Schlauer Handel

Wie können Händler von Big-Data-Lösungen profitieren?

Ob engere Kundenbindung, passende Zusatzverkäufe oder optimierter Warenbestand: In vielen Bereichen versprechen moderne Datenanalysen auch kleinen und mittelständischen Händlern mehr Umsatz.

  • Aaron Auld, CEO Exasol AG

    „Den Schlüssel zum Erfolg stellt die Analyse des Kundenverhaltens dar: Welche Vorlieben hat der Kunde? Für was interessiert er sich im Netz? Welche Web­seiten hat er besucht? So können z.B. ­Up- und Cross-Selling-Methoden ­eingesetzt werden, um ganz gezielt Neukunden zu gewinnen.“ Aaron Auld, CEO Exasol AG

  • Fabian Schladitz, Capgemini

    Fabian Schladitz, Capgemini: „Nicht jede machbare Idee ist auch eine gute. Der Fall Target, bei dem ein US-amerikanischer Discounter bereits vor dem Vater eines minderjährigen Mädchens von deren Schwangerschaft wusste, zeigt, dass es durchaus möglich ist, vom Kaufverhalten Rückschlüsse auf bestimmte Lebensumstände zu ziehen.“

  • Uwe Hennig, CEO der Enso Detego GmbH

    „Letztlich möchte man anhand der Daten konkrete Handlungsanweisungen ableiten, die das Geschäftsergebnis positiv beeinflussen.“ Uwe Hennig, CEO der Enso Detego GmbH

  • Dr. Marcus Dill, Mayato

    „Tatsächlich haben kleinere Unternehmen mit spezifischeren Märkten auch die ­Vorteile geringerer Komplexität ihrer Prozesse und gezielterer Fragestellungen.“ Dr. Marcus Dill, CEO vom BI-Analysten- und Beraterhaus Mayato

Der Kunde von heute hat hohe Ansprüche an jeden Händler – egal ob dieser groß oder klein ist. Nun sollen Big-Data- und Business-Intelligence-Lösungen (BI) auch den kleinen Händlern helfen, ihre Kunden zufriedenzustellen – sogar im stationären Handel. „Der Kunde misst sich kritisch an Preisen und Services, wie sie die ganz Großen bieten, die Aldis und Amazons dieser Welt“, erklärt Marcus Dill. Der BI-Berater von Mayato sieht Handelsgiganten zunehmend auch in Nischen vordringen, in denen sich etablierte Handelshäuser lange sicher wähnten, nun aber um ihre Existenz fürchten müssen. „Um mit dem Wettbewerb mitzuhalten, kommen auch kleine und mittelständische Händler nicht umhin, intelligente analysebasierte Big-Data-Lösungen zu nutzen“, empfiehlt er.

Häufig nutzen gerade kleinere Unternehmen die vorhandenen Daten noch überhaupt nicht oder nicht effektiv. Dabei können alle Händler ihre täglich anfallenden Datenmengen in wertvolle Informationen verwandeln. Erkenntnisse zur Sortimentsauswahl, zum Kundenverhalten, zur Produktauswahl oder auch zu den Lieferketten können gewonnen werden. Aaron Auld, CEO der Exasol AG ist sich sicher: „Mit diesen Informationen können kleine und mittelständische Händler ihren Umsatz steigern, die Warenverfügbarkeit gewährleisten, den Produktbedarf und die Kundenbindung erhöhen.“

Konsumenten wollen in der neuen, kundenzentrierten Wirklichkeit nämlich längst nicht mehr als Teil einer Gruppe angesprochen werden, sondern erwarten das individuell passende Angebot zum richtigen Zeitpunkt. „Dieser Trend kann mit analytischen Lösungen und auch mit Big Data unterstützt und umgesetzt werden“, erklärt Fabian Schladitz, Head of Big Data Analytics bei Capgemini. Als Beispiel nennt er das Mikrotargeting: die Fähigkeit, eine individuelle Werbeansprache an einzelne Konsumenten oder sehr kleine Kundenkreise zu verbreiten.

Neukunden gewinnen, Bestandskunden pflegen


Angekommen sind solche Maßnahmen aber noch nicht in der Breite: Viele Händler senden klassische Mailings an Zigtausende von Kunden oder streuen Werbung über klassische Medien (Fernseher, Radio, Print). Sie nehmen hohe Kosten und geringe – oder sogar unklare – Erfolgsquoten in Kauf, nur um ein paar Kunden mehr auf die Fläche zu bekommen. Marcus Dill kritisiert das: „Schon kleine Filialisten haben heute so viele nutzbare Daten über Kunden und ihr Verhalten. Daraus lässt sich sehr genau vorhersagen, welche Kunden durch Aktionen profitabel gewonnen werden können, welche vielleicht auf dem Absprung sind und durch geeignete Maßnahmen gebunden werden müssen und wie sich bei Bestandskunden durch Cross- und Up-Selling der Kundenwert erhöhen lässt.“ Er ist sich sicher, dass schon die einfachen Belegdaten vom Point of Sales viel mehr hergeben, als die meisten Händler vermuten. Und je mehr der Händler zusätzlich über den Kunden weiß, z.B. durch Kundenkarten oder durch Tracking im Internet oder in eigenen Apps, desto präziser können Angebote individuell auf den Kunden zugeschnitten werden.

