Die Schätzung der Gesamtnachfrage schon Monate im Voraus ist eine gängige Praxis, aber die genaue Vorhersage von Kundenbestellungen über einen Zeitraum von mehreren Wochen ist ohne fortschrittliche Datenwissenschaft nahezu unmöglich. E2open Demand Sensing nutzt Automatisierung und maschinelle Lerntechnologien, um Lieferkettendaten in Echtzeit zu analysieren, den Einfluss mehrerer Nachfragesignale zu bestimmen und eine genaue Tagesprognose für jeden Artikel und jeden Standort zu erstellen.
Traditional techniques were developed decades ago when distribution channels were few and history was the best predictor of the future demand. Such techniques are inadequate for near-term forecasting in today’s more complex environment, which presents a number of obstacles:
- Volatilität aufgrund schnell wechselnder Verbraucherpräferenzen und gesellschaftlicher Stimmungen
- Beschleunigung bei der Einführung neuer Produkte und der daraus resultierenden Verbreitung von Artikeln
- Vielfältigere Marketingprogramme, die das Verbraucherverhalten beeinflussen
- Omnichannel-Strategien, die den traditionellen Vertrieb stören und dafür sorgen, dass die Bestellungshistorie nur noch von begrenztem Nutzen ist
