- Einblicke
Muster, Anomalien und gezielte Maßnahmen: die Macht der EPOS-Daten
- Lesezeit: 7 min
- 14. November 2024
Der Druck auf FMCG-Unternehmen, bessere Ergebnisse zu erzielen, ist so groß wie eh und je. Einerseits müssen Volumen und Umsatz weiter wachsen, andererseits ist der Spielraum für Preiserhöhungen aufgrund der starken Steigerungen der letzten Jahre begrenzt. Außerdem müssen die Kosten genau überwacht werden, da die Margen weiterhin unter Druck stehen. Die Botschaft für den Außendienst ist klar: Wir wollen mehr verkaufen, mehr Standorte besuchen, mehr Daten sammeln - und das alles bei gleichen oder niedrigeren Kosten. Um dies zu erreichen, ist vor allem eines erforderlich: Effizienz innerhalb der Vertriebsorganisation.
Der traditionelle Ansatz vieler FMCG-Außendienstorganisationen reicht nicht mehr aus. Feste Gebiete, Besuchspläne und Routen für Außendienstmitarbeiter schaffen eine starre Kontaktstrategie, die wenig Raum für Flexibilität lässt. Dank der Verfügbarkeit von Daten können jetzt viel intelligentere Entscheidungen getroffen werden. Eine unschätzbare Quelle hierfür sind die Verkaufsdaten, die direkt vom Einzelhändler auf der Ebene der Filiale zur Verfügung gestellt werden. Wenn diese Daten richtig verarbeitet werden, helfen sie bei der Beantwortung der Frage: Wo können wir mit einem Besuch derzeit den größten Mehrwert schaffen?
Die Macht der EPOS-Daten
Als Hersteller können Sie über Verträge mit Einzelhändlern auf Verkaufsdaten zugreifen. Je nach Vereinbarung sind diese Daten auf Filialebene für Ihre Produkte oder für die gesamte Kategorie verfügbar. Die Verkaufsdaten der Filialen werden auch als EPOS- oder Sell-out-Daten bezeichnet.
Mit dem Fokus auf Daten im Allgemeinen hat auch die Aufmerksamkeit für EPOS-Daten zugenommen. Neben der Messung Ihrer Verkaufsergebnisse sollte es doch noch mehr geben, oder? Die Antwort lautet natürlich: Ja - eine Menge!
Aufspüren von Mustern, Erkennen von Anomalien
Inspiriert von Datenmodellen aus der Finanzbranche (Banken/Betrugserkennung) haben wir vor vier Jahren gemeinsam mit einem führenden FMCG-Hersteller begonnen, diese Modelle auf EPOS-Daten anzuwenden. Obwohl die Komplexität hinter den Kulissen beträchtlich ist, ist das Konzept selbst leicht zu erklären.
Filialen mit gleichem oder sehr ähnlichem Verkaufsverhalten werden zusammengefasst (Cluster) und über einen längeren Zeitraum verfolgt. Tritt in einer dieser Filialen eine Abweichung vom Cluster auf, ist dies ein Grund, diese Filiale aufzusuchen und die Ursache für die Abweichung zu ermitteln. Das entwickelte Datenmodell wird mit diesem Wissen angereichert. Indem wir dies über einen längeren Zeitraum tun, validieren wir das Datenmodell, und es wird so intelligent, dass es schließlich sogar einen Vorhersagewert bieten kann.
In diesem Zusammenhang werden die Abweichungen in einen finanziellen Wert umgerechnet. Ein bekanntes Konzept ist hier der Lost Sales Value (wie viel Umsatz entgeht Ihnen?). Mit anderen Worten: Diese Art des Umgangs mit Daten sagt Ihnen nicht nur, wo Sie eingreifen müssen, sondern auch, wie viel Sie damit verdienen können. Je nachdem, was das Datenmodell aufdeckt, wird entschieden, welche Art von Maßnahme erforderlich ist und wer dafür eingesetzt werden sollte. Das kann ein Außendienstmitarbeiter sein oder, wenn es sich um ein strukturelles Problem handelt, ein Mitarbeiter der Zentrale (über KAM).
