{"id":4677,"date":"2021-04-14T13:45:54","date_gmt":"2021-04-14T11:45:54","guid":{"rendered":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/blog\/nachfrageprognosen-eine-neue-anwendung-fuer-maschinelles-lernen-im-einzelhandel\/"},"modified":"2024-07-03T20:55:34","modified_gmt":"2024-07-03T18:55:34","slug":"nachfrageprognosen-eine-neue-anwendung-fuer-maschinelles-lernen-im-einzelhandel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/nachfrageprognosen-eine-neue-anwendung-fuer-maschinelles-lernen-im-einzelhandel\/","title":{"rendered":"Nachfrageprognosen: eine neue Anwendung f\u00fcr maschinelles Lernen im Einzelhandel"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"4677\" class=\"elementor elementor-4677 elementor-2895\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f5e7aab e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"2f5e7aab\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f4ddc6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9f4ddc6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einf\u00fchrung: Was ist Nachfrageprognose?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d458fe4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d458fe4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Der Online-Handel ist das Herzst\u00fcck der modernen Welt, vor allem im letzten Jahr, als wir dazu \u00fcbergehen mussten, online einzukaufen, und zwar als Notwendigkeit und nicht als Option. Das Online-Shopping hat dazu gef\u00fchrt, dass die Menschen selbst f\u00fcr die grundlegendsten Dinge auf das Internet zur\u00fcckgreifen, und zwar so sehr, dass sie jetzt ein Abonnement f\u00fcr diese Produkte bestellen k\u00f6nnen.<\/p><p>Je mehr Produkte, desto mehr Kundenverkehr. Je mehr Transaktionen insgesamt stattfinden, desto schwieriger wird es, alle damit verbundenen Daten zu verfolgen und zu nutzen. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs wird die F\u00e4higkeit, Daten zu analysieren, Trends vorherzusagen und Preise entsprechend festzulegen, zu einem wesentlichen Faktor, um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben.<\/p><p>Die Nachfrageprognose, ein Teil der pr\u00e4diktiven Analytik, zielt darauf ab, die Unternehmensf\u00fchrung zu verbessern und gleichzeitig kritische KPIs zu erf\u00fcllen, indem diese Daten genutzt werden, um die Kundennachfrage zu verstehen und vorherzusagen. Auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten, neuester statistischer Verfahren und Algorithmen ist es m\u00f6glich, mit Hilfe von Nachfrageprognosen den k\u00fcnftigen Absatz abzusch\u00e4tzen.<\/p><p>So k\u00f6nnen die Unternehmen das k\u00fcnftige Leistungsniveau genau definieren und ihre Preise entsprechend anpassen, um ihre Ziele in \u00dcbereinstimmung mit Gewinn und Umsatz zu erreichen.<\/p><p>Es gibt zwei Haupttypen traditioneller Nachfrageprognosen, die jeweils unterschiedliche Ressourcen und Datens\u00e4tze verwenden:<\/p><h5>Quantitative Prognosemethoden<\/h5><p>Bei dieser Methode werden die vorhandenen Daten eines Unternehmens ausgewertet, z. B. Finanzberichte, Umsatz- und Ertragszahlen sowie Website-Analysen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen diese Daten zur statistischen Modellierung und Trendanalyse genutzt werden, um k\u00fcnftige Aktivit\u00e4ten vorherzusagen.<\/p><p>Im Rahmen der quantitativen Prognosen werden unter anderem folgende Methoden verwendet:<\/p><ul><li aria-level=\"1\"><b>Trendprojektion:<\/b> Verwendung von Umsatzdaten aus der Vergangenheit zur Prognose k\u00fcnftiger Ums\u00e4tze. Als einfachste und unkomplizierteste Methode der Nachfrageprognose ist sie am effektivsten f\u00fcr Unternehmen mit einer aussagekr\u00e4ftigen Absatzdatenhistorie.