00:00:00 Einführung
00:03:16 Warum Black-Friday-Aktionen riskant sind
00:08:11 Sollten Einzelhändler die Rabatte ihrer Wettbewerber übernehmen?
00:12:50 Entgangene Verkäufe zum regulären Preis messen
00:19:29 Vorstellung des fiktiven Einzelhändlers Dublin
00:21:32 Rendite und probabilistische Prognosen
00:29:33 Die richtigen Produkte für Rabatte auswählen
00:34:37 Warenkorbökonomie und Robotisierung des Einzelhandels
00:39:13 Kanalübergreifende Bestandsallokation und Bestandsausgleich
00:44:04 Black Friday im Vergleich zu Weihnachten
00:45:06 Black Friday als Teil des Tagesgeschäfts
00:48:53 Die aperiodische Rendite
00:57:03 Sollte Dublin am Black Friday teilnehmen?
01:02:16 Goodharts Gesetz und die abschließende Erkenntnis
01:03:43 Fazit
Zusammenfassung
Conor Doherty spricht mit Joannes Vermorel, CEO und Gründer von Lokad, darüber, wie sich der Black Friday optimieren lässt, ohne die langfristige Rentabilität zu opfern. Am Beispiel von Dublin, einem fiktiven Einzelhändler mit einer Milliarde Dollar Umsatz, untersuchen sie Rabatte, probabilistische Prognosen, die Produktauswahl, die kanalübergreifende Bestandsallokation, den Bestandsausgleich und die Rendite. Joannes plädiert dafür, den Black Friday als Teil der täglichen Supply-Chain-Optimierung zu behandeln, statt ihn als isoliertes Ereignis zu betrachten.
Vollständiges Transkript
Conor Doherty: Joannes und ich haben gerade unser Gespräch über den Black Friday abgeschlossen. Es war ein besonderes Gespräch, weil… Ach, das ist meine Uhr. Ich muss meine Medizin fürs Gehirn nehmen. Lasst das im Schnitt drin. Ein besonderes Gespräch also, das tatsächlich zwei Wünsche aus dem Publikum miteinander verbindet.
Der erste war, über den Black Friday zu sprechen und darüber, wie man sich auf einen der wichtigsten Verkaufstage des Jahres vorbereitet, wenn nicht sogar den wichtigsten, zumindest für viele unserer nordamerikanischen Zuschauer. Der zweite war, bei Lokads Inhalten zu den Grundlagen zurückzukehren, insbesondere zu den Vorlesungen über fiktive Supply-Chain-Personas. Die heutige Folge ist also eine Mischung aus diesen beiden Wünschen: Joannes und ich nehmen eine solche Persona und analysieren die Entscheidungen, die ein großer Einzelhändler treffen würde oder müsste, bevor er erhebliche finanzielle Mittel einsetzt, um die Nachfrage am Black Friday zu bedienen. Wir werden versuchen, die Folge so schnell wie möglich zu veröffentlichen.
Hoffentlich… Nein, auf jeden Fall vor dem Black Friday. Wenn ihr zuschaut, lernt ihr hoffentlich etwas Nützliches. Falls ja, meldet euch und sagt es uns. Falls nicht, meldet euch bitte nicht, um uns das zu sagen.
Aber jetzt viel Spaß mit der Folge. Also, Joannes, heute möchte ich zwei Zuschauerwünsche erfüllen. Der erste kommt von unserem überwiegend nordamerikanischen Publikum. Viele arbeiten im Einzelhandel und bereiten sich gerade auf den Black Friday vor. Heute ist, glaube ich, der 22. Oktober, wir sind also etwas mehr als einen Monat davon entfernt.
Sie werden bald sehen, ob die Entscheidungen von vor einigen Monaten und diejenigen, die sie jetzt treffen, erfolgreich sind. Ob sie sich als rentabel erweisen. Sie wollten wissen, wie wir an den Black Friday und an Werbeaktionen herangehen würden. Darauf kommen wir noch.
Deshalb habe ich auch versucht, einen zweiten, wiederholten Wunsch zu erfüllen: zu der Reihe über Supply-Chain-Personas zurückzukehren, die du vor einigen Jahren gemacht hast. Diese Vorlesungen brauchen enorm viel Zeit, aber ich habe versucht, beide Wünsche zu verbinden. Ich habe einen eigenen fiktiven Omnichannel-Einzelhändler namens Dublin entwickelt, mit einer Milliarde Dollar Umsatz. Er steht kurz vor dem…
Joannes Vermorel: Genau.
Conor Doherty: Black Friday. Wir werden die Entscheidungskette durchgehen, die zur Vorbereitung solcher Aktionen gehört. Später gebe ich dir mehr Hintergrund. Aber zunächst, und das ist ein guter Rahmen für Lokads allgemeine Sicht auf dieses Thema: Du hast schon oft über deine Abneigung gegen Werbeaktionen gesprochen und darüber, dass sie bestenfalls eine kurzfristige Lösung sind.
Bevor wir also darüber sprechen, wie man den Black Friday optimiert, praktisch den wichtigsten Tag für den stationären Einzelhandel weltweit: Wie stehst du grundsätzlich zu Werbeaktionen und Rabatten? Kannst du das erläutern?
Joannes Vermorel: Wenn Sie ein Netz stationärer Geschäfte betreiben, arbeiten Sie mit vielen festen Anlagen, die das ganze Jahr über viel Geld kosten. Sie zahlen das ganze Jahr Miete. Sie können Ihre Geschäfte nicht im August oder Juli einfach abgeben, weil nur wenige Kunden kommen. Und selbst wenn der Dezember sehr gut läuft, können Sie nicht nur für diesen Monat zusätzliche Quadratmeter bereitstellen. Sie haben eine feste Kapazität, für die Sie ständig bezahlen. Dasselbe gilt weitgehend für Ihre unterstützende Infrastruktur: Logistikzentren, Lager und alles andere. Das ist größtenteils statisch. Einiges lässt sich anpassen, aber es ist schwierig. Bei den Mitarbeitern unterscheiden sich die Länder in ihrer Flexibilität. Doch sehr flexibel zu sein ist schwierig, ohne am Ende Leute einzusetzen, die ihre Arbeit nicht richtig beherrschen. Natürlich können Sie zusätzliches Personal einstellen. Wenn Sie aber hochwertige und verlässliche Abläufe wollen, ist es meist keine besonders gute Lösung, den Betrieb mit Menschen zu füllen, die nur einige Wochen bleiben. Wenn wir das zugrunde legen, und es gilt für die meisten Einzelhändler ebenso wie für unsere Persona Dublin, wollen Sie Ihre Ressourcen das ganze Jahr über möglichst gut auslasten.
Interessant ist, dass eine der ursprünglichen Ideen hinter der Verbreitung des Black Friday darin bestand, die Kunden schon in der ruhigeren Zeit vor dem Weihnachtsansturm in die Geschäfte zu holen. Man erzeugt Aufmerksamkeit und Aktivität, um Kunden vor dem Ansturm zum Jahresende anzuziehen. Das ist gut. Heute entscheidet natürlich niemand wirklich über den Black Friday: Er findet statt und ist zur Gewohnheit geworden. Bei Werbeaktionen sollten wir im Kopf behalten, dass Werbung nicht zwangsläufig Rabatt bedeutet. Idealerweise wollen Sie Produkte viel stärker hervorheben, als ihre Preise zu senken.