Bei der Verfolgung des Kunden im Netz spielt das sogenannte Retargeting eine wichtige Rolle. Hierfür kommen Big-Data-Analysen ins Spiel: Website-Besucher werden anhand von Echtzeitdatenanalysen auf Basis ihres Such- und Kaufverhaltens identifiziert. So ist der Webshop in der Lage, seinen Besuchern zügig entsprechende Werbebotschaften oder Produktempfehlungen einzublenden, um die Interessenten auf der eigenen oder auch auf anderen Webseiten wieder ansprechen zu können. Aaron Auld weist darauf hin, dass es wichtig sei, zu unterscheiden, ob der Besucher vor oder nach dem Kauf agiert: „Wird dies nicht differenziert, kann es vorkommen, dass dem Konsumenten beispielsweise ein Banner über ein bereits gekauftes Produkt angezeigt wird, was ihn sicherlich verärgert. Um dies zu vermeiden, ist ein intelligentes Retargeting gefragt“, so Auld.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 04/2016. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Auch an ganz anderer Stelle helfen BI-Lösungen Online-Shops weiter, nämlich beim wichtigen Punkt der Warenverfügbarkeit: „Nur wenn der Händler in Echtzeit Bestände zusagen kann, erlebt sein Kunde diesen Service als positiv“, sagt Uwe Hennig, CEO der Enso Detego GmbH. „Für eine gleichbleibend gute Kundenerfahrung über alle Kanäle braucht es Big-Data-Analysen, um eine optimale Warenverfügbarkeit sicherzustellen.“ Sonst wird der Kunde, egal ob Neu- oder Bestandskunde, schnell enttäuscht.

Über Datenauswertungen in Echtzeit können Prognosen für Artikelabsätze, Vorhersagen des Produktbedarfs, Retourenquoten sowie Lieferketten errechnet werden, was eine durchgängige Produktverfügbarkeit sicherstellen soll. „Über- oder Unterbestände gibt es daher nicht, sodass zudem auf diese Weise Folgekosten für Lagerung und Logistik erheblich gesenkt werden können“, rechnet Aaron Auld vor.

Big Data auch für den stationären Handel


Dieser Aspekt ist natürlich auch für den stationären Handel interessant. Stationäre Modehändler haben z.B. häufig ein zentrales Problem: Kleidergrößen werden pauschal in alle Filialen gleichmäßig verteilt, obwohl nachweislich in einigen Stores mehr kleine Größen und in anderen mehr größere verkauft werden. „Real Time Analytics zeigt dem Händler noch während der aktuellen Saison einen realistischen Abverkauf auf Artikelebene an, so dass er eine Umverteilung seiner Ware zwischen den Filialen vornehmen kann, um die Ware zum regulären Preis vor Saisonende zu verkaufen“, schildert Uwe Hennig einen Vorteil intelligenter Datenauswertung. Eine neue Perspektive ermöglicht der Faktor Echtzeit: „Die durch Big Data und Echtzeitanalysen gewonnenen Erkenntnisse sind deutlich näher am Tagesgeschäft und wesentlich aussagekräftiger, als wenn aus Vergangenheitsdaten Schlüsse gezogen werden“, so Henning. „Big Data Analytics hilft dem stationären Handel somit nicht nur, Kunden zu gewinnen und zu pflegen, sondern das Geschäft basierend auf Echtzeitdaten aktiv zu managen und die Abschreibungsquoten zu reduzieren.“

Längst gibt es weitere schlaue Hilfsmittel für die Besitzer von Ladenlokalen, z.B. um Kundenbesuchsfrequenzen zu messen oder sogar die Wege des Kunden zum und im Laden nachzuvollziehen. „Die meisten Filialisten nutzen auch die Möglichkeiten von Internet und Mobiler Welt, um Menschen auf ihre Verkaufsflächen zu bekommen. Wo diese Mittel zum Einsatz kommen, fallen natürlich auch für den stationären Handel viele hilfreiche Zusatzinformationen an“, so Marcus Dill.

Mit dem Aufkommen cloud-basierter Datenanalysen wurden auch für mittelständische Händler die Einstiegshürden sowohl finanziell als auch technisch gesenkt. Datenanalysen in der Cloud haben für Händler den Charme, dass sie mit überschaubarem Aufwand und vergleichsweise geringen Kosten in Betrieb genommen werden können. „Der Vorteil von Cloud-Angeboten liegt ganz klar in der Umwandlung von Fixkosten in variable Kosten. Für viele Firmen lohnt sich die Investition in eine eigene Hardware einfach nicht, insbesondere wenn Daten nicht ständig anfallen, sondern beispielsweise zur Unterstützung monatlicher Prozesse erhoben werden“, schildert Fabian Schladitz.

