Wir prognostizieren die zukünftige Nachfrage für jedes Produkt und jeden Vertriebskanal mit marktführender Prognosegenauigkeit. Diese Prognosen können Sie anschließend zur Optimierung Ihrer Bestell- und Nachschubentscheidungen nutzen.
Die daraus resultierende Verringerung der Fehlbestands- und Überbestandsquoten wird Ihre langfristige Rentabilität steigern und ein nachhaltiges sowie schnelleres Wachstum ermöglichen.
Unsere KI-gestützten Prognosen ermöglichen fundiertere Bestellentscheidungen, die besser auf die zukünftige Nachfrage abgestimmt sind, und verhindern Überbestände am Ende der Saison.
Beispiel: Bei einem Produkt mit einem prognostizierten Absatzvolumen von 500 Einheiten über 18 Monate passt 7Learnings Ihre Einkaufsempfehlung automatisch auf 500 Einheiten an.
Wir helfen Ihnen dabei, die richtige Menge zu bestellen, um Lieferengpässe zu vermeiden.
Beispiel: 7Learnings erhöht das Bestellvolumen eines Produkts, bei dem wir eine höhere Nachfrage prognostizieren.
Mit unserer Lösung können Sie Ihr Auftragsvolumen getrost steigern. Dies ermöglicht Ihnen höhere Wachstumsraten in der nächsten Saison.
Beispiel: Sollten Prognosen eine ungenutzte Nachfrage aufzeigen, erhöhen Sie getrost das Bestellvolumen, um diese Nachfrage zu erschließen, anstatt aus Vorsicht zu wenig zu bestellen.
Preisänderungen wirken sich unmittelbar auf die Nachfrage aus. 7Learnings berücksichtigt die Preiselastizität und geplante Werbeaktionen in den Nachschubprognosen, sodass der Lagerbestand stets der dynamischen Nachfrage entspricht.
Beispiel: Wenn ein Preisrückgang von 20 % zu einem Anstieg der Nachfrage um 75 % führen soll, passt das System Ihren Nachbestellvorschlag automatisch nach oben an.
Die Verringerung von Fehlbeständen und Überbeständen wird letztendlich Ihre langfristige Rentabilität steigern.
Beispiel: Eine Steigerung der Verkaufsquote von 80 % auf 85 % minimiert die Verluste durch Saisonausverkauf und erhöht den Gewinn.
Wir beziehen automatisch genaue und aktuelle Daten wie die Mindestbestellmenge und den Einkaufspreis für die nächste Bestellung ein
In unserer Software legen Sie den Bestellzeitraum und das Produktsortiment entsprechend Ihren Geschäftszielen fest
Sie können bestimmte Regeln hinzufügen, die Sie auf Produktebene berücksichtigen möchten, wie beispielsweise eine Mindestgewinnspanne
Sie können konkrete Ziele festlegen, wie beispielsweise die Maximierung der Rentabilität, das Erreichen eines bestimmten Umsatzwachstums oder einer bestimmten Gewinnmarge
Prüfen Sie detaillierte Prognosen zu Absatz, Umsatz und Gewinn für verschiedene Optimierungsszenarien
Synchronisieren Sie optimierte Bestellmengen automatisch mit Ihrem Einkaufssystem, um eine reibungslose Abwicklung zu gewährleisten
Wir wandeln Ihre Rohdaten – darunter Verkaufshistorien, Preisentwicklungen und Lagerbestände – in äußerst präzise Prognosen zur Nachfrage nach Ihren Produkten um. Unsere fortschrittlichen Algorithmen analysieren Muster über mehrere Dimensionen hinweg und erstellen eine langfristige Nachfrageprognose. Wir helfen Ihnen dabei, saisonalen Schwankungen, Werbekampagnen oder Preisanpassungen immer einen Schritt voraus zu sein.
Machen Sie Schluss mit dem Rätselraten bei Nachbestellungsentscheidungen. Wir ermöglichen eine dynamische Optimierung, die entscheidende Faktoren wie Preisschwankungen, frühere Lieferengpässe, Markttrends und die Umschlagshäufigkeit berücksichtigt. Unser System stellt sicher, dass die Bestellmengen mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen, wodurch Ineffizienzen reduziert und die Flexibilität verbessert werden.
Wir stellen sicher, dass Sie die volle Kontrolle über Ihre Bestellstrategie behalten. Legen Sie Parameter fest, die Ihren geschäftlichen Anforderungen entsprechen, wie beispielsweise Märkte, Zeitrahmen und Vertriebskanäle. Definieren Sie konkrete Ziele wie Gewinnmaximierung, Kostenminimierung oder das Erreichen von Absatzzielen, und unser System liefert Ihnen maßgeschneiderte Empfehlungen, mit denen Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen.
Unsere Prognosen schlüsseln die Absatz-, Umsatz- und Gewinnprognosen auf der Ebene einzelner Produkte auf. Wir bieten Ihnen einen ganzheitlichen Überblick darüber, wie jede SKU zu Ihren Geschäftszielen beiträgt, sodass Sie fundierte Entscheidungen treffen können und einen klaren Überblick über die Leistung Ihres Bestands über alle Kanäle und Regionen hinweg haben.
