eingabedaten.

Seasonal Demand Forecasting Models

 

KI-Bedarfsprognosen im Vergleich zu herkömmlichen Prognosen

Verbesserte Vorhersagegenauigkeit

Wie bereits erwähnt, kann durch den Einsatz von KI eine größere Vielfalt an saisonalen Mustern/Trends ermittelt werden. Dies ist wiederum auf die größere Vielfalt an Daten zurückzuführen, die in den Prozess einbezogen werden können. Wenn die Software für die Nachfrageprognose normalerweise Variablen wie die historische Nachfrage, das Wetter oder Ereignisse berücksichtigt, könnte KI auch Daten wie Trendthemen in sozialen Netzwerken, Daten über Webbesuche, Kundenrezensionen auf verschiedenen Plattformen, makroökonomische Daten in Echtzeit usw. gewichten – und interpretieren. All diese aggregierten Informationen können zu genaueren Prognosen und zur Erkennung von saisonalen Mustern beitragen.

Identifizierung komplexer Zusammenhänge und Muster

KI kann komplexe und nicht lineare Beziehungen zwischen Variablen erkennen. Dies macht sie zu einer geeigneten Technologie für Vorhersagen in Situationen, in denen herkömmliche Methoden Schwierigkeiten haben könnten. Die Erkennung von besonders subtilen saisonalen Schwankungen könnte ein Beispiel dafür sein.

Andererseits ist KI auch sehr nützlich für die Vorhersage von Nachfrageschwankungen bei besonderen Ereignissen, Feiertagen oder anderen unvorhergesehenen Umständen. Durch das Sammeln von Daten über ähnliche Ereignisse (wie frühere Werbeaktionen oder Feiertage) ist es möglich, die Nachfrage für kommende Ereignisse auf der Grundlage dieser historischen Aufzeichnungen vorherzusagen. Auf diese Weise können Prognosen erstellt werden, die den Umfang der Nachfrage auf der Grundlage vergleichbarer Aktionen und entsprechender saisonaler Zeiträume vorhersagen.

Größere Anpassungsfähigkeit

KI-Modelle können sich anpassen und aus neuen Daten lernen, so dass sie sich für den Umgang mit wechselnden Nachfragemustern, saisonalen Veränderungen und Marktdynamik eignen.

Verbesserte Skalierbarkeit

KI kann große Datenmengen effizient verwalten. Das bedeutet, dass sie sich gut für wachsende Unternehmen eignet, die eine skalierbare Technologie benötigen, um die zunehmende Komplexität ihrer Abläufe zu bewältigen.

Effizientere kontinuierliche Verbesserung

KI-Modelle können sich selbst optimieren und im Laufe der Zeit verbessern, wenn sie mehr Daten und Feedback erhalten, was zu immer genaueren Prognosen führt.

 

6 Tipps zur Steuerung der saisonalen Nachfrage

De-Saisonalisierung der Nachfrage

Bei saisonalen Artikeln kann es zu starken Abweichungen von der bisherigen Nachfrage kommen. Dies führt zu einem hohen Sicherheitsbestand. Wenn Sie jedoch in der Lage sind, diese Abweichungen zu berücksichtigen, benötigen Sie nicht so viel Sicherheitsbestand. Es ist wichtig, dass Sie Ihre historischen Verkaufszahlen korrigieren, um sie an die saisonalen Nachfragemuster anzupassen. Auf diese Weise erhalten Sie ein realistisches Bild Ihrer historischen Nachfrage, anhand dessen Sie feststellen können, ob Sie Ihren Sicherheitsbestand verringern können. Wenn Sie Artikel für die Nebensaison einkaufen, verwenden Sie einen dynamischen Bestand für Ihr saisonales Muster.

Unterscheiden Sie zwischen saisonalen Mustern von Werbeaktionen/Veranstaltungen

Wenn Sie in den letzten 2 Jahren eine Werbeaktion oder ein Event durchgeführt haben, kann dies in Ihrer Prognose als saisonale Daten erscheinen. Aus diesem Grund ist es wichtig, saisonale Muster von den Einflüssen von Werbeaktionen und Veranstaltungen zu trennen. Wenn Sie diese Daten nicht bereinigen und schließlich beschließen, diese Werbeaktion oder Veranstaltung nicht durchzuführen, und die Veranstaltung im dritten Jahr nicht wiederholt wird, wird Ihre Prognose falsch sein.

Lokale Prognosen

Wenn Sie die Nachfrage nach Grills für eine bestimmte Stadt prognostizieren wollen, dort aber nur 5 Stück verkaufen, ist Ihre statistische Grundgesamtheit zu klein, um eine zuverlässige Prognose zu erstellen. In diesem Fall ist es besser, Daten aus einem größeren Gebiet zu sammeln, die Ihnen mehr Informationen liefern, auf die Sie Ihre Entscheidungen stützen können.

SKU vs. Aggregation

Immer wenn Sie einen neuen Artikel in Ihr Sortiment aufnehmen, haben Sie nicht genügend Informationen, um eine zuverlässige Prognose zu erstellen. In diesem Fall können Sie das saisonale Muster eines ähnlichen Artikels oder einer Gruppe von zusammengefassten Artikeln verwenden. Es ist wichtig, die saisonale Prognose für verschiedene Hierarchieebenen zu berechnen. Nehmen wir als Beispiel Klimatisierungsprodukte, so sollten wir sie in Heiz- und Kühlprodukte unterteilen. Wir können sie bei der Nachfrageprognose nicht zusammenfassen, da ihre Hoch- und Niedrigsaison entgegengesetzt sind.

