Guten Tag,

ich bin auf der Suche nach einem Rechenverfahren, was folgende Aufgabe löst.

Gegeben ist ein neuer Artikel, der einer Warengruppe zugeordnet ist. Wir kennen den typischen Verkaufsverlauf bzw. Lebenszyklus der Warengruppe, in dem mehrere hundert andere Artikel enthalten sind und sich mit Hilfe gemeinsame Merkmale der Warengruppe zugehörig kennzeichnen.

Bei dieser eigenen Warengruppe kennen wir den typischen Verkaufsverlauf, spricht die Gesamtmenge, die üblicherweise verkauft wird, sowie die Menge im Zeitverlauf.

Weiterhin haben wir Zugriff auf GFK-Marktdaten, die identische Warengruppenverläufe aufzeigen.

Betrachtungshorizont sind 6 bis 12 Monate .

Wir möchten den Verkaufsverlauf bzw. die potentielle Gesamtverkaufsmenge des neuen Artikels hochrechnen.
die erste Hochrechnung würden wir z.B. nach 4 Wochen starten, d.h. wir können auf 4 Wochen echte Verkaufsdaten zurückgreifen, danach immer wöchentlich.

Grundgedanke ist, dass ein Aritkel, der nach 4 Wochen 50% des "Referenzartikels" erreicht hat, auch nur 50% des Gesamtmenge erreichen wird. Rechenübungen in Excel haben aber gezeigt, dass dies so nicht richtig ist, da wir keinen linearen Verkaufsverlauf haben. Die Verkaufskurve ist eher eine Gaussche Normalverteilung mit sehr starkem Anstieg und einem flachen Abstieg.

Gibt es ein Verfahren der Hochrechnung, nach dem ich die bekannte Verkaufsfunktion auf einen neuen Grundausgang anwenden kann?

Wir wollen diese Berechnung nicht mit einem Spezialprogramm simulieren, da die Daten automatisch in einer SQL-Datenbank verarbeitet werden. Wir müssen daher die Ermittlung der Hochrechnung mit Bordmitteln, sprich einfachen Berechnungsmethoden, wie sie Basic oder eine andere Datenbankspache zulässt.

Vielen Dank für Ihre Hilfe.

B.

Die Verteilung selbst ist nicht so wichtig, wenn wirklich analog zur WGr gerechnet wird.

Ggf. müssten die Vergangenheitswerte über eine Gewichtung abgewertet werden gegenüber den Echtdaten.

Man kann eine prozentuale Verteilung für die Vergangenheit über die Warengruppe errechnen und dies für den Artikel hochrechnen. Benötigt dazu aber eigentlich die ersten Echtdaten, alles andere mit GfK-Zahlen u. ä. ist eigentlich Kaffeesatzleserei. Wenn auch ganz am Anfang das einzig verfügbare Datenmaterial.

Mit fortschreitender Zeit werden die Echtdaten immer gehaltvoller, die Planung nähert sich dem Ist an.