Wir nutzen fortschrittliche KI-Algorithmen, um Rohdaten aus Ihren Vertriebs-, Preis- und Bestandssystemen zu analysieren. Unsere Lösung erstellt daraufhin eine langfristige Nachfrageprognose, die zur Optimierung der Nachbestellmengen herangezogen wird, wobei Einschränkungen wie Lieferzeiten, Mindestbestellmengen und zukünftige Einkaufskosten berücksichtigt werden. Dadurch kann Ihr Einkaufsteam präzise Entscheidungen treffen, die auf Ihre Unternehmensziele abgestimmt sind.
7Learnings nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf detaillierten Transaktionsverläufen, Lagerbeständen, Preiselastizitäten und standortspezifischen Daten trainiert wurden. Durch die Herausarbeitung der Nachfragefaktoren über alle Vertriebskanäle hinweg (DTC, Marktplätze, stationäre Geschäfte) erstellt die Plattform automatisierte Prognosen auf SKU- und Standortebene. Dadurch wird sichergestellt, dass Bestellungen der tatsächlichen lokalen Absatzgeschwindigkeit entsprechen und nicht auf gemittelten Durchschnittswerten basieren.
7Learnings verbindet die Bestandsbestellung direkt mit seinem KI-gestützten Modul zur Optimierung von Preisnachlässen und Ausverkäufen. Durch die Vorhersage des Absatzes zum Saisonende noch vor der Auftragserteilung können Sie das Risiko von Preisnachlässen im Voraus einschätzen. Sollte es zu Überbeständen kommen, ermittelt die Plattform den minimal erforderlichen Rabatt, um die verbleibenden Bestände bis zu einem Zieltermin abzubauen und gleichzeitig die Bruttomarge zu maximieren.
Die Plattform berücksichtigt betriebliche Einschränkungen direkt in ihren Optimierungsalgorithmen. Bei der Berechnung der Nachbestellmengen wägt 7Learnings Stückpreise, Lieferzeiten und die prognostizierte Nachfrageelastizität gegen die Mindestbestellmengen der Lieferanten und Preisstaffeln ab. Dadurch wird sichergestellt, dass die vorgeschlagenen Bestellungen die Mindestbestellmengen der Lieferanten erfüllen und gleichzeitig das gebundene Kapital sowie die Lagerrisiken minimiert werden.
Die dynamische Prognose von 7Learnings misst kontinuierlich die Nachfrageschwankungen, die Prognoseabweichungen und die Unsicherheiten hinsichtlich der Lieferzeiten der Lieferanten. Anstatt statische, auf Faustregeln basierende Sicherheitspuffer anzuwenden, berechnet das System dynamisch den minimal erforderlichen Sicherheitsbestand pro SKU. Dies gewährleistet hohe Servicelevels und Zielerfüllungsquoten und verhindert gleichzeitig einen unnötigen Lageraufbau.
Da 7Learnings die prädiktive Preisgestaltung nativ mit der Nachfrageprognose kombiniert, spielen zukünftige Preisniveaus eine zentrale Rolle bei der Berechnung der Bestellmengen. Die Engine simuliert Preiselastizität und Nachfragekurven für Ihre geplanten zukünftigen Preise, Marketingmaßnahmen oder Aktionskalender und setzt gezielte Preisstrategien in präzise Einkaufsmengen um.
Überbestände entstehen in der Regel dann, wenn der Einkauf nicht an die aktuelle Absatzgeschwindigkeit und die zukünftige Preiselastizität angepasst wird. 7Learnings stimmt die Bestellmengen auf detaillierte Absatzprognosen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg ab. Durch die kontinuierliche Optimierung der Nachbestellempfehlungen auf der Grundlage aktueller Lagerbestände und Nachfragetrends verhindert das System, dass überschüssiges Kapital in langsam umschlagenden Beständen gebunden wird.
Lieferengpässe treten auf, wenn sich Lieferzeiten verschieben oder Nachfragespitzen die festgelegten Nachbestellschwellen überschreiten. 7Learnings prognostiziert kontinuierlich die Basisnachfrage, saisonale Trends und den durch Werbeaktionen bedingten Nachfrageschub. Durch die automatische Berücksichtigung von Lieferzeiten und Sicherheitsbeständen generiert die Plattform proaktive Bestellungen, bevor der Lagerbestand kritische Schwellenwerte erreicht.
7Learnings nutzt maschinelles Lernen, um die Basisumsätze von vorübergehenden Umsatzsteigerungen zu trennen, die durch Marketingkampagnen, Rabatte und saisonale Spitzen bedingt sind. Durch die Entkopplung dieser historischen Einflussfaktoren modelliert die Prognose-Engine die genauen werbebedingten Umsatzsteigerungen und saisonalen Kurven und verhindert so, dass künstliche Nachfragespitzen zu überhöhten Bestellungen führen.
Die Prognose-Engine bewertet die Leistung auf der Ebene einzelner Varianten (Größe, Farbe, Modell) über verschiedene Lebenszyklusphasen hinweg – von der Markteinführung über die Reifephase bis hin zum Ende der Lebensdauer. Durch die Modellierung von Größenverteilungen und variantenbezogenen Umschlagshäufigkeiten optimiert 7Learnings den genauen SKU-Mix pro Bestellung und verhindert so häufige Probleme wie den Mangel an Kerngrößen bei gleichzeitigem Überbestand an Randartikeln.
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Erfahren Sie von Felix Hoffmann, dem CEO von 7Learnings , wie Sie Ihre Gewinne aus Google Ads um 10–20 % steigern können .
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