Prognosen ermöglichen eine passgenaue Absatzplanung: Qualifizierte Methoden garantieren die Eintrittswahrscheinlichkeit

Wer wollte nicht wissen, welche Absatzplanung genau dem tatsächlichen Kundenbedarf entspricht; um mit diesen Daten das Geschäftsmodell möglichst passgenau zu realisieren. Der Absatz für definierte Produkte kann rekordverdächtig steigen, er kann aber auch einbrechen. Von daher sind verlässliche Prognosen gefragt, mit möglichst langfristig gültigen Erkenntnisen, um den Absatz gezielt zu optimieren.

Die Crux von Prognosen ist deren Eintrittswahrscheinlichkeit

Je kürzer die Vorlaufzeit der Vorhersage, desto schneller ist deren Qualität nachprüfbar. Naturgemäss bergen langfristige Prognosen ein grösseres Risiko als kurzfristige Prognosen; in jedem Fall muss deren Gültigkeit permanent hinterfragt werden; insbesondere, wenn neue Erkenntnisse und neue Prognosen die bisherigen relativieren oder sogar in Zweifel ziehen. Es geht um Aussagen und Erkenntnisse wie diese:

  • In 2030 soll „der PC“ genauso rasch wieder von der Bildfläche verschwunden sein, wie er gekommen ist;
  • Die Prognose für die Umsätze aus RFID -Software- und RFID-Service-Verkäufen wurde 2006 mit einem Minus von 15% revidiert;
  • Die digitale Wirtschaft rechnete 2010 mit einem Umsatzplus für Online-Geschäfte;
  • Bis 2012 soll weltweit eine Anzahl von 1,15 Millionen Industrieroboter in Betrieb sein;
  • Für den Bedarf elektronischer Komponenten im deutschen Markt wurde 2009 für 2010 ein Plus von 5 Prozent erwartet;
  • In 2008 wurde mit dem Verkauf von 4,8 Millionen tragbaren Navigationsgeräten gerechnet;
  • Die weltweite Produktion sogenannter „hochfester Faserverbundbauteile“ soll bis 2020 pro Jahr um 17% ansteigen;
  • Das Marktvolumen der Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) soll in 2013 erneut um ein Drittel zunehmen.

Relevante und hochwertige Prognosen unterstützen das Geschäftsmodell

Es geht um sichere Absatzplanung mit optimal definierten Auftragsmengen, Beschaffungsmengen und Bestandsmengen; um so die Lieferfähigkeit sicherzustellen und gleichzeitig Lagerkosten und Kapitalbindung zu minimieren. Prognosen hierzu gibt es, aber welche unterstützen passgenau und nachhaltig das individuelle Geschäftsmodell? Und wie fundiert sind die Aussagen? Es bietet sich an, unternehmensspezifisch auf erprobte Prognosemethoden zu setzen, aus denen sich die gewünschten Vorhersagen mit hoher Wahrscheinlichkeit ableiten lassen. Datenanalyse kann beispielsweise zum Ziel haben, Muster in Daten zu erkennen und Zusammenhänge in ungeordneten Daten aus verschiedenen Quellen aufzudecken.