Einkaufsbudgetierung

00:00:08 Einkaufsbudgetierung und ihre Rolle in der Modebranche.
00:00:23 Wie Einkaufsbudgetierung als Prozess der Bestandsallokation funktioniert.
00:02:45 Branchen, die Einkaufsbudgetierung einsetzen, und ihre Verbreitung in der Modebranche.
00:04:30 Warum Einkaufsbudgetierung beliebt ist und welche Rolle Subjektivität bei ihrer Umsetzung spielt.
00:06:58 Einschränkungen der Einkaufsbudgetierung bei der Prognose sowie der Budgetallokation für den Verkauf.
00:08:00 Kategorisierung und deren Einfluss auf Geschäftsentscheidungen.
00:10:05 Herausforderungen und Komplexität bei der Implementierung eines simplen Budgetsystems.
00:12:45 Das Problem von Top-down-Management und willkürlichen Entscheidungen.
00:14:48 Warum klassische supply chain Modelle in der Modebranche nicht funktionieren.
00:15:55 Die Bedeutung der Nutzung besserer mathematischer Werkzeuge für Entscheidungsfindung in der Modebranche.
00:17:20 Vereinfachung des Entscheidungsprozesses zur Aufnahme neuer Produkte in das Sortiment.
00:18:41 Änderung der hierarchischen Struktur der Modebranche, um effizientere Lösungen zu übernehmen.
00:20:44 Auswirkungen von Krisen auf die Modebranche und daraus zu lernen.
00:23:42 Abschließende Gedanken und das Ende des Interviews.

Zusammenfassung

Der Gründer des supply chain optimization Softwareunternehmens Lokad, Joannes Vermorel, diskutierte in einem Interview mit Kieran Chandler das Budgetierungsinstrument “open to buy”. Open to buy ist eine Methode zur Bestandsverwaltung, bei der Budgets auf Kategorieebene festgelegt werden, was sie besonders nützlich für Modeartikel mit kurzen Produktlebenszyklen macht. Obwohl diese Methode ihre Einschränkungen hat, bleibt sie in der Modebranche aufgrund ihrer Einfachheit und leichten Implementierung beliebt. Vermorel schlug vor, dass die Verwendung von Produkteigenschaften zur Erstellung von probabilistischen Vorhersagen helfen könnte, Probleme mit traditionellen supply chain Optimierungsmodellen in neuheitsgetriebenen Branchen wie der Mode zu adressieren. Das Interview beleuchtete auch die Auswirkungen der Coronavirus-Epidemie auf die Modebranche und wie sie Unternehmen dazu veranlassen könnte, ihre Prozesse neu zu bewerten.

Erweiterte Zusammenfassung

In diesem Interview spricht Kieran Chandler mit Joannes Vermorel, dem Gründer von Lokad, einem Softwareunternehmen, das sich auf supply chain Optimierung spezialisiert hat. Sie diskutieren das Budgetierungsinstrument “open to buy”, seine Popularität, insbesondere in der Modebranche, und ob moderne Technologie einen alternativen Ansatz für die Fast-Fashion-Generation bieten kann.

Open to buy ist ein einfacher Bestandsallokationsprozess mit verschiedenen Variationen. Er dient als Alternative zur grundlegenderen min-max Methode der Bestandsallokation. Min-max funktioniert gut für Unternehmen, die über einen langen Zeitraum dieselben Produkte verkaufen, da es auf wiederkehrende Geschäfte mit denselben Artikeln basiert. Allerdings ist es für Branchen wie die Modebranche, in denen sich die Produkte schnell abwechseln, nicht so effizient.

Der Open-to-Buy-Ansatz geht dieses Problem an, indem er die min-max-Perspektive von der Produktebene auf die Kategoriebene verlagert. Anstatt einzelne Produkte zu betrachten, werden Kategorien (z.B. Hosen) analysiert, wobei neue Artikel, die ins Sortiment aufgenommen werden, und alte, die ausgemustert werden, berücksichtigt werden. Diese Methode wird in der Modebranche typischerweise von Kollektionen gesteuert.

