Die Herausforderung der Prognose von Verkaufsförderungsmaßnahmen bei Konsumgütern

Verkaufsförderungsmaßnahmen sind einer der größten Posten für Hersteller von Konsumgütern, wobei sie oft bis zu 20 % des Bruttoumsatzes ausmachen. Dennoch bleiben viele Werbeaktionen hinter den Erwartungen zurück, was zu Frustrationen bei den Vertriebsteams und zu Fragen der Finanzverantwortlichen hinsichtlich der Kapitalrendite führt. Traditionelle Prognoseansätze, die auf historischen Durchschnittswerten und manuellen Tabellenkalkulationen basieren, können mit der heutigen Marktvolatilität und den Veränderungen im Verbraucherverhalten einfach nicht Schritt halten.

Das Einzelhandelsumfeld verändert sich so schnell wie das Wetter. Wie bei der Vorhersage von Stürmen sind Konsumgüterhersteller bei der Prognose von Werbeaktionen, die nur auf vergangenen Ergebnissen basieren, anfällig für Überraschungen.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Optimierung von Handelswerbemaßnahmen (TPO). Durch die Analyse verschiedener ursächlicher Faktoren wie Käuferverhalten, Preiselastizität und Wettbewerbsdynamik ermöglichen KI-Systeme den Herstellern eine präzisere Prognose der Werberesultate und verbessern so sowohl das Umsatzvolumen als auch die Margenleistung.

Warum ist die Prognosegenauigkeit für die Leistung der Handelsausgaben wichtig?

Bei der Prognosegenauigkeit geht es nicht nur um die Vorhersage von Umsätzen, sondern um die Steuerung des gesamten Umsatzgenerierungsprozesses. Eine schlechte Prognose kann kostspielige Folgewirkungen haben: Lieferengpässe, Überbestände, ungenaue Handelsabgrenzungen und schwache Nachanalysen.

Der „Consumer Products Outlook 2024” von Deloitte hat ergeben, dass bereits eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 1 % großen Konsumgüterunternehmen Einsparungen im Betriebskapital in Millionenhöhe einbringen kann. Diese Art von Effizienz ist entscheidend, um angesichts steigender Handelskosten, sich verändernder Verbrauchernachfrage und engerer Zusammenarbeit im Einzelhandel die Rentabilität aufrechtzuerhalten.

Genaue KI-gestützte Prognosen dienen als Frühwarnsystem und helfen Unternehmen, sowohl Marktstürme als auch sonnige Zeiten vorherzusehen.

Was sind die Grenzen traditioneller Ansätze zur Prognose von Handelsaktionen?

Die meisten Konsumgüterunternehmen stützen sich nach wie vor auf Modelle, die auf den Ergebnissen des Vorjahres basieren, um eine prozentuale Steigerung der Warenbedingungen zu erzielen. Diese veralteten Methoden übersehen in der Regel wichtige Faktoren wie Saisonalität, Preisänderungen, regionale Trends und Wettbewerbsmaßnahmen und können sich nicht an veränderte Marktbedingungen anpassen.

Erschwerend kommt hinzu, dass zwischen Handels-, Finanz- und Vertriebssystemen Datensilos bestehen, was die Abstimmung von Prognosen oder die Überprüfung ihrer Genauigkeit erschwert. Ohne einheitliche, datengestützte Erkenntnisse verbringen Finanzteams zu viel Zeit mit der Abstimmung und zu wenig mit der Optimierung.

Wie KI bei der Optimierung von Handelsaktionen die Prognosegenauigkeit verbessert

KI-Prognosemodelle integrieren mehrere interne und externe Datenquellen – wie Preise, Werbeaktionen, Werbung, Wetter und sogar makroökonomische Indikatoren –, um zu verstehen, was die Nachfrage in jeder Einzelhandelsumgebung antreibt.

KI erkennt Muster, die Menschen übersehen, beispielsweise wie das Wetter das Einkaufsverhalten in bestimmten Regionen beeinflusst oder wann die Preisgestaltung von Wettbewerbern Marktanteile abzieht. KI-gesteuerte TPO-Tools ermöglichen auch „Was-wäre-wenn“-Szenariotests und helfen Account-Teams dabei, die wahrscheinlichen Auswirkungen verschiedener Werbestrategien auf Umsatz und Margen zu modellieren, bevor sie Ausgaben tätigen.

Mit KI erhalten Unternehmen einen vollständigen Überblick über die Marktbedingungen und können ihre Handelsausgaben anpassen, ähnlich wie ein Meteorologe, der Flugumleitungen um ein Unwetter herum vorschlägt.

Durch die Zusammenführung dieser Erkenntnisse ersetzt KI nicht die menschliche Entscheidungsfindung, sondern verbessert sie, indem sie Finanz- und Vertriebsleitern, die wichtige Handelsinvestitionsentscheidungen treffen, datengestützte Sicherheit bietet.

