Top/Flop-Verzerrung durch Distributionsgrad und Nichtverfügbarkeit
Top/Flop-Verzerrung durch Distributionsgrad und Nichtverfügbarkeit
Im Controlling betreue ich das wöchentliche Top/Flop-Reporting für den Einkauf mit rund 80 Filialen unterschiedlicher Größe und Sortimentszuordnung. Aktuell ranken wir auf Basis des Gesamtumsatzes und der Absatzmenge über alle Filialen, was zu deutlichen Verzerrungen führt. Artikel mit einem Distributionsgrad unter 50 Prozent haben kaum eine Chance auf einen Top-Platz, während temporäre Out-of-Stock-Phasen einzelne Renner als Flop erscheinen lassen. Ich überlege, auf Abverkauf je gelisteter Filiale je Verkaufstag mit Bestand umzustellen und zusätzlich die Regalfläche zu berücksichtigen. Wie löst ihr die Normierung im Data Warehouse, welche Kennzahlen haben sich für die Vergleichbarkeit bewährt und ab welchen Schwellenwerten für Distribution und Verfügbarkeit filtert ihr Artikel aus dem Ranking?
Re: Top/Flop-Verzerrung durch Distributionsgrad und Nichtverfügbarkeit
Die Verzerrung entsteht, weil Gesamtumsatz Listungsbreite, Öffnungstage, Bestand und Filialgröße vermischt. Ohne Normierung werden Nischenartikel systematisch unterbewertet und OOS-Artikel zu Unrecht als Flop markiert. Im Data Warehouse haben sich zwei Basisfakten bewährt: Tagesgenaue POS-Verkäufe sowie ein Artikel-Filiale-Tag-Snapshot mit Flags für gelistet, verkaufsaktiv und Bestand größer null plus Regalmeter. Darauf definieren wir Absatz je gelisteter Filiale je Bestandstag und Umsatz je Regalmeter als Standard für das Top-Ranking, ergänzt um Abverkaufsquote zum Wareneingang und Like-for-Like auf identischen Filialset. In SQL nur durch Tage mit Bestand und Öffnungstag teilen, nicht durch Kalendertage. Für die Vergleichbarkeit filtern wir Artikel mit Distributionsgrad unter 30 Prozent oder weniger als 25 Filialen aus dem Gesamtranking aus und führen sie in einem separaten Distributions- und Neulistungsranking. Bei einer On-Shelf-Availability unter 95 Prozent im Betrachtungszeitraum wird der Artikel markiert und nicht als Flop gewertet. Prüfschritte: Nullverkäufe nach Bestand null versus Bestand positiv trennen, Listungsbrüche prüfen und Top-Auffälligkeiten immer mit OOS-Tagen und Aktionsflag kommentieren.