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Case Study: Prognose von Abverkaufsdaten

Für Handelsbetriebe ist die Vorschau auf die täglichen und wöchentlichen Absatzmengen in den verschiedenen Filialen relevant für die Ein- und Verkaufsplanung. Mit strukturierten Daten und einem Prognosemodell gelang es COSMO CONSULT in einem Projekt, Muster zu verdeutlichen und Absatzzahlen zu prognostizieren.

 

Key Facts

  • Genauere Ein- und Verkaufsplanung 

  • Out-of-Stock-Situationen vermeiden 

  • Aus der Vergangenheit lernen 

  • Externen Einflussfaktoren berücksichtigen

Ausgangssituation

Absatzprognosen gehören zu den häufigsten Parametern weiterführender Algorithmen. Meist wird dabei auf tägliche oder wöchentliche Prognosen zurückgegriffen, die auf Verkaufs-, Filial- und Aktionsdaten basieren. Um möglichst viele Einflussfaktoren zu berücksichtigen, werden zudem Wetterdaten, Ferientermine oder Informationen über Konkurrenzstandorte genutzt.

In einem Projekt galt es für COSMO CONSULT, ein Modell zu entwickeln, das die täglich und wöchentlich aggregierter Nachfragemengen prognostiziert, um filialbezogene Absätze vorherzusagen.

Vorgehen

Im Handel ist bei den meisten Verkaufsdaten eine direkte Abhängigkeit der Absatzzahlen von Wochentagen zu erkennen. Hierbei sticht vor allem der Samstag als verkaufsstärkster Tag heraus, mit zum Teil bis zu 70 Prozent des gesamten Wochenabsatzes. Was die Wetterdaten angeht, haben Niederschlagsmengen einen höheren Einfluss als Temperaturschwankungen. Der Effekt ist aber selbst bei den verschiedenen Filialtypen unterschiedlich: In einem Einkaufszentrum sind die Effekte teils genau umgekehrt als bei der Filiale auf der grünen Wiese. Ähnliches gilt für Feiertage und Schulferien. 

 

Zunächst galt es, die Vergangenheitsdaten zu analysieren; auch um herauszufinden, welche Einflussgrößen wirklich von Bedeutung sind. Für die Prognose wurde ein Gradient Boosting-Modell (Machine Learning) in der Programmiersprache R trainiert. Entscheidend für den Erfolg war dabei eine saubere Datenbasis, da sonst falsche Muster in den Daten zu erkennen wären. Die Prognose kann entweder in die vorhandene Infrastruktur integriert oder intern für weiterführende Projekte verwendet werden.

Mehrwert

Oft findet man klassische Absatzprognosen als Teilfunktion größerer Lösungen. So werden z. B. für die Dynamic Pricing-Lösung von COSMO CONSULT zunächst Prognosen der Absatzdaten und Elastizitäten erstellt, um auf dieser Grundlage eine fundierte Optimierung durchzuführen. Absatzprognosen führen aber auch zu wichtigen Erkenntnissen für die Bestandsplanung. Sie helfen, Lieferengpässe zu vermeiden oder durch frühzeitige Bestellvorgänge Rabatte zu nutzen.

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