--- title: "Shopify Bedarfsprognose - Modelle pro SKU | Stockful" description: "Bedarfsprognosen für Shopify, abgestimmt auf jedes Produkt. Fünf Kandidatenmodelle pro SKU, Saisonalität und Langsamdreher automatisch berücksichtigt." url: https://stockful.app/de/shopify-demand-forecasting locale: de --- # Bedarfsprognosen für Shopify, abgestimmt auf jedes Produkt Stockful passt fünf Kandidatenmodelle an jede SKU an jedem Standort an und übernimmt ein komplexeres Modell nur, wenn es eine einfache Basislinie an Ihrer eigenen Verkaufshistorie schlägt. Saisonalität pro Produkt gelernt, Langsamdreher berücksichtigt, bis zu 2 Jahre Shopify-Historie - ab $19,99/Monat mit 14-tägiger kostenloser Testphase. [Kostenlos testen](https://apps.shopify.com/stockful-inventory-management?utm_source=stockful-website&utm_medium=website&utm_campaign=shopify-demand-forecasting&utm_content=hero) 14 Tage kostenlos testen. ## Manuelle Prognosen vs. Stockful - Seite an Seite |   | Manuell / Tabellenkalkulationen | stockful. | | --- | --- | --- | | Saisonalität | Von Hand aus dem Vorjahr geschätzt | Pro Produkt gelernt - Weihnachten, Sommer, BFCM | | Langsam drehende SKUs | Verrauschte Durchschnitte aus wenigen Verkäufen | Eigenes Modell für sporadische Nachfrage | | Genutzte Verkaufshistorie | Meist 30-90 Tage | Bis zu 2 Jahre, direkt aus Shopify | | Modellwahl | Eine Formel für jedes Produkt | Fünf Kandidaten pro SKU & Standort, übernommen nur, wenn sie die Basislinie schlagen | | Prognosegenauigkeit | Unbekannt | Vor der Übernahme im Backtest geprüft, laufend neu gemessen | | Tage ohne Bestand | Ziehen die Verkaufsrate nach unten | Aus der Umschlaggeschwindigkeit ausgeschlossen; entgangene Verkäufe beziffert | | Sicherheitsbestand | Pauschaler Daumenregel-Puffer | Statistisch, aus Ihrem Servicegrad sowie Nachfrage- und Lieferzeitschwankungen | | Nachbestellmengen | Bauchgefühl | An tatsächliche Verkäufe gekoppelt, inklusive derselben Saison im Vorjahr | ## Prognosen, die sich an Ihrer eigenen Historie beweisen ### Fünf Modelle, pro SKU ausgewählt Jede SKU an jedem Standort erhält ihr eigenes Modell, ausgewählt aus fünf Kandidaten: flache Basislinie, Trend, Wochentag, Jahressaisonalität und sporadische Nachfrage. Ein komplexeres Modell wird nur übernommen, wenn es die Basislinie in einem Backtest der eigenen Historie dieser SKU schlägt - die Prognose kann also nie schlechter werden, nur weil sie ausgefeilter ist. ### Saisonalität, pro Produkt gelernt Weihnachtsartikel, Sommerartikel, BFCM-Muster - die saisonale Kurve jedes Produkts wird aus bis zu 2 Jahren Ihrer Verkaufshistorie gelernt. Kein manuelles Hantieren mit 'gleicher Zeitraum im Vorjahr'. ### Ein eigenes Modell für Langsamdreher Bei langsam und sporadisch verkauften Artikeln sind naive Prognosen am schlechtesten - ein paar zufällige Verkäufe lassen den Durchschnitt wild ausschlagen. Stockful gibt ihnen stattdessen ein eigenes Modell für sporadische Nachfrage. ### OOS-bereinigte Geschwindigkeit Tage, an denen Sie nicht verkaufen konnten, ziehen Ihre Verkaufsrate nicht nach unten. Stockful schließt Zeiten ohne Bestand aus der Geschwindigkeit aus und beziffert die Verkäufe, die Sie durch Fehlbestände verloren haben. ### Statistischer Sicherheitsbestand Puffer werden aus Ihrem gewählten Servicegrad und Ihrer tatsächlichen Nachfrageschwankung berechnet - und berücksichtigen auch die Lieferzeitschwankungen Ihrer Lieferanten, sodass unzuverlässige