Die Ware ist aus? So stimmen Sie Ihr Angebot auf die Nachfrage Ihrer Kunden ab!

Veröffentlicht am 22. Juli 2013 in der Kategorie Management & People Skills von

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Die Ware ist aus? So stimmen Sie Ihr Angebot auf die Nachfrage Ihrer Kunden ab!Herrliches Wetter am Samstagvormittag und im Supermarkt gibt es kein Grillfleisch mehr. Bei jedem Supermarkt-Betreiber dürfte allein schon der Gedanke an ein solches Szenario Schweißperlen auf der Stirn erzeugen. Was in die einzelnen Filialen geliefert wird, entscheiden im Einzelhandel häufig Gefühls- und Erfahrungswerte und nur sehr selten die Fakten. Dabei könnten Konsumgenossenschaften bzw. Handelsketten mit einer Data Warehouse-basierten Business-Intelligence-Lösung und detaillierter Bondaten-Analyse ihr Produktangebot optimal auf die wechselnde Nachfrage Ihrer Kunden abstimmen.

Anpassung des Sortiments an Wünsche der Kunden

Schneller und flexibler das Sortiment auf die ständig wechselnden Kundenwünsche anpassen – das verschafft dem Lebensmittelhandel enorme Vorteile. Und um das zu erreichen, muss ein Unternehmen in der Lage sein, die Vorlieben der Kunden und die sich ständig ändernden Produktnachfragen zu erkennen, damit schnellstmöglich darauf reagiert werden kann. Entscheidend dafür ist die Analyse der erfassten Bondaten sowie anderen Handelsinformationen.

Viele Filialen von Supermarktketten verfügen bereits über Datenbanken – problematisch ist dabei nur, dass in den meisten Fällen unterschiedliche Systeme genutzt werden, die zudem nicht miteinander verknüpft sind. Das dementsprechend dezentral ausgerichtete Führen von Beständen und Bestandswerten ist auf den Mangel einer einheitlichen Schnittstelle zurückzuführen. Der Datentransfer zwischen den Systemen ist zwar auch so nicht unmöglich, stellt sich aber als extrem kompliziert heraus.

Informationen müssen zentral verfügbar sein

Die unmittelbare Reaktion auf veränderte Kundenbedürfnisse ist so nur bedingt möglich. Ist zum Beispiel ein nachgefragter Artikel nicht vorhanden, kann dies verschiedene Ursachen haben:

  • Das angefragte Produkt wurde nicht rechtzeitig nachbestellt,
  • die Ware ist nicht lieferbar oder
  • die Mitarbeiter kommen mit dem Befüllen der Regale nicht hinterher.

Die Suche nach der Ursache dauert ohne zentrale Datenauswertung lange und bis die Produktlücken in den Regalen geschlossen sind, hat der potentielle Kunde das gesuchte Produkt bereits bei der Konkurrenz gekauft.

Ein Ziel muss es daher sein, relevante Kunden- und Unternehmensdaten zu zentralisieren, Bestell- und Logistiklaufzeiten zu verkürzen und das Marketing bei verringerten Kosten zu optimieren. Mit einer relationalen In-Memory-Hochleistungsdatenbank können komplexe Analysen sowie umfangreiche Datenrecherchen für Planungen und Reports erstellt werden. Neben einer hohen Performance ist eine gute Skalierbarkeit sowie eine leichte Integrierbarkeit in die bestehende IT-Infrastruktur maßgeblich für eine gute Datenbank. Mit einer solchen Lösung sind die für Voraussagen relevanten Informationen zentral verfügbar.

Echtzeit-Analysen helfen bei Planung, Optimierung und Durchführung

Die dann zu implementierende Bondatenanalyse sollte zum Messen von Reichweite und Verbundwirkung der Artikel dienen und in der Lage sein, die Daten annähernd in Echtzeit auszuwerten. Mit den gewonnen Informationen unterstützt die Business-Intelligence-Lösung schließlich die einzelnen Fachbereiche und das Management bei der Planung, Optimierung und Durchführung geschäftlicher Aktivitäten.

Das System kann Bestandsdaten aus den Warenwirtschaftssystemen der einzelnen Filialen mit den Bondaten verknüpfen. So lässt sich das Einkaufsverhalten der Kunden in den einzelnen Märkten sehr genau analysieren. Wenn sich beispielsweise anhand der Bondatenanalyse und des Käuferverhaltens abzeichnet, dass mehr Grillwaren oder Bioprodukte gefragt sind, kann jede einzelne Filiale den Umständen entsprechend reagieren und ihr Angebot anpassen.

Verkürzte Bestellzeiten dank Analyse der Daten

Ein weiterer Vorteil: Die Filialen profitieren von verkürzten Bestell- und Logistiklaufzeiten. Das System generiert auf Basis der analysierten Daten Bestellvorschlagslisten, die von den Marktleitern unter Berücksichtigung von saisonalen Schwankungen, Feiertagen, Wettervorhersagen, Ferien oder Ereignissen aus den Nachbarschaftsmärkten individuell angepasst werden können. Ist von einem Artikel nur noch der Mindestbestand vorhanden, wird er automatisch in die Bestellliste aufgenommen. Auf der Basis der analytischen Auswertungen kann ein Marktleiter endlich zielgenaue Entscheidungen treffen und muss sich nicht mehr nur auf seine subjektiven Erfahrungen verlassen.

(Bild: © Sielan - iStockphoto.com)