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Nachfrageschätzung

dient dazu, das Absatzpotential eines Pro­dukts in einem definierten Markt während ei­nes bestimmten Zeitraums zu quantifizieren. Grundlagen sind unstrukturierte Daten und Informationen über vergleichbare Entwick­lungen in der Vergangenheit (Analogien), ab­sehbare Veränderungen gegenwärtiger (z. B. Wettbewerbsbedingungen in der relevan- tenZukunft sowie einprodukt-und marktbe­zogenes absatzpolitisches Konzept zu deren Beeinflussung im Sinne der verfolgten Ziel­setzung des Unternehmens (Preis, Absatz­wege), Produktwerbung, Einbettung in ein Sortiment). Je unvollständiger und/oder wi­dersprüchlicher dabei die Informationslage ist, desto stärker die Beteiligung von Erfah­rung, Urteil und Meinung bei der Deutung und Gewichtung von Einzelinformationen und bei ihrer Verdichtung zu Nachfrage­schätzungen (Kahnemannu. a., 1982). Nachfrageschätzungen ergänzen die stati­stischen Absatzprognosen. Deren An­wendungsgebiet ist die Extrapolation vor­handener (homogener und konsistenter) Meßdatenreihen ausreichender Länge mit Hilfe exakt definierter Prognosemodelle. Wo die Voraussetzungen für den Einsatz sol­cher Modelle nicht gegeben (Know-how, DV-Unterstützung) oder nicht herstellbar sind (unzureichende Datenbasis), auch wo einschneidende Veränderungen bei den zu­vor gültigen Gesetzmäßigkeiten erwartet werden (Strukturbruch), v. a. aber wo stati­stisch verwertbare Daten (noch) nicht exi­stieren (neue Produkte), treten zwangsläufig Schätzungen an die Stelle von Prognosen (Wright/Ayton, 1987). Besonders davon betroffen ist der Konsum- güterbereich. Bei einzelnen Warengattungen und Vertriebsformen sind über aie Hälfte (Buchversand), mitunter sogar mehr als drei Viertel (Oberbekleidung) des Sortiments weniger als ein Jahr (Textilien: eine Saison) alt. Für überregional tätige Vollsortimenter (Warenhaus) mit rd. 1 Mio. vorrätigen Ar­tikeln bedeutet eine Sortimentserneuerungs- quote von nur 15% p.a., dass jährlich Nach­frageschätzungen für 150.000 neue Artikel anfallen. Da sie zudem Grundlage für Ein­kaufs- und Vorratsentscheidungen sind (Vorratspolitik, Partiegeschäft), be­steht die Notwendigkeit, Nachfrageschät­zungen möglichst effizient zu gestalten, also in geeigneter Weise zu systematisieren, d. h. Regeln für die Auswahl von Informa­tionen unterschiedlichen Ranges und ihre Verdichtung zu definieren (Experten­systeme), eine arbeitsgerechte Versorgung mit po­tentiell relevanten Informationen sicher­zustellen (DV-Unterstützung), auf bias (Verzerrung: zu optimistisch/pes­simistisch), shift (Verschiebungen) und Erratik bzw. Konsistenz zu überwachen (Auswertung und Rückkopplung von Schätzfehlern). Da die mit Nachfrageschätzungen abzudeckenden Zeiträume relativ kurz (selten länger als sechs Monate) und die Beschaffungsmög­lichkeiten vielfach stark eingeschränkt sind, kommt es dabei mehr auf eine realistische Schätzung der Gesamtnachfrage D an als auf eine präzise Vorhersage des Nachfragever­laufs ineinemZeitraster(di,d2,di,. . .).Neben der für wahrscheinlich gehaltenen Nachfrage (DWSch) interessiert v.a. die Vertrauenswür­digkeit der Schätzung selbst (Schätzrisiko). Dies gilt in besonderem Maße dort, wo Schätzfehler nicht durch Nachdispositionen ausgeglichen werden können (Partiege­schäft). Die konstitutiven Merkmale von Schätzrisi­ken sind objektive Unsicherheit, z.B. Witterungs­einflüsse oder Maßnahmen von Wettbe­werbern, subjektive Unsicherheit infolge unvoll­ständiger Information sowie hinsichtlich der Bewertung (Gewichtung) vorhande­ner und evtl. widersprüchlicher Informa­tionen, subjektive Wahrnehmung der an Schätz­fehlergekoppelten Sanktionen. Sie bilden ein Konvolut, dessen Bestandteile allenfalls ex post, anhand der registrierten Schätzfehler, statistisch isolierbar sind. Be­sondere Gefahr geht dabei von asymmetri­schen Gratifikationsmechanismen aus. Ein einseitig Controlling- bzw. umsatzfixiertes Klima, in dem über- bzw. unterschätzte Nachfrage (als Wertberichtigung auf Rest­posten bzw. entgangener U msatz) dominan­tes (Fehl-)Leistungsmerkmal ist, fördert ver­deckte, mitunter unbewusste „Korrekturen“ der eigentlichen Schätzung („hedging“). Vorzeichen und Umfang dieser Korrekturen sind wahrnehmungsbedingt (personenab­hängig), damit auch situationsabhängig (zeit­veränderlich) und mithin schwer kontrol­lierbar. Eine Neutralisierung der subjektiven Einflüsse durch Einschaltung von Gruppen (Wright/Ayton, 1987, Part II) scheitert meist an knappen Personalkapazitäten. Mit Hilfe von Intervall- anstelle von Punktschätzun­gen sowie mit einem der Aufgabenstellung angemesseneren Schätzfehler-Begriff kann man sie jedoch eindämmen, jedenfalls aber transparenter machen. Eine erste Quantifizierung des Schätzrisikos erfolgt durch Abfrage der unter normalen Bedingungen mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit erreichbaren Mindest­nachfrage (Dmin) und einer entsprechend de­finierten Obergrenze (Dmax). Dabei ist es so­wohl im Hinblick auf Arbeitserleichterung wie auch für Zwecke der Auswertung indivi­duellen Schätzverhaltens (Hogarth, 1987) sinnvoll, diese Eckwerte so zu operationali- sieren, dass Unter- bzw. Überschreitungen jeweils nur in etwa einem von 20 Fällen (5%) auftreten (Zoller, S. 17 ff.). Klassifiziert man als Schätzfehler lediglich solche Fälle, in denen die tatsächliche Nach­frage unter Dm;„ bleibt oder über Dmax liegt, so kommen Produktkenntnis, Markterfah­rung und Urteilsfähigkeit des für die Nach­frageschätzungen Verantwortlichen darin zum Ausdruck, dass Fehler auftreten  wo dies auch über längere Zeit nicht der Fall ist, muss be­fürchtet werden, dass der Disponent sich durch großzügige Intervalle [Dmin,Dmax] absichert; dass Über- und t/nierschätzungen der Nachfrage in etwa gleich häufig auftreten - einseitige Fehlerhäufungen ohne erkenn­bare exogene Ursachen (Einbruch eines Marktsegments) lassen systematische Ver­zerrungen (bias) im individuellen Schätz­verhalten befürchten; dass Dmin und Dmax nicht äquidistant zu Dwsch liegen - eine sachlogische Begrün­dung für symmetrische Randwerte glei­cher Eintrittswahrscheinlichkeiten (je 5 %) wird es nur in Ausnahmefällen geben; meist sind sie Indiz für eine eher mechani­stische („x plus/minus 20%“) als qualifi­zierte Nachfrageschätzung. In jedem Fall vermögen Nachbereitungen anhand der tatsächlich aufgetretenen Schätz- fehler zur Verstärkung konsistenten und unverzerrten Schätzverhaltens wesentlich beizutragen. Dass das Ausmaß einer Nach­frageunterschätzung im stationären Kon- sumgütereinzelhandel nicht gemessen, son­dern selbst nur geschätzt werden kann, steht dem nicht entgegen. Hier interessiert nur die Häufigkeit, mit der Schätzfehler negativen bzw. positiven Vorzeichens auftreten. Das Intervall [Dmin,Dmax] beschreibt ledig­lich die Streubreite des Schätzrisikos. Wel­ches Gewicht (Glaubwürdigkeit) einzelnen Werten innerhalb dieses Intervalls (speziell Dwsch) zugemessen wird, geht daraus nicht hervor, ist jedoch für die Verwendbarkeit der Nachfrageschätzung als Planungsgrundlage wesentlich. Ersetzt man das Intervall durch ein dem Planungszweck angepaßtes Raster vonEinzelwerten(Di,D2,. . .,Dm), so können Glaubwürdigkeitsziffern pi = P{Di) („Wahr­scheinlichkeiten“: 0 < pi < 1 für i = 1,2,.. ,,m mitpi + p2 + ... + pm = 1) auf zwei Wegen ge­wonnen werden: Subjektive Wahrscheinlichkeiten (Ho­garth, 1987): Der Produktverantwortliche quantifiziert von ihm wahrgenommene Un­terschiede der Glaubwürdigkeit einzelner Werte Dj in subjektiven Eintrittswahr­scheinlichkeiten pi (Abb. 1). Um hinreichen­de Trennschärfe zu erreichen, muss die Raste­rung jedoch u.U. der Informationslage entsprechend vergröbert werden. Die Sze­nario-Technik (Wright/Ayton, 1987, Part IV) zieht daher von vornherein nur m = 3 Perspektiven in Erwägung („pessimisti­sche“, „wahrscheinliche“ und „optimisti­sche“ Nachfrage, Abb. 2). messene Rasterung der Glaubwürdigkeits­ziffern erforderlichenfalls auf rechnerischem Wege nachzuliefern.         K. Z.

