Nachfrageschätzung

Nachfrageschätzung ist der Prozess der Prognose zukünftiger Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen. Sie dient dazu, Unternehmen bei der Planung von Produktion, Beschaffung, Lagerhaltung, Vertrieb und Budgetierung realistische Annahmen über künftige Absatzvolumina zu geben.

Methoden umfassen qualitative Verfahren wie Expertenbefragungen, Delphi-Methoden und Szenarioanalyse sowie quantitative Ansätze wie Zeitreihenmodelle (ARIMA), Regressions- und Kausalanalysen, Marketing-Messtheorie, Bass-Diffusion und maschinelles Lernen. Oft werden hybride Modelle eingesetzt, die verschiedene Ansätze kombinieren.

Datenquellen sind historische Verkaufszahlen, Markt- und Kundenforschungen, Preis- und Werbedaten, wirtschaftliche Indikatoren, saisonale Muster sowie demografische und makroökonomische Trends. Der typische Ablauf umfasst Zieldefinition, Datensammlung, Modellwahl und Kalibrierung, Güteprüfung (Backtesting, Kreuzvalidierung) sowie die Kommunikation der Prognose und Planung von Szenarien.

Anwendungen finden sich in der Produktions- und Kapazitätsplanung, dem Bestandsmanagement, der Beschaffung, Preis- und Sortimentsentscheidungen und der Budgetplanung. Branchenrelevante Einsatzgebiete sind Einzelhandel, Fertigung, Dienstleistungen und öffentliche Sektoren, in denen Nachfrage- und Absatzschätzungen als Grundlage für operative Entscheidungen dienen.

Herausforderungen umfassen Unsicherheiten, Datenqualität, Annahmen der Modelle und mögliche exogene Schocks. Die Genauigkeit wird durch regelmäßige Aktualisierungen, Validierung und transparente Offenlegung der Annahmen erhöht. Typische Bewertungskennzahlen sind MAPE, MAE und RMSE.