Handel

Sortiment und Absatz im Einzelhandel: Listung und Fläche per ML planen

Eine Aktion auf Grillkohle zieht den Absatz der Konkurrenzmarke mit nach unten, ein Artikel läuft in der Innenstadtfiliale und verstaubt am Stadtrand: Solche Effekte entgehen einer Planung, die vor allem auf Erfahrung beruht. Wer im Category Management, im Einkauf oder in der Handelsplanung arbeitet, geht an diesem Tag mit Machine Learning zwei Fragen an: wie viel je Filiale verkauft wird und welche Artikel auf welche Fläche gehören. Zwei Übungen führen von der Warengruppenprognose zur begründeten Listungsentscheidung. Anschließend geht es darum, wie die Ergebnisse ins Merchandising-System, in ERP-Systeme sowie zu Disposition und Einkauf gelangen und wie das Planungsteam die neue Arbeitsweise mitträgt.

Für wen

Category Manager, Einkäuferinnen und Einkäufer sowie Planungsverantwortliche aus Groß- und Einzelhandel, die Sortiments- und Absatzentscheidungen künftig stärker auf Daten stützen wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Absatz je Filiale vorhersagen und Listungen mit Daten statt Bauchgefühl begründen

Das nehmen Sie mit

  • Für Ihre Warengruppen lässt sich abgrenzen, wo ein ML-Modell der Planungserfahrung überlegen ist und wo Erfahrung trägt.
  • Für eine ganze Warengruppe haben Sie selbst eine Absatzprognose aufgebaut, einschließlich Aktions- und Kannibalisierungseffekten.
  • Prognosegüte messen und Abweichungen bewerten gehört danach zu Ihrem Handwerkszeug.
  • Listungsentscheidungen, Flächenzuteilung und Filialcluster begründen Sie mit Abverkaufsdaten statt mit Einzelmeinungen.
  • Ein Fahrplan beschreibt, wie Prognosen ins Merchandising-System, in ERP-Systeme und zu Disposition und Einkauf kommen.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Ausgangspunkt: Sortiment, Fläche und Abverkauf als Steuergrößen

    • Wie Sortimentsbreite, Regalmeter und Abverkaufsmenge im Filialgeschäft zusammenhängen
    • Planungsfragen, in denen ML gegenüber langjähriger Category-Erfahrung im Vorteil ist
    • Kassenbons, Loyalty-Daten der Kundenkarte, Wetterverlauf und Aktionskalender als Datenbasis
    • Live-Demo: Absatzprognose für einzelne Filialen aus Bon- und Aktionsdaten
    • Abgleich mit Ihrer Praxis: wie Jahresplanung, Aktionsplanung und Nachorder bei Ihnen heute entstehen
  2. Teil 2

    Modul 2 – Prognose: Abverkauf je Artikel und Filiale vorhersagen

    • Prognosen auf Artikel- und Filialebene statt pauschaler Mengen für die gesamte Kette
    • Aktionseffekte herausrechnen und Kannibalisierung zwischen Marken im selben Regal erkennen
    • Übung: Sie erstellen für eine Warengruppe, etwa Molkereiprodukte, eine Absatzprognose
    • Treffsicherheit der Prognose mit Kennzahlen bewerten und gegen die bisherige Planung stellen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Sortiment und Fläche: von der Prognose zur Listung

    • Sortiment bereinigen und Listungen begründen: aufnehmen, behalten oder auslisten
    • Ertrag je Regalmeter und Flächenproduktivität als Entscheidungsgröße nutzen
    • Filialclustering: Sortimente auf Standorttypen wie Innenstadt, Wohngebiet oder Stadtrand zuschneiden
    • Renner und Penner anhand von Abverkauf und Spanne datengestützt identifizieren
    • Übung: Sie leiten aus den Daten einer Warengruppe eine Listungsentscheidung ab
  4. Teil 4

    Modul 4 – Einführung: Systeme, Schnittstellen und das Planungsteam

    • Prognosen und Clusterergebnisse ins Merchandising-System und in ERP-Systeme einspielen
    • Disposition und Einkauf abstimmen: gemeinsame Zahlen für Bestellung und Lieferantengespräch
    • Fallstudie: Ein Händler trifft eine Sortimentsentscheidung auf Basis von ML-Ergebnissen
    • Planerinnen und Planer früh einbinden, damit Modellvorschläge im Alltag angenommen werden
    • Ihr Fahrplan: welche Warengruppe zuerst, welche Daten fehlen, wer die Prognosen pflegt

VoraussetzungenSie bringen Berufserfahrung im Category Management oder in der Handelsplanung mit.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

Thema anfragen