Ende Januar gehen die Abschlussinventuren in der Zentrale ein, und in vielen Filialnetzen kursiert dieselbe Tabelle: eine Spalte mit Filialen, eine Spalte mit Schwundquoten, sortiert vom schlechtesten zum besten Wert. Innerhalb von Sekunden weiß jeder, wer „Letzter“ ist. Nur spiegelt dieses Ranking oft ebenso sehr die Zählweise wider wie die Verluste selbst. Um den Schwund von Filiale zu Filiale zu vergleichen und dabei nicht das falsche Ziel ins Visier zu nehmen, müssen zunächst alle Standorte auf dieselbe Weise zählen. Die Wahl der Bezugsgrößen folgt danach. Die Auswertung nach Zone und Zeitfenster schließlich macht die Abweichungen im Geschäft nutzbar.

Warum ein einfaches Filialranking in die Irre führt

Die gängigste Kennzahl, die Inventurdifferenzquote (Shrinkage-Rate), setzt den Wert der Inventurdifferenzen ins Verhältnis zum Umsatz. Sie ist ein guter Indikator für die allgemeine Gesundheit eines Unternehmens, taugt aber nur schlecht für ein Ranking, weil sie in erster Linie davon abhängt, was jedes Geschäft in die Berechnung einbezieht. In seinem Bericht Beyond Shrinkage: Introducing Total Retail Loss weist Professor Adrian Beck (Universität Leicester) darauf hin, dass das Fehlen einer gemeinsamen Definition den Vergleich von Daten zur Inventurdifferenz sehr schwierig macht: Manche Unternehmen berücksichtigen nur die ungeklärten Differenzen, andere rechnen Bruch, abgelaufene Haltbarkeitsdaten oder Prozessfehler hinzu.

Was zwischen Handelsmarken gilt, gilt auch zwischen den Filialen desselben Netzes. Dieselben Verzerrungen tauchen Jahr für Jahr auf:

  • Der Inventurzeitpunkt: Eine Filiale, die direkt nach dem Schlussverkauf gezählt wird, und eine andere, die davor gezählt wird, sprechen nicht über denselben Zeitraum.
  • Bekannte Inventurdifferenz, falsch erfasst: Jeder nicht erfasste Karton mit Bruchware landet automatisch in der unbekannten Inventurdifferenz und erhöht deren Quote.
  • Fehler in der vorgelagerten Kette: Eine unvollständige Lieferung, ein schlecht abgeglichener Wareneingang oder eine vergessene Umlagerung zwischen Standorten erscheinen in der Filiale als Verluste.
  • Der Größeneffekt: In einer kleinen Verkaufsstelle genügen drei oder vier teure Artikel, damit die Quote von einem Jahr zum nächsten sprunghaft ansteigt.
  • Der Produktmix: Eine Filiale, die mehr stark exponierte Artikel verkauft, weist logischerweise eine höhere Quote auf.

Die Filiale am Ende des Rankings ist also nicht zwingend die schlechter geführte. Manchmal ist sie schlicht die kleinste. Oder diejenige, die am gewissenhaftesten Inventur macht, oder auch diejenige, die die problematischsten Lieferungen aus dem Lager erhält.

Die Messung vereinheitlichen, bevor verglichen wird

Zahlen zu vereinheitlichen, die nicht dasselbe messen, bringt nichts. Die Studie Measuring Retail Shrink, veröffentlicht von ECR Retail Loss, hält dies fest: Um Quoten der Inventurdifferenz zu vergleichen, muss man ihre Berechnungsmethode kennen, sie konsequent anwenden und bei unterschiedlich bewerteten Inventurdifferenzen vorsichtig bleiben. Die Autoren stützen sich auf eine 2004 durchgeführte Befragung von in Europa tätigen Handelsunternehmen und stellen außerdem fest, dass Verluste in der Lieferkette, die kaum gemessen werden, sehr wahrscheinlich den Geschäften zugerechnet werden und dort die Inventurdifferenz aufblähen. Die meisten Befragten erfassten ihre Inventurdifferenz damals nur zweimal im Jahr; die Studie empfiehlt, so oft wie möglich zu zählen, um auf entstehende Trends reagieren zu können.