Obwohl die Open-to-Buy-Methodologie überwiegend in der Modebranche eingesetzt wird, kann sie auch in anderen neuheitsgetriebenen Branchen angewendet werden. Vermorel weist jedoch darauf hin, dass in den meisten Fällen ihre Anwendung in anderen Sektoren darauf zurückzuführen ist, dass jemand mit supply chain Erfahrung in der Modebranche sein Wissen wiederverwendet.

Die kanonische Open-to-Buy-Methode unterscheidet sich vom min-max-Ansatz dadurch, dass sie stärker finanziell ausgerichtet ist. Während min-max in Bestandeinheiten ausgedrückt wird, wird Open-to-Buy in der Regel in Dollar angegeben.

Sie diskutierten das Konzept der “Open to Buy” und seine Auswirkungen auf die supply chain Optimierung, insbesondere in der Modebranche. Open to Buy ist eine Budgetierungs- und Bestandsverwaltungstechnik, die dazu verwendet wird, die Menge an Lagerbestand zu bestimmen, die ein Unternehmen basierend auf seinen finanziellen Einschränkungen kaufen kann. In der Regel weisen Unternehmen verschiedenen Produktkategorien Budgets zu und unterteilen diese dann in vierteljährliche, halbjährliche oder jährliche Abschnitte. Diese Methode ist insbesondere bei Modeunternehmen sehr beliebt.

Der Hauptgrund für den Einsatz von Open to Buy in der Modebranche ist, dass die traditionelle min-max-Methode bei Modeartikeln mit kurzen Produktlebenszyklen nicht gut funktioniert. Open to Buy bietet einen detaillierteren Ansatz zur Bestandsverwaltung, indem Budgets auf Kategorieebene festgelegt werden. Dennoch gibt es in der wissenschaftlichen Literatur sehr wenig Forschung zu diesem Thema, da die Methode größtenteils auf Entscheidungen des Top-Managements und Bauchgefühlen basiert.

Supply chain Praktiker sind dafür verantwortlich, diese Budgets in tatsächliche Bestellungen oder Fertigungsaufträge umzusetzen. Die Qualität der getroffenen Entscheidungen hängt stark von der Expertise und Intuition des einzelnen Praktikers ab. Open to Buy setzt übergeordnete Budgetgrenzen, die die Größenordnung potenzieller Fehler im Prozess begrenzen.

Wenn es darum geht, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen, beinhaltet Open to Buy keine echte Prognose. Stattdessen weist es Budgets für Kaufvolumina zu, die wiederum selbsterfüllende Prophezeiungen werden. Wenn beispielsweise ein Unternehmen ein Budget für den Einkauf von Hosen im Wert von einer Million Dollar festlegt, wird es genau diesen Betrag einkaufen und diese verkaufen, wenn auch möglicherweise zu enormen Rabatten.

Die Kategorisierung der Produkte bei Open to Buy ist subjektiv, aber sinnvoll, da sie in der Regel auf den Arten der verkauften Produkte basiert. Modemarken haben typischerweise ein klares Bild ihres Produktsortiments und können die Artikel entsprechend klassifizieren. Das Problem entsteht, wenn diese Kategorisierung dazu verwendet wird, willkürliche und starre Budgetentscheidungen zu treffen, die möglicherweise nicht den Bedürfnissen des Unternehmens entsprechen.

Obwohl Open to Buy aufgrund seiner simplen Natur relativ einfach umzusetzen ist, ist es in der Praxis nicht unbedingt einfach. Dies liegt daran, dass es sich um einen sehr manuellen Prozess handelt, der beträchtliche Expertise und Intuition von supply chain Praktikern erfordern kann. Trotz seiner Einschränkungen und der Abhängigkeit von Bauchgefühlen bleibt Open to Buy in der Modebranche aufgrund seiner Einfachheit und leichten Implementierung eine beliebte Methode.

Im Interview diskutiert Kieran Chandler, der Moderator, mit Joannes Vermorel, dem Gründer von Lokad, supply chain Optimierung. Sie konzentrieren sich auf die Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer Organisationen, wie Modemarken, und auf die Einschränkungen, die traditionelle Budgetierungsprozesse mit sich bringen.

