Prognose E-Commerce Umsatz (30 Tage Forecasting)

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Eine verlässliche Umsatzprognose erlaubt optimale operative Steuerung: Wir setzen künstliche Intelligenz ein, um den E-Commerce Umsatz vorherzusagen.

Beschreibung

Der Umsatz im Onlinehandel ist für viele Unternehmen inzwischen zentral. Doch wie im stationären Handel hat E-Commerce eine Reihe an Herausforderungen: Einkauf, Lagerung, Infrastruktur, Versand und Logistik. Wenn man eine gute Prognose über den zu erwartenden E-Commerce-Umsatz hat, erlaubt dies, besser operativ zu planen.
Mittels künstlicher Intelligenz erstellen wir eine Umsatzprognose für E-Commerce.

Diese Daten brauchen wir

  • Inhalt: Umsatz pro Tag, mindestens 2 Jahre Historie
  • Quellen: Webshop, ERP
  • Format: Eine Reihe = Ein Tag mit Umsatz (2 Spalten)

Vorteile einer guten Umsatzprognose im E-Commerce

Wenn man weiß, wie sich der eigene Umsatz entwickeln wird, hat man viele Ansätze um sein operatives als auch strategisches Geschäft zu planen:

  • Bestellungen von Material oder Produkten
  • Marketingmaßnahmen oder Ausverkauf von Produkten
  • Rekrutierung oder Einsatz von Freelancern
  • Entwicklung neuer Produkte und Strategien

Wenn also ein Onlineshop sich positiv entwickelt, gilt es auch, entsprechende Ressourcen vor zu halten. Falls das Gegenteil der Fall ist, können auch direkt Gegen-Maßnahmen ergriffen werden. Doch sind diese Vorhaben zentral abhängig von der Qualität der Umsatzvorhersage. Und diese lässt oft zu wünschen übrig: Bauchgefühl, lineare Hochrechnungen, Nicht-Beachtung von Saisonalität, Wochentagen, Trends und ähnliches führt oft zu unverlässlichen Zahlen. Doch das geht besser.

Die Probleme mit üblichen Prognosen

Trends, Wochentage, Jahreszeiten, Saisonalitäten, Politik – es gibt viele Einflussfaktoren, wieso sich KPIs verändern. Ob Aufwärts- oder Abwärtstrend: Wichtig ist zu verstehen, dass es nicht nur eine Richtung gibt und lineare Schlussfolgerungen (Heute mehr als Gestern, also immer mehr) werden schnell zum Problem.

Künstliche Intelligenz in der Umsatzprognose erlaubt verlässliche Vorhersagen
Künstliche Intelligenz in der Umsatzprognose erlaubt verlässliche Vorhersagen

Daher setzen wir künstliche Intelligenz ein. Wir nutzen Zeitreihenanalysen basierend auf Neuronalen Netzen, die auch kleine Effekte schnell und einfach feststellen. Erst wird die Vergangenheit dekonstruiert, dann ein Modell erstellt, das zukünftige Werte vorhersagen kann.

Kilian

Was sind die Vorteile von Forecasting basierend auf KI?

Während sich noch viele Unternehmen sich auf ihre Erfahrung, qualitativen Erwartungen (“Ich glaube wir werden..”) oder veraltete Methoden (z.B. lineare Voraussage) stützen, sehen wir die Vorhersage von zukünftigen Werten als komplexer an. Die Kombination von historischen Daten mit künstlicher Intelligenz bildet meist zuverlässigere und genauere Prognosen ab als andere Systeme.

Dazu haben wir bei Kobold AI wir ein vollautomatisiertes Modul entwickelt, das Prognosen (Forecast) durchführt. Es nutzt eine Kombination aus Methoden der künstlichen Intelligenz und Zeitreihenanalyse, um die beste Vorhersage zu treffen.

Zeitreihen deshalb spielen eine grundlegende Rolle, da sie ein Ergebnis (Umsatz, Anzahl an Fällen), das sich über einen bestimmten Zeitraum hinweg ereignet, in mehrere Komponenten zerlegen, z. B. einen Trend, eine saisonale Komponente, eine zyklische Komponente und Rauschen. Diese Komponenten werden dann für die Vorhersage der nächsten Zahlen verwendet, die das gleiche Verhalten aufweisen.

Kurz gesagt nutzen wir KI, um verlässlichere Vorhersagen zu erstellen als herkömmliche oder manuelle Prognose-Methoden.

Kilian

Wie funktioniert das Forecasting mit kobold.ai?

