© unsplash/@pvsbond

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Einzelhandel, E-Commerce & Marktplätze

Vorhersage von Produktnachfrage und -preisen

Hintergrund

Das Management von Einzelhandelsgeschäften unterliegt einer Reihe von Faktoren wie Wetter, Produktverfügbarkeit und Markttrends, die es den Einzelhändlern erschweren, genaue Vorhersagen über Produktnachfrage und Preise zu treffen.

Genaue Vorhersagen sind jedoch sehr wichtig für den Einzelhändler, um Über- oder Fehlbestände und falsche Preismodelle zu verhindern, da der Einzelhändler mit jedem unverkauften Produkt Margen verliert.

Da die Gewinnspannen relativ niedrig sind, insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel, kann eine genauere Vorhersage der Produktnachfrage als bei der Konkurrenz ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal des Einzelhändlers sein.

Herausforderungen

Produktnachfrage und -preise hängen von verschiedenen Faktoren ab, und ein Prognosemodell muss in der Lage sein, alle relevanten Faktoren für eine präzise Vorhersage zu erfassen. Solche Faktoren sind z.B. Jahreszeit, Trends in der Kaufgewohnheit, Wetterbedingungen, Feiertage, Veranstaltungen und Kampagnen von Mitbewerbern, die in einem Zeitreihendatensatz erfasst werden müssen, wobei die Faktoren die Merkmale für jeden Produktnachfrage- und Preisdatenpunkt sind.

Ein solcher Datensatz ist jedoch schwer zu beschaffen, da er viele Faktoren und Merkmale aus verschiedenen Quellen enthält, die möglicherweise nicht leicht zugänglich sind und möglicherweise nicht dasselbe Format und dieselbe Terminologie aufweisen.

Darüber hinaus gibt es Interdependenzen zwischen diesen Faktoren, und der Einfluss dieser Faktoren auf die verschiedenen Produktkategorien kann unterschiedlich sein, z.B. könnten die Verkäufe von Winterjacken steigen, wenn die Temperatur sinkt, während die Nachfrage nach niedrigen Turnschuhen sinken könnte.

Lösungsansatz

Ein Machine Learning (ML) kann trainiert werden, um Muster und Regelmäßigkeiten in den Daten zu erkennen und die zukünftige Nachfrage nach Produktkategorien vorherzusagen. Das ML-Modell muss in der Lage sein, Zeitreihendaten zu analysieren, die langfristige Abhängigkeiten und Korrelationen auf der Grundlage der Merkmale erfassen.

Derzeit verwendete Techniken sind saisonale ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) und LSTM (Long Short-Term Memory) Algorithmen. Diese Algorithmen verwenden vergangene gewichtete Zustandsvariablen und vergangene Outputs, um ihren Einfluss auf die aktuellen Zustände und Outputs zu berechnen.

Das Training des Modells mit Trainingsdaten ermöglicht es dem Modell dann, Vorhersagen für ungesehene Daten zu treffen. Die Verwendung eines SVR-Modells (Support Vector Regression) könnte ebenfalls eine Option für die Analyse von Zeitreihendaten sein.