Nachfragerückgang: Ende des Produktlebenszyklus erreicht?
06.05.2025
Die Absatzkurven eines Produktes bewegen sich nach unten – doch was steckt dahinter? Bedeutet das, dass der Artikel in seine Auslaufphase eintritt und bald von der Bildfläche verschwindet? Oder wird die Nachfrage nur vorübergehend durch andere Faktoren gedrückt?
Abbildung 1: Starker Rückgang der Nachfrage in den letzten zwei Jahren
Abbildung 2: Temporärer Rückgang mit erneutem Anstieg der Nachfrage
Mit der richtigen Portion Kontext und einem agilen Forecasting-Ansatz kann sichergestellt werden, dass sich ein Produkt nicht vorschnell „verabschiedet“ oder umgekehrt nicht unnötig lang an einem Auslaufmodell festgehalten wird. Fest steht: Bloß das Label „Läuft aus“ auf einen Artikel zu kleben, schafft noch keinen Mehrwert. Erst wenn man die Zusammenhänge und Hintergründe versteht – also den richtigen Kontext, kann die Nachfrageprognose zum echten Erfolgsfaktor werden. Im Folgenden werfen wir einen Blick darauf, wie man Auslaufphasen erkennt, warum Forecasts ohne Kontext leicht in die Irre gehen und wie Unternehmen gutes Auslaufmanagement betreiben können.
Inhalt
Die Auslaufphase im Produktlebenszyklus: durch Prognosen rechtzeitig erkennen und strategisch handeln
Die Auslaufphase, das letzte Stadium im Produktlebenszyklus, ist dadurch gekennzeichnet, dass der Absatz schrumpft, die Nachfrage unregelmäßiger wird und schließlich deutlich abfällt. Parallel dazu sinken oft Umsatz und Profitabilität, bis das Produkt vom Markt genommen wird. Entscheidend ist, diese Phase frühzeitig zu erkennen und aktiv zu steuern. Nur so können Unternehmen rechtzeitig Maßnahmen ergreifen, wie die Reduzierung der Nachproduktion, den gezielten Abbau von Lagerbeständen oder angepasste Marketing- und Preisstrategien, um das verbleibende Kaufinteresse optimal zu nutzen.
Um diese kritische Phase zu meistern, sind präzise Nachfrageprognosen (Demand Forecasts) unerlässlich. Sie schätzen die zukünftige Kundennachfrage auf Basis historischer Daten und bilden die Grundlage für eine effiziente Planung über die gesamte Wertschöpfungskette.
Der Technologieprognostiker Paul Saffo hat den Zweck von Prognosen folgendermaßen auf den Punkt gebracht:
“Das Ziel von Prognosen ist es nicht, die Zukunft vorherzusagen. Prognosen sagen dir vielmehr, was du wissen musst, um in der Gegenwart sinnvoll zu handeln.”
Genau das ist beim Auslaufmanagement gefragt: fundierte Entscheidungen im Hier und Jetzt treffen.
Für Prognosen werden verschiedene Ansätze genutzt: Neben qualitativen Methoden, die auf Expertenwissen, Markteinschätzungen oder Erfahrungen aus dem Vertrieb setzen, stehen quantitative Verfahren. Diese nutzen mathematisch-statistische Modelle oder zunehmend auch Methoden des Machine Learnings sowie der Künstlichen Intelligenz (KI), um Muster und Trends in den Zahlen der Vergangenheit zu erkennen und für die Zukunft fortzuschreiben. Gerade KI-basierte Ansätze sind hier wertvoll. Sie können besser komplexe, auch nichtlineare Zusammenhänge modellieren und sehr viele zusätzliche Datenquellen (z. B. Google-Trends, Social Media, Wetter) sowie große Datenmengen (Big Data) berücksichtigen - vorausgesetzt, Datenqualität und -verfügbarkeit stimmen. Gleichwohl stoßen auch diese rein algorithmischen Ansätze an Grenzen, besonders wenn es darum geht, die spezifischen Gründe für einen Nachfragerückgang (z.B. neue Wettbewerber, strategische Entscheidungen, externe Schocks) zu erfassen oder die besondere Dynamik einer Auslaufphase mit oft fehlender oder nicht mehr repräsentativer Datenhistorie abzubilden.
