Business-Forecasting

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Business-Forecasting2017-10-12T09:02:36+00:00

Die zukünftige Entwicklung mit Zeitreihenanalysen vorhersehen

Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, sollten Sie nicht nur eine Vorstellung der zukünftigen Entwicklung haben, sondern präzise Aussagen über Zeitpunkt und Ausmaß von Veränderungen treffen können. Die Zeitreihenanalyse hilft Ihnen bei der Planung der Absätze und weiterer Komponenten. Durch eine nachfragegesteuerte Bestandsplanung verringern Sie Lagerhaltungskosten, eine optimierte Kapazitätsplanung ermöglicht eine zeitnahe Bearbeitung von Kundenanfragen und verbessert damit Ihre Servicequalität bei reduzierten Kosten. Die Vorhersage kann in vielen Anwendungsfällen auf Basis der eigenen Vergangenheitswerte erfolgen. Das zukünftige Callvolumen lässt sich beispielsweise auf Basis der Werte der letzten Jahre unter Berücksichtigung der Saisonalität näherungsweise bestimmen. Um eine präzise Prognose zu erzielen sollten weitere Einflussfaktoren einfließen.
Beispiel: Eine signifikante Steigerung der versendeten Mahnschreiben wird das Callvolumen in der darauffolgenden Woche steigen lassen.

Prognose von Neukundenzugängen mittels Zeitreihendaten

Auf Basis der Jahresplanung gibt das Management für die kommenden Monate eine feste Anzahl von Neukunden vor. Nun stellt sich die Frage, ob die Vorgabe erreicht werden wird. Ein Blick auf die Monatszahlen des Vorjahres kann dabei zu gravierenden Fehleinschätzungen führen.

Für die Erstellung eines Prognosemodells für Neukundenzugänge wird daher als Einflussgröße die Neukundenentwicklung der letzten Jahre betrachte, um kurz-, mittel- und langfristige Trends einzubeziehen. Zusätzliche Einflussgrößen sind unter anderem Informationen zu den Werbeausgaben, Platzierungen des Webshops in Rankingportalen, Preisentwicklungen, u.v.m. Mithilfe des Modells lässt sich präzise abschätzen, ob das Ziel erreicht werden kann. Droht die Nicht-Erreichung, haben Sie die Möglichkeit frühzeitig gegenzusteuern.

Vorgehensweise in der Modellierung

Schritt 1: Für das Modelltraining (Vergangenheit) wird die bisherige Neukunden-Entwicklung betrachtet, relevante Einflussgrößen werden identifiziert, Kennzahlen aufbereitet und darauf das Prognosemodell trainiert.

Schritt 2: Das Modellscoring (Zukunft) berechnet täglich mittels ermitteltem Prognosealgorithmus die Neukunden-Entwicklung der kommenden Tage und Monate.

Bei der klassischen Zeitreihenanalyse (Autoregressive Komponente) verwenden Sie die Vergangenheit der Zeitreihe für die Prognose. Die Annahme: Je höher die Anzahl der Neukunden im letzten Monat war, desto höher wird diese auch im kommenden Monat sein.

Bei der Korrelation mit verbundenen Reihen (Cross-Prediction-Komponente) nutzen Sie andere verbundene Zeitreihen für die Vorhersage. Beispiel: Je höher die Werbeausgaben im vergangenen Monat waren, desto höher wird die Anzahl der Neukunden im kommenden Monat sein.

Zur Verbesserung der Vorhersage fließen weitere Variablen wie das Werbebudget oder die Shop-Bewertung in die Formel ein. Für die Prognose der Neukunden brauchen Sie neben der berechneten Prognoseformel zusätzlich Planwerte für Einflussgrößen wie zum Beispiel das Werbebudget.

Die Wahl des konkreten Prognosemodells hängt stark vom Einsatzzweck ab: So können einfache Heuristiken bis hin zu aufwändigen adaptiven Deep Learning Verfahren zum Einsatz kommen. Auch der Einsatz von Szenarien zur Unterstützung der Entscheidungsfindung solte in Erwägung gezogen werden.

Was passiert bei Veränderungen der Einflussgrößen?

Um die Auswirkungen von Veränderungen bei den Einflussgrößen berechnen zu können, werden Szenarien geplant und aus diesen Regeln abgeleitet. So lässt sich simulieren, was passiert, wenn zum Beispiel eine Verringerung der Werbeausgaben um fünf Prozent beschlossen wird.

Mithilfe von DynaMine können Sie strukturiert Regeln erfassen und diese zur Simulation der Veränderungen nutzen. Neben der Prognose von Neukunden eignet sich das Forecasting unter anderem auch für die Absatzplanung, das Call Center Staffing und die Logistikplanung. Ihre Vorteile: Sie können Kosten einsparen, Abläufe verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern. Nutzen Sie den Service von DYMATRIX für die Erstellung von Prognosen und den Aufbau einer präzisen Planung. Optimieren Sie Ihre Kapazitäten, prognostizieren Sie das Nachfrageaufkommen und planen Sie Ihre Lagerbestände im Voraus.


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