Lieferanten größere Puffer bekommen. ### Konfidenzbänder, fundierte Bestellpunkte Diagramme zeigen die Prognose mit ihrem Konfidenzband und Ihrem Bestellpunkt. Vorgeschlagene Nachbestellmengen sind an echte, beobachtete Verkäufe gekoppelt - inklusive derselben Saison im Vorjahr - nie an Modellspekulation. FAQ ## Häufig gestellte Fragen ### Wie funktioniert die Bedarfsprognose von Stockful? Stockful passt fünf Kandidatenmodelle an jede SKU an jedem Standort an: eine flache Basislinie, Trend, Wochentag, Jahressaisonalität und ein Modell für sporadische Nachfrage bei langsam verkauften Artikeln. Jedes Modell wird im Backtest an der eigenen Verkaufshistorie dieser SKU geprüft, und ein komplexeres Modell wird nur übernommen, wenn es die einfache Basislinie schlägt - eine Prognose kann also nie schlechter werden, nur weil sie ausgefeilter ist. Die Genauigkeit wird anschließend laufend an tatsächlichen Verkäufen gemessen. ### Wie viel Verkaufshistorie wird benötigt? Es funktioniert ab Tag eins - Stockful zieht bei der Installation bis zu 2 Jahre Ihrer bestehenden Verkaufshistorie aus Shopify, damit Prognosen nicht bei null anfangen. Produkte mit längerer Historie erhalten komplexere Modelle: Jahressaisonalität etwa braucht genug Historie, um das Muster zu erkennen. Mit wachsender Historie werden die Prognosen automatisch tiefer. ### Kommt es mit Saisonprodukten zurecht? Ja. Die Saisonalität wird pro Produkt aus Ihrer eigenen Verkaufshistorie gelernt - Weihnachtsartikel, Sommerartikel und BFCM-Spitzen erhalten jeweils ihr eigenes gelerntes Muster. Es gibt kein manuelles 'gleicher Zeitraum im Vorjahr'-Setup, und Nachbestellvorschläge berücksichtigen dieselbe Saison im Vorjahr. ### Was ist mit langsam drehenden SKUs? Langsam und sporadisch verkaufte Artikel erhalten ein eigenes Modell für sporadische Nachfrage statt eines verrauschten Durchschnitts. Das sind die SKUs, bei denen naive Prognosen am schlechtesten sind - schon ein paar zufällige Verkäufe können einen einfachen Durchschnitt verdoppeln - deshalb werden sie separat modelliert. ### Muss ich etwas konfigurieren? Nein. Die Prognose ist selbstoptimierend: Modelle werden pro SKU automatisch ausgewählt, im Backtest geprüft und übernommen. Einstellungen gibt es trotzdem - Lieferzeit, Servicegrad und Rückblickzeitraum lassen sich anpassen, auch mit individuellen Werten pro SKU. ## Mehr entdecken [KI-Bestandsassistent](https://stockful.app/de/ai) [Shopify Bestandsverwaltung](https://stockful.app/de/shopify-inventory-management) [Shopify Bestandsverfolgung](https://stockful.app/de/shopify-inventory-tracking) [Shopify Bestandsberichte](https://stockful.app/de/shopify-inventory-reports) [Multi-Standort-Bestand](https://stockful.app/de/shopify-multi-location-inventory) [Shopify-Bestellungen](https://stockful.app/de/shopify-purchase-orders) [Rohmaterialien & Stücklisten](https://stockful.app/de/shopify-raw-materials) [ABC-Analyse für Shopify](https://stockful.app/de/shopify-abc-analysis) [Stocky-Alternative](https://stockful.app/de/stocky-alternative) [Von Stocky migrieren](https://stockful.app/de/stocky-migration) [Inventory-Planner-Alternative](https://stockful.app/de/inventory-planner-alternative) [Prediko-Alternative](https://stockful.app/de/prediko-alternative) [Stockful vs. Stockie](https://stockful.app/de/stockful-vs-stockie) ## Wechseln Sie von Stocky, bevor Sie müssen. 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