Über Kennzahlen (KPIs) werden auch Unternehmen im Handel und Großhandel gesteuert.
KI in Form von Predictive Analytics kann Korrelationen zwischen einzelnen KPIs herstellen und so Handlungsempfehlungen aufzeigen.
Um zu wissen, was ein Unternehmen leistet, sind bestimmte Messgrößen notwendig. Key Performance Indicators (KPIs) sind Kennzahlen, mit denen die Leistung oder der Erfüllungsgrad von zuvor festgelegten Zielsetzungen im Unternehmen gemessen und bestimmt werden können.
Auch im Handel beziehungsweise Großhandel helfen KPIs, wichtige Prozesse zu analysieren und zu überwachen.
Angesichts der Tatsache, dass sich mittelständische Handelsunternehmen, und damit auch der Großhandel, in einem immer komplexeren und dynamischeren Umfeld bewegen, ist das rasche Treffen und Umsetzen von unternehmerischen Entscheidungen essenziell. Für den Handel gilt, Abweichungen frühzeitig festzustellen und auf negative Entwicklungen rechtzeitig zu reagieren. Hier gelten KPIs beziehungsweise Kennzahlen, mit denen das Handelsunternehmen gesteuert wird, als ein wichtiges Instrument.
KPIs im Umfeld der Digitalisierung des B2B-Großhandels
Die digitale Transformation macht auch vor dem mittelständischen Großhandel nicht halt. Über kurz oder lang wird sie ihn grundlegend verändern. Konkret geht es dabei um die Digitalisierung der Beschaffungs-, Produktions- und Distributionsprozesse. Eine große Herausforderung für Handelsunternehmen. Besonders im B2B-Umfeld erhöht die Vielzahl externer Schnittstellen zu Zulieferern und Kunden die Komplexität. Somit sind Daten die Basis für erfolgreiche unternehmerische Entscheidungen.
Daten können Unternehmen des Großhandels aus definierten KPIs gewinnen. Wie oben angesprochen, geht es dabei um den Erfüllungsgrad bestimmter zuvor festgelegter Zielsetzungen. Daten spielen im typischen Geschäftsgebaren eines Handelsunternehmens in vielerlei Bereichen eine Rolle: Handelsunternehmen kaufen Ware, setzen Personal, Räumlichkeiten und Marketinginstrumente ein, um die Ware auf den Märkten an Kunden zu verkaufen und um Umsätze und letztlich Gewinne zu erwirtschaften. Bei jedem dieser Prozesse fallen Daten an, die anhand vorher festgelegter KPIs analysiert und kontrolliert werden.
Im Folgenden werden zu unterschiedlichen Bereichen, die speziell für Unternehmen aus dem Großhandel gelten, jeweils zwei wichtige KPIs und deren Bedeutung beispielhaft aufgeführt.
KPIs im Bereich Beschaffung und Lagerhaltung
Lieferqualität
Bei der KPI Lieferqualität geht es um das Erfassen und Dokumentieren aller Fehler, die bei der Lieferung, beziehungweise dem Transport zum Kunden entstehen. Das sind: „Beschädigte Ware“, „Administrative Logistikfehler“, „Mengenfehler“ sowie „Produktmängel“.
Lagerumschlagshäufigkeit
Bei diesem KPI geht es um die Frage, wie häufig das Lager innerhalb einer Periode gefüllt und wieder geleert wurde. Die Werte zur Berechnung kommen aus dem Lagerwirtschaftssystem des Unternehmens.
KPIs im Bereich Preise und Konditionen
Bonusquote
Die Kennzahl Bonusquote drückt aus, wie hoch der Anteil des Gesamt-Bonuswerts am Bruttoumsatz ist. Boni können zum Beispiel als Mengen-, Treue oder Jahresumsatzboni gewährt werden.
Rabattquote
Dieser KPI sagt aus, wie hoch der Anteil des Gesamtwerts an Rabatten am Bruttoumsatz ist. Eine hohe Rabattquote kann, wie eine hohe Bonusquote, ein Zeichen dafür sein, dass es dem Unternehmen schwerfällt, seine Produkte ohne Rabatte am Markt zu verkaufen.
