Drei Reifegrade der Analytik
Die meisten Hersteller stehen auf Stufe eins oder zwei. Stufe drei ist ein Vorsprung, der sich nicht kopieren lässt.
- Dashboards und Berichte
- Sell-in und Abverkauf im Rückblick
- Kennzahlen in Echtzeit
- Prognose der nächsten Saison
- Empfehlungen je Artikel
- Lernen aus neuen Wochen
- Fertige Prognosemodelle
- Schnelle Anbindung
- Prognose, generisch
- Verständnis Ihrer Saisonalität
- Eigentum am Modell
- Dauerhafter Vorsprung
- Auf Ihren Daten gelernt
- Prognose mit Branchenkontext
- Wöchentliches Nachlernen
- Vollständiges Eigentum
- Kein Anbieter-Zwang
- Offener Rechenweg
Was ein eigenes Modell gibt, was kein Dashboard gibt
Es geht nicht um Technik, sondern um Wissen, das jede Woche weiterarbeitet.
Große Wettbewerber nutzen Standardsysteme, die jeder lizenzieren kann. Ein Modell, das auf drei Jahren Ihrer 140 Artikel gelernt hat, kennt Muster, die kein Standardsystem kennt: welche Kette drei Wochen vor der Spitze bestellt und welche fünf, welche Praline im Frühjahr wächst und welche stagniert. Dieses Wissen entsteht nur bei Ihnen.
Ein Dashboard zeigt immer dasselbe, nur mit neuen Zahlen. Ein Modell lernt mit jeder Woche neuer Daten dazu. Nach einer Saison kennt es Ihre Muster über alle Artikel, Kanäle und Aktionen gleichzeitig; ein Planer überblickt gleichzeitig eine Handvoll.
Code, Gewichte, Trainingsweg: alles bleibt in Ihrer Infrastruktur. Kein Abonnement, keine Daten in fremder Cloud. Endet die Zusammenarbeit, bleibt das Modell und läuft weiter. Kein Anbieter, dessen Geschäft von Ihrer Abhängigkeit lebt, wird Ihnen das anbieten.
„Für diese Kette immer fünfzehn Prozent aufschlagen, die bestellen nach" - das steht in keinem System, nur im Kopf einer erfahrenen Planerin. Ein Modell kodifiziert dieses Wissen, weil es in den Daten steckt, auch wenn es nie aufgeschrieben wurde. Es kündigt nicht, vergisst nicht und nimmt im Advent keinen Urlaub.
Kosten des Modells gegen Kosten der Unwissenheit
Der Wert eines Modells wird nicht in Prognosegenauigkeit gemessen, sondern in Euro, die nicht abgeschrieben, nicht verloren und nicht per Express nachgeschoben werden.
€171.000 weniger Abschreibungen, €85.500 zurückgewonnener Deckungsbeitrag aus Regallücken, €75.000 weniger Sonderschichten und Expressfracht - das Ergebnis von Modul 01 allein.
Im ersten Jahr lernt das Modell und liefert einen Teil des Potenzials. Im zweiten kennt es jede Saison einmal. Im dritten kennt es jeden Artikel, jeden Kanal und jede Aktion, und findet Muster, von denen niemand wusste. Ein Modell nutzt sich nicht ab, es wächst im Wert. Wie schnell, hängt von Ihrer Datenlage ab; die Zahlen dieser Serie sind Jahreswerte des Muster-Betriebs, keine Zusage.
Von den Daten zum laufenden Modell
Vier Phasen, jede endet mit einem greifbaren Ergebnis. Die Dauer hängt von Verfügbarkeit und Qualität Ihrer Daten ab; Termine entstehen im Gespräch, nicht auf dieser Seite.
Export von drei Jahren Sell-in und Abverkauf. Bewertung der Datenqualität. Erstes Modell im Rückblick gegen Ihre heutige Methode. Ergebnis: der Prognosefehler beider Methoden und das Potenzial in Euro, gerechnet auf Ihre Zahlen.
Wöchentliche Prognose zwölf Wochen voraus für die saisonstärkste Warengruppe. Vergleich mit dem Produktionsplan: Welche Mengen hätten anders geplant werden können?
Die Module, die Ihre Datenlage trägt, werden angebunden: Regalplatz, Aktion, Rüstfolge, Restlaufzeit, Kakaodeckung. Schnittstellen zu ERP und Lagersystem, Schulung der Planung.
Modelle im Betrieb, wöchentliches Nachlernen, Überwachung der Genauigkeit, Übergabe von Code und Dokumentation an Ihre IT. Was die Messung widerlegt, wird ersetzt.
Drei Gründe für den Zeitpunkt
Drei Entwicklungen, die aus einem guten Vorhaben ein dringliches machen.
Der Wert eines Modells liegt nicht in der Genauigkeit, die es erreicht, sondern in der Entscheidung, die es früher möglich macht.
Alle Euro-Beträge sind Modellrechnungen. Sie werden aus klar benannten Annahmen hergeleitet (Annahme-Basis → Hebel → Ergebnis) und veranschaulichen die Größenordnung, keine Zusage. Die Summe ist ein Bruttoeffekt vor Umsetzungskosten; kein Modul hat einen unabhängigen Beleg für seinen Wirkungsgrad, die Hebelquoten sind Annahmen.
Diese Serie zeigt, welche Fragen Data Science in einem Schokoladenwerk beantworten kann. Die konkreten Antworten entstehen erst mit Ihren Daten.