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>\u00d6konometrisch:<\/b> Kombination von Verkaufsdaten mit Informationen \u00fcber externe Kr\u00e4fte, die die Nachfrage beeinflussen, und Erstellung einer mathematischen Formel zur Vorhersage von Ver\u00e4nderungen. Bei dieser Methode werden die Beziehungen zwischen den Wirtschaftsfaktoren ber\u00fccksichtigt.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>Regression:<\/b> Ein statistisches Verfahren zur Quantifizierung der Beziehung zwischen Variablen. Bei der einfachen Regressionsanalyse wird eine abh\u00e4ngige Variable (z. B. der Umsatz) anhand einer unabh\u00e4ngigen Variable prognostiziert, indem ihre Regressionskoeffizienten vorhergesagt werden.Eine abh\u00e4ngige Variable (z. B. der Umsatz) wird auf der Grundlage einer unabh\u00e4ngigen Variable prognostiziert. Die Werte der unabh\u00e4ngigen Variablen sind in der Regel diejenigen, von denen angenommen wird, dass sie miteinander korrelieren und daher die Werte der abh\u00e4ngigen Variablen bestimmen k\u00f6nnen. Die Kenntnis der quantifizierten Beziehung zwischen den Variablen erm\u00f6glicht es Datenwissenschaftlern, Prognosesch\u00e4tzungen zu erstellen.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>Exponentielle Gl\u00e4ttung: <\/b>Eine Zeitreihenvorhersagemethode f\u00fcr univariate Daten. Bei dieser Methode werden exponentiell abnehmende Gewichte f\u00fcr die j\u00fcngsten bis \u00e4ltesten Beobachtungen vergeben. Mit anderen Worten: Je \u00e4lter die Daten sind, desto weniger Priorit\u00e4t (\u201eGewicht\u201c) erhalten sie; neuere Daten werden als relevanter angesehen und erhalten mehr Gewicht. Gl\u00e4ttungsparameter (Gl\u00e4ttungskonstanten) \u2013 in der Regel mit \u03b1 bezeichnet \u2013 bestimmen die Gewichtung der Beobachtungen. Diese Methode wird in der Regel f\u00fcr kurzfristige Prognosen verwendet, da sie auf lange Sicht recht unzuverl\u00e4ssig sein kann.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>Einfache (einfache) exponentielle Gl\u00e4ttung: <\/b>Eine weitere Methode der Zeitreihenprognose, die jedoch univariate Daten ohne Trend oder Saisonalit\u00e4t erfasst. Sie erfordert einen einzigen Parameter, Alpha (a), der auch als Gl\u00e4ttungsfaktor oder Gl\u00e4ttungskoeffizient bezeichnet wird. Dieser Parameter steuert die Rate, mit der der Einfluss der Beobachtungen aus fr\u00fcheren Zeitschritten exponentiell abnimmt. Alpha wird h\u00e4ufig auf einen Wert zwischen 0 und 1 gesetzt. Gro\u00dfe Werte bedeuten, dass das Modell haupts\u00e4chlich die j\u00fcngsten Beobachtungen aus der Vergangenheit ber\u00fccksichtigt, w\u00e4hrend kleinere Werte bedeuten, dass mehr aus der Vergangenheit in die Vorhersage einflie\u00dft.<\/li><\/ul><p>Die Grundformel f\u00fcr die einfache exponentielle Gl\u00e4ttung lautet:<br \/>St = \u03b1yt-1 + (1 \u2013 \u03b1) St-1<br \/>Wo:<br \/>\u03b1 = die Gl\u00e4ttungskonstante, ein Wert zwischen 0 und 1.<br \/>Wenn \u03b1 nahe bei Null liegt, erfolgt die Gl\u00e4ttung langsamer. Demnach ist der beste Wert f\u00fcr \u03b1 derjenige, der den kleinsten mittleren quadratischen Fehler (MSE) ergibt.<br \/>t = Zeitspanne.<\/p><ul><li><b>Doppelte exponentielle Gl\u00e4ttung<\/b>: eine Erweiterung der exponentiellen Gl\u00e4ttung, die ausdr\u00fccklich Trends in univariaten Zeitreihen unterst\u00fctzt. Neben dem Parameter Alpha zur Steuerung des Gl\u00e4ttungsfaktors f\u00fcr das Niveau wird ein zus\u00e4tzlicher Gl\u00e4ttungsfaktor zur Steuerung des Abklingens des Einflusses der Trend\u00e4nderung, genannt Beta (b), hinzugef\u00fcgt. Die Methode unterst\u00fctzt Trends, die sich auf unterschiedliche Weise ver\u00e4ndern: additiv und multiplikativ, je nachdem, ob der Trend linear oder exponentiell ist.