Fallstudie: Umsatzsteigerung und Abfallreduktion durch Datenanalyse in einer Bäckerei
Hier sehen Sie eine Fallstudie, wie eine französische Bäckerei durch den Einsatz einer Datenanalyseplattform und präziser Nachfrageprognosen ihre Abläufe optimieren und den Umsatz steigern kann. Ein anschauliches Beispiel mit realen Daten, das zeigt, wie auch kleinere Betriebe von datenbasierten Entscheidungen profitieren können. Dieses Beispiel veranschaulicht das Potenzial und basiert auf realen Daten, ist jedoch nicht Teil eines durchgeführten Projekts von uns. Es dient lediglich zur Veranschaulichung.
Branche​
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​Handwerksbetrieb
Thema​
Predictive
Analytics
Tools​
Python, Flask, Docker, Microsoft Azure
Ziel​
Umsatzsteigerung,
Minimierung von Abfällen
Herausforderung​
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Die Bäckereikette stand vor der Herausforderung, ihre Verkaufs- und Bestelldaten effizient zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Ziel war es, durch eine präzise Datenanalyse und Verkaufsprognosen den Umsatz zu steigern, gleichzeitig aber auch Lebensmittelabfälle zu reduzieren und die Nachhaltigkeit zu fördern. Die vorhandenen Prozesse waren weitgehend manuell, und es fehlte eine zentrale Plattform, die sowohl die Analyse der Verkaufsdaten als auch die Vorhersage der Nachfrage in Echtzeit ermöglichte. Dies führte oft zu Überbeständen oder Engpässen, die sich negativ auf die Effizienz und die Nachhaltigkeitsziele der Bäckereikette auswirkten.
Lösung 1: Datenanalyse Plattfrom
Die entwickelte Datenanalyseplattform bietet der Bäckereikette umfassende Einblicke in vergangene Verkaufsdaten und ermöglicht eine detaillierte Übersicht über aktuelle Verkaufszahlen und Trends. Die Plattform sammelt und visualisiert alle Verkaufs- und Bestandsdaten in Echtzeit und zeigt auf einen Blick, welche Produkte gut laufen und wo Optimierungspotenziale bestehen. Mit diesen Informationen kann das Management auf saisonale Schwankungen, Kundenpräferenzen und regionale Unterschiede eingehen. Durch die Auswertung historischer Daten werden Trends und Muster klar erkennbar, sodass datenbasierte Entscheidungen zur Produktverfügbarkeit und Bestandsplanung getroffen werden können.
Lösung 2: Nachfrageprognose
Die Nachfrageprognose der Plattform ermöglicht eine präzise Vorhersage der Verkaufszahlen für die kommenden Tage, aufgeschlüsselt nach einzelnen Produkten. Dazu greift das System auf historische Verkaufsdaten sowie saisonale Schwankungen zurück und berücksichtigt zusätzlich externe Einflüsse wie Feiertage, Schulferien und Wetterdaten. Diese Faktoren werden mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen analysiert, um den erwarteten Bedarf je nach Filiale und Produkttyp genau abzuschätzen. So kann die Bäckerei gezielt planen und ihre Bestellungen sowie die Produktion optimal anpassen. Das Ergebnis sind genauere Bestände, weniger Überschüsse und Abfälle und damit eine nachhaltigere und profitablere Betriebsführung.
Ergebnis
Durch die Implementierung der Datenanalyseplattform konnte die Bäckerei ihre Abläufe erheblich optimieren. Die Verkaufsprognosen ermöglichten eine präzisere Planung von Produktion und Bestellungen, was zu einer Reduktion von Lebensmittelabfällen führt. Gleichzeitig stieg der Umsatz , da die Nachfrage besser antizipiert und das Sortiment gezielt an die Kundenbedürfnisse angepasst wurde. Die Bäckerei profitierte von einer effizienteren Ressourcennutzung und einer nachhaltigeren Betriebsführung, was nicht nur die Wirtschaftlichkeit steigerte, sondern auch die Kundenzufriedenheit erhöhte.