Welche konkreten Auswirkungen hat KI im Bereich Handelswerbung auf Finanz- und Vertriebsleiter?

Die Implementierung von KI in der Prognose von Handelswerbemaßnahmen liefert messbare Ergebnisse in verschiedenen Funktionen:

• Finanzverantwortliche profitieren von übersichtlicheren Handelsabgrenzungseinträgen und schnelleren Abstimmungen zum Periodenende.
• Handelsmarketing-Analysten erhalten einen besseren Überblick über die Nutzung des Handelsbudgets und können leistungsschwache Veranstaltungen frühzeitig erkennen.
• Vertriebsleiter nutzen evidenzbasierte Prognosen, um sicherzustellen, dass die Pläne die Vertriebsziele erreichen und die Höhe der Finanzmittel rechtfertigen.
• Kundenbetreuer greifen auf vorausschauende Erkenntnisse zu, um das Volumen und die Margen zu verbessern.

Hersteller, die KI-gesteuerte TPO einsetzen, erzielen häufig eine höhere Handelseffizienz, verbesserte strategische Handelsinvestitionen für einen profitablen ROI und eine stärkere Abstimmung zwischen Finanz- und Vertriebsteams – alles auf der Grundlage zuverlässiger, genauer Prognosen.

Wie können Hersteller von Konsumgütern mit KI in der Optimierung von Handelsförderungsmaßnahmen beginnen?

Die Einführung von KI in der Handelsförderungsprognose erfordert keinen kompletten Systemaustausch. Die erfolgreichsten Hersteller beginnen klein – sie testen KI-basierte Prognosen in einer einzigen Kategorie oder mit einem großen Einzelhandelskunden, mit einigen zusätzlichen kausalen Faktoren, die über die traditionellen hinausgehen – und skalieren, sobald sich die Ergebnisse bewährt haben.

Wichtige Schritte für den Einstieg in die KI-gestützte Prognose von Handelsaktionen:

1. Bewerten Sie die Datenbereitschaft. Harmonisieren Sie Produkt-, Einzelhandels-, Werbe- und Verbraucher-Insights-Daten, um Konsistenz zu gewährleisten.
2. Führen Sie Pilotprogramme durch. Vergleichen Sie die Genauigkeit der KI-Prognosen mit herkömmlichen Vorhersagen.
3. Integrieren Sie die Ergebnisse. Fließen Sie die Erkenntnisse der KI in die Umsatzplanung, die Handelsabgrenzungen und die Analyse nach der Veranstaltung ein.
4. Messen, verfeinern und erweitern. Wenden Sie KI an, um die Prognosegenauigkeit und die Auswirkungen auf das Geschäft kontinuierlich zu bewerten.

Die Untersuchungen von Deloitte unterstreichen, dass Unternehmen, die in Predictive Analytics investieren, besser für die Bewältigung von Volatilität und die Optimierung der Rentabilität gerüstet sind – Vorteile, die sich mit zunehmender Reife der Modelle noch verstärken.

KI ermöglicht es Unternehmen, sich auf plötzliche Marktveränderungen vorzubereiten und ihre Handelsstrategien in Echtzeit anzupassen, ähnlich wie ein Wetterteam Warnungen herausgibt, um Menschen und Eigentum zu schützen.

Wie sieht die Zukunft der KI in der Prognose von Handelsaktionen aus?

Die Rolle der KI in der Handelsprognose erweitert sich rasch in Richtung hypergenauer Vorhersagen und der Integration von Live-Daten aus dem Point-of-Sale, syndizierten Daten, Loyalitätsdaten und neuen Erkenntnissen über Käufer, was adaptive Prognosen ermöglicht, die sich bei Änderung mehrerer Bedingungen aktualisieren.

Parallel dazu entwickelt sich generative KI zu einer Benutzeroberfläche, über die Finanz- und Vertriebsteams Verkaufsförderungsdaten dialogorientiert abfragen können:

„Was wäre, wenn wir das Handelsbudget für Einzelhändler A um 5 % reduzieren und es im nächsten Quartal auf Einzelhändler B verlagern würden?“

Diese Funktionen erweitern die KI über die Prognose hinaus und unterstützen das End-to-End-Umsatzwachstumsmanagement, indem sie Preisgestaltung, Werbeaktionen und Leistungserkenntnisse im gesamten Unternehmen vereinheitlichen.

Prognosegenauigkeit als Wettbewerbsvorteil

KI zur Optimierung von Handelswerbemaßnahmen hilft Herstellern von Konsumgütern, Unsicherheiten in Chancen zu verwandeln. Durch die Verbesserung der Prognosegenauigkeit können Hersteller Handelsmittel besser zuweisen, die Beziehungen zu Einzelhändlern stärken und mit Zuversicht profitables Wachstum erzielen.

Auf dem heutigen Markt ist KI der vertrauenswürdige Meteorologe, der Entscheidungen über Handelsausgaben leitet und Teams dabei hilft, sowohl sonnige als auch stürmische Zeiten zu überstehen.