Woche 2 | Sitzung 4: Analytische Produktsegmentierung und Kraljic-Matrix

Kurs: Supply-Chain-Digitalisierung

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Sitzungskontext

Hinweis

Vorherige Sitzungen behandelten: SC-Herausforderungen → Segmentierungsstrategien und deren Zuordnung zum SC-Typ.

Diese Sitzung: Eine vertiefte Analyse der Produktsegmentierung mit zwei analytischen Rahmen:

1. Nachfragevariabilität vs. Wochenumsatz-Quadrant - eine datengestützte Klassifizierungsmethode
2. Kraljic-Matrix - ein Beschaffungs- und Einkaufsentscheidungsrahmen

Beide sind praktische Tools. Prüfungsfragen werden wahrscheinlich fallbasiert sein.

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Teil 1 - Analytische Produktsegmentierung: Nachfragevariabilität und Wochenumsatz

Datengestützte Segmentierung

Fallaufbau

Unternehmen: Hersteller von Elektronikgeräten mit einer großen Vielfalt an SKUs. Produkte: Smartphones, Tablets, Smartwatches und andere Gadgets. Betrieb: 2 Städte - Stadt A und Stadt B; 2 Kanäle - Online und Einzelhandel. Verfügbare Daten: Wochenumsatz für 20 SKUs über 8 Wochen für beide Städte. Jahresumsatz: 1 Mrd. USD.

Verwendete Segmentierungsvariablen:

Variable	Was sie misst
Durchschnittlicher Wochenumsatz	Volumenindikator - wie viele eines SKUs pro Woche durchschnittlich verkauft werden
Nachfragevariabilität / Bestellvariabilität	Stabilitätsindikator - wie stark die Nachfrage von Woche zu Woche schwankt

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Nachfragevariabilität messen - Variationskoeffizient (VK)

Hinweis

Nachfragevariabilität = Schwankungen in Bestellungen, einschließlich Änderungen in Anzahl und Größe der Bestellungen über die Zeit.

Verwendetes Tool: Variationskoeffizient (VK)

Warum VK und nicht nur Standardabweichung?

Maß	Was es erfasst	Einschränkung
Standardabweichung (σ)	Absolute Variabilität um den Mittelwert	Kann nicht zwischen SKUs mit verschiedenen Nachfrageniveaus verglichen werden
VK (σ / μ)	Variabilität relativ zur Durchschnittsnachfrage - normiert über SKUs	Keine - genau deshalb wird er bevorzugt

VK ermöglicht fairen Vergleich über SKUs mit sehr unterschiedlichen Nachfrageniveaus - ein großer analytischer Vorteil.

Formeln:

Hinweis

VK = σ (Standardabweichung) / μ (Mittelwert)

Mittelwert (μ) = Σxᵢ / n → Summe aller Bestellmengen geteilt durch die Anzahl der Beobachtungen

Standardabweichung (σ) = √[ Σ(xᵢ − x̄)² / n ] → wobei xᵢ = einzelne Bestellmenge, x̄ = Durchschnittsnachfrage, n = Anzahl der Beobachtungen

Tipp

VK interpretieren: VK ≈ 0,1 → sehr stabile Nachfrage. VK ≥ 0,5 → hohe Variabilität. Immer VK verwenden, um SKUs zu vergleichen, nicht rohe σ.

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Schritte zur Berechnung und Segmentierung (Excel-basierter Workflow)

1. Daten erfassen - 8-Wochen-Wochennachfragedaten für alle 20 SKUs für Stadt A und Stadt B separat sammeln
2. SKU-weisen Durchschnittsbedarf berechnen - bedingte AVERAGEIFS-Formel für jede Stadt verwenden
3. SKU-weise Standardabweichung berechnen - bedingte STDEVIFS-Formel für jede Stadt verwenden
4. VK berechnen - σ durch μ für jede SKU je Stadt dividieren: VK = σ / μ
5. Streudiagramm erstellen - X-Achse: VK (Nachfragevariabilität); Y-Achse: Durchschnittlicher Wochenumsatz
6. Stadt-A- + Stadt-B-Nachfrage kombinieren - gemeinsamen Durchschnittsbedarf, gemeinsames σ und gemeinsamen VK für jede SKU berechnen
7. Kombiniertes (gemeinsames) Streudiagramm erstellen - repräsentiert die Verteilzentrumsperspektive
8. 4-Quadranten-Matrix erstellen - jeder Produktgruppe je nach Quadrantposition eine SC-Strategie zuweisen

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Rohe Wochenumsatzdatentabelle

Struktur des Rohdatensatzes (Beispielzeilen):

Woche	SKU	Stadt	Verkaufte Einheiten
1	SKU13	Stadt A	105
2	SKU7	Stadt A	144
3	SKU15	Stadt A	93
4	SKU12	Stadt B	136
5	SKU1	Stadt B	133
6	SKU15	Stadt A	65
7	SKU4	Stadt A	198
8	SKU13	Stadt B	194
…	…	…	…

Hinweis

Gesamter Datensatz = 20 SKUs × 8 Wochen × 2 Städte. Die daraus berechneten SKU-Mittelwerte, Standardabweichungen und VK sind unten zusammengefasst.

