Absatzplanung für Lebensmittelhersteller: Aktionen, Wetter, MHD

Wie viel Joghurt bestellt ein Handelskunde in der Woche vor Ostern, wenn gleichzeitig eine Aktion läuft und das Wetter plötzlich sommerlich wird? Für viele Lebensmittelhersteller ist das keine theoretische Frage, sondern Alltag in der Absatzplanung. Von der Antwort hängt ab, wie viel Rohware bestellt wird, wann die Linie läuft und wie viel Ware mit kurzem Mindesthaltbarkeitsdatum im Lager steht.

In vielen Betrieben steckt diese Planung in einer Excel-Datei, die eine erfahrene Person pflegt. Das funktioniert, solange das Sortiment überschaubar ist und diese Person nicht im Urlaub ist. Dieser Artikel zeigt, welche Einflüsse den Absatz bewegen, was eine datenbasierte Planung leistet und wo ihre Grenzen liegen.

• 41 %des Umsatzes bei 40 untersuchten Produkten stammten aus Aktionskäufen, bei nur 13 % Aktionstagen.Quelle: IFH Köln für den HDE, 2025 (öffnet in neuem Tab)
• 10,9 Mio. tLebensmittelabfälle in Deutschland im Jahr 2023, davon etwa 17 % in der Verarbeitung.Quelle: Umweltbundesamt, 2025 (öffnet in neuem Tab)
• -10 %Lebensmittelabfälle in Verarbeitung und Herstellung bis Ende 2030 gegenüber dem Schnitt 2021 bis 2023 (EU-Ziel für die Mitgliedstaaten).Quelle: EUR-Lex, 2025 (öffnet in neuem Tab)

Was den Absatz im Lebensmittelgeschäft bewegt

Der Grundbedarf vieler Artikel ist stabil, schwierig sind die Ausschläge. Aktionen des Handels, Wetter, Saison, wandernde Feiertage und die Mindesthaltbarkeit wirken gleichzeitig. Eine Aktion in einer heißen Woche vor Pfingsten ist etwas anderes als dieselbe Aktion im verregneten November. Wie stark allein Aktionen wirken, zeigt die Studie des IFH Köln für den HDE: 41 % des Umsatzes bei nur 13 % Aktionstagen. Dazu kommt, dass der Handel vor einer Aktion vorbestellt und danach oft weniger abnimmt.

Wie eine datenbasierte Planung funktioniert

Eine datenbasierte Absatzplanung ersetzt das Planungsteam nicht, sie liefert ihm einen Vorschlag, an dem es arbeiten kann. Unsere Absatzplanung verbindet dafür die Absatzhistorie aus dem ERP mit Marktdaten und den Excel-Listen, die ohnehin im Haus sind. Daraus entstehen Mengenvorschläge je Kunde und Artikel, die Wetter, Saison und Aktionen berücksichtigen. Ihr Team kann jeden Vorschlag ändern und den Grund festhalten. So bleibt Erfahrungswissen erhalten, statt nur in einem Kopf zu stecken.

Ein Beispiel: Joghurt vor Ostern

Ein Handelskunde fährt in der Woche vor Ostern eine Aktion, gleichzeitig wird es plötzlich sommerlich. In der Excel-Datei stehen die Aktion als Nachtrag aus einer E-Mail und das Wetter höchstens als Bauchgefühl. Ein datenbasierter Vorschlag bringt beides zusammen und zeigt auch, dass die Wochen nach der Aktion schwächer ausfallen dürften. Die Planerin passt die Menge an, weil sie von einer neuen Listung weiß, und hält das fest.

Warum Planungsfehler bei Frische teuer sind

Bei Konserven lässt sich eine zu hohe Prognose mit etwas Lagerplatz ausgleichen, bei Frischeartikeln nicht. Ware mit zu knapper Restlaufzeit muss abgewertet oder entsorgt werden, Fehlmengen kosten Umsatz und verärgern den Händler. Mit der Richtlinie (EU) 2025/1892 bekommt das Thema zusätzlich eine politische Seite. Realistisch bleiben: Keine Prognose kennt die Zukunft. Das Ziel ist ein Plan, der im Mittel näher am Ist liegt und dessen typische Abweichungen Sie kennen. Das lässt sich nur messen, wenn alte Pläne gespeichert statt überschrieben werden.

Was das für Ihr Unternehmen heißt

Mit welcher Warengruppe und welchen Handelskunden ein Anfang sinnvoll ist, ob Ihre Absatzhistorie und Aktionsdaten dafür reichen und wie die Planung zu Ihren Abläufen passt, ist in jedem Betrieb anders. Das lässt sich in einem Artikel nicht seriös beantworten.

Dafür gibt es den KI-Readiness-Check. In einem persönlichen Video-Call schauen wir gemeinsam auf Ihre Planung und Ihre Daten. Anschließend erhalten Sie Ihren Readiness-Score, einen schriftlichen Report und einen Kostenrahmen. Das Ganze ist kostenlos und unverbindlich.