System-Dynamics Modelle und Forecasts

Hintergrund

Die meisten Unternehmen nutzen einen der folgenden beiden Ansätze um Marktgrößen abzuschätzen und Marktprognosen abzugeben:

Traditioneller Ansatz: Der (lokale) Vertrieb gibt eine Schätzung ab basierend auf Vergangenheitswerten und vorhandenen Marktinformationen. Das (zentrale) Marketing führt – häufig auf Basis gekaufter Marktstudien – eine eigene Schätzung durch. Die letztlich gültige Marktgröße ist das Ergebnis eines Annäherungsprozesses zwischen beiden Seiten.

Statistischer Ansatz: Verwendung komplexer multivariater Regressionsmodelle teilweise unter Verwendung von KI.

Während bei Ansatz (1) die Industrieerfahrung der Organisation genutzt wird, sind die Ergebnisse häufig subjektiv und schlimmstenfalls interessengeleitet. Ansatz (2) ist nur nutzbar, wenn in ausreichendem Umfang historische Daten verfügbar  und die Zusammenhänge weitgehend linear sind.

Beide Ansätze scheitern,

wenn es sich um neue Märkte handelt, für die es keine Erfahrungswerte gibt

wenn exogene Schocks (z.B. CoVid19) das normale Marktgeschehen stören.

Wir unterstützen unsere Kunden mit modellbasierten Verfahren

Praxisbeispiele:

Marktprognosemodell für den Aufzugsmarkt für Hochhäuser

Modellierung des Verlaufs und Vorhersage der CoVid19 Epidemie für diverse Länder.

Prognose des Marktes für alternative Antriebe (H2, Batterieelektrisch) der Bahnindustrie

  • Quantitative und qualitative Faktoren werden definiert und in einem System Dynamics Ansatz modelliert.
  • Alle verfügbaren empirischen Daten werden erhoben und fließen in das Modell ein.
  • Nicht empirisch verfügbare Einflüsse können mit unterschiedlichen Stärken und zeitlichen Verläufen im Modell simuliert werden. Dasselbe gilt für exogene Schocks.
  • Projektergebnis ist ein systembasiertes Marktmodell, welches unsere Kunden für laufende Sensitivitätsanalysen, „Was-wäre-wenn“-Simulationen und Prognosen nutzen.

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