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# Entgangenes Umsatzpotenzial

> Identifiziere verpasste Verkaufschancen durch Ausverkauf

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Die Metrik `Entgangenes Umsatzpotenzial` zeigt dir, wie viel Umsatz dir durch Ausverkauf entgangen ist — automatisch berechnet aus den Verkaufsmustern deiner Verbrauchsorte.

## Warum die Ausverkaufsanalyse schwierig ist

Herkömmlich erfordert die Analyse von Ausverkaufsauswirkungen erheblichen manuellen Aufwand und Geschäftsexpertise. Zu den wichtigsten Einflussfaktoren gehören:

* **Tageszeit**: Frühstücksartikel, die vor dem Mittagessen ausverkauft sind, oder Gebäck, das vor 15:00 Uhr ausverkauft ist, können große Auswirkungen haben.
* **Verbrauchsorttyp**: Verbrauchsorte mit hohem Kundenaufkommen (z.B. Bahnhöfe) sind empfindlicher gegenüber späten Ausverkaufssituationen als Verbrauchsorte mit geringem Kundenaufkommen am Abend.
* **Produktersatz**: Die Auswirkungen eines Ausverkaufs können minimal sein, wenn ähnliche Produkte verfügbar sind (z.B. "Laugenstangen" als Ersatz für "Laugensemmel")

Diese manuelle Analyse ist zeitaufwändig und typischerweise auf Schlüsselprodukte oder problematische Verbrauchsorte beschränkt. Unsere Metrik `Entgangenes Umsatzpotenzial` automatisiert diesen Prozess für schnellere Erkenntnisse.

<Tip>
  Du siehst, dass eine ordentliche Ausverkaufsanalyse eine Analyse der Verkaufsmuster innerhalb eines Tages erfordert und daher nur verfügbar ist, wenn du über Transaktionsverkaufsdaten verfügst.
</Tip>

## Ausverkaufssituationen erkennen

Der erste Schritt zur automatischen Schätzung des `Entgangenes Umsatzpotential` ist die automatische Erkennung von Ausverkaufssituationen. Wir ermitteln Ausverkaufssituationen über die `Retourenmenge`: Produkte mit Retouren gelten bis zum Ladenschluss als verfügbar.

Diese Information wird im BI auch über die Metrik `Verfügbarkeit` angezeigt, wobei 100% `Verfügbarkeit` bedeutet, dass der Artikel nie ausverkauft war, 0% `Verfügbarkeit` bedeutet, dass der Artikel immer ausverkauft war.

<Note>
  Beachte, dass diese Methode folgende Einschränkungen hat:

  * Sie funktioniert nicht für Mehrtagesartikel, die verfügbar gewesen sein könnten, aber nicht zurückgegeben werden mussten.
  * Sie funktioniert nicht für Artikel, die typischerweise nicht zurückgegeben werden (z.B. Wasser, Kaffee)

  Wir planen, dies in einer zukünftigen Version zu beheben, indem wir statt der Rückgaben die Endbestandsände des Tages berücksichtigen.
</Note>

## Verkaufspotenzial schätzen

Um das `Verkaufspotenzial` zu schätzen, analysiert unsere KI typische Verkaufsmuster über den Tag hinweg. Für jeden Artikel und Verbrauchsort betrachten wir:

* Wie viel von einem Artikel normalerweise nach bestimmten Uhrzeiten verkauft wird
* Unterschiedliche Muster für Werktage und Feiertage
* Für neue Artikel initialisieren wir unser Modell mit dem durchschnittlichen Verkaufsprofil des gesamten Verbrauchsorts, sodass wir von Anfang an zuverlässige Schätzungen liefern können.

Das `Entgangenes Verkaufspotential` ist dann einfach die Differenz zwischen dem `Verkaufspotential` und der `Verkaufsmenge`, die tatsächlich vor dem Ausverkauf erreicht wurde.

Hier ist ein Beispiel, bei dem ein Artikel um 15:30 Uhr ausverkauft war. Die `Verkaufsmenge` fällt auf null, während das `Verkaufspotenzial` zeigt, was wir basierend auf typischen Verkaufsmustern erwarten würden:

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## Entgangenes Verkaufspotenzial analysieren

Die Betrachtung eines einzelnen Verbrauchsorts, Artikels und Tages macht verständlich, wie wir das `Entgangene Verkaufspotenzial` schätzen. Der wahre Wert dieser Metrik liegt jedoch darin, dass du sie beliebig aggregieren kannst. Hier ist ein Beispiel eines gestapelten Balkendiagramms, bei dem das `Entgangene Verkaufspotenzial` über den Tag nach Artikelgruppen gruppiert wurde:

<Frame>
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</Frame>

Um ein besseres Bild der geschäftlichen Auswirkungen zu erhalten, zeigen wir auch die preisgewichteten Versionen von `Verkaufspotential` und `Entgangenes Verkaufspotential` an: `Umsatzpotential` und `Entgangenes Umsatzpotential`.

Hier ist ein Beispiel einer Tabelle, die nach Verbrauchsort und Artikel gruppiert ist und `Umsatz`, `Retourenwert` und `Entgangenes Umsatzpotential` für eine ganze Woche vergleicht:

<Frame>
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</Frame>

<Tip>
  Beachte, dass das `Entgangenes Umsatzpotential` als Kosten der Unterbestellung betrachtet werden kann, während der `Retourenwert` als Kosten der Überbestellung gesehen werden kann.
</Tip>

## Ersetzbarkeit modellieren

Standardmäßig gehen wir davon aus, dass alle potenziellen Verkäufe verloren gehen, wenn ein Artikel ausverkauft ist. Das stimmt jedoch nicht immer - Kunden wählen oft stattdessen einen ähnlichen Artikel. Wenn zum Beispiel `Laugensemmel` ausverkauft ist, kaufen sie möglicherweise stattdessen `Laugenstangen` oder `Brezel`.

