Möglichkeiten und Grenzen der Datenauswertung von Scannerkassen

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Geschichtliche Entwicklung des Einsatz von Scannersystemen

3. Möglichkeiten und Nutzen durch Einsatz von Scannerkassentechnologie
3.1. Rationalisierungspotentiale
3.2. Entscheidungshilfe in der Sortimentspolitik
3.3. Planungs- und Kontrollwerkzeug bei Sonderaktionen
3.4. Werkzeug zur Rentabilitäts- und Elastizitätsberechnung
3.5. Ermittlung von Verbundeffekten
3.6. Grundlage für den sinnvollen Einsatz von Kundenkarten
3.7. Entscheidungshilfe bei der Regaloptimierung
3.8. Automatische Disposition und Anfertigung von Nachfülllisten
3.9. Weiterer Nutzen

4. Kosten Nutzenanalyse von Scannerkassen

5. Probleme und Grenzen des Scannereinsatzes und der Datenanalyse

6. Unternehmensübergreifende Nutzung von Scannerdaten am Beispiel MADAKOM

7. Zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten, Schlussbemerkung

Literaturverzeichnis

1. Einleitung

Ziel dieser Arbeit ist, dem Leser einen Überblick über die Möglichkeiten und Grenzen beim Einsatz von Scannerkassentechnologie zu verschaffen.

Die größten praktischen Erfahrungen wurden im Bereich des Einzelhandels erlangt. Durch die zunehmende Größe der Handlesbetriebe fällt die Kommunikation mit dem Kunden immer schwerer. Die Auswertung der gesammelten Kassendaten trägt dazu bei, das Kommunikati- onsdefizit zu mindern, indem die Wünsche der Kunden besser interpretiert werden können. Somit scheint es sinnvoll, Problemlösungen und Beispiele aus dem Bereich des Einzelhan- dels zu verwenden, um den Nutzen dieser Technologie anwendungsnah darzustellen.

2. Geschichtliche Entwicklung des Einsatzes von Scannersystemen

Ein Scanner ist eine Abfragevorrichtung für optische Zeichen- und Strichcodes. Der Einsatz im Bereich des Einzelhandels dient zur Identifizierung der auf Waren angebrachten Artikelnummern. Der Abfragevorgang an Scannerkassen erfolgt durch das Vorbeiführen des Artikels an einem im Kassentisch eingelassenen Sichtfenster. Ein Laserstrahl tastet die im Etikett verschlüsselten Informationen ab, identifiziert den Artikel und bringt diesen mit dem entsprechenden Preis in Verbindung.

Die Vorraussetzung für den Einsatz dieser Technologie war die Einführung einer einheitli- chen Artikelkennzeichnung. In Deutschland wurde 1969 das erste bundeseinheitliche Arti- kelnummerierungssystem (im folgenden: ban-System) eingeführt, das 1977 durch eine ein- heitliche „Europäische Artikelnummer“ (im folgenden: EAN) ersetzt wurde. EAN baut auf dem seit 1973 bestehendem amerikanischen „Universal Product Code“ (im folgenden: UPC) auf und ist zu ihm kompatibel¹. Dem Europäischen Artikelnummernsystem gehören mittlerweile 48 Länder, darunter Japan sowie alle europäische Staaten, an. Somit ist die Forderung nach einem nahezu weltweit gültigem Kennzeichnungssystem erfüllt. In der EAN sind Informatio- nen über die Landesherkunft, den Hersteller, die Artikelnummer sowie eine Prüfsumme ein- gebettet². Um die Industrie zu einer einheitlichen Kennzeichnung zu bewegen, bot der Han- del einen Zugriff auf die Scannerkassendaten in Form eines Marktdatenkommunikationspro- jektes (im folgenden: MADAKOM) an. Hierzu weitere Ausführungen in Kapitel 6.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Informationsinhalt eines EAN-Balkencodes.

Quelle:http://www.mycity.at/privat/98040679/The%20hidden%20in%20UPC%20 and%20EAN%20productcodes.htm, Abruf am 19.05.2001.

