Nicht jeder Artikel ist jeden Tag im Sortiment. Wenn heute Mohnbrötchen und morgen Sesambrötchen angeboten werden, haben beide einzeln wenig Verkaufshistorie — aber zusammen erzählen sie eine vollständige Geschichte.
Das Problem
Ein Artikel, der nur 3x pro Woche angeboten wird, hat 3x weniger Datenpunkte als ein täglicher Artikel. Die Prognose wird ungenauer. Gleichzeitig gibt es oft ähnliche Artikel, die sich gegenseitig ersetzen.
Wie Substitution funktioniert
Wenn Substituierbarkeit für einen Artikel aktiviert ist, nutzt die KI die Verkaufsdaten ähnlicher Artikel als zusätzliche Datenbasis:
- Ähnlichkeit erkennen — das System vergleicht Artikel anhand ihres Namens und ihrer Position im Sortiment. Dafür nutzt es ein trainiertes Sprachmodell, das Backwaren-Bezeichnungen versteht.
- Historische Daten gewichten — Verkaufsdaten ähnlicher Artikel fließen gewichtet ein. Je ähnlicher der Artikel, desto höher das Gewicht.
- Prognose verbessern — die erweiterte Datenbasis führt zu stabileren Prognosen, besonders bei selten angebotenen Artikeln.
Wann Substitution sinnvoll ist
| Situation | Substitution? |
|---|
| Wechselnde Brötchensorten (Mo: Mohn, Di: Sesam, Mi: Kürbiskern) | ✓ Ja |
| Saisonale Artikel (Ostergebäck, Weihnachtsstollen) | ✓ Ja |
| Komplett verschiedene Kategorien (Brot vs. Feingebäck) | ✗ Nein |
| Artikel mit stabiler, täglicher Verkaufshistorie | ✗ Nicht nötig |
Konfiguration
Das Flag Substituierbar wird pro Artikel in den Bestellregeln in der Tabelle Ermittlung von Verkaufspotenzial aktiviert. Zusätzlich kann ein Referenzartikel als explizite Prognosebasis hinterlegt werden.
Starte mit der Aktivierung für Artikel, die weniger als 5x pro Woche angeboten werden. Bei täglichen Artikeln bringt Substitution wenig zusätzlichen Nutzen.
