Use Case Sortimentsgestaltung

Sortimentsgestaltung

Bild­nach­weis: New Africa/Shutterstock.com

Worin beste­ht die Herausforderung?

Das Man­age­ment von allen Ange­boten eines Unternehmens – dem Sor­ti­ment – umfasst Prozesse zwis­chen Her­steller und Han­del. Ange­bote wer­den im Hin­blick auf die Kundin­nen und Kun­den strate­gisch grup­piert und für den Verkauf präsen­tiert. Die Sor­ti­ments­gestal­tung bedeutet für Unternehmen auch, Gestal­tungsstrate­gien für die Verkaufs­förderung, neue Pro­duk­te und Verkauf­spreise mitzu­denken. Für ein opti­males Man­age­ment des Sor­ti­ments sind viele Infor­ma­tio­nen zu berück­sichti­gen, deren Samm­lung und Ver­ar­beitung in manueller Weise kom­plex und zeit­in­ten­siv sind.

Welche Dat­en kön­nen hier helfen?

• Kund­schafts­dat­en (soziode­mografis­che Dat­en der Ziel­gruppe, wie Wert der üblichen Warenkörbe, Einkom­men und Lebensstile, Nutzungsver­hal­ten, Dat­en aus Kun­den­pro­filen, Vertragsdaten)

• Unternehmens­dat­en (zu Sor­ti­ment und Eigen­schaften, Warenverfügbarkeit)

• Mark­t­dat­en (his­torische Dat­en zu Nach­frage und Absatz von ver­gle­ich­baren Pro­duk­ten, Sor­ti­mente der Wettbewerber)

• IIoT-Dat­en (Indus­tri­al Inter­net of Things)

Wie kommt der Nutzen aus den Daten?

Dat­en kön­nen helfen, das Ange­bot so opti­mal für die Kund­schaft zu gestal­ten, dass das Kaufer­leb­nis und die Umsatzströme verbessert wer­den. Date­n­analy­sen unter­stützen dabei, Pro­duk­t­grup­pen nach Suchver­hal­ten und Bedürfnis­sen der Kundin­nen und Kun­den zusam­men­zustellen (z. B. opti­mierte Sor­ti­ments- und Liefer­an­te­nauswahl und Beschaf­fung, wenn eine bes­timmte Anbi­eter­präferenz ermit­telt wurde). Ein wichtiger Aspekt kann auch die Verzah­nung der Sor­ti­mente im Offline- und Online-Geschäft sein. Die Analyse von Pro­dukt- und Mark­t­dat­en ermit­telt die opti­male Zusam­menset­zung des Sor­ti­ments aus unter­schiedlichen Artikeln und ver­mei­det das Ange­bot unrentabler Artikel, Bestand­slück­en und Überbestände. Der Nutzen daten­basiert­er Sor­ti­ments­gestal­tung liegt daher in der Schaf­fung von Trans­parenz darüber, welche Waren­grup­pen in welch­er Kom­bi­na­tion das beste Absatzpoten­zial haben und welche Auswirkun­gen Änderun­gen in Platzierung, Preis und Kom­bi­na­tion haben können.

Wo wird diese Daten­nutzung bere­its angewendet?

• Date­n­analy­sen helfen der Han­dels­kette Real, bish­er unbekan­nte Umsatzhits aufzuzeigen. Damit kön­nen Pro­duk­te mit höherem Absatz, soge­nan­nte Topseller, bess­er iden­ti­fiziert und das Sor­ti­ment darauf aus­gerichtet werden.

• Das Start-Up Bus­net­worx ver­wal­tet Reisede­tails, wie Start, Ende, Fahrzeu­gart und ‑anzahl, Zwis­chen­punk­te, Standzeit­en, Zuord­nungs­dat­en, Verkehrs­dat­en für Busun­ternehmen. Darauf auf­bauend kön­nen Präferen­zpro­file erstellt und das Ange­bot opti­miert werden.

• Der Kon­sumgüterkonz­ern Proc­ter & Gam­ble sam­melt über IoT-Geräte aktuelle Dat­en zum Nutzungsver­hal­ten sein­er Kundin­nen und Kun­den. Mit diesen Infor­ma­tio­nen wird dann die eigene Sor­ti­ments­gestal­tung bess­er an die Kun­den­wün­sche angepasst.

• Das Medi­enun­ternehmen Net­flix sam­melt Dat­en über das Nutzungsver­hal­ten der Kundin­nen und Kun­den. Ziel ist es abzuschätzen, wie erfol­gre­ich ein Film sein wird und dementsprechend das eigene Ange­bot anzu­passen. Die Rechte an der Serie House of Cards wur­den beispiel­sweise auf Basis ein­er Date­n­analyse erwor­ben. Unter anderem bee­in­flusste die hohe Zugriff­szahl der Net­flix-Nutzen­den des Films The Social Net­work diese Entschei­dung. David Finch­er führte bei bei­den Ange­boten Regie. Gle­ichzeit­ig kon­nten Filme mit dem Darsteller Kevin Spacey, der auch in House of Cards mit­spielte, hohe Zugriffe verzeichnen.

Welchen Beitrag leis­tet diese Daten­nutzung zur Wertschöpfung?

Durch die Opti­mierung des Sor­ti­ments kann die Wertschöp­fung gestärkt wer­den. Verbessern lassen sich dabei zum Beispiel der Waren­grup­pengewinn, die direk­te Pro­duk­trentabil­ität in der Platzierung, die Bestands­führung und Aktio­nen zur Verkaufs­förderung. Außer­dem ist es möglich, die Erken­nt­nisse für die Gestal­tung neuer Pro­duk­te zu nutzen, um damit einen zusät­zlichen Cash­flow zu generieren.

Quellen: real GmbH (2016), Bus­net­worx (2018), Proc­ter & Gam­ble (2019), Net­flix (2019), Neil Patel (2019)

Pub­lika­tion: Wie Unternehmen Dat­en heute schon nutzen und in Zukun­ft nutzen kön­nen. Her­aus­ge­ber: Fraun­hofer IMW, Inhalt: Data Min­ing und Wertschöpfung

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