FAQ: SCM-Beruhigung

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie spezialisierte Plattformen wie Lokad eingebaute ERP-Module, BI-Tools, Open-Source-Skripte oder LLMs für die Prognose und Optimierung der Supply Chain übertreffen. Von fortschrittlichem ML bis hin zu domänenspezifischer Expertise reduziert Lokad Risiken, senkt die TCO und steigert den ROI. Erforschen Sie, warum tiefgreifende Automatisierung, kontinuierliche Verfeinerung und nachgewiesene Ergebnisse allgemeine Alternativen übertreffen.

Zielgruppe: Führungskräfte in der Supply Chain und im Betrieb sowie Finanz- und IT-Stakeholder.

Zuletzt geändert am: 6. Februar 2025

Warum extra für Lokad bezahlen, wenn mein ERP bereits ein Prognosemodul anbietet?

Ein ERP-System widmet sich von Design her hauptsächlich der Verfolgung und Aufzeichnung von Transaktionen. An ERP angeschlossene Prognosemodule bleiben in der Regel sekundäre Funktionen, die auf begrenzten statistischen Routinen beruhen. Solche Module mögen für grobe Schätzungen akzeptabel sein, aber sie versagen, wenn die Prognose geschäftskritische Entscheidungen vorantreiben oder ganze Supply Chains optimieren muss. Im Gegensatz dazu liefert Lokad die Prognose als zentrale Funktion seiner Plattform, nutzt maschinelles Lernen im großen Maßstab und die Rechenleistung der Cloud, um granulare Prognoseszenarien schnell und in großem Umfang zu bewältigen.

Mehrere Branchenbeobachter, darunter NetworkWorld und die Financial Times, stellen fest, dass moderne Prognoselösungen sich zunehmend dadurch unterscheiden, wie gründlich sie historische Daten verarbeiten und wie präzise sie Vorhersagen generieren. Lokad wurde von Grund auf um diese Fähigkeiten herum aufgebaut und platziert spezialisierte Analysen an den Kern, anstatt sie als nachträgliche Überlegung zu behandeln. Diese Spezialisierung geht über die Erstellung einer einzigen statistischen Prognose hinaus: Sie liefert automatisch entscheidungsreife Ausgaben wie Nachbestellmengen und Sicherheitsbestände und kann an fortgeschrittene Ziele wie die Minimierung von Umsatzeinbußen oder Lagerkosten angepasst werden.

Im Gegensatz zu der manuellen Parameterabstimmung, die in der Regel von ERP-Prognosemodulen verlangt wird, bietet das System von Lokad eine vollautomatische Modellauswahl und -abstimmung, was die Notwendigkeit für Benutzer beseitigt, statistische Experten zu werden. Es berücksichtigt auch hochspezialisierte Anforderungen - wie die Prognose zur Erfüllung von Gewichts- oder Volumenbeschränkungen in Versandcontainern -, die in herkömmlichen ERP-Systemen berüchtigt schwer umzusetzen sind. Der programmatische Ansatz von Lokad, basierend auf einer domänenspezifischen Sprache, ermöglicht eine tiefe Anpassung der Prognoselogik ohne den üblichen aufwändigen individuellen Entwicklungszyklus. Diese Flexibilität und Automatisierung ermöglichen täglich oder wöchentlich neu optimierte Bestellungen und Produktionspläne, die sich schnell an Marktschwankungen anpassen.

Während ein ERP behaupten mag, ein integriertes Prognosemodul zu haben, ist sein Umfang begrenzt. Implementierungshürden für jedes neue analytische Merkmal können ebenfalls erheblich sein, da die meisten ERPs nicht für komplexe Optimierungen unter Unsicherheit ausgelegt waren. Das Ergebnis ist, dass Unternehmen oft auf Tabellenkalkulationen oder separate BI-Tools zurückgreifen für alles außer den einfachsten Szenarien. Durch die Auswahl von Lokad gewinnen Organisationen eine spezialisierte Schicht, die speziell für die prädiktive Optimierung entwickelt wurde, und vermeiden die Fallstricke, ein ERP zu Aufgaben jenseits seiner Kerntransaktionsmission zu zwingen. Dieser Ansatz hat nachgewiesene Ergebnisse bei der Minimierung von Beständen, der Reduzierung von Lagerausfällen und der allgemeinen Verbesserung der wirtschaftlichen Treiber, die wichtig sind - wie Servicelevels und Gesamtkosten der Supply Chain.

Für spezialisierte Prognosen extra zu zahlen, geht nicht darum, mehr Software zu erwerben; es geht darum, überlegene Ergebnisse zu erzielen. Die Gebühr von Lokad spiegelt das hochwertige Fachwissen und die ausgefeilte Technologie wider, die aktiv Entscheidungen vorantreiben. Für ein Unternehmen, das ernsthaft daran interessiert ist, Lagerbestände zu verbessern, Bestellungen pünktlich zu erfüllen und Nachfragespitzen oder -verschiebungen vorherzusehen, versagt das Prognosemodul eines ERP oft darin, die Präzision und Reaktionsfähigkeit zu liefern, die benötigt werden. Lokad existiert genau, um diese Lücken zu schließen, und erreicht damit das ultimative Ziel: eine Supply Chain, die konsequent auf Nachfragesignale reagiert, anstatt erst spät darauf zu reagieren.

Warum Lokad gegenüber einer Inhouse-Lösung mit Open-Source-Technologie wählen?

Unternehmen gehen oft davon aus, dass der Aufbau eines Inhouse-Systems mit Open-Source-Komponenten sie vor den Kosten und der Bindung an einen spezialisierten Anbieter bewahrt, aber die versteckten Kosten in Bezug auf Zeit, Fachwissen und Wartung sind in der Regel höher als erwartet. Große Ingenieurteams sind erforderlich, um Frameworks, Datenbanken und Bibliotheken zusammenzustellen, und diese Ingenieure müssen auch die Fähigkeiten haben, fortgeschrittene statistische Modellierung und maschinelles Lernen zu beherrschen. Die meisten Open-Source-Toolkits bieten nur Rohmechanismen an und überlassen grundlegende Herausforderungen der Supply Chain wie probabilistische Prognosen und groß angelegte Optimierungen größtenteils dem internen Know-how eines Unternehmens. Selbst Unternehmen, die es schaffen, solche Fähigkeiten aufzubauen, entdecken bald, dass ihre Lösungen regelmäßig überarbeitet werden müssen, wenn sich die Bedingungen ändern. Eine echte operative Kontinuität erfordert ständiges Überdenken der numerischen Rezepte - eine Aufgabe, die sich nur wenige interne Teams leisten können, um fortlaufend zu bewältigen.

