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Betriebliche Kennzahlen analysieren
12/08/2021

DataMining: Betriebliche Kennzahlen analysieren

Wer hätte es für möglich gehalten, dass die Ansammlung und Auswertung von Daten so spannend und effektiv sein kann? DataMining ist ein hilfreiches Instrument, um Ihre Weinhandlung sicher in die Zukunft zu steuern. Weinhändler*innen, die Ihre betrieblichen Zahlen und Daten im Auge behalten, sind klar im Vorteil und können diese betriebswirtschaftlich und im Marketing effektiv nutzen.

DataMining und BigData – Vielleicht haben Sie diese Begriffe schon einmal gehört – doch was ist damit genau gemeint? Und was hat das mit dem Weinfachhandel zu tun? Diesen Fragen gehen wir auf den Grund.

DataMining

Beginnen wir mit DataMining: Dieser Anglizismus deutet schon darauf hin, um was es geht. Das englische Wort mine bedeutet übersetzt „graben“, „abbauen“, „fördern“. Es geht also darum, den eigenen Datenbestand als Mine – im übertragenen Sinn als Goldmine zu begreifen – und durch die Anwendung statistischer Methoden Trends und Querverbindungen zu entdecken. Durch diesen Erkenntnisgewinn kann in Weinhandlungen zum Beispiel das Sortiment auf die Bedürfnisse der Kunden besser ausgerichtet oder die Kundenansprache im aktiven Marketing optimiert werden.

BigData

Im Deutschen entspricht der Begriff „Massendaten“ am ehesten dem englischen Begriff BigData. Nun fragen Sie sich vielleicht, welche Massendaten Sie in Ihrer Weinhandlung ansammeln, um mit diesen DataMining betreiben zu können. Bei näherem Hinschauen werden eine ganze Menge an Daten durch den täglichen Gebrauch der Software gesammelt und gespeichert:

  • Umsatzdaten aus dem Direktverkauf im Ladengeschäft (Kasse)
  • Rechnungsdaten aus dem Firmenkundengeschäft
  • Einkaufsdaten aus dem Wareneingang
  • Erfolge von Marketingaktionen (Newsletter, Tastings usw.)

Gewiss sind diese Datenansammlungen in Ihrer Datenbank nicht vergleichbar mit den Daten, die Facebook, Google oder Amazon ansammeln und vermutlich ist der Begriff BigData für eine euro-Sales Datenbank im Weinhandel etwas zu groß gewählt. Im Kern ist es dasselbe: Sie sammeln Daten in einer zentralen Datenbank. Und damit steht Ihnen eine tolle Grundlage zur Verfügung, um ganz aktiv DataMining zu betreiben.

Ist ein Softwaresystem darauf ausgerichtet, Ihnen Ihre Daten für hochkarätige Datenanalysen im Sinne eines DataMinings zur Verfügung zu stellen, ergeben sich eine Vielzahl interessanter Möglichkeiten, die Erfolge Ihrer Weinhandlung nach verschiedenen Umsatzanalysen in Zahlen auszudrücken:

  • geographisch (PLZ als kleinstes Einheit)
  • nach Kundencluster
  • oder nach Artikelcluster
  • Umsatzanalysen nach Geschäftseinheiten
  • Analysen des Umsatzes nach Monat oder Kalenderwoche

Dieselben Analysen lassen sich natürlich auch auf anderen Dimensionen anwenden, beispielsweise in Bezug auf den Absatz oder Ihre Roherträge. Außerdem lassen sich die verschiedenen Betrachtungsebenen leicht kombinieren. Sie können unter anderem ermitteln, in welchen Kundensegmenten Sie die besten Roherträge erzielen. All diese Möglichkeiten sind sehr mannigfaltig und stehen unseren Kunden zur Verfügung, wenn sie euro-Sales Vino im Einsatz haben.

Mehr Erkenntnisse durch DataMining

Die vorstehend genannten Auswertungen zählen zur sogenannte deskriptiven Statistik, d.h. diese Werte beschreiben einen Zustand. Die Interpretation dieser Werte und die Frage nach zukünftigen Entwicklungen obliegen dem Betrachter. Spezielle Softwareprogramme können Sie bei dieser Aufgabe unterstützen: Schon das weit verbreitete Microsoft Excel bietet viel mehr Möglichkeiten, als die meisten Anwender nutzen. Haben Sie gewusst, dass Sie mit Excel sogar Regressionen rechnen können?