3. Möglichkeiten durch den Einsatz von Scannerkassentechnologie

Der ausschließliche Einsatz von Scannerkassen ist wenig sinnvoll. Erst der Verbund in ei- nem computergestütztem, geschlossenem Warenwirtschaftssystem³ reizt die gebotenen Möglichkeiten aus. Dieser Ansatz verbindet die Funktionskreise Beschaffung, Lagerhaltung und Verkauf zu einem System. In diesem Verbund können Daten der einzelnen Dienste un- tereinander frei kombiniert und in einem Führungsinformationssystem aufbereitet wertvolle Entscheidungshilfen bieten.

Im folgenden sollen die Möglichkeiten, die sich durch den Einsatz von Scannerkassen ergeben, dargestellt werden.

3.1. Rationalisierungspotentiale

Laut einer 1990 vom Deutschen Handelsinstitut durchgeführten Umfrage ist das Aus- schöpfen von Rationalisierungspotentialen das Hauptziel beim Einsatz von Scannerkas- sentechnologie⁴. Die größten Potentiale werden dem Wegfall der zeitintensiven Einzel- preisauszeichnung im Falle einer Erstauszeichnung sowie bei Preisänderungen zuge- schrieben⁵.

Zudem wird durch das automatische Einlesen der Preise die Kassiergenauigkeit erhöht. Dies ist bei Gewinnmargen von etwa einem Prozent nicht zu unterschätzen. Gleichzeitig ist eine Beschleunigung des Kassiervorgangs zu verzeichnen, was sich in einem geringe- ren Einsatzbedarf von Kassierpersonal niederschlägt⁶. Selbst die Wartung der Kassen- systeme kann effizient durch ein Fernwartungstool namens Checkpoint durchgeführt werden. Es stellt neben Hardwarefehlern ebenso den Zustand der verbundenen Periphe- riegeräte dar. Dies ermöglicht dem Techniker, auszutauschende Ersatzteile unverzüglich zu beschaffen und so für minimale Ausfallzeiten des Gerätes zu sorgen⁷. Während Einsparungen im Bereich der Hardsavings nahezu exakt gemessen werden können, ist dies bei den sogenannten Softsavings, nicht ohne weiteres möglich. Eine verbesserte Sortimentsplanung ist zwar ein wesentliches Erfolgselement, welche Auswir- kungen sie auf das Unternehmensergebnis hat, ist jedoch nur schwer abzuschätzen. Da innerhalb der Einzelhandelsbranche die Hardsavings weitgehend ausgeschöpft wurden, gehen viele Unternehmen dazu über, die gesammelten Daten zu interpretieren und intel- ligent einzusetzen um sie in Konkurrenzvorteile umzuwandeln⁸.

3.2. Entscheidungshilfe in der Sortimentspolitik

Sortimentspolitik ist die optimale Gestaltung des Leistungsprogramms eines Handelsunternehmens⁹. Sie stellt eine der wichtigsten Erfolgsfaktoren dar.

Frühere, ohne Scannerdaten, durchgeführte Sortimentsentscheidungen beruhten in der Regel auf kumulierten Verkaufszahlen der einzelnen Filialen. Eine Zusammenfassung der Daten war nötig, da ohne den Einsatz von EDV-Geräten das Ergebnis der Datenana- lyse in keinem Verhältnis zum Aufwand stand. In der Folge konnten aggregierte Daten nicht beliebig umgruppiert werden, was die Anzahl und Komplexität der Abfragen einge- schränkte¹⁰. Um diesem Problem zu begegnen, entschloss sich der französische Le- bensmittelhändler CASINO 1991 ein System einzuführen, das in seiner ersten Ausbau- stufe die Speicherung aller Wochenumsätze im Großfilialenbereich ermöglichte. Diese Daten wurden insgesamt 16.000 Benutzern für ihre tägliche Arbeit zur Verfügung gestellt. Der Zugriff erfolgt über eine leicht bedienbare Oberfläche, die ohne Kenntnisse von Da- tenbankenabfragesprachen Fragestellungen wie z.B. die Umsatzentwicklungen nach Re- gionen und Filialen zuließ¹¹.

