In-Store Preisdaten sammeln: Wie Sie Einblicke vor Ort in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln

In einem Markt, in dem die Verbraucher Preise mit einem einzigen Klick vergleichen und die Volatilität von Werbeaktionen zur Norm geworden ist, haben Einzelhändler keine Wahl mehr: Sie müssen ihre Preise mit chirurgischer Präzision verwalten.

Dieser Artikel untersucht, warum und wie dieser Ansatz die Preisstrategien im Einzelhandel grundlegend verändert.

Was ist eine Preisdatenerhebung?

Eine Preisdatenerhebung ist der Prozess des Sammelns, Aufzeichnens und Vergleichens der Preise von Produkten oder Dienstleistungen, die an verschiedenen Verkaufsstellen oder von Wettbewerbern angeboten werden.

Diese Methode der Preisbeobachtung ist in Sektoren wie dem Einzelhandel, dem Massenvertrieb, dem E-Commerce und dem stationären Handel weit verbreitet und dient der Überwachung der Wettbewerbsposition.

Warum Felddaten für die Preisoptimierung im Einzelhandel unverzichtbar werden ?

Heutzutage sind Daten das Kernstück einer jeden leistungsstarken Preisstrategie. Das Crawling von Webdaten – die automatische Extraktion von Online-Informationen – hat zwar die Wettbewerbsbeobachtung verändert, reicht aber nicht mehr aus, um den gesamten Markt abzudecken. Viele Produkte, insbesondere bei frischen Lebensmitteln, Eigenmarken oder schnelldrehenden Konsumgütern, sind online nicht sichtbar.

An dieser Stelle wird die Erfassung von Preisdaten im Geschäft – oder Scan In Store – unverzichtbar. Sie besteht darin, Wettbewerbsdaten direkt im Geschäft, auf Regalebene, über eine mobile Anwendung zu erfassen, die von geschulten Außendienstmitarbeitern genutzt wird.

Dieser Ansatz bietet einen realen, kontextualisierten und aktuellen Überblick über die Wettbewerbslandschaft und ermöglicht flexiblere, präzisere und reaktionsschnellere Preisentscheidungen. Er ergänzt die digitalen Daten, indem er sie in der physischen Einzelhandelsrealität verankert – dort, wo ein wesentlicher Teil der Kaufentscheidung getroffen wird, direkt vor dem Regal.

Bei REMA 1000 kann ein Außendienstmitarbeiter beispielsweise Daten zu über 5.000 Produkten in weniger als drei Stunden oder zu fast 50 Produkten in weniger als 10 Minuten erfassen – und das in einem Umfeld, in dem sich die Preise alle 15 Minuten ändern können. Dieses Maß an Reaktionsfähigkeit ist ein entscheidender Vorteil für Einzelhändler, die ihre Preise in Echtzeit an die lokale Marktdynamik anpassen wollen.

Die Technologie hinter In-Store Price Data Collect: Die mobile Lösung

Ein Datenerfassungssystem für die Beobachtung der Regalebene

Die Erfassung von Preisdaten in den Filialen basiert auf einer mobilen Lösung, die auf Einfachheit, Schnelligkeit und Zuverlässigkeit ausgelegt ist. Die App ist auf Android-Geräten verfügbar – insbesondere auf professionellen PDAs wie Zebra-Terminals – und wird von geschulten Außendienstmitarbeitern verwendet: ob engagierte Mitarbeiter, Studenten, Zeitarbeiter oder Supermarktmitarbeiter.

Jede Mission wird zentral vorbereitet: Die zu sammelnden Produkte, die Ziellager, die Ziele der Datenerfassung und die Ausführungsrichtlinien (Kategorie, Häufigkeit, Art der Informationen) werden im Voraus festgelegt.

Sobald der Auftrag an die mobile App weitergeleitet wurde, lädt der Mitarbeiter die Produktliste auf sein Gerät herunter. Vor Ort führt er die Datenerfassung durch, indem er Barcodes scannt, Preise eingibt, Fotos macht und, falls nötig, den genauen Standort des Produkts im Geschäft notiert.

