Data-Mining basierte Absatzprognosen unter Einbeziehung des Wetters - Lassen sich Lebensmittelabfälle mittels intelligenter Systeme reduzieren?

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1 Data-Mining basierte Absatzprognosen unter Einbeziehung des Wetters - Lassen sich Lebensmittelabfälle mittels intelligenter Systeme reduzieren? Dr. Florian Siedenburg DAF-Jahrestagung Berlin, 18. November 2013 Kundenverhalten und Wetter 2 1

2 HINTERGRUND HINTERGRUND Herausforderungen Bedarfsprognosen für verderbliche Ware 3 Herausforderungen Bedarfsprognosen für verderbliche Ware Absatzprognosen nach gesundem Menschenverstand ohne Berücksichtigung des Wetters 4 2

3 Ferien als Herausforderung in Bäckereien 350,00 Ferien mit höherem Umsatz 300,00 250,00 200,00 150,00 100,00 5 Ferien als Herausforderung in Bäckereien 350,00 Unterschätzung Überschätzung 300,00 250,00 Einfache Prognose 200,00 150,00 100,00 6 3

4 HINTERGRUND Herausforderungen Bedarfsprognosen für verderbliche Ware Absatzprognosen nach gesundem Menschenverstand ohne Berücksichtigung des Wetters LÖSUNG meteolytix forecast: individuelles statistisches Prognosetool, das auch das Wetter berücksichtigt 7 Einflussfaktoren und Prognose 1 nicht-wetterbedingte Modellmerkmale Datengrundlage statistische Analysen 3 4 wirtschaftliche Prognose 2 wetterbedingte Modellmerkmale meteolytix forecast 8 4

5 Einflussfaktoren und Prognose im Detail 1a nicht-wetterbedingte Modellmerkmale: allgemeine Einflussfaktoren Wochen- / Kalendertage Schulferien Feiertage 9 Einflussfaktoren und Prognose im Detail 1a nicht-wetterbedingte Modellmerkmale: allgemeine Einflussfaktoren Wochen- / Kalendertage Schulferien Feiertage 1b nicht-wetterbedingte Modellmerkmale: kunden- und regionalspezifische Faktoren regionale Feste, Veranstaltungen kundenspezifische Maßnahmen, z.b. Preiseffekte 10 5

6 Einflussfaktoren und Prognose im Detail 1a nicht-wetterbedingte Modellmerkmale: allgemeine Einflussfaktoren 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

7 13 automatische Auswahl Erklärende 14 7

8 automatische Auswahl Erklärende Losgrößen 15 automatische Auswahl Erklärende Losgrößen Neue Artikel, Marketingaktionen 16 8

9 automatische Auswahl Erklärende Losgrößen Neue Artikel, Marketingaktionen 3 statistische Analysen / Data Mining 17 automatische Auswahl Erklärende Losgrößen Neue Artikel, Marketingaktionen 3 statistische Analysen / Data Mining Permanente Optimierung der Prognosen Datenanalyse Prognose Evaluation 18 9

10 Einsparungen an Retourenkosten durch meteolytix forecast Der Einsatz des Systems in der Praxis 5% Umsatz- und Retourenquotenentwicklung 2011 gegenüber 2012 (jeweils Januar bis August) 3% 0% -5% Umsatz Retourenquote -10% -15% -20% -25% -20,7% Mit meteolytix forecast ließen sich gegenüber dem Vorgängerprognosesystem Retouren im Verkaufswert von je Filiale und Jahr einsparen. 19 Einsparungen an Lebensmittelabfällen durch meteolytix forecast Der Einsatz des Systems in der Praxis 2,00 m 2,00 m 2,50 m Mit meteolytix forecast ließen sich gegenüber dem Vorgängerprognosesystem Lebensmittelabfälle im Volumen von ca. 10 m 3 je Filiale und Jahr einsparen

11 Ihre Ansprechpartner meteolytix GmbH Dr. Florian Siedenburg +49 (431)