In solch einem System können anhand von „Renner-Pennerlisten“ sowie mit Hilfe der ABC-Analyse die für den Unternehmenserfolg unerheblichen Produkte erkannt und aus dem Sortiment genommen werden. Nach Angaben von US Lebensmittelunternehmen ist die Bereinigung der Sortimente eine der wichtigsten zukünftigen Aufgaben¹². Da Händler zunehmend eigene Produktlinien entwickeln, ist es sinnvoll die Scannerdaten zur Analyse einzusetzen. So kann z.B. die Entwicklung des eigenen Produktes im Vergleich zu Konkurrenzprodukten ein Untersuchungsgegenstand sein. Ferner kann die Resonanz der Nachfrager auf unterschiedliche Preisstellungen zeitnah ermittelt werden¹³. Der Vorteil, der sich gegenüber dem produzierenden Gewerbe ergibt, ist die direkte Verfügbarkeit der Informationen. Die Industrie kann nur mit zeitlicher Verzögerung, z.B. mit Hilfe von MADAKOM, an vergleichbare Daten gelangen.

Scannerdaten sorgen im Bereich der quantitativen Zielgrößen für eine relativ exakte Beurteilung der Handlungsmöglichkeiten und können einzelne Entscheidungen absichern und vorbereiten. Sie eignen sich jedoch nicht für eine umfassende Sortimentsgestaltung¹⁴. So kann aufgrund von Kassendaten nur schwer das modische Empfinden des nächsten Sommers prognostiziert werden. Ebenfalls kann es aus dem Aspekt der Imagebildung für ein Unternehmen wichtig sein Produkte zu führen, obwohl sie eine geringe direkte Produktrentabilität aufweisen¹⁵.

3.3. Planungs- und Kontrollwerkzeuge bei Sonderaktionen

Im Bestreben den Umsatz zu steigern, das Unternehmensimage zu verbessern und neue Stammkundschaft zu gewinnen werden Sonderaktionen durchgeführt. Sonderaktionen stellen eine systematische Kombination der Faktoren Preis-, Sortiments-, Präsentationsund Kommunikationspolitik dar, während bei Sonderangeboten ausschließlich preispolitische Maßnahmen zum Ausdruck kommen¹⁶.

Auch hier können Daten aus Scannerkassensystemen bei der Planung, Kontrolle, Steue- rung und Abrechnung als Entscheidungshilfe dienen. Schon bei der Auswahl, welches Produkt aktioniert werden soll, können Scannerdaten Informationen liefern, welcher Arti- kel über Verbund- und Spill-over- Effektpotential verfügt. Gesucht ist das Produkt, das den Kunden veranlasst, weitere Waren zu erwerben und neben der erhofften Umsatz- steigerung beim aktionierten Gut simultan einen Umsatzanstieg bei einem nicht aktionier- ten Artikel herbeiführt. Mit Verbundeffekten befasst sich Kapitel 3.5 ausführlich.

Wurde ein Produkt ausgewählt, können Scannerdaten aus früheren Aktionen Anhalts- punkte über den zu erwartenden Umsatz geben. Während der Aktionsphase bietet die tagesgenaue Kontrolle der Abverkaufsquote (Verhältnis der umgesetzten Menge zum Gesamtwareneingang) die Möglichkeit, Überstände durch Preis- und Platzierungsmaß- nahmen, bzw. Nullbestände durch rechtzeitige Nachdisposition, zu vermeiden. Beson- ders out-of-stock-Situationen sind zu meiden. Erfahrungen haben gezeigt, dass ein Ver- meiden der Nullbestände beträchtliche Umsatzgewinne zur Folge gehabt hätte¹⁷. Selbst nach Abschluss der Aktion bieten die gesammelten Scannerdaten weitere Nutzenpotentiale. Zum Einen dienen sie als Rohmaterial für weitere Verbundanalysen, zum Anderen können die Daten für die zukünftige Planung von Aktionen herangezogen werden. Ein weiterer positiver Effekt ist der Wegfall der zeitintensiven Inventur vor und nach einer Aktion, da der artikelgenaue Warenabgang beim Kassieren erfasst wurde. Ebenso fällt die Abrechnung zwischen der Zentrale und der Filiale leichter, da ausschließlich die während der Aktion verkauften Artikel mit den geringeren Preisen belastet werden. Dies schließt ein Zurückhalten aktionierter Ware mit anschließendem Verkauf zum erhöhtem Normalpreis Preis aus¹⁸.