Cloud für alle


Marcus Dill schränkt allerdings ein: „Aktuell bieten sich Cloud-Lösungen primär für isolierte Fragestellungen an. Beispielsweise gibt es bezahlbare und mehr oder weniger vorkonfigurierte Paketlösungen für die Messung und Auswertung von Besucherzahlen.“ Wer mit diesen Zahlen arbeiten will, wird in der Cloud bei bestimmten Anbietern sogar Vergleichswerte anderer Ladengeschäfte („Benchmarks“) finden. An Informationen dieser Art kommen Händler sonst nur sehr schwer heran.

Ähnliches gilt für die Marktpreisbeobachtung. Big-Data-Dienstleister wie z.B. Crowdfox können bei der Marktpreisermittlung helfen und auf Basis der Wettbewerbsdaten genaue Pricing-Analysen bieten, an denen sich die eigenen Verkaufspreise orientieren.

Neben konkreten Fragestellungen sollten interessierte Händler vorab jedoch auch die langfristen Kosten der Cloud kalkulieren. Cloud-Services kosten auf Dauer auch Geld, manchmal mehr, als wenn man sich eigene Plattformen für die Speicherung und Analyse von Daten gönnt.

„Mit dem Essen wächst bekanntermaßen auch der Appetit: Meine Erfahrung zeigt, wer erste sinnvolle und wirtschaftlich wertvolle Erkenntnisse gesammelt hat, der erweitert auch weiterhin seine IT-Landschaft und die Datenmengen“, so Fabian Schladitz. Das kann bei einzelnen Cloud-Anbietern zu einer Kostenexplosion führen und bald teurer sein als die On-Premise-Lösung. Hier bieten sich Hybrid-Lösungen an, die jedoch wiederum ihre eigene Kosten-Nutzen-Rechnung erfordern.

Kostenfalle Datenintegration


Zudem sollte im Vorfeld geklärt werden, wie es um die Integration der eigenen Daten in die angebotene Lösung steht. Erheblichen Aufwand verursacht meist die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in eine Cloud-Umgebung. Viele  Anbieter stellen hier nur Schnittstellen zur Verfügung und überlassen die Integrationsaufgabe den Händlern – dies kann zu durchaus hohem Aufwand führen. Dabei stellt die Integration verschiedener Datenquellen in der vernetzten Welt von Lieferant, Hersteller, Logistiker, Händler und Konsument eine entscheidende Komponente dar: „Mittels intelligenter Analytic-Lösungen in der Cloud bekommen der Händler – aber auch andere Teilnehmer in der Kette – überhaupt erst einen Überblick. Diese Anreicherung mit „externen“ Daten sei zwingend notwendig, so Uwe Hennig.

Datenschutz ist elementar


Nicht zu vernachlässigen ist für den Handel die Thematik rund um den Datenschutz. Fabian Schladitz mahnt zur Vorsicht: „Zunächst einmal sind nicht alle Software-Anbieter gleich gut darin, Datenschutzmechanismen in ihre Produkte einzubauen. Während der Zugriffsschutz wohlverstanden und annähernd anbieterweit gelöst ist, ist die Anonymisierung noch längst kein Standard.“ Folglich müssen die Anwender hier Zeit und Energie investieren, um entsprechende Maßnahmen einzurichten. An dieser Stelle kommt einem Datenschutzbeauftragten eine besondere Rolle zu, da für ein rechtskonformes Handeln die enge Abstimmung mit ihm unabdingbar sei, rät der Big-Data-Experte.

Kleine Händler sollten sich im Thema Datenschutz fachkundig beraten lassen, denn die Gesetzgebung ändert sich in diesem Umfeld sehr dynamisch. Marcus Dill warnt: „Für die großen Händler mögen die Strafgebühren bei Verstößen leicht zu verschmerzen sein, dem kleinen Filialisten können fünf- bis sechsstellige Beträge durchaus wehtun.“ Vor allem aber bestehe das Risiko, durch ungeschicktes Agieren Kunden zu verprellen.

Daran möchte auch Fabian Schladitz erinnern: „Nicht jede machbare Idee ist auch eine gute. Der Fall Target, bei dem ein US-amerikanischer Discounter bereits vor dem Vater eines minderjährigen Mädchens von deren Schwangerschaft wusste, zeigt, dass es durchaus möglich ist, vom Kaufverhalten Rückschlüsse auf bestimmte Lebensumstände zu ziehen.“ Dies ist aber sowohl im Sinne der Ethik als auch im Interesse der Imagepflege wenig ratsam. Denn der Kunde von heute hat hohe Ansprüche an jeden Händler – egal ob dieser groß oder klein ist.

Bildquelle: Thinkstock / iStock

 

 

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