Negative Folgen, wenn Unternehmen die Nachfrage nicht antizipieren

Das Hochrechnen von Verkaufszahlen und das Planen von Spitzen in der Kundennachfrage ist entscheidend, um ein erfolgreiches Geschäft aufrechtzuerhalten und die Kunden zufrieden zu stellen. Tatsächlich kann eine schlechte Planung weitreichende negative Folgen für den Betrieb, das Wachstum und den Ruf eines Unternehmens haben.

Hier sind einige Fallstudien zu Bestandsverwaltungsfehlern großer Marken sowie häufige Probleme bei der Bestandsverwaltung und Möglichkeiten, sie zu vermeiden.

Fehlgeschlagene Angebots- und Nachfrage-Fallstudien

Walmart

Mit über 11.000 Geschäften in 27 Ländern und durchschnittlich 32 Milliarden US-Dollar an Lagerbeständen ist die Lieferkette von Walmart verständlicherweise komplex. Aber während ihre Logistik dafür bekannt ist, äußerst präzise und technologisch fortschrittlich zu sein, haben sie sich 2013 auch den Ruf erarbeitet, ein ernstes Problem mit fehlenden Vorräten im Geschäft zu haben.

Ihr Mangel an Lagerbeständen in den Regalen wurde auf schlecht verwaltete Lagerbestände zurückgeführt – was bedeutete, dass Lagerbestände verfügbar waren, aber nicht genügend Personal zur Verfügung stand, um sie in die Regale zu bringen. In diesem Fall führten Kostensenkungsmaßnahmen für viele zu einem negativen Kundenerlebnis, was durch eine korrekte Bedarfsprognose hätte vermieden werden können.

Nike

Im Jahr 2001 installierte Nike eine Bedarfsplanungssoftware ohne angemessene Tests, was zu einem Überbestand an schlecht verkauften Schuhen und nicht genügend Lagerbeständen der beliebten Air Jordans führte. Laut einer Pressemitteilung des Unternehmens kostete dies Nike am Ende Verkäufe im Wert von 100 Millionen US-Dollar.

In diesem Fall hat Nike verloren, weil es versucht hat, ein neues System zu schnell zu implementieren. Obwohl Nachfrage- und Prognosetechnologie für die Vorhersage von Verkäufen und die Bestandsverwaltung unerlässlich ist, sollte jedes neue System strengen Tests unterzogen werden, bevor es eingeführt wird.

Erfolgreiche Angebots- und Nachfrage-Fallstudien

IKEA

Die Bestandsverwaltungsstrategie von IKEA stützt sich auf ein proprietäres Bestandssystem, das Logistikmanagern Point-of-Sale (POS)-Daten und Lagerverwaltungssystemdaten liefert, aus denen hervorgeht, wie viel Bestand durch Direktversand und von Distributionszentren in das Geschäft gelangt. Anhand dieser Informationen kann der Logistikmanager die Verkäufe für die folgenden Tage genau prognostizieren und Produkte bestellen, um die erwartete Nachfrage zu decken. Wenn die Verkaufsdaten nicht mit dem Projektumsatz für diesen Tag übereinstimmen, zählt der Manager die vorrätigen Produkte manuell.

Hier sehen wir ein hervorragendes Beispiel für Prognosetechnologie zur Unterstützung der Unternehmenslogistik, wobei ein manueller Prozess als Sicherheitsnetz fungiert, um vollständige Genauigkeit zu gewährleisten.

Zara

Zaras Just-in-Time-Produktionsansatz bedeutet, dass sie Kleidung innerhalb von zwei Wochen entwerfen, herstellen, vertreiben und verkaufen. Sie behalten einen großen Teil der Produktion im eigenen Haus, sodass sie in ihrem Produktionszyklus flexibler sein und mehr Kontrolle über die Lieferkette und den Herstellungsprozess haben als die Konkurrenz.

Wie verwalten sie also einen so effizienten Produktionszyklus? Verkaufs- und Kundenfeedbackdaten werden sofort nach Erhalt an die Zara-Designer zurückgesendet, damit Anpassungen schnell an die Kundennachfrage angepasst werden können. Sie verfügen außerdem jederzeit über zusätzliche Arbeitskapazitäten, damit sie die sich ändernde Nachfrage decken können – was den schlanken Bestandsverwaltungsansatz des Unternehmens unterstützt.

Apfel

Häufige Probleme bei Angebot und Nachfrage

Unterbesetzung

Wenn Sie Verkäufe nicht angemessen prognostiziert und Spitzenverkaufszeiten nicht berücksichtigt haben, besteht eine gute Chance, dass Sie im Geschäft, im Lager oder beim Online-Kundendienst unterbesetzt bleiben.

Zu wenig Personal vor Ort bedeutet ein schlechtes Kundenerlebnis und eine Unterbrechung des Erfüllungsprozesses. Daher ist es wichtig, Spitzenzeiten im Voraus auf der Grundlage früherer Verkaufsdaten vorherzusagen. Die Investition in eine Lösung wie Versand durch Amazon (Fulfillment by Amazon) kann auch den Druck verringern, den gesamten Fulfillment-Prozess intern verwalten zu müssen, und dazu beitragen, dass Ihre Kunden ihre Produkte pünktlich erhalten.

Falsche Budgetierung für Vorgänge

Es ist schwierig, Betriebsausgaben ohne angemessene Prognosen zu budgetieren. Wenn Sie einen unerwarteten Umsatzanstieg erleben, verfügen Sie wahrscheinlich nicht über die betrieblichen Einrichtungen, um die Nachfrage zu befriedigen. Durch die Verwendung von Verkaufsprognosedaten und einer intelligenten Bestandsverwaltungsstrategie verfügen Sie über das Personal, die Technologie und den Bestand, um mit einer steigenden Kundennachfrage fertig zu werden, sobald sie eintreten.

Verlust der Glaubwürdigkeit

Vor allem schlechte Verkaufsprognosen und Bestandsplanungen können sich erheblich negativ auf die Glaubwürdigkeit eines Unternehmens auswirken. Wenn Sie die Nachfrage nicht befriedigen können, bieten Sie ein unbefriedigendes Kundenerlebnis, was wiederum zu weiteren Umsatzeinbußen auf der ganzen Linie führt.

Mit genauen Verkaufsprognosen können Sie eine höhere OTIF-Lieferrate (on time in full) erreichen. Die Informationen aus Verkaufsprognosen helfen sicherzustellen, dass Sie Produkte herstellen oder bestellen, wenn sie benötigt werden, was letztendlich zu zufriedeneren Kunden und mehr Verkäufen führt.