Datenbasierte Warenverfügbarkeit: Wie Logistikdaten im Handel Verfügbarkeit und Marge steigern

Einzelhändler und Konsumgüterhersteller verfügen heute über mehr Daten als je zuvor. Trotzdem bleiben Verfügbarkeitsprobleme und Margendruck für viele Unternehmen Realität. Oft fehlt nicht mehr Information, sondern die richtige Information – nämlich die Logistikdaten zwischen Einkauf und Filiale.

Dieser Beitrag beleuchtet, wie Logistikdaten wie Leistungskennzahlen auf Relationenebene genutzt werden können, um bessere operative und kommerzielle Entscheidungen zu treffen. Ziel ist es, bestehende Netzwerke gezielt zu optimieren, statt sie vollständig neu zu gestalten.

Die meisten Einzelhändler verfügen heute über ausgereifte Systeme für Einkauf, Sortimentsplanung und Aktionen. Entscheidungen werden auf Basis von Verkaufszahlen, Kundenverhalten und Marktdaten getroffen.

Der Transport wird dagegen häufig noch als reiner Kostenfaktor betrachtet. Logistikteams sorgen jeden Tag dafür, dass Waren pünktlich ihr Ziel erreichen, doch die dabei entstehenden Daten fließen nur selten in Entscheidungen rund um Sortiment oder den Filialbetrieb ein.

Die Folge: Wichtige Entscheidungen werden häufig ohne vollständiges Bild getroffen. Promotionen werden geplant, ohne die tatsächliche Performance einzelner Transportrelationen zu berücksichtigen, während Bestandsplanungen auf angenommenen statt auf tatsächlichen Laufzeiten basieren. Gleichzeitig sieht die Finanzabteilung zwar die Transportrechnungen, nicht jedoch immer die Zusammenhänge dahinter. Ohne entsprechende Logistikanalysen bleibt oft verborgen, wie stark Zusatzkosten, Verzögerungen oder operative Ineffizienzen die tatsächliche Rentabilität beeinflussen.

Viele Handelsunternehmen planen mit durchschnittlichen Laufzeiten. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch in den Schwankungen. Schwankende Transportzeiten können sowohl die Warenverfügbarkeit als auch die Marge erheblich beeinträchtigen.

Wenn die Laufzeiten einer Relation stark schwanken, wird oft vorsorglich mehr Bestand aufgebaut. Diese zusätzlichen Sicherheitsbestände erhöhen zwar die Versorgungssicherheit, binden jedoch Kapital und können dazu führen, dass Produkte in bestimmten Filialen oder Regionen abverkauft werden und rabattiert werden müssen.

Kommt Ware später als geplant an, folgen häufig Eilbestellungen und aufwendige manuelle Maßnahmen. Diese Reaktionen verursachen zusätzliche Kosten und binden Ressourcen, lösen das eigentliche Problem jedoch meist nicht dauerhaft.

Schon eine eintägige Verzögerung beim Verlassen eines Fulfilment-Centers kann erhebliche Folgen haben. Wird dadurch ein geplanter Filialbelieferungstermin oder eine wichtige Verkaufsphase verpasst, können daraus schnell drei oder vier verlorene Verkaufstage werden.

Stellen Sie sich vor, eine Werbeaktion startet am Donnerstag. Kommt die Ware nur einen Tag verspätet an und verpasst den üblichen Lieferzyklus der Filiale, kann das entscheidende erste Verkaufswochenende verloren gehen. Die Aktion ist geplant, das Marketing ist live, doch die Regale bleiben leer.

Wer die Schwankungen von Laufzeiten nach Relation, Lieferant und Fulfilment-Center kennt, kann Bestände und Lieferzeitpunkte deutlich präziser planen.

Um ihr volles Potenzial zu entfalten, müssen Transportdaten den Sprung aus operativen Auswertungen in die strategische und kommerzielle Planung schaffen.

Das bedeutet, Kennzahlen wie Termintreue und Laufzeitvariabilität auf Relationsebene regelmäßig in Planungsrunden einzubeziehen, Warenverfügbarkeit und Marge nach Regionen oder Relationen zu betrachten und die gewonnenen Erkenntnisse gezielt zur Verbesserung von Prozessen und Ergebnissen zu nutzen.

Langfristig hilft dieser Ansatz, Logistikdaten anders einzuordnen: nicht nur als Messgröße für operative Leistung, sondern als Werkzeug, um Entscheidungen abzusichern, Risiken zu verringern und Wachstum gezielt zu fördern.

Es gibt einige zentrale Logistikkennzahlen im Handel, die Ihr Team im Blick haben sollte.

Für viele Unternehmen beginnt eine datenbasierte Steuerung mit zwei vergleichsweise einfachen Kennzahlen:

• Termintreue: Der Anteil der Sendungen, die zum zugesagten Liefertermin eintreffen.
• Laufzeitvariabilität: Die Schwankung der tatsächlichen Transportdauer im Vergleich zur geplanten Laufzeit.

Zwei weitere Kennzahlen wirken sich unmittelbar auf die Warenverfügbarkeit im Regal und auf vermeidbare Verluste aus:

• Fill Rate: Der Anteil der bestellten Einheiten, die tatsächlich ausgeliefert werden. Eine niedrige Fill Rate kann selbst dann zu Lücken im Regal führen, wenn die Transporte planmäßig verlaufen.
• Schadensquote: Der Anteil der Einheiten, die durch Transportschäden oder Handling-Prozesse abgeschrieben werden müssen.