Wenn dies passiert:

* Zeigt der ausverkaufte Artikel ein positives `Entgangenes Verkaufspotenzial`,
* Die Ersatzartikel zeigen ein negatives `Entgangenes Verkaufspotenzial` (weil sie am Ende mehr als ihr `Verkaufspotenzial` verkauft haben), und
* Ein echter Verlust tritt nur auf, wenn alle ersetzbaren Artikel ausverkauft sind. Wenn sie nicht als Ganzes ausverkauft sind, dann ist das gesamte `Entgangene Verkaufspotenzial` 0.

<Frame>
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</Frame>

<Tip>
  Die richtige Konfiguration ersetzbarer Artikel ist entscheidend, denn wenn dies nicht korrekt gemacht wird, wird das `Entgangene Umsatzpotenzial` überschätzt.
</Tip>

So kannst du ersetzbare Artikel konfigurieren:

<Steps>
  <Step title="Ersetzbare Artikel taggen">
    Gehe zu `Admin` > `Artikel`-Tabelle, um Artikel-Tags hinzuzufügen:

    1. Wähle Artikel aus, die sich gegenseitig ersetzen können
    2. Füge allen ersetzbaren Artikeln das gleiche Tag hinzu
    3. Verwende ein einheitliches Präfix (z.B. `Subst-*`) zur einfachen Identifizierung

    Beispiel: Tagge sowohl `Laugensemmel` als auch `Laugenstangen` mit `Subst-Laugen`
  </Step>

  <Step title="Ersetzungsregel konfigurieren">
    Gehe zu `Admin` > `Bestellkonfiguration`, um die Regel einzurichten:

    1. Scrolle zur Tabelle `Schätzung des Verkaufspotenzials`
    2. Klicke auf `+ Neue Regel hinzufügen`
    3. Beschränke die Regel auf das Artikel-Tag und wähle das von dir erstellte Tag aus
    4. Setze die Einstellung `Ersetzbar` auf `Ja`

    <Note>
      Wenn du unseren Bestellautopilot nutzt, kannst du auch die Einstellung `Verkaufspotenzial prognostizieren` auf `Ja` setzen, um das Verkaufspotenzial anstelle der verkauften Menge zu prognostizieren. Weitere Details findest du in der Dokumentation zum Bestellautopilot.
    </Note>

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/deliciousdata/1E8qOcWCwnxHIwYI/images/substitution_rule.png?fit=max&auto=format&n=1E8qOcWCwnxHIwYI&q=85&s=3d52af6c5965985c82a45957b7916602" style={{ borderRadius: '0.5rem' }} width="3456" height="836" data-path="images/substitution_rule.png" />
    </Frame>

    <Tip>
      Wir haben einen Deep Dive zum [Geschäftsregelmanagementsystem](/bakeries/order_automation/rule_management), der detaillierter erklärt, wie du Regeln erstellen und verwalten kannst.
    </Tip>
  </Step>

  <Step title="Regelaktualisierung verarbeiten">
    Nachdem du die Regel aktualisiert hast, werden das `Verkaufspotential`, `Umsatzpotential`, `Entgangenes Verkaufspotential` und `Entgangenes Umsatzpotential` für alle Verbrauchsorte und Artikel in unserem Backend neu berechnet.
    Je nach Anzahl der betroffenen Artikel und Verbrauchsorte kann dies mehrere Stunden dauern.

    <Tip>
      Sobald die Neuberechnung abgeschlossen ist, erhältst du eine Benachrichtigung am oberen Bildschirmrand.
    </Tip>
  </Step>
</Steps>

## Häufige Probleme

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Entgangenes Umsatzpotenzial ist 0 obwohl Artikel ausverkauft waren">
    Prüfe, ob für den betroffenen Artikel **Transaktionsdaten** vorliegen. Ohne Transaktionsdaten kann die KI keine stündlichen Verkaufsmuster erkennen und das Potenzial nicht berechnen. Kontaktiere den Support, wenn du unsicher bist, ob deine Integration Transaktionsdaten liefert.
  </Accordion>

  <Accordion title="Entgangenes Umsatzpotenzial wirkt zu hoch">
    Hast du **ersetzbare Artikel** konfiguriert? Ohne Ersetzungsregeln geht die Berechnung davon aus, dass bei Ausverkauf alle potenziellen Verkäufe verloren gehen — auch wenn Kunden einen ähnlichen Artikel gekauft haben. Konfiguriere Artikel-Tags für ersetzbare Produkte, um realistischere Werte zu erhalten.
  </Accordion>

  <Accordion title="Werte ändern sich nach Regelanpassung nicht sofort">
    Nach einer Änderung an den Ersetzungsregeln werden alle betroffenen Metriken im Backend neu berechnet. Je nach Datenmenge kann das **mehrere Stunden** dauern. Du erhältst eine Benachrichtigung, sobald die Berechnung abgeschlossen ist.
  </Accordion>

  <Accordion title="Verfügbarkeit zeigt unerwartete Werte für bestimmte Artikel">
    Die Verfügbarkeitsmetrik basiert auf Retouren: Artikel mit Retouren gelten als verfügbar, Artikel ohne als ausverkauft. Das funktioniert nicht zuverlässig bei **Mehrtagesartikeln** und Artikeln, die typischerweise keine Retouren haben (z.B. Kaffee, Getränke).
  </Accordion>
</AccordionGroup>