<\/li><\/ul><p>Diese Methode gilt als zuverl\u00e4ssiger f\u00fcr die Analyse von Daten, die einen Trend erkennen lassen. Au\u00dferdem handelt es sich um eine kompliziertere Methode, bei der das Verfahren um eine zweite Gleichung erweitert wird:<br \/>bt = \u03b3(St \u2013 St-1) + (1 \u2013 \u03b3)bt-1<br \/>Dabei ist \u03b3 eine Konstante, die in Bezug auf \u03b1 gew\u00e4hlt wird.<\/p><h5>Qualitative Prognosemethoden<\/h5><p>Bei der zweiten Gruppe von Methoden geht es um die Betrachtung des allgemeinen Wirtschaftsklimas. Dabei werden aufkommende Technologien und Innovationen ber\u00fccksichtigt, die sich auf eine Reihe von Bereichen auswirken k\u00f6nnen, wie z. B. k\u00fcnftige Verk\u00e4ufe, Produktlebenszyklus, Preis- und Verf\u00fcgbarkeits\u00e4nderungen, Produkt-Upgrades und mehr. Um die Nachfrage vorherzusagen, werden diese Informationen ganzheitlich betrachtet.<\/p><p>Zu den Methoden, die unter diesen Begriff fallen, geh\u00f6ren:<\/p><ul><li><b>Delphi-Methode: <\/b>Bei dieser Methode werden externe Experten und ein erfahrener Moderator hinzugezogen. Zur Durchf\u00fchrung dieser Methode wird ein Fragebogen an eine Gruppe von Experten f\u00fcr Nachfrageprognosen verschickt. Daraufhin wird eine Zusammenfassung der Antworten erstellt und an das Gremium weitergeleitet. Dies wird in mehreren aufeinanderfolgenden Runden wiederholt und f\u00fchrt dazu, dass die Unternehmen auf Expertenwissen und -perspektiven zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen<\/li><li aria-level=\"2\"><b>Salesforce Composite: <\/b>Mithilfe des Feedbacks einer Vertriebsgruppe k\u00f6nnen Unternehmen die Kundennachfrage prognostizieren, indem sie ihr Wissen und ihre Erfahrung dar\u00fcber nutzen, was Kunden w\u00fcnschen und was die Konkurrenz tut.<\/li><li aria-level=\"2\"><b>Marktforschung: <\/b>Eine Methode, die auf den durch Kundenbefragungen gesammelten Daten basiert. Diese Methode ist zwar zeitaufw\u00e4ndiger und m\u00fchsamer, liefert aber wertvolle Erkenntnisse, die sich aus internen Vertriebsdaten nicht gewinnen lassen.<\/li><\/ul><p>Es ist erw\u00e4hnenswert, dass es w\u00e4hrend der Coronavirus-Pandemie zu erheblichen Unterbrechungen der Lieferkette kam. Dies kann als praktisches Beispiel f\u00fcr die Notwendigkeit und Bedeutung von Nachfrageprognosen angesehen werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3091902 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3091902\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Nachfrageprognosen in der realen Welt\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b6d99ef elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b6d99ef\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Unabh\u00e4ngig von der Art des Unternehmens kann die Nachfrageprognose ein unglaublich wertvolles Instrument sein. Indem Sie genaue Vorhersagen treffen, nutzen Sie die gewonnenen Daten, um die Preisgestaltung, den Umsatz, die Ausgaben, die Risikobewertung und die Bestandsplanung zu beeinflussen.<\/p><p>W\u00e4hrend der Pandemie haben wir gesehen, dass insbesondere der Einzelhandel und der elektronische Handel genaue Prognosen ben\u00f6tigen, um schnellere und intelligentere Entscheidungen treffen zu k\u00f6nnen, die auf datengest\u00fctzten Vorhersagen beruhen. Dabei k\u00f6nnen die Unternehmen die Vorteile f\u00fcr eine Vielzahl von Bereichen wie Lieferketten, Marketing und Finanzfunktionen, um nur einige zu nennen, erkennen.<\/p><h5>Weitere Vorteile der Nachfrageprognose f\u00fcr Unternehmen<\/h5><p>Aber wo sonst k\u00f6nnte Ihr Unternehmen die Vorteile der Nachfrageprognose sehen, die unter anderem Folgendes umfassen:<\/p><ul><li><b>Verstehen externer Einfl\u00fcsse: <\/b>Durch die Einbeziehung von Daten \u00fcber Branchentrends, den Zustand der Wirtschaft und Marktprognosen erleichtert dieses Modell den Unternehmen die Anpassung und das schnelle Wachstum. Vergessen Sie aber nicht, einige der externen Faktoren zu ber\u00fccksichtigen, die Sie in unserem Leitfaden <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/the-ultimative-guide-dynamic-pricing-eng\/\">hier<\/a> nachlesen k\u00f6nnen.