Die Absatzprognose stellt Unternehmen vor große Herausforderungen, die direkte Auswirkungen auf ihre Lieferfähigkeit und Wirtschaftlichkeit haben. Fehlende oder ungenaue Prognosen, die nicht auf reale Marktbedingungen abgestimmt sind, führen oft zu Lieferproblemen, insbesondere bei steigender Nachfrage. Unternehmen, die auf eine funktionierende Absatzprognose zurückgreifen, konnten nicht nur den Beginn einer Rezession besser antizipieren, sondern auch schneller auf eine Marktbelebung reagieren. Dennoch wird die Bedeutung einer präzisen Absatzprognose von vielen Unternehmen unterschätzt. Häufig liegt der Fokus auf dem eigenen Know-how und den ERP-Systemen, ohne das vorhandene Optimierungspotenzial voll auszuschöpfen. Einige glauben gar, dass eine Absatzprognose im Zeitalter der marktsynchronen Produktion überflüssig sei.
Doch ohne präzise Prognosen kann eine optimale Disposition nicht gelingen.
Mit den folgenden 10 Grundprinzipien und Best-Practice-Regeln klären wir Missverständnisse auf und zeigen die entscheidenden Erfolgsfaktoren für eine effektive Absatzplanung.
Grundprinzipien für eine erfolgreiche Absatzprognose:
- Marktnachfrage vs. Unternehmenspläne Die Marktnachfrage richtet sich nicht nach internen Unternehmensplänen. Eine erfolgreiche Absatzprognose stellt die Realität und nicht die Hoffnung in den Vordergrund. Es geht darum, die tatsächlichen Bedarfe zu identifizieren und in den Planungsprozess zu integrieren.
- Prognosen auf Warengruppenebene sind oft unzureichend Prognosen auf Warengruppenebene mögen für den Vertrieb hilfreich sein, sind jedoch für die Produktion und den Einkauf wenig brauchbar. Um von der pauschalen Vorhersage zu konkreten Bestell- und Fertigungsaufträgen zu gelangen, sind genauere Vorhersagen auf Artikel- oder SKU-Ebene notwendig.
- Artikel- und Materialnummernebene stellt besondere Anforderungen Vertriebsabteilungen sind oft überfordert, wenn es darum geht, präzise Prognosen auf Artikel- oder Materialnummernebene zu erstellen. Hierbei sind statistische Methoden und technische Prognosen oft hilfreicher als reine Vertriebserwartungen.
- Die richtige Ebene für die Prognose wählen Nicht immer ist die Fertigwarenebene die geeignete Prognoseebene. Oft muss die Prognose auf der Ebene des „logistischen Entkopplungspunkts“ erfolgen, also dort, wo die Fertigung noch kundenanonym abläuft.
- Nachfragemuster sind selten normalverteilt Klassische Prognosemethoden wie der gleitende Mittelwert oder die exponentielle Glättung sind nur dann effektiv, wenn die Nachfrage nach Artikeln einer Normalverteilung folgt – was in der Praxis selten der Fall ist. Ein dynamisches Prognosemodell, das verschiedene Verfahren simuliert und kombiniert, ist oft die bessere Wahl.
- Die Qualität der Prognose hängt von der Qualität der Vergangenheitsdaten ab Eine zuverlässige Prognose basiert auf der Analyse präziser Vergangenheitsdaten. Nutzen Sie die Zeitreihen der tatsächlichen Kundenbedarfe und dokumentieren Sie auch Null-Verkäufe aufgrund schlechter Lieferfähigkeit.
- Unterscheidung zwischen allgemeiner Nachfrage, Aktionen und Projektgeschäft Vergangenheitszeitreihen beinhalten oft verschiedene Arten von Nachfrage. Aktionen und Projektgeschäft müssen separat prognostiziert werden, um die Genauigkeit zu erhöhen.
- Unterschiedliche Vertriebskanäle und Regionen separat analysieren Die Nachfrage kann sich je nach Vertriebskanal oder Region unterschiedlich entwickeln. Eine segmentierte Prognose kann helfen, die richtigen Supply Chain Startegien zu wählen und Risiken entsprechend zu bewerten.
- Vorgänger- und ähnliche Artikel einbeziehen Neue Artikel haben oft Vorgänger oder ähnliche Artikel, deren Bedarfsverläufe wichtige Indikatoren für die Absatzprognose liefern. Nutzen Sie diese Informationen, um den Markteintritt neuer Produkte zu planen.
- Spezielle Prognosemethoden für spezielle Artikel In manchen Situationen sind klassische Prognosemethoden ungeeignet. Setzen Sie auf spezialisierte Prognoseansätze für spezifische Markt- und Produktsituationen.
Fazit: Eine leistungsfähige Absatzprognose ist mehr als nur Zahlenarbeit. Sie erfordert ein klares Verständnis der Marktmechanismen, fundierte statistische Methoden und eine durchdachte organisatorische Umsetzung. Unternehmen, die diese Prinzipien verinnerlichen, werden flexibler, effizienter und erfolgreicher agieren können.