3.4. Werkzeug zur Rentabilitäts- und Elastizitätsberechnung

Das Wissen um den Anteil, den jeder Artikel zum Unternehmenserfolg beiträgt, ist eine wesentliche Voraussetzung für die Sortiments- und Preisgestaltung. Basierend auf der scannergestützten Deckungsbeitragsrechnung, können umfassende Rentabiltätsrech- nungen durchgeführt werden. Hierzu setzt man den Periodenerfolg in Verhältnis zum eingesetzten Kapital und ermittelt so die Verzinsung der Abrechnungsperiode¹⁹. Als Bei- spiele sind die Nettorentabilität (= Deckungsbeitrag / durchschnittlicher Artikelbestand), die Verkaufsflächenrentabilität (= Deckungsbeitrag / qdm Verkaufsfläche) und im Beson- deren die Direkte Produktrentabilität zu nennen (im folgenden: DPR). Im Modell der DPR werden zeitnahe und artikelgenaue Daten verwandt, um die angefallenen Gemeinkosten verursachungsgerecht zu verteilen. Die Anforderung der zeitnahen sowie artikelgenauen Informationen können nur durch den Einsatz von Scannertechnologie gewährleistet wer- den.

Das Wissen um Elastizitätskennzahlen kann im Bereich der Aktionsplanung und der all- gemeinen Preisgestaltung ein wichtiges Entscheidungskriterium sein. Elastizität ist die re- lative Änderung der Nachfragemenge verursacht durch eine Preisänderung. Daraus re- sultierend besteht die Möglichkeit, eine Preis-/Absatzfunktion anzufertigen. Es ist jedoch darauf hinzuweisen, dass "die vorraussichtlichen Reaktionen der Käufer auf Änderungen der Verkaufspreise ... nur in engen Grenzen" prognostiziert werden können²⁰.

Rentabilitäts- sowie Elastizitätsberechnungen sind auch ohne Einsatz von Scannerdaten durchzuführen, die Ergebnisse verlieren jedoch an Aktualität . Zudem ist der Aufwand bei einer manuellen Berechnung unverhältnismäßig hoch.

[...]

¹ Vgl. Simmet (1990) S. 37-38.

² http://www.mycity.at/privat/98040679/The%20hidden%20in%20UPC%20 and%20EAN%20productcodes.htm, Abruf am 19.05.2001.

³ Vgl. Hasenkamp/Stahlknecht (1999) S. 385.

⁴ Vgl. Gerling (1994 a) S. 7.

⁵ Vgl. Bodendorf/König/Mertens/Picot/Schumann (1998) S. 136.

⁶ Vgl. Bodendorf/König/Mertens/Picot/Schumann (1998) S. 136.

⁷ Vgl. o.V. (1997) S. 46.

⁸ Vgl. Bertram (1994) S. 37.

⁹ Vgl. Wöhe (1996) S. 649.

¹⁰ Vgl. Bertram (1994) S. 38.

¹¹ Vgl. Bertram (1994) S. 40, Bertram (1994) S. 48.

¹² Vgl. Gerling (1994 b) S. 28.

¹³ Vgl. Heidel (1990) S. 140.

¹⁴ Vgl. Heidel (1990) S. 38.

¹⁵ Vgl. Gerling (1994 b) S. 28.

¹⁶ Vgl. Meier/Möhlenbruch (1995) S. 933.

¹⁷ Vgl. Bertram (1994) S. 39.

¹⁸ Vgl. Gerling (1994 b) S. 30.

¹⁹ Vgl. Wöhe (1996) S. 48.

²⁰ Vgl. Gutenberg (1963) S. 89.