Erfolgreiche Kollektionsplanung durch Top-Flop-Struktur

Prognosen anhand objektiver Produktmerkmale möglich
(PresseBox) (Böbingen, ) Angenommen, jedes Produkt besitzt unterschiedliche Merkmale, die sich aus seinem Design, der Machart und den verwendeten Materialien ergeben, dann besitzt jedes Produkt auch gewisse Erfolgsmerkmale, die den Käufer veranlassen es einem anderen vorzuziehen. Vor diesem Hintergrund liegt es nahe, Prognosen und Erfolgseinschätzungen anhand solcher Erfolgsmerkmale vorzunehmen.

Ein Software-Tool hierzu hat die TIA mit Avacos geschaffen. Avacos bewährt sich bei drei Pilotinstallationen von Unternehmen der BTS-Branche, die bereits Kollektionen mit Avacos planen und bewerten. Der gedanklich neue Ansatz von Avacos für die Planung: Wer einen Artikel bewerten soll, braucht keine absolute Zahl mehr abzugeben, sondern nur noch ein „Ranking“, sprich eine Platzierung des Artikels. Das erlaubt Planern, ihr Bauchgefühl zur Bewertung einzusetzen und in der Verantwortung entlastet zu werden.

Am Ende der Bewertung aller Artikel mit Avacos steht eine Top-Flop-Struktur, aus der Mengen ableitbar sind. Die Unterstützung der Expertengremien in ihrer Entscheidungsfindung funktioniert mit Avacos so gut, dass sich zwei kombinierbare Einsatzmöglichkeiten von Avacos abzeichnen. Auf der einen Seite wird das Tool dazu genutzt, die Qualität der Prognose vor Verkaufsstart deutlich zu verbessern, auf der anderen Seite ermöglicht es eine Straffung und Verkürzung des gesamten Prozesses der Kollektionsbewertung.

Während Avacos die Experten heute in ihrer subjektiven Entscheidungsfindung unterstützt, liegt die Zukunft, in einer vorgelagerten Stufe eine objektive Entscheidungsgrundlage für die zu bewertenden Artikel zur Verfügung zu stellen. Die Grundlage für diesen visionären Ansatz legte Achim Ritz.

Er untersuchte, ob eine Einschätzung von Modeartikeln nur anhand ihrer Produktmerkmale möglich ist. Auch hier kam der Avacos-Gedanke zu tragen, dass am Ende keine absolute Planzahl stehen sollte, sondern ein Ranking innerhalb der Produktgruppe. In einem ersten Schritt wurde analysiert, welche Produktmerkmale z. B. von Schuhen für den Käufer relevant und kaufentscheidend sind. Anschließend wurde anhand verschiedener statistischer Verfahren untersucht ob, und wenn ja in welchem Verhältnis die einzelnen Produktmerkmale zum erzielten Verkaufserfolg in Stück/Paar stehen und in welchen Beziehungen die Merkmale untereinander stehen. Im Ergebnis zeigten sich deutliche Beziehungen und Abhängigkeiten der Merkmale innerhalb der einzelnen Produktgruppen.

Nach dieser Analyse wurden die gewonnenen Erkenntnisse bei der Ermittlung einer „objektiven Top-Flop-Struktur“ umgesetzt. Das bedeutet, dass aufgrund objektiver Produktmerkmale – ohne dass ein Expertengremium den Artikel gesehen hat – ermittelt werden soll, welcher Artikel ein Top wird, und welcher ein Flop. Dieses errechnete Ranking wurde dem tatsächlichen Auftragseingang gegenübergestellt.

Die TIA treibt diesen Ansatz voran und sucht nach neuen Lösungen, aktuell z. B. durch eine Masterthese im Bereich Data Mining. Bis zur programmtechnischen Umsetzung dieser Idee muss zwar noch viel Arbeit geleistet werden, aber die Grundsteine sind gelegt. Aufgrund der guten Erfahrungen bisheriger Neuentwicklungen u. a. bei Avacos, ist die TIA auch im Bereich Data Mining auf der Suche nach Unternehmen, die an dieser innovativen und visionären Neuentwicklung mitwirken möchten.

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