Wie ein führender Einzelhändler die Genauigkeit seiner Marktprognosen um 42% erhöhte und die datengestützte Entscheidungsfindung optimierte

Ihre Herausforderungen

Ressourcen effizient zuweisen

Als Hersteller auf dem Konsumgütermarkt mussten sie die wichtigsten Faktoren ermitteln, die ihre Marktstrategien und Produktionsplanung sowohl für Produkt- als auch für Regionskategorien leiten würden. Da sie nicht in der Lage waren, die Nachfrage genau vorherzusagen, und die mangelnde Klarheit über die Auswirkungen makroökonomischer Faktoren erforderten sie einen vollständigen Überblick über die Ressourcenallokation. Dies führte zu unnötigen Kosten und potenziellen Umsatzeinbußen. Dies war auch notwendig, um ihnen zu helfen, die wichtigsten Nachfragetreiber nach Produkten und Regionen schneller zu erkennen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Identifizieren Sie externe Nachfragetreiber

Ihre Prognosemethode, die derzeit einen Bottom-up-Ansatz verwendet, beschränkte sich auf ein einfaches univariates Prognosemodell. Dies führte zu einem entscheidenden Problem, das sich auf die Prognosegenauigkeit auswirkte. Aufgrund der Risiken, die mit der ausschließlichen Anwendung univariater Prognosemodelle verbunden waren, verpassten sie die Gelegenheit, Frühindikatoren auf ihre aggregierte Prognose anzuwenden, da univariate Prognosemodelle dies nicht zulassen.

Wichtigste Ergebnisse

Fähigkeit, die Vertriebsleistung mit marktvalidierten Prognosen zu optimieren

Das Unternehmen war nun in der Lage, seine Verkaufsleistung mit Prognosen zu optimieren, die anhand von Markt- und makroökonomischen Daten validiert wurden. Dies bedeutete, dass sie sich einen Überblick über die Bedeutung der einzelnen Markttreiber und einen Überblick über deren Auswirkungen auf ihre Geschäftsprognosen verschaffen konnten. Sie hatten die Möglichkeit, diese kontinuierlich zu verfolgen, während sich die Verbraucher- und Wirtschaftstätigkeit verändert.

Identifizierte prädiktive Markttreiber auf Produktgruppe- und Regionsebene

Nachdem sie ihre Frühindikatoren und die Nachfrage identifiziert hatten, konnten sie nun die wirtschaftlichen Entwicklungen und den Konjunkturzyklus berücksichtigen, die sich auf eine bestimmte Produktgruppe auswirken. Der Einzelhändler war nun in der Lage, problemlos Prognosen für jede Produktgruppe und Region zu erstellen. Nach der Erstellung der Modelle ist lediglich eine schnelle monatliche Aktualisierung erforderlich, sodass der Vorgang wiederholbar ist und wertvolle Zeit gespart wird.

Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 42%

Durch die Implementierung von Best Practices in allen Phasen des Prognoseprozesses erzielte der Einzelhändler eine zweistellige Verbesserung der MAPE-Prognosegenauigkeit.

Wie ein führender Einzelhändler die Genauigkeit seiner Marktprognosen um 42% erhöhte und die datengestützte Entscheidungsfindung optimierte

Ihre Herausforderungen

Ressourcen effizient zuweisen

Identifizieren Sie externe Nachfragetreiber

Wichtigste Ergebnisse

Fähigkeit, die Vertriebsleistung mit marktvalidierten Prognosen zu optimieren

Identifizierte prädiktive Markttreiber auf Produktgruppe- und Regionsebene

Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 42%

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