<\/li><li><b>Erkennen von saisonalen Trends: <\/b>Nutzung historischer Verkaufsdaten zur Erkennung saisonaler Schwankungen. W\u00e4hrend einige davon offensichtlich sind, wie z. B. nationale Feiertage, kann dies den Unternehmen auch helfen, ruhigere Zeiten zu ermitteln und bessere Preisstrategien im Voraus zu planen.<\/li><li><b>H\u00f6here Rentabilit\u00e4t und geringere Kosten: <\/b>Dank der verbesserten Genauigkeit k\u00f6nnen Unternehmen ihr Endergebnis durch Umsatzsteigerung, Kostensenkung und Produktivit\u00e4tsverbesserung verbessern, indem sie verpasste Verkaufschancen durch Auslagerungen oder Abschl\u00e4ge bei \u00fcberh\u00f6hten Lagerbest\u00e4nden reduzieren.<\/li><li><b>Widerstandsf\u00e4higere Lieferketten: <\/b>Je mehr Wissen Sie haben, desto besser k\u00f6nnen Sie f\u00fcr die Kundennachfrage planen. Durch die Vorhersage des k\u00fcnftigen Bedarfs an Lagerbest\u00e4nden kann das R\u00e4tselraten aus den Entscheidungen herausgenommen werden.<\/li><li><b>Ein besseres Kundenerlebnis: <\/b>Ein besserer Service bedeutet zufriedenere Kunden, die mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit wiederkommen, anstatt zu einem Ihrer Wettbewerber zu gehen.<\/li><li><b>Marketing-Effektivit\u00e4t: <\/b>Wenn Sie ein klares Bild haben, k\u00f6nnen Sie Ihr Marketing und Ihre Werbung anpassen, um den Umsatz auf der Grundlage von Daten zu steigern. Und vergessen Sie nicht, dass ausgekl\u00fcgelte Prognosemodelle f\u00fcr maschinelles Lernen auch Marketingdaten ber\u00fccksichtigen k\u00f6nnen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91bbeee elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"91bbeee\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"394\" src=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f1-1024x504.webp\" class=\" attachment-large size-large wp-image-8607\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f1-1024x504.webp 1024w, https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f1-300x148.webp 300w, https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f1-768x378.webp 768w, https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f1.webp 1094w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d23de0e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d23de0e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure><figcaption>7Learnings Software prognostiziert Gewinn und Umsatz f\u00fcr jeden relevanten Preispunkt<\/figcaption><\/figure><p>Auch im Einzelhandel kommt es aufgrund von Nachfrageprognosen zu St\u00f6rungen bei der Preisgestaltung. Anstelle eines traditionellen Ansatzes, bei dem Preisregeln angewandt werden, um zu sehen, wie sie sich auf die Preisgestaltung und den Umsatz auswirken, ver\u00e4ndert das maschinelle Lernen das Spiel.<\/p><p>Durch den Einsatz hochpr\u00e4ziser Nachfrageprognosen, die eine differenzierte, intelligente Preisgestaltung erm\u00f6glichen, k\u00f6nnen Sie mit h\u00f6heren Ums\u00e4tzen und Gewinnen rechnen, was Machine Learning zu einer attraktiven Option macht. Mehr \u00fcber dynamische Preisgestaltung erfahren Sie in unserem leicht verst\u00e4ndlichen <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/the-ultimative-guide-dynamic-pricing-eng\/\">Leitfaden<\/a>.