Reporting in der Konsumgüterbranche, das Aktionen steuerbar macht
Wir bauen ein Power-BI-Reporting, das Netto-Netto-Marge, Aktionsuplift, Regallücken und Forecast-Qualität in einer gemeinsamen Sicht zusammenbringt.
- Netto-Netto-Marge je Aktion im Blick
- Aktionsuplift vs. Basisabsatz sauber messen
- Panel- und Absatzdaten in einer Sicht
Wenn Reporting zu spät kommt, ist die Aktion schon vorbei
In der Konsumgüterbranche entscheiden Tage: Konditionen, Aktionen, Supply und Handelsthemen laufen parallel. Wenn Reporting erst nach der Abrechnung mit dem Handel belastbar ist, steuerst du im Blindflug.
Typische Folge: Aktionskosten werden nur grob verrechnet, Uplift wird nicht gegen den Basisabsatz gemessen, Paneldaten liegen separat – und Regallücken fallen zu spät auf.
Was du für gutes Konsumgüter-Reporting wirklich brauchst
Nicht noch ein Dashboard, sondern eine Reporting-Logik, die Aktionen, Profitabilität und Versorgung zusammenführt.
Profitabilität auf Aktions-Ebene
Wenn die Netto-Netto-Marge je Aktion erst nachträglich klar ist, kannst du Konditionen während der Laufzeit nicht steuern. Ein sauberes Modell zeigt Kosten und Rendite je Aktion früh im Prozess.
Uplift richtig messen
Ohne Vergleich von Aktionsuplift gegen Basisabsatz bleibt unklar, ob du echten Zusatzabsatz erzeugst oder nur Vorziehkäufe. Das Reporting muss diese Unterscheidung konsequent abbilden.
Markt- und Versorgungsblick verbinden
Paneldaten im Vierwochenrhythmus und getrennte Absatzsichten führen zu verzögertem Marktüberblick. Kombinierst du Absatz, Distribution und Regallücken, steuerst du Handel und Supply proaktiv.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen sich Reporting in der Konsumgüterbranche besonders lohnt
Für Hersteller und Marken, die viele Aktionen fahren, hohe Konditionskosten tragen und gleichzeitig Servicegrad, Bestände und Produktion stabil halten müssen.
Typisch: Vertrieb/Key Account, Controlling und Supply Chain arbeiten mit unterschiedlichen Zahlenständen. Mit einem einheitlichen Reporting wird aus Abstimmung wieder Steuerung.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Einstieg, damit ihr schnell vom Bergfuß Richtung Gipfel kommt.
KPI-Set & Definitionen
Gemeinsam legen wir fest, wie Netto-Netto-Marge, Konditionsquote, Aktionsuplift, Distributionsgrad, Marktanteil und Servicegrad gerechnet werden – inkl. sauberer Abgrenzung von Basisabsatz und Aktionsmechaniken.
Datenmodell für Aktionen & Handel
Wir strukturieren die Daten so, dass Kosten und Rendite je Aktion sowie je Kunde und Artikel nachvollziehbar werden. Dazu gehören Zeitlogiken, Preis-/Konditionssicht und Auswertungen über Artikelhierarchien.
Power-BI-Dashboards
Du bekommst KPI-Dashboards für Aktionssteuerung, Profitabilität, Regallücken/Distribution und Forecast-Qualität – mit Drilldowns nach Kunde, Artikel, Region und Zeitraum.
Betrieb & Enablement
Wir bringen dein Team so weit, dass ihr das Reporting selbst weiterentwickeln könnt: Rollen, Governance-Light, Übergabe und ein Plan, wie Self-Service ohne KPI-Chaos funktioniert.
Willst du deine Aktionen während der Laufzeit steuern?
- Kurzer Scope-Check deiner KPIs
- Abgleich: Datenlage vs. Zielbild
- Nächste Schritte als klare Route
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Ausgangslagen, klare Resultate.
Aktions-Reporting: Marge & Uplift pro Mechanik
Ausgangslage
- Aktionskosten nur jährliche Verrechnung, keine Aktionssicht
- Uplift nicht gegen Basisabsatz gemessen, Vorziehkäufe unklar
- Konditionsquote je Kunde/Artikel nicht konsistent
- Reporting kam erst nach Abrechnung mit dem Handel
Ergebnis
- Netto-Netto-Marge je Aktion transparent nach Kunde/Artikel
- Aktionsuplift vs. Basisabsatz inkl. Mechanik-Vergleich
- Kosten und Rendite je Aktion als Standard-Reporting
- Ein Power-BI-Board für Vertrieb und Controlling
Panel, Absatz & Regallücken in einer Sicht
Ausgangslage
- Paneldaten im Vierwochenrhythmus separat vom Inhouse-Absatz
- Nicht für alle Kunden Abverkaufsdaten verfügbar
- Regallücken wurden erst durch Außendienst sichtbar
- Forecast-Genauigkeit nicht je Artikel und Kunde messbar
Ergebnis
- Gemeinsame Sicht auf Distribution, Marktanteil und Absatz
- Früher Hinweis auf Regallücken und Fehlmengenrisiken
- Prognosegenauigkeit und Verzerrung je Artikel/Kunde sichtbar
- Governance für Datenbegriffe im Reporting verankert
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Polarstern statt Bauchgefühl: strukturiert von Zielbild bis Skalierung.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases (z.B. Aktionssteuerung, Konditionen, Regallücken, Forecast) und definieren das KPI-Set. Ergebnis: klarer Scope und eine Route, die ihr intern mittragen könnt.
