SimIT Web in der Praxis: strategische Anwendungsfälle
Die folgenden Use Cases zeigen, wie SimIT Web Rohdaten zum Einkaufsverhalten in strategische Insights verwandelt, die messbares Wachstum ermöglichen. Ob aus der Perspektive eines Händlers oder einer Marke – diese Beispiele verdeutlichen, wie Verhaltensdaten verborgenes Potenzial aufdecken und smartere Entscheidungen ermöglichen kann. Jeder Case beschreibt eine spezifische Herausforderung und zeigt, wie diese durch präzise, datenbasierte Strategien gelöst wurde.
Use Case 1: Händler -Perspektive – Heißgetränke bei Händler X
Händler X, tätig in einem wettbewerbsintensiven Lebensmittelsegment, wollte die Kategorie Heißgetränke ausbauen. Traditionelle Verkaufskennzahlen zeichneten ein statisches oder sogar rückläufiges Bild für mehrere Subkategorien – insbesondere Instantkaffee und Tee. Auf den ersten Blick schien Röstkaffee die einzige positive Entwicklung zu zeigen, mit einem deutlichen Wachstum im Jahresvergleich.
Doch die Category Manager bei Händler X wollten nicht einfach nur vergangenem Erfolg hinterherlaufen, sondern gezielt herausfinden, wo zukünftiges Wachstum zu erwarten ist.
Hier kommt SimIT Web ins Spiel. Durch die Analyse von Shopper-Daten offenbarte das Tool einen kontraintuitiven Insight: Obwohl Röstkaffee stark gewachsen war, gab es weiteres Potenzial – insbesondere im Bereich Kapseln, einer Subkategorie mit schwächerer Verkaufsleistung, aber starken Verhaltensindikatoren für künftiges Wachstum.
Die Daten zeigten, dass Kapseln hauptsächlich von einer älteren Zielgruppe gekauft wurden – “Empty Nester” und Rentner, die in den Kapselverkäufen von Händler X unterrepräsentiert waren. Diese Haushalte wiesen eine hohe Affinität für Kapselsysteme auf, sowohl Nespresso-kompatibel als auch nicht-kompatibel, und stellten ein Umsatzpotenzial von rund 1,3 Millionen Euro dar.
Empty Nesters und Rentner sind der Schlüssel zum Wachstum im Kapsel-Segment – Nespresso und darüber hinaus.
Zusätzlicher Wert bei Händler X nach Haushaltstyp und Kapselformat
Wertpotenzial in Euro (in Tausend)
Junge Haushalte mit Kindern
Haushalte mittleren Alters ohne Kinder
Familien
Empty Nesters
Rentner
⬤ Nespresso inkl. NCC (Kapseln) ⬤ Nicht Nespresso-kompatibel gesamt (Kapseln)
Was Händler X entdeckte, war ein klassischer Fall von Fehlanpassung zwischen Verkaufszahlen und Shopper-Potenzial. Die Kapseln hatten keine schwache Performance aufgrund mangelnden Interesses, sondern weil der Händler es versäumt hatte, die vielversprechendsten Shopper-Segmente effektiv zu konvertieren oder zu aktivieren. Diese Erkenntnis ermöglichte es Händler X, die Strategie neu auszurichten: das Kapselangebot zu überarbeiten, Marketing gezielt auf ältere Haushalte auszurichten und Marken zu priorisieren, die bei dieser Zielgruppe besonders gut ankamen – darunter auch einige Topmarken[FR1] . Dieser Schritt versetzte Händler X in die Lage, nicht nur die Erfolge im Bereich Röstkaffee abzusichern, sondern diese durch benachbarte Kategorien weiter auszubauen.
[FR1]würde ich bitte auch anonymisieren... daruter auch einige Top-Marken?
Use Case 2: Marken-Perspektive – Kaffeemarke A bei Händler Z
Im zweiten Szenario sah sich eine führende Kaffeemarke – hier als Marke A bezeichnet – mit uneinheitlicher Performance über ihre Handelspartner hinweg konfrontiert. Bei Händler Z verzeichnete Marke A einen Rückgang im Bereich Espresso, was in der Category-Planung Besorgnis auslöste. Die reinen Verkaufszahlen deuteten darauf hin, dass Händler Z kein relevanter Wachstumspartner für Espresso mehr sein könnte. Doch SimIT Web erzählte eine andere Geschichte.
Shopper-Daten zeigten, dass es nicht an der Nachfrage mangelte, sondern an der Verfügbarkeit. Eine teilweise Auslistung der Espresso-Produkte von Marke A bei Händler Z hatte dazu geführt, dass viele loyale Käufer ihren Espresso bei anderen Händlern kauften. Interessanterweise blieben diese Kunden der Marke treu – sie wechselten lediglich den Einkaufsort. Das deutete auf eine resiliente Shopper-Basis mit ungedeckter Nachfrage innerhalb des Händler-Z-Ökosystems hin.
Weitere Analysen zeigten, dass das Kernsegment hinter dieser ungenutzten Nachfrage aus älteren Haushalten ohne Kinder bestand – derselben Gruppe, die im vorherigen Use Case das Kapselwachstum trieb. Die Daten machten deutlich: Die strategischen Maßnahmen (z.B. Auslistungen oder Promotionreduzierung) von Händler Z hatten zwar die Loyalität und den Wertbeitrag der verbliebenen Espresso-Käufer gesteigert, gleichzeitig, aber signifikantes Potenzial ungenutzt gelassen. Konkret belief sich der entgangene Wert auf rund 0,6 Millionen Euro – eine verpasste Chance sowohl für Marke A als auch für Händler Z.
Die Espresso-Lücke bei Penny Markt = 0,6 Mio. € ungenutztes Potenzial.
Durch die Angleichung an die Performance von Röstkaffee lässt sich erheblicher Mehrwert realisieren.
⬤ Wert im Store (000 EUR) ⬤ Zusätzlicher Wert in % ⬤ Mögliches Gesamtpotenzial im Store (000 EUR)
Mit diesem Insight war Marke A in der Lage, auf Händler Z nicht mit einer generischen Forderung nach mehr Regalfläche zuzugehen, sondern mit einem datenbasierten Vorschlag. Dieser umfasste die Wiedereinführung von Espresso-Formaten, die auf ältere Shopper zugeschnitten sind, eine Neupositionierung der Promotions sowie die Optimierung des In-Store-Erlebnisses. Entscheidend war auch, dass Marke A den potenziellen Mehrumsatz quantifizieren und damit einen überzeugenden Business Case für eine erneuerte Zusammenarbeit präsentieren konnte.
Diese beiden Use Cases zeigen, wie SimIT Web es Stakeholdern ermöglicht, über reaktive, oberflächliche Analysen hinauszugehen. Das Tool befähigt sie, differenzierte, verhaltensbasierte Chancen zu identifizieren – sei es durch das Erschließen von Marktlücken in bestehenden Kategorien oder durch das Zurückgewinnen verlorener Potenziale mittels strategischer Neuausrichtung.