Vermorel erklärt, dass Top-down-Budgetierungsprozesse in komplexen Organisationen mehrere Managementebenen umfassen. Die erste Ebene trifft weitreichende Budgetentscheidungen, während nachfolgende Ebenen das Budget in kleinere Teile aufgliedern. Er erwähnt den Zeitfaktor mit Saisonalität, bei dem Budgets in viertel- oder monatliche Kategorien aufgeteilt werden, was von vielen Unternehmen als besser angesehen wird. Vermorel ist jedoch anderer Meinung, da strengere Beschränkungen zwar das Potenzial für große Fehler begrenzen können, aber auch die Fähigkeit der Teams einschränken, effektiv auf steigende Nachfrage zu reagieren.

Er betont die Bedeutung der Datenanalyse im Entscheidungsprozess und das Potenzial für eine bessere Granularität beim Verständnis der Nachfrage durch tägliche oder sogar stündliche Analysen. Er räumt jedoch ein, dass die Beschränkungen von Open-to-Buy zu einer Unternehmenskultur führen können, in der Managemententscheidungen nicht hinterfragt werden, was Verbesserungen innerhalb der Organisation behindern kann.

Vermorel weist auf die Probleme traditioneller supply chain Optimierungsmodelle hin, die auf Zeitreihen beruhen und ein Maß an Stationarität im Geschäft voraussetzen, das in der Modebranche oder anderen neuheitsgetriebenen Industrien möglicherweise nicht gegeben ist. Diese Modelle haben Schwierigkeiten mit Produkten, die keine Verkaufshistorie aufweisen, was ein häufiges Problem in der Modebranche darstellt.

Um dem entgegenzuwirken, verwendet Lokad einen alternativen Ansatz, der Produkteigenschaften wie Form, Farbe, Preis, Materialien und Stil nutzt, um Prognosen für neue Produkte ohne Verkaufshistorie zu erstellen. Diese Prognosen sind probabilistischer Natur, bedingt durch die inhärenten Ungenauigkeiten bei der Vorhersage der Nachfrage für neue Produkte. Durch diesen Ansatz kann das Unternehmen fundiertere Entscheidungen über neue Produkte treffen, wobei Faktoren wie Kannibalisierung und Substitution berücksichtigt werden.

Sie untersuchen die Idee, marginale Entscheidungen im Produktsortiment zu treffen, mit Fokus auf die Modebranche. Vermorel schlägt vor, dass traditionelle hierarchische Modeunternehmen ihre Arbeitsmethoden ändern müssten, um von diesem Ansatz zu profitieren, was Prozesse einfacher und schlanker gestalten könnte. Das Gespräch berührt auch die Auswirkungen der Coronavirus-Epidemie auf die Modebranche und die Frage, ob diese dazu führen könnte, dass Unternehmen ihre Prozesse neu bewerten. Vermorel ist der Ansicht, dass, während einige Unternehmen sich erfolgreich anpassen könnten, viele aus der Krise nicht lernen werden, was zu einer Marktauslese und dem Überleben innovativerer Unternehmen führen wird.

Vollständiges Transkript

Kieran Chandler: Heute werden wir genau verstehen, warum es so populär ist, und diskutieren, ob moderne Technologie einen alternativen Ansatz bieten kann, der der Fast-Fashion-Generation gerecht wird. Also Joannes, wie funktioniert Open to Buy eigentlich?

Joannes Vermorel: Open to Buy ist im Grunde ein sehr einfacher Prozess, der in vielen Varianten existiert. Es ist nichts völlig Monolithisches, was die Vorgehensweise betrifft. Es handelt sich um einen einfachen Bestandsallokationsprozess, der eine Alternative zu rein min-max darstellt. Bei sehr grundlegenden Methoden der Bestandsallokation gibt es min-max; man hat ein Minimum und ein Maximum, und sobald der Lagerbestand ein bestimmtes Niveau erreicht, füllt man ihn bis zum Maximum auf. Das funktioniert für so ziemlich alle Unternehmen. Es ist sehr rudimentär und nicht super effizient, aber es funktioniert, wenn auch auf einfache Weise, für all die Unternehmen, die über einen langen Zeitraum dieselben Produkte verkauft haben. Denn grundlegend geht man bei min-max einfach davon aus, dass man immer wieder mit denselben Produkten Geschäfte tätigt.

