Erstabsatzprognose für neue Eigenmarken trotz Kannibalisierung?

[kwerner]

In unserem Controlling nutzen wir für die Filialbestellung eine automatische Absatzprognose auf Tages- und Artikelebene aus dem Data Warehouse. Bei neu gelisteten Artikeln ohne Historie greifen wir aktuell auf Vergleichsartikel aus derselben Warengruppe zurück. Das führt gerade bei Eigenmarken zu deutlichen Abweichungen, weil Kannibalisierung der Markenartikel nicht sauber abgebildet wird. Wie modelliert ihr den Erstabsatz und die Substitutionseffekte? Gewichtet ihr Vergleichsartikel nach Preis, Packungsgröße oder Kundenstruktur der Filiale? Und wie lange dauert es bei euch, bis das Modell stabile Werte liefert?

[staylor]

Ursache ist meist die ungewichtete Übertragung von Vergleichsartikeln ohne Substitutionslogik. Eigenmarken ziehen Absatz überproportional von preisnahen Markenartikeln ab, was ein reiner Warengruppendurchschnitt unterschätzt. Bewährt hat sich ein zweistufiges Vorgehen: Erstabsatz pro Filialcluster aus ähnlichen Neueinführungen ableiten, gewichtet nach Preisabstand, Packungsgröße und Käuferstruktur aus dem Kassenbon. Im Data Warehouse modellieren wir dazu eine Attributionstabelle mit Vorgängerartikel, Ähnlichkeitsscore und Startdatum. Der Tagesabsatz wird als Basis mal Saisonindex mal Filialfaktor berechnet und die Kannibalisierung als prozentualer Abschlag auf definierte Spenderartikel per SQL-Join verteilt. Als Kennzahl dient der Kannibalisierungsgrad als Anteil des Eigenmarkenabsatzes zu Lasten der Marke. Prüft wöchentlich MAPE je Cluster, Bias und Out-of-Stock-bereinigte Abverkäufe. Stabile Werte erreicht ihr erfahrungsgemäß nach vier bis sechs Wochen, nach Bereinigung von Aktions- und Erstbevorratungseffekten.

[aheinz]

Bei uns schauen wir einfach, was lief vorher gut auf dem Platz und was kostet ähnlich. Wenn die neue Eigenmarke kommt, bestellen wir erst mal wenig und gucken jeden Morgen ins Regal. Meist klaut sie den teuren Marken was weg, das merkst du schnell. Nach ein paar Wochen pendelt sich das ein und wir passen die Menge an.