Mein Problem mit der starken Abhängigkeit von Rabatten, wie sie bei vielen Handelsketten besteht, ist, dass sie Ihre Glaubwürdigkeit bei den Preisen zerstört. Wenn etwas einen Tag 100 kostet, dann mit 40 % Rabatt für 60 verkauft wird und danach wieder 100 kostet, denken Kunden entweder, Sie hätten exorbitante Margen, was gewöhnlich nicht stimmt. Oder sie merken sich Ihr Verhalten und gewöhnen sich immer mehr daran, auf Ihre eigenen Sonderangebote zu warten. Sie schaffen Fehlanreize: Die Kunden erinnern sich an frühere Rabatte, erwarten die nächsten und kommen schließlich nur noch dann. Das kann durch falsche Anreize für das Vertriebsteam verschärft werden. Wenn Mitarbeiter Ziele erreichen müssen, vor allem Mengenziele, verlangen sie verzweifelt nach immer mehr Rabatten.
Ihre Mitarbeiter, die für Preise und die Warenverteilung an die Geschäfte zuständig sind, werden intern ständig für weitere Rabatte werben, nur um ihre Mengenziele zu erreichen. Aber diese Ziele sind nicht der eigentliche Zweck. Es geht niemals um die Menge und auch nicht darum, irgendein willkürliches Ziel zu erfüllen.
Es gibt nur ein Ziel: die langfristige Rendite. Das wollen Sie erreichen. Nach meiner Erfahrung sind fast alle Handelsketten, die aktiv mit erheblichen Rabatten arbeiten, nicht besonders rentabel.
Im besten Fall haben sie eine kleine einstellige prozentuale Bruttomarge, was ebenfalls nicht gerade glänzend ist. Für mich ist das eher ein Zeichen von Verzweiflung als von echter Kontrolle über die eigene Zukunft und einer klaren Vorstellung davon, wie man die eigene Marke durch den Markt steuern möchte.
Conor Doherty: Richtig. Aber der unmittelbare Einwand wäre, und wir kommen später genauer auf Dublin zurück, dass ein Einzelhändler weder die Preise seiner Wettbewerber noch die Gepflogenheiten des Marktes bestimmt. Wir können abstrakt darüber sprechen, aber in der Realität gibt es Zeiten, in denen Kunden darauf eingestellt sind, Rabatte zu erwarten, unabhängig von deinen Handlungen, allein aufgrund der Marktgewohnheiten. Nehmen wir zwei Einzelhändler: Einer beteiligt sich an Black-Friday- oder Weihnachtsrabatten, der andere nicht.
Wie kann ich beurteilen, ob ich die richtige Entscheidung treffe, wenn es auf den ersten Blick so aussieht, als würde mein Wettbewerber sämtliche Kunden anziehen, falls ich nicht mitmache?
Joannes Vermorel: Ja, aber zuerst die Frage: Tut er das wirklich? Ihre Wettbewerber arbeiten unter denselben Einschränkungen wie Sie. Auch sie haben feste Anlagen.
Sie können nicht einfach die zehnfache Nachfrage aufnehmen, weil der Rest nicht mitwächst: Die Fläche, die Lagerkapazität und das Personal reichen nicht. Das führt sehr schnell zu schlechtem Kundenservice, langen Wartezeiten und unzufriedenen Kunden. Meiner Ansicht nach haben die meisten Unternehmen diese Mechanismen überstrapaziert. Wieder geht es um die internen Anreize: Alle drängen auf mehr Volumen, weil sie so ihre Ziele erreichen. Mengenziele sind leicht zu berechnen und zu messen. Renditeziele werden dagegen nie gesetzt.
Gerade im Einzelhandel gibt es eine starke Trennung zwischen dem tatsächlichen langfristigen wirtschaftlichen Interesse, also der Rendite, und den Quartalszielen für Mitarbeiter. Mein Vorschlag ist, an die Förderung der Handelsmarke zu denken. Das heißt nicht, dass alles rabattiert werden muss. Es heißt auch nicht, dass Sie jeden Preis Ihrer Wettbewerber exakt mitgehen müssen.
Vuitton macht hervorragende Geschäfte und versucht nicht, die Preise der Wettbewerber anzugleichen. Und wenn Sie der Billigste unter den Billigen sein wollen: Wer das schafft, bietet meist sehr wenige Rabatte an. Er hat jeden Tag sehr niedrige Preise und gewinnt so das Vertrauen seiner Kunden. Die Marken, die solche Rabatte einsetzen, sind normalerweise preislich nicht besonders wettbewerbsfähig. Wenn Ihre Kunden nur noch wegen der Rabatte kommen, empfehle ich Folgendes.
Die Lösung ist ein Weg über etwa zehn Jahre, auf dem Sie das Ausmaß der Rabatte schrittweise verringern. Das haben wir bei einigen Kunden gemacht, die enorme Rabatte hatten, insgesamt über 30 %. Diesen Wert zu halbieren, was immer noch recht hoch ist, hat bei einem Kunden, an den ich denke, tatsächlich fünf Jahre gedauert.
Sie können das nicht über Nacht tun. Sie müssen die Rabatte allmählich senken, damit Sie nicht plötzlich Ihre gesamte Kundschaft verlieren. Deren Erwartungen spielen weiterhin eine Rolle, aber Sie wollen zu einer Situation mit wesentlich weniger Rabatten gelangen. Einige kann es noch geben, doch Werbeaktionen können auch andere Formen annehmen. Es muss nicht unbedingt um starke Preisnachlässe gehen.
Sie können beispielsweise limitierte Serien bestimmter Produkte anbieten, die wegen begrenzter Mengen nur einige Tage erhältlich sind. Dann werben Sie mit dieser Knappheit statt mit einem Rabatt.
Conor Doherty: Bevor wir zur Persona Dublin übergehen, weil du gerade von Zielen sprichst: Eine Frage, die mir gestellt wurde und die ich an dich weitergebe, ist, wie man beispielsweise ein Verkaufsvolumen X aufgrund eines heutigen Rabatts von 20 % von den Verkäufen unterscheidet, die nächsten Monat zum vollen Preis stattgefunden hätten. Wie trenne ich das durch Rabatte verzerrte Nachfragesignal von der Möglichkeit, mehr oder weniger sichere Vollpreisverkäufe in einem Monat geopfert zu haben, um jetzt weniger Geld einzunehmen? Und wie beurteile ich, ob dieser Tausch überhaupt sinnvoll ist?
Joannes Vermorel: Ja. Hier sind wir wieder bei der dysfunktionalen klassischen Supply-Chain-Theorie. Sie erkennt nicht einmal an, dass Preisgestaltung existiert. Auf meinem Schreibtisch liegen viele Bücher, universitäre Lehrbücher, und das Thema fehlt einfach. Deshalb spielen die Leute dieses Mengenspiel: Es ist das Einzige, was sie sehen. Preisgestaltung ist nicht einmal Teil der Theorie.
