Nutzung von "Data & Analytics" im Handel
Die Erwartungen in Bezug auf deutlich verbesserte Kundenerfahrungen (Customer Experience) treiben im Retail die Investitionen in Omnichannel-Projekte voran. Ziel ist es eine Wettbewerbsdifferenzierung über das Kernsortiment und Dienstleistungen hinaus zu ermöglichen. Gleichzeitig sind Retailer ständig auf der Suche nach neuen und umfangreicheren Features. Solche innovativen Möglichkeiten eröffnen sich im Einzelhandel u.a. mit "Data & Analytics". Es ist daher entscheidend, dass Entscheidungsträger im Einzelhandel erkennen, ihre im Unternehmen vorhandenen Daten zu nutzen und so noch besser auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen. Dabei reicht es nicht aus, Daten nur zu sammeln. Erkenntnisse ergeben sich erst aus der Kombination, dem Vergleich und der Korrelation verschiedener Datensätze. Je weniger Quellen ein Händler nutzt, desto unvollständiger wird das Gesamtbild und die Gefahr falscher Annahmen erhöht sich.
Im Zuge der Neuausrichtung des Geschäftsmodells eines Retailers wurden die zukünftigen digitalen & technologischen Entwicklungen und Chancen mit einer Unternehmensberatung definiert. Dabei lag der Fokus u.a. auf dem Themenkomplex „Customer Insights“ / „Data & Analytics“. Als Zielzustand wurde die Implementierung einer Customer Insight Infrastruktur und die dazugehörigen Datenpools definiert, um die angestrebte Erlebnisorientierung und Kundenzentrierung entlang der Customer Journey mit Insights zu unterstützen.
Datensilos, fehlende Zuständigkeiten und Ansatzpunkte
In dem Unternehmen waren die Zuständigkeiten für „Customer Insights“ teilweise nicht klar definiert und zudem gab es zahlreiche Datensilos, wovon einzelne unabhängig voneinander analysiert wurden, aber kein übergreifendes Vorgehen definiert war. Auch die technischen und personellen Ressourcen waren limitiert. Das Ziel war es durch eine Personalisierung der Kundenansprache und ein optimiertes Produktsortiment die Kaufquote und das Cross-Selling zu steigern. Zudem sollte durch die Intensivierung von segmentspezifischen Vermarktungsaktivitäten die Frequenz (On-und Offline) bei Neu-und Bestandskunden gesteigert werden. Als Interim Manager wurde Rafael Baer, der über langjährige Erfahrung im Digitalen Vertrieb verfügt, beauftragt, eine "Data & Analytics"-Strategie im Unternehmen zu deatillieren und umzusetzen.
Erste Schritte
Um kurzfristig einen „Proof of Concept“ zu leisten wurden verschiedene konkrete Use Cases priorisiert (z.B. Bearbeitung abwanderungsgefährdeter Kunden) und der dazu benötigte Datenbedarf generiert. Bei der Priorisierung der Use Cases spielte die Umsetzbarkeit in Bezug auf das Zusammenspiel unterschiedlicher Datensilos, das Timing, der Invest und das Business Model eine wichtige Rolle. Parallel dazu wurde das Zielbild für ein internes „Customer Insights Center of Excellence“ und die Roadmap für Umsetzung von Maßnahmen erarbeitet.
Für den "Proof of Concept" wurden 3 Quick-Win Maßnahmen umgesetzt und deren Key Performance Indicators (KPI`s) detailliert getrackt und analysiert. Für diese Maßnahmen war es wichtig, dem Unternehmen die Vorteile und Steuerungsmöglichkeiten, die aus der Verwendung von "Data & Analytics" und datengetriebener Geschäftsmodelle entstehen, zu vermitteln. Die weitergehenden Use Cases wurden in einer Meilensteinplanung spezifiziert und mit dem Board abgestimmt. Ebenfalls wurden die ersten beiden Datensilos miteinander synchronisiert, damit „Real Time“- Analysen umgesetzt werden können.
Demokratisierung der Daten
Um dem gesamten Unternehmen eine Transparenz über das Kundenverhalten zu geben und somit die interne Akzeptanz zu steigern, wurde ein interaktives Tool zur unkomplizierten Analyse von Daten eingerichtet. Dieses Tool unterstützt Benutzer bei der Umwandlung von Daten in praktisch umsetzbare Erkenntnisse.