Promotionsplanung im Einzelhandel - Herausforderungen der Optimierung
Bisher haben wir uns mit Datenherausforderungen und Prozessherausforderungen im Zusammenhang mit Werbeaktionen in Bezug auf Prognosen beschäftigt. In diesem Beitrag, dem letzten der Serie, behandeln wir den Begriff der quantitativen Optimierung, wenn es um Werbeaktionen geht. Tatsächlich ist die Wahl des methodischen Rahmens, der zur Erstellung der Werbeaktionen-Prognosen und zur Messung ihrer quantitativen Leistung verwendet wird, von entscheidender Bedeutung und wird dennoch in der Regel (fast) vollständig ignoriert.
Wie das alte Sprichwort sagt, gibt es keine Optimierung ohne Messung. Aber bei Werbeaktionen, was messen Sie eigentlich?
Quantifizierung der Leistung von Werbeaktionen
Die fortschrittlichsten prädiktiven Statistiken bleiben eher dumm im Sinne, dass es nichts anderes als die Minimierung einer mathematischen Fehlerfunktion ist. Folglich ist keine Verbesserung möglich, wenn die Fehlerfunktion nicht eng mit dem Geschäftsbetrieb verbunden ist, da die Messung der Verbesserung selbst fehlerhaft ist.
Es spielt keine Rolle, schneller voranzukommen, solange Sie nicht einmal wissen, ob Sie sich in die richtige Richtung bewegen.
Bei Werbeaktionen geht es nicht nur um die üblichen wirtschaftlichen Kräfte des Bestands:
- Lagerhaltungskosten Geld; im Vergleich zu permanentem Bestand kann es jedoch mehr Geld kosten, wenn die Waren im Geschäft normalerweise nicht verkauft werden, da alle Restbestände nach Ende der Werbeaktion die Regale verstopfen.
- Werbeaktionen bieten die Möglichkeit, Marktanteile zu erhöhen, aber in der Regel auf Kosten der Marge des Einzelhändlers; ein wesentlicher Treiber der Rentabilität ist die Haftung des Impulses, der den Kunden gegeben wird.
- Werbeaktionen werden verhandelt und nicht nur geplant; eine bessere Verhandlung mit dem Lieferanten kann mehr Gewinn bringen als eine bessere Planung.
All diese Kräfte müssen quantitativ berücksichtigt werden; und hier liegt die große Schwierigkeit: Niemand möchte für einen so unbeständigen und unsicheren Prozess wie Werbeaktionen quantitativ verantwortlich sein. Doch ohne quantitative Verantwortlichkeit ist unklar, ob eine bestimmte Werbeaktion einen Mehrwert schafft und wenn ja, was für die nächste Runde verbessert werden kann.
Eine quantitative Bewertung erfordert ein etwas ganzheitliches Maß, das mit der Verhandlung mit dem Lieferanten beginnt und mit den weitreichenden Folgen einer unvollkommenen Bestandsallokation auf der Ladenebene endet.
Risikoanalyse mit Quantilen
Ganzheitliche Messungen sind zwar wünschenswert, aber für die meisten Einzelhandelsunternehmen, die sich auf Median-Prognosen zur Erstellung der Werbeplanung verlassen, in der Regel nicht erreichbar. Tatsächlich sind Median-Prognosen implizit gleichbedeutend mit der Minimierung des Mean Absolute Error (MAE), der ohne falsch zu sein, das Archetyp der Metrik ist, die streng unabhängig von allen wirtschaftlichen Kräften im Spiel ist.