Sie brauchen ein Vorhersagemodell, das abschätzt, wie die Nachfrage bei einem anderen Preis ausgesehen hätte, unter Berücksichtigung der Preise Ihrer Wettbewerber. Das ist schwierig, und die Schwierigkeit wird dadurch verstärkt, dass sich viele Preiseffekte sehr langsam entwickeln. Wenn Sie teurer als Ihre Wettbewerber sind, verlieren Sie nicht über Nacht sämtliche Kunden. Die Kundenbasis erodiert langsam und wandert nach und nach zur Konkurrenz ab.
Natürlich gilt das unter sonst gleichen Bedingungen. Wenn Sie besseren Service, höhere Verfügbarkeit oder einen besseren Eindruck bieten, weil der Laden sauberer und ordentlicher ist, verkaufen Sie tatsächlich ein anderes Produkt, denn das gesamte Umfeld gehört zum Erlebnis. Bei Lokad nennen wir das funktionale Prognosen. Es geht nicht nur um Wahrscheinlichkeiten: Die Prognose ist eine Funktion des Preises, den Sie selbst festlegen können. Es ist auch nicht bloß Elastizität, denn Kundenreaktionen sind häufig stark nichtlinear. Außerdem wird bei der Preisgestaltung oft missverstanden, dass Kunden nicht zuerst die Preise Ihrer Wettbewerber betrachten. Sie schauen zuerst auf Sie und vergleichen Preise innerhalb desselben Händlers.
Conor Doherty: Du hast vor Kurzem, glaube ich, das Beispiel Milch genannt. Du kannst den Preis um einen Cent oder einen Penny erhöhen, ohne alle Kunden zu verlieren. Aber wenn du einen Penny nach dem anderen hinzufügst, bricht irgendwann alles ein.
Joannes Vermorel: Ja, weil Sie zu weit gegangen sind. Außerdem gibt es Kannibalisierung und Substitution innerhalb Ihres eigenen Sortiments. Wir sprechen nicht über ein isoliertes Produkt. Nehmen Sie zum Beispiel einen Baumarkt.
Vielleicht haben Sie drei Arten von Schraubendrehern: die sehr billigen, solche mit gutem Preis-Leistungs-Verhältnis und eine gute Marke, die ewig hält.
Wenn Kunden über Preise nachdenken, bewerten sie zunächst die relativen Preise Ihres Angebots, bevor sie die Konkurrenz prüfen. Schraubendreher sind ein interessantes Beispiel: Sie können sie einzeln oder als Satz mit vielen Aufsätzen kaufen. Mit oder ohne Kasten? Kompakt oder groß? Elektrisch oder nicht?
Es gibt viele Möglichkeiten, und der größte Teil der Preisanalyse des Kunden betrifft das, was direkt vor ihm liegt. Genau dort entstehen die stärksten Nichtlinearitäten: Wenn ein Produkt etwas teurer wird als ein anderes, das buchstäblich im selben Regal liegt, kann sich die Wahl massiv verschieben. Viel stärker, als wenn jemand mehrere Kilometer fahren oder ins Auto steigen müsste, um zu einem unbekannten Geschäft zu gelangen. Das ist viel unmittelbarer. Sie brauchen also ein Prognosemodell dafür, was Ihre Preise kurz- und langfristig bewirken und wie sie das Verhalten Ihrer Kunden steuern. Dabei kommt viel anspruchsvolle Datenwissenschaft zum Einsatz. Aber ich würde die Vorstellung einschränken, dass es ausschließlich darum geht. Datenwissenschaft betrifft weitgehend die kurzfristige Analyse. Bei langfristigen Auswirkungen brauchen Sie übergeordnetes Verständnis und begründete Einschätzungen, denn Sie können nicht simulieren oder extrapolieren, was im nächsten Jahrzehnt geschieht. Sie müssen Urteile in das Modell einbringen, etwa darüber, wie sich Menschen an eine Rabattpolitik gewöhnen.
Das ist etwas, das sich über ein Jahrzehnt entwickelt. Diese Muster lernen Sie nicht einfach aus den Daten. Historische Daten können vielleicht einige Hinweise liefern, aber letztlich muss der Supply Chain Scientist sein Urteil einsetzen, um das richtig zu modellieren.
Conor Doherty: Gut, gehen wir weiter und setzen das in die Praxis um. Aber zuerst habe ich dir zu Ehren dieser Folge, und weil ich weiß, wie sehr du Technik liebst — ich weiß, dass du Computer liebst —, ein Blatt Papier vorbereitet.
Auf diesem Blatt steht mit grüner Tinte der Hintergrund zu Dublin, den ich vorlesen werde. Ich habe in Großbuchstaben geschrieben. Ich hoffe, du kannst es lesen. Es ist zum Nachschlagen gedacht, etwa falls du den Umsatz wissen möchtest.
Wir blenden die Informationen ein, aber wir wollen diese Ideen im Kontext von Dublin testen. Du kannst mitlesen; ich sage es für das Publikum. Dublin erzielt eine Milliarde Dollar Jahresumsatz, hat hundert Geschäfte und eine Website, die ungefähr ein Viertel des Umsatzes beisteuert.
Für unser nordamerikanisches Publikum: Stellt euch Target vor, aber ohne Lebensmittel. Das Unternehmen verkauft Kleidung, Haushaltswaren, Spielzeug und elektrische Haushaltsgeräte. Beim letzten Black Friday hatte Dublin Rekordumsätze, aber die Entscheidungen waren nicht besonders gut: viele Fehlbestände, viele verspätete Lieferungen, weil die Bestellungen zu spät aufgegeben wurden, und im Januar viel toter Lagerbestand, der also auch über Weihnachten nicht verkauft worden war.
Dieses Jahr möchte Dublin es besser machen. Joannes, vor dem Hintergrund dieses Beispiels und allem, was wir bisher gesagt haben: Wie sollten die Führungskräfte dieses breit aufgestellten Milliardenhändlers an die Aufgabe herangehen, besser zu werden? Das hört man oft: Wir wollen besser werden, wir wissen, dass wir nicht besonders gut sind.
Ich höre das ständig. Wir wissen, dass wir es besser machen können, aber was bedeutet in diesem Kontext Verbesserung am Ausgangspunkt? Darauf bauen wir dann auf.
Joannes Vermorel: Zuerst müssen wir die wirtschaftliche Perspektive einnehmen. Besser werden heißt, die Rendite zu verbessern. So einfach ist das.
Conor Doherty: Und beschreibe das jetzt im Kontext meines Beispiels. Das ist unser Rahmen für den weiteren Verlauf.
Joannes Vermorel: Rendite bedeutet: Ich investiere 1.000 Dollar, binde 1.000 Dollar in diesem Geschäft, und wie viele Dollar habe ich nach einem Jahr durch den Warenumschlag? Idealerweise hätten Sie nach einem Jahr vielleicht 1.200 Dollar. Das wären 20 %. Das ist gut.
Das wäre ziemlich gut. Das ist die Rendite: Sie setzen einen bestimmten Geldbetrag ein, der sich im Laufe des Jahres durch Wiederanlage vermehrt, und schauen, wie viel Geld Sie am Ende haben.