Die App unterscheidet zwischen:

  • Bekannte Produkte (bereits in der Datenbank, mit Etikett, Foto, Preisverlauf, früherem Standort)
  • Neue Produkte (noch nicht referenziert), für die die gesammelten Daten vollständige Details enthalten: EAN, Preis, Foto, Beschreibung, Marke, Format, Ort.

Das System ist auch für komplexe Fälle wie Produkte mit variablem Gewicht (PLU) ausgelegt, deren Preise oft nicht online verfügbar sind. Diese Fähigkeit, offline-exklusive Daten zu erfassen, macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Einzelhändler, die lokale Märkte genau überwachen wollen.

Aus Sicht der Effizienz ist das Tool außergewöhnlich: Die Datenerfassung dauert im Durchschnitt nur 2 Sekunden pro Produkt, so dass ein einziger Mitarbeiter ein ganzes Geschäft innerhalb weniger Stunden abdecken kann.

Die Planung ist zentralisiert, die Echtzeitüberwachung ist integriert und die Daten werden nach und nach integriert. Dadurch wird sichergestellt, dass der Feldprozess strukturiert, standardisiert und industrialisiert ist, um qualitativ hochwertige Daten zu gewährleisten.

Scan In Store beobachtet nicht nur, sondern erfasst, kontextualisiert und strukturiert Daten dort, wo sie wirklich wichtig sind: am Regal.

Bei REMA 1000 hat dieses System zu spektakulären Ergebnissen geführt. Während einer Sammelaktion für eine ganze Filiale sammelte ein Agent 5.345 Produkte in nur 2h50 – das sind 4.690 in 2 Stunden. Diese Leistung verdeutlicht die Fähigkeit der Lösung, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, ohne dabei Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

Preisdaten sammeln: Ein strategischer Hebel zur Preisanpassung, zur Überwachung des Wettbewerbs und zur Verwaltung des Produktangebots

Der Kern jeder erfolgreichen Preisstrategie ist die Fähigkeit, sich an den Markt anzupassen. Dies erfordert detaillierte Kenntnisse über die Bewegungen der Konkurrenz, Sortimentsänderungen, laufende Werbeaktionen, lokale Preisunterschiede und die tatsächliche Produktverfügbarkeit in den Geschäften.

Scan In Store bietet all dies mit unübertroffener Granularität.

Es geht nicht nur darum, die angezeigten Preise zu erfassen, sondern auch den gesamten Kontext des Angebots: Produktetikett, Verpackungsbilder, Marke, Formatvarianten, Regalplatzierung, Aktionspreise, Lagerbestand oder vergriffene Ware.

Durch den Abgleich der vor Ort gesammelten Daten mit Katalogen, der Preishistorie und Daten von nationalen Einzelhändlern ist es möglich, diese zu vergleichen:

  • Verfolgen Sie Preisänderungen bei wichtigen Artikeln
  • Lokale Abweichungen erkennen
  • Messen Sie die Häufigkeit und Intensität konkurrierender Werbeaktionen
  • Identifizieren Sie Preisstrategien auf der Grundlage von Geschäftsarten oder Regionen

Dies sind Informationen nahezu in Echtzeit, die es einem Einzelhändler ermöglichen, innerhalb weniger Tage auf die Preisoffensive eines Konkurrenten zu reagieren – oder auf die Einführung eines bahnbrechenden Produkts in einer bestimmten Kategorie.

In-Store Preisdaten sammeln: Scannen in der Filiale als strategisches Instrument für die Sortimentsanalyse im Wettbewerb

Scan In Store ermöglicht es Einzelhändlern auch, die Entwicklung der Sortimente von Wettbewerbern nach Segmenten zu analysieren – wie z.B. Premiumisierungstrends, Einführung von Eigenmarken, Innovationen in Frischeabteilungen oder die Erweiterung von Lebensmittelkategorien. Es bietet einen konkreten Überblick über die Entscheidungen der Wettbewerber: Fokussierung auf Bestseller, Einführung neuer Eigenmarken, Erweiterung oder Kürzung von Produktlinien.

Diese subtilen Marktsignale sind ein wichtiger Input für die Preisgestaltung, das Marketing, das Category Management und die Einzelhandelsteams.