Literatur:  Hogarth, R., Judgement and Choice,
2. Aufl., Chichester 1987.Kabnemann, D.;Slovic, P.; Tversky, A. (Hrsg.), Judgment under Uncer­tainty: Heuristics and Biases, Cambridge 1982. Wright, G.; Ayton, P., Judgmental Forecasting, Chichester 1987. Zoller, K., Optimierung von „Partien“, Institut für Betriebliche Logistik und Organisation, Universität der Bundeswehr Ham­burg, Hamburg 1987. Synthetische Wahrscheinlichkeiten (Zol­ler, 1987): Aus den Eckwerten wird eine von der relativen Streubreite und der Lage von Dwsch im Intervall [Dmin,Dmax] abhängige synthetische Wahrscheinlichkeitsdichtef(D) modellhaft berechnet (Abb. 3) und zur Prü­fung angeboten. Die akzeptierte Dichte f(D) wird in Glaubwürdigkeitsziffern entspre­chend der geforderten Nachfrage-Rasterung umgerechnet (wie Abb. 1). Für
(2) ist DV-(Dialog-)Unterstützung un­abdingbar und sorgsame Kalibrierung des Modells (Anpassung an die Risikopräferen­zen des Managements) zwingende Voraus­setzung für einen reibungslosen Arbeitsab­lauf. Der zeitintensive Ansatz
(1) kann durch geeignete DV-Unterstützung wirksam ent­lastet werden. Damit entsteht zugleich die Möglichkeit, eine dem Planungszweck ange

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