Absatzplanung

Mit Data Science Lagerbestände optimieren

Entdecken Sie mit uns das Potenzial einer datengestützten Absatzplanung

 

Eine optimale Warenverfügbarkeit ist die Basis für zufriedene Kunden. Auf der anderen Seite sind große Überbestände für Einzelhandelsunternehmen mit hohen Lagerkosten verbunden. Die Herausforderung besteht daher in der Ermittlung des optimalen Warenbestands, welcher eine kontinuierliche Produktverfügbarkeit sicherstellt und gleichzeitig minimale Lagerkosten verursacht.

Eine exakte Absatzplanung auf Basis präziser und belastbarer Prognosen ist der Schlüssel für höchste Produktverfügbarkeit und zufriedene Kunden. Mithilfe vorhandener Daten wie beispielsweise Verkaufszahlen, Kundeninformationen und Nachfragetrends können Sie künftige Absatzzahlen prognostizieren und Ihre Planung darauf aufbauen. Wir unterstützen Sie bei der analytischen Auswertung dieser Daten.

 

Die Vorteile einer datenbasierten Absatzplanung

Zufriedenere Kunden

Kaum etwas ist ärgerlicher für Kunden, als feststellen zu müssen, dass das gewünschte Produkt ausverkauft ist. Wir unterstützen Sie dabei, Out-of-Stock-Situationen zu minimieren und damit die Kundenbindung zu erhöhen. Gleichzeitig vermeiden Sie, dass Ihnen Umsätze aufgrund eines zu geringen Warenbestands entgehen.

Geringere Kosten

Eine verlässliche Absatzprognose bildet die Grundlage für eine effiziente Warendisposition. Wenn Sie Ihren künftigen Warenbedarf kennen, dann schaffen Sie es, große Überbestände aufgrund von nicht verkauften Produkten zu vermeiden und können so Ihre Lagerkosten minimieren, ohne Regallücken zu riskieren.

Planungssicherheit

Die Vielzahl von Faktoren, die das Kaufverhalten der Kunden beeinflussen können, macht die Absatzplanung sehr komplex. Wir entwickeln für Sie ein zuverlässiges Prognosemodell, das die für Sie relevanten Einflüsse berücksichtigt und Ihnen eine transparente Entscheidungsgrundlage für Ihren Absatzplan bietet.

Case Studies zum Thema Absatzplanung

Optimierung des Aktionsgeschäfts für einen internationalen Retailer

eoda ermittelt mit Data Mining bislang unbekannte Muster und Zusammenhänge in den Absatzzahlen, um daraus Handlungsempfehlungen für die Planung und Steuerung der Angebotsaktionen ableiten zu können.

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Unser Vorgehen

In drei Schritten vom Use Case zur Operationalisierung von Data Science.

Unsere Überzeugung

Wissenstransfer und Ganzheitlichkeit statt Blackbox-Ansatz und Nischendenken gehören zu unserer Überzeugung.

Unsere Produkte

Data Science goes professional – wir bieten Ihnen Produkte und Services für den produktiven Einsatz von Analytik im Unternehmen.

Unsere Kunden

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