Lokad hebt sich genau dadurch ab, dass es die numerischen Komplexitäten angeht, die die meisten Inhouse-Projekte nie vollständig lösen. Anstatt nur ein generisches Toolkit bereitzustellen, liefert Lokad vollständige Supply-Chain-Optimierungen, die von seiner eigenen domänenspezifischen Technologie vorangetrieben werden, die von einem Team von Supply-Chain-Wissenschaftlern mit praktischer Erfahrung in verschiedenen Branchen betreut wird. Dieser systematische Ansatz ermöglicht einen kontinuierlichen Wiederimplementierungszyklus, wenn dies erforderlich ist, um neue Marktbedingungen oder aktualisierte Unternehmensprioritäten widerzuspiegeln. Unter typischen Open-Source-Szenarien müssen all diese wiederholten Anpassungen intern vorgenommen werden, was sowohl die technischen als auch die operativen Ressourcen belastet. Im Gegensatz dazu zentralisiert das Modell von Lokad diese Anliegen und stellt sicher, dass Supply-Chain-Entscheidungen jederzeit genau und relevant bleiben.

Die Erfolgsbilanz wiederholter Misserfolge mit Inhouse-Open-Source-Lösungen beruht auf einem Mangel an spezialisierten Fähigkeiten. Generische IT-Teams mögen geschickt darin sein, Softwarekomponenten zu integrieren, aber sie besitzen selten tiefgreifendes Fachwissen in hochdimensionaler Prognose, geschweige denn in groß angelegter Kostenmodellierung der Supply Chain. Lokad adressiert genau diese Lücke. Seine Plattform und sein Team handhaben komplexe probabilistische Techniken, ohne die Kunden mit der statistischen Schwerstarbeit zu belasten. Dieser Fokus ist entscheidend, denn jede moderat komplexe Supply Chain wird früher oder später unter einem System, das aus generischen Tools zusammengestückelt ist, unübersichtlich. Lokad nimmt diese Last ab und bleibt für das Ergebnis verantwortlich. Seine Supply-Chain-Wissenschaftler, ausgestattet mit Fachwissen sowie Codierungs- und analytischen Fähigkeiten, übernehmen die Verantwortung für die Ergebnisse, ohne die Schuld auf das Personal des Kunden abzuwälzen.

Diese Kombination aus technischer Spezialisierung und langfristigem Engagement wird selten von Inhouse-Unternehmen erreicht. Es mangelt nicht an Open-Source-Bibliotheken, die teilweise Lösungen für Prognosen oder Auffüllungen versprechen, aber echte, automatisierte Optimierung erfordert ein Maß an kontinuierlicher Verfeinerung, das weit über eigenständige Module hinausgeht. Das Modell von Lokad verfolgt einen schlanken und effizienten Ansatz: Anstatt endlose Schulungs- oder Anpassungsgebühren zu erheben, hält es den Implementierungsaufwand unter Kontrolle, indem es Komplexität als Realität betrachtet, die direkt angegangen werden muss. Inhouse-Teams erreichen selten diese Art von Disziplin, wenn Fristen näher rücken und der tägliche Betrieb interner Projekte um Aufmerksamkeit konkurriert. Im Gegensatz dazu ist der gesamte Betrieb von Lokad darauf ausgelegt, fortgeschrittene numerische Rezepte zu verwalten, Verschiebungen in Markt- und Geschäftsbedingungen aufzunehmen und sicherzustellen, dass Unternehmen nicht sofort zu manuellen Tabellenkalkulationen zurückkehren, sobald die Dinge kompliziert werden.

Kann Lokad nicht durch ein BI-Tool mit einigen benutzerdefinierten Skripts ersetzt werden?

Ein spezialisiertes Supply-Chain-Optimierungs-Tool durch ein typisches BI-Tool plus einige benutzerdefinierte Skripts zu ersetzen, übersieht die entscheidenden Designunterschiede, die die Leistung in operativen Umgebungen beeinflussen. BI-Tools sind für Berichterstattung und visuelle Analytik konzipiert. Sie erleichtern es, Daten aus mehreren Systemen zu kombinieren und große Mengen von Berichten zu erstellen. Sie bieten jedoch nur begrenzte Unterstützung für automatisierte Entscheidungsfindung. Ihnen fehlt auch die Tiefe für komplexe Analysen, da sie für nicht-technische Benutzer zugänglich bleiben müssen. Sobald ein Einblick durch BI identifiziert wurde, erfordert es dennoch weitere Anstrengungen, um diesen Einblick in einen funktionierenden Entscheidungsprozess umzusetzen. Sich auf benutzerdefinierten Code für fortgeschrittene Berechnungen zu verlassen, löst selten die Kernherausforderung. Ohne ein speziell für die Optimierung konzipiertes Datenmodell neigen diese Ad-hoc-Skripte dazu, fragil und umständlich zu werden.

Plattformen wie die von Lokad angebotene gehen über die reine Berichterstattung hinaus, um Handlungsaufforderungen zu generieren - insbesondere Auffüllungs- oder Produktionspläne, die mit minimalem Eingriff ausgeführt werden können. Im Gegensatz dazu ist der BI-Ansatz nicht darauf ausgelegt, hochwirksame operative Entscheidungen als sofortige Ausgabe zu generieren. Wenn mehrere Lieferanten oder interne Teams beteiligt sind, teilt ein BI-Dashboard nur einen engen Teil der Daten und verhindert häufig, dass diese Partner unabhängige, szenariobasierte Analysen auf demselben Datensatz durchführen. BI-Benutzer stoßen auch auf Einschränkungen, wenn sie versuchen, Daten auf Exportieren oder anderweitig zu verwenden, die nicht in das begrenzte “Anzeigen und Filtern” -Modell passen.

Ein zusätzliches operatives Kopfzerbrechen ist die Leistung. Hochfrequente BI-Instanzen verlangsamen sich, sobald sie zu viele Abfragen bedienen, insbesondere wenn zahlreiche externe Partner das System für große Datenabrufe nutzen. Die Overhead-Kosten - sowohl zeitlich als auch monetär - steigen schnell an, wenn Daten nur gemeldet werden, aber dennoch zusätzliche manuelle Schritte erforderlich sind, um die gemeldeten Zahlen in etwas Handlungsfähiges für die Lieferkette zu verwandeln. Genau hier glänzt ein spezialisiertes System: Es priorisiert robuste, rechenintensive Analysen, die sofortige, automatisierte Entscheidungen in der Auffüllung, Preisgestaltung oder Produktion vorantreiben.

