Verkaufsdaten

Verkaufsdaten sind Datensätze, die Transaktionen im Handel erfassen. Typische Merkmale umfassen Zeitpunkt, Produkt, Menge, Preis, Rabatte, Zahlungsmethode sowie Standort und, sofern vorhanden, Kundennamen. Verkaufsdaten entstehen an Kassensystemen, E-Commerce-Plattformen, ERP- und CRM-Systemen, Logistikdienstleistern und Marktplätzen und können transaktionsbasiert oder aggregiert vorliegen.

Verwendungszwecke umfassen Umsatz- und Absatzanalyse, Inventarplanung, Preis- und Promotionsoptimierung sowie Kundensegmentierung und Marketing-Attribution. Zentrale Kennzahlen sind Umsatz, durchschnittlicher Bestellwert, Warenkorbgröße, Wiederkaufrate und Deckungsbeitrag.

Verarbeitung: Verkaufsdaten werden über ETL/ELT in Data-Warehouses oder Data-Lakes integriert, bereinigt und harmonisiert. Analytische Methoden reichen von Zeitreihenanalysen und Trendprognosen bis zu ABC-/XYZ-Analysen, RFM-Analysen und Cohort-Analysen. BI-Tools unterstützen Dashboards und Ad-hoc-Abfragen.

Datenqualität und Governance: Wesentliche Aspekte sind Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit. Organisationen setzen Metadaten, Rollen- und Zugriffskontrollen sowie Datenaufbewahrungsrichtlinien um. Im EU-Raum gelten DSGVO-Anforderungen, Datenschutz, Pseudonymisierung oder Anonymisierung sowie rechtliche Löschfristen.

Herausforderungen: Kanalübergreifende Fragmentierung, Attribution, saisonale Effekte und Unterschiede in Preis- oder Rabattlogik können die Interpretation erschweren. Praxisbeispiel: Ein Einzelhändler analysiert tägliche Verkäufe nach Produktkategorie und Verkaufsweg, um Lagerbestände zu optimieren und Werbeaktionen gezielt zu steuern.