Alle gesammelten Daten werden in interaktiven Dashboards konsolidiert, auf die die Teams für Preisgestaltung, Marketing, Vertrieb und Netzwerkmanagement zugreifen können. Diese Dashboards unterstützen mehrstufige Analysen (nach Banner, Region, Geschäft oder Produktsegment) und ermöglichen datengestützte Entscheidungen auf jeder Ebene.

Auf diese Weise verwandelt Scan In Store die gesammelten Preisdaten in ein echtes strategisches Marktintelligenz-Tool – im Wesentlichen ein Echtzeit-Dashboard für den Außendienst.

Reaktivität in Echtzeit: Wenn Geschwindigkeit zu einem strategischen Vorteil wird

Auf einigen Märkten ist Geschwindigkeit entscheidend. Nehmen Sie Norwegen, wo REMA 1000 in einem sehr dynamischen Umfeld tätig ist – die Preise können sich alle 15 Minuten ändern. Um Schritt zu halten, werden gezielte Datenerfassungskampagnen für bestimmte Produktlisten durchgeführt. Ein Außendienstmitarbeiter kann 46 Produkte in 12 Minuten erfassen, ein anderer 47 in nur 8 Minuten, wobei die Preise jede Minute aktualisiert werden.

Diese hohe Frequenz versorgt Entscheidungsfindungssysteme nahezu in Echtzeit, während gleichzeitig eine außergewöhnliche Datenqualität und Zuverlässigkeit gewährleistet wird.

Diese Agilität ermöglicht einen hochgradig operativen Ansatz für das Preismanagement, der weit über statische Momentaufnahmen des Marktes hinausgeht.

Datenerfassungsgeschwindigkeit: Feldintelligenz in einen operativen Vorteil verwandeln

Eine der größten Stärken von Scan In Store ist die Fähigkeit, blitzschnell verwertbare Daten zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Ad-hoc-Studien, die oft langsam und kostspielig sind, basiert diese Lösung auf einem industrialisierten Prozess. Dank der optimierten Koordination zwischen zentraler Planung, Ausführung vor Ort und automatischer Verarbeitung können Einzelhändler die Daten vor Ort bis zum 1. Januar oder sogar innerhalb von 3 Stunden erhalten.

Diese Reaktionsfähigkeit ist in einem Umfeld, in dem die Geschwindigkeit der Ausführung ein Unterscheidungsmerkmal zum Wettbewerb darstellt, von entscheidender Bedeutung.

Sobald die Datenerfassung abgeschlossen ist, werden die Daten automatisch an die zentrale Plattform übertragen. Sie werden dann mit einem KI-gesteuerten Abgleichsalgorithmus verarbeitet, der die gesammelten Produkte mit internen Datenbanken vergleicht, exakte oder nahe Übereinstimmungen identifiziert und Assoziationen mit einem Vertrauenswert vorschlägt.

Die Produkte werden dann entweder automatisch verknüpft oder zur manuellen Validierung gekennzeichnet, wenn erhebliche Preisunterschiede festgestellt werden. Dieser sichere Arbeitsablauf gewährleistet die Datenqualität, ohne die Lieferung zu verlangsamen.

Diese Ausführungsgeschwindigkeit revolutioniert das Preismanagement: Einzelhändler arbeiten nicht mehr mit veralteten Erkenntnissen – sie arbeiten nahezu in Echtzeit. Sie können:

  • Reagieren Sie sofort auf die Preisstrategie eines Wettbewerbers
  • Testen Sie die Auswirkungen einer lokalen Preissenkung
  • Niedrigpreisstrategien in Discountern anpassen
  • Optimieren Sie die Preisgestaltung von CPG-Marken
  • Überwachen Sie Preiserhöhungen in den Gängen der Supermärkte, in der Nähe des Einkaufsortes der Verbraucher

Daten werden zu einem operativen Hebel, eingebettet in den täglichen Arbeitsablauf der Einzelhandelsteams.