In einem Filialnetz bedeutet das ein schriftlich festgelegtes und überall angewandtes Regelwerk. Es legt den genauen Umfang des unbekannten Schwunds und die Bewertungsmethode fest (Verkaufspreis oder Einkaufspreis, aber an allen Standorten derselbe, idealerweise beide). Es gleicht die Inventurtermine an und schreibt eine identische Behandlung von Wareneingangsdifferenzen vor. Falls diese Grundlagen noch fehlen, fasst unser Leitfaden zum Thema unbekannten Schwund verstehen, berechnen und reduzieren die Grundlagen der Berechnung zusammen. Die Arbeit ist undankbar, aber alles Weitere hängt von ihr ab.

Nach Umsatz, Kundenfrequenz und Fläche normalisieren

Ist die Messung einmal vereinheitlicht, bleibt die Wahl der Bezugsgröße. Jede beleuchtet einen anderen Aspekt, und keine genügt für sich allein.

  • Nach Umsatz: Das ist die klassische Quote der Inventurdifferenz, die sich mit den Marktreferenzen vergleichen lässt. Laut der National Retail Security Survey 2023 der NRF stieg die durchschnittliche Quote der befragten US-Händler im Geschäftsjahr 2022 auf 1,6 %, gegenüber 1,4 % im Vorjahr, und erreichte damit wieder das Niveau von 2019 und 2020. Ihre Grenze ist bekannt: Ein Geschäft mit hohem Umsatz verwässert seine Verluste, und eine große Werbeaktion (oder eine Erhöhung der Verkaufspreise, wenn die Inventurdifferenz zum Einkaufspreis bewertet wird) verändert das Verhältnis, ohne dass sich im Regal etwas ändert.
  • Nach Kundenfrequenz: der Verlust bezogen auf tausend Besucher. So werden Unterschiede beim durchschnittlichen Warenkorb neutralisiert, und Filialen, deren Regale vergleichbare Besucherströme sehen, lassen sich gegenüberstellen. Dafür braucht es allerdings eine zuverlässige und einheitliche Zählung im gesamten Netz.
  • Nach Fläche: der Verlust pro Quadratmeter, oder besser pro Regalmeter einer bestimmten Produktfamilie. Diese Sichtweise dient dazu, die Dichte der Exposition und die Qualität der Platzierung zu vergleichen, vor allem zwischen ähnlichen Formaten.

Nehmen wir einen fiktiven, bewusst vereinfachten Fall. Geschäft A in der Innenstadt hat viele Kunden mit kleinen Einkäufen. Geschäft B am Stadtrand empfängt weniger Besucher, doch seine Warenkörbe sind so groß, dass es einen höheren Umsatz erzielt. Über das Jahr verlieren beide denselben Warenwert. Bezogen auf den Umsatz wirkt B besser; bezogen auf die Besucherfrequenz verliert A pro Besucher am wenigsten. Keine der beiden Zahlen ist „die richtige“. Ihre Abweichung gibt der Analyse die Richtung vor: hin zur Exposition gegenüber dem Kundenstrom bei A, hin zu hochwertigen Artikeln bei B.

Letzter Reflex: jede Filiale mit ihren Vergleichsfilialen (gleiches Format, gleicher Standorttyp, ähnliche Größe) und mit ihrer eigenen Entwicklung über mehrere Inventuren vergleichen, statt mit dem Durchschnitt des gesamten Netzes.

