Prognose eingehender Anfragen der Kundschaft
1. Beschreibung
Bei der Prognose eingehender Anfragen der Kundschaft wird die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen auf Basis historischer Daten und aktueller Einflussfaktoren prognostiziert.
Diese Analysen können für Unternehmen sehr zeitaufwendig und fehleranfällig sein, weshalb Künstliche Intelligenz (KI) an dieser Stelle eingesetzt werden kann. Ziel ist es, durch die Anpassung von Produktion, Lagerbeständen und Lieferketten die richtige Menge an Produkten oder Dienstleistungen bereitzustellen.
Durch die Nutzung von KI können historische und aktuelle Daten analysiert, Muster erkannt und so tagesaktuelle Prognosen über aktuelle und zukünftige Absätze erstellt werden. Mit der Prognose der Anfragen der Kundschaft können langfristig Ressourcen effizient eingesetzt werden, da Logistikkosten und Verschwendungen reduziert werden. Außerdem wird durch die Vermeidung von Engpässen die Zufriedenheit der Kundschaft erhöht. Dadurch nimmt die Kund*innenbindung zu und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens wird gestärkt.
2. Notwendige Daten
Je nach Anwendungsfall in den Unternehmen werden unterschiedliche Daten benötigt. Zum einen sind Daten notwendig, in denen Informationen zu eingehenden Anfragen der Kundschaft vermutet werden. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:
- Historische Daten über den Verkauf z. B. Verkaufszahlen, Umsätze
- Markt- und Branchendaten z. B. Marktforschungsdaten, Branchenberichte, technologische Entwicklungen
- Wettbewerbsdaten z. B. Preisänderungen, Änderungen in Produkten oder Dienstleistungen, veränderte Marketing- und Vertriebsstrategien, Feedback der Kundschaft des Wettbewerbs
- Bewertungen und Feedback der Kundschaft aus z. B. Umfragen, Rezensionen, Foren oder Social-Media-Beiträgen
- Daten über das Onlineverhalten z. B. Seitenaufrufe, Klicks, Verweildauer
Zum anderen sind Daten notwendig, welche eingehende Anfragen der Kundschaft beeinflussen können. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:
- Daten der Kundschaft z. B. Alter, Geschlecht, Region, Kaufhistorie
- Informationen zu den Produkten und Dienstleistungen z. B. eine bestimmte Charge, die die befragte Kundschaft erworben hat
- Saisonale Daten über Nachfragemuster z. B. Feiertage, Jahreszeit, Tageszeit
- Externe Einflussfaktoren z. B. Wetterdaten, Veranstaltungen, Krisen, Gesetze
3. Nächste Schritte
Die Prognose eingehender Anfragen der Kundschaft klingt nach einem Anwendungsfall für Ihr Unternehmen? Das könnten die nächsten Schritte sein:
- Sprechen Sie mit den Kolleg*innen der Absatzplanung und prüfen Sie Ihre vorliegenden Daten. Zur Bewertung Ihrer Daten schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 2 wird das Thema „Datenmanagement“ behandelt.
- Strukturieren Sie Ihr KI-Projekt: Welches Problem soll gelöst werden? Setzen Sie klare Ziele. Welche Daten werden benötigt? Wie erfolgt die Anwendung? Dabei kann Sie der KI-Canvas unterstützen.
- Integrieren Sie Ihre Geschäftsführung, um das weitere Vorgehen zu besprechen.
Sie benötigen Unterstützung bei den nächsten Schritten? Gehen Sie gerne auf die KI-Dienstleistenden der Region Hannover zu. Gerne unterstützt Sie auch die Region Hannover bei der Gestaltung Ihres Anwendungsfalls.
4. Beispielprojekt
Eine ständige Warenverfügbarkeit in Bäckereien führt zu Lebensmittelverschwendungen und unnötigen Herstellkosten. Auf der anderen Seite wollen Bäckereien den Kund*innen eine bedarfsgerechte Auswahl an Backwaren bereitstellen.
Die Prognose eingehender Kundschaftsanfragen ist komplex und hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie bspw. lokalen Schulferien, Wetterdaten oder Saisonalitäten. Durch eine KI können Muster in den Kundschaftsanfragen erkannt und bedarfsgerecht Backwaren bestellt werden.
Sie wollen mehr zu der Anwendung von KI bei der Prognose eingehender Kundschaftsanfragen in Bäckereien erfahren? Dann schauen Sie doch einmal bei dem Unternehmen BäckerAI vorbei.