Das Nachfrageverhalten von Kunden ist von einer Vielzahl äußerer Faktoren abhängig. Wir haben ein leistungsfähiges Vorhersagemodell für die Kundennachfrage und Erlöse auf Tagesbasis entwickelt, das neben Trend, Saison und Wochentagen auch Faktoren wie Ferien und Feiertage einbezieht.

Unsere Beobachtung: Im Rahmen unserer Tätigkeit in diesem Projekt und in anderen Projekten, die sich mit Forecasting-Fragestellungen befassen, haben wir verschiedentlich festgestellt, dass unsere Kunden ein Reporting auf Monatsebene mit Vergleichen der jeweiligen Monate der Vorjahre etabliert haben, bei denen die unterschiedliche zeitliche Lage von Feiertagen wie z.B. Ostern in verschiedenen Jahren nicht berücksichtigt werden. Dies kann auf der einen Seite zu Scheineffekten führen und auf der anderen Seite tatsächlich vorhandene signifikante Veränderungen verschleiern. In jedem Fall ist die Aussagekraft von Vorjahresvergleichen reduziert, wenn im aktuellen Jahr Ostern im April liegt, im Vorjahr jedoch im März, ohne dass dies bei Vorjahresvergleichen berücksichtigt wird.

Das von uns entwickelte Modell berücksichtigt die zeitliche Lage von Feiertagen und kann nicht nur für ein Forecasting sondern auch zu einer Bereinigung des Reportings von Vergleichswerten auf Monatsebene verwendet werden.