Im Bereich FMCG werden jährlich etwa 50% neue Artikel auf den Markt gebracht. Dabei ist die Innovationsfreude in der Kategorie Beauty and Care noch stärker, hier liegt der Anteil neuer Produkte etwa bei 70%.
Für Hersteller und Händler ist es dabei von zentraler Bedeutung die neuen Produkte punktgenau an den Start zu bringen. Dies gelingt allerdings nur, wenn die „alten“ Produkte so aus dem Markt genommen werden können, dass
- Keine Regallücken im Supermarkt entstehen,
- Keine Altbestände vernichtet werden müssen und
- Die Herstellung rechtzeitig vom alten auf das neue Produkt umgestellt werden kann.
Der Prozess, welcher die Aussteuerung der Altware und die Einführung der Neuware beinhaltet, wird als Relaunch bezeichnet.
Das Markant Data Lab hat sich zusammen mit Beiersdorf und dm der Aufgabe gewidmet, diesen Prozess zu unterstützen und zu verbessern.
Die Idee hierfür ist, dass die Gesamtmengen der “alten” Artikel berechnet werden, die bis zur Einführung der Neuware benötigt werden. Grundlage für diese Berechnung bilden die Prognosen des Data Labs, die wöchentlich berechnet und den Lieferanten und Händlern zur Verfügung gestellt werden. Dabei werden Prognosen mithilfe verschiedener Modelle berechnet und geblendet.
Zusätzlich werden Informationen über den Relaunch berücksichtigt, welche der Lieferant bereitstellt.
Um die sogenannten Aussteuerungsmengen zu ermitteln, wurden einfache analytische Verfahren verwendet. Diese haben sich mit Güten von 75 – 85% als äußerst effektiv erwiesen.
Reiner Sailer, Bianca Exner, Markant Services International GmbH
Reiner Sailer ist Lead Service Owner für die Bereiche Preismonitor sowie B2B-Integration und in dieser Funktion auch für die Data Science Services verantwortlich. Seit 2015 beschäftigt er sich bei Markant mit der Entwicklung verschiedener Produkte im Kontext Forecasting, Big Data und Analytics für Markant-Kunden.
Nach dem Wirtschaftsingenieurstudium am KIT arbeitete Herr Sailer in verschiedenen Funktionen als Berater und Verantwortlicher für Logistik und IT im Lebensmittelhandel. Optimierungen bezogen auf Sortimentsplanungen, Datenkommunikation, Logistiknetzwerken und Beschaffungsprozessen standen dabei im Mittelpunkt seiner Tätigkeit.
Bianca Exner ist seit 2020 als Data Scientist bei Markant. Dort arbeitet sie hauptsächlich in den Bereichen Predictive Analytics und Big Data. Sie hat einen Bachelor-Studium in Mathematik an der HfT Stuttgart absolviert und befindet sich aktuell in einem nebenberuflichen Master-Studium im Bereich Data Science.