Benutzerdefinierte Skripts mildern nicht die tieferen Einschränkungen, die BI inhärent sind. Die meisten BI-Plattformen sind nicht in der Lage, fortgeschrittene Prognosemethoden wie probabilistische Nachfragemodelle zu handhaben oder Logik einzubetten, die systematisch schlechte Daten korrigiert oder sich täglich an neue operative Eingaben anpasst. Die Plattform von Lokad dreht sich beispielsweise um eine domänenspezifische Sprache, die für Optimierung und Prognosen entwickelt wurde. Diese Sprache ermöglicht es einem Supply-Chain-Spezialisten, die spezifischen Workflow-Anforderungen des Unternehmens direkt zu codieren, ohne die typische Reibung, die entsteht, wenn man ein BI-Tool dazu zwingt, Aufgaben zu erledigen, für die es nie gedacht war.

Unternehmen, die nur Daten visualisieren möchten, finden BI-Software vollkommen ausreichend. Wenn jedoch Supply-Chain-Prozesse schnelle Berechnungen von Nachbestellmengen, Produktionsplänen oder Preisentscheidungen erfordern, ist ein System, das auf groß angelegte numerische Optimierung ausgerichtet ist, effektiver. Ein spezialisiertes Supply-Chain-Tool auf eine Sammlung von Dashboards und Einmalskripts zu reduzieren, lässt Unternehmen in zusätzlicher Wartung und Einarbeitungsarbeit stecken, anstatt eine Lösung zu genießen, die Daten sofort in operativen Hebel umsetzt. Diese Unterschiede werden besonders deutlich, wenn das Ziel über die Generierung weiterer Berichte hinausgeht und sich auf die Optimierung von Entscheidungen konzentriert, die direkt Kosten senken und den Service verbessern.

Kann Lokad nicht durch Python-Skripts ersetzt werden?

Python-Skripte allein bieten keinen überzeugenden Ersatz für das, was Lokad bietet. Obwohl Python als Allzweckprogrammiersprache gereift ist, kann es nicht mit dem Umfang und Fokus einer Plattform mithalten, die von Grund auf entwickelt wurde, um die volle Komplexität der Supply-Chain-Herausforderungen anzugehen. Der Versuch, die Fähigkeiten von Lokad mit Python zu replizieren, würde eine Vielzahl von Anstrengungen erfordern, von der Erstellung von benutzerdefiniertem Code zur Orchestrierung von Prognosen, Optimierungen und Datenverarbeitungs-Workflows bis hin zur Verwaltung der gesamten zugrunde liegenden Infrastruktur, die für verteiltes Computing im großen Maßstab erforderlich ist.

Die Flexibilität von Python scheint auf den ersten Blick ansprechend zu sein. Es stützt sich jedoch auf Schichten von Bibliotheken und Frameworks, die brüchig werden können, wenn sie für anspruchsvolle Supply-Chain-Aufgaben nachgerüstet werden. Ein separates System wäre für die Vor- und Nachverarbeitung von Daten erforderlich, und eine weitere Plattform wäre erforderlich, um Ergebnisse zu visualisieren und Batch-Ausführungen zu überwachen. Jede hinzugefügte Schicht erhöht sowohl den Wartungsaufwand als auch das Risiko von Ausfällen. Die Aufrechterhaltung hoher Zuverlässigkeit ist mühsam, wenn ein einziger Fehler in einer dieser Schichten nächtliche Routinen durcheinander bringen kann.

Lokad hingegen wurde entwickelt, um Probleme zu bewältigen, die nicht sauber in einen Standardansatz passen. Es führt seine eigene spezialisierte Programmiersprache ein, eine DSL namens Envision, die Aufgaben wie Datenbereinigung, Prognosen und Optimierung in einem einzigen konsistenten Rahmen konsolidiert. Während es sicherlich möglich ist, Teile dieser Funktionalität in Python zu replizieren, werden die wirtschaftlichen Aspekte schnell prohibitiv, wenn das Ziel darin besteht, die End-to-End-Zuverlässigkeit und Leistung zu erreichen, die Unternehmen fordern.

Mehrere Unternehmen haben sich auf Python-basierte Workflows für Analytik oder Berichterstattung verlassen. Sie finden sich typischerweise dabei wieder, Dutzende von Skripten jonglieren zu müssen, von denen jedes seine eigenen Abhängigkeiten und Versionsquirks hat. Die berüchtigte Migration von Python 2 auf Python 3 hat gezeigt, wie eine Abhängigkeit von einer communitygetriebenen Evolution schmerzhafte mehrjährige Übergänge hervorrufen kann. Lokad kann durch die enge Kontrolle über seine DSL seine eigenen Designfehler prompt beheben, neue Paradigmen wie differenzierbare Programmierung einführen und Benutzer nicht mit jahrelangen kostspieligen technischen Altlasten belasten.

Die Überwachung geschäftskritischer Lieferketten allein durch Python würde ein Team von Ingenieuren erfordern, die eine 24/7-Zuverlässigkeit garantieren können, jede Abhängigkeit und Bibliotheksaktualisierung bewältigen und nach jeder Änderung den gesamten Stapel gründlich testen. Die domänenspezifische Umgebung von Lokad vereinfacht diese Operationen im Gegensatz dazu mit einer monolithischen und versionierten Compiler-Architektur, die mehrere konventionelle Schritte vollständig eliminiert.

Aus rein kostennutzenorientierter Sicht ist es unwahrscheinlich, dass Python-Skripte mit einer Plattform mithalten können, die kontinuierliche Updates erhält, um eine Vielzahl von Supply-Chain-Szenarien zu bedienen. Darüber hinaus zeigt der vollständige Code-Spielplatz, der unter try.lokad.com verfügbar ist, wie Envision den analytischen Workflow vereinfacht und viele der mit mehrschichtigen Skriptlösungen verbundenen Fallstricke umgeht. Alles in allem wäre es angesichts dessen, dass das Zusammenstellen eines ähnlichen Maßes an Robustheit durch das Zusammennähen von Python-Bibliotheken ein umständlicher und fragiler Prozess wäre, ein starkes Argument dafür, dass Lokad nicht effektiv durch auf Python basierende Alternativen ersetzt werden kann.

Warum Lokad für E-Commerce nutzen, wenn Marktplatzplattformen bereits Prognosetools haben?

