Blog · 21. September 2026
Regallücken mit Kassendaten erkennen: die Methode des Produkts, das sich nicht mehr verkauft
Kurz gesagtEin Schnelldreher, dessen Verkäufe ungewöhnlich lange auf null fallen, fehlt sehr wahrscheinlich im Regal, selbst wenn der Buchbestand positiv ist. Die Methode vergleicht für jeden Artikel die Zeit seit dem letzten Verkauf mit der üblichen Zeit zwischen zwei Verkäufen zu dieser Stunde und an diesem Tag: Jenseits eines Vielfachen (drei- bis fünfmal) wird der Artikel gemeldet. Sie funktioniert nur bei Produkten, die sich oft verkaufen, sie erkennt die Lücke mit Verzögerung, und sie nennt die Ursache nicht. Ergänzend sind die Kassenkräfte die Ersten, die hören: „Es war keins mehr da.“
Das Prinzip: Ein fehlender Verkauf ist ein Signal
Kassen erfassen jeden Verkauf mit Uhrzeit. Bei einem Produkt, das sich am Samstagnachmittag etwa zwölfmal pro Stunde verkauft, ist eine Stunde ohne Verkauf ein seltenes Ereignis, wenn das Produkt im Regal steht. Die Wahrscheinlichkeit, dass es fehlt, wird hoch. Diese Überlegung wurde in der Literatur zur Lückenerkennung aus Verkaufsdaten formalisiert, insbesondere von Papakiriakopoulos, Pramatari und Doukidis (Decision Support Systems, 2009), und sie wird von mehreren Handelswerkzeugen genutzt.
Ihr Vorteil: Sie hängt nicht vom Buchbestand ab. Ein Phantombestand, eine im Lager vergessene Palette, ein falsch abgestelltes Produkt erzeugen alle dasselbe Symptom, das Ausbleiben der Verkäufe.
Die Methode, Artikel für Artikel
- Das übliche Intervall zwischen zwei Verkäufen berechnen für jeden Artikel, nach Wochentag und Zeitfenster, über die letzten Wochen.
- Die Zeit seit dem letzten Verkauf messen, fortlaufend.
- Melden, wenn diese Zeit das übliche Intervall mal einen Schwellenwert überschreitet, zum Beispiel vier. Ein niedriger Schwellenwert gibt Fehlalarme; ein hoher erkennt spät.
- Am Regal prüfen, was gemeldet wurde, und den Buchbestand korrigieren, wenn das Produkt bei positivem Bestand fehlt (Phantombestand).
| Artikel | Übliche Verkäufe (Samstag 15-17 Uhr) | Übliches Intervall | Letzter Verkauf vor | Signal (Schwelle × 4) |
|---|---|---|---|---|
| Fettarme Milch 1 l | 60 / Std. | 1 Min. | 25 Min. | ja |
| Kaffeekapseln Marke A | 12 / Std. | 5 Min. | 12 Min. | nein |
| Haarfarbe, gängiger Ton | 1 / Std. | 60 Min. | 90 Min. | nein |
Die Grenzen
- Langsamdreher sind nicht erkennbar: Ein Artikel, der sich einmal am Tag verkauft, kann einen ganzen Tag fehlen, ohne dass die Methode es sieht. Dabei sind das oft Produkte ohne Ersatz, mit hoher Marge.
- Die Erkennung kommt verzögert: Es braucht mehrere Intervalle ohne Verkauf bis zum Signal. Bei einem Schnelldreher ist das eine halbe Stunde; bei einem mittleren Produkt mehrere Stunden.
- Das Signal nennt die Ursache nicht: Fehlbestand, Produkt im Lager, falsch abgestelltes Produkt, fehlendes Etikett oder einfach kein Kunde im Gang. Man muss nachsehen.
- Aktionen und Ereignisse verändern die üblichen Intervalle; die Methode muss während der Aktionen neu kalibriert werden (Aktionen und Regallücken).
Die Kassenkraft, erste Zeugin
Vor jedem Algorithmus hört die Kasse die Kunden: „Es gab keine Milch mehr”, „ich habe die Windeln nicht gefunden”. Diese Information geht fast immer verloren. Drei einfache Praktiken holen sie zurück:
- eine Taste oder ein Heft „fehlendes Produkt gemeldet” an der Kasse, mit dem Produktnamen, bei jedem Schichtwechsel eingesammelt;
- fünf Minuten Abstimmung zwischen Kasse und Abteilungsleitern am Ende des Tages;
- dieselbe Regel wie bei der Zählung am Regal, beschrieben in das Regalteam für die Lückenjagd gewinnen: Was gemeldet wird, wird behandelt, und das Ergebnis geht an den Meldenden zurück.
Ein Rechenbeispiel (hypothetisch)
Nehmen wir einen fiktiven Supermarkt, der die Methode mit einem Schwellenwert von vier Intervallen auf seine 200 meistverkauften Artikel anwendet. An einem Samstag werden zwischen 14 und 18 Uhr 14 Artikel gemeldet. Prüfung am Regal: 9 fehlen (davon 6 bei positivem Buchbestand), 3 sind vorhanden, aber falsch platziert, 2 sind Fehlalarme. Von den 9 fehlenden werden 5 innerhalb einer Viertelstunde aus dem Lager geholt. Diese Zahlen veranschaulichen die erwartete Größenordnung: eine Mehrheit echter Erkennungen und ein Anteil Prüfungen umsonst.
Was die Meldung durch Kunden ändert
Kassendaten erkennen die Lücke, wenn die Verkäufe ausbleiben; der Kunde, der mit RegalAlarm meldet, erkennt sie in dem Moment, in dem er vor dem leeren Regal steht, auch bei Langsamdrehern, die die Kasse nicht sehen kann. Beide Signale bestätigen sich: Ein von einem Kunden gemeldeter Artikel ohne Verkauf seit einer Stunde ist eine sichere Lücke. 14 Tage testen, ohne Zahlungskarte: den Tarif für Filialleiter ansehen.
Quellen
- Papakiriakopoulos, Pramatari, Doukidis, „A decision support system for detecting products missing from the shelf based on heuristic rules”, Decision Support Systems, Band 46, 2009.
- DeHoratius, Raman, „Inventory Record Inaccuracy: An Empirical Analysis”, Management Science, 2008: Abstract.
- Gruen, Corsten, Bharadwaj, „Retail Out-of-Stocks: A Worldwide Examination”, GMA, 2002: vollständige Studie (PDF).