Das ist der Kerngedanke der Rendite. Wie funktioniert dieses Spiel im Einzelhandel? Man kauft und bewirtschaftet Ware zu einem bestimmten Preis, verkauft sie zu einem höheren Preis und lässt das Geld idealerweise mehrmals im Jahr umlaufen. So entsteht der Zinseszinseffekt, und so erwirtschaftet man Gewinne.
Für mich ist das inzwischen relativ selbstverständlich, weil Lokad seit mehr als einem Jahrzehnt so arbeitet. Die meisten Einzelhändler handeln aber immer noch nicht aus dieser Perspektive. Sie denken in Mengenzielen: Wir prognostizieren das, also wird es eintreten und wir werden erfolgreich sein. Aber so funktioniert es nicht.
Sobald wir über Rendite sprechen, müssen wir als Nächstes anerkennen, dass die Zukunft unsicher ist. Gerade bei einem stark schwankenden Ereignis wie dem Black Friday können Sie nicht für jedes Produkt sagen: Davon werde ich diese und jene Menge verkaufen. Die Unsicherheit wächst mit der Nachfragespitze. Wenn sich ein Produkt sehr gleichmäßig und stetig verkauft, können Sie relativ sicher sein, wie viel Sie beispielsweise nächste Woche verkaufen werden. Wenn Sie aber mehrere Monate vorausblicken und dazu eine große Werbekampagne sowie erhebliche Preisänderungen kommen, wird die Unsicherheit enorm. Außerdem werden Ihre Wettbewerber selbst vieles unternehmen.
Sie begeben sich also in eine Situation mit sehr viel Unsicherheit. Wenn dann Überbestände entstehen, wurde vorher häufig gesagt: Wir sind absolut sicher, dass wir 2.000 Stück verkaufen. Wir wissen es einfach. Tatsächlich wissen sie es nicht, und die Unsicherheit ist sehr hoch. Vielleicht verkaufen sie 1.500 Stück, also drei Viertel, und es scheint gut gelaufen zu sein. Doch die verbleibenden 500 Stück können mehr sein, als sie unter normalen Bedingungen im gesamten restlichen Jahr verkaufen. Obwohl der größte Teil der Ware während des Ereignisses abgesetzt wurde, können Sie mit monatelangen Beständen zurückbleiben, die nach einer Weile als toter Lagerbestand gelten.
Conor Doherty: Ist das nicht genau das, was in unserem Beispiel passiert ist?
Joannes Vermorel: Das Problem ist, dass Sie Ihre Ware meist mit einem erheblichen Rabatt und hauchdünnen Margen verkauft haben. Dann reicht wenig überschüssiger Bestand, damit die Aktion unrentabel wird. Deshalb betrachten wir bei Lokad alle möglichen Zukünfte und wollen die durchschnittliche Rendite bestimmen. Sie nehmen einen Verlauf: Wir kaufen diese Menge. Schauen wir uns alle möglichen Zukünfte an, wie sich diese Entscheidung darin auswirkt und welche Nettorendite sie bringt, wenn alle Ereignisse in ihrem Ablauf berücksichtigt sind. Für diese Risikoanalyse muss das Risiko aber überhaupt im Modell vorkommen: Sie müssen es modellieren. Genau das macht Lokad, wenn wir uns für probabilistische Prognosen einsetzen. Damit erkennen wir an, dass die Zukunft sehr unsicher ist.
Sie ordnen Wahrscheinlichkeiten zu, und bestimmte Faktoren erhöhen die Unsicherheit. Ihre Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden breiter, insbesondere wenn Sie Preise in Bereichen festlegen, die Sie selten nutzen, oder ungewöhnliche Werbekampagnen durchführen. All das verschiebt die Unsicherheit in Bereiche, über die Ihre Daten nur wenig aussagen. Die Unsicherheit ist also sehr groß. Interessanterweise besteht die typische Konsequenz bei großer Unsicherheit darin, vorsichtiger zu sein, um eine bessere Rendite zu erzielen.
So einfach ist das. Wenn wir mit Kunden arbeiten und sämtliche Unsicherheiten berücksichtigen, ist das Ergebnis meistens vorsichtiger als ihr Plan. Das führt häufig zu Widerstand: Die Prämien und Ziele der Mitarbeiter hängen davon ab, bestimmte Mengen zu erreichen. Es kann eine Prämie für ein Verkaufsvolumen am Black Friday geben, ohne dass der dabei entstehende tote Lagerbestand irgendwie gegen das Ziel gerechnet wird.
Conor Doherty: Wie im vorherigen Beispiel: Du verkaufst eine Menge X mit 20 % Rabatt, aber hättest du sie auch zum vollen Preis verkauft? Wenn die Prämien an diesen Zeithorizont gebunden sind, ziehst du den Verkauf einfach vor. Das ist ein Problem: Langfristig hast du Geld verloren.
Joannes Vermorel: Ja. Mit solchen Prämien schaffen Sie wieder Fehlanreize, die ausgenutzt werden, weil sie nicht mit dem langfristigen Interesse Ihres Unternehmens übereinstimmen. So einfach ist es. Bei Lokad nehmen wir die wirtschaftliche Perspektive ein und tun dann das Nötige, um das Risiko nicht zu ignorieren. Das beste Werkzeug dafür sind in der Praxis probabilistische Prognosen. Anschließend bewerten Sie die Optionen mit diesen funktionalen Prognosen. Das ist etwas anderes als Wahrscheinlichkeiten: Es spiegelt wider, dass manche Entscheidungen noch nicht getroffen sind, aber später von Ihnen selbst getroffen werden.
Zum Beispiel die Preise. Ihre Preise sind nicht unsicher. Sie sind noch unentschieden. Es gibt einen Unterschied zwischen nicht reduzierbarer Unsicherheit und etwas, das schlicht noch nicht entschieden wurde, bei dem Sie aber letztlich selbst bestimmen werden.
Conor Doherty: Apropos bestimmen: Ein Ausgangspunkt, noch bevor du zu den Preisen kommst, ist die Auswahl der Produkte aus dem Sortiment, die du rabattieren möchtest. Wir haben Dublin, und du hast deine schön geschriebene Karte. Für alle ohne Karte: Ich habe Kleidung, Haushaltswaren, Spielzeug und elektrische Haushaltsgeräte erwähnt. Für die Diskussion denken wir auch an größere Geräte wie Kühlschränke, vielleicht nicht Klimaanlagen, ich weiß es nicht. Wie entscheidest du in diesem allgemeinen Rahmen, was du rabattierst?
Natürlich willst du nicht pauschal alles rabattieren. Einige Produkte sollen Kunden anziehen, aber nicht alle.
Joannes Vermorel: Ja. Das Schlimmste an Rabatten sind Mitnahmeeffekte: Menschen hätten ohnehin gekauft und entdecken an diesem Tag einfach den Rabatt. Wunderbar.
Das hat nichts verändert, aber danke. Vielen Dank.
Conor Doherty: Absolut. Genau unter diesen Umständen habe ich letzte Woche einen Projektor gekauft.
Ich hätte ihn ohnehin gekauft. Zum vollen Preis.
Joannes Vermorel: Gerade Haushaltsgeräte fallen in diese Kategorie. Über so eine Anschaffung denken die Menschen monatelang nach.