Sobald man in die Modebranche eintritt, stößt man auf ein sehr offensichtliches Problem: Die Produkte rotieren. Wenn man also etwas so Grundlegendes wie min-max übernimmt, was wahrscheinlich die einfachste Methode der Bestandsallokation ist, stößt man auf ein Problem: Man fängt an, etwas nachzulegen, das eigentlich ausmustert werden sollte, und es funktioniert nicht. Die Idee von Open to Buy besteht darin, diese einfache min-max-Perspektive, die man auf Produktebene hatte, leicht zu verschieben. Man verlagert im Grunde die gleiche Idee auf eine Kategoriebene oder Ähnliches. Plötzlich betrachtet man nicht mehr ein einzelnes Produkt, sondern sagt: “Okay, ich schaue mir beispielsweise Hosen an. Es werden ständig neue Hosen in mein Sortiment aufgenommen; alte Hosen werden ausmustert.” Offensichtlich wird all das in der Modebranche typischerweise durch Kollektionen bestimmt, aber im Grunde gibt es Produkte, die herein- und herauskommen. Open to Buy ist eine einfache Idee, die man mit irgendeiner Art von Beschränkungen, einer Art min-max-Beschränkung, auf einer granulareren Ebene, also auf Kategorieebene, steuern will.

Kieran Chandler: Du hast die Modebranche erwähnt. Gibt es noch andere Branchen, die die Open to Buy-Methodik ebenfalls verwenden?

Joannes Vermorel: Ich glaube, es ist vorwiegend die Modebranche. Es gibt wahrscheinlich ein paar andere Branchen, die stark von Neuheiten getrieben sind und das auch nutzen, aber nach meiner Erfahrung ist das buchstäblich die überwiegende Mehrheit. Ich glaube, ich habe das ab und zu gesehen, aber meistens lag es daran, dass die Person, die für den supply chain Bereich zuständig ist, Erfahrung in der Mode hatte und ihr Wissen einfach weiterverwendet hat, möglicherweise indem sie etwas machte, das sich tatsächlich erheblich von dem kanonischen Open to Buy unterschied. Das kanonische Open to Buy betrachtet die Sache üblicherweise aus einer stärker finanziellen Perspektive. Min-max bezieht sich in erster Linie auf Bestände, also auf die Anzahl der Einheiten. Open to Buy hingegen dreht sich mehr um die Zuweisung von Budgets für verschiedene Kategorien innerhalb des Sortiments.

Kieran Chandler: Etwas, das in Dollar oder Euro ausgedrückt wird, wobei man sagt, “Okay, ich habe diese Kategorie. Ich habe bereits diesen Betrag an Dollar festgelegt, weil das der Bestand ist, den ich habe, und ich bin bereit, mich bis zu diesem Limit zu erweitern, also bin ich offen dafür, diesen zusätzlichen Dollarbetrag zu kaufen, um mein Budgetziel zu erreichen.” Und offensichtlich fügen viele Leute meist auch vierteljährliche Zeitfenster hinzu. Manchmal pro Quartal, pro Halbjahr, manchmal nur pro Jahr. Viele Unternehmen träumen davon, auf monatliche Zeitfenster umzusteigen, aber in der Regel schaffen sie das nicht. Sie bleiben sozusagen bei vierteljährlichen Budgets stecken. Und es ist sicherlich etwas, das bei den Modeunternehmen, mit denen wir sprechen, außerordentlich beliebt ist. Also, warum ist es so verbreitet?

