Blogartikel
Saisonale Schwankungen im Lebensmittelgroßhandel: Tourismus, Feiertage, Schulferien planen
Im Lebensmittelgroßhandel im Alpenraum gibt es nicht eine Saison, es gibt drei, die sich überlagern: die Tourismussaison, den Feiertagskalender und die Schulferienrhythmen. Wer alle drei mit einem einheitlichen Saisonindex plant, bekommt für keinen der drei einen präzisen Bestellvorschlag. Dieser Artikel erklärt, warum die Überlagerung der Zyklen das eigentliche Planungsproblem ist und welche Methodik hilft, Tourismus, Feiertage und Schulferien getrennt zu berücksichtigen.
Frischware, die kurz vor Ostern fehlt, und Überbestand, der nach dem Ende der Sommersaison im Lager verdirbt: Das sind die zwei wiederkehrenden Schadensbilder im Lebensmittelgroßhandel mit touristisch geprägtem Einzugsgebiet. Die IHL Group beziffert die weltweiten Verluste durch Bestandsverzerrung, also durch das Nebeneinander von Fehlmengen und Überbeständen, im Milliardenbereich. Im Großhandel mit saisonalem Sortiment entsteht ein großer Teil davon in den Wochen rund um die Saisonwechsel. Die BVL-Trendstudie 2025/26 nennt die Planungsqualität bei saisonalen und volatilen Sortimenten als eine der größten Herausforderungen im Mittelstand. Im LGH in Bayern, Baden-Württemberg und Österreich verschärft sich dieses Problem durch eine Besonderheit: Hier erzeugen drei überlagerte Saisonzyklen mit unterschiedlichen Planungshorizonten und unterschiedlicher Amplitude saisonale Schwankungen im Lager, die ein einheitlicher Saisonindex nicht abbildet. Dieser Artikel zeigt die drei Zyklen, erklärt, warum die Standardmethode an ihnen scheitert, und liefert einen Methodenrahmen zur Differenzierung.
Saisonale Schwankungen im LGH: drei überlagerte Zyklen und warum ein einheitlicher Index nicht ausreicht
Ein Saisonalitätsindex mittelt die Nachfrage über gleichartige Perioden, also etwa über alle Augustwochen mehrerer Jahre. Er funktioniert gut, wenn ein einziger, dominanter Saisonzyklus vorliegt. Wie er berechnet wird, behandelt der Artikel zur Saisonalität in der Prognose. Im LGH in Bayern und Österreich liegt aber kein einzelner Zyklus vor, sondern drei mit unterschiedlichen Ursachen, Zeitpunkten und Amplituden. Kein einzelner Index kann alle drei gleichzeitig korrekt abbilden.
Zyklus 1: Tourismussaison, der längste und stärkste Treiber
Die Tourismusabhängigkeit bezeichnet ein Nachfragemuster, das primär durch den regionalen Tourismus getrieben wird. Im LGH in Bayern und Österreich heißt das konkret: Die Belegung in Gastronomie und Hotellerie bestimmt den Absatz. Anders als die Wetterabhängigkeit im Getränkegroßhandel ist die Tourismusabhängigkeit kalenderbasiert und damit längerfristig planbar.
Der Sommertourismus von Mai bis Oktober bringt volle Belegung in Gastronomie und Hotellerie an Seen und in den Alpen. Er betrifft das Vollsortiment, besonders Frische, Molkerei und Getränke. Der Wintertourismus von Dezember bis März bringt in den österreichischen und bayerischen Skigebieten eine zweite Hochsaison, die vor allem Tiefkühlware, Convenience und Frische betrifft. Dazwischen liegen die Zwischensaisons, Übergangsperioden mit einem schwer planbaren Belegungsrückgang.
Die Planungsbesonderheit liegt in der Vorhersehbarkeit. Die Tourismusbelegung ist über Buchungsplattformen und Hotelkapazitäten vier bis acht Wochen im Voraus abschätzbar. Im LGH wird diese Information aber selten systematisch genutzt, stattdessen wird auf Basis vergangener Abverkäufe bestellt.