KPIs im Bereich Vertrieb
Gewichtete Distributionsquote im Großhandel
Bei diesem KPI wird der Warengruppenumsatz der Verkaufsstellen, die ein bestimmtes Produkt vertreiben, ins Verhältnis zum Warengruppenumsatz aller Geschäfte gesetzt, die das entsprechende Produkt tatsächlich verkaufen und potenziell verkaufen könnten.
Vertriebswegquote
Dieser KPI gibt das Verhältnis bestimmter Vertriebswege am Gesamtumsatz an. Beispiel: Ein Handelsunternehmen vertreibt seine Produkte zum einen über einen Online-Shop und zum anderen über den Großhandel. Am jeweiligen Umsatz dieser beiden Vertriebswege, gemessen am Gesamtumsatz und bezogen auf einen bestimmten Zeitraum, kann nun die Vertriebswegquote berechnet werden.
KPIs im Bereich Sortimente und Standort
Sortimentstiefe
Dieser KPI ist die Anzahl der Produktvariationen innerhalb einer Warengruppe, die ein Unternehmen anbietet. Eine Betriebsform des Großhandels mit großer Sortimentstiefe ist der Spezialgroßhandel. Beispiel: Schraubengroßhandlung. Hier werden zahlreiche unterschiedliche Schraubenarten angeboten.
Abverkaufsquote
Die Abverkaufsquote als Kennzahl gibt an, wie viele Teile von einem Anfangsbestand innerhalb einer gewissen Zeitspanne verkauft wurden.
KPIs im Bereich Kundenverhalten
Einheiten pro Kauf
Diese Kennzahl gibt an, wie viele Produkte Kunden pro Einkauf kaufen.
Kundenabwanderungsrate
Die Abwanderungsrate (Churn-Rate) von Kunden ist ein wichtiger KPI, da von wiederkehrenden Zahlungen bestehender Bestandskunden ein großer Teil des Erfolgs von Unternehmen abhängt. Zu Prognosezwecken lässt sich die Abwanderungsrate heranziehen, um die Wahrscheinlichkeit festzulegen, wie lange Neukunden dem Unternehmen treu bleiben werden.
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KPIs im Bereich Ergebnis und Rentabilität
Cross-Selling-Umsatz
Der KPI „Cross-Selling-Umsatz“ gibt den Umsatz durch den Verkauf zusätzlicher Produkte oder Dienstleistungen an Bestandskunden eines Unternehmens an. Cross Selling im Großhandel kommt etwa dann zum Einsatz, wenn das Angebot des klassischen Produktprogramms nicht mehr ausreicht, weil der Markt für die Kernzielgruppe schrumpft.
Kundenwert
Der Kundenwert zeigt Unternehmen wie wichtig und wertvoll ein Kunde für es ist. Durch diesen KPI können Unternehmen Kunden in Gruppen einteilen und differenziert bearbeiten.
Wichtige KPIs im Handel und der Einfluss von KI – Fazit
Um im Wettbewerb bestehen zu können und besser als die Konkurrenz zu sein, wird es auch für den B2B-Großhandel immer wichtiger, die Kunden besser zu verstehen und kanalübergreifend auf die Analysedaten zum Kundenverhalten zu reagieren. Die grundlegende Voraussetzung dafür ist eine fundierte Analyse der eigenen Abverkaufszahlen.
Die Möglichkeiten von KI gehen jedoch einen Schritt weiter: Predictive Analytics ermöglicht ein Blick in der Zukunft. Diese Technologie findet Zusammenhänge zwischen vergangenen Verkaufszahlen und gibt zeitnah Empfehlungen ab.
Predictive-Analytics-Software kann darüber hinaus aussagekräftige, konsistente Absatzprognosen ableiten. Diese dienen im Großhandel zum Beispiel als Basis für Standort-Entscheidungen (Neu-Eröffnung oder Schließung), für Veränderungen des Produktmix, zur Optimierung der Warensteuerung oder passgenaue Werbemaßnahmen.
Auch wenn der Mensch letztlich die Entscheidungen selbst trifft, bietet KI die Basis für fundierte und transparente Zusammenhänge. Das Ergebnis sind Handlungsempfehlungen, die es den Entscheidern im Großhandel ermöglichen, die besseren Entscheidungen zu treffen.
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