Joannes Vermorel: Ich meine, nochmal, das Grundprinzip ist, dass man mit min-max anfängt. Wann immer man Produkte mit langer Vorlaufzeit hat und man sie graduieren möchte, ist das Problem, dass min-max selbst in der Modebranche nicht funktioniert. Also haben sie das Einfachste gemacht, das für Mode überhaupt Sinn ergab – man wendet min-max auf einer feineren Ebene an, und so landet man bei open to buy. Und wenn man sich die Menge an Mathematik oder Fachartikeln anschaut, die man in der Literatur zu open to buy findet, gibt es fast keine, weil, sobald man gesagt hat, dass open to buy im Grunde bedeutet, dass das Top-Management die Budgets Kategorie für Kategorie, Quartal für Quartal – manchmal auch Monat für Monat, aber üblicherweise eben auf Quartalsbasis – festlegt, stellt sich die Frage: Wie kommen diese Budgets zustande? Nun, man schaut einfach, was man im letzten Jahr gemacht hat und passt die Zahlen ein wenig nach oben oder unten an, hauptsächlich basierend auf Bauchgefühl. Das ist nicht verrückt, aber sobald man das gesagt hat und dann der supply chain-Praktiker dieses Budget in tatsächliche Bestellungen oder Fertigungsaufträge umwandeln soll, wie machen sie das? Nun, sie schauen sich die Neuheit an und verlassen sich dann auf irgendein Bauchgefühl.

Also, es ist sehr empirisch, es ist sehr subjektiv. Subjektiv bedeutet nicht zwangsläufig, dass es schlecht ist; es heißt nur, dass die Qualität rein von der Person abhängt, die es manuell durchführt. Wenn du also einen großartigen supply chain-Praktiker hast, der den Markt hervorragend spürt, könnte diese Person gewaltige Ergebnisse erzielen. Wenn du jemanden hast, der vielleicht nicht so erfahren ist, möglicherweise auch nicht so interessiert an seinem Job, dann wirst du Ergebnisse erzielen, die nicht so gut sind. Aber jedenfalls bedeutet die Tatsache, dass du irgendeine Art von makroökonomischen Beschränkungen auf die Budgets gelegt hast, dass du nicht wirklich Dinge erreichen kannst, die total abwegig wären, weil open to buy die Budgets in allen Kategorien einschränkt. Es gibt also Grenzen für das Ausmaß der Fehler, die du machen kannst.

Kieran Chandler: Also, aus der Perspektive der Prognose betrachtet, sind diese kleinen Anpassungen, die du dem Budget hinzufügst, im Grunde genommen die Art und Weise, wie du vorhersagst, wie die zukünftige Nachfrage aussehen wird?

Joannes Vermorel: Aber das Problem ist, dass es bei open to buy per se keine wirkliche Prognose gibt. Man prognostiziert das nicht wirklich. Und das Merkwürdige an der Modebranche ist, dass du bei open to buy typischerweise dein Budget…

Kieran Chandler: Wenn man in Bezug auf die Zuweisung eines Einkaufbudgets denkt, weist du nicht einmal für ein bestimmtes Verkaufsvolumen zu, sondern für ein Einkaufsvolumen. Und rate mal: Wenn du sagst, dass du Hosen im Wert von einer Million Dollar kaufen kannst, dann ist das im Grunde genommen genau das, was du kaufen wirst. Es ist also eine völlig selbsterfüllende Prophezeiung. Wirst du diese Hosen danach verkaufen?

Joannes Vermorel: Ja, potenziell mit einem massiven Rabatt, aber du wirst sie verkaufen. Es ist wirklich keine Prognose involviert, und dann gibt es sehr starke selbsterfüllende prophetische Effekte. Im Grunde genommen setzt sich um, was du entscheidest.

Kieran Chandler: Wie entscheidest du eigentlich, was die verschiedenen Kategorien sind? Ich meine, wie setzt du das tatsächlich um?

