Absatzprognose
Intelligente Vorhersagen für Ihren Vertriebserfolg
In dynamischen Märkten ist die Fähigkeit, Kundennachfragen präzise vorherzusehen, entscheidend für Ihren Wettbewerbsvorteil. Unsere KI-gestützte Absatzprognose-Lösung analysiert historische Bestellmuster, um den nächsten Kaufzeitpunkt und die Bedarfsmenge jedes Kunden vorherzusagen. Durch maschinelles Lernen mit Ihren ERP-Daten schaffen wir eine proaktive Vertriebssteuerung, die Umsätze sichert und Lagerkosten reduziert.
Das Absatzprognose-Dashboard im Überblick
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Bestellstatus Übersicht
Dieser Bereich bietet eine grafische Übersicht der Artikelverteilung nach Bestellstatus. Auf einen Blick erkennen Sie, wie viele Ihrer Artikel sich aktuell in welcher Phase des Bestellprozesses befinden – etwa in Vorbereitung, aktiver Bearbeitung, Lagerbereitschaft oder noch nicht gestarteten Phasen. Die prozentualen Anteile und Mengenangaben helfen, Engpässe, Lagerkapazitäten oder Priorisierungsbedarf schnell zu identifizieren, ohne in Details einzusteigen.
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Tabelle
Hier finden Sie eine dynamische Tabelle aller Artikel mit zugehörigen Kundennummern, letzten Bestelldaten, Umsatzprognosen und aktuellen Status. Über Filteroptionen können Sie die Ansicht gezielt steuern: So lassen sich beispielsweise nur Artikel anzeigen, die sich in einer bestimmten Bearbeitungsphase befinden, oder nach prognostiziertem Umsatz sortieren. Diese Funktion dient als zentrale Übersicht für schnelle Bestandsprüfungen und datengestützte Entscheidungen.
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Artikel-Kunden-Analyse
Dieses interaktive Tool ermöglicht die tiefgehende Analyse einzelner Artikel-Kunden-Beziehungen. Nach Auswahl einer Kundennummer und Artikelbezeichnung werden zwei Kerninformationen visualisiert:
Absatzprognose: Die Prognose gibt Auskunft über die voraussichtliche Absatzmenge und den Zeitraum.
Historischer Bestellverlauf: Ein Diagramm zeigt die bisherigen Bestellmengen des Kunden für diesen Artikel im Zeitverlauf.
So funktioniert unsere Prognosetechnologie
Unser System basiert auf dem bewährten RandomForestRegressor-Algorithmus, der eine sehr gute Genauigkeit bei der Absatzprognose erreicht. Kern der Lösung ist die intelligente Mustererkennung:
- Artikel-Kunden-Kombinationen werden automatisch klassifiziert (z.B. “Dauerläufer” mit regelmäßigen Bestellungen oder “Trendsetter” mit sprunghaftem Bedarf)
- Für jede Kombination wird das optimale Betrachtungsintervall (Tage/Wochen/Monate) berechnet – etwa monatlich bei stabilen Mustern oder wöchentlich bei volatilen Artikeln
- Externe Faktoren wie Wirtschaftskennzahlen werden geprüft, doch interne Verhaltensdaten liefern die höchste Prognosequalität
Das Ergebnis: Eine ständig lernende Prognose-Engine, die bei jeder neuen Bestellung automatisch aktualisiert wird – ohne manuellen Aufwand Ihrerseits.
Nutzen für Ihren Vertrieb
Stellen Sie sich vor, Ihr Vertriebsteam sieht im Dashboard:
- Kunde A wird Artikel X voraussichtlich zwischen 03.02.–08.07.2024 nachbestellen (Menge: 3.060 Stk., 92% Trefferquote)
- Bei Kunde B liegt die letzte Bestellung von Artikel Y bereits 30 Tage über dem prognostizierten Zeitfenster
Diese Transparenz ermöglicht gezieltes Handeln:
- Proaktive Kundenansprache: Kontaktieren Sie Kunden kurz vor dem prognostizierten Bestelltermin
- Frühwarnsystem: Identifizieren Sie abweichende Muster (z.B. ausgebliebene Bestellungen) rechtzeitig
- Ressourcensteuerung: Planen Sie Vertriebsaktivitäten effizient nach Umsatzpotenzial
Einfache Integration – Schneller Einstieg
Unsere Lösung ist für maximale Kompatibilität ausgelegt:
- Datenquelle: Direkter Anschluss an Ihr ERP-System
- Ergebnisausgabe: Prognosetabellen als CSV oder Datenbank-Export, ideal für Ihre BI-Tools
- Dashboard: Das übersichtliche Dashboard lässt sich in jedem Browser öffnen und kann so von überall aus eingesehen werden
Unser Vorgehen
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Setup & Modellierung
In dieser Initialphase analysieren wir Ihre vergangenen Absatzdaten, identifizieren Muster und entwickeln ein maßgeschneidertes Prognosemodell. Dieser Schritt legt die datentechnische Basis für präzise Vorhersagen.
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Testphase
Wir kalibrieren das Prognosesystem mit Ihren historischen Verkaufszahlen und testen die Vorhersagegenauigkeit. Dieser kontrollierte Probedurchlauf sichert, dass das Modell praxisrelevante Ergebnisse liefert.
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Pilotprojekt
Ein ausgewähltes Nutzerteam arbeitet aktiv mit dem Dashboard im täglichen Geschäft. Diese Testphase liefert wertvolles Feedback zur Bedienerfreundlichkeit und Integration in bestehende Workflows.
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Skalierung
Nach erfolgreichem Pilotprojekt wird die Lösung auf alle relevanten Abteilungen ausgeweitet. Dieser Schritt umfasst Schulungen, Feinjustierungen und die vollständige Implementierung im Betrieb.
