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IT im Handel/Business Intelligence zur Preis- und Sortimentsplanung


08.08.2003 - 

Schnelle Reaktionen zahlen sich aus

Ein kundenorientiertes Preis- und Sortiments-Management steigert die Rentabilität im Einzelhandel. Grundlage ist der konsequente Einsatz von Business Intelligence.Von Franz Amesberger*

Unzureichende Kundenorientierung des Angebotes, Überkapazitäten und ein harter Preiswettbewerb haben den Einzelhandel in die Krise geführt. Kostensenkungspotenziale sind weitgehend ausgeschöpft und die Margen auf ein Minimum geschrumpft. Ein wichtiger Ansatz für den Weg aus der Krise ist ein differenziertes und kundenorientiertes Preis- und Sortiments-Management. Ziel ist, den Umsatz zu erhöhen und den Rohertrag zu steigern. Voraussetzung dafür ist die Definition von Kundensegmenten und Kaufanlass sowie genaue Prognosen von Kaufverhalten und Nachfrage.

Dem Kunden auf der Spur

Business-Intelligence-Systeme auf Grundlage bewährter Techniken und eigens entwickelter Algorithmen helfen hier, Licht ins Dunkel zu bringen. Die zielgruppenspezifische Preis- und Sortimentsgestaltung beginnt mit der Analyse aller relevanten Daten. Hierzu gehören solche aus dem Warenwirtschaftssystem, dem Finanzwesen, dem Kassen- und dem Warendispositionssystem. Zusätzlich sollten, beispielsweise über eine Kundenkarte, verfügbare Kundendaten einbezogen werden, um herauszufinden, wie sich die eigene Preispolitik auswirkt. So kann zutage treten, dass Konsumenten auf Preissenkungen schneller reagieren als auf Preiserhöhungen. Aufgrund solcher Einsichten lassen sich Preisänderungen geschickt terminieren.

Ein Data-Warehouse-System führt die unterschiedlichen Quellen in verschiedenen Datenformaten zu einem abgestimmten Daten-Pool zusammen und gewährleistet die Aktualität durch ständige Synchronisation der Datenbestände mit den Ursprungssystemen. Leistungsfähige Datenbanksoftware ist die Basis für eine hohe Granularität, also die Detailliertheit der Daten, die erst richtige und bedeutsame Aussagen erlaubt.

Die Datenanalyse erfolgt mit Hilfe spezieller einzelhandelsbezogener Data-Mining-Tools. Diese nutzen das Data Warehouse und analysieren unter Anwendung über Jahre fortentwickelter Algorithmen und Verfahren Zusammenhänge, Nachfrage- und Verhaltensprofile sowie Trends.

Unterscheidbar sind zwei Analysekreise

Die Preisanalyse befasst sich mit dem Einfluss von Parametern wie Preis, Angebotsaktionen und Saisonalitäten auf Umsatz und Ertrag. Sie strebt nach Optimierung der Preis-Absatz-Funktion, zum Beispiel unter Berücksichtigung des Referenzpreises eines Wettbewerbsprodukts. Sie gestattet die Margenoptimierung etwa durch zeitnahe, dynamische Preispolitik in Abhängigkeit zum Nachfrageverhalten. Hierhin gehört auch die Vorbereitung rechtzeitiger Preisanpassungen auf Grundlage von Abverkaufstrends bei Produktwechseln und die Berücksichtigung dieser Trends in der Disposition. Eng verbunden mit der Preisanalyse liefert die Aktionsanalyse wichtige Kennzahlen für das Werbe-Controlling, die Aktionsplanung und das Kundenkarten-Management.

Die Sortimentverbunds-Analyse identifiziert Verbundeffekte zwischen Warengruppen (Matratzen, Bettwäsche). Bestimmt werden hierbei auch die Aktivgruppen, also solche, die andere mitziehen (Leuchte - Glühbirne). Zudem werden Kundensegmente auf Basis der Einkäufe in Warengruppen bestimmt (Single-Haushalt). Die Auswertungen gestatten die zielgenaue Aktionsplanung und leiten Trends, beispielsweise für die Disposition, ab. Überbestände und Leerstände lassen sich damit signifikant reduzieren. Die Sortimentsoptimierung hilft zudem, den Verlauf von Artikel-Lebenszyklen abzuschätzen, Cross- und Upselling-Potenziale zu erschließen und unterstützt den Abverkauf von Eigenmarken. Die zielgenaue Ausführung dieser Analysen und die Zusammenführung beider Analysekreise zu einem regelbasierenden System erschließt neue Optimierungspotenziale für das Preis- und Sortiments-Management.

Ein auf die spezifischen Fragestellungen des Einzelhandels zugeschnittenes Business-Intelligence-System kann eine Reihe zusätzlicher und erweiterter Datensichten, so Daten zur Lieferantenbewertung, liefern, womit es Auswahl und Management dieser Partner unterstützt. Es erlaubt ein zeitnahes, detailliertes Warengruppenberichtswesen und fundierte Abweichungsanalysen.

Wo sinnvoll, lassen sich die Analysen auf Filialen oder Filialtypen herunterbrechen oder sozio-demografische Kundendaten einbeziehen. Ebenso kann es nützlich sein, die Analysen auf individueller Kundenebene vorzunehmen und im Sinne eines One-to-one-Kunden-Managements segmentspezifische Informations- und Preisaktionen zu fahren. Wo kundenindividuelle Daten vorliegen, kann man mit genauem Bezug auf die Situation des Kunden werben: Ein Häuslebauer erhält Informationen zum Thema Bauen, später ein Aktionsangebot zum Thema Innenausbau und schließlich einen Gartenkatalog. Mit einem solchen Vorgehen lässt sich der Kunde länger bei der Stange halten und immer wieder ansprechen. Darüber hinaus sorgt die Ermittlung von Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Kundensegmenten für eine nachfragegerechte Sortimentsgestaltung.

Problemgenaue Berichte

Über die beschriebenen DataMining-Verfahren hinaus erfüllt ein Business-Intelligence-System die Informationsbedürfnisse von Unternehmensleitung und Fachabteilungen durch problemgenaue Standardberichte und Ad-hoc-Analysen. Ein an die spezifischen Erfordernisse des Einzelhandels angepasstes Business-Intelligence-System erweist sich damit als universelles Management Informations-System. (bi)

*Franz Amesberger ist Senior Consultant und Manager bei der Trust Consult Unternehmensberatung GmbH in Frankfurt am Main und Wien.

Angeklickt

- Ein differenziertes und kundenorientiertes Preis- und Sortiments-Management kann aus der akuten Krise des Handels führen.

- Business-Intelligence-Systeme zeigen, wie Kunden reagie-ren.

- Die relevanten Daten aus Warenwirtschaftssystem, Finanzwesen sowie Kassen- und Warendispositionssystem müssen analysiert werden.