Filialvergleich trotz unterschiedlicher Flächengröße fair gestalten?

[ssteiner]

In unserem Controlling vergleichen wir wöchentlich rund 40 Filialen mit stark unterschiedlicher Flächengröße und Kundenfrequenz. Bisher nutzen wir Umsatz je Quadratmeter und Rohertrag je Kassenstunde, doch gerade kleine Stadtlagen wirken dadurch systematisch schwächer, obwohl sie überproportional zum Deckungsbeitrag beitragen. Mich interessiert, wie ihr in der Praxis faire Vergleichsgruppen bildet und Sondereffekte wie Umbau, Neueröffnung oder Tourismus sauber herausrechnet. Arbeitet ihr mit Clustern, Indexwerten oder bereinigten Vorjahresvergleichen? Über Hinweise zu bewährten Kennzahlen und Stolpersteinen würde ich mich freuen.

[staylor]

Die Verzerrung entsteht, weil Umsatz je Quadratmeter Fixkostenstruktur und Mietniveau ausblendet und kleine Cityflächen mit hoher Produktivität pro Regalmeter bestraft. Besser ist eine Kombination aus Deckungsbeitrag II je Vollzeitkraft, Rohertrag nach Mietkosten und Conversion Rate. Für faire Vergleichsgruppen empfehle ich Cluster aus Lageart, Verkaufsfläche in Größenklassen, Frequenzband und Saisonalität, etwa City klein hochfrequent, Fachmarktzentrum und Tourismus. Im Data Warehouse hilft eine Dimension Filialcluster plus Flag für Sondereffekt in der Verkaufstabelle, damit Standardberichte automatisch auf Like-for-Like filtern. Praktisch bewährt sich ein Index 100 gleich Clustermedian und ein bereinigter Vorjahresvergleich per SQL mit CASE WHEN umbau_flag gleich 1 oder eroeffnung_datum jünger als zwölf Monate THEN ausschließen. Prüfschritte sind Median statt Mittelwert, Ausreißeranalyse bei Aktionen und Kontrolle der Kassenstunden auf Teilzeitverzerrung.

[rschulz]

Bei uns packen wir Läden mit ähnlicher Lage in einen Topf, also Innenstadt klein, Stadtrand groß und so weiter. Umbauwochen und Eröffnungen lassen wir raus, sonst verzerrt das alles. Wir schauen eher auf das, was am Ende übrig bleibt, und nicht nur auf Umsatz pro Fläche. Klappt ganz gut, ist fairer für die Kleinen.