Conor Doherty: Ja, genau. Und ich habe ChatGPT benutzt, um meine Auswahl einzugrenzen.
Joannes Vermorel: Die Menschen entscheiden sich nicht einfach so für einen schönen amerikanischen Doppeltürkühlschrank.
Conor Doherty: Es ist kein Impulskauf.
Joannes Vermorel: Genau, nicht bloß, weil es heute 15 % Rabatt gibt. Haushaltsgeräte sind im Allgemeinen sehr schlechte Kandidaten für solche Aktionen. Sie wollen eher etwas, das die Menschen zu Impulskäufen bewegt.
Spielzeug ist keine schlechte Wahl. In diesem Beispiel würde ich Spielzeug nehmen, vielleicht Kleidung. Bei Spielzeug wäre es noch besser, wenn der Artikel wahrscheinlich vor Weihnachten ausverkauft ist. Es ist eine Gelegenheit, die vor Weihnachten vorbei sein wird. Man kann den Kauf nicht einfach bis Weihnachten aufschieben, weil dann nichts mehr übrig ist. Es kann günstig sein und muss nicht selten sein: beispielsweise eine limitierte Ausgabe mit einer Lizenz von Pokémon, Naruto, Harry Potter oder irgendeiner anderen Marke. Meine Intuition wäre, für Rabatte etwas relativ Günstiges zu suchen. Dann können Sie einen hohen Prozentsatz anbieten, und bei einem insgesamt niedrigen Preis löst das eher einen Impulskauf aus. Bei einem teuren amerikanischen Doppeltürkühlschrank für 3.000 Euro wirken 10 % Rabatt dagegen nicht besonders beeindruckend, obwohl Sie bereits 300 Euro verschenken. Verkaufen Sie etwas für 10 Euro mit 50 % Rabatt, geben Sie nur 5 Euro ab.
Sie müssen also überlegen, wie Sie eine sichtbare und attraktive Aktion erreichen, die zugleich grundsätzlich wenig kostet. Idealerweise stört sie auch nicht zu sehr die Preispositionierung, die Sie das ganze Jahr über anstreben: Kunden sollen Ihnen vernünftige, zeitlich stabile Preise zutrauen und sich nicht getäuscht fühlen. Stellen Sie sich vor, Sie kaufen einen teuren Kühlschrank, und zwei Wochen später gibt es 10 % Rabatt. Das kann Ärger auslösen. Wenn die Rückgabefrist noch läuft, können Sie ihn sogar zurückgeben. Manche Leute spielen solche Spiele. Ja, ich kenne jemanden, der das kürzlich gemacht hat.
Conor Doherty: Ich war es nicht. Ich habe meinen Projektor noch, aber ich kenne Leute, die das gemacht haben.
Joannes Vermorel: Ja. Und das ist die Hölle. Genau das wollen Sie nicht auslösen.
Conor Doherty: Interessant sind auch die Einkaufsgewohnheiten. Die meisten Menschen, die zu Dublin gehen, kaufen mehrere Dinge. Wir haben schon über die Warenkorbsicht gesprochen. In diesem Geschäft gibt es keine Lebensmittel, aber normalerweise kommt niemand nur herein, um ein Spielzeug für sein Kind zu kaufen.
Man kauft das und noch andere Dinge. Wer einen Kühlschrank kaufen möchte, will dagegen vielleicht tatsächlich nur einen Kühlschrank. Er ist nicht zum Stöbern da. Rabatte auf Produkte, die man einzeln und einmalig kauft, führen also womöglich nur zu einem einzelnen Besuch.
Die Leute nehmen nicht einen Kühlschrank und dazu einen Stapel Kleidung, Teller und Schüsseln mit. Wie passt diese Warenkorbsicht, nach der Menschen Dinge gemeinsam kaufen und das Fehlen eines Artikels das ganze Einkaufserlebnis verderben kann, zu Dublins Black-Friday-Rabatten?
Joannes Vermorel: Wir sprechen über ein recht komplexes Phänomen und ein Ereignis zu einem bestimmten Zeitpunkt. Wie gesagt: Ihre Ressourcen sind für fast alles fest, auch für Preis- und Merchandising-Analysten. Hier betreten wir einen Bereich, in dem Sie das alles robotisieren müssen. Die Menschen brauchen bereits Zeit für das Tagesgeschäft und müssten nun viel mehr Zeit für dieses jährliche Ereignis aufbringen. Mein Vorschlag, und so macht es Lokad, ist, den Black Friday und alle quasizyklischen Ereignisse als normales Tagesgeschäft zu behandeln. Ein Modell bildet das ab, was wir Quasizyklizität nennen. Es ist nicht exakt zyklisch: Es kommt jedes Jahr, kann sich aber etwas verschieben, wie das chinesische Neujahr. Alle Entscheidungen, die Sie Tag für Tag erzeugen, spiegeln das wider. Ich denke, die großen, speziell auf den Black Friday bezogenen Entscheidungen werden überschätzt, während die alltäglichen Dinge unterschätzt werden. Um Ihre Geschäfte vorzubereiten, beginnen Sie beispielsweise wahrscheinlich schon bis zu drei Wochen vorher, mehr Ware dorthin zu schicken. Warum mehrere Wochen vorher? Damit Sie nicht mit einer riesigen Lieferung enden, für die Ihre Logistikzentren massiv Überstunden machen müssen, um allein in den letzten fünf Tagen doppelt so viel Ware wie üblich zu versenden.
Sie wollen also eine reibungslose Rückwärtsplanung und dabei Unterschiede zwischen den Geschäften ausnutzen. Ein Geschäft hat vielleicht etwas überschüssige Fläche. Dort können Sie schon drei Wochen vorher Ware hinschicken. Das ist in Ordnung.
Sie passt hinein. Andere Geschäfte haben sehr wenig Regalfläche und können nicht schon Wochen vorher zusätzlich bestückt werden. Das ist viel Detailsteuerung. Wenn Sie das richtig, reibungslos und in großem Maßstab machen wollen, muss es robotisiert werden. Das ist unser dritter Pfeiler: wirtschaftliche Perspektive, probabilistische Modellierung und Robotisierung. Alles wird zusammen statt in Silos erledigt, als kontinuierlicher Strom täglicher Entscheidungen. Der Black Friday ist ein einzelner Zeitpunkt, aber alle Entscheidungen berücksichtigen ihn vorausschauend und nehmen auf dem Weg dorthin kleine Anpassungen vor. Danach erfolgen kleine Anpassungen in die andere Richtung, um die Reste zu behandeln, beispielsweise durch einen Bestandsausgleich im Netzwerk.
Conor Doherty: Genau das war meine nächste Frage, zur Allokation im Netzwerk. Dublin ist, wie gesagt, ein Omnichannel-Händler mit hundert Geschäften und einer Website, die 25 % des Geschäfts ausmacht, zumindest des Vorjahresumsatzes. Wie verteilst du die Bestände, wenn dieselben Artikel online verkauft werden und zugleich in den Geschäften liegen sollen? Die Kunden kommen, und wenn ihr gewünschter Artikel fehlt, gehen sie vielleicht wieder, weil sie in Warenkörben einkaufen. Wie optimiert Dublin auf übergeordneter Ebene die Verteilung, sodass genug Ware in den Lagern für den Onlineverkauf und zugleich in den hundert Geschäften vorhanden ist, die nicht alle denselben Bedarf haben?
