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Die Verbrauchernachfrage ist vernetzt
Der Einsatz von Vorhersagemodellen für die zukünftige Nachfrage und Verkäufe wird immer weiter verbreitet, und viele Einzelhandelsunternehmen investieren in die Stärkung ihrer Datenpipelines. Daten gehören zu den Hauptkomponenten im Aufbau eines erfolgreichen Vorhersagemodells zur Kategorieprognose. Daher sollten Unternehmen effektive und robuste Methoden zur Sammlung und zum Kuratieren von Daten priorisieren, die ihre Geschäftsaktivitäten akkurat darstellt. Dient nicht die historische Nachfrage als beste Vorhersage für die zukünftige Nachfrage? Die Frage kann nicht mit einem einfachen Ja oder Nein beantwortet werden. Historische Daten sind wichtig, aber sie stellen nicht den einzigen Faktor dar, der Verbraucherentscheidungen beeinflussen kann. Dieser Punkt wurde in den letzten Jahre besonders durch die Coronapandemie verdeutlicht. Sie zeigte, dass externe Events eine erhebliche Auswirkung auf jede Einzelhandelsorganisation haben kann, egal wie groß oder an welchem Standort. Daher sollten auch externe Faktoren in Betracht gezogen werden, die möglicherweise das Verbraucherverhalten beeinflussen.
Wie wirken sich externe Faktoren auf die Einzelhandelsnachfrage aus?
Um die Nachfrage zuverlässig und akkurat vorherzusagen, müssen Einzelhandelsunternehmen Daten ausnutzen, die wesentliche externe Antriebskräfte des Verbraucherverhaltens darstellen. Zu diesen gehören unter anderem:
- Wirtschaftsdaten: Wirtschaftsfaktoren wie Inflation, das BIP, Zinssätze und Arbeitslosigkeit können die Einzelhandelsnachfrage stark beeinflussen. In Zeiten des Wirtschaftswachstums haben Verbraucher mehr verfügbares Einkommen und geben tendenziell mehr aus. Umgekehrt haben Verbraucher in Zeiten einer wirtschaftlichen Rezession weniger verfügbares Einkommen und geben tendenziell weniger aus.
- Demographische Daten: Die Einzelhandelsnachfrage kann auch durch demographische Faktoren wie die Bevölkerungsgröße, Alter, Einkommensniveau und Geschlecht beeinflusst werden. Beispielsweise erleben Einzelhändler womöglich einen Nachfrageschub nach Babyprodukten in Gegenden mit hohen Geburtsraten oder eine höhere Nachfrage nach Gesundheits- und Wellnessprodukten in Gegenden mit einer alternden Bevölkerung.
- Gesellschaftliche Daten: Gesellschaftliche Faktoren wie Trends, Lebensstile und kulturelle Vorlieben können die Einzelhandelsnachfrage beeinflussen. Verbraucher zeigen heute beispielsweise mehr Interesse am Kauf umweltfreundlicher Produkte oder kaufen lieber online ein statt im Geschäft. Wetterdaten: Wetterbedingungen können sich ebenfalls auf die Einzelhandelsnachfrage auswirken. Saisonale Produkte wie Bekleidungs-Lagereinheiten verändern den Nachfragezyklus, je nachdem ob das Wetter warm oder kalt ist.
- Konkurrenzdaten: Die Einzelhandelsnachfrage kann durch Konkurrenzfaktoren wie die Verfügbarkeit von Ersatzprodukten, die Preisgestaltung der Konkurrenten und der Qualität der von der Konkurrenz angebotenen Produkten beeinflusst werden.
- Technische Daten: Technische Fortschritte wie die Entstehung von E-Commerce, mobilen Shopping-Apps und Social Media können sich auf die Einzelhandelsnachfrage auswirken. Einzelhändler müssen sich an die sich ändernden Technologie-Trends anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die Kundennachfrage zu befriedigen.
Um in der sich rasant entwickelnden Einzelhandelslandschaft konkurrenzfähig zu bleiben, müssen sich Einzelhändler dieser externen Faktoren bewusst sein und sie ausnutzen, um fundierte Vorhersagen über zukünftige Verkäufe treffen zu können.
Relevante beeinflussende Faktoren identifizieren und analysieren
Der wichtigste Schritt zur Bereicherung Ihrer Prognosen durch externe beeinflussende Faktoren liegt darin, relevante Datenquellen zu identifizieren. Während manche Daten bereits leicht zugänglich sind, sollten Sie unbedingt prüfen, ob diese für Ihr Unternehmen und die von Ihnen angebotenen Produkte oder Services wirklich relevant sind. Zwar mögen Trends der Online-Suchen von Verbrauchern als wertvolle Ergänzung des Toolkits eines jeden Einzelhändlers erscheinen, sie reflektieren aber möglicherweise nicht akkurat die Absicht des Kunden in Kategorien, die überwiegend auf Einkäufe in stationären Geschäften angewiesen sind, wie zum Beispiel Kosmetik und Lippenstifte.
