KI im Demand Forecasting: Tools, Tipps und Praxisbeispiele

Demand Forecasting – also Nachfrageprognosen – sind in vielen Branchen an der Tagesordnung. Neben den üblichen und jahrelang erprobten Methoden lässt sich dafür auch KI einsetzen. Doch funktioniert das? Und welche Tools helfen?

Um das herauszufinden, haben wir mit 23 Expert:innen von Vertriebsprofis über Geschäftsführer:innen bis hin zu Marketing- und Growth-Verantwortlichen gesprochen. Hier erfahren Sie alles rund um Demand Forecasting mit KI – inklusive konkreter Praxistipps.

Der Text wurde aus dem englischen Übersetzt, da er auch für unsere Leserschaft in DACH interessante Einblicke enthält. Der Originaltext wurde von Zoe Ashbridge verfasst. 

Wieso sollten Sie KI im Demand Forecasting nutzen?

Die Analyse unserer Gespräche hat drei zentrale Gründe ergeben, warum die in vielen Branchen führenden Unternehmen unserer Befragten KI im Demand Forecasting einsetzen:

1. Verbesserte Analysen: vor allem bei der Marktbeobachtung und der Analyse des Kundenverhaltens
2. Höhere Prognosegenauigkeit: KI-Systeme können Trends präziser vorhersagen als Menschen und deren Einschätzungen
3. Datenbasierte Entscheidungsfindung: Entscheidungen basieren auf harten Fakten statt auf Meinungen

1. Verbesserte Analysen

Für die KI-Pioniere im Demand Forecasting ist die verbesserte Analysefähigkeit einer der größten Vorteile. Das gilt vor allem in Kombination mit Predictive Analytics, der Analyse des Kundenverhaltens und der Marktbeobachtung.

KI-gestützte Predictive-Analytics-Tools identifizieren Nachfrageschwankungen und Markttrends, so können Unternehmen proaktiv auf Veränderungen reagieren. Der Vorteil: Risiken wie Lieferengpässe oder Überproduktion werden so reduziert.

2. Höhere Prognosegenauigkeit

Laut den befragten Expert:innen hilft KI Unternehmen dabei, Trends genauer zu antizipieren und zukünftige Umsätze besser vorherzusagen, als es ein Mensch allein je könnte.

Wichtig an dieser Stelle ist jedoch: Die Qualität des Inputs bestimmt die Qualität des Outputs. KI-Systeme müssen regelmäßig mit frischen und sauberen Daten aktualisiert werden, damit sie korrekte und auch genaue Ergebnisse liefern können.

Aditya Kumar von Simplilearn etwa kommt in seinem Vergleich zwischen menschlicher und Künstlicher Intelligenz zu einem klaren Schluss:

3. Datenbasierte Entscheidungsfindung

„Without data, you're just another person with an opinion.“ Das Zitat von William Edwards Deming trifft den Nagel auf den Kopf. Mit und dank Daten können Unternehmen Entscheidungen treffen, die höchste Erfolgswahrscheinlichkeiten haben.

Obwohl KI auch voreingenommen sein kann, reduziert sie die Abhängigkeit vom berühmt-berüchtigten Bauchgefühle und erhöht die Prognosegenauigkeit. In einem Artikel für Forbes schreibt der KI-Berater Neil Sahota: „KI-Algorithmen können riesige Datenmengen mit für Menschen unvorstellbarer Geschwindigkeit verarbeiten. Dank dieser Fähigkeit können Firmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Muster identifizieren und Entscheidungen mit beispielloser Genauigkeit treffen.“

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5 Anwendungsfälle von KI im Demand Forecasting

Unsere Gespräche haben Anwendungsfälle von KI im Demand Forecasting in Hülle und Fülle ans Licht gebracht. Wir stellen Ihnen die spannendsten aus verschiedenen Branchen inklusive der genutzten Tools vor.

Verwaltung von Lagerbeständen

Ein zentraler Anwendungsfall für KI im Demand Forecasting ist das Bestandsmanagement. Deep Sentinel, ein Hersteller von Sicherheitskameras, setzt etwa auf Salesforce und die dazugehörige Einstein-KI.