<\/p><p>Aufgrund der offensichtlichen Vorteile betrachten wir bei 7Learnings die Nachfrageprognose als integralen Bestandteil unseres Ansatzes zur Preisoptimierung im Einzelhandel. Unsere fortschrittlichen Preisgestaltungsl\u00f6sungen verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, um optimale Preise zu ermitteln und unseren Kunden gleichzeitig genaue Prognosen zu liefern, die, wie oben gezeigt, angewendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47a3dfc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"47a3dfc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Statistische Modellierungsmethoden der Nachfrageprognose vs. Methoden des maschinellen Lernens\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b84cd5c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b84cd5c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Obwohl es \u00dcberschneidungen zwischen maschinellem Lernen und statistischer Modellierung gibt, haben beide ihren eigenen Platz in \u00e4hnlichen Anwendungsf\u00e4llen. Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr.<\/p><h5>Was ist die traditionelle statistische Modellierung?<\/h5><p>Die statistische Modellierung ist eine mathematische Disziplin, bei der es darum geht, die Beziehung zwischen Variablen zu ermitteln, um ein Ergebnis vorherzusagen \u2013 diese Methode der Modellierung erm\u00f6glicht es uns, die Welt um uns herum mathematisch zu erfassen.<\/p><p>Mit Hilfe der statistischen Modellierung ist es m\u00f6glich, Beziehungen zwischen anderen Variablen zu erkl\u00e4ren. Aus diesem Grund verwenden Data Scientists Hypothesentests, Konfidenzintervalle und andere Techniken, um Schnittstellen zu schaffen und Hypothesen aus Datens\u00e4tzen zu validieren.<\/p><p>Die f\u00fcr die statistische Modellierung verwendeten Daten m\u00fcssen nicht unbedingt gro\u00df sein. Sie kann sogar mit einem relativ kleinen Datensatz durchgef\u00fchrt werden, um zu versuchen, die zugrunde liegende Natur der Daten zu verstehen.<\/p><p>Statistische Modelle beruhen auf verschiedenen Annahmen. Ein lineares Regressionsmodell zum Beispiel geht von der Annahme aus, dass es so ist:<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Eine lineare Beziehung zwischen abh\u00e4ngigen und unabh\u00e4ngigen Variablen<\/li><li aria-level=\"1\">Ein mittlerer Fehler bei Null f\u00fcr jeden abh\u00e4ngigen Wert<\/li><li aria-level=\"1\">dass der Fehler f\u00fcr den Wert der abh\u00e4ngigen Variable normalverteilt ist<\/li><li aria-level=\"1\">Homoskedastizit\u00e4t<\/li><li aria-level=\"1\">Unabh\u00e4ngigkeit der Beobachtungen<\/li><li aria-level=\"1\">Andere Arten von Modellen, wie logistische Regressionen und nichtlineare Modelle, haben ebenfalls ihre eigenen Annahmen oder m\u00fcssen eine kontinuierliche Trennungsgrenze einhalten<\/li><\/ul><p>Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen statistische Modelle nur eine Ann\u00e4herung an die Realit\u00e4t darstellen \u2013 bei 7Learnings \u00fcberwachen wir laufend die Auswirkungen der Modelle auf gesch\u00e4ftliche KPIs wie Umsatz und Gewinn.<\/p><h5>Was ist maschinelles Lernen?<\/h5><p>Maschinelles Lernen ist eine auf KI basierende Informatikdisziplin, die Systeme entwickelt, die aus Daten lernen k\u00f6nnen, ohne explizit programmiert zu werden. Obwohl es sich hierbei um ein relativ neues Feld handelt, w\u00e4chst es schnell, was es Datenwissenschaftlern erm\u00f6glicht, Modelle zu trainieren, die im Laufe der Zeit aus Daten lernen.<\/p><p>Aufgrund der zunehmenden Datenmenge, die wir produzieren, sind der Bedarf und das Potenzial f\u00fcr maschinelles Lernen gestiegen. Die Tatsache, dass maschinelles Lernen Billionen von Beobachtungen verwalten und daraus lernen kann, macht die Daten besser handhabbar und spart gleichzeitig Zeit.<\/p><h5>Welche Modelle sollten bei der Nachfrageprognose verwendet werden?<\/h5><p>Bei der Verwaltung von Anwendungsf\u00e4llen mit gro\u00dfen Mengen von Attributen und Beobachtungen sind maschinelles Lernen und seine nichtlinearen Modelle am besten geeignet. Bei der Arbeit mit einem kleineren Datensatz mit weniger Attributen funktionieren traditionelle lineare Modelle jedoch gut.