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Bestandsprognosen: So berechnen Sie den nötigen Lagerbestand
Mit tragfähigen Bestandsprognosen nutzen Sie die Nachfrage nach Ihren Produkten optimal aus, ohne Ihre Barmittel in zu großen Lagerbeständen zu binden. Unser Leitfaden erleichtert Ihnen den Einstieg.
Durchschnittliche Lesedauer: 5 Minuten
Überblick
Mit Bestandsprognosen sorgen Sie dafür, dass Sie ausreichende Bestände auf Lager haben, um die Kundennachfrage zu bedienen und den Umsatz zu maximieren. Zugleich sind sie ein wichtiger Faktor für das Unternehmenswachstum.
Bestandsprognosen lassen sich nach mehreren Verfahren erstellen, die jeweils unterschiedliche Informationen heranziehen, um den zukünftigen Absatz zu prognostizieren. Es kann von Vorteil sein, mehrere Verfahren zu kombinieren.
Ziehen Sie für die Prognoseerstellung ein möglichst breites Spektrum an Datenpunkten heran, zum Beispiel historische Absatzdaten, Informationen zum Kundenverhalten und Feedback von Fokusgruppen.
Prognosen basieren immer auf gewissen Annahmen. Sie können Ihre Schätzungen anpassen, wenn sich diese Annahmen als falsch erweisen.
Bestandsprognosen sind ein wesentlicher Teil der Unternehmensführung. Denn dadurch sorgen Sie dafür, dass Ihr Lagerbestand ausreicht, um die kundenseitige Nachfrage zu erfüllen. Gute Bestandsprognosen setzen jedoch ein Gleichgewicht voraus, das nicht so leicht zu ermitteln ist. Wenn Sie den Bedarf überschätzen, führt dies möglicherweise zu hohen Rechnungen, für deren Begleichung Ihnen das Geld fehlt. Wenn Sie den Bedarf dagegen unterschätzen, sind möglicherweise irgendwann die Regale leer, sodass Ihnen viel Umsatz entgeht.
Dieser Leitfaden erleichtert Ihnen die Erstellung von Bestandsprognosen.
Schritt 1
Auswahl eines Bestandsprognoseverfahrens
Es gibt vier verbreitete Verfahren für Bestandsprognosen. Und zwar:
Quantitative Prognosen
Dieses Modell der Bestandsprognostizierung nutzt Ihre historischen Absatzdaten, um den zukünftigen Verkauf zu berechnen. Wenn Sie beispielsweise eine Prognose für den Zeitraum von Januar bis März 2023 erstellen, können Sie als Ausgangspunkt Ihre Absatzdaten von Januar bis März 2022 heranziehen. Je länger Sie ein Produkt führen, für das Sie eine Prognose erstellen, desto mehr Daten sind verfügbar und entsprechend höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Prognose zutrifft.1
Qualitative Prognosen
Dieses Verfahren berücksichtigt externe Faktoren stärker, die Ihren Absatz beeinflussen können, beispielsweise die allgemeine Wirtschaftslage (z. B. Lebenshaltungskostenkrise) und die wirtschaftliche Nachfrage. Auch Marktforschungsergebnisse und Informationen zu Kundenfokusgruppen werden dabei berücksichtigt.2 Diese Art von Prognose wird vielfach von spezialisierten Analyse- oder Prognoseanbietern erstellt.1
Trendprognosen
Für Trendprognosen beobachten Sie die Verkaufstrends für Ihre gesamte Produktpalette und das Marktumfeld, um sich ein Bild von den allgemeinen Veränderungen der Verbrauchernachfrage zu verschaffen. Dazu können Sie Trends in den sozialen Medien analysieren oder bestimmen, welche Arten von Unternehmen schnell wachsen.1
Grafische Prognosen
Dabei werden Daten als Diagramm aufbereitet, um Muster und Trends in den Verkaufszahlen erkennen zu können, die auf andere Weise möglicherweise unsichtbar bleiben.2 Mit diesem Verfahren können Informationen visualisiert werden, und es kann mit anderen Verfahren kombiniert werden, um aus Ihren Informationen aussagekräftige Prognosen zu gewinnen.3
Wie wählen Sie das passende Verfahren aus?
Welches Prognoseverfahren für Sie am besten geeignet ist, richtet sich nach Ihrem Unternehmen und Produkt. Da jedoch alle den Schwerpunkt etwas anders legen, kann es von Vorteil sein, mehrere Verfahren miteinander zu kombinieren, um ein möglichst ausgewogenes Bild zu dem nötigen Lagerbestand zu gewinnen.
