Identifizieren Sie die Filialen, in denen Sie am ehesten Umsatz verlieren.
ROSA analysiert Ihre wöchentlichen EPOS-Daten auf Filialebene, um Probleme bei der Regalverfügbarkeit (OSA) automatisch zu erkennen. Anstatt Außendienstteams überallhin zu schicken, hilft es Ihnen, sich auf die Filialen zu konzentrieren, in denen Maßnahmen den größten geschäftlichen Mehrwert schaffen.
Außendienstteams sollten sich nicht auf Bauchgefühl verlassen.
Traditionelle Außendienstteams arbeiten mit festen Zeitplänen. Vertreter besuchen dieselben Filialen in einem festgelegten Rhythmus, während plötzliche Nichtverfügbarkeiten, falsch platzierte Preisschilder oder Phantombestände andernorts unbemerkt bleiben — bis der wöchentliche Umsatzrückgang sichtbar wird.
- ✕Feste RoutenGesunde Filialen werden besucht, während Problemstandorte Umsatz verlieren.
- ✕Fehlende Transparenz im FilialnetzEinen Umsatzrückgang erkennen, aber nicht wissen, welche Filiale oder welche SKU betroffen ist.
- ✕Verschwendetes BudgetReisezeit und Personal für Filialen aufwenden, die keine Unterstützung brauchen.
- ✓Datengetriebene PriorisierungBesuche werden nur dort ausgelöst, wo ein Problem besteht und sich die Behebung lohnt.
- ✓Präzision auf FilialebeneIdentifiziert präzise die Filialen und SKUs mit ungewöhnlichen Umsatzrückgängen.
- ✓Gezielter RessourceneinsatzLenkt Außendienstressourcen ausschließlich auf Standorte, die eine Maßnahme benötigen.
So funktioniert's
ROSA verwandelt Ihre wöchentlichen EPOS-Daten automatisch in ein priorisiertes, verifiziertes Außendienstprogramm.
Analysieren Sie Ihre Verkaufsdaten, um Probleme zu erkennen
ROSA prüft Ihre wöchentlichen EPOS-Daten auf Filialebene und identifiziert Filialen mit auffälligen Verkaufsabweichungen.
Priorisieren Sie die Filialen, die die meiste Aufmerksamkeit benötigen
Jede Filiale erhält einen Score basierend auf der Wahrscheinlichkeit eines Problems bei der Warenverfügbarkeit, sodass sich Ihr Team zuerst auf die Standorte mit der höchsten Priorität konzentrieren kann.
Beheben Sie Probleme mit gezielter Umsetzung im Außendienst
Aufgaben werden automatisch an unsere Merchandiser oder Ihr eigenes Außendienstteam gesendet. Jeder Besuch wird fotografisch verifiziert, wodurch ein kontinuierlicher Verbesserungskreislauf entsteht.
Wissen Sie, wo Sie zuerst ansetzen sollten.
Welche Probleme wir im Markt lösen können
Wir erkennen Probleme nicht nur — wir beheben sie. Unsere Merchandiser können zu regulären Zeiten, abends und am Wochenende eingreifen, um Probleme im Markt genau dann zu lösen, wenn es darauf ankommt.
Ein Praxisbeispiel
Basierend auf 1.500 Besuchen im Rahmen eines Programms im Vereinigten Königreich über neun Wochen.
Häufig gestellte Fragen
Q Welche Daten benötigt ROSA, um zu funktionieren?
ROSA arbeitet in erster Linie mit wöchentlichen EPOS-Daten auf Filialebene — den Verkaufsdaten, die Händler ihren Lieferanten zur Verfügung stellen. Dies ist die umfassendste und kosteneffizienteste Datenquelle, da sie jede Filiale und jede SKU abdeckt, ohne dass physische Besuche erforderlich sind. Wenn keine EPOS-Daten des Händlers verfügbar sind, kann ROSA auch mit per Crowdsourcing erfassten Bilderkennungsdaten aus dem Markt arbeiten.
Q Wie erkennt ROSA Out-of-Stock-Situationen anhand von Verkaufsdaten?
ROSA analysiert Verkaufsmuster auf Ebene der einzelnen Filiale und der einzelnen SKU und vergleicht dabei die aktuellen Verkäufe jeder Filiale mit ihren eigenen historischen Referenzwerten. Eine Filiale, die für eine bestimmte SKU deutlich niedrigere Verkäufe als erwartet aufweist — insbesondere eine Phase mit nahezu null Verkäufen —, wird als wahrscheinlicher Verfügbarkeitsausfall markiert. Dieser Ansatz zur Anomalieerkennung deckt Probleme auf, die in aggregierten Sell-in- oder Paneldaten nicht sichtbar wären.
Q Was passiert, nachdem ROSA eine Problemfiliale identifiziert hat?
Markierte Filialen werden nach der geschätzten Umsatzauswirkung des Verfügbarkeitsausfalls priorisiert, und Korrekturaufgaben werden automatisch erstellt und an die Merchandising-Teams von Roamler oder das interne Außendienstteam der Marke gesendet. Jeder Besuch wird fotografisch verifiziert, wodurch ein geschlossener Kreislauf von der Erkennung bis zur Lösung entsteht.
Q Wodurch unterscheidet sich ROSA von einem Standard-Retail-Analytics-Tool?
Standard-Analysetools zeigen Ihnen, dass ein Problem vorliegt — ein in den Daten sichtbarer Umsatzrückgang. ROSA geht weiter: Es identifiziert, welche konkreten Filialen und SKUs das Problem wahrscheinlich verursachen, priorisiert sie nach kommerzieller Wirkung und setzt physische Korrekturmaßnahmen zur Behebung ein. Es vereint Datenerkennung und Außendienstumsetzung in einem einzigen Workflow.