EPOS-Daten - ein Beispiel
Eine wertvolle Anwendung von Datenmodellen auf der Grundlage von EPOS-Daten ist die Verbesserung der Regalverfügbarkeit (OSA). Nehmen wir an, Sie sind Lieferant eines Einzelhändlers mit 600 Filialen und haben Zugang zu den Verkaufsdaten dieses Einzelhändlers auf der Ebene der Filiale.
Bei der richtigen Modellierung von Verkaufsdaten werden Geschäfte mit ähnlichen Verkaufsmustern über einen längeren Zeitraum verfolgt. Gelegentlich kann es vorkommen, dass die Verkäufe Ihrer Produkte in einer dieser Filialen an einigen Tagen zurückgehen. Trifft dies auf alle Filialen im Cluster zu, handelt es sich wahrscheinlich um einen normalen Trend (er passt zum Muster). Weicht die betreffende Filiale jedoch signifikant von den übrigen ab, ist dies ein Grund zur Vorsicht. Da das Modell mit potenziellen Ursachen gefüttert wird und auch die normalen Absatzmuster kennt, kann ein sehr konkretes Ergebnis lauten: In dieser Filiale wurde die Artikelgruppe XYZ seit zwei Tagen nicht mehr verkauft, obwohl sie im Vertrieb ist. Der daraus resultierende entgangene Tagesumsatz beläuft sich auf XXX €.
Ihr Außendienst geht diesem Signal sofort nach und stellt in der Filiale fest, dass die Regaletiketten für die betreffenden SKUs nicht mehr vorhanden sind. Infolgedessen wird keine Bestellung für diese Produkte aufgegeben, und das Regal bleibt leer. Unmittelbar nach diesem Eingriff kann die Bestellung dennoch aufgegeben werden, und der Verkauf wird wieder aufgenommen. Ihr Außendienst kann also sehr gezielt eingreifen, und das mit einer fast garantierten Rendite. Bei den Programmen, die wir jetzt durchführen, liegt diese Wahrscheinlichkeit bei 80 %!
Ähnliche Ursachen
Wir haben in den letzten Jahren viel darüber gelernt, was Verkaufsdaten für Ihr Unternehmen leisten können. Wenn wir uns das oben genannte Beispiel ansehen, bei dem es darum geht, die Regalverfügbarkeit zu erhöhen, sehen wir, dass die Ursachen für Fehlbestände oft ähnlich sind. Häufig geschieht genau das, was in dem Beispiel beschrieben wurde: Ein Produkt ist nicht mehr vorrätig, und das Geschäft beschließt, an dieser Stelle vorübergehend etwas anderes zu platzieren, um den Platz zu nutzen. Das alte Regaletikett wird entfernt, ohne dass zuvor eine Bestellung aufgegeben wurde. Ein weiteres Beispiel ist der so genannte "Phantombestand". Diebstahlgefährdete Kategorien sind häufig von diesem Problem betroffen. Im Falle eines Diebstahls zeigen die Systeme des Einzelhändlers möglicherweise an, dass noch genügend Bestand vorhanden ist, obwohl dies in Wirklichkeit nicht der Fall ist, weil Produkte gestohlen wurden. Auch Schwund, der in den Systemen nicht ordnungsgemäß verarbeitet wird, führt zu dieser Situation.
Immer andere Geschäfte
Wenn es doch nur die gleichen Geschäfte wären, die immer Aufmerksamkeit brauchen. Dann wäre es ein Leichtes, Ihre Außendienstorganisation aufzubauen. Leider ist es genau andersherum. Wir können deutlich sehen, dass der Bedarf an Aufmerksamkeit sehr unterschiedlich ist. Und das ist eine große Herausforderung für die Außendienstteams, denn sie müssen von den geplanten Routen abweichen, um die notwendigen Eingriffe vorzunehmen. Das erfordert ein hohes Maß an Flexibilität in der Außendienstorganisation. Der Einsatz eines Crowdsourcing-Partners ist eine gute Option, kontaktieren Sie uns für weitere Informationen!
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