Wenn Sie zum Beispiel ein neues Produkt einführen und keine historischen Absatzdaten für eine Prognose vorliegen, können Sie Daten zum Verkauf bei der Einführung vergleichbarer neuer Produkte heranziehen, die Ihr Unternehmen verkauft (quantitative Daten), aber auch Informationen von Kundenfokusgruppen (qualitative Daten).3
Möglicherweise können Sie auch die Software nutzen, mit der Sie Ihren Bestand verwalten. Viele Tools umfassen Prognosefunktionen auf Grundlage von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Prüfen Sie daher, ob Ihnen dieser Punkt weiterhilft.4
„Eine Kombination mehrerer Prognoseverfahren ergibt meist das ausgewogenste Bild.“
Schritt 2
Prognosezeitraum bestimmen
Ihr Prognosezeitraum ist der Zeitraum, für den Sie den nötigen Bestand berechnen. Je nach Ihren Bestellvorlaufzeiten und anderen anstehenden Ereignissen können das die nächsten zwölf Monate, drei Monate oder vier Wochen sein.2
Achten Sie unbedingt darauf, ob wichtige saisonale oder einmalige Ereignisse im Prognosezeitraum liegen, da sich diese auf den Absatz und damit auf Ihren Bestandsbedarf auswirken können. Eine Prognose für die drei Monate von Oktober bis Dezember, in die die Hochsaison für den Einzelhandel fällt, dürfte beispielsweise von einer Prognose für Januar bis März deutlich abweichen.1
Schritt 3
Daten sammeln
Wenn Sie alle relevanten Daten sammeln, die etwas über den zukünftigen Absatz aussagen können, haben Sie einen guten Ausgangspunkt für Prognosen.
Sie können zum Beispiel folgende Daten sammeln:2
- Historische Absatzdaten
- Erwartete Nachfrage und Saisonalität
- Verkaufstrends und -geschwindigkeit
- Kundenreaktion auf bestimmte Produkte
- Marktforschungsstudien
Eventuell müssen Sie auch Faktoren wie den Kundentyp und die durchschnittliche Kauffrequenz Ihrer Kund*innen bei Ihnen berücksichtigen. Wenn Sie beispielsweise eine Prognose für einen Haushaltsartikel erstellen, der immer wieder gekauft wird, beeinflusst das den Bestandsbedarf.5
Verkaufsgeschwindigkeit
Die Verkaufsgeschwindigkeit ist die Verkaufsrate eines Unternehmens für ein bestimmtes Produkt abzüglich aller Zeiten, die das Produkt nicht auf Lager war. Dieser Datenpunkt gilt als aussagekräftiger für Bestandsprognosen als der durchschnittliche Absatz, mit dem die zukünftigen Verkäufe möglicherweise unterschätzt werden, sodass ein Produkt dann häufiger ausverkauft sein kann.
Nehmen wir als Beispiel an, dass Ihr Unternehmen in 15 Tagen 15 Gartenstühle verkauft hat. Danach waren die Stühle 15 Tage lang nicht auf Lager. Die durchschnittliche Verkaufsrate für diesen 30-tägigen Zeitraum liegt bei 0,5 Stühlen pro Tag. Dieser Wert spiegelt jedoch nicht unbedingt die tatsächliche Nachfrage wider. Die Verkaufsgeschwindigkeit, die in diesem Fall ein Stuhl pro Tag beträgt, vermittelt genauer, wie stark das Produkt nachgefragt wird.3
Schritt 4
Die entsprechenden Teammitglieder einbinden
Sammeln Sie Informationen für Prognosen stets unternehmensweit. So liegen zum Beispiel möglicherweise Ihrem Vertriebsteam Informationen zur Kundenstimmung vor und Kundendienstteams Daten zu beliebten Produkten. Diese Informationen können als Orientierungspunkt für Ihre Prognosen dienen.
Es empfiehlt sich insbesondere, regelmäßigen Kontakt zu allen Personen zu pflegen, die für das Marketing zuständig sind. Marketingaktivitäten für bestimmte Produkte steigern wahrscheinlich die Nachfrage danach. Diese Pläne gilt es daher bei der Erstellung von Prognosen zu berücksichtigen.1
Schritt 5
Prognosen bei Bedarf anpassen
Für Bestandsprognosen lassen sich verschiedenste Faktoren heranziehen. Wie viele Ressourcen Ihnen zur Verfügung stehen, um Datenpunkte zu sammeln und statistische Modelle zu erstellen, die Ihnen ein Bild Ihres zukünftigen Bestandsbedarfs vermitteln, richtet sich nach der Größe Ihres Unternehmens.
Sie können Ihre Prognosen jedoch stets anpassen, wenn sich herausstellt, dass bestimmte Ihrer Annahmen nicht zutreffen.2 Mit diesem einfachen Tool können Sie Ihren Bestand effizient verwalten.
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1. Inventory Forecasting Guide | ShipBob, 2019
2. Inventory forecasting: types, best practices and benefits | Oracle NetSuite, Januar 2022
3. The ultimate guide to inventory forecasting | Inventory Planner by Sage, Juli 2022
4. Inventory forecasting explained: The 2022 Guide | Unleashed, 2021
5. How to forecast demand for your retail store | Shopify, 2021
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