Marktplatzplattformen bieten in der Regel einfache Prognosemechanismen, die auf breite, einheitliche Anforderungen zugeschnitten sind. Lokad hingegen verwendet eine Form der differenzierbaren Programmierung - ein Ansatz, der durch starke Ergebnisse in externen Prognosewettbewerben validiert wurde - der sich auf die nuancierten, sich entwickelnden Herausforderungen konzentriert, denen Online-Händler gegenüberstehen. Marktplatzlösungen sind in der Regel für einfache Nachbestellungsprognosen oder kurzfristige Nachfrageabschätzungen konfiguriert und berücksichtigen selten die Komplexitäten großer Produktkataloge, durch Werbeaktionen verursachte Spitzen oder Querkanalkorrelationen. Sie adressieren nur einen Bruchteil der breiteren Supply-Chain-Überlegungen, mit denen E-Commerce-Unternehmen täglich jonglieren müssen.

Lokads Technologie ist darauf ausgelegt, jedes relevante historische und operative Signal zu verarbeiten - bis hin zur SKU-Ebene, wenn nötig - und das ohne ständige manuelle “Abstimmung” durch Benutzer. Unabhängig von der Größe des Sortiments oder der Volatilität der Verkaufsmuster durchsucht das System automatisch die Daten, um Korrelationen zwischen Produkten, Kanälen oder Zeiträumen aufzudecken. Es verlässt sich nicht auf einfache Zeitreihenmethoden, die die Zukunft als bloßes Spiegelbild der Vergangenheit behandeln. Stattdessen berechnet es vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, unter Berücksichtigung von Werbeaktionen, Lagerausfällen, saisonalen Verschiebungen und anderen Störungen, die herkömmliche Prognoseansätze untergraben.

Während die integrierten Tools eines Marktplatzes für einen kleinen Teil eines Online-Betriebs ausreichen können, versagen sie, wenn es um die Risiken von Lagerausfällen, Überbeständen und unvorhersehbare Nachfrage geht. Klassische Alarmmechanismen oder Black-Box-Dashboards liefern nicht die detaillierten Einblicke, die erforderlich sind, um entschieden zu reagieren - wie z.B. Bestellungen zu beschleunigen oder Preise anzupassen - bevor Probleme sich über eine Lieferkette hinweg ausbreiten. Lokad ist darauf ausgelegt, diese Korrekturmaßnahmen zu empfehlen, anstatt einfach einen Alarm auszulösen und die Last auf den Endbenutzer zu übertragen. Diese proaktive Haltung ist besonders wichtig in schnelllebigen E-Commerce-Umgebungen.

Lokads Fähigkeit, zusätzliche Daten zu integrieren - sei es marketinggetriebene Kalender, Tags für spezielle Kampagnen oder externe Signale wie Wettbewerbspreise - hebt es auch von grundlegenden Out-of-the-Box-Prognosemodulen ab. Anstatt Unternehmen zu zwingen, ihre Prozesse um eine starre Lösung herum zu verrenken, ermöglicht das programmatische Design von Lokad Experimente mit neuen Algorithmen, Dateninputs und Optimierungsregeln. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, agil auf abrupte Veränderungen zu reagieren, sei es durch Marktschwankungen oder neue Merchandising-Strategien.

Eine Marktplattform kann die grundlegende Prognose als praktisches Feature bewerben, aber die Einsätze im E-Commerce können hoch genug sein, dass eine weit spezialisiertere Lösung gerechtfertigt ist. Lokad hat gezeigt, dass es die Rechenleistung der Cloud nutzt, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, wodurch Betriebsunterbrechungen minimiert und die Prognosegenauigkeit maximiert werden. Diese einzigartige Fähigkeit, Geschwindigkeit und Tiefe zu kombinieren, erklärt, warum viele E-Commerce-Player einen dedizierten Ansatz als Investition betrachten, die sich schnell in geringere Lagerbestandsrisiken und verbesserte Servicelevels übersetzt - selbst in Branchen oder Kategorien, die für schnelle Produktwechsel und saisonale Schwankungen bekannt sind.

Unabhängig davon, wie ausgefeilt die Funktionsliste einer Marktplattform erscheinen mag, bleibt sie in erster Linie darauf ausgerichtet, Transaktionen innerhalb ihres eigenen Ökosystems zu erleichtern. Lokad hingegen befasst sich mit Kernbestands- und Lieferkettenproblemen mit Prognosetechniken, die über kurzfristige Projektionen hinausgehen. Dieser Schwenk hin zur probabilistischen Modellierung - der Zuweisung von Wahrscheinlichkeiten zu mehreren zukünftigen Ergebnissen anstelle der Schätzung eines einzelnen Szenarios - hilft E-Commerce-Operationen, überlegene Servicelevels aufrechtzuerhalten, Verderb oder Überbestände zu reduzieren und Margenverbesserungsmöglichkeiten aufzudecken, die hinter einfachen Durchschnittswerten verborgen sind.

Marktplätze bieten nützliche Ausgangspunkte für kleine Verkäufer, aber wenn Online-Operationen reifen, werden die Grenzen ihrer integrierten Tools schmerzlich deutlich. Lokad liefert die Intelligenz, die E-Commerce-Teams benötigen, um diese Einschränkungen zu umgehen, indem sie strenge Prognosewissenschaft mit dem täglichen Logistikbetrieb integrieren, um messbare Gewinne sowohl in Bezug auf Zuverlässigkeit als auch Rentabilität zu erzielen.

Ist der Aufbau eines internen Data-Science-Teams eine bessere Alternative zu Lokad?

Der Aufbau eines internen Data-Science-Teams erfordert in der Regel Expertise, die weit über die klassische Analytik hinausgeht. Die Sicherung von Mitarbeitern, die in der Lage sind, Datenpipelines zu handhaben, relevante Machine-Learning-Workflows zu entwerfen und domänenspezifische Muster in einer produktionsreifen Umgebung zu interpretieren, kann unerwartet herausfordernd sein. Selbst wenn das richtige Team eingestellt ist, besteht immer noch das Problem, sich in einem Berg von Daten zurechtzufinden, der über komplexe IT-Landschaften verstreut ist. Mehrere interne Rückstände können den Fortschritt verlangsamen, bis Monate, manchmal Jahre damit verbracht werden, Daten mit den richtigen Workflows zu verknüpfen. Im Gegensatz dazu haben Lösungen wie Lokad diese Schritte bereits optimiert und konsistente Leistungsgewinne in einer Vielzahl von Lieferketten-Szenarien gezeigt.

