Am Ende finden Sie wieder die Videopräsentation zu diesem Beitrag!
Aus der SZ vom 29.10.24: „Media Control, ein Unternehmen aus Baden, das Buchverkäufe detailliert analysiert und diese Daten Verlagen und Buchhändlern bereitstellt, wird mit „Demandsens“ ein neues Tool einführen, das den zukünftigen Absatz eines Buches präzise prognostizieren soll. Mithilfe von Big Data kann das Tool mit einer Genauigkeit von 85 bis 99 Prozent die Nachfrage eines Buches vorhersagen. Dies könnte Remissionen, also unverkaufte Rückläufer, reduzieren und Verlagen sowie Buchhändlern helfen, Lagerbestände effizienter zu planen.
Allerdings birgt diese Vorhersagekraft auch ethische und kulturpolitische Risiken. Verlage könnten zunehmend auf Prognosen setzen und „unrentable“ Werke, die als weniger marktfähig gelten, gar nicht mehr veröffentlichen.“
Was für den Buchmarkt gilt, kann auch für andere Produktmärkte angenommen werden. Die Schätzung der Produktnachfrage beruht traditionell auf verschiedenen methodischen Ansätzen und Datenquellen, die historische Daten, Marktanalysen und zunehmend auch Echtzeitdaten umfassen. Traditionell basieren Nachfrageprognosen auf:
1. Historischen Verkaufsdaten: Vergangene Verkaufszahlen eines Produkts oder ähnlicher Produkte geben erste Anhaltspunkte für die künftige Nachfrage. Diese Methode funktioniert vor allem bei stabilen Märkten oder saisonalen Produkten gut, wird jedoch weniger präzise, wenn neue Produkte ohne vergleichbare Historie auf den Markt kommen.
2. Markt- und Wettbewerbsanalysen: Die Nachfrage wird auch anhand der Wettbewerbslandschaft und des Marktumfelds eingeschätzt. Wenn ein neuer Wettbewerber mit einem innovativen Produkt in den Markt eintritt, kann dies die Nachfrage nach bestehenden Produkten beeinflussen. Die Analyse solcher Trends und Wettbewerbsbewegungen ist ein wichtiger Bestandteil traditioneller Nachfrageprognosen.
3. Kundenbefragungen und Marktstudien: Durch direkte Kundenbefragungen und Studien können Unternehmen ein besseres Verständnis für die Kaufabsichten und Präferenzen der Zielgruppe entwickeln. Solche Studien liefern oft tiefergehende Einblicke in die Gründe, warum Kunden bestimmte Produkte bevorzugen oder ablehnen.
Diese traditionellen Methoden werden zunehmend durch Technologien wie Big Data und maschinelles Lernen ergänzt, die eine genauere und datenbasierte Prognose ermöglichen. In den letzten Jahren hat die Integration von Big Data und maschinellem Lernen das Spektrum der Nachfrageprognosen erheblich erweitert. Mit Datenquellen wie sozialen Medien, Suchmaschinenanfragen, Echtzeit-Verkaufsdaten und sogar Wetterdaten können Unternehmen eine genauere und umfassendere Sicht auf potenzielle Nachfrageentwicklungen erhalten. Die modernisierte Nachfrageprognose basiert daher auf:
1. Echtzeitdatenanalyse: Aktuelle Daten wie Social-Media-Trends oder Online-Suchanfragen bieten direkte Einblicke in das Interesse der Konsumenten. Ein plötzlicher Anstieg von Suchanfragen zu einem bestimmten Produkt oder eine Häufung von Erwähnungen in sozialen Medien kann als Indikator für eine steigende Nachfrage gewertet werden.
2. Machine-Learning-Modelle zur Mustererkennung: Algorithmen können in großen Datenmengen nach Mustern suchen, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen würden. Diese Modelle lernen ständig dazu und passen sich an neue Daten an, was die Prognosegenauigkeit steigert. Solche Machine-Learning-Modelle können beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass ein Produkt bei bestimmten Kundengruppen gut ankommt, präzise berechnen.
3. Externe Faktoren und Predictive Analytics: Externe Faktoren wie Wetterbedingungen, wirtschaftliche Rahmenbedingungen oder politische Ereignisse können sich auf die Nachfrage auswirken. Predictive Analytics, eine erweiterte Form dieser Analyse, integriert solche Faktoren, um die Nachfrage unter Berücksichtigung verschiedenster Einflüsse möglichst genau vorherzusagen.
Dank dieser modernisierten Prognosemethoden können Unternehmen ihre Cashflow-Planung zuverlässiger gestalten, indem sie die Nachfrage besser einschätzen und dadurch effizienter produzieren, lagern und verkaufen können. Dies reduziert unnötige Kosten und verringert das Risiko, dass Kapital in überschüssigen Lagerbeständen gebunden wird.
Aus Sicht der Finanzmärkte beeinflussen solche präziseren Prognosen die Bewertung von Projekten und Unternehmen erheblich. Analysten und Investoren erhalten Einblicke in potenziell stabile oder wachsende Cashflows und können die Risiken und Chancen realistischer abwägen. Für Investoren bedeutet dies, dass die Risiken in der Bewertung von Unternehmen und Projekten reduziert werden. Die durch bessere Nachfragevorhersagen gestützte Planung könnte die Schwankungen in den zukünftigen Cashflows von Unternehmen verringern und dadurch den Diskontierungsfaktor in den Bewertungsmodellen senken. Dieser Effekt würde zu einer realistischeren Bewertung führen, da das Risiko künftiger Einnahmeschwankungen reduziert wird. Gerade in der Frühphase von Projekten – in denen Investoren bislang mit Unsicherheiten kämpfen – könnte dies für Vertrauen und eine höhere Investitionsbereitschaft sorgen. Dies bedeutet für Unternehmen, dass Kapitalgeber eher bereit sein könnten, in Projekte mit gut prognostizierten Absatzchancen zu investieren, was insbesondere bei kapitalintensiven Branchen wie Technologie und Automobilindustrie von Vorteil ist.
Diese Innovationen in der Nachfrageprognose führen nicht nur zu einer besseren Finanzplanung, sondern eröffnen auch Chancen für eine gezielte Marktsteuerung. Mit diesem Verständnis können sowohl Unternehmen als auch Investoren fundierte Entscheidungen treffen, die auf einem bisher unerreichten Level an Datenpräzision basieren.
So vielversprechend diese Entwicklung für die Cashflow-Planung und die Kapitalmärkte auch ist, sie bringt auch neue Herausforderungen mit sich. Die extreme Datenabhängigkeit kann die Kreativität und Innovationskraft im Markt beeinträchtigen. Unternehmen könnten sich zunehmend nur auf Produkte fokussieren, die sichere Absätze versprechen, während risikoreichere, innovative Ideen in den Hintergrund geraten. Dies könnte langfristig zu einer Marktkonzentration führen, in der nur noch die sichersten Produkte und Projekte realisiert werden.
Zusätzlich stellt sich die Frage nach der Abhängigkeit von Algorithmen und Big Data. Die Märkte könnten anfällig werden für Entscheidungen, die ausschließlich auf mathematische Modelle zurückzuführen sind, was unter Umständen „schwarze Schwäne“ hervorbringt – seltene, aber extreme Ereignisse, die den Markt stark beeinflussen.
Bitte seien Sie so frei und lassen sich Begriffe, die sie gerne erklärt und erläutert haben, mit einfachen Prompts von ChatGPT oder einem anderen großen Sprachmodell erläutern.

Hier die Videopräsentation:


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