Joannes Vermorel: Die Kategorisierung ist der einfache Teil und typischerweise ist sie subjektiv, aber auch vernünftig, einfach weil es sich um Produkttypen handelt. Marken, besonders Modemarken, haben ein klares Bild ihres Sortiments und wissen, wie sie diese Produkte einordnen sollen. Es ist eine etablierte Praxis zu wissen, ob man kniehohe Stiefel als normale Stiefel oder als eine eigene Kategorie betrachten sollte. Die Kategorisierung ist nicht das Problem. Das Problem ist, dass du diese Kategorisierung nutzt, um tonnenweise willkürliche Budgetentscheidungen zu treffen, die sehr starr sind und möglicherweise nicht den Bedürfnissen des Unternehmens entsprechen.

Kieran Chandler: Also, ich nehme an, auf den ersten Blick liegt der wesentliche Vorteil in seiner Einfachheit. Ich meine, weil du einfach eine Kategorie nimmst, die du bereits kennst, und ein Budget auf Basis des letzten Jahres anwendest, was du irgendwie aus dem Bauchgefühl heraus machst. Ist das relativ einfach umzusetzen?

Joannes Vermorel: Es ist einfach umzusetzen, aber es ist nicht simpel – und das ist der Haken. Es ist einfach, weil es eine Art vereinfachte Idee ist, bei der es grundsätzlich nichts Herausforderndes gibt. Allerdings ist es meiner Erfahrung nach weit davon entfernt, simpel zu sein, weil es sehr manuell abläuft. Du brauchst eine ziemlich komplexe Organisation, um das zum Laufen zu bringen. Erst musst du Budgets auf oberster Ebene erstellen, wie zum Beispiel Herrenbekleidung versus Damenbekleidung versus Kinderbekleidung. Du hast einen sehr top-down orientierten Prozess, um all diese Budgetentscheidungen zu treffen. Also hast du eine Managementebene, die die ersten 100 Entscheidungen trifft, aber das gibt dir nicht die vollständige Granularität, die du benötigst. Dann hast du eine zweite Managementebene, die es auf kleinere Budgets herunterbricht. Schließlich musst du den Zeitfaktor und die Saisonalität berücksichtigen, indem du diese Budgetentscheidungen idealerweise in Quartalsabschnitte umwandelst.

Kieran Chandler: Es scheint also, dass die meisten Unternehmen den Übergang von vierteljährlichen zu monatlichen Budgets als besser ansehen. Was hältst du davon?

Joannes Vermorel: Ich bin mit dieser Auffassung nicht einverstanden, denn auch wenn es besser erscheinen mag, sind Budgets nur Beschränkungen für das, was du tust. Strengere Beschränkungen verhindern zwar große Fehler – was ein Vorteil ist – aber sie hindern deine Teams häufig daran, das Richtige zu tun, wenn es zu einem Nachfrageschub kommt. Das monatliche Budget legt viele Einschränkungen für deine Handlungen fest, sodass du dich gefangen fühlen könntest.

Kieran Chandler: Würdest du also sagen, dass der Wechsel von jährlichen zu vierteljährlichen, monatlichen oder sogar wöchentlichen Budgets aus Sicht der Datenanalyse besser ist?

Joannes Vermorel: Ja, was die Datenanalyse angeht, ist es fast immer besser, wenn man eine feinere Wahrnehmung der Daten hat. Aber beim open-to-buy ist es nicht unbedingt besser, denn das sind eben Einschränkungen. Das kann zu vielen Diskussionen im Unternehmen führen, da es sehr subjektiv, zeitaufwendig ist und schwer zu bestimmen ist, wer recht hat oder nicht. Das führt oft zu einer Kultur, in der die Entscheidungen des Managements als endgültig betrachtet werden, was problematisch sein kann. Man möchte, dass das Management bei den wesentlichen Dingen hinterfragt wird und nicht eine Top-down-Managementkultur vorherrscht, in der Dinge als korrekt angesehen werden.

Kieran Chandler: Das ist interessant. Diese Einschränkungen wirken also wie ein ziemlich grober Ansatz. Was wäre ein besserer Weg, um ein feineres Maß an Granularität einzuführen?

Joannes Vermorel: Zuerst müssen wir verstehen, warum wir das tun. Die klassischen supply chain-Optimierungsmodelle basierten auf dem Konzept der Zeitreihen.