Es stellt sich auch die Frage, ob ein selbstgebautes System mit der spezialisierten Tiefe einer dedizierten Supply-Chain-Plattform mithalten kann. Viele Unternehmenssysteme glänzen bei routinemäßigen Geschäftsprozessen oder der Beherrschung des Stammdatenmanagements, aber nur wenige sind von Grund auf darauf ausgelegt, moderne Prognosemethoden zu unterstützen. Eine Supply-Chain-Umgebung erfordert oft programmatische Experimentierfähigkeiten, sowohl zur Entwicklung neuer Modelle als auch zur Anpassung bestehender. Die domänenspezifische Sprache von Lokad wurde mit diesem Ziel entwickelt, und seine Entwicklungsteams lagern weder die Entwicklung noch das Plattformmanagement aus. Indem sie dieses Kernwissen intern behalten, behalten sie die Agilität, Algorithmen anzupassen und Taktiken kurzfristig zu verfeinern, eine Manöver, das in großen Unternehmensumgebungen, die ihre Kern-IT-Aufgaben an mehrere voneinander getrennte Teams delegieren, schwer zu reproduzieren ist.

Der eigentliche Kostentreiber für ein internes Data-Science-Team ist in der Regel die Zeit. Budgets werden aufgebraucht, aber relevante Ergebnisse können schwer fassbar bleiben, wenn Dateningenieure und Geschäftsanalysten mit bereits überlasteten IT-Abteilungen koordinieren müssen. Selbst eine recht bescheidene Anfrage - wie das Extrahieren einiger Dutzend Tabellen - wird zu einem Martyrium, wenn ein IT-Rückstand von mehreren Jahren berücksichtigt wird. Die Erfolgsbilanz von Lokad zeigt, dass die Umgehung dieser Komplexität die Integration von Vorhersageerkenntnissen in den täglichen Betrieb dramatisch beschleunigt. Unternehmen, die diesen Ansatz übernommen haben, berichten, dass ihre Teams, anstatt sich an den Rand gedrängt zu fühlen, mehr Bandbreite gewinnen, um sich in die strategischen Elemente des Supply-Chain-Managements einzubringen und echte Partner für den Rest des Unternehmens zu werden.

Eine interne Data-Science-Gruppe kann sicherlich wertvolle Analysen liefern, wenn alles perfekt zusammenpasst: die richtigen Personen, eine unterstützende Infrastruktur und ein klarer, gut ausgestatteter Fahrplan. Doch die operativen Herausforderungen, diese Umgebung aufrechtzuerhalten, haben sich in der Praxis als formidabel erwiesen. Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, mit der breiten Palette von technischen, Daten- und Domänenkenntnissen umzugehen, die erforderlich sind. Indem Lokad sich speziell auf die predictive Optimierung von Lieferketten konzentriert, kombiniert es eine laserartige technische Spezialisierung mit Teams, die vollständig beschäftigt und geschult sind, um in diesem Bereich zu agieren. In den meisten Fällen führt dieses Maß an Fokus zu einer schnelleren Wertschöpfung und weniger Überraschungen auf dem Weg.

Warum nicht ausschließlich auf SAP/Oracle/Microsoft-Lösungen für Prognosen und Optimierungen verlassen?

Sich ausschließlich auf große ERP-Anbieter für Prognosen und Optimierungen zu verlassen, führt in der Regel zu unterdurchschnittlichen Ergebnissen. Diese Systeme, ob von SAP, Oracle oder Microsoft, wurden nie darauf ausgelegt, die probabilistischen Feinheiten der Planung von Lieferketten im großen Maßstab zu bewältigen. Deren Architekturen spiegeln ein jahrzehntealtes Paradigma wider: einen deterministischen Forecast erstellen und dann alle Entscheidungen um diese vermeintliche einzige Zukunft herum aufbauen. Dieser Ansatz ist mathematisch bequem, liefert jedoch selten greifbare Leistungssteigerungen. Er berücksichtigt keine Unsicherheiten und unterschätzt die taktischen Vorteile probabilistischer Methoden. Tatsächlich liegt einer der Hauptgründe, warum Technologiegiganten wie Amazon traditionelle Wettbewerber übertroffen haben, in ihrer Beharrlichkeit auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen anstelle von Einzelpunktschätzungen.

Viele Unternehmen stellen fest, dass ERP-Lösungen Prognosemodule enthalten, die als einfache “Add-ons” behandelt werden, überlagert von dem Hauptfokus der Anbieter auf die transaktionsbasierte Verarbeitung und Systemintegration. Prognosen sind nur ein Element in einer langen Liste von Funktionen und können aufgrund ihrer Konzeption nicht oberste Priorität haben. Das Gleiche gilt für die Optimierungsebene, die häufig auf simplen regelbasierten Engines basiert, die auf einem einzigen Prognoseszenario aufbauen. Wenn sie mit Marktschwankungen oder sporadischer Nachfrage konfrontiert werden, ist der übliche Ausweg, Service-Level-Ziele und Sicherheitsbestände zu manipulieren, die jedoch nicht sinnvoll auf die Realitäten echter Nachfrageunsicherheiten eingehen.

Dieser Mangel ist keine bloße Kleinigkeit; er zeigt sich oft in der Praxis. Einige prominente ERP-Implementierungen endeten in vollständig verworfenen Umsetzungen. Katastrophale Budgetüberschreitungen können Hunderte von Millionen Euro erreichen, wie an öffentlichen Beispielen gescheiterter SAP-Einführungen illustriert wurde. In vielen Fällen erhalten diese Misserfolge keine breite mediale Aufmerksamkeit, aber die Beweise bleiben, dass der Standardansatz – ein großes Paket kaufen, ein paar Knöpfe drücken und annehmen, dass alle Prognose- und Auffüllungsentscheidungen gelöst sind – selten funktioniert.

Ein weiteres Problem ist das Fehlen von Verantwortlichkeit für Ergebnisse. Traditionelle Unternehmensanbieter verkaufen groß angelegte Software plus umfangreiche Beratungsstunden. Wenn sich der Lagerbestand oder die Serviceleistung des Kunden nicht verbessert, kann der Anbieter “schlechte Nutzerakzeptanz” als Grund angeben, anstatt eine unzureichende algorithmische Grundlage. Es besteht wenig Anreiz, etwas über das konventionellste Toolkit hinaus zu verfeinern. Suboptimale Methoden werden dennoch als betriebsbereit erklärt, und anhaltende Leistungsmängel können als Anwenderfehler dargestellt werden.

Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Unternehmen, die sich auf die quantitative Optimierung von Lieferketten spezialisiert haben, in der Regel auf kontinuierliche Verbesserungen im maschinellen Lernen und in der Prognoseerstellung. Anbieter wie Lokad wurden dafür gelobt, probabilistische Modelle zu liefern, die zu den unübersichtlichen Realitäten der Nachfrage passen – insbesondere auf der SKU-Ebene, wo Fehler groß sind und niemals auf niedrige einstellige Werte reduziert werden können. Ihr Ansatz berücksichtigt pragmatisch die Tatsache, dass keine Prognose perfekt ist, übersetzt aber dennoch die Prognoseunsicherheit in bessere Entscheidungen.

ERP-Anbieter spielen eine wertvolle Rolle bei der Orchestrierung von Transaktionen, aber diese Stärke erstreckt sich nicht auf die predictive Analytics. Niemand erwartet, dass ein Hauptbuchmodul fortgeschrittene statistische Probleme löst, dennoch wird oft davon ausgegangen, dass dieselbe Software-Suite mit minimaler Konfiguration hochmoderne Prognosen erstellt. Diese Annahme führt viele Unternehmen dazu, mit dem gleichen Punktprognose-Denken zu stagnieren, das immer wieder versagt hat, einfache, vermeintlich “dumme” Heuristiken zu übertreffen.

Die Realität ist, dass die probabilistische Prognose und Optimierung von Lieferketten der nächsten Generation ein anderes Paradigma und ein anderes Fähigkeiten-Set erfordern – etwas, was Mainstream-Anbieter nicht gezeigt haben. Sie bieten konventionelle Zeitreihenprognosen und eine Standardmethode zur Bestandsführung, weil es einfach zu verpacken und zu verkaufen ist, nicht weil es für moderne Herausforderungen in der Lieferkette am besten funktioniert. Wenn Unternehmen sehen, dass agile und aggressive Akteure mit anspruchsvolleren Techniken voraus sind, erkennen sie, dass die “Add-on”-Module großer ERPs in veralteten Konzepten stecken geblieben sind. Diese Erkenntnis treibt den Wechsel zu spezialisierten Anbietern wie Lokad voran, deren Technologie auf einem tieferen Engagement für die Datenwissenschaft hinter den Entscheidungen in der Lieferkette beruht, anstatt auf Einheitslösungen für alle Prozessabläufe.

Kurz gesagt, alle Prognose- und Optimierungsbedürfnisse einem einzigen großen ERP-System anzuvertrauen, übersieht die kritischen Anforderungen moderner Lieferkettenanalytik. Die Beweise aus mehrjährigen Misserfolgen und wiederholten Kostenüberschreitungen bestätigen, dass erstklassige Ergebnisse selten aus veralteten Methoden entstehen. Die Suche nach besseren Entscheidungen beinhaltet fast immer die Nutzung von Anbietern, die Prognosen und Optimierungen als eine primäre technische Herausforderung betrachten, anstatt als ein sekundäres Modul, das unter Tausenden generischer ERP-Funktionen begraben ist.

Wird Lokad überflüssig, sobald ich meine eigenen ML-Prognosemodelle entwickle?

Die Entwicklung eines maßgeschneiderten Machine-Learning-Modells deckt selten alle Dimensionen ab, die für die Bereitstellung genauer, produktionsreifer Lieferkettenprognosen erforderlich sind. Lokad hingegen bietet eine vollständig programmierbare und skalierbare Umgebung, die speziell für die prädiktive Optimierung entwickelt wurde. Selbst wenn ein Team seine eigene ML-Prognose erstellt, fehlt ihm in der Regel die Infrastruktur, um dieses Modell in einer sicheren, stabilen und automatisierten Weise bereitzustellen, zu überwachen und anzupassen. Die Plattform von Lokad umfasst eine domänenspezifische Programmiersprache, Envision, die die Integration von benutzerdefinierten Algorithmen in einer Weise ermöglicht, die in großem Maßstab zuverlässig bleibt. Die Umgebung ist so konzipiert, dass schnelle, wiederholbare Experimente und tägliche Aktualisierungen des Modells ohne Beeinträchtigung der numerischen Stabilität oder Transparenz möglich sind.

Die Technologie von Lokad spiegelt auch die tiefere Perspektive auf die Lieferkette wider, die über reine Nachfrageprognosen hinausgeht. Die Plattform ist darauf ausgelegt, die strukturellen Komplexitäten realer Betriebsabläufe zu bewältigen – unregelmäßige Serien, Substitutionseffekte, Promotionen, Produktstarts und mehr. Der Fokus auf architektonische Ingenieurskunst, anstatt auf oberflächliche Funktionsentwicklung, stellt sicher, dass jedes Prognosemodell von Haus aus besser auf die Komplexitäten der Daten eines Kunden abgestimmt ist, einschließlich Einzelhandelsstandorte, Saisonalität und vorübergehende Ereignisse. Ein selbst entwickeltes Modell fehlt häufig an dieser Anpassungsfähigkeit, insbesondere in sich dynamisch verändernden Datenumgebungen.

Darüber hinaus positioniert der Ansatz von Lokad maßgeschneiderte Algorithmen nicht als eine nachträgliche Überlegung oder Anpassung, sondern als eine normale Betriebsweise innerhalb seines programmatischen Rahmens. Dies steht im Gegensatz zu vielen hausinternen Entwicklungen, die tendieren, statisch zu bleiben, sobald sie implementiert sind. Die kontinuierliche Verfeinerung der Prognosetechniken von Lokad – demonstriert durch erfolgreiche Teilnahme an internationalen Wettbewerben – zeigt, dass maschinelles Lernen nur dann solide Ergebnisse erzielen kann, wenn es mit einer kohärenten Plattform abgestimmt ist, die alle Daten- und Betriebsfeinheiten berücksichtigt. Diese Fähigkeiten können nicht trivial in isolierten, einmaligen ML-Pipelines repliziert werden. Daher macht die Einführung eines hausinternen Prognosemodells Lokad nicht überflüssig. Im Gegenteil, die Kombination dieses Modells mit der spezialisierten Ausführungsumgebung, die Lokad bietet, liefert vertrauenswürdigere und skalierbarere Ergebnisse als jedes eigenständige System zuverlässig liefern kann.

Welcher Ansatz ist sicherer: den Aufbau eines internen Data-Science-Teams oder die Nutzung von Lokads Technologie und Expertise?