Jenseits der Preisgestaltung: Ein funktionsübergreifender Beschleuniger für die Agilität des Einzelhandels

Diese Agilität kommt nicht nur den Preisgestaltungsteams zugute. Auch andere strategische Funktionen profitieren von Echtzeit-Einblicken auf Filialebene:

  • Einkaufsteams können Preisdaten bei Lieferantenverhandlungen nutzen
  • Das Marketing kann schneller auf Produkteinführungen von Wettbewerbern reagieren
  • Category Manager können die Sortimente auf der Grundlage von Marktbewegungen fein abstimmen
  • Der Einzelhandel kann die lokale Leistung und die Einhaltung von Preisen überwachen

In diesem Sinne wird Scan In Store zu einem grundlegenden Element bei der digitalen Transformation des physischen Einzelhandels – es verwandelt jedes besuchte Geschäft in einen intelligenten Datenpunkt, der die operative Leistung unterstützt.

Bei REMA 1000 zum Beispiel werden Preisintegrationen im Minutentakt durchgeführt, so dass die Wettbewerbsdatenbank fast ständig aktualisiert wird. Dies ermöglicht:

  • Sofortige Korrekturmaßnahmen bei der Preisgestaltung
  • Vergleichende Analyse der Reaktionsfähigkeit von Geschäften
  • Echtzeit-Bewertung laufender Werbeaktionen

Diese Flexibilität unterstützt einen hochgradig taktischen und operativen Ansatz für das Feldmanagement, der weit über eine statische Momentaufnahme des Marktes hinausgeht.

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In einer sich schnell verändernden Wettbewerbslandschaft, in der die Verbraucher immer anspruchsvoller werden und der Druck auf die Gewinnspannen weiter steigt, brauchen Einzelhändler Tools, die sie mit der realen Marktdynamik in Verbindung bringen. Scan In Store erfüllt genau diese Anforderungen.
Durch die schnelle, zuverlässige und kontextbezogene Erfassung von Daten vor Ort bietet Scan In Store einen klaren, verwertbaren Überblick über die Wettbewerbsposition.

Es ist viel mehr als nur ein Preiserfassungstool, es ist ein Leistungsbeschleuniger, ein Mittel zur Steigerung der kommerziellen Agilität und ein strategischer Verbündeter für jedes Team, das mit dem Angebotsmanagement befasst ist.

Durch die Wiedereingliederung des physischen Geschäfts in das Informationssystem wird Scan In Store zu einem wichtigen Aktivposten für den Lebensmitteleinzelhandel – eine konkrete Antwort auf die Herausforderungen, denen sich der moderne Lebensmitteleinzelhandel stellen muss: Warenkorbkontrolle, Margenmanagement und lokale Wettbewerbsfähigkeit.

Es erfasst nicht nur den Markt – es beobachtet ihn in Bewegung und ermöglicht so Entscheidungen in Echtzeit.

Der Anwendungsfall von REMA 1000 veranschaulicht perfekt die Wirkung der Lösung: Durch die Kombination von umfangreichen Datensammlungen (mehr als 5.000 Produkte in wenigen Stunden) mit minutengenauen Aktualisierungen ist der Einzelhändler in der Lage, sofort zu reagieren, seine Preisentscheidungen kontinuierlich zu verfeinern und in einem von Druck geprägten Umfeld äußerst wettbewerbsfähig zu bleiben.

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Warum ist die Bedarfsplanung für das Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung?

