Definition 

Eine Verkaufsprognose ist die Vorhersage darüber, wie viel von einem Produkt in einem bestimmten Zeitraum verkauft wird. Die Verkaufsprognose ist somit insbesondere für die Bestellplanung und optimale Bestellmenge wichtig.  

Es gibt verschiedene Wege, um Verkaufsprognosen zu ermitteln, z.B:

• Historische Datenanalyse: Für die Verkaufsprognose werden vergangene Verkaufsdaten analysiert und daraus Muster und Trends abgeleitet. Ein Beispiel: In den letzten Jahren sind die Verkaufszahlen um 3% gestiegen. So wird angenommen, dass die Verkaufsprognose für das kommende Jahr ähnlich steigen wird.
• Marktforschung: Studien und Kundenfeedback können bei der Ermittlung der Verkaufsprognose hilfreich sein, um das Verbraucherverhalten und Zukunftspotenzial zu verstehen. Ein Beispiel: Eine neue Produktkategorie wächst und das Interesse daran steigt, so kann dies zu einer höheren Verkaufsprognose für ähnliche Produkte führen.
• Wettbewerbsanalyse: Die Konkurrenz zu beobachten, kann wichtige Hinweise für zukünftige Verkaufsprognosen liefern. Ein Beispiel: Ein Wettbewerber bringt ein ähnliches Produkt auf den Markt, so kann das die Verkaufsprognose beeinflussen.
• Externe Faktoren berücksichtigen: Die Verkaufsprognose wird genauer, wenn z.B. die saisonalen Schwankungen von Produkten (wie Eiscreme) oder der Einfluss von ökonomischen Faktoren (wie die Inflation) berücksichtigt werden.

Verkaufsprognosen mit Künstlicher Intelligenz

Insbesondere der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht es, ganz exakte Verkaufsprognosen zu erstellen. Denn sehr große Datenmengen an historischen Verkaufszahlen können mit externen Faktoren wie saisonalen Schwankungen kombiniert werden. Dank einer genauen Verkaufsprognose wird weniger weggeworfen und Unternehmen können Lebensmittelverschwendung vermeiden. Gleichzeitig wird die Warenverfügbarkeit erhöht und Kosten gesenkt. 

Einsatzbereiche von Verkaufsprognosen 

Verkaufsprognosen spielen in Unternehmen eine wesentliche Rolle für verschiedene Bereiche. So helfen Verkaufsprognosen dabei:  

• die Lagerbestände zu optimieren und Engpässe bzw. Überbestände zu vermeiden  
• eine optimale Produktionskapazität sicherzustellen  
• Marketing- und Werbekampagnen besser auf die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen  
• die Personalplanung zu optimieren, da die Anzahl der benötigten Mitarbeiter und deren Einsatz besser geplant werden können