Predictive Analytics Der Bestand reicht noch neun Tage. Der Lieferant braucht vierzehn.

Wir erstellen aus Ihren Verkaufs- und Bestandsdaten Prognosen für Nachfrage und Nachbestellung, pro Artikel und Lager. Damit Sie es vorher wissen und nicht erst, wenn der Kunde anruft.

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Beispiel

Kugellager 6205

Bestand
420 Stück
Erwarteter Verbrauch
46 Stück pro Tag
Reicht bis
in 9 Tagen
Lieferzeit
14 Tage

Vorschlag: heute 900 Stück bestellen

Kennen Sie das?

Planung nach Bauchgefühl funktioniert, bis sie es nicht tut.

  • Ausverkauft

    Der Kunde will bestellen, der Artikel ist weg, und der Nachschub kommt in drei Wochen.

  • Volles Lager

    Gleichzeitig liegen Langsamdreher seit Monaten im Regal und binden Geld.

  • Excel und Erfahrung

    Die Planung steckt im Kopf einer Person und in einer Tabelle, die nur sie versteht.

  • Stille Abwanderung

    Ein Stammkunde bestellt seltener. Auffallen tut es erst, wenn er ganz weg ist.

Was wir vorhersagen

Drei Fragen, die jede Woche gestellt werden.

  • Was wird gebraucht?

    Nachfrage pro Artikel, Lager und Kundengruppe, mit Saison und bekannten Aktionen.

  • Wann muss bestellt werden?

    Bestellvorschläge aus Prognose, Lieferzeit und Sicherheitsbestand, zur Freigabe durch den Einkauf.

  • Wer bestellt plötzlich weniger?

    Kunden, deren Bestellrhythmus abbricht, landen auf einer Liste für den Vertrieb.

Ablauf

Erst eine Kategorie. Dann der Vergleich.

  1. Daten verstehen

    Verkäufe, Bestände und Lieferzeiten aus ERP oder Shop. Exporte reichen für den Anfang.

  2. Pilot aufsetzen

    Eine Produktkategorie oder ein Lager, mit klarer Frage und klarer Messgröße.

  3. Gegen die bisherige Planung messen

    Prognose und Bauchgefühl laufen parallel. Bleibt, was nachweislich besser ist.

Häufige Fragen

Was Sie vorher wissen sollten.

Welche Daten brauchen Sie?
Verkaufsdaten, Bestände und Lieferzeiten. Kundendaten sind optional. Ein Export aus ERP oder Shop reicht für den Start, auch als Excel.
Wie viel Historie ist nötig?
Je mehr, desto besser lassen sich Saisoneffekte erkennen. Mit wenig Historie wird die Prognose vorsichtiger, das sagen wir Ihnen dann auch.
Brauchen wir eine neue IT-Infrastruktur?
Nein. Am Anfang arbeiten wir mit Exporten. Eine feste Anbindung an ERP oder Shop kommt erst, wenn der Pilot überzeugt.
Was passiert mit unseren Daten?
Sie bleiben Ihre Daten. Wir arbeiten DSGVO-konform und löschen sie nach Projektende, wenn Sie das wünschen.
Was kostet das?
Das hängt von Datenlage und Umfang ab. Wir empfehlen einen begrenzten Pilot, damit Sie den Nutzen sehen, bevor Sie mehr investieren.

Prognosen aus dem Kaffeesatz? Wir nehmen lieber Ihre Verkaufsdaten.

Wir rechnen mit Ihren Verkaufsdaten statt mit Erfahrungswerten und zeigen an einer Kategorie, was das bringt.

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Espressotasse mit Kaffeesatz