Der POS macht den Unterschied

Herstellende Unternehmen wissen, dass der Auftritt am POS und die Vermarktung einer der entscheidenden, wenn nicht DER entscheidende Punkt dafür sind, ob ein Produkt beim Konsumenten Erfolg hat oder nicht. Dies gilt für allem für Produktbereiche, in denen die Marke für den Konsumenten eher von geringerem Stellenwert ist. Aber auch Unternehmen die es geschafft haben, eine starke Marke aufzubauen, müssen auf der Fläche alles unternehmen diese Position zu behaupten.

Wenn man mit Konsumgüter- und Gebrauchsgüterherstellen spricht herrscht häufig der Tenor vor: wir sind sowieso dem Handel ausgeliefert, unser Entscheidungsspielraum geht gegen null.

Wenn man die andere Seite, nämlich die des Handel betrachtet, dann zeigt sich ein differenzierteres Bild: Viele Hersteller liefern heute neben dem Produkt an sich kaum zusätzliche Leistungen. Warum sollten wir Lieferanten also in unsere Entscheidungen mit einbeziehen oder zumindest ihren Rat einholen?

 

Category Management ist kein Erfolgsgarant

Eine Methode, die schon länger angewandt wird, und sich genau der Stärkung der Zusammenarbeit von Handel und Industrie widmet ist Category Management. Allein der wirkliche Erfolg von Category Management ist überschaubar.

Warum sich Category Management bislang nicht durchgesetzt hat, hat mehrere Gründe. Zum einen ist die Neutralität, die der Category Manager eines Herstellers haben sollte, in der Praxis schwer umzusetzen. Nur ein neues Shelf Layout abzuliefern, in dem natürlich die Produkte der eigenen Marke etwas besser platziert werden als vorher, ist nicht genug. Es ist vor allem keine Hilfestellung für den Handel dabei, die Kategorie insgesamt erfolgreicher zu machen. Um der fehlenden Neutralität entgegenzuwirken ist zB der Rückgriff auf einen neutralen Dienstleister möglich.

Zum anderen fehlen Category Managern in der Industrie aber auch gewichtige Argumente zur Untermauerung ihre Empfehlungen an den Handel. Meist gründen sich die Empfehlungen auf einer Analyse von aggregierten Verkaufsdaten, angereichert um Handelspanel-Informationen (Gfk etc) und Shopper- und/oder Konsumentenmarktforschung. Dies sind natürlich wichtige Informationsquellen, zum wirklichen Verständnis einer Kategorie gehört aber mehr – mehr und tiefere Informationen und eine bessere Verbindung dieser mit den schon bestehenden Erkenntnissen.

 

Mit Predictive POS Analytics das Category Management auf eine neue Stufe heben

Die Methode, mit der Konsumgüterhersteller in Zukunft Ihre POS-Strategie entscheidend verbessern werden, ist Predictive POS Analytics. Dabei geht es kurz gesagt darum, zuerst die Einflussfaktoren voll zu verstehen, und dann ein Modell zu entwickeln, wie zukünftige Ereignisse prognostiziert werden können. Und das deutlich genauer als bisher.

Dafür sind mehr Daten erforderlich. Häufig werden diese vom Handel heute nicht zur Verfügung gestellt. Kann sein, weil man nicht danach gefragt hat, kann sein weil der Handelspartner keinen Vorteil dabei gesehen hat diese zur Verfügung zu stellen.

Mit der richtigen, durchdachten Vorgehensweise wird es auch für Ihren Handelspartner transparent werden, welche Vorteile ein Teilen der Daten ermöglicht. Denn die Informationen, die sie gemeinsam ermitteln werden, sind für beide Seiten hoch interessant und gehen weit über das hinaus, was bisher zur Verfügung steht.

 

Daten sind die wichtigste Ressource – für Handel und Hersteller

Daher sollten Sie mit Ihren Handelskunden vereinbaren, Verkaufsdaten in maximal möglicher Detailstufe, also Kassentransaktionsdaten, zu erhalten. Diese Daten sollten idealerweise alle Bons beinhalten, in denen ein Artikel aus der zu optimierenden Warengruppe gekauft wurde. Wenn dies als zu weitreichend empfunden wird kann man auch mit den Transaktionen nur der Artikel der Warengruppe schon sehr viel herauslesen.

Diese Daten werden angereichert um alle Informationen, die aus Ihrer Sicht einen potenziellen Einfluss auf den Erfolg der Warengruppe haben können. Dabei sollen vor allem auch Einflussfaktoren betrachtet werden, bei denen ein Zusammenhang vermutet, aber nicht als sicher eingeschätzt wird. Einflussfaktoren können zb sein: Regallayout, Wetter, Aktionen, Zweit- und Sonderplatzierungen, Besuche des Außendienstes, Filialspezifika. Diese Liste sollte am besten in einem interdisziplinären Team erstellt werden, und man sollte dabei über den Tellerrand hinausblicken.

Ein Beispiel: In Großbritannien wollte eine Supermarktkette herausfinden, was den Absatz von Katzenstreu wirklich beeinflusst. Letztendlich hat man festgestellt, dass dann vermehrt Katzenstreu verkauft wird, wenn einige Tage hintereinander schlechtes Wetter war, die Katzen mehr Zeit im Haus verbringen und sich nach einigen Tagen die Vorräte an Katzenstreu reduziert haben. Aber eben nach einer Periode schlechten Wetters. Hätte man nur das Wetter an einem Tag mit den Absätzen dieses eines Tages miteinander verglichen, so hätte man diese Erkenntnis nicht gewonnen.

Wenn alle Einflussfaktoren gesammelt und als verwendbaren Daten aufbereitet sind wird die Analyse der Bedeutung all dieser Einflüsse durchgeführt. Dabei müssen, siehe Beispiel Katzenstreu, verschiedene Blickwinkel geprüft werden. Es müssen in einem weiteren Schritt alle statistischen Korrelationen auf Ihre Kausalität hin überprüft werden. Als Ergebnis dieser Analyse erhält man die Auswertung, welche Faktoren einen wie starken Einfluss auf den Absatz haben.

Mit diesen Erkenntnissen wird dann ein Algorithmus für die Prognose entwickelt. Der Algorithmus wird dann anhand Vergangenheitsdaten getestet, zB wird geprüft inwieweit dieser bestimmte Ereignisse in der Vergangenheit richtig prognostiziert hätte. Je nach Genauigkeit wird der Algorithmus immer weiter angepasst, bis die Prognosen mit der Realität übereinstimmen. In regelmäßigen Abständen wird der Algorithmus dann mit neuen gewonnen Daten verfeinert und lernt auf diese Weise selbst dazu.

 

Ergebnis

Damit erzielen Hersteller bessere Erkenntnisse über das Kaufverhalten und können dadurch ihre Vermarktung am POS deutlich optimieren. Und weil sie dem Handel gegenüber Ihr Angebotspaket um „Wissen“ erweitern können, wirkt sich das auch erwiesenermaßen positiv auf die Zusammenarbeit mit dem Handelspartner aus.

 

Autor: Mag. (FH) Hannes Nechansky