Data Warehouse Forum

Wir haben im Frühjahr in zwei Filialen auf jeweils rund 80 qm einen Markenshop für Outdoor und Trekking eröffnet. Der Umsatz auf der Fläche liegt deutlich über Plan, gleichzeitig brechen in den angrenzenden eigenen Randsortimenten für Freizeit und Schuhe Umsatz und Rohertrag ein. Die Geschäftsleitung feiert den Partner, unser Category Management spricht von reiner Verlagerung mit schlechterer Spanne. Ich soll aus BI-Sicht eine neutrale Bewertung liefern. Arbeitet ihr bei solchen Fällen mit einem definierten Kannibalisierungsabschlag, mit Bon-Analysen zu Verbundkäufen oder mit flächenbereinigten Vorjahresvergleichen je Warengruppe? Mich interessiert besonders, über welchen Zeitraum ihr den Effekt messt und wie ihr Saisonalität, Wetter und unterschiedliche Fußfrequenz herausrechnet, ohne die Auswertung zu überfrachten.

Der Zielkonflikt ist typisch: Bruttoerfolg auf neuer Fläche gegen Nettomarge im Category-Verbund. Ich würde keinen pauschalen Kannibalisierungsabschlag nutzen, sondern den Nettoeffekt messen. Basis sind flächenbereinigte Umsatz und Rohertrag je qm und je Warengruppe, Filiale mit Shop gegen zwei bis drei vergleichbare Filialen ohne Shop als Kontrollgruppe. Zeitraum zwölf Wochen vor Eröffnung und zwölf Wochen danach plus Vorjahreszeitraum, damit Saison und Wetter nicht verzerren. Wetter über Außentemperatur und Niederschlagstage als einfache Kovariate, Fußfrequenz über Zählerdaten je Filiale und Tag normieren. Ergänzend Bon-Analyse: Anteil Bons mit Outdoor plus Freizeit oder Schuhe, durchschnittliche Bonpositionen und Verbundquote vor und nach Umbau. Kennzahl Netto-Inkrement gleich Shop-Rohertrag minus Minder-Rohertrag der Randsortimente gegenüber Kontrollgruppe. Prüfschritte in SQL aus Verkaufsfakt, Artikel-, Filial- und Kalenderdimension sowie Frequenztabelle, plausibilisiert über Retourenquote und Bestandsverfügbarkeit.