Brötchen und Wolken wie passt das zusammen?

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1 Brötchen und Wolken wie passt das zusammen? Eine Bäckerei nutzt regionale Wetterprognosen für die Bestelloptimierung Dr. Björn Christensen 07. November IBM Corporation 2012 meteolytix GmbH

2 Das Wetter beeinflusst das Kundenverhalten. Der Zusammenhang von Wetter und Absatz Das Wetter beeinflusst das Verhalten von Kunden und ist somit eine relevante Determinante für die Planung im Handel meteolytix GmbH 2

3 HINTERGRUND Welchen Problemen stehen Bäckereien bei der Bedarfsplanung von Produkten und Personal gegenüber? Der Zusammenhang von Wetter und Absatz Herausforderungen Bedarfsprognosen für verderbliche Ware Kurzfristige Personaleinsatzplanung Probleme Absatzprognosen nach gesundem Menschenverstand Keine systematische Berücksichtigung des Wetters LÖSUNG meteolytix forecast Individuelles statistisches Prognosetool, das auch das Wetter berücksichtigt 2012 meteolytix GmbH 3

4 Welche Faktoren beeinflussen das Kaufverhalten von Kunden und müssen in einem Prognosemodell berücksichtigt werden? 1 nicht-wetterbedingte Modellmerkmale Datengrundlage statistische Analysen 3 4 wirtschaftliche Prognose 2 wetterbedingte Modellmerkmale meteolytix forecast 2012 meteolytix GmbH 4

5 Welche Faktoren beeinflussen das Verbrauchsverhalten der Endabnehmer im Detail? 1a nicht-wetterbedingte Modellmerkmale: allgemeine Einflussfaktoren Angebot und Nachfrage in der Vergangenheit Wochen- / Kalendertage Schulferien Feiertage 1b nicht-wetterbedingte Modellmerkmale: kunden- und regionalspezifische Faktoren regionale Feste, Veranstaltungen kundenspezifische Maßnahmen, z.b. Preiseffekte 2 wetterbedingte Modellmerkmale Morgen Mittag Nachmittag Abend Nacht WETTERANGABEN FÜR MEHRERE ZEITPERIODEN PRO TAG Wetterdaten (Wettermuster) Temperatur Sonnenschein / Bedeckung Wind Niederschlag Gewitter / Unwetter Glatteis Schneefall 2012 meteolytix GmbH 5

6 Sondereffekte wie Ferien führen zu Veränderungen in den Verkaufsstrukturen 350,00 Ferien mit höherem Umsatz 300,00 250,00 200,00 150,00 100, meteolytix GmbH 6

7 Sondereffekte wie Ferien führen zu Fehlprognosen bei Nicht- Berücksichtigung 350,00 Unterschätzung Überschätzung 300,00 Einfache Prognose 250,00 200,00 150,00 100, meteolytix GmbH 7

8 Sondereffekte zu berücksichtigen ist die Grundlage einer validen Absatzprognose Werden Sondereffekte wie Ferien, Saison, Monatsanfang und ende bei der Planung nicht präzise berücksichtigt, werden fehlerhafte Mengen bestellt. Es werden überhöhte Retouren oder Ausverkäufe generiert. Die hohe Anzahl möglicher Sondereffekte kann kaum von einem Menschen berücksichtigt und in Form einer präzisen Prognose umgesetzt werden. Weder bei zentraler noch bei dezentraler Bestellung (in der Filiale) kann eine präzise Bestellung erfolgen. In der gängigen Software können Sondereffekte kaum präzise Berücksichtigt werden. Lediglich mittels mathematischer Modelle lassen sich optimale Prognosen erstellen. meteolytix forecast berücksichtigt alle gängigen Sondereffekte und zusätzlich den Effekt des Wetters automatisch meteolytix GmbH 8

9 Best-mögliche Prognosen durch statistisches und meteorologisches Know-How Statistische Datenanalyse Meteorologie Aufbereitung des Datensatzes für die Prognosen Prognosen auf Basis statistischer Modelle Kodierung von allgemeinen und kunden- bzw. regionalspezifischen Eigenschaften Permanente Anpassung des Prognosemodells auf sich verändernde Rahmenbedingungen & Lokale Wetterprognosen von höchster Qualität Morgen Mittag Nachmittag Abend Meteorologisches Know-How bei der Berücksichtigung des Wettereinflusses im Modell Erst das Zusammenspiel von statistischem und meteorologischem Know-How ermöglicht in Kombination best-mögliche Prognosen meteolytix GmbH 9

10 Die Anpassung der Prognosen an den Kunden und die Region stellt eine hohe Prognosegüte sicher. 3 statistische Analysen Definition, Bereitstellung und Prüfung der individuellen Datengrundlage Aufbereitung der Daten Prognose, Analyse und Bewertung Evaluation Permanente Optimierung der Prognosen Individuelle kunden- und regionalspezifische Faktoren stellen eine optimale Anpassung des Prognosesystems an die Kundenbedürfnisse sicher. Eine permanente Evaluierung des Prognosesystems ermöglicht eine dauerhaft hohe Prognosegüte. Aufgrund des Angebots von meteolytix forecast als Dienstleistung ist ein permanenter Support zur Anpassung der Prognosen an veränderte Rahmenbedingungen sichergestellt meteolytix GmbH 10

11 Vergleich der Retouren unter den Prognosen von meteolytix forecast mit einem Vorgängerprognosesystem auf Basis von Vergleichsmonaten Der Einsatz des Systems in der Praxis: der Nutzen 25% Retourenentwicklung 20% 15% - 4% - 3% - 4% - 4% - 6% - 3% - 3% - 5% 10% 5% 0% Jan Feb März April Mai Juni Juli August Mit meteolytix forecast ließen sich die Retouren gegenüber dem Vorgängerprognosesystem um 4,0% ohne Umsatzeinbußen reduzieren, welches einer Kostenersparnis von etwa hochgerechnet auf ein Jahr entspricht meteolytix GmbH 11

12 Ihre Ansprechpartner meteolytix GmbH Dr. Björn Christensen Dr. Meeno Schrader Geschäftsführung +49 (431) meteolytix GmbH 12