Bestimmte kritische Entscheidungen in der Lieferkette müssen getroffen werden, bevor die tatsächliche Nachfrage bekannt ist. Es müssen Beschaffungen getätigt, Kapazitäten reserviert, die Produktion angestoßen, Lagerbestände bereitgestellt und die Logistikabläufe organisiert werden, obwohl die Kunden noch keine Käufe getätigt haben. Diese Entscheidungen lassen sich jedoch nicht immer schnell korrigieren. Je länger die Beschaffungsfristen sind, je umfangreicher die Sortimente und je komplexer die Vertriebsnetze, desto kostspieliger wird ein Prognosefehler. Genau das macht die Bedarfsplanung so wichtig. Seine Aufgabe besteht nicht darin, zukünftige Umsätze perfekt vorherzusagen. Vielmehr geht es darum, die Unsicherheit so weit zu verringern, dass das Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen kann, noch bevor die tatsächliche Nachfrage bekannt ist. Eine zu niedrig eingeschätzte Nachfrage kann zu Lieferengpässen, entgangenen Umsätzen, Eilaufträgen und einer Verschlechterung der Kundenzufriedenheit führen. Eine zu hoch eingeschätzte Nachfrage bindet Kapital, erhöht die Lagerkosten und setzt das Unternehmen dem Risiko von Überbeständen, Preisnachlässen oder Veralterung aus. Doch es geht um mehr als nur die Gesamtmenge der verfügbaren Waren. Es kommt darauf an, das richtige Produkt zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitzustellen. Die Qualität der Bedarfsplanung wirkt sich somit unmittelbar auf die Bestandsverwaltung, die Beschaffungssteuerung, die Produktionssteuerung und, im weiteren Sinne, auf die Steuerung der Warenflüsse aus. Die Frage lautet also nicht nur: „Wie hoch wird die Nachfrage sein?“ Sie lautet vor allem: „Welche Entscheidungen müssen wir heute treffen, unter Berücksichtigung dessen, was wir wissen – und dessen, was wir noch nicht wissen – über die zukünftige Nachfrage?“ Bedarfsplanung: Planen, um Entscheidungen zu treffen – nicht, um Unsicherheiten zu beseitigen Die Nachfrageplanung, auch als Bedarfsplanung bezeichnet, besteht darin, den zukünftigen Bedarf der Kunden auf der Grundlage historischer Daten, Prognosemodelle und geschäftsrelevanter Informationen zu schätzen. Die statistische Prognose ist zwar ein wichtiger Bestandteil, fasst den Ansatz jedoch nicht vollständig zusammen. Die Bedarfsplanung muss auch Ereignisse berücksichtigen, die die Nachfrage beeinflussen können: Werbeaktionen, Preisänderungen, Produkteinführungen, Sortimentsänderungen, die Eröffnung neuer Verkaufsstellen oder Veränderungen im Kaufverhalten. Diese Unterscheidung ist von grundlegender Bedeutung. Ein Algorithmus kann einen Trend oder eine saisonale Schwankung erkennen. Er kennt jedoch nicht unbedingt den Zeitplan einer in Vorbereitung befindlichen geschäftlichen Maßnahme, den bevorstehenden Verlust eines Kunden oder die erwartete Substitution zwischen zwei Artikeln. Umgekehrt ist eine geschäftliche Intuition nicht unbedingt zuverlässiger als ein Modell, nur weil sie aus der Praxis stammt. Die Herausforderung besteht daher darin, die verschiedenen Informationsquellen miteinander abzugleichen, die Annahmen zu dokumentieren und schrittweise ihren Beitrag zur Qualität der Entscheidungen zu bewerten. Das erwartete Ergebnis ist keine als sicher dargestellte Zahl. Es handelt sich um eine regelmäßig aktualisierte Schätzung der voraussichtlichen Nachfrage, verbunden mit einem Verständnis der Faktoren, die zu deren Veränderung führen könnten. Dieser Ansatz verändert die Art und Weise, wie die Bedarfsplanung bewertet wird: Eine Prognose ist nicht allein deshalb wertvoll, weil sie präzise ist. Sie ist dann wertvoll, wenn sie es ermöglicht, frühzeitig eine bessere Entscheidung zu treffen, sodass noch Handlungsspielraum besteht. Warum ist die Bedarfsplanung für die Leistungsfähigkeit der Lieferkette von entscheidender Bedeutung? In der Lieferkette besteht eine strukturelle Verzögerung: Der Kunde möchte möglicherweise sofort bedient werden, während das