Nachfragemodelle

Nachfragemodelle sind statistische oder ökonomische Modelle, die die Nachfrage nach Gütern oder Dienstleistungen beschreiben, erklären und prognostizieren. Sie dienen Unternehmen und Organisationen zur Planung von Produktion, Lagerbestand, Beschaffung, Preisgestaltung und Marketingmaßnahmen.

Die gängigsten Typen sind Zeitreihen- oder Prognosemodelle (z. B. ARIMA, Exponentielle Glättung), die auf historischen Verkaufsdaten basieren, sowie kausale oder ökonometrische Modelle, die Nachfrage als Funktion von Preis, Einkommen, Preisen von Substituten/Komplementen, Werbeausgaben und anderen Einflussfaktoren bestimmen. Für neue Produkte kommen Diffusions- oder Adoption-Modelle zum Einsatz (z. B. Bass-Modell). Zusätzlich gibt es probabilistische Ansätze und maschinelles Lernen.

Datenbasis sind historische Umsätze, Preise, Promotions, Verfügbarkeit, saisonale Muster, Produktlebenszyklen und externe Variablen wie Konjunktur oder Wetter. Die Datenquellen reichen von ERP- und POS-Systemen über CRM- und Marktforschungsdaten. Modelle werden oft auf Produkt-, Kategorie- oder Regionsebene spezifiziert und berücksichtigen verschiedene Planungshorizonte.

Validierung erfolgt durch Schätzung der Parameter, Fehlermaße (MAPE, RMSE), Backtesting und Cross-Validation. Die Wahl des Modells hängt vom Planungshorizont, der Verfügbarkeit von Einflussgrößen und der Datenqualität ab. Typische Anwendungen umfassen taktische Forecasts, Bestands- und Kapazitätsplanung sowie Preis- und Promotionsentscheidungen. Unsicherheit wird durch Szenarioanalyse adressiert.

Bedeutung: Nachfragemodelle ermöglichen evidenzbasierte Entscheidungen, helfen bei Risikomanagement und Ressourcenallokation. Grenzen ergeben sich aus möglichen Strukturbrüchen, Modellmisspecifikation, Datenlatenz und unvorhersehbaren Ereignissen.