Case Study: Sortimentsoptimierung – Efficient Assortment

Ein Discounter mit mehr 200 Filialen beauftragte COSMO CONSULT, eine Lösung zu entwickeln, die auf Basis des Kaufverhaltens und weiteren Einflussgrößen das Sortiment der einzelnen Filialen optimiert. Heute profitiert das Unternehmen von einer höheren Flächenrentabilität sowie gesunkenen Lagerkosten. Zudem gelang es, das Sortiment optimal an Lage, Umfeld und Wettbewerbssituation der jeweiligen Filiale anzupassen.

Key Facts

Individuelle Sortimente für einzelne Filialen dynamisch optimieren
Filialen und Filialgruppen gezielt bewerten und betrachten
Unterschiedliche Rahmenbedingungen und Restriktionen berücksichtigen
Artikel optimal platzieren, um einen maximalen Umsatz zu erzielen
Effiziente Aktionsempfehlungen

Ausgangssituation

Das Sortiment eines Discounters mit deutschlandweit mehr als 200 Filialen wuchs über die Jahre so stark, dass es unwirtschaftlich wurde, in jeder Filiale die volle Bandbreite anzubieten. Das Unternehmen stand also vor der Aufgabe, den Angebotsumfang in den Filialen zu kürzen und dennoch möglichst viele Kundenwünsche zu erfüllen. Rund 80 Prozent des Sortiments sollte in allen Filialen identisch sein, die restlichen 20 Prozent können, z. B. abhängig von Umfeld und Lage, individuell festgelegt werden.

Das Handelsunternehmen beauftragte COSMO CONSULT, das Sortiment für jede einzelne Filiale so zu optimieren, dass zwar das Marktpotential voll ausgeschöpft, aber die Individualität jedes Standorts bewahrt wird. Hierfür wurden das lokale Kaufverhalten der Kunden und andere Einflussgrößen analysiert.

Vorgehen

Für die Optimierung griff das Projektteam auf Artikelstamm, Verkaufs- und Filialdaten zurück. So bestimmte man aus den Abverkaufsdaten mittels Verbundanalyse die Häufigkeit, mit der bestimmte Artikel gemeinsam verkauft werden. Daraus entstand eine Netzwerkstruktur, die relevante Informationen wie Verbund, Umsatz, Ertrag oder Mengen übersichtlich darstellt. Der Vorteil: Die Struktur verdeutlicht das Gesamtmaß sowie den Einfluss jedes Artikels auf das Gesamtsortiment. Abhängig von der jeweiligen Strategie wurden unterschiedliche Netzpunkte genutzt, um das optimale Sortiment per Ranking zu bestimmen. Anschließend kam ein Zuordnungsalgorithmus zum Einsatz, um die beste Platzierung des Sortiments in den Regalen zu berechnen, Verbundeffekte zu nutzen und die Verkaufsmenge pro Bon zu erhöhen. Außerdem kann man mit dem Ranking gezielte Aktionen für einzelne Artikel initiieren, die zu besonders hohen Verbundeffekten führen.

Heute nutzt der Discounter das Optimierungsverfahren in mehrfacher Hinsicht. Zunächst läuft wöchentlich automatisiert ein Update-Skript in R und CPLEX, das die Analyse durchführt und die Ergebnisse in eine QlikView-Datei speichert. Diese werden anschließend in einem QlikView-Dashboard visualisiert, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.

Mehrwert

Im Rahmen der Optimierung gelang es nicht nur, die Verkaufsquote zu erhöhen, sondern auch die Aktionsplanung gezielter und effizienter zu gestalten. Aus den historischen Aktionen konnte man "Flops" identifizieren, die kaum Artikel außerhalb der Aktionsmenge tangierten. Durch die optimale Platzierung ließen sich die Flächenrentabilität erhöhen und die Lagerkosten senken. Zudem gelang es, das Sortiment optimal an Lage, Umfeld und Wettbewerbssituation der jeweiligen Filiale anzupassen.

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