Datentransparenz: das oberste Gebot für Liquidität - 3 konkrete Maßnahmen

unternehmensführung

ein Gastbeitrag von unserem Partner Minubo

 

 

Der Handel ist sehr dynamisch; Marken- und Handelsunternehmen müssen in der Lage sein jeden Tag agil die aktuelle Situation zu evaluieren, um bestmöglich auf Umstände reagieren zu können. Durch eine unvorhersehbare Marktentwicklung oder saisonale Veränderungen kann die Liquiditätsplanung allerdings schnell zu einer großen Herausforderung werden. Datentransparenz ist daher das oberste Gebot. Denn nur wer den vollen Durchblick über Absatz- und Umsatzzahlen, das Sortiment, den Kunden und deren Verhalten hat und die Zusammenhänge versteht, kann fundierte Entscheidungen treffen.

Im Folgenden stellen wir Ihnen drei konkrete Maßnahmen vor, die dabei helfen, die Liquidität Ihres Unternehmens zu verbessern.

 

1) Lagerplanung optimieren

Ein optimierter Lagerbestand führt zu geringerer Kapitalbindung und hat folglich einen positiven Einfluss auf den Cashflow. Die Lagerplanung basierend auf einer vollständigen Datenbasis sollte daher oberste Priorität haben. Häufig weisen vorhandene Liquiditätsplanungen starke Abweichungen zwischen Ist- und Planungswerten auf.

Die Ursache sind nicht selten fehlende historische Daten, die zwingend einbezogen werden sollten. Denn ein Blick in die Vergangenheit kann sich lohnen und für die Planung sehr wohl zukunftsorientiert sein. Von diesen Daten kann man schließlich lernen, Optimierungspotenzial aufdecken und Prozesse effizienter gestalten.

Durch kennzahlengestützte Sortiments- und Lagerplanung lassen sich somit nicht nur Kosten senken, sondern Ertrag und auch Liquidität deutlich steigern. Dafür bedarf es die richtigen KPIs. Lagerumschlagshäufigkeit, Durchschnittliche Lagerdauer, durchschnittlicher Lagerwert oder Lagerreichweite sind hierfür wichtige Indikatoren.

Die Lagerreichweite beispielsweise gibt Auskunft darüber, wie viele Tage ein Produkt bei einem durchschnittlichen Absatz noch vorrätig ist. Ist diese Kennzahl zu hoch, führt dies zu einer erhöhten Kapitalbindung und erhöhten Lagerhaltungskosten. Ist sie dagegen zu gering, kann es zu Engpässen, Fehlmengenkosten, verpassten Verkaufschancen und somit einer negativen Product Experience kommen. Ein cleveres Forecasting im Lager trägt demnach dazu bei, die Liquidität zu optimieren.

 

2) Ladenhüter eliminieren

Das Sortiment eines Online-Händlers beinhaltet selten nur lukrative Schnelldreher, sondern häufig auch wenig nachgefragte Ladenhüter, die unnötig Kapital binden. Durch umfassende Analyse gilt es diese Produkte zu identifizieren. Dafür ist der detaillierte Einblick in Bestand und Abverkaufsquote auf Artikelebene (Produkt/Größe/Farbe) eine Voraussetzung und nur möglich, wenn alle relevanten Datenquellen im Unternehmen miteinander verknüpft sind.

Durch gezielte Aktionen wie beispielsweise Marketingkampagnen, richtige Produktpräsentationen, prominente Produktplatzierungen im Shop oder Rabatt-Aktionen gilt es dann, den Abverkauf zu fördern, Ladenhüter zu eliminieren und so dem Platz- und Kapitalbindungsproblem entgegenzuwirken.

