In immer kürzeren Abständen drängen neue Produkte auf den Markt, was auch als Fast Fashion Phänomen bezeichnet werden kann. Dem stehen allerdings kurze Produktlebenszyklen und lange Lieferzeiten gegenüber. Demnach wird es für Einzelhändler immer schwieriger, Prognosen über zukünftige Trends zu treffen und in weiterer Folge die Nachfrage von neuen Fashion Produkten zu prognostizieren. In dieser schnelllebigen Modewelt ist es für Einzelhändler daher notwendig, ein Forecasting Modell zu erstellen, um bessere Einkaufsentscheidungen und den Mengeneinkauf besser planen zu können. Aus diesem Grund ist L&S AG bestrebt, ein Forecasting Modell einzuführen, welches in Zukunft als Hilfsmittel dienen soll, um bessere Einkaufsentscheidungen zu treffen. Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist es, eine geeignete Forecasting Methode für das Unternehmen L&S AG vorzuschlagen und einen Online Fragebogen zu erstellen, dessen Daten für die Implementierung eines konkreten Forecasting Modells herangezogen werden können. Im ersten Schritt werden in einer umfassenden Literaturrecherche die wichtigsten Aspekte der Modeindustrie, das Kaufverhalten der Kunden, Forecasting im Allgemeinen und speziell der Bereich der Mengenplanung betrachtet. Im Rahmen einer Primärforschung werden Experten befragt, um einen besseren Einblick in die Bereiche des Käuferverhaltens, Onlineumfrage Methoden sowie in das Thema Forecasting zu erhalten. In Zusammenarbeit mit den Experten wird der Online Fragebogen konzipiert und ein Rating der wichtigsten Forecasting Aspekte durchgeführt, um in weiterer Folge eine Value-Benefit Analyse durchzuführen und basierend auf diesen Ergebnissen eine Forecasting Methode für L&S AG vorzuschlagen. Basierend auf den Forschungsergebnissen aus der Literaturrecherche sowie der Primärforschung, empfiehlt der Autor dieser Arbeit eine Kombination aus zwei verschiedenen Forecasting Methoden, eine Regressionsanalyse und ein Produkt Rating. Der in der Thesis dargestellte Fragebogen und das vorgeschlagene Forecasting Modell bilden die Grundlage für L&S AG, die definierten Unternehmensziele zu erreichen.
Jiamian HuangQianer LuYishen QuYuxuan Zhao
Kin-Fan AuTsan‐Ming ChoiYong Yu