Aufgaben im DataMining

Gehen Sie bitte für einen Moment davon aus, dass Ihnen Ihre aktuellen Geschäftsdaten, zu denen wir vor allem Umsätze, Wareneinsätze, Lagerbestände, Kundencluster, Artikelcluster und Planzahlen zählen, im Sinne eines BigData-Datenpools zur Verfügung stehen. Mit Hilfe einer Statistiksoftware wie zum Beispiel Excel, SPSS, R oder Tableau können nun verschiedene Analysen durchgeführt werden:

Sie können Ausreißer in Ihren Daten erkennen – das Weihnachtsgeschäft im Weinhandel ist ein solcher Ausreißer und es ist wichtig ihn als solches zu identifizieren und bei Planungen entsprechend zu berücksichtigen. Die Frage kann allerdings auch auf Details herunter gebrochen werden. Sind Umsätze in bestimmten Kundengruppen überdurchschnittlich hoch? Ist Lagerverweildauer einer bestimmte Warengruppe auffällig?

Je mehr Details zu Ihren Daten vorliegen, desto interessanter kann es sein, von einem Softwaresystem Muster erkennen zu lassen: Bei der sogenannten Clusteranalyse werden Objekte aufgrund von Ähnlichkeiten gruppiert.

Einen Blick in die Zukunft gewährt die Regressionsanalyse, bei der Beziehungen zwischen zwei Werten in den Daten identifiziert werden. In welchem Zusammenhang steht die Kalenderwoche mit dem Verkaufserfolg Ihrer Sommer-Aktions-Weine? Gibt es einen signifikanten Zusammenhang zwischen Kalenderwoche und Umsatz – und wenn ja: Mit welcher Formel ließe sich dieser Zusammenhang ausdrücken, um den Einkauf sowie die Marketingaktionen in den richtigen Zeitraum zu legen? Fragestellungen wie diesen gehen Statistiker mit Hilfe von Korrelationsanalysen und Regressionsanalysen auf den Grund. Während die Korrelationsanalyse feststellen möchte, ob ein Zusammenhang zwischen zwei Werten besteht, möchte die Regressionsanalyse eine Vorhersage (im besten Fall über eine Formel) ermöglichen.

Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse

Warum handeln Sie mit Wein?

Vermutlich nicht, weil Sie es lieben in großen Datenmengen mit hochkarätigen Statistiktools nach Zusammenhängen oder Mustern zu suchen, sondern weil Sie es lieben Wein zu trinken, darüber zu sprechen und Menschen dafür zu begeistern. Wir sind bei der Entwicklung unserer Branchensoftware davon ausgegangen, dass diese Vermutung richtig ist und bieten unseren Kunden deshalb zwei Möglichkeiten, mit dem wahnsinnig großen Thema DataMining umzugehen:

  1. Unsere Software sammelt alle relevanten Daten in einer zentralen Datenbank und stellt Ihnen auf Knopfdruck einen BigData-Datenpool zur Verfügung. Sie können auf dessen Grundlage entweder selbst oder ein Statistikprofi mit entsprechender Software die gewünschten Analysen durchführen.
  2. Für die Weinhändler*innen unter Ihnen, die einen etwas pragmatischeren Weg bevorzugen, haben wir eine Art DataMining light entwickelt, mit der es möglich ist, ohne Vorkenntnisse viele der eingangs angesprochenen Fragestellungen zu beantworten.

Unser Angebot

Lassen Sie sich die Auswertungswerkzeuge in euro-Sales Vino und unser „DataMining light„-Tool und die sich daraus ergebenden Möglichkeiten für Ihre Weinhandlung von unseren Beratern zeigen und erklären – ganz bequem in einem kostenfreien und unverbindlichen Online-Meeting. Stellen Sie Fragen und lassen Sie sich inspirieren. Wir freuen uns auf Sie!

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    Hintergrund Zitat
    Wenn Du schnell gehen willst, geh allein.
    Aber wenn Du weit gehen willst, geh mit anderen.

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