Vom Gang zur KI: Wie CPGs Nachfrageschwankungen überwinden können

Es ist Zeit für ein Rebranding der Bedarfsplanung

Es kommt auf eine genaue Bedarfsplanung an, um den richtigen Produktmix zu erhalten – zusammen mit einer genauen Nachfrageerfassung, um sicherzustellen, dass der Bestand am richtigen Ort positioniert ist, um die Anforderungen auch bei extremer Marktvolatilität pünktlich und vollständig zu erfüllen. Dieses hohe Maß an Präzision wird durch den Zugriff auf interne und externe Daten, automatisierte Planungsprozesse, die durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) angetrieben werden, tiefgreifende Analysetools und ausgeklügelte Algorithmen gesteuert.

Anstatt sich auf manuelle Analysen, veraltete Tools, statische Planungszyklen und Tabellenkalkulationen für Verbraucher zu verlassen, die Fehler, Ineffizienzen und Risiken mit sich bringen, nutzen erfolgreiche CPG-Unternehmen interne und externe Datenquellen, um eine faktische Grundlage für eine höhere Prognosegenauigkeit zu schaffen.

So wie CPG-Unternehmen ihre Produktlinien und Markenstrategien ständig aktualisieren, um im Einzelhandel auf dem neuesten Stand zu bleiben, müssen sie auch mit der Innovation der digitalen Planung Schritt halten. Da immer mehr Unternehmen den Wert von KI und ML, Data Science, Predictive Analytics und fortschrittlichen Prognosealgorithmen erkennen, können es sich CPG-Führungskräfte nicht leisten, hinter der Kurve zurückzubleiben. Um die Ergebnisse der Bedarfsplanung zu maximieren, müssen sie KI- und ML-gestützte Lösungen einsetzen, die diese drei wesentlichen Funktionen bieten:

• Entscheidungsfindung in Echtzeit, ermöglicht durch Simulation. CPG-Unternehmen benötigen eine intelligente Lösung, die Hunderte von nachfragebestimmenden Variablen berücksichtigt – darunter granulare lokale Verkaufsdaten, aber auch makroökonomische Indikatoren wie Baubeginne und Zinssätze. Die ideale Lösung berücksichtigt auch geplante Werbeaktionen, offene Bestellungen, kürzliche Lieferungen, Kundenlagerbestände, Point-of-Sale-Nummern (POS) der Einzelhändler und andere Daten. Die richtige Lösung gibt nicht nur Empfehlungen auf der Grundlage ihrer Analyse, sondern ermöglicht es Planern auch, die Ergebnisse ihrer Entscheidungen zu simulieren, bevor sie sie umsetzen. Während sie sich darauf vorbereiten, einen Ausführungshebel zu betätigen, haben Planer bereits die wahrscheinlichsten Ergebnisse vorhergesagt, indem sie sich auf statistische Algorithmen und prädiktive Modellierungsfunktionen verlassen haben.
• Transparenz über Ursache und Wirkung der Nachfrage. Explainable AI ermöglicht es Nachfrageplanungsteams, die Nachfrage proaktiv zu gestalten, indem sie die wahrscheinlichen realen Auswirkungen von Werbeaktionen, neuen Produkteinführungen, wirtschaftlichen Trends, lokalen Ereignissen und dem Wetter auf ihre Prognosen verstehen. Anstatt Annahmen oder Vermutungen auf der Grundlage menschlicher Kognition zu treffen, können CPG-Planungsteams digitale Entscheidungsmaschinen nutzen, um strenge mathematische Analysen durchzuführen – und in nur wenigen Minuten Hunderte von potenziell nachfragebeeinflussenden Faktoren zu berücksichtigen. Planer können Ursache und Wirkung im Voraus genau vorhersagen und den Bedarfsplan mit vollem Vertrauen ausführen.
• Kurzfristige Nachfrageerfassung mit längerfristigen Prognosen, alles in einer Lösung. Die Zeiten der statischen Prognosen, die monatlich oder vierteljährlich durchgeführt wurden, sind vorbei. Die heutige Marktvolatilität erfordert einen dynamischeren Ansatz in Echtzeit. Wenn sich Markttrends abzeichnen oder sich das Verbraucherverhalten ändert, müssen CPG-Unternehmen diese Veränderungen nahezu in Echtzeit erkennen und dann Prognosen und Pläne dynamisch anpassen. CPG-Unternehmen benötigen eine Lösung nahezu in Echtzeit, die sie bei der dynamischen Neuausrichtung und Neupositionierung von Lagerbeständen, bei der Verschiebung der Allokation, bei der Anpassung der regionalen oder Filial-Cluster-Disposition und bei der Feinabstimmung von Ausführungsplänen auf der Grundlage von unverzerrten Echtzeit-Nachfragedaten unterstützt. Aber sie können sich nicht nur auf kurzfristige Faktoren konzentrieren, die die kurzfristigen Prognoseergebnisse verbessern. Sie benötigen auch geeignete Algorithmen für einen längeren Planungshorizont, in dem unbekannte Faktoren auftreten können. Dieser Mix-and-Match-Prognoseansatz ist unerlässlich, um sowohl kurz- als auch langfristige Ansichten der Nachfrage zu erhalten.