Der entscheidende Mehrwert für ein proaktives Management entsteht deshalb im intelligenten Zusammenspiel von Mensch und Maschine. Datengetriebene Prognosesysteme liefern wertvolle Erkenntnisse und wichtige Anhaltspunkte zu möglichen Ursachen sowie potenzielle Warnsignale. Ergänzen Fachexperten diese jedoch mit ihrem Domänen- und Marktwissen, lässt sich größtmöglicher Nutzen erzielen. Entscheidend ist, dass die Prognoseergebnisse transparent und nachvollziehbar sind sowie ein Validierungsprozess mit Korrekturmöglichkeiten unterstützt wird. Nur so gewinnt das Team Vertrauen in die Zahlen und kann fundierte Entscheidungen treffen. Diese menschlich validierte und interpretierte Sicht auf die Nachfrage bildet letztlich das Fundament für ein wirtschaftlich sinnvolles Auslaufmanagement, das unnötige Kosten minimiert und einen reibungslosen Übergang – vielleicht zu einem Nachfolgeprodukt – sicherstellt.
Wie dies konkret aussehen kann und welche Faktoren dabei eine Rolle spielen können, schauen wir uns nun in den weiteren Abschnitten an.
Gründe für einen Nachfragerückgang: Ende des Produktlebenszyklus oder anderweitige Faktoren?
Nicht jeder Nachfragerückgang bedeutet, dass ein Produkt sein natürliches Lebensende erreicht hat. Ein echtes Auslaufen liegt vor, wenn die Nachfrage aus produktbezogenen Gründen dauerhaft sinkt: Das Produkt ist technisch überholt, hat einen Sättigungspunkt erreicht oder wird von Konkurrenzprodukten verdrängt. Ein klassisches Beispiel aus der Technologiebranche ist der rapide Rückgang der DVD-Nachfrage nach 2006, ausgelöst durch neue Technologien wie Streaming und digitale Download-Möglichkeiten. Hier wurde ein vormals populäres Produkt durch einen Innovationssprung praktisch obsolet. In solchen Fällen ist der Nachfragerückgang ein langfristiger struktureller Trend – das Produkt läuft aus. Daneben gibt es zahlreiche Faktoren, die die Nachfrage temporär oder einmalig drücken können, ohne dass das Produkt selbst am Ende seines Zyklus sein muss. Dazu gehören beispielsweise:
Politische Faktoren:
Die Nachfrage kann durch politische Entwicklungen und Entscheidungen negativ beeinflusst werden. Neue EU-Regulationen können beispielsweise dazu führen, dass besonders nachhaltige Produkte gefördert werden, während andere Produkte, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft bspw. verboten sind, durch Regulationen bereits frühzeitig eingedämmt werden.
Makroökonomische Faktoren:
Gesamtwirtschaftliche Bedingungen wie Rezession oder hohe Inflation können die Nachfrage negativ beeinflussen. Eine Verschlechterung der gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen, wie zum Beispiel hohe Inflation, steigende Zinsen oder wachsende Arbeitsplatzunsicherheit, führt oft zu einer generellen Konsum-Vorsichtigkeit bei den Verbrauchern. Angesichts finanzieller Unsicherheit oder sinkender Kaufkraft neigen Haushalte dazu, ihre Ausgaben kritischer zu prüfen und geplante Anschaffungen, insbesondere für nicht-essenzielle oder langlebige Güter, aufzuschieben.
Preisänderungen:
Häufig führt eine Preiserhöhung des Produktes von Seiten des Unternehmens bzw. eine nicht rechtzeitige Preissenkung bei fallendem Marktniveau oder Preisen bei der Konkurrenz zu einem Rückgang in der Nachfrage. Teilweise können schon auf kleine Preissenkungen große Einbrüche folgen, wenn von der Konkurrenz eine ähnliche und preiswertere Option angeboten wird.
Gesetzliche Regulationen:
Die Nutzung einiger Produkte ist an bestimmte Vorschriften gekoppelt, beispielsweise an ein vorgeschriebenes festes Ende des Nutzungszeitraums. Im Agrarbereich ist der Einsatz bestimmter Düngemittel durch festgesetzte zeitliche Zyklen begrenzt und nach Ablaufen des Zeitfensters muss zu einem anderen Mittel gegriffen werden. Dies ruft einen Nachfragerückgang bei den jeweiligen Chemiekonzernen hervor.
