Das Wetter bedingt oft signifikante Fluktuationen in der Kundennachfrage. Plötzliche Wetterumschwünge sind keine Seltenheit, Vorhersagen nicht leicht zu treffen. Schlägt das Wetter um und Kunden verlangen plötzlich bestimmte Produkte und kaufen andere nicht, kann das für den Händler teuer werden.
Aufgrund des Peitscheneffekts können Wetterveränderungen auch unnötig hohe Schwankungen auf Seiten des Anbieters verursachen: Bei zu weitreichender Vorbereitung sind die Kapazitäten auf allen Ebenen der Lieferkette schnell ausgereizt und der Verderb steigt. Ohne nötige Vorkehrungen gehen möglicherweise beträchtliche Umsätze verloren.
Aufgrund des Peitscheneffekts können Wetterveränderungen auch unnötig hohe Schwankungen auf Seiten des Anbieters verursachen.
Es ist wichtig, zu beachten, dass entgangene Umsätze nicht nur Out-of-Stocks betreffen: Insbesondere bei extremen Wetterverhältnissen entscheiden sich Kunden für den Besuch in der Filiale, die die benötigten Artikel führt. Beispielsweise gekühlte Getränke bei sommerlichen Temperaturen.
Jeder kennt Zusammenhänge zwischen Nachfrage und Witterungsbedingungen und die dadurch entstehenden Muster: Heiße Temperaturen kurbeln den Absatz von Speiseeis an, bei Regen verkaufen sich mehr Regenschirme … Bezieht man aber das gesamte Sortiment ein, wird es komplizierter. Wie identifiziert man, welche Produkte vom Wetter beeinflusst werden und welche nicht? Wie misst man, welches Produkt wie stark auf welches Wetter reagiert?
In meinem letzten Whitepaper haben Sie erfahren, wie Einzelhändler sich optimal auf wetterbedingte Fluktuationen vorbereiten. Hier nun einige Empfehlungen für die optimale Vorgehensweise im Zusammenhang mit wetterbasierten Absatzprognosen:
1. Wetterbasierte Absatzprognosen Auf Grundlage Von Basisprognosen
Erstellen Sie Ihre wetterbasierten Absatzprognosen auf der Grundlage solider Basisprognosen: Dadurch konzentriert sich das Wettermodell ganz auf die Wettereffekte und zeigt, welcher Teil der Prognose aus welchem Prognosemodell stammt.
Bei der Verwendung von Wettermodellen profitieren Sie so von mehreren Vorteilen: Unterschiedliche Modelle und deren Ergebnisse können getrennt werden, um beispielsweise zu messen, ob der Einbezug des Wetters tatsächlich die Prognosegenauigkeit verbessert. Darüber hinaus lassen sich die verschiedenen Modelle transparent vergleichen. Zum Beispiel wird geprüft, ob eine bevorstehende wetterbasierte Prognose-Erhöhung sinnvoll ist und ob sie eine Reaktion des Einzelhändlers erfordert.
2. Wettermodelle Auf Verschiedenen Ebenen Betrachten
Empfehlenswert ist das Aufsetzen eines Prozesses für wetterbasierte Absatzprognosen, der iterativ Modelle auf verschiedenen Ebenen betrachtet, so dass jedes Produkt in jeder Filiale das Modell erhält, das am besten zu seinen Daten passt.
Die Kombination von SKU und Filiale bildet das niedrigste und meist exakteste Level. Theoretisch kann also jedes Produkt in jeder Filiale ein gesondertes Modell erhalten, da jeder Artikel und jede Filiale anders auf Wettereinflüsse reagiert. Ausschlaggebend ist hier die Lage der Filiale. Vergleicht man eine Filiale in zentraler Lage mit großem Touristenaufkommen mit einem SB-Warenhaus, das nur mit dem Auto erreichbar ist, weist die zentral gelegene Filiale für gewöhnlich eine weit höhere Wetter-Reaktivität auf, als das SB-Warenhaus.
3. Einbezug Differenzierter Wettereffekte
Man erzielt die besten Ergebnisse, wenn einige der differenzierteren Wettereffekte berücksichtigt werden (neben den Wetter-Rohdaten). Hierzu zählt die Wochentagschwankung: Zusätzlich zu den normalen Schwankungen kann die Wetterreaktivität unter der Woche und an Wochenenden variieren.
Auch die Wetterbedingungen aus Vergangenheit und Zukunft sind relevant: Die Reaktion auf das Wetter fällt für gewöhnlich am ersten sonnigen Wochenende im Frühling viel stärker aus als an einem sonnigen Wochenende mitten im Sommer, wenn es bereits viele sonnige Wochenenden gab. Konsumenten planen oft entsprechend der Wettervorhersage voraus und erledigen ihre Einkäufe beispielsweise lieber unter der Woche, wenn ein Wochenende mit schönem Wetter vorhergesagt ist. Selbstverständlich müssen auch Nichtlinearitäten der Witterungseinflüsse berücksichtigt werden. So können zwar hohe Temperaturen die Nachfrage erhöhen, sehr hohe Temperaturen jedoch zu einem Abflauen der Nachfrage führen, da die Konsumenten zu Hause bleiben.
Mit hochentwickelten Lösungen lässt sich der Prozess vollständig automatisieren, von der Einholung der Wetterdaten bis zur Berechnung der um den Faktor Wetter korrigierten Prognose.
Mit hochentwickelten Lösungen lässt sich der Prozess vollständig automatisieren, von der Einholung der Wetterdaten bis zur Berechnung der um den Faktor Wetter korrigierten Prognose. Daten eines globalen Wettervorhersage-Anbieters sind in die Software integriert: Sie werden basierend auf den Koordinaten der Filiale abgerufen. Falls gewünscht, kann das System auch mit einem anderen Anbieter vernetzt werden.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Einzelhändler sich optimal auf wetterbedingte Schwankungen vorbereiten, lesen Sie das Whitepaper „Mit wetterbasierten Prognosen fällt die Supply-Chain-Planung nicht ins Wasser“.