Statistiken nach Zone und Zeitfenster lesen

Eine Jahresquote, selbst gut normalisiert, sagt weder, wo noch wann die Verluste entstehen. Zwei Filialen mit derselben Quote können gegensätzliche Situationen haben. Bei der einen konzentrieren sich die Differenzen auf die Parfümerie zwischen 17 und 19 Uhr; bei der anderen verteilen sie sich samstags über die gesamte Verkaufsfläche. Diese beiden Situationen behandelt man nicht mit demselben Aktionsplan.

Hier übernehmen die Daten aus den Kameras die Rolle der Inventur. Die Dashboards der Videoanalyse, wie die von Oxania, vereinen Besucherzählung, Heatmaps und Statistiken nach Zone und Zeitfenster. Sie ersetzen nicht die Inventur, die weiterhin das Maß für den tatsächlichen Verlust bleibt, liegen aber kontinuierlich vor statt ein- oder zweimal im Jahr. Die Kartierung der Risikogesten nach Zone liefert dann eine Grundlage, um vergleichbare Abteilungen verschiedener Geschäfte miteinander zu vergleichen.

Vorsicht jedoch: Die Anzahl der Alerts hängt auch davon ab, was die Kameras sehen. Eine Filiale, deren exponierte Regale gut abgedeckt sind, meldet mehr Ereignisse als eine Filiale voller toter Winkel, ohne deshalb stärker betroffen zu sein. Für den Vergleich sollten Sie die Alerts auf die Kundenfrequenz der Zone beziehen und prüfen, dass die Kameraabdeckung an allen Standorten gleichwertig ist. Andernfalls wird die am besten ausgestattete Filiale benachteiligt.

Das Ranking durch einen Vergleich ersetzen, der bei Entscheidungen hilft

Ein Ranking von 1 bis N, das im gesamten Netz verbreitet wird, erzeugt einen Fehlanreiz, den Controller gut kennen: Am Ende wird der Indikator gepflegt statt der Realität. Bruch wird in der Woche vor der Inventur mit plötzlichem Eifer gemeldet, manche Buchungen rutschen von einer Periode in die nächste. Und die Teams der strukturell stärker exponierten Filialen, die Jahr für Jahr am Tabellenende stehen, steigen innerlich aus.

Ein Vergleich, der für die Steuerung mehrerer Standorte nützlich ist, sieht eher so aus:

  1. Gruppen vergleichbarer Filialen, gebildet nach Format, Standort und Größe.
  2. Für jede Filiale drei Indikatoren nebeneinander (nach Umsatz, pro Besucher, nach Fläche) statt nur einem.
  3. Ein Trend über mindestens drei Perioden, um den einmaligen Ausreißer von der schleichenden Abweichung zu unterscheiden.
  4. Bewertungsbänder (im Rahmen der Gruppennorm, zu prüfen, deutlich darüber) statt eines Rangs.
  5. Ein Zoom nach Zone und Zeitfenster für die Filialen, die aus ihrem Band fallen, vor jeder Schlussfolgerung.
  6. Ein Austausch mit der Filialleitung, um die Abweichung zu erklären: Umbauarbeiten, Teamwechsel, Neuplatzierung, Lieferschwierigkeiten.

Dieses Vorgehen setzt die Schlüsselindikatoren zur Früherkennung von Verlusten fort. Das Ziel ist nicht, einen schlechten Schüler zu benennen, sondern zu erkennen, was in den erfolgreichsten Filialen funktioniert, um es anderswo zu übertragen.

Wenn Ende Januar die Inventurzahlen eintreffen, dauert das Sortieren einer Spalte zehn Sekunden. Die Messung zu vereinheitlichen, Umsatz, Kundenfrequenz und Fläche zu kreuzen und dann auf die Ebene von Zone und Zeitfenster hinunterzugehen, erfordert mehr, aber die anschließende Besprechung hat nicht mehr denselben Gegenstand: Man hört auf zu fragen, wer Letzter ist, und fragt stattdessen, wo und wann man verliert und warum. Von dieser Frage aus geht der unbekannte Schwund im gesamten Netz nachhaltig zurück.