Setup
Wir setzen Datenmodell und Power-BI-Reporting auf: Quellen anbinden, Kennzahlenlogik bauen, erste Dashboards produktiv bringen. Fokus: einheitliche Zahlen und saubere Drilldowns.
Training
Wir machen euer Team fit: KPI-Definitionen, Datenmodell-Verständnis, Self-Service-Regeln und Quality Checks. Damit das Reporting nicht beim nächsten Aktionszyklus auseinanderläuft.
Skalierung
Wir erweitern entlang eures Polarsterns: weitere Kunden/Warengruppen, zusätzliche Daten (z.B. Panel/Abverkauf), Governance (z.B. mit Purview) und optional Copilot für Adhoc-Analyse im Microsoft-Ökosystem.
So verändert sich eure Steuerungsfähigkeit
Wenn Profitabilität, Aktionen und Versorgung in einem Reporting zusammenlaufen, werden Entscheidungen wieder schnell und belastbar.
- Aktionsbewertung erst nach Abrechnung möglich
- Uplift ohne Basisabsatz-Vergleich
- Paneldaten getrennt von Absatzdaten
- Regallücken fallen zu spät auf
- Forecasting ohne Messung je Artikel/Kunde
- Netto-Netto-Marge je Aktion im Reporting
- Uplift vs. Basisabsatz inkl. Vorziehkäufe
- Ein Blick auf Panel, Absatz und Distribution
- Regallücken und Fehlmengen früher erkennbar
- Prognosegenauigkeit je Artikel/Kunde steuerbar
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preise, die sich an messbarem Nutzen orientieren
Der genaue Umfang hängt davon ab, welche Reporting-Use-Cases ihr zuerst sauber abgrenzen wollt.
- KPI-Workshop für Aktionen & Marge
- Datenquellen-Sichtung und Machbarkeit
- Grobkonzept für Datenmodell
- Roadmap für Power-BI-Reporting
- Datenmodell für Aktionen und Kunden
- Power-BI-Dashboard für Aktionssteuerung
- Kern-KPIs: Uplift, Marge, Konditionen
- Übergabe, Doku und Enablement
- Microsoft-Fabric-Grundlage für Datenpipelines
- Mehrere Reporting-Streams (Aktion/Supply/Markt)
- Governance-Setup, optional mit Purview
- Betriebsmodell und Weiterentwicklungsplan
Willst du deine Aktionen während der Laufzeit steuern?
- Kurzer Scope-Check deiner KPIs
- Abgleich: Datenlage vs. Zielbild
- Nächste Schritte als klare Route
Häufige Fragen
Welche KPIs landen typischerweise im Konsumgüter-Reporting?
Fast immer: Netto-Netto-Marge, Konditionsquote, Aktionsuplift, Kosten und Rendite je Aktion, Distributionsgrad, Marktanteil, Bestandsreichweite, Servicegrad, Fehlmengenquote und Prognosegenauigkeit. Wichtig ist weniger die Liste, sondern eine saubere Definition, die Vertrieb, Controlling und Supply teilen.
Wie geht ihr mit Paneldaten und fehlenden Abverkaufsdaten um?
Wir bauen eine gemeinsame Sicht, die Paneldaten und eure Absatzdaten zusammenführt, und markieren bewusst Datenlücken (z.B. Kunden ohne Abverkaufsdaten). So bleibt die Bewertung transparent, statt scheinbar „vollständig“ zu wirken.
Ab wann lohnt sich Power BI für Aktionssteuerung wirklich?
Sobald ihr regelmäßig Aktionen fahrt und Konditionen einen spürbaren Kostenblock bilden. Dann ist ein Power-BI-Reporting mit Uplift-vs.-Basisabsatz und Profitabilität je Aktion ein direkter Hebel, weil Entscheidungen nicht mehr nur nachträglich getroffen werden.
Können wir das später auf eine Datenplattform mit Fabric erweitern?
Ja. Viele starten mit einem klar abgegrenzten Reporting-Use-Case in Power BI und skalieren dann in Microsoft Fabric: Datenpipelines, Lakehouse-Struktur, Governance und ein stabiler Unterbau für weitere Teams und Datenquellen.