<\/p><p>Auch wenn die herk\u00f6mmliche Modellierung ihren Platz hat, sollten Unternehmen, die wettbewerbsf\u00e4hig und agil bleiben wollen, aufgrund des Umfangs der stattfindenden Transaktionen und der Vielzahl der erzeugten Datenpunkte maschinelles Lernen in Betracht ziehen. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens k\u00f6nnen Sie auf die explizite Programmierung verzichten. Auf diese Weise wird Zeit gespart, da die Datenwissenschaftler nicht damit besch\u00e4ftigt sind, die Logik der Auswirkungen einer Variable auf den Umsatz manuell auszuarbeiten.<\/p><p>Die herk\u00f6mmliche Modellierung nimmt nicht nur mehr Zeit in Anspruch, sondern kann auch nur eine begrenzte Anzahl von Datenpunkten ber\u00fccksichtigen \u2013 was bedeutet, dass bei der Prognose entscheidende Informationen fehlen k\u00f6nnten, ohne dass einflussreiche externe Faktoren ber\u00fccksichtigt werden.<\/p><p>Zu den wichtigen externen Daten, die ber\u00fccksichtigt werden sollten, geh\u00f6ren Daten von Mitbewerbern, Wochentage, Feiertage, regionale Trends, saisonale Daten und mehr. All dies kann sich nat\u00fcrlich erheblich auf den Umsatz und die Einnahmen auswirken.<\/p><p>Nicht zu vergessen sind die riesigen Datens\u00e4tze, die aus internen Faktoren wie den folgenden generiert werden:<\/p><ul><li>Gr\u00f6\u00dfe des Sortiments<\/li><li aria-level=\"1\">Kosten der Logistik<\/li><li aria-level=\"1\">Werbeaktionen und Gutscheine<\/li><li aria-level=\"1\">Erwartungen der Kunden<\/li><li aria-level=\"1\">Wirtschaft bestellen<\/li><\/ul><p>Aufgrund des statischen Charakters der traditionellen Modellierung und der Tatsache, dass alle Daten explizit programmiert werden, gibt es eine Grenze, und sie kann anf\u00e4llig f\u00fcr menschliche Fehler sein.<\/p><p>Andererseits lernen die Algorithmen des maschinellen Lernens im Laufe der Zeit kontinuierlich dazu, d. h. sie k\u00f6nnen Effekte und Beziehungen erfassen, die ein Mensch nicht erfassen k\u00f6nnte. Aufgrund der enormen Datenmenge \u00fcbersteigt die Komplexit\u00e4t der Daten die menschlichen F\u00e4higkeiten, so dass die einzige praktikable L\u00f6sung maschinelle Lernalgorithmen sind.<\/p><p>M\u00f6chten Sie mehr \u00fcber maschinelles Lernen und KI im Einzelhandel erfahren? <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/ai-and-machine-learning-in-retail\/\">Klicken Sie hier<\/a>, um unseren umfassenden Leitfaden zu lesen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e013821 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e013821\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorteile von Nachfrageprognosen mit maschinellem Lernen f\u00fcr den Einzelhandel\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db85c82 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"db85c82\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Laut <a href=\"https:\/\/blogs.gartner.com\/robert-hetu\/23-artificial-intelligence-use-cases-for-retail\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gartner<\/a> ist die Bedarfsprognose ein wichtiger Bestandteil der Zukunft. Die Anziehungskraft liegt in der Tatsache, dass der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz-gest\u00fctzter Nachfrageprognose im Einzelhandel die Verkaufsleistung, den Lagerbestand, die Personaleinsatzplanung und die Lieferkettendienstleistungen drastisch verbessert. Die Nachfrageprognose ist eine der Anwendungen von KI im Einzelhandel, die eine niedrige Umsetzungsschwelle hat und im Gegenzug einen hohen Gesch\u00e4ftswert bietet. Es ist ein f\u00fchrender Ansatz auf der Agenda der Entscheidungstr\u00e4ger im Einzelhandel.<\/p><p>Es ist keine \u00dcberraschung, dass Nachfrage\u00e4nderungen und -prognosen ein \u00e4u\u00dferst komplexes Thema sind. Eine Vielzahl von Faktoren, die alle ihren eigenen Einfluss haben, lassen sich nur schwer mit \u201eharten\u201c Regeln oder statischen Entscheidungen, wie etwa statistischen Modellen, erfassen.