Absatzanalysen

Absatzanalysen bezeichnen die systematische Auswertung von Verkaufsdaten, um das Verhalten von Absatzmengen, Umsätzen und Vertriebskanälen zu verstehen. Sie dienen der Identifikation von Trends, saisonalen Mustern, Treibern wie Preis, Promotionen oder Produktneuheiten sowie von Abweichungen gegenüber Plan- oder Vorgaben.

Typische Kennzahlen sind Absatzvolumen (Stückzahlen), Umsatz, Absatzwert, durchschnittlicher Verkaufspreis, Marktanteil, Kanäle, Regionen und Sortimentserfolg. Auch Preiselastizität, Lagerbestand und Lieferzeiten können analysiert werden. Die Analysen berücksichtigen Zeitreihen, saisonale Effekte, Trends und Korrelationen mit Marketingmaßnahmen.

Datenquellen umfassen ERP- und Kassensysteme, CRM-, Web- und E-Commerce-Analytics sowie Lieferketten- und Bestandsdaten. Methoden reichen von deskriptiver Statistik und Zeitreihenanalysen über Regressionsmodelle bis hin zu fortgeschrittenen Ansätzen des maschinellen Lernens bei größeren Datenmengen. Typische Werkzeuge sind Business-Intelligence-Plattformen, SQL, Python oder R.

Anwendungsfelder umfassen Vertriebssteuerung, Preis- und Promotionsplanung, Sortiments- und Channel-Management, Bestandsplanung sowie Forecasting und Budgetierung. Absazanalysen unterstützen Entscheidungen, indem sie die historische Leistung beschreiben und die Grundlage für Prognosen zukünftiger Absätze liefern.

Herausforderungen umfassen Datenqualität und -konsistenz, die Integration mehrerer Quellen sowie zeitliche Verzögerungen. Zudem spielen Saisonalität und externe Einflüsse wie Konjunktur oder Konkurrenz eine Rolle; Ergebnisse müssen im Kontext interpretiert und mit Fachbereichen abgestimmt werden.