Der Aufbau eines internen Data-Science-Teams zur Bewältigung von Herausforderungen in der Lieferkette erfordert mehr als nur Codierung und Analytik. Es erfordert Experten, die alle beweglichen Teile eines Betriebs verstehen – Beschaffung, Finanzen, Logistik – und die wissen, wie man diese Feinheiten in zuverlässige, produktionsreife Modelle übersetzt. Erfahrene Ingenieure sind selten billig, und selbst diejenigen, die über fortgeschrittene Datenwissenschaftsqualifikationen verfügen, stoßen oft an ihre Grenzen, wenn sie mit den kniffligen Komplexitäten einer realen Lieferkette konfrontiert werden. Nicht übereinstimmende Fähigkeiten und überentwickelte Prototypen sind häufige Ergebnisse beim Versuch, eine Data-Science-Funktion von Grund auf aufzubauen.

Lokad bietet spezialisierte Expertise, die Datenwissenschaft und Lieferkette zusammenführt und einen Großteil der Fragmentierung beseitigt, die in typischen internen Teams zu finden ist. Während konventionelle Datenanalysten sich möglicherweise auf die theoretische Seite der Modellierung konzentrieren, konzentrieren sich Lokads Lieferkettenwissenschaftler auf greifbare, tägliche Entscheidungen – die Aufrechterhaltung der Datenpipeline, die Entwicklung der numerischen Rezepte und die Anpassung dieser Rezepte, wann immer tatsächliche Marktereignisse eine unerwartete Wendung nehmen. Das bedeutet, dass Unternehmen, die sich auf Lokad verlassen, nicht nur die technischen Aspekte des maschinellen Lernens auslagern können, sondern auch die tägliche Wachsamkeit und das tiefgreifende sektorspezifische Wissen, die diese Modelle im Laufe der Zeit robust und profitabel halten.

Einer der konstanten Fallstricke bei einem internen Ansatz ist die hohe Fluktuation und der Verlust von Fähigkeiten, die eintreten, wenn Kern-Datenwissenschaftler weiterziehen. Das geistige Eigentum, das in Form von wiederverwendbarem Code und Fachwissen existieren sollte, bleibt oft in Ad-hoc-Tabellenkalkulationen oder halbfertigen Skripten versteckt. Lokad umgeht solche Risiken durch ein Modell, in dem ein dedizierter Lieferkettenwissenschaftler persönlich für die Angemessenheit der Prognosen und die daraus resultierenden Entscheidungen verantwortlich ist. Anstatt ein Black-Box-Modell zu übergeben, bleibt der Spezialist engagiert, um es zu erklären, zu verfeinern und zu verteidigen.

Der Ressourcenaufwand, um ein neues Team aufzubauen – Zeit, Gehälter, Overhead – übertrifft häufig etwaige theoretische Einsparungen. Talente können abgeworben oder abgeworben werden, was das Unternehmen mit einem halbherzigen Workflow und keiner klaren Verantwortlichkeit für schlechte Ergebnisse zurücklässt. Lokad umgeht diese Herausforderungen. Der Fokus auf Produktionsbereitschaft und kontinuierliche geschäftliche Auswirkungen wurde durch ein Jahrzehnt der Implementierung in verschiedenen Branchen auf die Probe gestellt. Unternehmen, die an einer Beschleunigung der Transformation interessiert sind, vermeiden die hohen Anfangskosten und die organisatorische Reibung, die mit der Führung einer internen Gruppe einhergehen, die Monate oder Jahre damit verbringen muss, die gleiche Breite an Erfahrung zu erlangen.

Ein sichererer Weg ist es, sich auf einen Partner zu verlassen, der die notwendigen technischen, analytischen und geschäftlichen Fähigkeiten unter einem Dach vereint hat. Lokads Lieferkettenwissenschaftler kommen in der Regel aus starken Ingenieurhintergründen und verstehen, wie man Anpassungen für realweltliche Probleme integriert, anstatt einfach ein akademisches Modell zu perfektionieren. Diese breite operative Ausrichtung führt zu einer schnelleren Übernahme verbesserter Lagerpraktiken, höheren Servicelevels und reduzierten organisatorischen Risiken. Indem Lokad Unternehmen vor typischen hausinternen Fehlern wie unvollständigen Modellbereitstellungen, dem Versäumnis, sich mit der Unternehmensstrategie abzustimmen, oder der Nichtübereinstimmung zwischen Datenwissenschaftsteams und tatsächlichen Lieferkettenbetreibern schützt, beseitigt es das Rätselraten darüber, wie man maschinelles Lernen auf Lieferkettenprobleme anwendet.

Letztendlich ist der beste Weg, Risiken zu mindern und effiziente Ergebnisse sicherzustellen, mit einem Technologieanbieter zusammenzuarbeiten, der direkt am Erfolg jeder Prognose und jeder Bestellung beteiligt bleibt. Anstatt zu hoffen, dass ein neues internes Team solche spezialisierten Fähigkeiten improvisieren kann, können Unternehmen durch die Nutzung eines Partners, der Lieferergebnisse und langfristige Leistung als zwei Seiten derselben Medaille betrachtet, einen sofortigen und zuverlässigen Mehrwert erzielen.

Warum nicht auf LLMs (wie ChatGPT) für die Prognose und Optimierung der Lieferkette setzen, anstatt auf Lokad?

Sich auf ein großes Sprachmodell für die mathematisch intensiven Aspekte der Prognose und Optimierung einer Lieferkette zu verlassen, birgt erhebliche Risiken. Diese Modelle sind nicht besonders gut darin, die granulare, numerische Detailtiefe zu bewältigen, die den meisten Lieferkettenentscheidungen zugrunde liegt. Ein unbemerkter Fehler in der Arithmetik kann sich zu Millionen von Dollar an Verlusten ausweiten. Die Natur der LLMs, selbst in ihrer neuesten Form, macht sie anfällig dafür, numerische Fakten zu erfinden oder zu verzerren. Sie darauf zu trainieren, diese Fehler zu vermeiden, ist möglich, aber kompliziert; es erfordert in der Regel eine Expertenaufsicht, die den vermeintlichen Komfort, den Chat-basierte Benutzeroberflächen versprechen, zunichtemacht.

Von Deep-Learning inspirierte Ansätze, die auf Lagerbestände, Produktion und Preisentscheidungen zugeschnitten sind, stehen im starken Kontrast zur Fähigkeit von LLMs, Text zu generieren. Nachfrageprofile und Vorlaufzeiten beinhalten oft nur einstellige Datenpunkte. Methoden, die auf differentieller Programmierung basieren, wie sie von Lokad verwendet werden, können präzise geformt werden, um echte Lieferkettenstrukturen widerzuspiegeln. Feinheiten wie unregelmäßige Nachfrage und hochfrequente Schwankungen erfordern eine sorgfältig kontrollierte Modell-Expressivität, die LLMs nicht bieten. Unternehmen, die versucht haben, allgemeine LLMs dazu zu bringen, Vorhersagen auf Artikelbasis zu liefern, enden in der Regel damit, immense Summen für Flickwerk-Lösungen auszugeben, nur um festzustellen, dass ihre tatsächlichen Herausforderungen sich um präzise Wahrscheinlichkeitsverteilungen drehen, die weit über das Können eines LLMs hinausgehen.