Kobold AI bietet KI für alle
Kobold AI bietet KI für alle

Kobold AI erstellt standardisierte, vollautomatisierte KI-Produkte. Man muss nur das Produkt auswählen, die eigenen Daten hochladen und schon bekommt man wenige Zeit später die 30-Tages-Vorhersage. Dazu werden die Ergebnisse in einen verständlichen, klaren Bericht (Beispiel: KoboldAI_Sales-Forecasting.pdf) verarbeitet, um nicht nur die Zahlen zu bekommen, sondern auch die Trends und Interaktionen der Daten zu verstehen.

Kilian

Welche Datenquellen liefern Umsatzdaten?

Die E-Commerce-Umsätze sind üblicherweise entweder im e-Commerce System selbst (z.B. Shopify, Shopware, intershop,..) oder einem Analytics-Tool (z.B. Google Analytics, Adobe Analytics) zu finden. Oft sind sie dort sehr einfach zu exportieren.

Aber auch andere Systeme wie zum Beispiel ein generelles ERP oder ein Business Intelligence System können als Quelle für verlässliche, historische Umsatzdaten dienen.

Welches Datenformat erwartet unser Forecasting Produkt?

Um die Daten der nächsten 30 Tage genau vorhersagen zu können, benötigen wir als Input historische Daten. Genauer gesagt:

  • Zwei Spalten
    • Spalte “Datum”: Ein Datum im Format “JJJJ-MM-TT”, d.h. ein vierstelliges Jahr (z.B. 2005), ein zweistelliger Monat (z.B. “04” für April) und ein zweistelliger Tag (z.B. “29”). Ein Beispiel: 2019-10-23
    • Spalte “Wert”: Der Wert (z.B. Anzahl der Verkäufe, Service-Fälle, etc), die an diesem Tag stattgefunden haben, ausgedrückt in Gesamteinheiten.
  • Beliebige Anzahl von Zeilen, wobei jeder Eintrag eine tägliche Datum-Wert-Kombination ist

Bitte beachten:

  • Jedes Datum darf nur einmal vorkommen
  • Kein Datum sollte ausgelassen werden, sondern als “0” eingegeben werden.
  • Sie können Rückgaben / Negativbuchungen einbeziehen, aber diese werden dann auch in der Prognose berücksichtigt.
  • Je mehr Historie Sie angeben können, desto besser ist unser Ergebnis. Mindestens zwei Jahre sind ratsam.

Sie können diese Daten aus ihrem jeweiligen System (ERP, E-Commerce, Service,..) oder auch aus der manuellen Dokumentation in Form einer Excel-Datei extrahieren.

Kilian

Welchen Output liefert die 30-Tages Vorhersage?

Die 30-Tages Forecastings von Kobold AI liefern zwei Teile zurück: Einerseits eine deskriptive Analyse der historischen Daten, andererseits die Vorhersage für die nächsten 30 Tage.

Analyse der Daten

Wir nutzen deskriptive Datenanalyse und ein neuronales Netz um die historischen Daten auf Trends, Saisonalität, Ausreisser und ähnliches zu analysieren. Daraus generieren wir automatisch einen Bericht, der einen Einblick in das Vergangene Verhalten gibt und somit Wissen verschafft. 

Vorhersage der Werte für 30 Tage

Vorhersage mittels neuronalem Netz für eine hohe Genauigkeit
Vorhersage mittels neuronalem Netz für eine hohe Genauigkeit

Selbstverständlich wird das statistische Modell dann auch genutzt, um die erwarteten Ergebnisse für die nächsten 30 Tage vorher zu sagen. Hierzu werden einerseits die erwarteten Werte als auch Zielkorridore geliefert, damit operativ möglichst optimal geplant werden kann, egal ob konservativ oder optimistisch.

Beispielbericht Forecasting

Ein Beispielbericht für ein erfolgreiches Forecasting kann hier gefunden werden:

KoboldAI_Sales-Forecasting

Kilian

Einsatz der Umsatzvorhersage im E-Commerce

Für einen erfolgreichen E-Commerce-Shop sind viele Dinge wichtig. Ein großes Angebot an Waren, genügend Bestand und eine schnelle Lieferung. All diese Dinge können besser geplant werden, wenn man eine verlässliche Prognose des Umsatzes vorliegen hat.

Aber auch strategische lässt ein gutes Forecasting bessere Entscheidungen zu. Ob neue Marketing-Kampagnen oder mehr Personal – alles hängt davon ab, wie sich der Markt und das eigene Unternehmen entwickeln werden.

Daher setzen wir bei Kobold AI künstliche Intelligenz ein, um möglichst gute Vorhersagen zu generieren. Diese hohe Qualität führt zu besseren Entscheidungen und Planungen, weniger Verlust und somit einem stabileren Wachstum.

Kilian

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