Was ist falsch an Promotion-Prognosen?

Joannes Vermorel

Es ist eine Weile her, seit wir einige technische Inhalte zu unseren Prognosemethoden veröffentlicht haben. Lassen Sie uns weiter über den Fall der Promotion-Prognosen sprechen.

Promotion Prognosen sind aus zwei Gründen besonders interessant:

• Promotionen machen für viele Unternehmen einen wesentlichen Teil des Geschäfts aus.
• Prognosen erweisen sich oft als völlig falsch, wenn ad-hoc Methoden verwendet werden.

Um die Fallstricke hinter Promotion-Prognosen zu verdeutlichen, werfen wir einen Blick auf folgendes Schema. Die beiden schwarzen Kurven stehen für fiktive Produktverkäufe - die die typische Konsumentenreaktion auf eine Promotion veranschaulichen.

Haftungsausschluss: Diese Verhaltensweisen wurden in Lokad-Datenbanken gemessen. Dennoch variieren die Marktreaktionen von einer Promotion zur nächsten und von Unternehmen zu Unternehmen erheblich. Unser Ziel hier ist es nicht, präzise quantitative Modelle bereitzustellen, sondern sich auf das zu konzentrieren, was wir als wesentliche Erkenntnisse für Promotion-Prognosen betrachten.

1. Primärer Promotion-Effekt

Der wichtigste Effekt einer Promotion ist in der Regel ein starker Umsatzanstieg des beworbenen Produkts während der Aktion. Dieser Effekt wird in unserem Schema mit (1) veranschaulicht.

Zu vermuten, dass der Umsatz voraussichtlich steigen wird, ist trivial, doch die genaue Abschätzung des Promotion-Effekts – also der zusätzlichen Umsätze, die durch die Promotion selbst generiert werden – ist ein komplizierter Prozess. Lokad verwendet dafür sein tags+events Framework.

Es ist anzumerken, dass klassische Prognosemethoden, wie die exponentielle Glättung, Promotion-Muster überhaupt nicht berücksichtigen.

2. Nachfragerückgang aufgrund von Marktsättigung

Der zweite Effekt einer Promotion – der allzu oft übersehen wird – ist der Nachfragerückgang, der unmittelbar nach Ende der Promotion einsetzt. Siehe Punkt (2) im Schema.

Tatsächlich haben wir bei der Beobachtung tausender Promotionen festgestellt, dass die Verkaufszahlen häufig unmittelbar nach dem Ende einer Promotion unter das ursprüngliche Umsatzniveau vor der Promotion fallen.

Dieser Rückgang spiegelt die durch die Promotion selbst bedingte vorübergehende Marktsättigung wider. Grundsätzlich haben Personen, die das Produkt ohnehin gekauft hätten, ihre Entscheidung vorgezogen, was zu geringeren Verkäufen führt, wenn die Promotion endet.

Wenn dieser Rückgang übersehen wird UND mit einer naiven Prognosemethode kombiniert wird, kann dies zu extrem schlechter Bestandskontrolle und Überbeständen führen. Tatsächlich legt das verzögerte Verhalten der exponentiellen Glättung nahe, dass Lagerauffüllungen vorgeschlagen werden, genau in dem Moment, in dem die Nachfrage zu sinken beginnt.

3. Mechanisches Echo aufgrund von Kundensynchronisation

Das dritte Muster resultiert aus dem Synchronisationseffekt der Promotion auf die Lagerauffüllungen der Kunden. Dieser Punkt wird im Schema mit (3) veranschaulicht.

Alle Produkte (ob Verbrauchsgüter oder nicht) haben in der Regel einen eigenen Lebenszyklus. Die Promotion synchronisiert – in gewissem Maße – die Konsummuster der Kunden. Infolgedessen treten nach dem anfänglichen Schock (der Promotion selbst) voraussichtlich abnehmende Echos in der Kundennachfrage auf.

In unseren Messungen zeigt sich, dass in den meisten Fällen nur das erste Echo mit ausreichender Sicherheit gemessen werden kann, um für Prognosezwecke nützlich zu sein. Weitere Echos existieren zwar, sind jedoch zu diffus, um zur Verfeinerung von Prognosen herangezogen zu werden.

Wenn der Nachfrageaufschwung (3) unmittelbar nach dem Nachfragerückgang (2) erfolgt, führt das exponentielle Glättungsmodell wiederum wahrscheinlich zu häufigen Lagerengpässen, da es den Aufschwung überhaupt nicht antizipiert.

4. Nachfragedrift aufgrund der Marktentwicklung

Der vierte Effekt ist die Nachfragedrift, die durch die Promotion verursacht wird. Dieser Effekt wird im Schema durch Punkt (4) veranschaulicht.

Eine Promotion wirkt als Markstörung, und das Grundumsatzniveau ist nach der Promotion wahrscheinlich anders – hoffentlich höher, aber unsere Messungen zeigen, dass auch das Gegenteil, also geringere Umsätze, vorkommt, wenn auch mit geringerer Häufigkeit.

Nach unserer Erfahrung ist es wirklich schwierig, eine quantitative Prognose für die Drift zu erstellen. Dennoch kann die Drift berücksichtigt werden, um die Anpassung der Prognosen nach dem Ende der Promotion zu beschleunigen.

5. Verkaufs-Kannibalisierung

Die Verkaufs-Kannibalisierung ist typischerweise der zweitgrößte Effekt einer Promotion in Bezug auf das absolute Verkaufsvolumen. Kannibalisierte Produkte verzeichnen während der Promotion reduzierte Umsätze, wie in Punkt (5) des Schemas dargestellt.

Kannibalisierungen sind jedoch schwerer zu modellieren, da der Effekt diffus sein kann und potenziell eine breite Palette an nicht zusammenhängenden Produkten beeinflusst. Tatsächlich haben einige Kunden je nach Situation möglicherweise eine feste Ausgabenobergrenze. Die unmittelbare Folge dieser Grenze besteht darin, dass die durch die Promotion gebotene Ausgabemöglichkeit letztlich durch Einschränkungen bei etwas weniger verwandten Produkten kompensiert wird.

Lokad bemüht sich sehr, detaillierte Promotion-Prognosen zu liefern, indem alle Effekte berücksichtigt werden, die wir messen können. Falls Sie sich für interne Prognosen entscheiden (was wir nicht empfehlen, aber gut), raten wir dazu, sicherzustellen, dass weder (2) noch (5) übersehen werden.

Leserkommentare (2)

Upsell, Downsell und Cross-Sell sind weitere Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen. Diese können ebenfalls berücksichtigt werden, aber sie sind ein ganz anderes Thema als Promotionen und leider etwas zu komplex, um sie in einem Kommentar ausführlich zu behandeln. Wir werden zu diesem Thema zu gegebener Zeit zurückkommen. Bleiben Sie dran. Joannes Vermorel (vor 7 Jahren)

Hallo, ausgezeichneter Artikel, aber wie sieht es mit Upsells und Downsells aus? Wie würde das in diesem Schema funktionieren? Hallo, ausgezeichneter Artikel, aber wie sieht es mit Upsells und Downsells aus? Wie würde das in diesem Schema funktionieren? Jose (vor 7 Jahren)