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VK-Berechnungen - Stadt A

Produkt	Durchschn. Nachfrage	Std.-Abweichung	VK
SKU1	117,2	38,5	0,3
SKU2	117,7	40,2	0,3
SKU3	129,7	36,3	0,3
SKU4	129,6	41,8	0,3
SKU5	85,3	43,9	0,5
SKU6	166,8	24,7	0,1
SKU7	139,6	39,8	0,3
SKU8	117,4	47,9	0,4
SKU9	108,0	40,6	0,4
SKU10	134,6	44,4	0,3
SKU11	142,8	50,7	0,4
SKU12	130,2	56,8	0,4
SKU13	99,0	25,6	0,3
SKU14	139,3	41,4	0,3
SKU15	92,8	47,0	0,5
SKU16	129,1	47,9	0,4
SKU17	100,3	46,4	0,5
SKU18	118,6	45,6	0,4
SKU19	127,7	29,3	0,2
SKU20	117,9	49,8	0,4

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VK-Berechnungen - Stadt B

Produkt	Durchschn. Nachfrage	Std.-Abweichung	VK
SKU1	130,9	49,9	0,4
SKU2	148,0	36,4	0,2
SKU3	127,2	37,4	0,3
SKU4	128,4	40,7	0,3
SKU5	122,3	62,1	0,5
SKU6	126,8	48,9	0,4
SKU7	133,5	45,3	0,3
SKU8	104,9	38,1	0,4
SKU9	102,0	33,6	0,3
SKU10	127,6	52,0	0,4
SKU11	104,9	43,2	0,4
SKU12	117,4	31,2	0,3
SKU13	124,6	60,2	0,5
SKU14	154,7	25,6	0,2
SKU15	106,5	49,9	0,5
SKU16	110,7	47,0	0,4
SKU17	113,1	38,2	0,3
SKU18	142,7	31,0	0,2
SKU19	126,7	42,7	0,3
SKU20	113,5	31,2	0,3

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Gemeinsamer (Kombinierter) VK - Verteilzentrumsperspektive

Produkt	Durchschn. Nachfrage	Std.-Abweichung	VK
SKU1	125,8	45,1	0,4
SKU2	136,8	39,7	0,3
SKU3	128,4	35,2	0,3
SKU4	129,1	39,8	0,3
SKU5	107,5	56,1	0,5
SKU6	140,1	45,7	0,3
SKU7	137,5	40,5	0,3
SKU8	110,7	41,9	0,4
SKU9	105,0	35,9	0,3
SKU10	131,9	46,5	0,4
SKU11	115,7	46,9	0,4
SKU12	120,9	38,7	0,3
SKU13	109,7	43,0	0,4
SKU14	147,8	33,6	0,2
SKU15	99,7	46,7	0,5
SKU16	120,4	47,1	0,4
SKU17	105,4	42,7	0,4
SKU18	129,1	40,6	0,3
SKU19	127,2	34,9	0,3
SKU20	115,8	40,9	0,4

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Streudiagramm - Stadt A und Stadt B kombiniert

Hinweis

Trägt man jede SKU als VK (x-Achse) gegen den durchschnittlichen Wochenumsatz (y-Achse) auf - getrennt für Stadt A und Stadt B - zeigt sich in beiden Städten dasselbe Grundmuster: höhere Nachfragevariabilität geht tendenziell mit niedrigerem Durchschnittsumsatz einher. Beide Städte werden dann zur gemeinsamen Verteilzentrumssicht unten zusammengeführt - dem operativ relevanten Streudiagramm für das SC-Design.

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Streudiagramm - Verteilzentrum (Gemeinsam)

Verteilzentrumssicht - jeder Punkt ist eine der 20 SKUs, positioniert nach gemeinsamer Nachfragevariabilität (VK) und durchschnittlichem Wochenumsatz. Die fallende Tendenz bestätigt: die variabelsten SKUs sind meist die umsatzschwächeren.

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4-Quadranten-Strategiematrix

Die Streudiagramme werden basierend auf Schwellenwerten für VK und durchschnittlichen Wochenumsatz in vier Quadranten unterteilt. Jeder Quadrant ordnet einer bestimmten SC-Strategie zu.