Joannes Vermorel: Wieder suchen Sie das, was wir die optimale risikoangepasste Entscheidung nennen. Sie berücksichtigen alle möglichen Zukünfte und entscheiden. Im Grunde gehen Sie Wetten ein, und anders geht es nicht: kleine Wetten auf jedes Geschäft, denn die Unregelmäßigkeit ist sehr hoch. Manche Geschäfte werden bestimmte Produkte vollständig verkaufen und dann Fehlbestände haben. Das ist in Ordnung.
Das ist normal, während andere Überschüsse haben. Genau das passiert bei hoher Unregelmäßigkeit. Sie erhalten viele Ungleichgewichte: Geschäft A hat von einem Produkt zu viel und bei einem anderen einen Fehlbestand, während es bei Geschäft B genau umgekehrt ist.
Nun müssen Sie allmählich ausgleichen. Ein Bestandsausgleich ist konzeptionell recht einfach: Sie nehmen Ware, laden sie auf einen Lkw und bringen sie in ein anderes Geschäft, oder Sie fahren eine Route.
Die Komplexität besteht hauptsächlich in der kombinatorischen Explosion der Möglichkeiten. Sie müssen jede SKU in jedem Geschäft betrachten und überlegen, wie eine größere Umverteilung aussehen könnte. Dazu kommen nichtlineare Transportkosten. Sie wollen nicht einen einzelnen Löffel aus einem Geschäft transportieren und das ständig wiederholen. Sie müssen in Sendungen denken. Vielleicht haben Sie bereits Lkw, die feste Routen fahren.
Das wollen Sie nutzen: Wenn mir der Lkw heute Ware bringt, lade ich andere Artikel auf, die an seinem nächsten Halt ausgeladen werden und zum Ausgleich beitragen. Wieder geht es um Automatisierung. Das ist nicht besonders schwierig, obwohl Zehntausende SKUs pro Geschäft und hundert Geschäfte zunächst einschüchternd klingen können.
Natürlich sind das Millionen von Kombinationen. Für moderne Computer sind das aber keine großen Zahlen. Sie können das Problem nicht naiv mit roher Rechengewalt lösen, brauchen jedoch auch nicht unbedingt hochkomplexe numerische Verfahren, um es zu optimieren. Entscheidend ist, dass es zum Tagesgeschäft gehört. Wir machen keinen speziellen Bestandsausgleich für den Black Friday. Wir haben eine Logik, die fortlaufend einen Bestandsausgleich vorschlägt und wirtschaftlich begründet ist. Sie schlägt nichts vor, das sich nicht rechnet. Wenn beispielsweise das Volumen nicht ausreicht, werden wir nicht vorschlagen, einen Löffel von einem Geschäft ins andere zu bringen. Das wäre verrückt.
Wir brauchen ein bestimmtes Volumen und müssen die Möglichkeiten prüfen: Erreichen sie die kritische Masse für Rentabilität? Wieder denken wir in Rendite. Nach dem Black Friday werden mehr Gelegenheiten auftauchen, einfach weil wir gerade ein großes Ereignis hinter uns haben. Ihr System wird diese Umverteilungen ganz natürlich vorschlagen. Aber das ist nichts Spezielles für den Black Friday, sondern normales Tagesgeschäft. Die täglichen numerischen Rezepte erfassen einfach, dass in diesem Zeitraum mehr Gelegenheiten vorhanden sind.
Conor Doherty: Wenn du über eine ausgewogene Bestandsverteilung in einem Omnichannel-Netzwerk sprichst: Vergleicht man die Vorbereitung auf den Black Friday mit der auf Weihnachten, dann sollten sie aus deiner Sicht des Tagesgeschäfts zwar nicht grundverschieden sein. Es gibt aber wichtige Nuancen. Weihnachtsrabatte erstrecken sich über einen Zeitraum, über die Wochen davor; sie sind nicht so konzentriert. Habe ich am 21. Dezember einen Fehlbestand in einer wichtigen Filiale, kann ich sie noch am 22. oder 23. beliefern, und es werden weiterhin Kunden kommen. Ist es fair zu sagen, dass man beim Black Friday nur eine Chance hat, die Allokation richtig hinzubekommen, wenn sich der gesamte Kundenandrang konzentriert?
Joannes Vermorel: Ich denke, diese Sicht ist ein Analysefehler. Ihr Geschäft ist ein Kontinuum: Sie müssen Ihre Kunden davor und danach bedienen. Sie wollen nicht…
Conor Doherty: Aber die Menge an Kunden wird am nächsten Tag nicht mehr da sein, darauf will ich hinaus. Die Menge an Menschen, nicht die Bestandsmenge.
Joannes Vermorel: Ja, aber Sie werden Restbestände und Ähnliches haben. Wenn der Black Friday einen zweistelligen Prozentsatz Ihres Jahresumsatzes ausmacht, ist das ein riesiges Problem. Ja, ein riesiges Problem.
Ihre Anlagen sind fest. Sie zahlen jede Woche des Jahres Miete für Ihr Geschäft, nicht nur in der Black-Friday-Woche. Manche Onlineunternehmen können vielleicht sagen: Wir machen 80 % unseres Jahresgeschäfts an diesem Tag, und das ist in Ordnung, weil alles virtuell ist. Sie können an einem Tag eine Million Kunden bedienen und am nächsten keinen. Für bestimmte Onlineunternehmen mag das passen. Wenn Sie aber Infrastruktur haben, wollen Sie diese das ganze Jahr über nutzen.
Tun Sie das nicht, wird ein klügerer Wettbewerber es tun und Sie allein deshalb übertreffen, weil er seine Anlagen besser nutzt. Sie sollten Ihre Supply Chain als produktiven Vermögenswert betrachten, als etwas, das Tag für Tag Entscheidungen erzeugt. Was zum normalen Tagesgeschäft gehört, sollte auch so behandelt werden. Der Black Friday ist normales Tagesgeschäft. Es ist nur ein Ereignis. Was ist mit dem chinesischen Neujahr?
Was ist mit Ramadan? Ostern? Muttertag? Vatertag?
Was ist mit irgendeinem anderen Anlass? Dem Singles’ Day? Es gibt sehr viele Ereignisse. Natürlich haben sie nicht alle dasselbe Ausmaß.
Gut. Trotzdem sind es alles quasizyklische Ereignisse, die entsprechend modelliert werden sollten. Bei solchen Dingen soll Ihre Supply Chain weitgehend auf Autopilot laufen.