Hören Sie auf zu surfen und wählen Sie Blue Yonder Cognitive Demand Planning

Es ist schwer vorstellbar, dass es eine einzige digitale Lösung gibt, die all diese Funktionen bietet und die spezifischen Herausforderungen erfüllt, mit denen CPG-Planungsteams konfrontiert sind. Blue Yonder Cognitive Demand Planning wurde speziell entwickelt, um Konsumgüterunternehmen dabei zu helfen, genaue, dynamische Prognosen zu erstellen – unabhängig davon, wie schnell oder wie oft sich die Nachfrage ändert.

Basierend auf KI, ML, Data Science und proprietären Prognosealgorithmen minimiert die kognitive Bedarfsplanung die Verzögerungszeit zwischen Planung und Ausführung. Bei der Erstellung dynamischer Prognosen führt diese leistungsstarke Lösung schnell Hunderte von Was-wäre-wenn-Simulationen durch, um sicherzustellen, dass das Angebot genau und profitabel mit objektiven Nachfragedaten nahezu in Echtzeit abgeglichen wird. Durch intelligente Szenarioplanung können CPG-Unternehmen die Prognosegenauigkeit um bis zu 15 % erhöhen. Diese genauere, zuverlässigere Prognose kann in der gesamten Lieferkette geteilt werden, um eine koordinierte Reaktion zu gewährleisten, Überbestände an allen Knotenpunkten zu minimieren und den Kundenservice zu verbessern.

Da es das Verständnis von CPG-Unternehmen für Nachfragetreiber verbessert, bietet Blue Yonder Cognitive Demand Planning:

• Reduziert Umsatzeinbußen um bis zu 3 %
• Verbessert die Produktivität des Planers um bis zu 75 %
• Zeigt transparent die Ursache für prognostizierte Zu- und Abnahmen auf
• Identifiziert im Laufe der Zeit neue ursächliche Faktoren
• Ermöglicht es Planern, ihre eigenen Nachfragetreiber zu ihrer Analyse hinzuzufügen
• Nutzt mehrere statistische und ML-Modelle, um Prognosen über verschiedene Zeithorizonte, Regionen, Einzelhändler, Filialcluster und Produktkategorien zu erstellen
• Erfasst kausale Daten aus mehreren Quellen, einschließlich des Datenmarktplatzes, der von Snowflake, einem strategischen Partner von Blue Yonder, verwaltet wird

Ihr One-Stop-Shop für mehr Planungsgeschwindigkeit und -genauigkeit

Wenn Sie ein Bedarfsplaner in der Konsumgüterindustrie sind, warum kaufen Sie dann immer noch ein? Führende CPG-Unternehmen haben Blue Yonder Cognitive Demand Planning bereits in ihren Warenkorb gelegt. Sie nutzen es jeden Tag, um sich in der heutigen überwältigend komplexen, schnelllebigen Welt der Nachfrageprognosen erfolgreich zurechtzufinden. So hat beispielsweise ein weltweit führender Getränkehersteller kürzlich die kognitive Nachfrageplanung eingesetzt, um die Prognosegenauigkeit um 6 % zu verbessern – und gleichzeitig die Verzerrung um 11 % zu reduzieren.

Erfahren Sie, wie die kognitive Bedarfsplanung Ihre Planungsgeschwindigkeit, -genauigkeit, -produktivität und -häufigkeit erheblich verbessern kann.