Trennung von Stammfläche und Shop-in-Shop bei Flächenproduktivität und Kostenumlage
Trennung von Stammfläche und Shop-in-Shop bei Flächenproduktivität und Kostenumlage
Im Controlling betreue ich mehrere Filialen mit Shop-in-Shop-Flächen für zwei große Markenlieferanten. Die Verträge regeln unterschiedliche Mietmodelle mit Umsatzmiete und Werbekostenzuschuss. In unserem Data Warehouse wird der Umsatz derzeit vollständig der Filiale zugeordnet, wodurch die Flächenproduktivität der Shop-in-Shop-Zone verzerrt dargestellt wird. Mich interessiert, wie andere Häuser die Umsätze, Retouren und Abschriften sauber auf Stammfläche und Konzessionsfläche trennen. Arbeitet ihr mit getrennten Kostenstellen je Shop oder mit virtuellen Flächen im Artikelstamm? Wie löst ihr die verursachungsgerechte Zuordnung von Personal- und Nebenkosten?
Re: Trennung von Stammfläche und Shop-in-Shop bei Flächenproduktivität und Kostenumlage
Ursache ist die fehlende Trennung von Verkaufsdimension und Ergebnisverantwortung: Wenn alles auf die Filialkostenstelle läuft, fehlt der korrekte Nenner qm und der korrekte Zähler Nettoertrag je Zone. Ich empfehle getrennte Kostenstellen je Shop-in-Shop und zusätzlich eine Flächendimension im DWH. Im Artikelstamm nur das Kennzeichen Eigenware oder Konzession plus Marke und Lieferant pflegen, die Fläche nicht dort, sondern in einer Filial-Flächen-Tabelle mit Kostenstelle, Zonentyp, qm und Gültigkeitszeitraum. In der Faktentabelle Verkauf jede Position mit Filiale, Kostenstelle und Flächen-ID verknüpfen. Retouren und Abschriften über die Original-Bonposition zuordnen, nicht pauschal schlüsseln. Kennzahl sauber und maßgeblich definieren als Nettoumsatz nach Retouren minus Abschriften je Durchschnitts-qm im Zeitraum. Personalkosten per Stundenaufschrieb direkt buchen, Nebenkosten für Reinigung, Energie und Werbung per qm- oder Umsatzschlüssel umlegen, Umsatzmiete und Werbekostenzuschuss als eigene Erlösarten führen. Zur Prüfung monatlich Filialsumme gegen Stamm plus Shops abstimmen, qm-Summe prüfen und Vertragskonditionen per SQL gegen Abrechnung testen.