Like for like (LFL) ist ein Begriff, der in Einzelhandelskreisen häufig verwendet wird, um die Wachstumsrate von Geschäften mit im Wesentlichen den gleichen Umständen und Merkmalen zu bestimmen, um zu bestimmen, ob das Umsatzwachstum in jedem dieser Geschäfte mehr oder weniger gleich war Shops. Um dies zu erreichen, schließt eine Kette alle Geschäfte aus, die die für die Analyse verwendeten Kriterien nicht erfüllen, beispielsweise Geschäfte, die erweitert, kürzlich geschlossen oder innerhalb eines bestimmten Zeitraums eröffnet wurden. Durch das Aus- oder Ausschluss der Geschäfte, die nicht den Vergleichskriterien entsprechen, kann leichter festgestellt werden, ob alle verbleibenden Geschäfte ein ähnliches Wachstumsmuster aufweisen, manchmal aufgrund spezifischer Marketing- oder Verkaufsstrategien, die seit dem letzten Vergleich implementiert wurden .
Während die Bewertung des Wachstums auf gleichem Niveau ein gängiges Instrument ist, das von Einzelhändlern verwendet wird, kann dieselbe grundlegende Strategie auch auf andere Arten von Unternehmen angewendet werden, die mehrere Standorte betreiben. Zum Beispiel kann eine Restaurantkette diese Art von Vergleich durchführen, indem sie normalerweise alle Restaurants identifiziert, die in Gemeinden mit einer bestimmten Bevölkerungsgruppe angesiedelt sind, die gleichen Speisekarten verwenden und alle das gleiche Layout und Design haben. Wie beim Einzelhandelsmodell kann die Kette alle Standorte ausschließen, die in den letzten ein oder zwei Jahren eröffnet wurden.
Hotelketten können dieses Modell manchmal auch verwenden, um abzuschätzen, wie sich bestimmte Änderungen der Richtlinien oder Verbesserungen auf das Geschäftsvolumen von Hotels auswirken, die dieselbe grundlegende Demografie bedienen und seit mehr als einer bestimmten Anzahl von Jahren im Geschäft sind. Dieser Ansatz kann oft eine gute Vorstellung davon geben, ob sich diese Änderungen insgesamt positiv auf das Geschäft auswirken oder ob es Anzeichen dafür gibt, dass die Änderungen Kunden, die regelmäßig in den Hotels übernachtet haben, nicht anziehen oder gar binden.
Bei jeder Anwendung besteht die Idee hinter einer Like-for-Like-Bewertung darin, genauer zu verstehen, wie gut diese Standorte in Bezug auf die Umsatzgenerierung abschneiden. Der Prozess erfordert häufig den Vergleich der Ergebnisse der zuletzt abgeschlossenen Periode mit denen der vergangenen Perioden, um festzustellen, ob die Gewinne im Laufe der Zeit relativ flach sind oder sich nach oben oder unten bewegt haben. Die aus einer Like-for-Like-Analyse gewonnenen Daten können oft wichtige Hinweise für das weitere Vorgehen geben, sowohl im Hinblick auf die Verbesserung der Performance der Filialen der beteiligten Standorte als auch bei der Planung des Aufbaus und des Betriebs neuer Standorte, damit auch diese eine bessere Erfolgsaussicht.