Wenn Konsumgüterunternehmen wachsen wollen, leiden oft die Kundenprogramme, das Multi-Channel-Marketing und deren Nachfragevorsage. Neue Produktkonfigurationen, Produktportfolios und die Long-Tail-Nachfrage sind gewachsen. Wenn Sie noch den gestiegenen Einfluss der Nachfragemodellierung (Medien, Werbeaktionen,Produktentwicklung) und das Kaufverhalten im Internet hinzufügen, dann haben die Planer unter vielen extremen Vorhersagefehlern zu leiden.

Unglücklicherweise sind viele Supply-Chain-Systeme und Nachfrage-Analysen in den Unternehmen nicht in der Lage damit umzugehen. Die meisten Firmen verwenden immer noch veraltete Vorhersageansätze, die auf schwerfälligen Algorithmen und Zeitreihen von angesammelten Verkaufszahlen beruhen. Die Unfähigkeit zur Analyse und zur Verwendung neuer Daten hat einen negativen Einfluss auf die Vorhersage-Genauigkeit obwohl es bessere Möglichkeiten gibt.

Die gute Nachricht ist, dass viele Unternehmen bereits über die Daten verfügen, die sie benötigen, um erhebliche Verbesserungen bei ihrer Vorhersage und in ihrer Supply-Chain zu erreichen. Wir helfen Unternehmen in der Konsumgüterbranche dabei mehr Signale mit weniger Nebengeräuschen zu erzeugen, um deren Vorhersagen, Lagerbestände und Service-Levels zu verbessern.  Die Nachfragemodellierung kann die Long-Tail-Vorhersage enorm verbessern.  Demand Sensing ist in der Lage, tagesaktuelle POS- oder Kanaldaten  zu nutzen, um kurzfristige Änderungen zu erkennen. Maschinelles Lernen ist in der Lage zuverlässige Marketing Daten zu modellieren und die Stimmungslage (Sentiment) und das Kundenverhalten zu messen, sowie die Sozialen Medien mit einzubeziehen. Nachfrageanalysen und Supply-Chain Optimierung können Unternehmen dabei helfen, eine marktgerechte Prognose zu erhalten.