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Stärken und Schwächen statistischer Prognosen

Statistische Prognosen sind keine Zauberei. Die grundlegende Annahme ist: die greifbarste Informationsquelle zur Vorhersage Ihrer kurzfristigen Unternehmensentwicklung sind die historischen Daten Ihres Unternehmens selbst.

Eine statistische Vorhersage ist nur eine von vielen Informationsquellen um eine zuverlässige Prognose zu erstellen. Es existieren eine Vielzahl an Informationen, die dazu beitragen könnten eine zuverlässige Vorhersage zu treffen: Umfragen, Zeitschriften, Berichte von Marktanalytikern, Expertenwissen etc. All diese Quellen sind wertvoll, aber wie verhalten sie sich hinsichtlich Automatisierung und Produktivität?

Wir behaupten nicht, dass statistische Prognosen bessere Ergebnisse erzielen als die Meinung von Fachleuten und hier reden wir über die Erstellung einer sehr begrenzten Anzahl von Prognosen, die einmal im Monat aktualisiert werden (z.B. die Vorhersage des Bruttosozialproduktes). Die Situation sieht jedoch anders aus, wenn hunderte, tausende oder mehr Prognosen regelmäßig erstellt werden sollen. Nur wenige Unternehmen können eine Armee an Fachleuten unterhalten, die Prognosen erstellen.

Sie ist genauer als manuelle Methoden oder Meinungen von Fachleuten ohne einen hohen Zeit-, oder Arbeitsaufwand. “ein Anstieg der Genauigkeit um 30%“ - das hören wir häufig von Neukunden. Dies beruht nicht darauf, dass unsere Kunden unfähig sind, sondern schlichtweg darauf, dass unsere Kunden nicht die Zeit haben Informationsquellen und Fertigkeiten zu entwickeln und diese dann auf hunderte oder tausenden von Einzelprodukten anzuwenden. Genauer gesagt: Die Einsicht oder das „Bauchgefühl“ des Planungsverwalters hinsichtlich eines bestimmten Produktes ist ggf. genauer als jede statistische Analyse - aber die statistische Prognose ist besser wenn es um die Gesamtheit des Produktportfolios geht.

Dieser Kompromiss zwischen Genauigkeit und Produktivität ist eine Stärke der statistischen Prognose. Sie liefert die Anzahl an Prognosen, die Ihr Unternehmen benötigt und dient gleichzeitig der Kostenkontrolle. Im Falle von Lokad minimiert sie die Aufmerksamkeit die den Prognosen geschenkt werden muss.

Lokad kann den gesunden Menschenverstand nicht ersetzen und wird am besten mit diesem kombiniert. Statistische Prognosen sind dumm; sie können nichts vorhersehen, was nicht bereits in Ihren Daten enthalten ist. Sollte das gesamte Inventar Ihres Mitbewebers aufgrund eines Großbrandes sich plötzlich in Asche verwandeln, dann werden Ihre Verkäufe höchstwahrscheinlich steigen, da die Kunden nach einem anderen Zulieferer suchen werden (zumindest bis Ihr Mitbewerber sich wieder erholt hat). Kein statistischer Ansatz (Lokad stellt hier keine Ausnahme dar) kann ein solch einmaliges Vorkommnis vorhersagen. Praktisch bedeutet dies auch, dass wenn sich wichtige Informationen für Ihr Unternehmen nicht in Ihren historischen Daten widerspiegeln, dann besteht nur noch die Alternative einer manuellen Korrektur der statistischen Prognosen.

In der Kürze liegt die Würze: Hier kann die statische Prognose am meisten scheinen. Natürlich lässt sich dieses Phänomen mathematisch betrachten, aber wir wollen hier einen nicht-technischen Blickwinkel einnehmen. Lassen Sie uns die Änderungen in einem Unternehmen in zwei grobe Kategorien einteilen: quantitativ und qualitativ. Quantitative Änderungen repräsentieren typische tägliche Fluktuationen in Ihrem Unternehmen (z.B. 5 Einheiten eines Produktes werden verkauft, am nächsten Tag werden 7 Einheiten verkauft). Qualitative Änderungen spiegeln die laufende Transformation der Natur ihres Unternehmens und seines Marktes wieder (z.B. hat die digitale Fotografie im letzten Jahrzehnt das Fotografieren mit Film ersetzt). Schaut man sich kurze Zeiträume, sagen wir einige Monate an, dann dominieren quantitative Änderungen über die qualitativen Änderungen. Schaut man sich dagegen lange Zeiträume an, z.B. eine Dekade, werden qualitative Änderungen erheblich wichtiger als quantitative Änderungen. Statistische Änderungen sind quasi blind gegenüber qualitativen Änderungen. Die Statistik betrachtet lediglich Zahlen und sieht entsprechend nur quantitative Änderungen. Sie gewinnt ihre Stärke aus der Tatsache, das Unternehmen kurzfristig durch quantitative Änderungen vorangetrieben wird. Je länger jedoch der zeitliche Horizont ist, desto wichtiger wird die qualitative Entwicklung und erhöht die statistische Ungenauigkeit, die diese Art von Änderung nicht einzufangen vermag, Schritt für Schritt.

Warum statistische Prognosen trotz konjunktureller Einbrüche, Unternehmenswachstum und externen Ereignissen funktionieren. Selbstverständlich beeinflusst die globale Makroökonomie (z.B. das Bruttosozialprodukt) Ihr Unternehmen. Trotzdem ist zur Verfeinerung Ihres Unternehmens der aktuelle makroökonomische Index nutzlos. Der zukünftige makroökonomische Index wird benötigt und dieser ist in der Regel erheblich schwerer vorherzusagen als der Umsatz eines typischen Unternehmens. In der Praxis können wir feststellen, dass wir durch landesweite Indikatoren wenig zur Umsatzprognose beitragen, da diese selbst sehr schwer vorherzusagen sind.

Zur Inventaroptimierung, nicht zur Strategie, geeignet. In der Praxis bedeutet dies, dass Prognosen gut für taktische Aspekte, wie die Inventaroptimierung, geeignet sind, aber weniger für strategische Aspekte, wie zur Positionierung auf einem neuen Markt.