Der 2018 veröffentlichte Report „Growing and Sustaining Competitive Advantage in Grocery Retail” zeigt, dass die teilnehmenden Unternehmen einen jährlichen Verderbswert von durchschnittlich rund 70 Millionen Dollar verzeichnen – die größten Unternehmen mit einem breiten Angebot an Frischeprodukten verlieren sogar mehrere Hundert Millionen Dollar pro Jahr durch Lebensmittelverderb.
Die Studie fand heraus, dass Lebensmitteleinzelhändler mit einer nicht sehr fortschrittlichen Filialdisposition ein fünfmal höheres Risiko von überdurchschnittlichen Verderbsraten eingehen als Wettbewerber, die eine prognosebasierte Filialdisposition im Einsatz haben.
Immer noch machen 20 Prozent der Befragten gar keinen Gebrauch von Software für automatisierte Disposition in ihren Filialen. Nur 30 Prozent der Unternehmen profitieren von einer prognosebasierten, automatischen Filialdisposition. Es geht also um jede Menge Geld – gute Nachrichten für die unter starkem Druck stehenden Lebensmittelhändler.
Unserer Erfahrung nach verzeichnen Lebensmitteleinzelhändler durch die Implementierung eines Systems für prognosebasierte, automatische Filialdisposition eine Verderbsreduktion von durchschnittlich 10 bis 30 Prozent. Die deutsche Supermarktkette Bünting reduzierte zum Beispiel den Frischwarenverderb um 24 Prozent. Gleichzeitig steigerte sie die Verfügbarkeit signifikant und sparte hunderte Arbeitsstunden in den Filialen ein. Mit steigender Genauigkeit und Komplexität des Prozesses steigen auch die Vorteile, die erreicht werden können.
Das gilt es bei der Automatisierung der Disposition von Frischeprodukten zu beachten
Der größte Unterschied bei der Automatisierung der Disposition von Frischwaren im Vergleich zu haltbaren Artikeln ist, dass es noch stärker auf die Planungsgenauigkeit ankommt. Deshalb haben wir vier kritische Anforderungen für Produkte mit kurzer Haltbarkeit aufgelistet. Die guten Neuigkeiten vorweg: Moderne Prognose- und Dispositionslösungen sind nicht nur in der Lage, diese Anforderungen zu erfüllen – sie übertreffen die Qualität von manuell aufgegebenen Bestellungen durch das Filialpersonal konsequent.
Basisprognosen auf Tagesebene: Wochentagsschwankungen des Bedarfs von Frischwaren sind im Einzelhandel an der Tagesordnung. Für Produkte mit kurzer Haltbarkeit ist es daher wichtig, Prognosen auf Tagesebene zu erstellen, um Verderb zu minimieren und trotzdem eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Intelligente Prognosesysteme beziehen automatisch Absatzschwankungen an einzelnen Wochentagen in ihre Prognosen auf Filial- und Produktebene ein. Außerdem passen sie sich Änderungen in der lokalen Nachfrage an. Prognosen auf Tagesebene ermöglichen zudem eine akkurate Planung für besondere Wochen, wie zum Beispiel die Zeit vor Weihnachten, und für lokale Events, da sie das Aufstocken und Abverkaufen für Produkte mit kurzer Haltbarkeit gestatten.
Akkurate Kampagnenprognosen: Der Einfluss von Promotions muss für Frischeprodukte auf Filialebene prognostiziert werden, um lokale Nachfragemuster einzubeziehen und eine hohe Prognosegenauigkeit zu gewährleisten. Kausale Modellierung ermöglicht es, automatisch alle die Kampagne beeinflussenden Faktoren pro Filiale und Produkt einzubeziehen (beispielsweise Art der Kampagne, Marketingaktivitäten, Preisänderungen, Werbung in der Filiale usw.). Ein kampagnenbedingter erhöhter Absatz eines Produktes reduziert oftmals die Verkäufe eines anderen. Dieser sogenannte Kannibalisierungseffekt muss insbesondere für Frischwaren beachtet werden, um Überbestände und Verderb zu minimieren.
Verfügbarkeit und Verderb in Einklang bringen: Die kurze Haltbarkeit von Frischwaren gibt vor, dass die Disposition so schnell wie möglich auf den Verkauf folgen muss. Bei Ultrafrischeprodukten, die noch am gleichen Tag abverkauft werden müssen, bedeutet eine hundertprozentige Regalverfügbarkeit zwangsweise Verderb oder Markdowns – es sei denn, die Prognose ist auf Tages-, Filial- und Produktlevel durchgehend perfekt. Um jeden Tag die richtige Balance zwischen Regalverfügbarkeit und Verderb zu erreichen, nutzt moderne Dispositionssoftware dynamische Sicherheitsbestände, die kontinuierlich im Einklang mit Nachfragefluktuationen innerhalb der Woche und längerfristig optimiert werden.
Einbezug des Wetters: Das Wetter kann einen großen Einfluss auf die Nachfrage haben. Sowohl für Frischwaren als auch für haltbare Produkte. Jedoch lassen sich Bestandspuffer bei Frischwaren nur begrenzt zum Abfangen von Nachfrageschwankungen einsetzen. Deshalb ist es unverzichtbar, den Einfluss des Wetters auf den Verkauf von Frischwaren schon bei der Planung zu beachten. Machine-Learning erkennt automatisch den Einfluss des Wetters auf die lokale Nachfrage verschiedener Produkte. Diese Information wird genutzt, um akkurate Prognosen zu erzeugen.
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