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Verkaufsprognose für Ootdbuy-Einkaufsdienstleistungen in Spreadsheets mit Bestandsmanagement

2025-04-22
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Einleitung

Die Erstellung präziser Verkaufsprognosen ist entscheidend für den Erfolg von Einkaufsdienstleistungen wie Ootdbuy. Durch die Kombination von Zeitreihenanalysen, Regressionsmodellen und historischen Verkaufsdaten in Spreadsheets lassen sich Zukunftstrends vorhersagen und das Bestandsmanagement optimieren.

Datenaufbereitung in Spreadsheets

  1. Historische Verkaufsdaten erfassen:
  2. Externe Faktoren einbeziehen:
  3. Datenbereinigung:

Beispielformel für gleitenden Durchschnitt (Google Sheets):

=AVERAGE(B2:B8)

Methoden der Verkaufsprognose

1. Zeitreihenanalyse

  • Exponentielle Glättung:
  • ARIMA-Modelle:

2. Regressionsanalyse

  • Mehrfache lineare Regression:
  • Logistlonke:reWachstumannRing:
Verkaufsregression basierend auf Saisonfaktoren
Abbildung Tag: Vorhersagemodell mit 95%-Konfidenzintervall

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