↑ Hoher durchschnittlicher Wochenumsatz

Q1 · Push (niedriger VK, hoher Umsatz)

• Essenzielle / volumenstarke Produkte
• Stabil, vorhersehbar → Effiziente SC

Q3 · Hybrid Push-Pull (hoher VK, hoher Umsatz)

• Unterhaltungselektronik / High-Tech
• Hohes Volumen und hohe Variabilität - am komplexesten

Q4 · Hybrid Push-Pull (niedriger VK, niedriger Umsatz)

• Basis- / langsamdrehende Produkte
• Kombination je nach Produktanforderung

Q2 · Pull (hoher VK, niedriger Umsatz)

• Individualisierte / Nischenprodukte
• Geringes Volumen + unvorhersehbar → Reaktionsfähige SC

Niedrige Nachfragevariabilität (VK) ← → Hohe Nachfragevariabilität (VK)  ·  ↓ Niedriger durchschnittlicher Wochenumsatz

Das Streudiagramm wird durch Schwellenwerte für VK und durchschnittlichen Wochenumsatz in vier Quadranten geteilt; jeder Quadrant entspricht einer eigenen Lieferkettenstrategie.

Quadrant 1 - Niedriger VK + Hoher Umsatz (Oben-Links)

Push-Strategie

Merkmal	Detail
Produkttyp	Wesentliche / Hochvolumige Produkte
Merkmale	Immer nachgefragt, stabil, vorhersagbar
Beispiele	Standardgüter, Alltagskonsumgüter
SC-Typ	Effiziente Lieferkette
Strategie	PUSH - prognosegesteuert, Massenproduktion

Quadrant 2 - Hoher VK + Niedriger Umsatz (Unten-Rechts)

Pull-Strategie

Merkmal	Detail
Produkttyp	Maßgefertigte / Nischenprodukte
Merkmale	Geringes Nachfragevolumen + hohe Unvorhersagbarkeit
Beispiele	Sondereditionen, hochgradig maßgefertigte Produkte
SC-Typ	Reaktionsfähige Lieferkette
Strategie	PULL - nachfragegesteuert, hohe Anpassung

Quadrant 3 - Hoher VK + Hoher Umsatz (Oben-Rechts)

Hybrid Push-Pull

Merkmal	Detail
Produkttyp	Unterhaltungselektronik / High-Tech-Produkte
Merkmale	Hohes Volumen UND hohe Variabilität - der komplexeste Quadrant
Beispiele	Unterhaltungselektronik, Tech-Gadgets mit schnellen Modellwechseln
Strategie	Hybrid Push-Pull - Push-Pull-Grenzrahmen aus Sitzung 3 anwenden

Quadrant 4 - Niedriger VK + Niedriger Umsatz (Unten-Links)

Hybrid Push-Pull

Merkmal	Detail
Produkttyp	Basis- / Langsam drehende Produkte
Merkmale	Niedriger Umsatz + stabile Nachfrage
Beispiele	Saisonunabhängige Bekleidungsbasics, einfache Elektronikkomponenten
Strategie	Hybrid Push-Pull - spezifische Kombination je Produktanforderung

Hinweis

★ Schnellerinnerung:

• Q1 (Niedriger VK, Hoher Umsatz) = Push
• Q2 (Hoher VK, Niedriger Umsatz) = Pull
• Q3 (Hoher VK, Hoher Umsatz) = Hybrid Push-Pull
• Q4 (Niedriger VK, Niedriger Umsatz) = Hybrid Push-Pull

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Teil 2 - Kraljic-Matrix: Beschaffungs- und Einkaufssegmentierung

Beschaffungsstrategierahmen

Hinweis

Rahmen von: Peter Kraljic

Zweck: Komponenten und Eingaben für die Fertigung basierend auf zwei strategischen Faktoren klassifizieren und diese Klassifikation nutzen, um die richtige Lieferantenbeziehungsstrategie für jeden Komponententyp zu bestimmen.

Zwei Achsen der Kraljic-Matrix

Achse	Was sie misst	Wichtige Faktoren
X-Achse - Versorgungsrisiko	Wie schwierig oder riskant es ist, die Komponente zu beschaffen	Verfügbarkeit der Komponente; Anzahl der Lieferanten; Wettbewerbsnachfrage; Make-or-Buy-Machbarkeit; andere versorgungsseitige Risikofaktoren
Y-Achse - Gewinnauswirkung	Wie stark die Komponente die Geschäftsrentabilität beeinflusst	Erforderliches Volumen; Prozentsatz der Gesamteinkaufskosten; direkte oder indirekte Auswirkung auf das Geschäftswachstum

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4 Quadranten der Kraljic-Matrix

↑ Hohe Gewinnauswirkung

Hebelprodukte (geringes Risiko, hohe Auswirkung)

• Reichliches Angebot, starke Einkaufsmacht
• Einkaufsmacht nutzen: Ausschreibung, harte Verhandlung

Strategische Produkte (hohes Risiko, hohe Auswirkung)

• Kritisch, Lieferant schwer wechselbar
• Langfristige Partnerschaften, Zusammenarbeit, Versorgungssicherheit