<\/p><p>Andererseits k\u00f6nnen Modelle des maschinellen Lernens gleichzeitig eine gro\u00dfe Menge an Informationen und verschiedene Faktoren verarbeiten, wobei der Grad der Bedeutung jedes Faktors t\u00e4glich neu festgelegt wird. Laut <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/business-functions\/strategy-and-corporate-finance\/our-insights\/predictive-sales-forecasting-is-your-finance-function-up-to-code\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">McKinsey<\/a> ist es m\u00f6glich, durch den Einsatz von maschinellem Lernen Prognosefehler um bis zu 50 % zu reduzieren.<\/p><p>Eine Kombination aus der Eingabe von Fahrerdaten aus internen und externen Quellen und leistungsstarken Algorithmen bedeutet, dass das maschinelle Lernen aus solchen Daten lernen und die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit weiter beschleunigen und die Vorhersagegenauigkeit verbessern kann.<\/p><p>Im Vergleich zu diesen auf statistischen Modellen basierenden Prognosemethoden ist das maschinelle Lernen:<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Erh\u00f6ht die Geschwindigkeit der Verarbeitung<\/li><li aria-level=\"1\">Genauere Vorhersage<\/li><li aria-level=\"1\">Verwendet aktuelle Daten zur automatischen Aktualisierung der Prognosen<\/li><li aria-level=\"1\">Analysiert gr\u00f6\u00dfere Datenmengen<\/li><li aria-level=\"1\">Findet versteckte Muster in Daten<\/li><li aria-level=\"1\">Bessere Anpassungsf\u00e4higkeit an Ver\u00e4nderungen<\/li><li aria-level=\"1\">St\u00e4rkere und genauere regelm\u00e4\u00dfige Prognosen<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fadaa98 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fadaa98\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">7Learnings\u2018 Ansatz f\u00fcr Nachfrageprognosen und maschinelles Lernen bei der Preisgestaltung\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4530ba7 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4530ba7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"370\" src=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f2.webp\" class=\" attachment-large size-large wp-image-8609\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f2.webp 512w, https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/f2-300x217.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7e915d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d7e915d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure><figcaption>Ein Beispiel f\u00fcr eine Sieben-Tage-Vorhersage<\/figcaption><\/figure><p>Bei der Nachfrageprognose f\u00fcr den Einzelhandel gibt es viele komplexe Aspekte zu ber\u00fccksichtigen, die ein umfangreiches Wissen erfordern. Es gilt, die besonderen Anforderungen des Einzelhandels zu verstehen und die unz\u00e4hligen Faktoren zu ber\u00fccksichtigen, die das Kaufverhalten der Verbraucher beeinflussen. Um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, den \u00dcberblick \u00fcber die Marktbedingungen zu behalten und informiert zu sein, sind auf maschinellem Lernen basierende Prognosen der n\u00e4chste Schritt f\u00fcr Unternehmen.<\/p><p>Durch den Einsatz modernster, auf maschinellem Lernen basierender Methoden zur Erstellung hochpr\u00e4ziser, effektiver Nachfrageprognosen bietet 7Learnings Einzelh\u00e4ndlern eine einfache, aber intelligente M\u00f6glichkeit zur Preisoptimierung.<\/p><p>Bei 7Learnings prognostizieren wir nicht nur die Nachfrage, sondern auch wichtige KPIs wie R\u00fccklaufquoten, Outbound- und Inbound-Kosten, um eine m\u00f6glichst genaue Vorhersage f\u00fcr zuk\u00fcnftige Gewinne zu erhalten. Dies stellt eine besondere Herausforderung dar, da die Schwierigkeit darin besteht, sowohl die Nachfrage im gesamten Gesch\u00e4ft als auch auf Produktebene genau vorherzusagen.