Saison- und Wettereffekte:
In der Konsumgüterbranche sind saisonale (und damit einhergehende wetterabhängige) Nachfrageschwankungen ein dominanter Faktor. Viele Produkte zeigen je nach Jahreszeit oder Anlass große Ausschläge. Ein klassisches Beispiel ist der Konsum von Speiseeis, welches sich im Sommer in riesigen Mengen verkauft, während im Winter die Nachfrage stark sinkt – aber natürlich läuft das Produkt nicht aus, es macht nur saisonbedingt eine Pause.
Lieferengpässe oder logistische Probleme:
Manchmal liegt der Auslöser auch auf der Angebotsseite, wenn globale Lieferkettenstörungen, Rohstoffknappheit oder logistische Engpässe dazu führen, dass Produkte trotz hoher Kundennachfrage nicht oder nur verzögert verfügbar sind. In den letzten Jahren sind vermehrt Engpässe bei Halbleitern (Computer-Chips) aufgekommen, was etwa die Produktion und Auslieferung von Autos oder Spielekonsolen stark einschränkt.
Kundenpräferenzen & Trends:
Sich wandelnde Geschmäcker, Bedürfnisse oder gesellschaftliche Trends bei den Konsumierenden können die Nachfrage nach einem Produkt senken oder dessen Auslaufen einleiten. Wenn ein Produkt nicht mehr den aktuellen Erwartungen entspricht – beispielsweise durch veränderte Mode- und Lifestyletrends, kann die Nachfrage strukturell zurückgehen.
Interne Faktoren:
Entscheidungen und Maßnahmen innerhalb des Unternehmens selbst können die Verkaufszahlen negativ beeinflussen, unabhängig von externen Marktbedingungen oder Saisonalität. Strategische Entscheidungen wie das Kürzen von Marketingbudgets oder das Zurückziehen des Fokus von einem bestimmten Produkt (z. B. zugunsten eines Nachfolgers) können einen Absatzrückgang verursachen. Aber auch so grundlegende Dinge wie ein Betriebsurlaub können Einfluss nehmen.
Manchmal lässt sich ein Nachfragerückgang nicht erklären – weder durch externe oder interne Faktoren noch durch das natürliche Auslaufen des Produkts. In solchen Fällen könnte man ggf. davon ausgehen, dass mit einem länger andauernden niedrigen Nachfrageniveau die Wahrscheinlichkeit für eine wieder erhöhte Nachfrage steigt.
Typische Fehler beim Umgang mit niedriger Nachfrage
Entscheidend ist: Handelt es sich um einen dauerhaften Nachfragerückgang, der das Produktende einläutet, oder nur um eine vorübergehende Flaute? Und welche Ursachen könnten jeweils hinter dem Nachfragerückgang stecken? Ein häufiger Fehler ist es, einen kurzfristigen Absatzrückgang voreilig als Signal für das Auslaufen des Produkts zu werten. Eine solche Fehleinschätzung kann teuer werden: Wenn die Nachfrage – beispielsweise nach einer extern bedingten Pause – unerwartet wieder anzieht, steht das Unternehmen möglicherweise ohne ausreichenden Lagerbestand oder Produktionskapazitäten da und büßt Umsätze ein. Gleichzeitig ist ein typischer Irrtum auch, eine niedrige Nachfrage immer dem Vertrieb oder Preis zuzuschreiben, obwohl eventuell der Markt längst gesättigt ist. Blindes Festhalten an ehemals umsatzstarken Produkten kann Ressourcen binden, die anderswo besser eingesetzt wären. Solche Fehler im Umgang mit Nachfrageschwächen lassen sich oft auf mangelnden Kontext zurückführen, denn dadurch werden die Zahlen isoliert betrachtet, ohne nach den Ursachen zu fragen. Deshalb sollte bei auffälligen Rückgängen stets eine Ursachenanalyse erfolgen, bevor strategische Entscheidungen getroffen werden können. Nur so kann man Fehlentscheidungen – sei es beispielsweise ein zu frühes Abschreiben des Produkts oder ein zu langes Festhalten daran – vermeiden. Das geht am besten durch den geschickten Einsatz von datenbasierten Ansätzen, kombiniert mit der menschlichen Erfahrung und dem intuitiven Weitblick eines erfahrenen Planers.
Ursachenanalyse bei Nachfrageveränderungen
Wie können Unternehmen in der Praxis erkennen, ob ein Produkt tatsächlich ausläuft?
→ Der Schlüssel liegt in der kontextbewussten Analyse aller verfügbaren Informationen.
