Salesforce Demand Planning: Nachfrage präziser prognostizieren und Kosten senken
Unternehmen stehen oft vor der schwierigen Aufgabe, genau die richtige Menge an Waren zu bestellen. Ein zu großer Lagerbestand verursacht hohe Kosten, während ein zu geringer Bestand schnell zu Lieferengpässen und unzufriedenen Kunden führen kann. Mit Salesforce Demand Planning lassen sich Bedarfe präziser prognostizieren. In diesem Beitrag erfahren Sie, was genau Demand Planning bedeutet und wie Salesforce Sie dabei unterstützt, Ihre Lagerbestände optimal zu steuern.
Was ist Demand Planning?
Demand Planning, auch bekannt als Demand Forecasting, ist ein hilfreiches Instrument, um den Bedarf an Produkten und Dienstleistungen besser zu planen. Ziel ist es, Lagerengpässe ebenso wie Überbestände zu vermeiden. Für die Vorhersagen kommen unterschiedliche Methoden zum Einsatz, die sich grundsätzlich in zwei Kategorien einteilen lassen:
Quantitative Methoden
Quantitative Methoden basieren auf der Auswertung vergangener Daten. Im Fokus stehen dabei messbare Zahlen, die mit Hilfe statistischer Verfahren analysiert werden. Diese Prognosen gelten als besonders präzise, berücksichtigen jedoch keine unvorhersehbaren Ereignisse wie plötzliche Marktveränderungen. Hier sind die wichtigsten quantitativen Verfahren im Überblick:
- Zeitreihenanalyse:
Bei dieser Methode werden historische Verkaufszahlen ausgewertet, um wiederkehrende Muster (z. B. saisonale Schwankungen) zu erkennen. Sie eignet sich besonders gut bei gleichbleibender Nachfrage, kann aber bei stark wechselnden Bedingungen an ihre Grenzen stoßen und sollte daher nicht allein verwendet werden.
- Regressionsanalyse:
Die Regressionsanalyse untersucht den Einfluss bestimmter Faktoren wie Wetter, Preisänderungen oder Marketingmaßnahmen auf das Kaufverhalten. So lässt sich beispielsweise ermitteln, ob Regenwetter die Besucherzahlen in Restaurants senkt oder wie stark sich steigende Lebenshaltungskosten auf den Absatz bestimmter Produkte auswirken.
- Ökonometrische Modelle:
Diese Modelle kombinieren statistische Verfahren mit wirtschaftlichen Theorien. Sie beziehen neben historischen Verkaufsdaten auch externe Einflüsse wie Markttrends oder politische Entwicklungen mit ein. Dadurch entstehen realistischere Prognosen, die Unternehmen bei der strategischen Planung unterstützen.
Inzwischen kommen auch moderne Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning zum Einsatz. Diese Systeme analysieren große Datenmengen, erkennen Muster und leiten daraus präzise Vorhersagen für die zukünftige Nachfrage ab.
Qualitative Methoden
Qualitative Methoden basieren auf Einschätzungen, Meinungen und Erfahrungen beziehungsweise auf Informationen, die sich nicht in Zahlen ausdrücken lassen. Da diese Ansätze subjektiv geprägt sind, besteht die Gefahr von Verzerrungen. Deshalb ist es sinnvoll, qualitative Ergebnisse mit quantitativen Prognosen zu kombinieren, um ein möglichst umfassendes Bild der künftigen Nachfrage zu erhalten. Zu den wichtigsten qualitativen Methoden gehören:
- Delphi-Methode:
Bei dieser Technik geben ausgewählte Experten in mehreren Befragungsrunden ihre Einschätzungen zur Marktentwicklung ab. Durch den wiederholten Austausch und das gezielte Einholen von Feedback entsteht am Ende eine Übereinstimmung. Auf diese Weise können Entwicklungen eingeschätzt werden, die in reinen Datenanalysen oft nicht sichtbar sind.
- Marktforschung:
Die Marktforschung sammelt Informationen über Kundenbedürfnisse, etwa durch Umfragen, Interviews oder Beobachtungen. Da diese Methode zeit- und ressourcenintensiv ist, eignet sie sich besonders als laufende Ergänzung zu anderen Prognoseverfahren. Langfristig liefert sie wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Erwartungen der Zielgruppe.
Wie kann Salesforce beim Demand Planning helfen?
Das Salesforce CRM kann wertvolle Unterstützung bei der Erstellung von Nachfrageprognosen leisten. Es sammelt umfassende Kunden- und Verkaufsdaten, die mithilfe von KI und Machine Learning analysiert werden können. So lassen sich fundierte Vorhersagen treffen, auf deren Basis Marketing- und Vertriebsstrategien gezielt gesteuert werden. Über das CRM können historische und aktuelle Daten abgerufen und Prognosen mit dem Team geteilt werden. Durch kontinuierlich wachsende Daten über den Kundenlebenszyklus lassen sich die Vorhersagen zudem stetig verbessern.
Folgende Salesforce-Lösungen können Sie beim Demand Planning unterstützen:
Unterstützt durch die KI „Einstein“, hilft diese Lösung dabei, den Verkaufsprozess an allen Kundenkontaktpunkten zu automatisieren und so die Nachfrage gezielter zu steuern.
Diese Plattform ist speziell für die Prognose und Planung im Konsumgüterbereich konzipiert. Sie verbessert die Datentransparenz und erleichtert so fundierte Entscheidungen.
Mit CPQ lassen sich Produktkonfigurationen, Preisgestaltung und Angebotserstellung automatisieren. Das kann zu effizienteren Vertriebsprozessen führen.
- Salesforce Sales Cloud:
Diese Lösung nutzt KI-basierte Analysen, um zukünftige Nachfragetrends frühzeitig zu erkennen und Verkaufsstrategien entsprechend anzupassen.
- Salesforce Tableau:
Tableau bietet Business-Intelligence-Analysen, mit denen Sie datenbasierte Entscheidungen schneller und gezielter treffen können.
Vorteile von Salesforce Demand Planning
Salesforce Demand Planning ermöglicht Ihnen einige Vorteile, die Ihre Nachfrageprognose erleichtern können:
- Budgetplanung: Genauere Prognosen helfen, Budgets sinnvoll zu planen und Ressourcen effizient zu nutzen. So können sich Engpässe oder Überschüsse vermeiden lassen.
- Datengestützte Entscheidungen: Dank datenbasierter Analysen können strategische Entscheidungen schneller und verlässlicher getroffen werden.
- Höhere Kundenzufriedenheit: Eine optimierte Planung kann die Produktverfügbarkeit verbessern und Lieferzeiten verkürzen. Dies kann zu einer höheren Zufriedenheit der Kunden beitragen.
- Nachhaltigkeit: Durch eine bedarfsgerechte Produktion und optimierte Lieferketten werden Überproduktion und Verschwendung reduziert, was sowohl Kosten sparen als auch die Umwelt schonen kann.
Ausblick
Salesforce Demand Planning unterstützt Unternehmen dabei, die Nachfrage präziser vorherzusagen und Geschäftsprozesse datenbasiert zu optimieren. Durch den Einsatz verschiedener Salesforce-Lösungen lassen sich Planung, Vertrieb und Analyse effizient verknüpfen. Ein Blick in die Zukunft von Salesforce Demand Planning zeigt, dass die Kombination aus KI und datengetriebenen Analysen die Nachfrageprognosen zunehmend genauer und effektiver gestalten kann.
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