Die Prüffrage: Haben Sie für Ihre Gastronomie- und Hotelleriekunden Belegungserwartungen als Dispositionsinput, oder bestellen Sie ausschließlich auf Basis vergangener Abverkäufe?
Zyklus 2: Feiertage, der unzuverlässigste Treiber
Kalendereffekte sind planungsrelevante Abweichungen durch bewegliche oder regionale Feiertage. Sie erzeugen Nachfragespitzen, die je nach Jahr in unterschiedliche Planungsperioden fallen. Die vollständige Herleitung der Kalenderbereinigung liefert der Artikel zur Saisonalität in der Prognose; hier zählt die LGH-spezifische Schwierigkeit.
Der Unterschied zwischen festen und beweglichen Feiertagen ist der Kern des Problems. Der 25. Dezember ist immer Weihnachten und liegt jedes Jahr in derselben Kalenderwoche. Ostern dagegen wandert zwischen Ende März und Ende April. Hinzu kommen regionale Unterschiede: Allerheiligen am 1. November ist in Österreich und Bayern ein Feiertag, in Baden-Württemberg nicht. Mariä Himmelfahrt am 15. August ist in Bayern und Österreich relevant, aber innerhalb Bayerns sogar konfessionsabhängig unterschiedlich geregelt.
Für die LGH-Planung bedeutet das: Die Feiertags-Hochphasen fallen je nach Jahr und Region in unterschiedliche Wochen. Ein Saisonindex, der starr auf Kalenderwochen basiert, kann diese wandernden Spitzen nicht zuverlässig treffen. Wer immer in derselben Kalenderwoche plant, plant in jedem zweiten Jahr an der Spitze vorbei.
Die Prüffrage: Berücksichtigt Ihre Prognose die genaue Wochenlage von Ostern und Pfingsten, oder planen Sie jedes Jahr in denselben Kalenderwochen?
Zyklus 3: Schulferien, der präziseste Treiber
Der Schulferieneffekt bezeichnet den Einfluss der Schulferien auf die Gastronomie- und Hotelleriebelegung. In Tourismusregionen ist er direkt mit dem LGH-Absatz korreliert: Endet die Familienreisezeit mit dem Schuljahresbeginn, bricht die Belegung ein, und mit ihr der Absatz bei den Gastronomiekunden, besonders bei Frische und Molkerei mit ihrem schnellen Abklingen.
Die Schwierigkeit entsteht durch die regionale Vielfalt. Bayern, Baden-Württemberg und Österreich haben unterschiedliche Ferienkalender, und ihre Termine verschieben sich von Jahr zu Jahr. Ein Betrieb, der über Bundesländergrenzen hinweg liefert, sieht in seinem Absatz die Überlagerung mehrerer Ferienmuster gleichzeitig.
Diesem Zyklus steht aber ein entscheidender Vorteil gegenüber: Der Schulferienkalender für das laufende und das nächste Jahr ist vollständig bekannt und öffentlich verfügbar. Während Tourismusbelegung geschätzt und Feiertagswirkung interpretiert werden muss, ist der Ferienkalender eine feste Größe. Er ist damit die präziseste Planungsgrundlage der drei Zyklen, und zugleich die am häufigsten ungenutzte.
Die Prüffrage: Ist der Schulferienkalender für Ihr Liefergebiet als strukturierter Planungsinput in Ihrer Disposition hinterlegt?
Warum ein einheitlicher Saisonindex bei überlagerten Zyklen systematisch falsch liegt
Ein Saisonalitätsindex basiert auf gemittelten Vergangenheitswerten. Bei drei überlagerten Zyklen mittelt er über unterschiedliche Zyklenkonstellationen und erzeugt für jedes konkrete Jahr einen Wert, der zu keiner der Konstellationen genau passt. Der Überlagerungseffekt, also die Situation, in der mehrere Saisonzyklen gleichzeitig wirken und sich verstärken oder abschwächen, ist die schwierigste Planungssituation im LGH. Drei strukturelle Probleme zeigen, warum die Standardmethode hier versagt.
