Out of Stock = Out of Data: Wie Retail-Forecasts systematisch falsche Nachfrage lernen | Webinar

8,3 % aller Artikel im Handel sind im Schnitt nicht verfügbar – und Ihr Forecast lernt dabei die falsche Nachfrage. In diesem Webinar zeigen wir, wie True Demand das Problem löst. Was du in diesem Video lernst: Warum Out-of-Stock-Situationen Ihre Forecasting-Modelle systematisch verzerren – und wie Sie mit dem True-Demand-Ansatz die echte Nachfrage rekonstruieren, ohne Ihre historischen Daten anzufassen. ⏱ Kapitel: 00:00 Intro & Das 8,3%-Problem im Handel 02:00 Warum Umsatz ≠ Nachfrage 05:30 Der Out-of-Stock-Teufelskreis 09:00 Lost Sales sichtbar machen 12:00 Warum klassische Datenpflege das Problem verschlimmert 15:30 True Demand: Methodik & Ansatz 18:30 Datenbedarf & technische Umsetzung 21:00 Q&A 🔑 Key Takeaways: ✅ Verkaufsdaten ≠ Nachfragedaten – dieser Unterschied kostet Millionen ✅ Klassische Bereinigung manipuliert Daten, statt das Problem zu lösen ✅ True Demand funktioniert auch ohne perfekte Bestandsdaten ✅ Lost Sales werden erstmals quantifizierbar 🔗 Mehr von paretos: 🌐 Website: https://www.paretos.com/de 🎥 Weitere Webinare: https://webinar.paretos.com/ 📅 Demo buchen: https://www.paretos.com/de/termin-buchen 💼 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/paretoscom/ #TrueDemand #DemandPlanning #RetailForecasting #OutOfStock #DecisionIntelligence #SupplyChain #Forecasting #paretos #LostSales #InventoryOptimization