Wenn Sie den Black Friday als Silo betrachten, als vom Rest getrennte Gelegenheit, werden viele Dinge kollidieren. Sie kaufen Ware für den Black Friday, haben aber bereits nahezu perfekte Ersatzprodukte im Geschäft. Dann entsteht ein Überschuss, weil Sie nicht erkennen, dass sich Ihre Verkäufe gegenseitig kannibalisieren. Es ist falsch zu glauben, man könne den Black Friday abtrennen. Das sollte man nicht tun. Dieser Fehler entsteht oft, weil die Robotisierung fehlt: Man arbeitet mit Menschen und will sie nach dem Prinzip Teile und herrsche organisieren, zerlegt das Problem und bildet eine eigene Black-Friday-Arbeitsgruppe, getrennt vom Team für das Tagesgeschäft. Das ist logisch falsch. Sie wollen dieselben numerischen Rezepte für das Gesamtpaket, mit dem Black Friday als einem Ereignis unter vielen. Vielleicht einem größeren, aber das ist alles.
Conor Doherty: Ich bin froh, dass du von einem Ereignis unter vielen sprichst. Wie meine letzte Frage gezeigt hat, nehmen Black-Friday-Entscheidungen Weihnachten vorweg. Du hast vorhin gesagt, dass wir alle Entscheidungen und ihre Auswirkungen anhand der Rendite messen sollten. Nehmen wir das an. Die Zuhörer werden sich natürlich fragen: Rendite über welchen Zeithorizont? Ich treffe Entscheidungen für den Black Friday, die sich offensichtlich auf die Nachfrage zu Weihnachten auswirken.
Soll ich also nach Weihnachten messen? Aber was ist mit den Verkäufen vom Black Friday, der, glaube ich, am 27. November ist? Dafür gilt eine Rückgabefrist von 45 Tagen.
Dann sind wir bereits im Jahr 2027. Ab welchem Zeitpunkt kann ich vernünftigerweise beurteilen, ob meine Entscheidungen gemessen an der Rendite erfolgreich waren?
Joannes Vermorel: Das ist eine etwas knifflige Frage, und das ist mir bewusst. Es gibt eine technische Antwort, und sie steht im Buch: Das ist das, was ich aperiodische Rendite nenne. Grundsätzlich wollen Sie aber bis ans Ende der Zeit schauen.
Conor Doherty: Wir können eine Antwort auf allgemeiner Ebene geben. Mir ist klar, dass es technisch ist.
Joannes Vermorel: Zunächst sind sämtliche willkürlichen Grenzen falsch. Sie sollten nicht sagen: Ich schaue nur einen Tag voraus. Warum einen Tag? Oder eine Woche: Warum eine Woche? Einen Monat? Es gibt logisch keinen Grund, die Betrachtung überhaupt abzuschneiden. Vom Grundsatz her sagen Sie: Ich schaue bis ans Ende der Zeit.
Das ist in Ordnung. Genau das tut man übrigens im Bankwesen mit Zinsen und Ähnlichem. In der Praxis sorgen numerische Effekte dafür, dass die Rendite von Geld, das Sie erst sehr weit in der Zukunft erhalten könnten, auf einen vernachlässigbaren Wert absinkt. Das ist einfach ein numerischer Effekt.
Aber Sie wollen Ihre Rendite berechnen. Mit der aperiodischen Perspektive meine ich: Die Rendite verändert sich Tag für Tag bis ans Ende der Zeit. Betrachten Sie eine Reihe von Vorgängen, dann erreicht die Kurve ein Maximum und fällt danach. Sie treffen eine Entscheidung, die Geld kostet, dann Geld einbringt, dann wieder Geld kostet und einbringt. Bei einem einzelnen Vorgang wie einem Warenkauf klingt der Effekt schließlich ab, weil der Bestand aufgebraucht ist oder Sie ihn ohnehin wegwerfen. Ich kaufe etwas und gebe jetzt Geld aus. Beim Verkauf kommt Geld herein, und irgendwann verkaufe oder entsorge ich den Rest, und der Vorgang endet. Angenommen, ich kaufe 1.000 Stück und verkaufe im ersten Jahr 99 % davon, aber das verbleibende Prozent braucht noch ein ganzes weiteres Jahr.
Betrachte ich nur das erste Jahr, habe ich vielleicht eine Rendite von 25 % erzielt. Das letzte Prozent verändert kaum etwas, selbst wenn das Produkt eine gute Marge hat. Ich könnte es abschreiben und hätte weiterhin 25 %. Erweitere ich den Analysehorizont auf zwei Jahre, müsste ich diese 25 % durch zwei teilen.
Conor Doherty: Genau. Dann wären es 12,5 %.
Joannes Vermorel: Aber ist das fair? Nein. Am Ende des ersten Jahres hatte ich mein Geld bereits zurück. Warum sollte ich noch ein Jahr warten, um über meine Rendite nachzudenken?
Das ergibt keinen Sinn. Stellen Sie sich vor, eine Einheit bräuchte tausend Jahre, bis sie verkauft wird. Sie würden auf eine völlig vernachlässigbare Rendite kommen, und das wäre vollkommen fiktiv. Bei der aperiodischen Rendite schlage ich vor, die tägliche Entwicklung zu betrachten und den zukünftigen Tag zu nehmen, an dem sie am höchsten ist. Das ist Ihre effektive Rendite, denn zu diesem Zeitpunkt ist sie nicht mehr theoretisch.
Zu diesem Zeitpunkt haben Sie das Geld zurück, und es kann in etwas anderes investiert werden. Deshalb betrachte ich die Rendite aperiodisch: bis ans Ende der Zeit, aber um die tatsächlich erzielte Rendite zu berechnen, nehmen Sie den Punkt mit der höchsten effektiven Rendite.
Das ist die Analyse. Es ist etwas technisch, aber verstehen Sie es als anspruchsvolle Art zu sagen: Ich möchte Entscheidungen vergleichen, die nicht denselben Zeithorizont haben. Deshalb nenne ich es aperiodisch. Sie legen sich nicht auf ein Jahr fest. Eine Entscheidung kann in einem Monat abgeschlossen sein, während eine andere ein Jahr braucht, um sich vollständig auszuwirken.
Wir haben nicht dieselben Horizonte und brauchen deshalb eine Rendite, die nicht durch einen vorab festgelegten Zeitraum definiert wird. Deshalb ist sie aperiodisch.
Conor Doherty: Wer das hört, wird sich fragen, und was du beschreibst ist völlig in Ordnung, ich verstehe es, was man braucht, um diese aperiodische Rendite zu verfolgen und zu messen, was sie ist und was nicht.
Joannes Vermorel: Es ist nicht sehr kompliziert. Ich werde die Formel nicht beschreiben, aber die Formel ist…
Conor Doherty: Im Grunde sprichst du aber von einem Dashboard, das man sich anschaut?
Joannes Vermorel: Nicht einmal das. Die Rendite spielt in dem Moment eine Rolle, in dem Sie entscheiden wollen und alle Möglichkeiten betrachten. Die aperiodische Rendite nachträglich zu berechnen, ist sehr einfach. Das könnten Sie in Excel machen, auch wenn Sie einen Punkt auswählen müssen. Das Problem ist…
Conor Doherty: Ja, selbst in Excel wäre das leicht möglich.
Joannes Vermorel: Das Problem ist, dass Sie sich nicht für die Vergangenheit interessieren. Sie wollen das für Entscheidungen tun, die noch gar nicht getroffen wurden. Das ist die knifflige Stelle. Die Rentabilität vergangener Entscheidungen zu analysieren, ist relativ einfach.
