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Handel: Happy Hour durch bessere Prognose

Feature | 21. Oktober 2014 von Andreas Schmitz 0

Die Margen im Handel sind gering. Umso wichtiger ist es, die richtigen Produkte im Regal in Griffweite zu stellen. SAP HANA hilft (nicht nur) dabei. Ein Gespräch mit dem für Handels- und Großhandelslösungen verantwortlichen SAP-Manager Alexander Kurtzahn (48) über SAP HANA-Fallstudien für den Handel.

Herr Kurtzahn, Sie kennen die Seite des Handels durch ihre Zeit bei Tengelmann und KarstadtQuelle wie auch als Dienstleister: Was hat sich in den letzten Jahren verändert?

Es wird immer deutlicher, dass Händler, deren Systeme in Echtzeit Zugriff auf alle aktuellen Daten erlauben, mehr Möglichkeiten in der Kundenansprache und damit klare Wettbewerbsvorteile haben. In der Filiale anschauen, aber online bestellen ist ja auch ein übliches Verhalten der Kunden. Nehmen wir mal an, Sie sehen am Wochenende auf der Skipiste eine Winterjacke, die ihnen gefällt. Sie gehen zu ihrem Lieblingshändler in den Online-Store und könnten diese direkt bestellen, können sich aber nicht final entscheiden. Der Händler ermöglicht es ihnen, die Jacke zur Ansicht in ihrer Filiale zu reservieren. Sie fahren also in die Filiale, um die Jacke anzuprobieren und zu kaufen. Ärgerlich wäre es jetzt aber – und zwar sowohl für den Händler als auch für sie –, wenn Sie in die Filiale kämen und die Jacke nicht da wäre. Entsprechend ist es für alle Szenarien, in denen ein Kunde über diverse Einkaufskanäle angesprochen wird. Wir reden hier von Omnichannel oder Omnicommerce: Das bedeutet, dass alle relevanten Daten dem Händler immer aktuell und in Echtzeit vorliegen.

Es gibt eine Transparenz über sämtliche Filialen hinweg …

Sie bekommen adhoc Transparenz über den Bestand. Das ist keineswegs selbstverständlich. Besonders bei Handelsunternehmen mit so genannten schnelldrehenden Gütern, also etwa Supermärkten wie EDEKA mit 12.000 Filialen in Deutschland ist das eine echte Herausforderung, da die aktuellen Abverkaufsdaten traditionell in den lokalen Kassensystemen zu finden sind. Dennoch sollte das Ziel sein, den Bestand und die Abverkäufe für den jeweiligen Standort in Echtzeit einsehen zu können. Mit der SAP HANA-basierten Lösung Customer Activity Repository ist das möglich.

SAP Customer Activity Repository ist vor etwa einem Jahr auf den Markt gekommen, um gerade auf schnelllebigeren Märkten Abverkaufs- wie Bestandsdaten an einem Ort zusammenzuführen und so einen Gesamtblick zu ermöglichen …

Genau, und eine solche Lösung ist für den Markt auch bitter nötig. Erst kürzlich gab es Berichte über das Drive-In-Konzept einer Supermarktkette. Die Idee ist einfach: Der Kunde hat für den Einkauf wenig Zeit, er geht online und sucht sich im Webshop seine Zutaten für das Abendessen zusammen und bestellt diese. Später setzt er sich ins Auto, fährt zum Drive-In und bekommt die vermeintlich fertig gepackte Tüte in die Hand gedrückt. Allerdings fehlen einzelne Produkte. Grund hierfür ist, dass die zentrale Bestellwebseite nicht die aktuellen Daten der Filialen enthält. Klar ist: Wenn das einmal nicht funktioniert, ist das Geschäft ruiniert.

Das leuchtet ein. Jetzt betreibt aber nicht jeder Händler ein Drive-In-Konzept. Kann so ein System auch Vorteile für die traditionelle Filiale liefern?

Unser System weiß, welche Artikel sich wie schnell verkaufen müssten. Wird beispielsweise in einer Filiale über eine bestimmte Zeit keine Milch verkauft – obwohl die Filiale welche vorrätig hat -, schlägt das System Alarm. Hat ein Mitarbeiter etwa vergessen, das Verkaufsregal aufzufüllen? Dann wäre die Ware in der Filiale zwar in ausreichender Menge vorhanden, für den Kunden jedoch nicht zu haben.