Zunächst sollte der Verkaufsverlauf im Detail betrachtet werden: Liegt zum Beispiel ein plötzlicher Trendbruch, Levelshift oder eine schleichende Trendänderung vor? Ein gradueller, längerfristiger Abwärtstrend ist beispielsweise tendenziell konsistent mit dem Ende des Produktlebenszyklus:
Abbildung 3: Schleichender Nachfragerückgang bei einer glatten Zeitreihe als möglicher Hinweis auf das Ende des Produktlebenszyklus
Ein abrupter Rückgang deutet hingegen eher auf ein einmaliges Ereignis hin (z. B. Großkunde abgesprungen, Lieferproblem, einmaliger Sondereffekt z. B. auf Grund einer ungeschickten Preisstrategie):
Abbildung 4: Abrupter Nachfragerückgang in Form eines Levelshifts bei einer glatten Zeitreihe
Gedämpfte Verläufe, bei denen ein positiver Aufwärtstrend mehr und mehr abflacht, zum Stagnieren kommt oder sich in einen Abwärtstrend wandelt, können auf eine Sättigung des Marktes für dieses Produkt hindeuten. Das Erkennen von Mustern wie schleichenden Trends oder abrupten Veränderungen birgt je nach Zeitreihen-Typ und anderen Charakteristiken der Daten unterschiedliche Herausforderungen. Auch bei glatten Verläufen, wie sie in den letzten beiden Abbildungen 3 und 4 zu sehen sind, kann es schwierig sein, Trends von zufälligem Rauschen zu unterscheiden und dementsprechend eine Veränderung zu erkennen. Bei sporadischen Zeitreihen, wie in den Abbildungen 5 und 6, können die häufigen Nullwerte die Identifikation eines zugrunde liegenden Musters erschweren und erfordern spezifische Analysemethoden, um datenbasiert Änderungen des Trendverhaltens verlässlich aufzuspüren.
Abbildung 5: Langsamer Nachfragerückgang bei einer sporadischen Zeitreihe als möglicher Hinweis auf das Ende des Produktlebenszyklus
Abbildung 6: Abrupter Nachfragerückgang bei einem sporadischen Produkt
Außerdem sollte ein Vergleich mit ähnlichen Produkten oder Märkten angestellt werden: Wenn die Nachfrage nur für dieses eine Produkt einbricht, der spezifische Markt insgesamt aber stabil bleibt, spricht das für ein produktspezifisches Problem (möglicherweise eine mangelhafte Qualität o. Ä.). Sinkt dagegen der gesamte Markt oder die Nachfrage in allen Regionen, könnte ein externer Faktor am Werk sein. Eine umfassende Analyse des Marktumfelds, einschließlich Wettbewerbern und Kundentrends, kann Hinweise liefern, ob z. B. ein Konkurrent kürzlich eine Alternative gelauncht hat oder ob sich Kundenpräferenzen ändern. Denn auch Kundenfeedback spielt eine Rolle – negative Bewertungen oder fehlendes Interesse online können die Verkaufsentwicklung erklären. Einige Unternehmen setzen dabei auf Web-Analytics-Tools, um z. B. Google-Suchtrends, Social-Media-Erwähnungen oder Webshop-Klickraten zu erfassen und auszuwerten.
Erfasst man also ungewöhnliche Absatzeinbrüche, sollte man immer der Ursache auf den Grund gehen und mit Hilfe eines interdisziplinären Teams (Forecasting, Vertrieb, Marketing, Supply Chain) eine umfassende Analyse durchführen, um die richtigen Maßnahmen zu ergreifen und nicht verfrüht die Prognose nach unten zu korrigieren. Auch hierbei kann ein gutes Prognosesystem, welches alle potentiellen Einflussfaktoren mit in Betracht zieht, für frühzeitige Erkennung und rechtzeitiges Handeln sorgen.
Warnsysteme für Nachfrageveränderungen
Ein zentrales Element und praktisches Tool ist die Etablierung von Frühwarnsystemen, die auf Nachfragerückgänge oder -anstiege aufmerksam machen. Ein solches System überwacht Prognosen kontinuierlich und erkennt frühzeitig aufkommende Abwärtstrends. Zur technischen Umsetzung solcher Warnsysteme werden häufig Statistical-Process-Control-Konzepte auf Forecasts angewandt oder Machine-Learning-Modelle zur Anomalieerkennung genutzt. Letztere lernen, was ein „normales“ Nachfrageverhalten ist, und schlagen Alarm, wenn die Nachfrage außerhalb dieser normalen Muster fällt. Bereits simple Ansätze wie der Vergleich der aktuellen Nachfrage mit der des letzten Jahres können wertvolle Informationen liefern. Ein wichtiger Faktor dabei ist, dass solche Frühwarnsysteme den Trendverlauf der Zeitreihen betrachten und Alarm schlagen, wenn es zu einem Trendshift, Levelshift oder anderem Strukturbruch kommt.
