Mit der App Promotions analysieren können Sie den Erfolg vergangener Promotions berechnen. Der Promotion-Erfolg wird in der Wurzelperiodizität der Promotion-Ebene berechnet und kann nur Daten enthalten, die vor der aktuellen Periode geladen wurden.
Bevor Sie die Berechnung anstoßen, müssen Sie die Kennzahl auswählen, die die Verkaufsdaten enthält, die Sie benötigen, um die durchschnittliche Anzahl verkaufter Artikel zu ermitteln. Standardmäßig ist die Kennzahl mit der betriebswirtschaftlichen Bedeutung Istabsatz ausgewählt. Wenn Sie stattdessen eine andere Kennzahl auswählen, wird diese Kennzahl angezeigt, wenn Sie das nächste Mal eine Berechnung anstoßen.
Das Ergebnis der Erfolgsberechnung wird in der Spalte Promotion-Erfolg angezeigt. Wenn Sie auf den Prozentwert klicken, können Sie zu den Details navigieren.
Für Promotions, die auf Kennzahlen mit der betriebswirtschaftlichen Bedeutung Promotion-Summe basieren, wird der Promotion-Erfolg wie folgt berechnet:
Durchschnittliche Anzahl der verkauften Artikel in den Aktionszeiträumen geteilt durch die durchschnittliche Anzahl der verkauften Artikel in den Perioden ohne Aktionen
Für Promotions, die auf Kennzahlen mit der betriebswirtschaftlichen Bedeutung Promotion-Uplift basieren, wird der Promotion-Erfolg mit der folgenden Formel berechnet:
Durchschnittliche Anzahl verkaufter Artikel in den Promotion-Perioden abzüglich der durchschnittlichen Anzahl verkaufter Artikel in den Perioden ohne Aktionen geteilt durch den durchschnittlichen geplanten Uplift.
Für diese Formeln ist keine Baseline-Berechnung erforderlich.
Ein Zeitraum ohne Promotions ist ein Zeitraum, in dem keine Promotion für die relevanten Objekte vorhanden ist, z.B. für Produkt und Kunde, wenn Produkt und Kunde die Schlüsselattribute der Promotion-Ebene sind. Zeiträume direkt vor und nach Promotions werden aufgrund möglicher Vor- und Nachlaufeffekte nicht als Zeiträume ohne Promotions betrachtet.
Der Aktionserfolg ist negativ, wenn in Aktionszeiträumen weniger Artikel verkauft werden als in Perioden ohne Aktionen.
Auswirkungen der Saisonalität
Um das saisonale Verhalten der Verkäufe eines Produkts zu berücksichtigen, wählen Sie eine bestimmte Anzahl von Perioden pro Saison aus. Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:
Sie geben die Anzahl der Perioden pro Saison in der Schlüsselzeitebene der Promotion-Ebene an, d.h. die Zeitebene, in die die Promotion geladen wird.
Wenn die Anzahl der Perioden pro Saison 0 oder 1 ist, wird die Saisonalität nicht berücksichtigt.
Wenn die Anzahl der Perioden pro Saison größer als 1 ist, werden nur die vergangenen Perioden in der Umsatzkennzahl für die Berechnung der durchschnittlichen Anzahl verkaufter Artikel in Perioden ohne Promotion verwendet, die zur angegebenen Saisonalität passen.
Auswirkungen von Trends
Um den Promotion-Erfolg zu berechnen, verwendet das System einen Algorithmus mit exponentieller Glättung zur Berechnung der durchschnittlichen Anzahl verkaufter Positionen in Perioden ohne Promotions. Nur die Perioden vor der betreffenden Aktion werden für die Berechnung des Durchschnitts berücksichtigt. Mit dieser Strategie berücksichtigen Sie Trends, die vor der Promotion beobachtet werden konnten. Die Perioden, die näher an der Promotion liegen, erhalten im Algorithmus für die exponentielle Glättung mehr Gewicht als die Perioden, die weiter in der Vergangenheit liegen.
Der geglättete Durchschnitt wird wie folgt berechnet:
- At = At-1 + (SF * (Pt - At-1))
- SF = 2 / (n+1)
At ist der Durchschnitt zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Pt ist der Verkaufswert zu einem bestimmten Zeitpunkt.
SF ist der Glättungsfaktor.
Notiz
Bei der SAP6-Modellierung von Promotions wird davon ausgegangen, dass die geplanten Uplifts in SAP IBP integriert/geladen werden. Wenn die gesamte Planmenge und nicht der Uplift integriert ist, muss das SAP6-Modell entsprechend angepasst werden.
Bei der SAP6-Modellierung von Promotions wird davon ausgegangen, dass die Promotions auf der Ebene Produkt/Kunde/Kalenderwoche in SAP IBP integriert/geladen werden. Wenn sich die Promotions auf einer anderen Ebene befinden (z.B. Produktgruppe), muss die SAP6-Modellierung entsprechend angepasst werden.
Promotionsdatenbereinigung
Eine weitere mögliche Option im Zusammenhang mit Promotions in SAP IBP ist die Verwaltung vergangener Promotions. Dies ist mithilfe des Vorverarbeitungsschritts in der App Prognosemodelle verwalten möglich.
Der Algorithmus wird Promotionsdatenbereinigung genannt.
Dieser Algorithmus kann verwendet werden, um positive Ausreißer (Absatzsteigerungen) zu identifizieren, die mit Promotions verknüpft sind, und um sie aus der Verkaufshistorie zu entfernen. Sie können beispielsweise ein Prognosemodell einrichten, in dem Promotion-Absatzsteigerungen aus der Verkaufshistorie entfernt werden, bevor der Demand-Sensing-Algorithmus die kurzfristige Prognose berechnet.
Notiz
Prozess
Das System führt die folgenden Schritte aus, um Promotion-Absatzsteigerungen zu eliminieren:
Identifiziert Ausreißer in der Verkaufshistorien-Kennzahl, die Sie als Eingabe für den Algorithmus ausgewählt haben.
Die Logik zur Ausreißererkennung entspricht der Logik, die vom Algorithmus zur Ausreißerkorrektur verwendet wird, während der Multiplikator unterschiedlich sein kann.
Identifiziert Absatzsteigerungen, die durch Promotions in der Verkaufshistorien-Kennzahl verursacht wurden, die Sie als Eingabe für den Algorithmus ausgewählt haben.
Sucht nach Korrelationen zwischen den beiden Eingabearten und identifiziert somit die Perioden, in denen die Ausreißer durch Promotions verursacht wurden.
Entfernt die Ausreißer, die mit Promotion-Absatzsteigerungen verknüpft sind, mit der folgenden Formel aus der Verkaufshistorie:
- Kennzahl zum Sichern des Ergebnisses = Verkaufshistorie * [Konsensprognose / (Konsensprognose + geplante Absatzsteigerungen)]
Sucht nach den größten Übereinstimmungen, um die Werte proportional anzupassen, wenn es keine exakte Korrelation zwischen den Promotion-Absatzsteigerungen und den Ausreißern gibt.
Notiz