Shu Saito, CEO und Gründer von All Filters, nutzt Propet by Facebook: „Mit dem Tool kann ich Verkaufsdaten mit integrierter Flexibilität modellieren und dabei unregelmäßige Trends wie plötzliche Nachfragespitzen oder -einbrüche berücksichtigen.“

CG Tech verwendet unter anderem unser HubSpot-CRM für das Demand Forecasting: „Wir nutzen Plattformen wie HubSpot und Microsoft Dynamics 365, um vergangene Daten, Markttrends und das Kundenverhalten zu analysieren. Die Genauigkeit der KI hilft uns, die Nachfrage besser vorherzusagen, was zu einem reibungsloseren Bestandsmanagement führt.“

Entscheidungen im Marketing

Julie Ginn, Vice President of Global Revenue Marketing bei Aprimo, liefert ein starkes Beispiel dafür, wie KI-Prognosen Entscheidungen im Marketing beeinflussen.

„Wir verwenden Tools wie Amazon Forecast und Microsoft Azure, um die historischen Verkaufsdaten der Kund:innen über drei bis fünf Jahre zu analysieren“, erklärt Ginn und führt weiter aus: „Für ein großes Konsumgüterunternehmen hat unser Forecast einen 10-prozentigen Anstieg der saisonalen Produktnachfrage prognostiziert. Wir haben daraufhin unsere Marketingausgaben angepasst, was zu einem Umsatzplus von 18 Prozent geführt hat.“

Durchführung von Wettbewerbsanalysen

Die Wettbewerbsanalyse gehört zu den wichtigsten Anwendungsfällen von KI-Demand-Forecasting. Sie können beispielsweise Wettbewerbsinformationen mit internen Verkaufsdaten kombinieren.

So erhalten Sie „wertvolle Einblicke über Wettbewerber, etwa zu Preisen und neuen Produkteinführungen“, wie Jessica Bane von GoPromotional erklärt. Gleichzeitig können Sie so auch Markttrends erkennen, die die Nachfrage beeinflussen könnten.

Analyse vergangener Bestellungen

Joanneke Schuurman, Sales Executive bei Custom-Lanyards.net, nutzt ebenfalls das HubSpot CRM als zentrales Tool. „Indem wir Muster aus vergangenen Bestellungen und Kundenpräferenzen analysieren, hilft uns die KI, unser Marketing und unsere Lagerbestände anzupassen“, sagt sie.

Nach der Einführung KI-gestützter Prognosen für eine neue Produktlinie konnte das Unternehmen die Vorhersage von Nachfragespitzen um 15 Prozent verbessern.

Zur Personalplanung und Schulung

Ein interessanter Anwendungsfall kommt von Daniel Meursing, Gründer von Premier Staff. Das Unternehmen vermittelt Personal für Luxus-Events und nutzt KI im Demand Forecasting zur Vorhersage des Sicherheitspersonalbedarfs. Dafür kommt die KI-Plattform von Anaplan zum Einsatz.

„Die KI hat uns etwa geholfen, einen 25-prozentigen Anstieg der Nachfrage nach Sicherheitspersonal bei Tech-Events genau zu prognostizieren. So konnten wir intern Personal proaktiv ansprechen und schulen“, erklärt Meursing.

Fazit: 3 Tipps für den Einsatz von KI im Demand Forecasting

Zum Abschluss geben wir Ihnen die Essenz aus unseren Interviews für Ihre Praxisarbeit an die Hand, heruntergebrochen auf drei Tipps für den Einsatz von KI im Demand Forecasting:

1. Trainieren und aktualisieren Sie Ihre KI: Dieser Tipp wurde in großer Varianz von allen Befragten genannt. Kurz zusammengefasst – halten Sie die Daten aktuell und sauber und trainieren Sie die KI immer wieder.
2. Beginnen Sie mit einfachen Tools: Starten Sie mit einfachen Tools, etwa Google Sheets AI oder Amazon Forecast. Verbinden Sie diese mit Ihren Verkaufsdaten und stellen Sie erste Fragen – etwa zu Mustern, Risiken und Chancen. Sobald Sie ein Gefühl für die Materie bekommen, arbeiten Sie sich weiter (in leistungsstärkere Tools wie HubSpot) ein.
3. Nutzen Sie KI zur Analyse des Kundenverhaltens: Bei HubSpot ist KI automatisch überall im CRM integriert. Das ist ein wichtiger, immer wieder genannter Punkt. Nur so erhalten Sie Echtzeitdaten, was wiederum die Genauigkeit der Umsatzprognosen erhöht.

Unsere Gespräche und die Ergebnisse daraus zeigen: Mit KI erhalten Sie einen deutlich verbesserten Einblick in mögliche Nachfragespitzen oder -einbrüche. Nutzen Sie die Möglichkeiten, die Ihnen Künstliche Intelligenz im Demand Forecasting bietet – Sie sehen: es kann sich lohnen.