Unkritische Produkte (geringes Risiko, geringe Auswirkung)

• Standardisiert, viele Lieferanten
• Beschaffung verschlanken & automatisieren

Engpassprodukte (hohes Risiko, geringe Auswirkung)

• Geringe Kontrolle, kann aber Betrieb stören
• Versorgung sichern: Sicherheitsbestand, alternative Beschaffung, überwachen

Geringes Versorgungsrisiko ← → Hohes Versorgungsrisiko  ·  ↓ Geringe Gewinnauswirkung

Die Kraljic-Matrix klassifiziert eingekaufte Komponenten nach Versorgungsrisiko und Gewinnauswirkung und weist jedem der vier Quadranten eine eigene Beschaffungsstrategie zu.

1. Unkritische Artikel - Geringes Versorgungsrisiko + Geringe Gewinnauswirkung

Merkmal	Detail
Merkmale	Hochgradig standardisiert; reichlich Angebot - viele Lieferanten verfügbar; einfach zu managen
Strategie	Beschaffung rationalisieren - Verwaltungsaufwand reduzieren, Bestellung automatisieren wo möglich

2. Hebel-Artikel - Geringes Versorgungsrisiko + Hohe Gewinnauswirkung

Merkmal	Detail
Merkmale	Reichlich Angebot verfügbar aber hohe Gewinnauswirkung; Unternehmen hat starke Einkaufsmacht
Strategie	Volle Einkaufsmacht nutzen - Wettbewerbsgebote, aggressive Preisverhandlungen

3. Strategische Artikel - Hohes Versorgungsrisiko + Hohe Gewinnauswirkung

Merkmal	Detail
Merkmale	Kritischste Kategorie - hohes Risiko UND hohe Gewinnauswirkung; langfristige Auswirkung; Lieferantenwechsel schwierig
Strategie	Langfristige Lieferantenbeziehungen + tiefe Zusammenarbeit - Partnerschaftsansatz, gemeinsame Entwicklung, strategische Allianzen; Fokus auf Versorgungskontinuität

4. Engpass-Artikel - Hohes Versorgungsrisiko + Geringe Gewinnauswirkung

Merkmal	Detail
Merkmale	Hohes Versorgungsrisiko aber minimale direkte Gewinnauswirkung; sehr geringe Kontrolle über Lieferanten; Nichtverfügbarkeit kann trotzdem den Betrieb stören
Strategie	Verfügbarkeit sicherstellen durch Sicherheitsbestand und alternative Beschaffung; eng überwachen

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Kraljic-Matrix - Schnellreferenz

Quadrant	Versorgungsrisiko	Gewinnauswirkung	Beschaffungsstrategie
Unkritisch	Niedrig	Niedrig	Rationalisieren und automatisieren
Hebel	Niedrig	Hoch	Hart verhandeln; Wettbewerbsgebote
Strategisch	Hoch	Hoch	Langfristige Partnerschaften; tiefe Zusammenarbeit
Engpass	Hoch	Niedrig	Versorgung sichern; Sicherheitsbestand halten; eng überwachen

Tipp

★ Prüfungstipp - Kraljic-Matrix: Nach Versorgungsrisiko (X-Achse) und Gewinnauswirkung (Y-Achse) klassifizieren. Vier Quadranten = Unkritisch, Hebel, Strategisch, Engpass. Jeder erfordert eine grundlegend andere Lieferantenstrategie.

Achtung bei Engpass-Artikeln: Geringe Gewinnauswirkung bedeutet nicht geringe Priorität - das Betriebsunterbrechungsrisiko macht sie trotz ihrer begrenzten finanziellen Bedeutung wichtig zu managen.

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Sitzungszusammenfassung - Zwei analytische Tools

Tool	Achsen	Ergebnis	Zugeordnete Strategie
Nachfragevariabilität vs. Wochenumsatz-Quadrant	X: VK (Variabilität), Y: Durchschn. Wochenumsatz	4-Quadranten-Produktklassifikation	Q1 = Push | Q2 = Pull | Q3 & Q4 = Hybrid Push-Pull
Kraljic-Matrix	X: Versorgungsrisiko, Y: Gewinnauswirkung	4-Quadranten-Komponentenklassifikation	Unkritisch = Rationalisieren | Hebel = Verhandeln | Strategisch = Partnerschaft | Engpass = Sichern

Hinweis

Beide Rahmen sind datengestützt und direkt umsetzbar - sie nehmen messbare Eingaben (Umsatzdaten, Versorgungsrisiko, Gewinnbeitrag) und produzieren klare strategische Empfehlungen. In Prüfungen werden Sie wahrscheinlich einen Datensatz oder ein Szenario erhalten und gebeten, Artikel zu klassifizieren und die empfohlene Strategie zu begründen.