Aber wie könnte es falsch sein, den MAE zu verbessern? Wie üblich sind Statistiken irreführend. Betrachten wir einen relativ unbeständigen beworbenen Artikel, der in 100 Geschäften verkauft werden soll. Es wird angenommen, dass die Geschäfte ähnlich sind und der Artikel eine 1/3-Chance hat, eine Nachfrage von 6 Einheiten zu haben, und eine 2/3-Chance, eine Nachfrage von null Einheiten zu haben. Die beste Median-Prognose hier ist null Einheiten. Tatsächlich wären 2 Einheiten pro Geschäft nicht die beste Median-Prognose, sondern die beste Mittelwert-Prognose, d.h. die Prognose, die den MSE (Mean Square Error) minimiert. Offensichtlich ist die Prognose einer Nullnachfrage in allen Geschäften fehlerhaft. Dieses Beispiel zeigt, wie MAE umfangreich von den Geschäftskräften abweichen kann. MSE zeigt ähnliche Funktionsstörungen in anderen Situationen. Es gibt kein kostenloses Mittagessen, man kann keine Metrik erhalten, die sowohl unwissend von Geschäften als auch ausgerichtet auf das Geschäft ist.
Quantile-Prognosen stellen einen ersten Schritt zur Erzielung vernünftigerer Ergebnisse für Werbeaktionen dar, da es möglich wird, eine Risikoanalyse durchzuführen und Fragen zu beantworten wie:
- Im besten Fall der oberen 90%, wie viele Geschäfte werden vor Ende der Werbeaktion mit Lagerbestand ausverkauft sein?
- Im schlimmsten Fall der unteren 10%, wie viele Geschäfte werden mehr als 2 Monate Lagerbestand übrig haben?
Das Design der Werbeaktion kann als Risikoanalyse zerlegt werden, die wirtschaftliche Kräfte integriert und auf Quantil-Prognosen aufbaut. Aus praktischer Sicht hat die Methode den erheblichen Vorteil, eine Prognose strikt von der Risikoanalyse entkoppelt zu erhalten, was eine immense Vereinfachung für die statistische Analyse darstellt.
Kombinieren Sie Preis- und Nachfrageanalyse
Während eine quantitative Risikoanalyse bereits eine einfache Median-Prognose übertrifft, bleibt sie aufgrund ihrer Konzeption relativ begrenzt, um die Verhandlungskräfte mit dem Lieferanten widerzuspiegeln.
Tatsächlich könnte ein Einzelhändler versucht sein, die Werbeaktionen mehrmals neu zu generieren und die Werbebedingungen zu variieren, um die mit dem Lieferanten ausgehandelten Szenarien widerzuspiegeln. Eine solche Verwendung des Prognosesystems würde jedoch zu erheblichem Overfitting führen.
Einfach ausgedrückt, wenn ein Prognosesystem wiederholt verwendet wird, um die Maximierung einer Funktion zu suchen, die auf den Prognosen basiert, d.h. den besten Werbeplan unter Berücksichtigung der prognostizierten Nachfrage zu finden, dann ist der extremste Wert, den das System produziert, sehr wahrscheinlich ein statistischer Zufall.
Daher muss der Optimierungsprozess in das System integriert werden, indem sowohl die Nachfrageelastizität als auch die sich ändernden Lieferantenbedingungen analysiert werden, d.h. je größer das Geschäft, desto günstiger die Lieferantenbedingungen.
Natürlich ist die Gestaltung eines solchen Systems weitaus komplizierter als ein einfaches Prognosesystem mit Medianwerbung. Dennoch kann es als Laterneneffekt angesehen werden, wenn ein solches System nicht in einem großen Einzelhandelsnetzwerk implementiert wird.
Ein Polizist sieht einen betrunkenen Mann, der unter einer Straßenlaterne nach etwas sucht, und fragt, was der Betrunkene verloren hat. Er sagt, er habe seine Schlüssel verloren, und sie schauen gemeinsam unter der Straßenlaterne nach. Nach ein paar Minuten fragt der Polizist, ob er sicher ist, dass er sie hier verloren hat, und der Betrunkene antwortet, nein, dass er sie im Park verloren hat. Der Polizist fragt, warum er hier sucht, und der Betrunkene antwortet: “Hier ist das Licht”.
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