Die Identifizierung und Auswahl von Datenquellen sollte nicht ausschließlich auf Ihrer Intuition basieren. Korrelationsanalysen müssen durchgeführt werden, um festzustellen, ob ein Datenbestand statistisch übereinstimmt oder ein Früh-/nachlaufendes Signal zu prognostischen Zwecken bieten kann.
Solche Analysen können Indikatoren nach Korrelationsstärke und Kontext, wie z. B. Standort, Branche, Umfang und Kanal, filtern. Unsere Kunden sind oft überrascht, welche Indikatoren ihre Geschäftsleistung vorhersagen können. Manche Indikatoren sind wahrscheinlich offensichtlich, während andere weniger augenscheinlich sind, wie beispielsweise Gehaltserhöhungen vor Käufen von Luxusgütern oder Alkoholkonsum als Indikator eines Kaufs von Elektrowerkzeugen. Unter dem Strich hat jedes Unternehmen, jede Marke und jede Kategorie ein individuelles Set von Früh- und nachlaufenden Indikatoren, die am häufigsten vor oder nach einer Leistungsänderung eintreten.
Datensammlung und -verarbeitung
Nachdem Sie die relevanten Datenquellen identifiziert haben, müssen Sie die Daten sammeln. Je nach Quelle könnte dies durch Web Scraping, Data-Mining oder den Kauf von Daten von Drittanbietern geschehen. Es ist wichtig, dass Sie die Richtigkeit, Aktualität und Relevanz für Ihre Prognosebedürfnisse sicherstellen. Kundenbewertungen und -rezensionen können zum Beispiel als hilfreiches Anzeichen des Kundenempfindens bezüglich einer bestimmten Kategorie dienen, müssen aber zur Systematik des Betriebs des Einzelhändlers gehören. Ansonsten reflektieren die Daten möglicherweise Produkte, die für das Unternehmen nicht relevant sind und die Absicht des Kunden falsch darstellen.
Es ist ebenfalls wichtig, Zugriff auf die aktuellsten Daten zu haben, damit Vorhersagemodelle Informationen mit höchstmöglicher Genauigkeit liefern und folglich Änderungen identifizieren können, bevor diese stattfinden. Viele Unternehmen verlassen sich noch immer auf Jahresberichte oder einmalige Dateneingaben. Unter den heutigen Bedingungen sind solche Berichte und Daten möglicherweise schon in weniger als drei Monaten veraltet. Deswegen benötigen Sie einen systematischen Prozess zur Sammlung externer Daten, der dazu konzipiert ist, Ihre Bestände in Echtzeit zu aktualisieren. Geschäftsführer haben somit im Falle von Änderungen der Signale oder Bedingungen Zugriff auf die neuesten Informationen, wenn es an der Zeit ist, infolge dieser Änderungen wichtige Entscheidungen zu treffen.
Externe Daten können in unterschiedlichen Formaten geliefert werden und enthalten gelegentlich Fehler oder fehlende Werte. Um die Daten effektiv in ihren Vorhersagemodellen einzusetzen, müssen Datenwissenschaftler diese Daten bereinigen und vorverarbeiten. Hierzu gehört das Beseitigen doppelter Daten, Berichtigen von Fehlern, Ausfüllen fehlender Werte und Umwandeln der Daten in ein Format, das einfach in Ihre Vorhersagemodelle integriert werden kann.
Integration mit Vorhersagemodellen
Nachdem die Daten verarbeitet wurden, müssen sie in die Vorhersagemodelle integriert werden. Es können verschiedene Techniken verwendet werden, um externe Daten in Vorhersagemodelle aufzunehmen, wie zum Beispiel statistische Modelle, Algorithmen des maschinellen Lernens oder andere Vorhersagetechniken. Sie sollten unbedingt mit unterschiedlichen Modellen und Techniken experimentieren, um diejenigen zu finden, die sich für Ihre Daten- und Vorhersagebedürfnisse am besten eignen.
Schließlich ist es auch wichtig, Ihre Vorhersagemodelle zu validieren und weiterzuentwickeln, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Hierfür müssen Sie die prognostizierte Nachfrage mit der tatsächlichen Nachfrage vergleichen und nach Bedarf Anpassungen vornehmen. Im Laufe der Zeit müssen die Modelle eventuell weiterentwickelt werden, wenn neue externe Daten verfügbar sind oder sich die Marktbedingungen ändern.
Fazit
Dieser Artikel führt einige Beispiele dafür auf, welche Rolle externe Daten in der Vorhersage spielen, und beschreibt die notwendigen Schritte, um die Nutzung dieser Bestände in einer Modell-Pipeline einzuführen, wenn KI-gestützte Kategorieprognosen verwendet werden. Durch die Integration sowohl interner als auch externer Daten können Unternehmen Modelle erstellen, die den Betrieb sowie die weiteren Marktbedingungen miteinbeziehen.
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