Sales Forecasting im Retail.

Eine genaue Vorhersage des zu erwartenden Absatzes bestimmter Produkte, Warengruppen oder Hauptwarengruppen eröffnet verschiedene Optimierungspotenziale für ein Retailunternehmen. Zum einen können Einkauf und Lagerhaltung anhand der Vorhersagen besser gesteuert werden und zum anderen können etwaige künftige Rückgänge bzgl. Sales durch entsprechende Promotions abgefedert werden. Unser Kunde, ein internationales Retailunternehmen, stand vor der Herausforderung, mittels statistischer Methoden den zu erwartenden Absatz besser vorhersagen zu wollen.

Auf Basis historischer Transaktionsdaten der einzelnen Filialen, die täglich zu Verfügung stehen, haben wir zunächst eine umfangreiche Datenaufbereitung und Bereinigung durchgeführt. Hierbei wurden ebenfalls verschiedene Aggregate auf Tagesbasis aus den Daten berechnet. Nach der Datenaufbereitung wurden verschiedene statistische Modelle geschätzt, um den zu erwartenden Absatz in den nächsten 14 Tagen zu berechnen. Hierbei wurden verschiedene lineare und nicht-lineare Verfahren untersucht und miteinander im Rahmen eines Backtestings verglichen. Da die Interpretierbarkeit der Modelle für den Kunden eine wichtige Rolle spielt, wurden keine Machine Learning Modelle verwendet.