Integration von Kontext und Frühwarnsystem
Komplexere Systeme können zusätzlich potentielle Einflussfaktoren berücksichtigen, um eine besonders gute Entscheidungsgrundlage zu bilden.
Der Einfluss von Preisänderungen auf die Zeitreihen
Die folgenden Abbildungen zeigen, wie sich beispielsweise eine Preissteigerung auf die Nachfrage auswirken kann. Eine solche Entwicklung kann sich über einen längeren Zeitraum konstant entwickeln oder zu einem echten Levelshift führen:
Abbildung 7: Negativer Trend in der Nachfrage durch einen kontinuierlichen Preisanstieg
Betrachtet man lediglich den hervorgehobenen Bereich des Nachfrage-Plots im Zeitraum Mitte 2018 bis 2020, lässt sich seine Entwicklung ohne den gegebenen Kontext der Preissteigerung fälschlicherweise leicht als Auslaufen des Produktes interpretieren. Außerdem wird aus dem weiteren Zeitverlauf ab Mitte 2021 klar, dass der Nachfragerückgang durch eine Anpassung des Preises reversibel ist.
Im nächsten Beispiel wird ebenfalls der durch die Preisänderung ausgelöste Nachfragerückgang aufgezeigt, wobei es hier nicht zu einer langsamen Abnahme, sondern zu einem plötzlichen Levelshift kommt. Dieser offensichtlich zu starke Preisanstieg kann hier z. B. zu einem Abwandern wichtiger Kunden zur Konkurrenz geführt haben, welche erst nach Absenken des Preises wieder zurückgekommen sind.
Abbildung 8: Plötzlicher Einbruch und anschließender Anstieg der Nachfrage auf Grund des Preises
In beiden Beispielen hat das entsprechende Unternehmen die negative Entwicklung deutlich zu spät erkannt. Mit einer datenbasierten Analyse unter Berücksichtigung aller potentiellen Einflussfaktoren hätten sie frühzeitig reagieren und die Entwicklung abwenden können.
Der Einfluss von makroökonomischen Faktoren auf die Zeitreihen
Der Preis ist zwar ein sehr wichtiger, aber nur einer von vielen potentiellen Einflussfaktoren, wie wir weiter oben im Abschnitt “Gründe für einen Nachfragerückgang” gesehen haben. Einen nicht zu unterschätzenden externen Faktor sehen wir in der folgenden Darstellung: das makroökonomische Umfeld. Eine Identifikation und Berücksichtigung der für das eigene Geschäft wichtigsten Business-Indikatoren wie z. B. dem Consumer Confidence Index (EU) kann gerade in Zeiträumen von Trendwenden einen entscheidenden Vorteil liefern. Wie in der Grafik zu erkennen ist, hat der Index einen Vorlauf von drei Monaten und kann somit auch bereits mit diesem zeitlichen Vorsprung auf Umschwünge hinweisen, auch wenn diese selbst noch gar nicht in der eigenen Verlaufshistorie zu erkennen sind. Somit kann ein Unternehmen, welches die entscheidenden Indikatoren im Prognosesystem integriert hat, rechtzeitig reagieren und beispielsweise die Produktionskapazitäten ausbauen, Material beschaffen oder mehr Personal einstellen oder im umgekehrten Fall z. B. eine geplante Investition in neue Lager oder Produktionsstätten zurückstellen.
Abbildung 9: Einfluss von makroökonomischen Indikatoren auf die Nachfrage
Natürlich sind solche Effekte nicht immer so deutlich in der Nachfrage zu erkennen wie in den gezeigten Beispielen. Eine visuelle Analyse kann oft zum Erkenntnisgewinn in der Ursachenanalyse beitragen, allerdings können insbesondere bei komplexeren Zusammenhängen, wie dem Zusammenspiel mehrerer Faktoren, diese nicht mehr so einfach visuell erfasst werden.
Wir haben nun also gesehen, dass schleichende Rückgänge bzw. Änderungen nicht immer gleich ein Auslaufen des Produktes prophezeien, sondern auch durch eine Vielzahl von anderen Faktoren bedingt sein können.