Kieran Chandler: In der Literatur basiert die Optimierung von etwas wie min-max oder safety stocks und all diesen Dingen darauf, dass ein gewisses Maß an Stationarität in deinem Geschäft angenommen wird oder ein kontinuierlicher Strom an Neuheiten vorliegt. Sie beruhen auf dem Konzept der Zeitreihen, was ebenfalls ein sehr vereinfachtes mathematisches Modell ist, und im Fall der Modebranche funktioniert das einfach nicht, weil viele Produkte keine Historie haben. Die erste Voraussetzung, wenn man es besser machen will, ist, dass man mathematische, analytische oder statistische Werkzeuge benötigt, die einem erlauben, eine Situation zu bewältigen, in der die meisten Produkte – zumindest im Sinne der Entscheidungsfindung – keine Historien haben.

Joannes Vermorel: Das heißt nicht, dass du überhaupt keine Historie hast; du hast all deine früheren Kollektionen, was eine Menge sehr wertvoller Daten darstellt, die sofort verfügbar sind. So gehen wir bei Lokad vor und sagen, dass wir für neue Produkte keine Verkaufshistorie brauchen; wir können einfach all die Attribute nutzen, die wir an den Produkten haben, wie Form, Farbe, Preissegment, Materialien, Stil. Typischerweise, wenn dein Geschäft von Neuheiten getrieben wird, weißt du für die meisten deiner Produkte sehr viele Dinge. So kannst du das nutzen, um eine Prognose zu erstellen. Offensichtlich wird deine Prognose sehr ungenau sein, sodass du eine probabilistische Prognose benötigst, andernfalls ist sie irreführend. Aber darauf basierend, wenn du plötzlich ein passendes Prognosetoolkit hast, kannst du zu etwas viel Einfachem zurückkehren, bei dem du jedes Mal, wenn du ein neues Produkt hast, eine Prognose erstellen kannst.

Es ist keine isolierte Prognose, da du mit Kannibalisierung und Substitution zu rechnen hast. Wann immer du entscheidest, ein Produkt in dein Sortiment aufzunehmen, wird es andere Produkte ein wenig kannibalisieren, und du musst deine Entscheidungen unter diesem Gesichtspunkt treffen. Das Interessante ist jedoch, dass wir plötzlich marginale Entscheidungen treffen – ein Produkt nach dem anderen. Wenn ich sage “ein Produkt nach dem anderen”, meine ich nicht isoliert. Du betrachtest ein Produkt, es hat Kannibalisierungseffekte, die du berücksichtigen musst, und dann entscheidest du, ja oder nein, ob du mehr ordern willst. Und wenn ja, dann nimmt dieses Produkt mit einer anfänglichen Bestellmenge seinen Platz in deinem Sortiment ein, und so kannst du es mit weiteren Produkten wiederholen.

In gewisser Weise ist es viel einfacher, weil du plötzlich nicht mehr drei Hierarchieebenen benötigst, um Entscheidungen zu treffen. Es ist viel straffer organisiert. Du hast ein neues Design, du kannst quantitativ bewerten, was passiert, wenn du dieses Design in dein Sortiment und in deine Kanäle aufnimmst, und dann entscheidest du, ob du etwas unternimmst – und so weiter.

Kieran Chandler: Du hast erwähnt, dass Modeunternehmen sehr hierarchisch sind. Müssen sie ihre grundlegende Arbeitsweise ändern, um eine Lösung wie diese zu ermöglichen? Um zu funktionieren, ist es eigentlich viel simpler. Weißt du, das Problem ist, dass all diese Modeunternehmen relativ reaktiv gegenüber den neuesten Trends sein wollen. Aber das Problem bei open-to-buy ist, dass fast alle Prozesse, die ich in diesem Bereich gesehen habe, sehr auf Wasserfällen beruhen.