Das Mittelungsproblem: wenn Ostern mal März, mal April ist
Ein Beispielszenario, kein belegter Einzelfall, macht das Problem greifbar. Der Wochenindex für die Kalenderwoche 14 wird aus drei Jahren berechnet. In Jahr eins lag Ostern in KW 13, in Jahr zwei in KW 15, in Jahr drei in KW 14. Der Index für KW 14 mittelt damit über eine Vor-Oster-Woche, eine Nach-Oster-Woche und die Osterwoche selbst. Das Ergebnis passt zu keinem der drei Muster.
Die Konsequenz ist, dass die Prognose für KW 14 in jedem Jahr falsch liegt, und zwar in unterschiedliche Richtungen: mal zu hoch, mal zu niedrig. Der Fehler ist nicht zufällig, sondern strukturell, weil ein starrer Wochenindex einen wandernden Effekt abbilden soll. Die Lösung ist die Kalenderbereinigung: Bewegliche Feiertage werden als separate Planungsgröße behandelt und nicht in den Wochenindex eingeschmolzen.
Das Amplitudenproblem: Tourismus verstärkt alles, auch Planungsfehler
Bei einem LGH mit touristisch geprägten Kunden ist die Saisonamplitude besonders hoch. Der Unterschied zwischen Hochsaison und Nebensaison kann als branchentypischer Orientierungswert das Drei- bis Fünffache betragen, abhängig von Region und Sortiment. Diese hohe Amplitude hat eine unangenehme Eigenschaft: Sie vergrößert nicht nur den Absatz, sondern auch jeden Planungsfehler.
Ein Prognosefehler von zehn Prozent hat in der Hochsaison eine drei- bis fünffach höhere Bestandskonsequenz als derselbe relative Fehler in der Nebensaison, weil er auf ein viel größeres Volumen wirkt. Bei MHD-sensiblen Sortimenten, also Artikeln mit kurzem Mindesthaltbarkeitsdatum wie Frische und Molkerei, schlägt ein Überbestand nach Saisonende direkt in Verderb und Abschreibung um. Genau dort, wo am meisten Umsatz entsteht, ist der Planungsfehler am teuersten.
Die Prüffrage: Kennen Sie die Amplitude zwischen Hochsaison und Nebensaison für Ihre drei umsatzstärksten Warengruppen?
Das Temperaturzonenproblem: drei Zonen, drei verschiedene Saisonmuster
Ein LGH disponiert in drei Temperaturzonen, und jede folgt einer eigenen Saisonlogik. Die temperaturzonen-spezifische Saisonalität bedeutet, dass Frische, Kühl und Tiefkühl nicht nur unterschiedliche Haltbarkeiten haben, sondern unterschiedliche Planungshorizonte brauchen.
Frische mit kurzem Mindesthaltbarkeitsdatum muss tagesaktuell disponiert werden; eine Saisonspitze erfordert hier die tägliche Anpassung der Bestellmenge. Kühlware mit mittlerer Haltbarkeit wird wochenbasiert disponiert, mit einem Vorlauf von ein bis zwei Wochen für die Saisonspitze. Tiefkühlware mit langer Haltbarkeit folgt einer Einlagerungsstrategie: Hier wird die Saison vorbereitet, mit einem Vorlauf von vier bis acht Wochen, und das Saisonende bedeutet gezielten Bestandsabbau. Ein einziger Saisonindex für alle drei Zonen ist methodisch falsch, weil er drei verschiedene Planungslogiken in einen Wert presst. Wie die zugehörigen Dispositionsparameter und Sicherheitsbestände je Zone differenziert werden, behandeln der Artikel zur Sicherheitsbestandsberechnung und der Artikel zu Dispositionsparametern.