Nachfrageveränderungen bei sporadischen Zeitreihen
Schauen wir uns nun noch zwei sporadische Zeitreihen-Beispiele an.
Abbildung 10: Ende des Prduktlebenszyklus
Abbildung 11: Temporärer Nachfragerückgang
Die linke Grafik zeigt ein echtes Phasing-Out, unter der Bedingung, dass der Preis konstant ist, alle anderen relevanten Faktoren analysiert und ausgeschlossen wurden und bekannt ist, dass das dargestellte Produkt tatsächlich zu einem natürlichen Auslaufen neigen kann bzw. an dieser Stelle des Produktlebenszyklus angelangt ist. Das frühzeitige Erkennen und Vorhersagen von sehr niedrigen Bedarfen (bzw. identisch null) ist hier elementar, damit Produktion bzw. Einkauf entsprechend rechtzeitig darauf reagieren können und ein Abverkauf mit gezielten Aktionen etc. eingeleitet wird, bevor auch ein niedriger Preis niemanden mehr zum Kauf veranlasst.
Im Gegensatz dazu zeigt die Abbildung rechts einen deutlichen Nachfragerückgang durch den Anfang 2020 zu stark angehobenen Preis. Nachdem der Preis 2022 nach unten korrigiert wurde, zieht die Nachfrage mit leichter Verzögerung wieder an. Auch in diesem Beispiel wurde der Zusammenhang aus eingebrochener Nachfrage und angehobenem Preis erst nach knapp 2 Jahren entdeckt und korrigiert, was durch ein implementiertes Warnsystem hätte vermieden werden können.
Die Nachfrage ändert sich: So optimiert man die Reaktionsfähigkeit
Zur laufenden Kontrolle der Planung können Unternehmen beispielsweise Übersichten erstellen, um mit Kennzahlen zur Prognosegüte und zum Nachfrageverlauf ein schnelles Monitoring zu ermöglichen. Zusätzlich unterstützt ein implementiertes Benachrichtigungssystem bei unerwarteten Abweichungen, welches die zuständigen Demand Planner oder S&OP-Teams rechtzeitig informiert, eine schnelle Reaktionsfähigkeit. Ganzheitliche Warnsysteme überwachen sowohl interne als auch externe Faktoren. Durch die rasanten Fortschritte der Large Language Models bzw. Generativer KI sind inzwischen auch Systeme möglich, die beispielsweise News-Feeds beobachten und bei Meldungen wie „Konkurrent bringt neues Produkt auf den Markt“ oder „Regularien ändern sich“ Hinweise geben, die mit den Absätzen im Zusammenhang stehen könnten. Diese Art von Tool hilft ebenfalls dabei, auf Nachfragerückgänge rechtzeitig zu reagieren. Es ist entscheidend zu verstehen, dass die Funktion eines Alarmsystems nicht darin liegt, Entscheidungen zu treffen, sondern darin eine Grundlage für die Entscheidungen zu liefern. (→ Alert, then Diagnosis). Insgesamt gilt: Kontextbewusste Prognosen erfordern nicht nur die initiale Berücksichtigung vieler Daten, sondern auch ein laufendes Monitoring der Nachfrage und intelligentes Alarmieren, um dynamisch und informiert zu reagieren, bevor es zu spät ist.
Fazit: Kontext für deine Prognosen mit futureEXPERT
Nachfrageprognosen benötigen stets den richtigen Kontext. Nur mit dem relevanten Hintergrundwissen darüber, warum ein Nachfrageverlauf steigt oder fällt, können Unternehmen unterscheiden, ob ein Produkt tatsächlich ausläuft oder ob der Rückgang nur temporär ist. Durch ganzheitliche Ansätze, die Daten, Menschen und Prozesse verbinden, lassen sich Forecasts erheblich verbessern und rechtzeitig die richtigen Maßnahmen ergreifen – damit teure Fehler im Sinne von Fehlmengen oder Überbeständen vermieden werden. In einer Welt schnelllebiger Märkte wird dieser kontextuelle Blick auf das Forecasting mehr denn je zum Wettbewerbsvorteil.
Kontext ist entscheidend – futureEXPERT liefert ihn für deine Prognosen. Durch den integrierten POOL hast du eine Bandbreite an potentiellen externen Einflussfaktoren direkt nutzbar und der MATCHER identifiziert die am besten zu deinen Daten passenden Einflussfaktoren.
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