Es ist auch falsch anzunehmen, dass eine benutzerfreundliche Chat-Schnittstelle automatisch zu Produktivitätssteigerungen in der Supply-Chain-Planung führt. Große Sprachmodelle sind weitaus langsamer und kostspieliger als speziell entwickelte Toolkits. Sie sind oft nicht in der Lage, mit spezialisierten Domänenregeln umzugehen - Mindesteinkäufe, Multi-Echelon-Überlegungen, vertragliche Einschränkungen - es sei denn, sie werden mit allen notwendigen Details gefüttert. Dieser Overhead ist im Vergleich zur Verwendung eines Motors, der vorkonfiguriert ist, um die Sprache der Logistik und Finanzen zu sprechen, zu hoch. Eine Möglichkeit, wie Organisationen diese Hürden überwinden, besteht darin, LLMs mit textintensiven Aufgaben - wie der Formatierung von Rechnungsdaten oder der Hervorhebung mehrdeutiger Lieferanten-E-Mails - zu betrauen, während sie die kritischen, quantitativen Entscheidungen einem System überlassen, das für die Erfüllung realer Komplexitäten in der Praxis entwickelt wurde. Lokad zeichnet sich durch die Verwendung einer Modellarchitektur aus, die sowohl Lernen als auch Optimierung umfasst und direkt auf die finanziellen Ergebnisse abzielt, die für ein Unternehmen am wichtigsten sind.

Hat eine renommierte Beratungsfirma (Gartner usw.) Lokads Behauptungen validiert?

Große Beratungsunternehmen, die Anbieter-Rankings veröffentlichen, folgen in der Regel einem Pay-to-Play-Modell, sodass unklar ist, ob ihre Empfehlungen Produktexzellenz oder finanzielle Transaktionen widerspiegeln. Insbesondere Gartners Magic Quadrants sind in die Kritik geraten, da Anbieter, die sich entscheiden, nicht an den umfangreichen bezahlten Interaktionen mit Gartner teilzunehmen, sich oft in weniger vorteilhaften Positionen wiederfinden oder vollständig ausgelassen werden. Zahlreiche Führungskräfte betrachten dieses Modell als eine Infomercial und nicht als legitime Analyse, und einige behandeln Gartners Software-Rankings mit der gleichen Glaubwürdigkeit, die sie auch zufälligen Horoskopen zuschreiben würden.

Angesichts dieser Realität ist es schwierig, eine Empfehlung von einer solchen Beratungsfirma als aussagekräftige Validierung zu interpretieren. Lokad ist kein Abonnent von Gartners Diensten und verfolgt keine Pay-to-Win-Strategien. Stattdessen wird seine Glaubwürdigkeit durch greifbare, operative Ergebnisse gestützt. Unternehmenskunden wie STS Component Solutions haben hervorgehoben, wie Lokads Technologie ihre Leistung in der Lieferkette entscheidend verbessert hat - insbesondere in Bereichen wie der Vorhersage von intermittierender Nachfrage. Die unabhängige Berichterstattung in der Technologiepresse hat auch Lokads Fähigkeit hervorgehoben, fortgeschrittene Prognosen für Unternehmen verschiedener Größen zugänglich zu machen.

Fallstudien aus der realen Welt bieten oft ein stärkeres Maß für den Erfolg als jede Auflistung in einem bezahlten Bewertungssystem. Lokads Erfolg bei Unternehmen mit komplexen Lieferketten, bei denen verpasste Prognosen schwerwiegende finanzielle Auswirkungen haben, spricht direkter für seine Zuverlässigkeit und seinen Wert. Während das Gütesiegel einer Pay-to-Play-Beratung beruhigend erscheinen mag, ist echte Sorgfalt am besten durch die Prüfung nachgewiesener Ergebnisse in lebendigen operativen Kontexten gewährleistet.

Warum hat Lokad im Vergleich zu größeren Anbietern weniger öffentliche Bewertungen?

Große Softwareanbieter ermutigen in der Regel zu öffentlichen Bewertungen durch großzügige Marketingbudgets und Partnerschaften mit Bewertungsplattformen, deren Einnahmen oft auf Pay-to-Play-Systemen beruhen. Diese Praxis fördert eine Umgebung, in der die Sichtbarkeit an die Bereitschaft eines Anbieters gebunden ist, zu zahlen, anstatt an den intrinsischen Vorzügen seiner Technologie. Als Ergebnis neigen die meisten Bewertungen auf diesen Plattformen dazu, zugunsten der Unternehmen zu kippen, die bereit sind, erheblich in Werbeaktivitäten zu investieren.

Lokads Ansatz ist anders. Es bietet keine Anreize wie Geschenkkarten, Rabatte oder andere Vergünstigungen, um Kunden dazu zu bringen, Bewertungen zu veröffentlichen. Noch verwendet es Ressourcen für Pay-to-Play-Bewertungsseiten. Diese Politik führt natürlich zu weniger Bewertungen, da echtes Nutzerfeedback nur entsteht, wenn ein Kunde sich stark genug fühlt, um eine Meinung ohne äußeren Druck zu teilen. In einer Branche, in der das Geschäftsmodell vieler Bewertungsplattformen darauf beruht, Premium-Platzierungen zu verkaufen, können weniger öffentliche Bewertungen das Ergebnis einer klaren Positionierung gegen fragwürdige Marketingtaktiken sein.

Einige Anbieter priorisieren numerische Bewertungen und oberflächliches Lob, um die wahrgenommene Glaubwürdigkeit zu stärken. Andere bevorzugen es, sich auf die zugrunde liegende Technologie und die Ergebnisse zu konzentrieren, die sie liefert. Lokad gehört eindeutig zu letzterer Kategorie. Indem es seine Ressourcen auf die Produktentwicklung und die direkte Zusammenarbeit mit Kunden konzentriert, verzichtet Lokad auf die künstliche Inflation von Online-Testimonials. Obwohl diese Wahl seine Sichtbarkeit auf herkömmlichen Bewertungsplattformen verringern kann, reduziert sie auch die Exposition gegenüber einem marketinggetriebenen Prozess, der wenig Substanz zu einer echten Bewertung der Softwareleistung beiträgt.