Marktrends und Verhaltensweisen der Kunden identifizieren, um eine Absatzprognose zu erstellen. Historische Daten, Saisonität und externe Faktoren analysieren, um die Einnahmen vorherzusagen. Ein Konzept auf Grundlage vorhergesagter Zahlen entwickeln, einschließlich Lagersicherung und Ressourcenallokation. Strategie überprüfen und anpassen, wenn neue Informationen verfügbar werden.
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Der Schritt "Historische Verkaufsdaten sammeln" umfasst die Beschaffung und Bearbeitung historischer Verkaufsdaten zur Unterstützung von Vorherscheinmodellen. Dieser Prozess beginnt typischerweise damit, die notwendigen Datenquellen zu identifizieren, wie z.B. bestehende Datenbanken oder Tabellenkalkulationsdateien, und relevante Informationen extrahiert werden. Die aus der Verarbeitung stammenden Daten werden dann gereinigt und formatiert, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Jeder Fehler oder jede fehlende Wert wird durch Qualitätssicherungsabläufe und Datenaufbereitungsprozesse behandelt. Sobald die Daten validiert wurden, werden sie zu einem kohärenten Datensatz zusammengefasst, der für Vorherschauprodukte verwendet werden kann. Dieser Schritt ist entscheidend bei der Erstellung eines zuverlässigen Ausgangspunkts für Verkaufsprognosen und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen bezüglich Ressourcenallokation und Strategieentwicklung zu treffen. Die Genauigkeit dieses Schrittes beeinflusst direkt die Gesamtwirksamkeit der anschließenden Vorherschauschritte.
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