Obwohl sowohl Planungs- als auch Prognosesoftware wertvoll sind, legen Planungstools in der Regel nur den Schwerpunkt auf die Optimierung bestimmter Aspekte des Unternehmens, wie z. B. Lagerbestände und Kapazitäten. Sie berücksichtigen jedoch nicht markt- und makroökonomische Faktoren.
Wir schlüsseln auf, was Sie beachten sollten.
Kann es einen konsolidierten Überblick sowohl über interne Daten (wie historische Nachfrage- und Verkaufszahlen) als auch über externe Daten (Markttrends, makroökonomische Faktoren) bieten? Wirtschaftliche Schwankungen, politische Veränderungen, technologische Fortschritte und andere externe Faktoren können Prognosen erheblich beeinflussen.
In bestimmten Branchen können regulatorische Änderungen die Marktdynamik erheblich beeinflussen. Sie möchten in der Lage sein, dem vorzubeugen und sich davor abzusichern. In der Lage sein, eine durchzuführen Szenarioanalyse gibt Ihnen die Möglichkeit, mögliche Ergebnisse zu verstehen und sich darauf vorzubereiten.
Das Erreichen einer 100-prozentigen Prognosegenauigkeit ist ein Hirngespinst, aber die Arbeit mit einem möglichst kleinen Konfidenzintervall ist die nächstbeste Lösung. Liefert das Prognosetool dies konsistent? Ohne die Verwendung des Tools kann es zweifellos schwierig sein, dies festzustellen.
Durch die Durchführung eines Machbarkeitsnachweises erhalten Sie einen klareren Überblick darüber, wie es sich bei genau Ihren Daten verhält. Der Zugriff auf die Leistung früherer Prognosen ist auch hilfreich, um Ihnen zu zeigen, wie sich die Prognosekapazitäten in der Vergangenheit entwickelt haben.
Nutzt die Software Korrelation, um Ihre relevanten Markttreiber zu identifizieren?
Der Irrtum bei der Korrelation ist bekannt und es nimmt Ihnen im Wesentlichen die Identifizierung neuer Treiber, die Ihre Verkäufe effektiver vorhersagen könnten. Verwenden Sie nur univariate Modelle für Prognosen? Alle, wenn nicht die meisten, in Planungstools integrierten Prognosemodelle (auch die neuesten KI-basierten Planungslösungen) basieren ausschließlich auf einfachen univariaten Modellen oder sind darauf beschränkt.
Diese univariaten Methoden sind zwar wertvoll, berücksichtigen jedoch nicht externe Faktoren, die die prognostizierte Variable beeinflussen könnten. In modernen Geschäftsumgebungen reicht es für umfassende Prognosen möglicherweise nicht aus, sich ausschließlich auf univariate Methoden zu verlassen, insbesondere wenn externe Faktoren eine wichtige Rolle spielen. Oft ist es von Vorteil, diese Methoden mit multivariaten Ansätzen zu kombinieren oder sie in bestimmten Kontexten einzusetzen, in denen sie am besten geeignet sind.
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