Das Geschäft läuft gut, aber die Prognosen sind schlecht
Die statistische Nachfrageprognose ist eine gegen-intuitive Wissenschaft. Dieser Punkt wurde bereits mehrmals erwähnt, aber schauen wir uns eine weitere irreführende Situation an.
Wenn jeder einzelne Produktsegment meines Unternehmens schnell wächst, dann sollten zumindest einige Produkte ebenfalls einen aufwärtsgerichteten Verkaufstrend haben. Richtig? Andernfalls würden wir überhaupt nicht wachsen.
Diese Aussage scheint nur gesunder Menschenverstand zu sein; und doch ist sie falsch, sehr falsch. Wir leben in einer schnelllebigen Wirtschaft. Es ist die Ausnahme und nicht die Regel, dass ein identisches Produkt länger als 3 Jahre verkauft wird, insbesondere in den meisten Konsumgüterunternehmen. Als Ergebnis neigen Produktlebenszyklen dazu, das organische Wachstum von Einzelhändlern zu überschatten.
Diese Situation wird durch das folgende Schema veranschaulicht.
Dies ist eine Reihe von Produkten, die auf demselben Diagramm dargestellt sind. Jede Kurve ist einem bestimmten Produkt zugeordnet, und Produkte werden im Laufe der Zeit eingeführt. Jedes Produkt hat sein eigenes Lebenszyklusmuster. Die hier dargestellten Lebenszyklusmuster veranschaulichen einen typischen Neuheitseffekt: Der Verkauf steigt schnell an, nachdem das Produkt eingeführt wurde, und dann tritt das Produkt in seine Abwärtsphase ein, die endet, wenn das Produkt schließlich vom Markt genommen wird.
Doch wie wirkt sich ein aufwärtsgerichteter Trend - vom Einzelhändler selbst - auf dieses Bild aus? Schauen wir uns die folgende Abbildung noch einmal genauer an.
Die Verkäufe sind höher bei einem positiv trendenden Einzelhändler, aber dieses Wachstum reicht bei weitem nicht aus, um den Effekt des Produktlebenszyklus auszugleichen. Der Verkauf des Produkts nimmt immer noch ab - wenn auch in einem langsameren Tempo.
Diese Situation verdeutlicht, wie wir ein schnell wachsendes Einzelhandelsgeschäft haben können, bei dem nur die Verkäufe der Produkte einen negativen Trend aufweisen. Der Haupttrick besteht darin, dass ständig neue Produkte eingeführt werden.
Leider führt diese Situation zu viel Verwirrung. Tatsächlich ist es sehr verlockend, die Prognosen zu korrigieren, wenn die Verkaufsprognosen stark von den Gesamterwartungen abweichen.
Da die meisten Prognosetools schlecht geeignet sind, um mit zu stark schwankender oder zu intermittierender Nachfrage umzugehen, ist es verlockend, die Verkäufe pro Familie, pro Kategorie zu aggregieren, um eine aggregierte Prognose zu erstellen; und dann die Prognosen auf der SKU-Ebene mit Hilfe von Verhältnissen zu de-aggregieren. Dieser Ansatz wird als top-down Prognose bezeichnet und wird in vielen Branchen (unter anderem in der Textilindustrie) stark genutzt.
Top-down-Prognosen liefern Ergebnisse, die den intuitiven Erwartungen viel näher kommen: Ein Wachstum wird in den Verkaufsprognosen beobachtet und es entspricht dem Wachstum, das in den verschiedenen Geschäftssegmenten beobachtet wird.
Doch indem die Prognose auf der OBERSTEN Ebene erstellt wird, erfasst das Prognosemodell einen fiktiven Aufwärtstrend, der nur aufgrund des Beitrags regelmäßiger Produktneueinführungen entsteht. Wenn dieser fiktive Trend auf einer niedrigeren Ebene - wie SKUs oder Produkten - angewendet wird, überschätzen wir die Verkäufe für jedes einzelne Produkt erheblich.
Im schlimmsten Fall wird ein massiver Überbestand für Produkte erzeugt, genau zu dem Zeitpunkt, an dem sie vom Markt genommen werden.
Aus Sicht der Prognose sollte ein gutes Prognosesystem in der Lage sein, Lebenszykluseffekte zu erfassen. Das bedeutet, dass die Verkaufsprognosen erheblich von der Gesamtgeschäftsprognose abweichen können. Das Geschäft kann wachsen, während jedes einzelne Produkt abnimmt. In einer solchen Situation wird das Versuch, die Prognosen zu korrigieren, höchstwahrscheinlich zu einer Verschlechterung führen.
Anmerkung: Trotz des Datums dieses Beitrags (1. April 2011) handelt es sich hierbei nicht um einen Scherz.