Joannes Vermorel: Ja, man landet in einer ersten Phase, in der es um Sortimentsplanung geht, und dann um irgendeinen weiteren Planungsschritt, und anschließend um den Einkauf, und so weiter. Am Ende gibt es verschiedene Namen, aber typischerweise hast du einen Wasserfall-Prozess mit drei oder manchmal gar einem halben Dutzend Schritten. So kann es buchstäblich zu sechs Monaten oder, schlimmer noch, zu längeren Durchlaufzeiten von der Betrachtung neuer Designs bis zum Verkauf des Produkts in den verfügbaren Kanälen der Marke kommen. Insgesamt ist es sehr langsam, obwohl es einfach aussieht. Am Ende landet man in einem Prozess, der irgendwie träge ist. Und ja, es gibt viele Veränderungen, aber meistens sind es gute Veränderungen. Es sind Dinge, die einfach nur unkomplizierter, direkter sind und bei denen man merkt, dass man Prozessebenen hat, die schlichtweg nicht mehr nötig sind.

Kieran Chandler: Die Modebranche wurde kürzlich besonders stark von der Coronavirus-Epidemie getroffen, und wir sehen derzeit, wie Einzelhändler ihre Preise drastisch senken, um sich davon zu erholen. Glaubst du, dass dies die Branche dazu veranlassen wird, ihren aktuellen Zustand zu überdenken und offen für neue Ideen zu sein, oder denkst du, dass sie ziemlich festgefahren ist?

Joannes Vermorel: Als Faustregel betrachte ich den Markt nicht als einen großen Lehrmeister; er wirkt vielmehr als Filter. Meine Erfahrungen in der Geschäftswelt mögen etwas pessimistisch erscheinen, aber im Grunde genommen lernen die Menschen einfach nie. Natürlich scherze ich – individuell lernen die Menschen, aber es ist für Organisationen sehr schwierig, wirklich zu lernen. Was ich sehe, ist, dass Organisationen üblicherweise einfach nicht lernen. Was passiert, ist, dass wenn du ein sehr

Kieran Chandler: Dysfunktionale Prozesse bleiben einfach bestehen, bis ein Wettbewerber, der keinen dysfunktionalen Prozess hat, dich komplett aus dem Markt verdrängt. Es ist also nicht immer so, dass man sich verbessern kann. Meine Hoffnung ist, dass sich einige Unternehmen erfolgreich herausfordern und bessere Praktiken übernehmen. Aber ich würde sagen, meine Intuition sagt, dass eine Krise nicht plötzlich dazu führen wird, dass die Menschen gebildeter werden oder sich weiterbilden. Es bedeutet einfach, dass leider viele Unternehmen in Konkurs gehen werden und die Überlebenden eher bereit sind, bessere Ansätze zu übernehmen.

Joannes Vermorel: So wie ich das sehe, könnte man in der Krise Beispiele finden. Zum Beispiel hat Walmart gerade beschlossen, Jet.com herunterzufahren – eine E-Commerce-Plattform, die schnell wuchs und sogar in der Lage war, mit Amazon zu konkurrieren. Es ist sehr schwierig, gegen einen Giganten wie Amazon zu wachsen. Sie wurden von einem Unternehmen übernommen, das nicht die richtige Kultur hatte, und letztendlich scheiterten sie nach der Übernahme. Dies veranschaulicht, dass Walmart seit einem Jahrzehnt online kaum erfolgreich gegen Amazon konkurriert. Selbst wenn sie akquirieren, spritzen sie ihre eigene Kultur ein und schaffen es nicht wirklich, das Problem zu beheben.

Ich glaube also, dass die Unternehmen, die in 10 Jahren besonders stark vertreten sein werden, diejenigen sind, die diese Dinge am meisten hinterfragt haben. Aber das ist wieder nur ein Survivorship-Bias. Ich bin überzeugt, dass der Markt als Filter wirkt, und die wirklich guten Modemarken – einige von ihnen haben bereits begonnen, sich erheblich vom klassischen bzw. open-to-buy-Prozess, den ich beschrieben habe, zu unterscheiden.

Kieran Chandler: Okay, nun müssen wir es dabei belassen, aber danke für deine Zeit. Das war also alles für diese Woche. Vielen Dank fürs Einschalten, und wir sehen uns in der nächsten Episode wieder. Tschüss fürs Erste.