Bestandsanalyse im Einzelhandel: Bestandsdaten aus Filialen für bessere Entscheidungen nutzen

Erst durch die Verknüpfung von Bestand, Wareneingängen, Umlagerungen, Bestandskorrekturen, Inventurergebnissen, Aufträgen und Zeitstempeln wird aus Bestandsverwaltung echte Retail Analytics. Händler können dadurch nicht nur erkennen, was im Bestand liegt, sondern zunehmend auch warum eine bestimmte Bestandssituation entstanden ist.

Bestandsanalyse bedeutet, Veränderungen statt nur Bestände zu betrachten

Zwei Filialen können beispielsweise jeweils 40 Stück desselben Artikels führen und trotzdem völlig unterschiedliche Maßnahmen erfordern. In Filiale A sind innerhalb kurzer Zeit mehrere Kundenaufträge eingegangen und der Bestand sinkt kontinuierlich. Filiale B hat dagegen seit Wochen kaum Abgänge, obwohl zuletzt zusätzliche Ware eingelagert wurde. Der identische Bestand von 40 Stück steht somit einmal für eine mögliche Unterdeckung und einmal für einen möglichen Überbestand.

Für die Bestandsoptimierung müssen deshalb Bestandsänderungen chronologisch betrachtet werden. Wareneingang, Verkauf beziehungsweise Entnahme, Umlagerung, Inventurkorrektur, Retoure oder Onlineauftrag werden zu Ereignissen innerhalb eines Warenflusses. Zeitstempel machen sichtbar, wann diese Ereignisse auftreten und wie schnell sich Bestände anschließend verändern.

Genau dieser Ansatz findet sich auch in der Prozessdatenanalyse: Transaktionsdaten lassen sich nach Standort, Prozess, Zeit und weiteren Merkmalen auswerten, um Muster und Abweichungen sichtbar zu machen. Im COSYS Inventurbericht wird beispielsweise beschrieben, wie Zeitstempel von Erfassungen zur Analyse von Prozessrhythmen, Belastungsspitzen und ungewöhnlichen Abläufen genutzt werden können.

Welche Abweichungen Retail Analytics sichtbar machen kann

Eine solche Prozessdatenanalyse erweitert klassisches Bestandsmanagement um den Kontext der Warenbewegungen. Auffällig sind beispielsweise Artikel, deren Systembestand regelmäßig korrigiert werden muss, Filialen mit überdurchschnittlich vielen Umlagerungen oder Bestände, die trotz vorhandener Nachfrage kaum abfließen.

Auch Inventurdifferenzen werden dadurch interessanter. Statt nur eine Differenz zwischen Soll- und Ist-Bestand festzustellen, kann untersucht werden, welche Prozesse zuvor stattgefunden haben. Häufen sich Abweichungen beispielsweise nach Wareneingängen, Retouren oder Filialumlagerungen, entsteht ein konkreter Ansatzpunkt für die Prozessprüfung.

Wirtschaftlich betrifft das mehrere Ebenen gleichzeitig. Überbestände binden Kapital und Verkaufs- oder Lagerfläche. Fehlbestände gefährden Warenverfügbarkeit und Fulfillment. Fehlerhafte Bestände können zudem Nachbestellungen, Click-&-Collect-Aufträge oder Ship-from-Store-Prozesse auf einer falschen Datengrundlage auslösen.

Eine Plattform verbindet Lager, Filiale und Fulfillment

Für eine aussagekräftige Bestandsanalyse ist deshalb entscheidend, dass die relevanten Prozessdaten nicht in voneinander getrennten Anwendungen verbleiben. Die COSYS Retail Software ist als modulare Plattform aufgebaut, auf der unter anderem Wareneingang, Bestandsabfrage, Bestellung, Umlagerung, Bestandsänderung, Inventur, Kommissionierung und Retouren abgebildet werden können. Über das COSYS Backend lassen sich operative Daten zentral zusammenführen und über unterschiedliche Schnittstellen mit einem ERP– oder Kundensystem austauschen.

Damit kann die Informationskette vom Wareneingang im Lager über die Warenbewegungen und Store Operations bis zum Fulfillment über Click & Collect, Ship from Store oder die Auslieferung und eine mögliche Retoure innerhalb einer Plattform zusammengeführt werden. Die COSYS Prozessdatenanalyse ergänzt diese operative Ebene um Echtzeit- und Langzeitauswertungen sowie die Erkennung von Mustern und Trends.

Von der Analyse zur operativen Maßnahme

Der eigentliche Nutzen entsteht, wenn Erkenntnisse wieder in den Filialprozess zurückfließen. Erkennt die Analyse beispielsweise einen ungewöhnlich schnell sinkenden Bestand, kann daraus eine Bestandsprüfung oder Umlagerung entstehen. Bei auffälligen Inventurdifferenzen kann das Task Management gezielt eine Kontrollaufgabe an die betreffende Filiale vergeben.

KI erweitert diesen Ansatz um Anomalie-Erkennung, Forecasting und automatisierte Hinweise. COSYS beschreibt dafür unter anderem die Nutzung von Scan-, Buchungs-, Bewegungs- und Zeitstempeldaten sowie Prognosen zur Bestandsentwicklung und Hinweise auf kritische Warenflüsse. Mobile Datenerfassung, geeignete MDE-Hardware, COSYS MDM und Managed Services sichern dabei die technische Grundlage für konsistente Daten aus den Filialen.

Praxistipp: Beginnen Sie nicht mit dem Dashboard

Definieren Sie zunächst eine konkrete Frage wie: „Warum müssen wir diesen Artikel in Filiale X regelmäßig nachbestellen, während er in Filiale Y liegen bleibt?“ Erst danach sollten Bestand, Aufträge, Wareneingänge, Umlagerungen und Zeitstempel zusammengeführt werden. Gute Retail Analytics beginnt nicht mit möglichst vielen Kennzahlen, sondern mit einer operativen Fragestellung, die sich aus den vorhandenen Prozessdaten beantworten lässt.

Sie möchten Bestandsdaten aus Filialen gezielt analysieren und daraus bessere operative Entscheidungen ableiten? Kontaktieren Sie das COSYS Team für eine individuelle Beratung zu Bestandsanalyse, Retail Analytics, Prozessdatenanalyse und KI-gestützter Bestandsoptimierung. Vereinbaren Sie einen Termin unter vertrieb@cosys.de oder +49 5062 900 0.