„Wenn die Lieferung an die Kunden in acht Minuten erfolgen kann, warum sollte Nestlé dann zwei Tage brauchen, um die Lagerbestände aufzufüllen?“ Dies war die gezielte Frage, die Blinkit, eine führende Quick-Commerce-Plattform in Indien, Suresh Narayanan, dem Vorsitzenden von Nestlé Indien, stellte.
Die Bemerkung fasst die neue Realität zusammen. Der schnelle Handel zwingt jede Marke für Konsumgüter (CPG) dazu, ihre Lieferkette grundlegend zu überdenken. Die Geschwindigkeit und Genauigkeit, die die heutigen Plattformen für Sofortlieferungen erfordern, haben traditionelle, langsame Nachschubzyklen überflüssig gemacht. Das Rennen um die Schaffung von Lieferketten, die so schnell und reaktionsfähig sind wie die digitalen Marktplätze, die sie heute bedienen, hat begonnen.
Das Quick-Commerce-Puzzle entschlüsseln
Der Quick-Commerce-Markt in Indien wird im Jahr 2025 voraussichtlich einen Umsatz von 5.384 Millionen US-Dollar generieren, mit einer prognostizierten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 16,6 % zwischen 2025 und 2029. Einem Bericht von BCG zufolge sind Quick-Commerce-Dienste mittlerweile in über 40 Städten in ganz Indien verfügbar. Dies spiegelt die starke landesweite Akzeptanz wider und positioniert das Land als einen sich schnell entwickelnden Markt für den Einzelhandel, der Waren schnell benötigt. Wie vorherzusehen war, bereitet es auch den führenden Köpfen der indischen Konsumgüterindustrie schlaflose Nächte.
Nachfragevolatilität in atemberaubender Geschwindigkeit: Schneller Handel bedeutet, dass die Nachfrage unvorhersehbar ansteigen kann. Ob durch Social-Media-Trends, Wetterumschwünge oder eine virale Werbeaktion ausgelöst: Unternehmen müssen diese Schwankungen erkennen und vorhersagen, statt erst Tage später darauf zu reagieren.
Bestandspositionierung und Mikro-Fulfillment: Vorbei sind die Zeiten, in denen Zentrallager riesige Supermarktregale wöchentlich auffüllen mussten. Heute müssen Hunderte kleinerer Logistikzentren in städtischen Vierteln mit ausreichend Lagerbestand versorgt werden – oft mit wenig Spielraum für Fehler oder Überproduktion.
Engpässe bei der Verteilung: In Städten mit viel Verkehr und verwinkelten Geografien ist die letzte Meile sowohl logistisch als auch rechnerisch komplex. Bestellungen müssen an die genauen Standorte weitergeleitet werden, und der Lagerbestand muss genau dann eintreffen, wenn er benötigt wird – und nicht früher.
Daten, KI und die Zukunft der Prognose: In einem derart volatilen Umfeld stoßen herkömmliche Tools schnell an ihre Grenzen. Intelligente Unternehmen setzen auf künstliche Intelligenz, um Daten aus unzähligen Verkaufssignalen, Social Feeds, Wettervorhersagen und mehr zu gewinnen. Nur mit maschinengestützten Erkenntnissen können Unternehmen hoffen, Nachfrageschwankungen frühzeitig genug zu erkennen, um sinnvolle Maßnahmen ergreifen zu können.