<\/p><p>Wir wissen, dass kein Unternehmen und keine Daten gleich sind. Deshalb verfolgen wir einen ma\u00dfgeschneiderten Ansatz f\u00fcr jeden unserer Kunden. Schlie\u00dflich m\u00fcssen die Daten sorgf\u00e4ltig verwaltet werden, von der anf\u00e4nglichen Datenbereinigung bis hin zur Modellschulung.<\/p><p>Bei jedem dieser Schritte setzen die Datenwissenschaftler von 7Learnings verschiedene statistische und maschinelle Lernmethoden ein, um eine zuverl\u00e4ssige und ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sung f\u00fcr jeden einzelnen Kunden zu finden.<\/p><p>Unsere Nachfrageprognosen bilden die Grundlage f\u00fcr die Preisoptimierung, die auf der Grundlage einer individuellen Preisstrategie und vorgegebener KPIs konfiguriert werden kann. So k\u00f6nnen Unternehmen ihre Umsatzziele schneller erreichen, ihre Marktposition ausbauen und ihre Unternehmensmarke st\u00e4rken.<\/p><div class=\"elementor elementor-7709 elementor-6846 elementor-6846 elementor-location-footer\" data-elementor-type=\"footer\" data-elementor-id=\"7709\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\"><footer class=\"elementor-element elementor-element-7932dc4 e-flex e-con-boxed e-con e-parent e-lazyloaded\" data-id=\"7932dc4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\"><div class=\"e-con-inner\"><div class=\"elementor-element elementor-element-4fc78a4 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4fc78a4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\"><div class=\"elementor-element elementor-element-1ca3a05 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"1ca3a05\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\"><div class=\"elementor-element elementor-element-d048fb0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d048fb0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\"><div class=\"elementor-widget-container\">\u00a0<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/footer><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Nachfrageprognose, ein Teil der pr\u00e4diktiven Analytik, zielt darauf ab, die Unternehmensf\u00fchrung zu verbessern und gleichzeitig kritische KPIs zu erf\u00fcllen, indem diese Daten genutzt werden, um die Kundennachfrage zu verstehen und vorherzusagen. Auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten, neuester statistischer Verfahren und Algorithmen ist es m\u00f6glich, mit Hilfe von Nachfrageprognosen den k\u00fcnftigen Absatz abzusch\u00e4tzen.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4320,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"","_seopress_social_fb_desc":"","_seopress_social_fb_img":"","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"","_seopress_social_twitter_desc":"","_seopress_social_twitter_img":"","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":0,"_seopress_analysis_target_kw":"","_seopress_news_disabled":"","_seopress_video_disabled":"","_seopress_video":[],"_seopress_pro_schemas_manual":[],"_seopress_pro_rich_snippets_disable_all":"","_seopress_pro_rich_snippets_disable":[],"_seopress_pro_schemas":[],"footnotes":""},"categories":[31],"tags":[],"class_list":["post-4677","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-machine-learning"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4677","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4677"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4677\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4320"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4677"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4677"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4677"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}