Unternehmen mitunter mehrere Wochen oder Monate benötigt, um ein Produkt zu beschaffen, herzustellen und zu versenden. Diese zeitliche Diskrepanz zwischen dem Zeitpunkt, zu dem eine Entscheidung getroffen werden muss, und dem Zeitpunkt, zu dem die Nachfrage tatsächlich erkennbar wird, erklärt einen Großteil des Nutzens der Nachfrageplanung. Je länger es dauert oder je kostspieliger es ist, eine Entscheidung rückgängig zu machen, desto wichtiger wird die vorausschauende Planung. Lieferengpässe reduzieren, ohne die Lagerbestände zu erhöhen Angesichts der Unsicherheit besteht eine einfache Lösung darin, die Sicherheitsbestände aufzustocken. Diese Strategie kann zwar bestimmte Lieferengpässe verringern, bindet jedoch mehr Kapital und garantiert nicht, dass sich der zusätzliche Bestand aus den richtigen Artikeln oder am richtigen Ort befindet. Die Bedarfsplanung ermöglicht einen gezielteren Ansatz bei der Bestandsverwaltung. Reguläre, saisonale, sporadisch angebotene oder stark beworbene Produkte weisen weder das gleiche Maß an Unsicherheit noch die gleichen Folgen im Falle eines Fehlers auf. Ebenso hat ein Prognosefehler bei einem leicht nachbestellbaren Artikel nicht dieselben Auswirkungen wie bei einem saisonalen Produkt, das mehrere Monate im Voraus bestellt wird. Nicht alle Prognosefehler sind also gleich. Das Ziel sollte nicht darin bestehen, die Bestände oder gar die statistische Genauigkeit pauschal zu maximieren, sondern die Anstrengungen dort zu konzentrieren, wo Unsicherheiten tatsächlich zu einer Beeinträchtigung des Service oder der wirtschaftlichen Leistung führen können. Die Bedarfsplanung trägt somit dazu bei, die Lagerbestände zu begrenzen und gleichzeitig jene Produkte, Zeiträume und Märkte zu schützen, auf denen eine Lieferunterbrechung die schwerwiegendsten Folgen hätte. Transparenz bei der Beschaffung und Produktion schaffen Lieferanten und Industriestandorte benötigen Transparenz, um ihre Kapazitäten zu reservieren, Rohstoffe zu organisieren und ihre Ressourcen zu planen. Wenn die Informationen zu spät eintreffen, muss die Lieferkette dies durch Programmänderungen, Eilbeschaffungen oder kostspieligere Transportlösungen ausgleichen. Werden die Mengen hingegen zu hoch eingeschätzt, werden Ressourcen gebunden, für die sich nicht unbedingt ein Absatzmarkt findet. Die Bedarfsplanung liefert einen zeitlichen Überblick über den Bedarf, wodurch sich das Beschaffungs- und das Produktionsmanagement verbessern lassen. Außerdem ermöglicht es, relativ vorhersehbare Volumina von solchen zu unterscheiden, die von unsichereren Annahmen abhängen. Die Teams können ihre Verpflichtungen dann an das Risikoniveau anpassen, anstatt jede Prognosezahl als Gewissheit zu betrachten. Diese Transparenz verbessert die Reaktionsfähigkeit der Organisation, vor allem aber ihre Flexibilität : Es geht nicht nur darum, schneller zu reagieren, sondern im Voraus zu wissen, welche Entscheidungen angepasst werden können, falls sich die Nachfrage anders entwickelt als im vorgesehenen Szenario. Verhindern, dass sich Unsicherheit in der gesamten Logistikkette ausbreitet Eine relativ geringe Schwankung der Kundennachfrage kann zu wesentlich größeren Anpassungen führen, je weiter sie in der Lieferkette nach oben wandert. Ein Händler erhöht vorsorglich seine Bestellungen. Das Lager verzeichnet einen steigenden Bedarf. Die Einkaufsabteilung gibt einen noch höheren Bedarf an den Lieferanten weiter, um die Liefermengen zu sichern. In jeder Phase kann sich die anfängliche Unsicherheit verstärken. Das Ergebnis ist paradox: Das Unternehmen versucht, sich vor Risiken zu schützen, trägt jedoch selbst dazu bei, die Volatilität in seinen Logistikabläufen zu erhöhen. Eine gemeinsame Bedarfsplanung begrenzt diese Verstärkung, indem sie den verschiedenen Funktionsbereichen eine gemeinsame Grundlage bietet und vor allem die Annahmen sichtbar macht, die

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