Accessorial Charges bezeichnen Kosten, die über die vereinbarte Standardtransportleistung hinausgehen. Unser Ziel bei Amazon Freight ist es, diese Gebühren möglichst zu vermeiden. Dennoch können sie erforderlich werden, wenn für einen Transport zusätzlicher Zeitaufwand, zusätzliche Arbeitsleistungen oder weitere Kosten entstehen.

Viele dieser Zusatzkosten lassen sich vermeiden, wenn Sendungen den Anforderungen des Transportpartners entsprechen, die vereinbarten Abhol- und Lieferzeitfenster eingehalten werden und die erforderlichen Dokumente vollständig vorliegen. Es lohnt sich daher, Accessorial Charges regelmäßig auszuwerten. Häufig weisen sie auf Prozesse hin, die sich optimieren lassen und damit Potenzial für zusätzliche Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen bieten.

Wenn Transportleistungen transparent gemacht und die zugrunde liegenden Daten unternehmensweit verfügbar sind, können diese Erkenntnisse in alltägliche Geschäftsentscheidungen einfließen – von der Sortimentsplanung bis hin zu Bestellrhythmus und Bestellmengen.

Die Zuverlässigkeit von Transportleistungen sollte ein fester Bestandteil der Sortimentsplanung sein. Zeigen Logistikdaten auf bestimmten Relationen und in bestimmten Regionen dauerhaft eine hohe Servicequalität, können Unternehmen die Folgenden mit größerer Sicherheit planen:

• Leicht reduzierte Sicherheitsbestände
• Breitere Sortimente oder eine größere Sortimentstiefe bei strategisch wichtigen Produktlinien
• Engere Lieferzeitfenster, die besser auf die Abläufe in den Filialen abgestimmt sind

Ist die Servicequalität dagegen stärker von Schwankungen geprägt, kann es sinnvoller sein:

• Das Sortiment auf die Produktlinien zu konzentrieren, die für Kunden besonders relevant sind
• Für Kernsortimente etwas höhere Bestände vorzuhalten, um die Warenverfügbarkeit abzusichern
• Aktionen gezielt zu planen, um Wochen oder Relationen mit erhöhtem Risiko zu vermeiden

Bestellfrequenzen und Mindestbestellmengen werden häufig zentral festgelegt und anschließend nur selten hinterfragt. Transportdaten aus der Lieferkette können jedoch dabei helfen, diese Parameter gezielter an die tatsächlichen Gegebenheiten anzupassen. Auf Relationen mit dauerhaft hoher Lieferzuverlässigkeit und geeigneten Less-than-Truckload-Lösungen (LTL) kann es sinnvoll sein, etwas kleinere, dafür häufigere Bestellungen zu testen. Dadurch lassen sich gebundenes Kapital und Lagerflächen im Backroom reduzieren.

Wo FTL-Transporte dominieren oder Kapazitäten knapper sind, sind möglichst gut ausgelastete und langfristig planbare Transporte sinnvoller. Gleichzeitig bietet es sich an, gemeinsam mit Lieferanten an der Optimierung von Servicequalität, Mindestbestellmengen und Lieferfenstern zu arbeiten.

KPIs entfalten ihren größten Nutzen, wenn sie gemeinsame Ziele unterstützen. Deshalb kann es sinnvoll sein, ausgewählte Transportkennzahlen in Lieferantenbewertungen und Servicekennzahlen für Filialen zu integrieren. So wird Logistikleistung zu einer Größe, die Lieferanten und Filialen nachvollziehen, beeinflussen und im Zeitverlauf verbessern können.

Mit Amazon Freight erhalten Sie Zugriff auf Tracking-Tools und historische Sendungsdaten, die Ihre bestehenden Logistik- und Retail-Analysen sinnvoll ergänzen können.

Um von Logistikdaten zu profitieren, benötigen Unternehmen keine Flut von Kennzahlen. Viele Handelsunternehmen starten mit einem überschaubaren Set an KPIs, das Amazon-Freight-Daten mit Verkaufs- und Bestandskennzahlen kombiniert. So lassen sich Servicequalität und Transportkosten direkt mit Warenverfügbarkeit und Margenentwicklung verknüpfen.

In vielen Fällen schafft eine gemeinsame Datengrundlage mehr Mehrwert als aufwendige Modellierungen. Praktische Ansätze sind beispielsweise Übersichten zur Verfügbarkeit und Serviceleistung nach Region oder Relation, kombiniert mit wichtigen Produktgruppen. Auch eine Cost-to-Serve-Perspektive kann helfen, Transportkosten und Zusatzaufwände direkt mit den Margen einzelner Kategorien oder Produkte in Beziehung zu setzen. Ergänzt werden kann dies durch eine kleine Anzahl gemeinsamer Dashboards, auf die die Teams gleichermaßen zugreifen können. Wenn alle Beteiligten auf dieselben Logistikdaten zurückgreifen, verlagert sich der Fokus von der Diskussion über das Problem hin zur Frage, welche Maßnahme als Nächstes getestet werden sollte.

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