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Brief

Nachfrageprognosen mit Advanced Analytics optimieren
Auf einen Blick
  • Unternehmen können ihre Nachfrageprognosen mit Advanced Analytics verbessern, wenn sie den Prozess effektiv steuern.
  • Die erfolgreichsten Unternehmen konzentrieren sich auf Ergebnisse, betrachten Prognosen als operativen Prozess und entwickeln eigene Tools nur, wenn sie von strategischer Bedeutung sind.

Ein großer Konsumgüterhersteller hatte fortwährend zehn Prozent mehr Waren in den Regalen des Einzelhandels, als verkauft wurden. Dadurch wurde das Risiko von Lieferengpässen aufgrund von zu niedrigen Lagerbeständen überkompensiert. Und zudem hat sich dies im Laufe der Zeit zu einer kostspieligen Fehlkalkulation aufsummiert.

Das Unternehmen identifizierte drei Ursachen:

  1. Die Nachfrageprognosen waren zwar bezogen auf große Warenvolumina recht präzise, trafen aber für viele der Produkte nicht zu, die zu den meistverkauften des Konsumgüterherstellers gehören.
  2. Die Weiterentwicklung des Auftragsmanagementsystems, das die Vertriebsmitarbeiter unterstützen soll, dauerte zu lange.
  3. Das Vertriebsmanagement und die Planungsunterstützung passten die Auftragshöhe tendenziell einfach nach oben an.

Alle drei Ursachen lassen sich durch optimierte Prognosen, bessere Schnittstellen sowie eine Veränderung der Management- und Planungsunterstützungsstrukturen für Vertriebsmitarbeiter beheben. Exakt dies machte das Unternehmen. In der Folge verbesserte es die Prognosegenauigkeit um mehr als 30 Prozent (Abb. 1). Das neue Auftragsmanagementsystem kam auf einen Net Promoter Score® von knapp 60 – vergleichbare Systeme kommen auf einen NPS-Wert von minus 8. Zudem wurde die Zahl der Mitarbeiter, die am Planungsprozess beteiligt sind, um zwei Drittel reduziert.

Figure 1

With better forecasting, a consumer products company reduced expensive overordering

Tests in vier anderen Märkten ergaben, dass sich mit dem neuen Ansatz die Überkapazitäten in den Regalen um ein Drittel verringerten und zugleich mehr Wachstum erreicht wurde. Ziel ist nun eine breite Nutzung dieses Ansatzes. Davon erhofft sich der Konsumgüterhersteller einen jährlichen Anstieg des Betriebsgewinns im dreistelligen Millionenbereich und damit einen sich jedes Jahr wiederholenden dreifachen Return on Investment.

Insgesamt lassen sich daraus drei Erkenntnisse ableiten:

  1. Legen Sie den Fokus auf Ergebnisse, nicht auf Taktik.
  2. Betrachten Sie Prognosen als operativen Prozess, nicht als Simulation.
  3. Entwickeln Sie eigene Prognosesysteme, wenn dies strategisch nötig ist. Andernfalls kaufen Sie die Tools ein.
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