3) Marketingbudget effizient einsetzen

Die falsche Bewertung von Kampagnen führt nicht selten zu schlecht allokierten Marketingbudgets. Dabei können effiziente Marketingmaßnahmen den Umsatz kurzfristig steigern, Kosten senken und somit die Liquidität verbessern. Denn die Frage ist ja: haben alle Kampagnen mit hohem Bestellwert auch einen hohen Deckungsbeitrag? Vielleicht führen einige umsatzstarke Kampagnen zu besonders hohen Retouren oder haben hohe Wareneinsätze zu verzeichnen? Wo muss Budget zugelegt werden, um Gewinnpotentiale auszuschöpfen, wo sind unrentable Investitionen vermeidbar?

Um die Kampagnen Performance ganzheitlich bewerten zu können, bedarf es voller Transparenz bis auf Deckungsbeitragsebene. Obwohl sich in vielen Marketing-Tools die Ergebnisse einer Kampagne darstellen lassen, fehlt oftmals die 360-Grad Sicht, da die Auswertung sich auf die eindimensionale Marketing-Perspektive des jeweiligen Mediums beschränkt. Voraussetzung für eine vollständige Bewertung ist demnach, Kundendaten mit Kontaktpunkten und transaktionalen Daten zu einem ganzheitlichen Bild zu verknüpfen. Wird so beispielsweise festgestellt, dass über eine Brand-Kampagne überwiegend Bestandskunden angesprochen werden, bietet das Optimierungs – und Einsparpotenzial.

 

Business Intelligence – von Daten zu Wissen

Soweit so gut. Die Maßnahmen sind nachvollziehbar, die Hürde liegt jedoch häufig in der Umsetzung. Oft sind die benötigten Informationen in verschiedenen Systemen, Anwendungen und Quellen über das gesamte Unternehmen verteilt und stecken fest, in sogenannten Datensilos. Keine gute Voraussetzung, um zuverlässige und vor allem ganzheitliche Aussagen treffen zu können. Falsche Zahlen (oder falsch interpretierte Zahlen) können nämlich leicht zu möglicherweise ebenfalls falschen Entscheidungen führen.

Transparenz wird benötigt. Denn nur, wenn diese Daten eine ausreichende Qualität und Validität haben, können wir sichergehen, dass die Ergebnisse verlässlich, konsistent und vergleichbar sind. Die Grundlage ist also eine ganzheitlich integrierte, strukturierte, performante Datenbasis als Zulieferer für alle Kennzahlen.

Das bedeutet, nur wer es schafft in seinem Unternehmen Daten aus den unterschiedlichen Datenquellen wie Marketingtools, ERP, Web Tracking, Shop, usw. zu verknüpfen, kann ganzheitliche Transparenz erreichen, Zusammenhänge erkennen und die oben genannten Maßnahmen umsetzen. Fast immer ist hierfür der Einsatz von intelligenter Software – wie einer Business Intelligence Lösung – notwendig.

Mit der Einführung einer Business Intelligence Lösung, kann ein belastbarer Überblick über die aktuelle und zukünftige Liquidität eines Unternehmens erreicht werden, der als Entscheidungsgrundlage dient Maßnahmen zu veranlassen und Steuerungseffekte zu überprüfen. Auch Sie wünschen sich optimierte Prozesse, massive Zeitersparnis und gesteigerte Profitabilität? Dann empfehlen wir aifinyos Kooperationspartner Minubo. Die Commerce Intelligence Company aus Hamburg hilft Ihnen dabei, versteckten Potentiale zu erkennen und diese auszuschöpfen.

 

 

“Kein Unternehmen braucht noch mehr Daten, aber alle brauchen bessere Insights. minubo ist davon überzeugt, dass erfolgreicher Handel datengetrieben sein muss. Die Business Intelligence Lösung wird in Deutschland entwickelt, hat sich auf die Anforderungen von Handel, E-Commerce und Omni-Channel spezialisiert und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten bestmöglich nutzbar zu machen. Gegründet in 2013, versetzt das minubo-Team etablierte Commerce-Unternehmen wie INTERSPORT, ZooRoyal, ROSE Bikes und die Betty Barclay Group in die Lage, den Wert ihrer Daten zu erschließen und bessere, datengetriebene Prozesse zu etablieren.”