Erfahren Sie, wie Jeff Kok, Leiter Finanzplanung und -analyse bei Quick Quack Car Wash , die Umsatzprognose durch vernetzte Planung und intelligente Datenintegration revolutioniert. In diesem Video zeigt er, wie sein Team Anaplan und PlanIQ nutzt, um dynamische, datenbasierte Prognosemodelle zu erstellen, die sich schnell an veränderte Geschäftsbedingungen anpassen.
Ein Schlüsselfaktor für die verbesserte Genauigkeit ist die Integration von Daten Dritter, insbesondere von Wetterdaten wie Temperatur, Windgeschwindigkeit und Niederschlag. Da das Wetter eine entscheidende Rolle für die Kundennachfrage nach Autowaschdienstleistungen spielt, hat die Einbeziehung dieser externen Daten die Zuverlässigkeit der Prognosen deutlich verbessert.
Diese Integration wird durch Wormhole ermöglicht, ein leistungsstarkes Datenintegrationstool von Polestar Analytics, das externe Datenquellen wie AccuWeather nahtlos in das Planungssystem einbindet. Dank der Echtzeitdaten, die direkt in Anaplan fließen, kann das Team schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen und seine Strategien proaktiv anpassen.
Sehen Sie sich dieses Video an, um zu erfahren, wie die Kombination von KI-gestützten Planungstools mit externen Datenquellen die Prognosegenauigkeit erhöhen, die betriebliche Effizienz verbessern und in einem wettbewerbsintensiven Markt zu besseren Geschäftsergebnissen führen kann.
Im Einzelhandel konzentriert sich die Umsatzprognose typischerweise auf Faktoren wie Kundenfrequenz, Standort, Demografie und Bevölkerungsdichte. Für ein Unternehmen der Autowaschbranche ist es jedoch entscheidend, Wetterdaten einzubeziehen, um das Kundenverhalten und die bevorzugten Besuchszeiten zu verstehen. Genau das haben wir für unseren Kunden Quick Quack Car Wash umgesetzt.
Lernen Sie Jeff kennen, einen Leiter im Bereich Finanzplanung und -analyse bei QCW, der die Problemstellung erläutert:
„Wir sind ein Autowaschbetrieb, und es dürfte Ihnen nicht schwerfallen zu verstehen, dass das Wetter Einfluss darauf hat, wie oft die Leute unsere Waschanlage nutzen oder ob sie überhaupt hinfahren. Bei viel Regen, großer Hitze oder starkem Wind – und natürlich bei Extremereignissen wie Hurrikanen oder Tornados – bleiben die Leute lieber weg. Gleichzeitig versuchen wir aus verschiedenen Gründen ständig, unser Kundenaufkommen in der Waschanlage vorherzusagen.“
Ziel war es, mithilfe von Wetterdaten zwei Schlüsselbereiche zu verbessern: die Finanzprognose, um die monatlichen Einnahmen besser einschätzen zu können, und die operative Planung, um den Filialleitern eine effektive Planung und Vorbereitung der Ressourcen zu ermöglichen.
Sie nutzten Anaplan bereits seit 2022 und suchten nach einer Lösung für dieses Problem. Daraufhin stellte Anaplan ihnen Polestar Analytics vor. Gemeinsam implementierten sie PlanIQ von Anaplan – eine fortschrittliche Prognoseplattform, die Wetterdaten von AccuWeather als wichtige Variable zur Bedarfsprognose integriert.
Der erste Schritt bestand darin, diese Drittanbieterdaten in Anaplan zu integrieren. Hierfür nutzte Polestar Analytics sein proprietäres Tool namens Wormhole.
„Dank eines Tools namens Wormhole, das von Polestar Analytics entwickelt wurde, können wir uns nahtlos mit externen Datenquellen wie Wetterdaten verbinden, die wir von einem anderen Unternehmen beziehen. Außerdem ermöglicht es uns die Anbindung an unsere eigenen ERP-Systeme und andere Systeme.“
Die Auswahl der richtigen Wetterdatenpunkte für die Integration erwies sich als nächster entscheidender Schritt. Wir wählten die Datenpunkte aus, die den größten Einfluss auf die Nachfrage hatten, sowohl positiv als auch negativ.
Um dies umzusetzen, integrierten wir lokale Wetterdaten von Wetterstationen in der Nähe jeder der über 200 Quick Quack-Filialen in Anaplan. Das System wurde so konzipiert, dass es sich stündlich aktualisiert und eine Echtzeit-90-Tage-Vorhersage liefert, die auf die spezifischen Bedingungen jedes Standorts zugeschnitten ist.
Wir trainierten die Plattform anschließend so, dass sie automatisch das jeweils geeignetste Prognosemodell für jede Filiale empfiehlt. Dank dieser Präzision konnten die Filialleiter Personal und Lagerbestand optimieren, während das Finanzteam die Sicherheit gewann, die monatlichen Umsätze präzise vorherzusagen und so operative Effizienz und finanzielle Stabilität zu gewährleisten.
„Polestar Analytics brachte umfassendes Wissen über PlanIQ sowie über statistische Methoden, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit – genau die Technologien, die PlanIQ nutzt. Wir verfügten nicht über dieses Know-how und waren daher sehr dankbar für die Partnerschaft mit einem Team wie Polestar Analytics, das über tiefgreifende Produktkenntnisse und eigene Data Scientists verfügte. Ihre Unterstützung war von unschätzbarem Wert. Tatsächlich hat Polestar Analytics unsere PlanIQ-Umgebung eingerichtet.“
Dank dieses präzisen und dynamischen Prognosesystems hat Quick Quack Car Wash seine Planungs- und Ressourcenmanagementprozesse grundlegend verändert. Diese Partnerschaft unterstreicht unser Engagement für Lösungen, die den sich wandelnden Bedürfnissen unserer Kunden optimal gerecht werden.
Während QCW weiter wächst und vor neuen Herausforderungen steht, bleiben wir bestrebt, gemeinsam die nächsten Schritte zu erkunden – die Integration weiterer Datenquellen und die Verfeinerung von Strategien, um ihren anhaltenden Erfolg zu gewährleisten.