Warum können Einzelhändler und Lieferanten bei Bedarfsprognosen nicht gemeinsam handeln?

Wie in aller Welt sollen Einzelhändler und Lieferanten genaue Nachfrageprognosen erstellen, wenn sie nicht gleichzeitig dieselben Daten auf dieselbe Weise teilen?

COVID-19 wird zu Recht für viele der Probleme verantwortlich gemacht, die die Lieferketten von Konsumgütern im Jahr 2020 geplagt haben. Der Mangel an Toilettenpapier, Wasserflaschen und anderen wichtigen Gütern wurde jedoch durch die Fehlausrichtung der Nachfragedatenstrategien zwischen Lieferanten und Käufern noch verschlimmert. Zu diesem Schluss kommt ein aktueller Bericht des Software-Engineering-Unternehmens CI&T.

„Die Händler-Lieferanten-Beziehung ist nicht so gestaltet, dass eine sichere Nachfrageprognose am ehesten förderlich ist“, heißt es in dem Bericht eher höflich. Die Folgen sind jedoch gravierend und stellen die Lieferkette des Einzelhandels vor eine Vielzahl von Problemen, die sich aus dem Versäumnis ergeben, die Nachfrage genau vorherzusagen.

Die beiden Seiten können sich nicht einmal über die Art des Problems einigen. Lieferanten sagen, dass ihre größte Herausforderung bei der Bedarfsprognose die Transparenz und der Zugriff auf Daten ist. Einzelhändler sagen, dass es die Datenplattform skaliert. „Strategisch denken sie über Nachfrageprognosen ganz anders nach“, sagt Melissa Minkow, Leiterin der Einzelhandelsbranche bei CI&T und Co-Autorin des Berichts.

Die Trennung beginnt mit dem grundlegenden Ansatz für die Vorhersage durch die beiden Gruppen von Nominalpartnern. Die Mehrheit der Anbieter sagt, dass sie relevante Daten wahrscheinlich nach geografischen Regionen aufschlüsseln, während Einzelhändler dies nach Kanälen tun, z. B. nach E-Commerce und Ladenverkäufen.

Darüber hinaus vergleichen die meisten Anbieter die Verkaufsdaten eines bestimmten Monats mit dem gleichen Zeitraum des Vorjahres, um den Umsatz des Folgemonats vorherzusagen, während Einzelhändler die Zahlen mit denen des Vormonats vergleichen. Die beiden Methoden können zu sehr unterschiedlichen Schlussfolgerungen darüber führen, wie viel Produkt hergestellt, gelagert und in den nächsten 30 Tagen gelagert werden muss.

Die Parteien einigen sich auf die Art der Informationen, die sie für die Formulierung einer Bedarfsprognose für am wertvollsten halten:detaillierte Verbraucherdaten wie Geschlecht, Alter und Haushaltsgröße. Aber sie schaffen es anscheinend nicht, diese Informationen in Echtzeit auszutauschen.

Es gibt ein nagendes Zögern, sensible und proprietäre Daten zu teilen, „was bedeutet, dass es für sie schwierig ist, zusammenzuarbeiten“, sagt Minkow. Dieser Mangel an Transparenz ist zumindest teilweise für die unterschiedlichen Ansätze bei der Interpretation der Daten verantwortlich.

In einer Zeit, in der Störungen wie COVID-19 die Stabilität der Lieferketten von Konsumgütern bedrohen, war es noch nie so dringend, wichtige Daten durch eine einzige Linse zu betrachten. Aber Händler und Zulieferer scheinen dieses Ziel nicht zu erreichen. „In den letzten 15 Monaten habe es viel Selbstzufriedenheit gegeben“, sagt Minkow. „Beide Parteien spielen das ganze Spiel sehr nah an der Weste. Und es wird in den nächsten sechs Monaten mit den bevorstehenden Feiertagen nur noch schlimmer.“

Natürlich liegen viele der Probleme, die Lieferketten heute plagen, außerhalb der Kontrolle von Einzelhändlern und Lieferanten. Beide Seiten können jedoch mehr tun, um die Auswirkungen externer Krisen abzumildern, indem sie ihren Ansatz zur Datenanalyse und Nachfrageprognose harmonisieren. In unsicheren Zeiten ist Resilienz entscheidend. „Es gibt viel Raum für die gemeinsame Nutzung von Daten“, sagt Minkow.

Der CI&T-Bericht fordert einen neuen Rahmen für die Erstellung von Nachfrageprognosen, der sie nicht isoliert entwickelt. Im Moment, sagt Minkow, „machen sie sich nicht einmal die Mühe, sich gegenseitig die Bedarfsprognosen anzuschauen. Wenn sie es täten, würden sie sehen, wo sie voneinander lernen können.“

Im Zeitalter von Social Media stehen der Lieferkette des Handels mehr Daten als je zuvor zur Verfügung. Das ist Segen und Fluch zugleich – richtig analysiert und weitergegeben, können die Informationen verwendet werden, um Kundenbedürfnisse zu erkennen und Produkte entsprechend anzupassen. Aber die schiere Menge droht, Anbieter zu überfordern, die nicht in der Lage sind, sie zu verstehen und ihren Fluss zwischen Partnern zu koordinieren.

Minkow sagt, dass Einzelhändler und Lieferanten die ihnen zur Verfügung stehenden Daten nicht vollständig nutzen. Neben Informationen auf Verbraucherebene sollten sie auch Verkaufs- oder Warenkorbdaten für E-Commerce und Einkäufe im Geschäft, saisonale Trends, Wettermuster, Feiertage und die Preisstrategien der Wettbewerber heranziehen.

CI&T schlägt vor, dass der Einzelhändler Eigentümer der Datenaustauschbeziehung ist und dann bestimmt, welche Arten von benutzerdefinierten Daten jedem Anbieter in einem „Über-Prognose“-System zur Verfügung stehen. „Wir würden den Händlern mehr Macht in die Hand geben, sind aber auch offen für Lieferanten, die First Mover sind“, sagt Minkow. „Die Idee ist, in der Mitte zu sein, wo alle Datensätze vorhanden sind. Dann kannst du die Beziehung nach Belieben anpassen.“

Das Versäumnis, die entscheidende Beziehung zwischen Einzelhändlern und Lieferanten für die Bedarfsprognose zu koordinieren, ist für alle Parteien kostspielig, insbesondere aber für die am Ende der Lieferkette. „Ohne eine optimierte Strategie für den Datenaustausch werden die Verbraucher verlieren“, sagt Minkow. „Und wenn der Verbraucher verliert, verlieren alle.“