Der Erfolg des Einzelhandels und insbesondere des E-Commerce hängt von einer effektiven Bestandsverwaltung ab. Bestandsdiskrepanzen, wie z. B. Überbestände oder fehlende Bestände, können die Rentabilität eines Einzelhändlers erheblich beeinträchtigen. Bestandsverwaltungssysteme, die vor 10 bis 15 Jahren noch Wunder gewirkt haben, erscheinen heute ineffizient und veraltet. Die gute Nachricht ist, dass es immer noch Möglichkeiten gibt, diese Bedrohung zu überwinden. Wenn auch nicht vollständig, so können Sie doch das Ausmaß der Katastrophe, mit der Sie konfrontiert werden könnten, abmildern.
Im Januar 2023 wurde der britische Einzelhandelsmarkt durch eine noch nie dagewesene Nachricht erschüttert. Die Pedal Group, die gerade 99 Bikes (ehemals Hargroves Cycles) übernommen hatte, geriet in einen "Lagerkater" und musste eine jahrelange Reihe von Bestellungen stornieren. Der Grund? Sie hatten zu hohe Lagerbestände. Wie konnte das passieren? Natürlich gibt es bekannte Gründe für Bestandsabweichungen, zu denen auch Überbestände und Fehlbestände gehören: Fehler bei der Warenannahme im Lager, verlegte oder verlorene Bestände, ungenaue Aufzeichnungen über Rücksendungen, veraltete Lagertechnik, schlecht ausgebildete Mitarbeiter. Aber selbst alle diese Faktoren zusammen konnten nicht zu den verheerenden Ergebnissen führen, mit denen ein Einzelhändler konfrontiert war. Sie stornieren doch nicht ein ganzes Jahr lang Bestellungen wegen ungenauer Retouren, oder?
Die IHL Group schätzt, dass Ungleichgewichte im Warenbestand den Einzelhandel weltweit fast 1,1 Billionen Dollar kosten. Das ist eine Billion mit einem "t".
Die Geschichte der Pedal Group ist kein Einzelfall. Die IHL Group schätzt, dass Ungleichgewichte im Warenbestand den Einzelhandel weltweit fast 1,1 Billionen Dollar kosten. Das ist eine Billion mit einem "t". Es scheint, als ob die Technologie, auf die wir uns verlassen, um diese Fallstricke zu vermeiden, zu kurz greift. Ich behaupte jedoch, dass es ein übersehenes Puzzlestück gibt, das den Einzelhändlern noch fehlt: eine genaue Nachfragevorhersage.
Die Unzulänglichkeiten traditioneller Techniken und von Business Intelligence für die Nachfragevorhersage
Früher haben sich Einzelhändler bei der Bestandsverwaltung stark auf Business Intelligence (BI)-Tools und Standardprognoseverfahren gestützt. Die Sache ist jedoch die: BI-Tools prognostizieren hauptsächlich den Absatz, nicht die Nachfrage. Die beiden sind nicht austauschbar. Absatzprognosen beziehen sich auf historische Absatzdaten, den Marktkontext und die Frage, wie gut Sie eine bestimmte Anzahl von Artikeln innerhalb eines bestimmten Zeitraums verkaufen können. Sie geben keinen Aufschluss über die Kauflust der Kunden oder die potenzielle Nachfrage.
Darüber hinaus sind BI-Tools in der Regel die Domäne von Category Managern, was bedeutet, dass sie keinen Einfluss auf Einkaufsentscheidungen auf SKU-Ebene haben. Die schiere Menge an Daten und Variablen, mit denen man umgehen muss, macht dies zu einer kolossalen Aufgabe. Seien wir ehrlich, selbst die großen eCommerce-Unternehmen arbeiten noch immer mit Excel-Tabellen. Nicht gerade eine skalierbare Lösung, wenn man es mit Hunderttausenden von SKUs zu tun hat.
Und das Ergebnis? Die Einkaufsentscheidungen stimmen nicht mit der Nachfrage auf Produktebene überein. Diese Diskrepanz führt zu Stapeln von unerwünschten Beständen und ausverkauften, beliebten Artikeln.
Seien wir ehrlich, selbst die großen eCommerce-Unternehmen arbeiten noch immer mit Excel-Tabellen. Nicht gerade eine skalierbare Lösung, wenn man es mit Hunderttausenden von SKUs zu tun hat.
Die Macht der vorausschauenden Analyse und Preisoptimierung nutzen: Die neue Ära der Bestandsverwaltung
Es gibt einen Lichtblick am Ende des Tunnels. Neue Technologien wie prädiktive Analytik und Preisoptimierung helfen dabei, menschliche Fehler zu minimieren und die Bestandsverwaltung zu optimieren.
Prädiktive Analytik
Predictive Analytics nutzt eine Mischung aus Statistik, Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um aktuelle und historische Daten auszuwerten und so genaue Vorhersagen für die Zukunft zu ermöglichen. Diese Technologie ermöglicht es Einzelhändlern, Vorhersagen auf granularer Ebene zu treffen und so Einkaufsentscheidungen genauer auf die Nachfrage abzustimmen und Fehlbestände zu vermeiden. Predictive Analytics kann optimale Mengen für den Einkauf, die Zuteilung, den Sicherheitsbestand, die Wiederauffüllung, den Ausgleich und den zusätzlichen Bestand generieren, die für die Durchführung erfolgreicher Werbeaktionen erforderlich sind. Durch die Integration von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen entlang der Lieferkette kann Predictive Analytics zeitnah auf Veränderungen des Markt- oder Verbraucherverhaltens reagieren, wodurch Einzelhändler in die Lage versetzt werden, effizient zu reagieren.
Preis-Optimierung
Die Preisoptimierung in Verbindung mit Predictive Analytics ermittelt für jedes Produkt den günstigsten Preispunkt, der die Nachfrage und die Rentabilität maximiert. Durch die dynamische Anpassung der Preise auf der Grundlage von Echtzeit-Nachfrage, Wettbewerb und anderen Marktfaktoren können Einzelhändler die Nachfrage nach Artikeln mit Überbeständen ankurbeln und den Umsatz mit gefragten Produkten maximieren. Predictive Analytics und Preisoptimierung bilden eine leistungsstarke Partnerschaft. Predictive Analytics kann Aufschluss über die erwartete Nachfrage zu verschiedenen Preispunkten geben, und die Preisoptimierung kann diese Informationen nutzen, um Preise festzulegen, die die Ziele des Einzelhändlers erreichen, sei es die Gewinnmaximierung, der Abbau von Überbeständen oder die Vermeidung von Fehlbeständen.
Preisniveauindex (PNI) 101: Definition, Formel, Anwendung in Ihrer Preisstrategie
Sie kaufen jeden Morgen auf dem Weg ins Büro eine Tasse Kaffee, und der lächerlich hohe Preis (sagen wir 5 €) stört Sie nicht. Dann reisen Sie nach Istanbul und stellen mit einem neu erworbenen Bewusstsein fest, dass die gleiche Tasse Kaffee dreimal so teuer sein kann. Das ist die Wirkung des PNI. Warum ist er so wirksam, und wie kann er genutzt werden, wenn Sie auf verschiedenen Märkten und an verschiedenen Orten verkaufen, sogar innerhalb eines Landes?
Stonegate Pubs führte es ein - und die Kunden liefen davon. AO World führte es ein - und meldete einen Umsatzanstieg von über 15 % in einem einzigen Geschäftsjahr. Ist die dynamische Preisgestaltung mit dem eCommerce vereinbar, und was muss man beachten, bevor man sie einführt?
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