Saisonplanung im LGH differenzieren: drei Schritte für Tourismus, Feiertage und Schulferien
Die drei Zyklen erfordern drei verschiedene Planungsmethoden, aber nicht drei verschiedene Systeme. Alle drei lassen sich mit bestehenden Mitteln beginnen, und der größte Hebel liegt in der konsequenten Nutzung von Information, die längst verfügbar ist.
Schritt 1: Tourismusbelegung als Planungsinput strukturieren
Der Minimaleinstieg nutzt die Beherbergungsstatistiken der Region, die über das Statistische Bundesamt, das Bayerische Landesamt für Statistik und die Statistik Austria kostenlos verfügbar sind. Sie liefern einen saisonalen Referenzrahmen für die erwartete Belegungsentwicklung. Der bessere Weg geht direkt zur Quelle: ein strukturierter Austausch mit den zehn umsatzstärksten Gastronomie- und Hotelkunden über deren erwartete Belegung in den nächsten vier Wochen.
Entscheidend ist, diesen Austausch zu strukturieren statt ihn dem Zufall des informellen Gesprächs zu überlassen. Aus der Belegungserwartung wird ein Korrekturfaktor für die statistisch berechnete Prognose. Wenn ein Hotelkunde meldet, dass er in drei Wochen ausgebucht ist, ist das ein konkreterer Dispositionsinput als jeder Vorjahreswert.
Die Prüffrage: Sprechen Sie regelmäßig mit Ihren Gastro-Schlüsselkunden über deren Belegungserwartung, und fließt das in Ihre Bestellplanung ein?
Schritt 2: Feiertags- und Schulferienkalender als Dispositionsinput hinterlegen
Der zweite Schritt kostet keine Prognose, nur Struktur. Der Schulferienkalender für Bayern, Baden-Württemberg und Österreich für das laufende und das nächste Jahr wird als Liste dokumentiert, mit der jeweiligen Auswirkung auf die Belegungserwartung. Parallel werden die beweglichen Feiertage jahresweise erfasst: das genaue Osterdatum, Pfingsten, Allerheiligen für Österreich und Bayern, dazu die regionalen Feiertage.
Aus diesem Kalender wird ein konkreter Bestellzeitpunkt abgeleitet. Feiertag minus Wiederbeschaffungszeit je Warengruppe ergibt den spätesten Bestellzeitpunkt für die jeweilige Spitze. Dieser Kalender ist vollständig bekannt, er muss nicht prognostiziert, sondern nur strukturiert genutzt werden. Damit eignet er sich als verlässlicher Input für einen geregelten Abstimmungsprozess, wie ihn der Artikel zu S&OP im Mittelstand beschreibt.
Schritt 3: Saisonindex je Temperaturzone und Zyklus differenzieren
Der dritte Schritt ersetzt den einen Index durch drei. Statt eines einheitlichen Saisonindex über alle Zonen wird je Temperaturzone ein eigener berechnet, mit dem zur Zone passenden Planungshorizont. Für Frische dient der Saisonindex als Wochenkorrektur für die tagesaktuelle Disposition. Für Kühlware ist er ein wochenbasierter Index mit Feiertagsbereinigung als Zusatzschritt. Für Tiefkühlware ist er ein Monatswert, der die Einlagerungsentscheidung vier bis acht Wochen vor Saisonbeginn steuert.
Diese Differenzierung klingt nach Mehraufwand, ist aber vor allem eine Trennung dessen, was ohnehin unterschiedlich ist. Wer die drei Zonen schon heute unterschiedlich bestellt, formalisiert mit dem zonenspezifischen Index nur, was die Praxis längst verlangt. Die vollständige Methodik der Indexberechnung liefert der Artikel zur Saisonalität in der Prognose. Die Fraunhofer-IML-Forschung zur dynamischen Bestandsdisposition beschreibt die zonen- und artikelspezifische Parametrisierung als Voraussetzung einer belastbaren Saisonplanung.
