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Case Study

Kanalübergreifendes Bestandsmanagement im Modehandel

Adler Modemärkte

Über ADLER

Die 1948 gegründete Adler Modemärkte AG gehört zu den führenden Textileinzelhandelsketten in Deutschland. Das Produktsortiment von ADLER ist in erster Linie auf die Altersgruppe der über 55-Jährigen zugeschnitten – ein wachsendes und wohlhabendes Konsumentensegment. Bereits 1974 führte ADLER als eines der ersten Einzelhandelsunternehmen eine Kundenkarte ein und zählt heute über 3 Millionen Kundenkartenbesitzer. 2010 startete ADLER einen Online-Shop und erweiterte später seine Omni-Channel-Dienstleistungen um Click & Collect. Heute betreibt das Unternehmen 172 Filialen in Deutschland, Österreich, der Schweiz und Luxemburg und erwirtschaftet einen Jahresumsatz von rund 500 Mio. Euro – davon 85% mit Eigenmarken.

Die Herausforderung

Das Handelsumfeld, in dem ADLER agiert, hat sich dramatisch verändert. Die Digitalisierung verändert die Art und Weise, wie Kunden kommunizieren, was sie wertschätzen und wie sie einkaufen. Während die Online-Giganten ein exponentielles Wachstum verzeichnen und immer wieder neue E-Commerce-Anbieter auf den Markt drängen, geht die Nachfrage im stationären Handel zurück.

Um in der dynamischen Handelslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, hat ADLER seine „Strategie 2020“ lanciert. Im Mittelpunkt dieser Strategie steht die Kundenorientierung mittels eines datengesteuerten Geschäftsmodells.

“Wir wollen Antworten auf die datengesteuerten Geschäftsmodelle der Online Player finden.”
Marcel Turhan, Adler Modemärkte
Marcel Turhan
Head of PME & PMO

Ein entscheidendes Element dieses neuen kundenzentrierten Ansatzes ist es, kontinuierlich die richtige Ware in der richtigen Menge zur richtigen Zeit am richtigen Ort anzubieten, um sicherzustellen, dass die Kunden niemals vor leeren Regalen stehen. Obwohl ADLER dank der filialweiten Einführung von RFID über sehr genaue Bestandsdaten verfügt, fehlte es an Steuerungsinstrumenten, um das Potenzial der Daten vollständig zu heben. Wie die meisten traditionellen Händler verwaltete ADLER seinen Warensteuerungsprozess noch immer über intern entwickelte Systeme, kombiniert mit „Excel-Analysen“ und Intuition. Die Nachfrage auf SKU-Ebene über alle Filialen hinweg unter Berücksichtigung aller möglichen Einflussfaktoren vorherzusagen, war nahezu unmöglich. Kurz gesagt, der manuelle und fehleranfällige Prozess hinderte ADLER daran, sein volles Gewinnpotenzial auszuschöpfen.

ADLER & aifora

Im Februar 2019 führte ADLER eine umfassende Evaluierung von fünf Anbietern von Warenwirtschaftslösungen durch, um sicherzustellen, dass die Transformation zu einem datengesteuerten Unternehmen mit dem richtigen Partner angegangen wird. Konkret suchte ADLER nach der optimalen Allokations- und Replenishment-Lösung von einem Anbieter mit Erfahrung im Omni-Channel-Modehandel. Die Evaluierung umfasste eine technische und funktionale Bewertung durch die Anwender.

Letztendlich schloss sich der Modehändler der aifora Retail Automation Platform an, weil aifora neben der umfassenden Expertise im Modehandel auch das höchste Maß an Flexibilität sowie die meisten Überschneidungen mit den Schlüsselanforderungen von ADLER bot, darunter:

  • Prädiktive Funktionalitäten
  • Automatisierung & Ausnahmebehandlung
  • Management auf der SKU-Ebene

Nach der Implementierung der Lösung wurden die Benutzer durch eine Reihe von Workshops und 1:1-Schulungen in das neue KI-gestützte Tool eingeführt, um zu gewährleisten, dass alle sicher damit arbeiten konnten. Im Sinne einer intensiven Plausibilisierung wurde die Lösung zunächst für 3 ausgewählte Produktgruppen implementiert. Danach wurde die Lösung sukzessive auf das gesamte Sortiment und alle Länder ausgeweitet. Ein Customer Success Manager unterstützt das ADLER-Team weiterhin, um sicherzustellen, dass das Unternehmen seine Ziele erreicht. Darüber hinaus werden kontinuierliche Produktverbesserungen basierend auf ADLERs Feedback und die sich entwickelnden Anforderungen umgesetzt.

Die Lösung

Die Allokation- und Replenishment-Software von aifora prognostiziert die Kundennachfrage anhand von Daten aus den Back-End-Systemen von ADLER sowie ergänzender externer Daten und errechnet somit den idealen Zeitpunkt für die Warenbestellungen. Der Algorithmus berücksichtigt verfügbare Verkaufs- und Ladenflächen, Kundenkartendaten, Werbeaktionen, Wetterdaten und Veranstaltungsdaten. Jede Filiale wird individuell betrachtet, und die Vorlaufzeiten für eine pünktliche Lieferung werden berücksichtigt. All dies geschieht in Echtzeit.

ADLER profitiert jetzt von den folgenden Funktionen:

  • Steuerung von SKU, Optionen, Artikeln oder LOT-Einheiten und Programmen für Saison- und Werbeware
  • Nachfrageprognosen für neue Artikel anhand existierender Artikel
  • Berechnung von Holdbacks anhand von Bedarfsanalysen und Kosten
  • Berücksichtigung von Kundenkartendaten
  • Integration von verfügbaren Verkaufs- und Filiallagerflächen
  • Berücksichtigung der Grundbestückung, Wiederbeschaffung mit lang- und kurzfristigen Leadtimes sowie die automatische Bestellung
  • Frühzeitiges Aufzeigen von anbahnenden Unterdeckungen & Überbeständen auch bei langen Leadtimes
  • Ermittlung von Sicherheitsbeständen anhand definierter Service Level und ABC-Analysen
  • Monitoring Lieferanten-Liefer-Zuverlässigkeit
  • Ordergenerierung auch von Artikelbündelungen unter Berücksichtigung von vergangenen Lieferqualitäten und Logistikkosten

Das Ergebnis

Innerhalb weniger Monate nach der Implementierung der aifora Lösungen konnte ADLER bereits positive Auswirkungen feststellen. Vor allem wurden Out-of-Stock-Situationen minimiert, was zu höheren Umsätzen und zufriedeneren Kunden führt. Darüber hinaus ist ADLER in der Lage, schnell auf Veränderungen in der Kundennachfrage zu reagieren. Durch die Automatisierung manueller Tätigkeiten kann das ADLER Team effizienter arbeiten. Da die Algorithmen von aifora ständig weiterlernen, wird ADLER in Zukunft von noch besseren Ergebnissen profitieren.

Sicherung der Warenverfügbarkeit

Frühzeitige Erkennung von anbahnenden Unter- & Überdeckungen

Ausgewogeneres Umsatz-/Bestandsverhältnis

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