Gerade bei verderblichen Produkten wie Obst und Gemüse lässt sich nicht immer vorhersagen, wie lange die Ware halten wird. Wie geht man hier vor?

Um in der Vorhersage so präzise wie möglich zu sein, justiert etwa die Schweizer Supermarktkette COOP auf Basis der Verkäufe am Vormittag seine Prognose für den Rest des Tages und bestellt mittags noch einmal nach. Ein anderer, deutscher Händler geht sogar noch einen Schritt weiter. Er prognostiziert zum einen mit unserem System, wie seine Abverkäufe für den Rest des Tages aussehen werden. Falls nun aufgrund der Prognose am Samstag nachmittag absehbar ist, dass verderbliche Ware nicht in ausreichender Menge bis zum Ladenschluss verkauft wird, senkt der Händler dann ausgewählte Artikel zusätzlich im Preis. Es kommt also quasi zu einer Happy Hour. Dafür sind schnelle und präzise Analysen Voraussetzung.

Die Kunden sind zwar einzeln unterwegs, doch ähnelt sich das Einkaufsverhalten beim einen oder anderen. Wie findet man das heraus und was hat der Händler davon?

Wer im Supermarkt Spargel kauft, hat oft auch Kartoffeln im Einkaufswagen oder Weißwein, wer Whisky kauft, immer mal wieder auch Coca Cola und wer Bier kauft oft Chips. Mit Hilfe der so genannten Verbundanalyse lassen sich solche Beziehungen ermitteln und das Sortiment entsprechend optimieren. Doch es gibt nicht nur solche offensichtlichen Produktbeziehungen. Einer unserer Kunden hat beispielsweise eine für sich sehr interessante Kundengruppe identifiziert: Frauen zwischen 35 und 45, die sehr regelmäßig, sehr hochwertige Kosmetik kaufen. Der Händler stand nun vor der Frage, wie er diese Kundinnen dazu bewegen kann, dass diese häufiger bei ihm einkaufen. Naheliegend wäre jetzt ein zusätzliches Angebot im Bereich der dekorativen Kosmetik. Eine Analyse mit unserem System hat jedoch ergeben, dass exakt diese Kosmetik-Impulskäuferinnen gerne Coca Cola light kaufen und das Angebot dieses Artikels die Kosmetikverkäufe fördert.

Solche Erkenntnisse sind sicher auch interessant für die regelmäßigen Jahresgespräche zwischen den Lieferanten und den Handelsunternehmen. Inwieweit spielen sie hier hinein?

Wenn Samsung mit Media Saturn Konditionen verhandelt, ist es sinnvoll, die Parameter im Gespräch direkt am Bildschirm simulieren zu können. Denn bei den großen Marken wie etwa Samsung, Apple und Eizo geht es gleich um tausende Fernseher, Rechner oder Bildschirme. Das Volumen, die Positionierung, Promotion: Diverse Faktoren beeinflussen das Angebot. Es geht darum, bis zu 500 verschiedene Konditionen, die potenziell möglich sind, vergleichbar zu machen. Da ist es hilfreich, mit dem strategischen Konditionenmanagement „gicom Vendor Profitability Planning & Analytics“ oder kurz „VPPA“ unseres Partners gicom ein Echtzeitsystem zu haben, in dem ich mit dem Schieberegler Zahlen und Angaben verändern kann und direkt Vorschläge für Angebote bekomme, die sich „rechnen“. Und da es nicht darum geht einen einzelnen Artikel oder Lieferanten zu optimieren, spielen natürlich die Verbundbeziehungen im Sortiment eine Rolle.

Die Konsumgüterhersteller werden vor Neid erblassen, wenn Sie von den technischen Möglichkeiten des Handels hören …

Na ja, die Margen in der Konsumgüterindustrie sind ja hoch genug, dass eher der Handel neidisch werden wird. Doch was die Verfügbarkeit und Aktualität der Abverkaufsdaten angeht, ist der Handel besser in der Lage, sich schnell auf die Bedürfnisse der Kunden einzustellen. Firmen wie adidas oder Hugo Boss dürfte das egal sein: Denn sie vertreiben als Händler beziehungsweise Großhändler ihre Eigenmarken ja selbst – und setzen entsprechend auch Handelslösungen der SAP ein.

Mehr Informationen über SAP Customer Activity Repository im Video:

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