Drei Zyklen, drei Planungslogiken
Im Lebensmittelgroßhandel in Bayern und Österreich reicht ein einheitlicher Saisonindex nicht aus, nicht weil die Methode falsch wäre, sondern weil drei überlagerte Zyklen drei verschiedene Planungslogiken brauchen. Tourismus, Feiertage und Schulferien wirken gleichzeitig, mit unterschiedlichem Vorlauf und unterschiedlicher Amplitude. Wer sie zusammen in einen Index presst, plant keinen der drei richtig.
Drei Sofortschritte lohnen sich. Erstens die Tourismusbelegung der nächsten vier Wochen bei den fünf umsatzstärksten Gastronomie- und Hotelkunden abfragen, als Korrekturgröße für die Prognose. Zweitens den Feiertags- und Schulferienkalender für Bayern, Baden-Württemberg und Österreich für das laufende und nächste Jahr dokumentieren, mit Bestellvorlauf je Warengruppe. Drittens den Saisonindex separat für Frische, Kühl und Tiefkühl berechnen, statt eines einheitlichen Werts über alle Zonen.
Wer im Alpenraum Lebensmittel an Gastronomie und Hotellerie liefert, plant nicht eine Saison, sondern drei. Wer das strukturiert tut, hat weniger Überraschungen. Wer es nicht tut, kämpft jedes Jahr gegen dieselben, und das mit einem Werkzeug, das nie für diese Aufgabe gebaut wurde. Die Bestandsoptimierung im Großhandel beginnt hier nicht mit neuer Software, sondern mit der Trennung dreier Zyklen, die bisher in einem Wert verschwunden sind.
Weiterführende Quellen
Fraunhofer IML: Dynamische Bestandsdisposition und robustes Service-Level-Management
BVL (2025): Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management 2025/26
BCG (2026): Supply Chain Planning 2026: Why AI Alone Isn't Enough
FAQ
Was ist Tourismusabhängigkeit im Lebensmittelgroßhandel, und wie beeinflusst sie die Disposition?
Tourismusabhängigkeit bezeichnet ein Nachfragemuster, das primär durch den regionalen Tourismus getrieben wird. Im LGH in Bayern und Österreich bedeutet das: Die Belegung in Gastronomie und Hotellerie bestimmt den Absatz, mit einer Sommersaison von Mai bis Oktober und einer Wintersaison von Dezember bis März in den Skigebieten. Anders als die Wetterabhängigkeit im Getränkegroßhandel ist die Tourismusabhängigkeit kalenderbasiert und damit vier bis acht Wochen im Voraus über Buchungslagen abschätzbar. Für die Disposition heißt das: Wer Belegungserwartungen als Input nutzt, plant präziser als jemand, der nur Vorjahreswerte fortschreibt.
Warum reicht ein einheitlicher Saisonindex im LGH Bayern und Österreich nicht aus?
Weil sich dort drei Saisonzyklen überlagern: Tourismussaison, Feiertage und Schulferien. Ein Saisonalitätsindex mittelt über gleichartige Vergangenheitsperioden und funktioniert nur, wenn ein dominanter Zyklus vorliegt. Bei drei Zyklen mit unterschiedlichen Zeitpunkten und Amplituden mittelt der Index über wechselnde Konstellationen und passt für kein konkretes Jahr genau. Hinzu kommt, dass ein LGH in drei Temperaturzonen disponiert, die jeweils eine eigene Saisonlogik haben. Ein einzelner Indexwert über alle Zyklen und Zonen ist deshalb strukturell ungenau.
Wie berücksichtige ich bewegliche Feiertage wie Ostern in meiner Absatzprognose?