Vorhersage der Spitzennachfrage

Obwohl es klare saisonale Muster gibt, kann es in einigen Fällen von Jahr zu Jahr zu Abweichungen kommen. So wird beispielsweise Weihnachten immer am gleichen Tag gefeiert, aber je nach Wochentag, auf den es fällt, gibt es erhebliche Abweichungen. Das Gleiche gilt für Ostern, dessen Datum von Jahr zu Jahr variiert.

In beiden Fällen werden wir sehen, dass sich die Nachfragespitzen von einem Jahr zum nächsten um mehrere Wochen nach vorne oder hinten verschieben können. Dies stellt eine große Herausforderung bei der Vorhersage der saisonalen Nachfrage dar, da man sich aufgrund dieser Verschiebungen nicht auf eine exakte Wiederholung der Kaufmuster von einem Jahr zum nächsten verlassen kann. Aus diesem Grund müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden, um den Zeitpunkt der Nachfragespitze genau bestimmen zu können.

Saisonale Sortimentsgestaltung

Wir haben schon oft darüber gesprochen, wie wichtig es ist, mit Hilfe der ABC-Analyse ein optimiertes Sortiment zu haben, das uns die höchstmögliche Gewinnspanne bringt und uns letztendlich hilft, unsere Geschäftsziele zu erreichen. Das bedeutet auch, dass wir entscheiden müssen, ob wir einige Artikel während eines bestimmten Zeitraums des Jahres aus unserem Produktportfolio entfernen können, weil sie nicht ausreichend nachgefragt werden.

was bedeutet saisonal

 

Schlussfolgerungen: Nutzung des Potenzials der KI zur Erkennung saisonaler Nachfragemuster

Die Erkennung saisonaler Nachfragemuster ist keine neue Technik. Aber wenn Sie bei der Planung Ihrer Lieferkette weiterhin Excel statt spezialisierter Technologie verwenden, sind Sie weit weniger wettbewerbsfähig, wenn Sie keine Tools einsetzen, die künstliche Intelligenz zur Prognose von Saisonalität nutzen.

Der Hauptvorteil der KI bei der Erkennung periodischer Trends besteht darin, dass sie viel mehr Daten berücksichtigen kann als herkömmliche Tools und daher komplexere und weniger offensichtliche Muster erkennen kann. Außerdem sind diese Technologien hochgradig skalierbar und daher ideal, wenn Ihr Unternehmen schnell expandiert, da sie mit Ihrem Wachstum Schritt halten können.

Mit all diesen Elementen auf dem Tisch – größere Genauigkeit bei der Nachfrageprognose, Erkennung subtilerer Muster, größere Skalierbarkeit – scheint es ziemlich offensichtlich, dass die Entscheidung für ein Tool, das künstliche Intelligenz beinhaltet, viele Ihrer Prozesse verbessern wird, wenn es um die Erkennung und Prognose der saisonalen Nachfrage geht.

Die Autoren:

Luis Rodríguez

Luis Rodríguez

Business Development Manager @ Slimstock

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nico van dijk

Kevin Overbeek

Data Scientist @ Slimstock

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Häufig gestellte Fragen zur Saisonalität

Was ist die Saisonabhängigkeit der Nachfrage?

Unter saisonaler Nachfrage versteht man Schwankungen in der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt oder einer Dienstleistung im Laufe des Jahres, die durch Faktoren wie Saisonabhängigkeit, Wetterbedingungen oder besondere Ereignisse beeinflusst werden können. Die Steuerung der saisonalen Nachfrage ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse der Kunden befriedigt und gleichzeitig die Produktions- und Lagerkosten minimiert werden.

Was sind Nachfragemuster und wie lassen sie sich erkennen?

Unter Nachfragemustern versteht man das Erkennen und Untersuchen von Nachfrageschwankungen für ein Produkt oder eine Dienstleistung im Laufe der Zeit, um deren künftiges Verhalten vorherzusagen und die Produktion und den Bestand entsprechend zu planen. Die Analyse von Nachfragemustern ist ein wichtiges Instrument im Lieferkettenmanagement, da sie es Unternehmen ermöglicht, auf der Grundlage historischer Daten und Nachfragetrends fundierte und strategische Entscheidungen zu treffen.

Wie können Modelle des maschinellen Lernens die Genauigkeit von Nachfrageprognosen verbessern? Welche Arten von Algorithmen werden üblicherweise verwendet?

Auf maschinellem Lernen/AI basierende Modelle können ein höheres Maß an Genauigkeit bieten als herkömmliche Modelle, da sie bei der Erstellung einer Prognose mehr Faktoren berücksichtigen können. Denken Sie zum Beispiel an das Wetter, Ausfälle von verwandten Produkten, Feiertage, Trends und Saisonalität, neben anderen Faktoren.

Es gibt eine breite Palette von Modellen, die verwendet werden können, aber im Großen und Ganzen lassen sie sich in folgende Kategorien einteilen:

  • Neuronale Netze
  • Baumbasierte Modelle
  • Regressionsbasierte Modelle

Welche Vorteile hat die KI gegenüber herkömmlichen Methoden zur Ermittlung der saisonalen Nachfrage?

KI bietet erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden zur Erkennung der saisonalen Nachfrage, da sie Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, die komplexe saisonale Muster durch die Analyse großer Datensätze genauer und effizienter erkennen können. KI ist auch in der Lage, große Mengen externer Daten einzubeziehen, was zu einem effektiveren saisonalen Nachfragemanagement beiträgt.

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