Schwierig wird es, wenn Sie dasselbe für anstehende Entscheidungen tun wollen. Dann kommen wieder Wahrscheinlichkeiten ins Spiel. Wahrscheinlichkeiten passen nicht gut zu Excel. Dafür brauchen Sie Werkzeuge, die eine probabilistische Modellierung ermöglichen.
Das Problem wäre genau dasselbe, wenn wir statt der aperiodischen Rendite eine andere Kennzahl nähmen. Das eigentliche Problem ist nicht diese Kennzahl. Es ist die probabilistische Modellierung: Sie ist der große, schwer zu handhabende Teil, der nicht in Excel passt.
Conor Doherty: Gut. Als abschließender Gedanke zu dieser Persona: Würdest du Dublin empfehlen, sich an Black-Friday-Rabatten zu beteiligen, oder nicht?
Joannes Vermorel: Ich denke, es hängt davon ab, wie man es macht. Die wirtschaftliche Perspektive denkt nicht in absoluten Kategorien. Sie sagt: Sie müssen über die Rendite nachdenken. Ist das, was Sie tun, rentabel und im langfristigen Interesse? Aktionen können gut sein, aber es gibt viele Arten, Produkte zu bewerben. Welchen Teil Ihres Sortiments heben Sie genau hervor? Alles? Wahrscheinlich falsch. Eine kleine Auswahl, die nur während der Aktion im Geschäft erhältlich ist? Wahrscheinlich gut. Können Sie einen hohen Ertrag erzielen?
Können Sie die Kunden bedienen? Viele Probleme hängen von den Umständen ab. Was, wenn Ihre Geschäfte die Nachfrage nicht bewältigen können? Sind Ihre Kunden verärgert, oder haben sie ein großartiges Erlebnis und schätzen Sie dafür? Es kommt auf die Nuancen an. Sie müssen die Entscheidungen robotisieren, sodass der Black Friday nur noch ein Element unter anderen ist und die Menschen Zeit gewinnen, wirklich darüber nachzudenken, wie sie ihn angehen.
Was wollen wir hervorheben? Welches Bild vermitteln? Welche Botschaft? Welche Geschichte erzählen wir? Das sind sehr gute Fragen, statt extrem aggressiv vorzugehen und Rabatte von mehr als 30 % zu geben, die später nur Probleme schaffen. Kunden vertrauen Ihren normalen Preisen nicht mehr, warten ab und beginnen, das System auszunutzen. Letztlich werden Sie von einem Wettbewerber überholt, der seine festen Anlagen besser nutzt, dieselbe Art von Anlagen wie Sie.
Conor Doherty: Ich glaube, ich habe diese Geschichte schon erzählt, aber wir kennen beide jemanden, der mit einer Excel-Tabelle die Preise in den Monoprix-Filialen seiner Umgebung verfolgt. Wir sind in Paris. Er mag eine ganz bestimmte Kaffeemarke, die regelmäßig im Angebot ist. Es wirkt zufällig, aber er hat festgestellt, dass das ungefähr alle zweieinhalb Monate passiert. Dann geht er hinein und räumt das Regal leer.
Eine einzelne Person kauft also zehn oder fünfzehn Packungen dieses bestimmten Kaffees. In der folgenden Woche geht sie zum nächsten Geschäft, das sein Angebot hat, und räumt wieder alles leer. Die Niederlande, genauer gesagt ihre Bevölkerung, sind für so etwas besonders bekannt. Das ist also kein erfundener Trend, den du beschreibst. Ist das die Mehrheit?
Nein. Aber denken wir an das Nachfragesignal. Sie haben einen Fehlbestand, weil eine Person gekommen ist und fünfzehn Stück gekauft hat. Das heißt nicht, dass Sie sofort fünfzehn neue Einheiten nachlegen müssen, denn vielleicht verkaufen sie sich überhaupt nicht. Wieder geht es darum, die Perspektive der Unsicherheit einzunehmen, über die du so ausführlich gesprochen hast.
Joannes Vermorel: Ja, und eine sehr ganzheitliche Perspektive, in der Sie wirklich an das langfristige Interesse des Unternehmens denken. Deshalb spreche ich von der wirtschaftlichen Perspektive. Ich meine nicht die Quartalszahlen.
Das ist meistens eine sehr enge, kurzsichtige Betrachtung. Die wirtschaftliche Perspektive ist intellektuell wesentlich anspruchsvoller, analytisch aber gar nicht so viel komplizierter.
Sie verlangt, wirklich darüber nachzudenken, was die Strategie ist, was wir überhaupt erreichen wollen, wie wir Kunden bedienen und Wettbewerber übertreffen wollen. Stattdessen gibt es ziemlich dumme und bequeme Abkürzungen, etwa den Teams ein großes Mengenziel zu geben. Genau das würde ein dummes und bequemes Unternehmen tun, und es wird unweigerlich nach hinten losgehen. Die eigenen Mitarbeiter werden diese Mechanismen ausnutzen, und am Ende schadet es den Kunden.
Conor Doherty: Das ist Goodharts Gesetz, oder? Wenn eine Kennzahl zum Ziel wird…
Joannes Vermorel: Genau. Goodharts Gesetz, für alle, die sich damit beschäftigen möchten. Es ist übrigens auch ein Problem für das numerische Rezept, denn wir legen die Ziele fest. Deshalb ist bei Lokads Arbeit mit numerischen Rezepten die ständige Überarbeitung des Ziels ein fortlaufender Prozess. Es geht um die Modellierung des langfristigen wirtschaftlichen Interesses des Unternehmens und darum, was in die Maximierung der Rendite eingeht.
Es ist keine kartesische Sicht, bei der Sie zuerst etwas festlegen und sich dann alles daraus ableitet. Es ist ein empirischer Prozess. In der Vorlesungsreihe habe ich das empirische Optimierung genannt: Sie setzen Ihr Ziel, betrachten die daraus erzeugten Entscheidungen, erkennen unsinnige Entscheidungen, verfeinern das Ziel und wiederholen den Vorgang. Die Zielformel wird ständig überarbeitet. Das ist die Aufgabe des Supply Chain Scientist. Nicht willkürlich, sondern weil sie die fortlaufenden Veränderungen der Unternehmensstrategie widerspiegelt.
Conor Doherty: Gut, Joannes, vielen Dank. Ich habe keine weiteren Fragen. Aber ich weiß, dass wir auf ein ähnliches Thema zurückkommen werden, wenn wir über Weihnachten und die entsprechende Optimierung sprechen. Bis dahin habe ich keine weiteren Fragen an dich.
Vielen Dank, dass du dabei warst. Und euch vielen Dank fürs Zuschauen. Ich hoffe, unser nordamerikanisches Publikum weiß die Folge zu schätzen. Wenn ihr mehr darüber erfahren wollt, wie sich Bestände und Allokation optimieren lassen, eigentlich im normalen Tagesgeschäft, aber natürlich auch vor großen Ereignissen, könnt ihr Joannes und mich auf LinkedIn kontaktieren oder uns direkt an contact@lokad.com schreiben.
Wir sind bald mit weiteren Themen zurück. Es bleibt also nur eines zu sagen: Zurück an die Arbeit.