Bewegliche Feiertage sollten als separate Planungsgröße behandelt und nicht in den Wochenindex eingeschmolzen werden. Das Problem: Ostern wandert zwischen Ende März und Ende April, ein starrer Wochenindex mittelt deshalb über Vor-Oster-, Oster- und Nach-Oster-Wochen und liegt in jedem Jahr falsch. Die Lösung ist die Kalenderbereinigung: Das genaue Osterdatum wird jahresweise erfasst, die Nachfragespitze als eigener Effekt geplant und vom periodenbezogenen Saisonindex getrennt. So trifft die Planung die Spitze unabhängig davon, in welche Kalenderwoche Ostern im jeweiligen Jahr fällt.
Was ist der Unterschied zwischen Tourismussaison, Feiertagssaison und Schulferieneffekt?4
Die drei Zyklen unterscheiden sich in Dauer, Planbarkeit und Vorlauf. Die Tourismussaison ist der längste und stärkste Treiber, planbar über Belegungsdaten mit vier bis acht Wochen Vorlauf. Die Feiertage sind der unzuverlässigste Treiber, weil bewegliche Feiertage und regionale Unterschiede die Spitzen von Jahr zu Jahr in andere Wochen verschieben. Der Schulferieneffekt ist der präziseste Treiber, weil der Ferienkalender für das laufende und nächste Jahr vollständig bekannt und öffentlich verfügbar ist. In Tourismusregionen wirken alle drei gleichzeitig und verstärken oder dämpfen sich gegenseitig, was die Planung erschwert.
Wie berechne ich einen Saisonindex separat für Frische, Kühl und Tiefkühl?
Indem jede Temperaturzone ihren eigenen Index mit eigenem Planungshorizont bekommt. Für Frische mit kurzer Haltbarkeit dient der Index als Wochenkorrektur für die tagesaktuelle Bestellung. Für Kühlware mit mittlerer Haltbarkeit ist es ein wochenbasierter Index mit Feiertagsbereinigung. Für Tiefkühlware mit langer Haltbarkeit ist es ein Monatswert, der die Einlagerung vier bis acht Wochen vor Saisonbeginn steuert. Die Berechnungslogik ist für alle Zonen dieselbe, tatsächliche Periodennachfrage geteilt durch durchschnittliche Periodennachfrage, aber die Periodenlänge und der Vorlauf unterscheiden sich je Zone. Die vollständige Berechnungsmethodik ist im Artikel zur Saisonalität in der Prognose beschrieben.
Wie viel Vorlauf brauche ich für die Bestellung bei Saisonspitzen im LGH?
Das hängt von der Temperaturzone ab und ist als Orientierungswert zu verstehen. Frische wird tagesaktuell disponiert, der Vorlauf entspricht der Wiederbeschaffungszeit von wenigen Tagen. Kühlware braucht ein bis zwei Wochen Vorlauf für die Saisonspitze. Tiefkühlware mit ihrer Einlagerungsstrategie braucht vier bis acht Wochen, weil die Saison gezielt vorbereitet wird. Der konkrete Vorlauf ergibt sich aus dem Saisonbeginn minus der Wiederbeschaffungszeit je Warengruppe. Bei Tiefkühlware mit langer Wiederbeschaffungszeit ist dieser Rückrechnungsschritt am wichtigsten, weil eine verpasste Einlagerung sich während der Saison kaum noch korrigieren lässt.
Wo bekomme ich kostenlose Daten zur touristischen Belegung in meiner Region?
Beherbergungs- und Tourismusstatistiken sind kostenlos bei den statistischen Ämtern verfügbar: beim Statistischen Bundesamt für Deutschland, beim Bayerischen Landesamt für Statistik für Bayern und bei der Statistik Austria für Österreich. Diese Daten liefern einen saisonalen Referenzrahmen für die Belegungsentwicklung der Region. Sie ersetzen nicht den direkten Austausch mit den eigenen Gastronomie- und Hotelkunden, aber sie liefern eine belastbare Grundlinie, gegen die sich die eigene Absatzhistorie und die Kundenmeldungen einordnen lassen. Für den Einstieg genügt die saisonale Verteilung der Übernachtungszahlen im eigenen Liefergebiet.
