So Nutzen Sie Ihre EPOS-Daten zur Optimierung Ihrer Retail-Maßnahmen

Der FMCG-Sektor steckt in der Zwickmühle. Die Betriebskosten drücken die Margen immer weiter, während der Spielraum, diese Kosten über den Preis weiterzugeben, praktisch verschwunden ist.

Die meisten Marken begegnen diesem Druck mit dem traditionellen Ansatz: feste Gebiete, starre Besuchspläne. Das Problem: Das ist eine Kontaktstrategie, die auf Geografie statt auf Chancen aufbaut. Jede Filiale wird gleich priorisiert behandelt, unabhängig davon, wie diese Filiale diese Woche tatsächlich performt.

Wachstum entsteht nicht durch mehr Besuche. Es entsteht durch bessere Auslöser. So verwandeln EPOS-Daten — electronic point of sale — ein Außendienstteam in ein gezielt arbeitendes Team.

Was EPOS-Daten Verändern

In einem traditionellen Modell besucht ein Vertriebsmitarbeiter Filiale A, weil Dienstag ist — nicht weil Filiale A ihn braucht. Hohe Betriebskosten, geringer Ertrag.

Verkaufsdaten auf Filialebene ersetzen diese Frage. Statt zu fragen, wer als Nächstes an der Reihe ist, fragen Sie, wo gerade jetzt Umsatz verloren geht — und schicken jemanden genau dorthin.

Muster Verfolgen, Anomalien Erkennen

Die Methode ist aus der Betrugserkennung im Bankwesen entlehnt, wo Modelle entwickelt werden, um eine einzelne auffällige Transaktion unter Millionen gewöhnlicher zu erkennen. Auf Regale angewendet, funktioniert sie in drei Schritten.

1. Clustering. Filialen mit vergleichbaren Verkaufsmustern werden gruppiert, sodass jede Filiale an echten Vergleichsfilialen gemessen wird statt an einem Netzwerkdurchschnitt.
2. Monitoring. Diese Cluster werden fortlaufend überwacht.
3. Erkennung. Weicht eine Filiale von ihrem Cluster ab — manchmal nur um wenige Einheiten —, wird sie markiert.

Das Ergebnis ist kein Bericht. Jede Abweichung wird in Entgangenen Umsatzumgerechnet, sodass die Meldung nicht nur besagt, dass eine Filiale ein Problem hat — sie beziffert auch, was dieses Problem für jede Stunde kostet, in der es unbehoben bleibt.

So Sieht Das in der Praxis Aus

Ein anschauliches Szenario. Ihre Produkte sind in 600 Filialen gelistet.

In Filiale Nr. 12 verkauft sich Ihr wichtigstes SKU 48 Stunden lang nicht. Das System des Händlers zeigt es weiterhin als gelistet an, sodass von der Zentrale aus nichts falsch erscheint.

Ein Signal löst aus, und der Vertriebsmitarbeiter fährt direkt dorthin. Das Regaletikett fehlt. Das Personal hat die Lücke mit einem Produkt der Konkurrenz gefüllt. Kein Etikett bedeutet kein Scan, keine Nachbestellung und keinen Umsatz. Der Mitarbeiter bringt das Etikett wieder an, gibt die Bestellung auf, und der Verkauf läuft wieder an.

In unseren laufenden Programmen erweisen sich rund 80 % der Signale als echtes Problem — der Rest ist Rauschen, das das Modell noch nicht herausfiltern gelernt hat.

Immer Wieder Dieselben Ursachen

Die Daten zeigen, dass sich dieselben Fehler netzwerkweit wiederholen.

• Der Lückenfüller. Eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter verdeckt einen Out-of-Stock, indem andere Produkte über die Fläche verteilt werden — wodurch Ihr SKU faktisch aus dem Regal verschwindet.
• Phantombestand. Das System verzeichnet zehn Einheiten. In Wirklichkeit wurden sie gestohlen oder beschädigt. Da das System annimmt, das Regal sei bestückt, wird nie eine Nachbestellung ausgelöst.
• Der Etikettengeist. Kein Etikett, kein Scan, kein Umsatz.

Die Filialen, die Sie Brauchen, Ändern sich Ständig

Die Filialen, die heute Aufmerksamkeit brauchen, sind nicht dieselben, die sie nächste Woche brauchen werden. Genau das kann eine feste Route nicht abfangen: Ein starres Team kann einem Signal, das sich verschiebt, nicht folgen.

Das macht Flexibilität hier zur eigentlichen Kernkompetenz — sei es durch die Umstrukturierung eines internen Teams oder die Zusammenarbeit mit einem community-basierten Partner, um die Filialen abzudecken, die das eigene Team nicht rechtzeitig erreichen kann.