Was ist Like-for-like-Umsatz in der Mode?
Eine Kennzahl für das Umsatzwachstum, die nur Filialen oder Kanäle vergleicht, die in beiden Perioden geöffnet waren, ohne Neueröffnungen und Schliessungen.
Kurz erklärt
Der Like-for-like-Umsatz vergleicht den Umsatz der aktuellen Periode mit derselben Periode des Vorjahres und berücksichtigt dabei nur Filialen und oft auch Onlinekanäle, die über beide Perioden hinweg durchgehend in Betrieb waren. Indem Neueröffnungen, Schliessungen und grössere Umbauten ausgeklammert werden, zeigt die Kennzahl das zugrunde liegende organische Wachstum eines Modehändlers.
Wie funktioniert das in der Praxis?
Ein Händler legt eine vergleichbare Basis fest, typischerweise Filialen, die seit mindestens einem vollen Jahr geöffnet sind und in keiner der beiden Perioden geschlossen, verlegt oder wesentlich verkleinert oder vergrössert wurden. Die Umsätze dieser Basis werden im Jahresvergleich gegenübergestellt, teilweise bereinigt um Währungseffekte und die Anzahl der Verkaufstage. Viele Modehändler beziehen inzwischen den E-Commerce in die vergleichbare Basis ein, andere weisen Like-for-like-Zahlen für Filialen und Online getrennt aus.
Merchandising- und Finanzteams betrachten die Kennzahl nach Woche, Kategorie und Region. Ein starkes Like-for-like-Ergebnis bei Strick, aber ein schwaches bei Outerwear kann eher auf Wettereffekte, Sortimentslücken oder Preisprobleme hinweisen als auf die Leistung der Filialen.
Warum ist das für Modeunternehmen wichtig?
Das Gesamtwachstum kann Probleme verdecken. Ein Händler, der viele neue Filialen eröffnet, kann steigende Umsätze melden, während sein bestehendes Filialnetz schrumpft. Der Like-for-like-Umsatz rechnet diesen Expansionseffekt heraus und zeigt, ob die Kundschaft im bestehenden Geschäft mehr kauft. Für Wholesale-Marken helfen die Like-for-like-Daten und Sell-out-Reports der Partner bei der Beurteilung, ob eine Marke bei einem Händler Anteile gewinnt oder verliert.
Wie verändert KI das?
Analysetools zerlegen Like-for-like-Veränderungen zunehmend automatisch in Treiber wie Kundenfrequenz, Konversion, durchschnittlichen Bestellwert und Preis. Machine-Learning-Modelle können zudem bessere Vergleichsbasen bilden, indem sie Wetter, Kalenderverschiebungen und Aktionen berücksichtigen, sodass Teams den tatsächlichen Trend schneller erkennen.
Typische Fallstricke
- Like-for-like-Zahlen von Unternehmen zu vergleichen, die die vergleichbare Basis unterschiedlich definieren.
- Kalendereffekte wie die Lage von Ostern oder des Black Friday zu ignorieren.
- Die Kannibalisierung von Filialumsätzen durch den Onlinekanal als Problem der Filialen zu behandeln.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Like-for-like- und Gesamtumsatzwachstum?
Das Gesamtumsatzwachstum umfasst jede neue Filiale, jede Akquisition und jeden neuen Kanal. Das Like-for-like-Wachstum betrachtet nur das vergleichbare Geschäft, das in beiden Perioden aktiv war, und spiegelt daher die organische Entwicklung statt der Expansion wider.
Enthält der Like-for-like-Umsatz auch Onlineumsätze?
Das hängt vom Unternehmen ab. Viele Modehändler beziehen den E-Commerce inzwischen in ihre Like-for-like-Zahl ein, andere weisen ihn separat aus. Deshalb ist es wichtig, jeweils die Definition des Unternehmens zu prüfen.