Lebensmittelhandel

Profitabel wachsen, wettbewerbsfähig bleiben

Täglich auf Nachfragefaktoren im Lebensmittelhandel reagieren und die Disposition, die Preisgestaltung sowie den Lagerbestand optimieren.

Bessere Customer Experience durch verbesserte Warenverfügbarkeit

Ob ein Lebensmittelhandel gewinnbringend ist, hängt maßgeblich von Skaleneffekten ab. Einerseits ist das oberste Ziel für Lebensmittelhändler die Steigerung des Umsatzes und des Ertrags, andererseits sind auch ein profitables Wachstum und die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit von höchster Relevanz. In einem Markt mit geringen Margen, zunehmender Komplexität, harter Konkurrenz und steigenden Kundenerwartungen ist es überlebenswichtig, sich schnell an veränderte Marktanforderungen anzupassen.

Herausforderungen der Filialdisposition im Lebensmittelhandel

Unsicherheit der Nachfrage

Die Bedarfsplanung und Lagerbestände an persönlichen Einkaufsvorlieben der Kunden auszurichten, stellt eine riesige Herausforderung dar, die meist zu höherem Warenbestand, steigenden Kosten oder Fehlbeständen führt.

Wachsende Lücke zwischen Strategie und Umsetzung

Schlechte Dispositionsentscheidungen machen es schwierig, die tägliche Verkaufsleistung an der Geschäftsstrategie, wie Abfallverringerung oder Margenerhöhung, auszurichten.

Komplexität

Die zunehmende Vielfalt an neuen Formaten, Sortimenten, Verkaufsaktionen und Lieferkanälen stellt traditionelle Supply-Chain- und Dispositionssysteme vor große Herausforderungen und führt zu höheren Out-of-Stock-Raten und mehr manuellen Eingriffen.

Customer Experience

Eine der größten Herausforderungen im heutigen Omnichannel-Einzelhandel stellt die Sicherstellung einer reibungslosen Customer Experience durch bessere Auswahl, lokale Sortimente und Warenverfügbarkeit dar.

Die Lösung: Blue Yonder Demand Forecast & Replenishment

Blue Yonder Demand Forecast & Replenishment ist eine Machine-Learning-Lösung zur automatisierten Filialdisposition, die Out-of-Stock-Raten um bis zu 80 % reduziert, ohne Abschriften oder den Lagerbestand zu erhöhen.

10-mal höhere Warenverfügbarkeit
80 % weniger Out-of-Stock-Situationen
50-fach reduzierte manuelle Eingriffe
Reduzierung von Überbeständen und Abfällen
Effizienzsteigerung
Erhöhung der betrieblichen Stabilität
Ausrichtung an strategischen Zielen

Mehr zu Demand Forecast & Replenishment

Lebensmittelhändler müssen Ihre Dispositionsentscheidungen automatisieren und täglich optimieren, um die wachsenden Kundenerwartungen zu erfüllen und die richtige Balance zwischen Warenverfügbarkeit und Abfallaufkommen zu halten.

Herausforderungen der Preisgestaltung im Lebensmittelhandel

Strategische Preisgestaltung

Preisentscheidungen müssen mit der Geschäftsstrategie übereinstimmen und die Umsetzung strategischer Ziele wie Umsatz oder Gewinn unterstützen.

Marktdruck

Agile Preisänderungen sind notwendig, um im dynamischen Wettbewerb des Lebensmittelhandels bestehen zu können.

Zunehmende Komplexität

Mehr Formate, Sortimente und Kanäle sowie viele weitere Faktoren, die den Preis und die Nachfrage beeinflussen (z. B. lokaler Wettbewerb, Kannibalisierungs- und Überschneidungseffekte), müssen berücksichtigt werden.

Einfluss der Preisgestaltung auf den Lagerbestand

Die Auswirkungen der Preise auf den Verkauf müssen exakt ermittelt werden, damit die Preisentscheidungen sich an den Geschäftszielen, wie zum Beispiel der Verringerung des Abfallvolumens von Frischeprodukten, ausrichten können.

Die Lösung: Blue Yonder Price Optimization

Blue Yonder Price Optimization ist eine Machine-Learning-Lösung, die Einzelhändlern täglich optimale Preisentscheidungen für jedes Produkt liefert und dadurch den Umsatz sowie den Gewinn um mehr als 5 % erhöht.

Umsatzsteigerung von bis zu 15 %
Gewinnmaximierung um mehr als 5 %
Bis zu 20 % Reduzierung der Lagerbestände
Automatisierte Preisanpassungen
Optimierung wichtiger KPIs
Weniger Abschriften
Höhere Wettbewerbsfähigkeit

Mehr zu Price Optimization

Lebensmittelhändler brauchen Preisempfehlungen auf einer granularen Ebene (pro SKU, pro Filiale, pro Tag) und mit einem strategischen Ansatz, der sie vom Wettbewerb abhebt und ihnen hilft, ihren Umsatz und Gewinn zu steigern.

Ausgewählte Kunden

Case Study

Morrisons nutzt künstliche Intelligenz, um seine Warenverfügbarkeit zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen

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Customer Experience im Lebensmittelhandel: Frische macht den Unterschied

Eine globale Studie mit 4.000 Konsumenten zu Produktfrische und -verfügbarkeit.

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