Data Analytics: Wie der Handel damit die Umsätze steigern kann

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Seit der Corona-Krise geht auch beim Handel kein Weg an hybriden Retail-Konzepten vorbei. Ein wichtiges Hilfsmittel stellt Data Analytics dar, das Echtzeit-Analysen ermöglicht. Wo die Hürden bei der praktischen Umsetzung liegen und wie sich diese umgehen lassen, erklärt Christian Mehrtens von SAP.
Data Analytics

Quelle: NicoElNino/shutterstock

Den Druck der Online-Konkurrenz spüren stationäre Händler seit langem. Mit Beginn der Corona-Pandemie nimmt er allerdings noch einmal massiv zu. Vor allem in den ersten Wochen des Lockdowns stiegen die Verkäufe bei reinen Onlinehändlern (sogenannte Pure Player) rapide an. Um Verluste möglichst gering zu halten, haben jetzt viele Einzelhändler die Entwicklung des Online-Geschäftes mit Hochdruck vorangetrieben. Mit Erfolg, wie Erhebungen der Gesellschaft für Konsumforschung (GfK) zeigen. Data Analytics kann eine solche E-Commerce-Strategie unterstützen.

Demnach kehren viele Verbraucher Amazon & Co. nach dem ersten Corona-Schock den Rücken, um nun vermehrt in den Online-Shops der vertrauten Einzelhändler einzukaufen. Vor allem bei technischen Konsumgütern profitieren traditionelle Händler offenbar von einem hohen Grad an Kundentreue. Handelsexperten sehen darin einen Durchbruch für stationäre Händler mit Online-Präsenz.

Data Analytics: Konsumenten erwarten aktuelle Verfügbarkeitsinformationen

Doch Vorsicht: Wer sich auf diesem Erfolg ausruht, könnte trotzdem auf der Strecke zu bleiben. Denn der Konsument der Zukunft ist anspruchsvoll. Er erwartet ein erstklassiges Einkaufserlebnis, und zwar sowohl on- als auch offline. Händler müssen daher nicht nur attraktive Produkte und Preise bieten, sondern auch dafür sorgen, dass Nachfrage und Angebot jederzeit zueinander passen. Deshalb müssen einerseits die Beschaffungsprozesse flexibel die sich ständig wandelnden Anforderungen von Kunden und Märkten abbilden. Andererseits benötigen Händler verlässliche, aktuelle und vollständige Informationen zu sämtlichen Beständen und Abverkäufen.

Daran mangelt es aber vielerorts. 72 Prozent der deutschen Online-Shopper beklagen, dass Webshops Informationen zu Warenbeständen und Lieferdetails nur unzureichend kommunizieren. Im stationären Handel sieht es kaum besser aus. Nicht selten suchen Kauflustige stundenlang nach dem gewünschten Produkt, bevor sie vom Verkäufer erfahren, dass es gerade ausverkauft ist. Ob das betreffende Teil nochmal reinkommt, lässt sich auf Anhieb meist ebenfalls nicht klären. Die Folge: Der Kunde zieht enttäuscht von dannen, die Verkaufschance ist vertan. Umso ärgerlicher, wenn in der Nachbarfiliale das gewünschte Stück vorrätig ist und im Handumdrehen hätte beschafft werden können.

Data Analytics: Isolierte Datensilos behindern intelligente Handelsprozesse

Das Beispiel zeigt: Obwohl viele Handelsbetriebe in neue Technologien und Omnichannel-Strategien investieren, bleibt viel Potenzial nach wie vor ungenutzt. Vor allem, weil isolierte Datensilos und heterogene Anwendungslandschaften intelligente Handelsprozesse ausbremsen. Dadurch fehlt Handelsunternehmen der Überblick. Sie kennen die Bestände der einzelnen Filialen und Läger nicht und können nur unzureichend reagieren. Umso wichtiger ist es, dass Handelsbetriebe ihre Daten in den Griff bekommen. Erst die nahtlose Verknüpfung sämtlicher Datenbestände in Verbindung mit einem konsequenten Data-Driven-Commerce-Ansatz schafft die Basis für intelligente Handelsprozesse und hervorragende Einkaufserlebnisse.

Mehr Transparenz dank Business Intelligence aus der Cloud

Allerdings wissen rund 50 Prozent der Einzelhändler laut einer Studie des Bundesverbands Digitale Wirtschaft (BVWD) nicht, wie sie Daten aus heterogenen Quellen zusammenführen und an allen Stationen der Wertschöpfungskette auswerten können. Genau da setzt SAP Data Warehouse Cloud an. Die End-to-End-Lösung für Datenmanagement und Entscheidungsfindung in der Cloud ermöglicht auch kleinen und mittelständischen Unternehmen, heterogene Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verwalten und per Knopfdruck in Echtzeit zu analysieren. So erkennen Filialleiter beispielsweise auf einen Blick, ob ausverkaufte Produkte an einem anderen Standort oder im Onlineshop erhältlich sind, ermitteln Ladenhüter und Schnelldreher und können Abverkäufe so gezielt ankurbeln.

Zusätzliche Apps für Planung und Beschaffung

Zusätzliche Applikationen aus dem SAP App Center können diesen Prozess unterstützen. So erweitert beispielsweise SAP-Partner Westernacher Consulting mit dem Content-Paket EWM Insights on Data Warehouse Cloud das Cloud-Angebot der SAP um aussagekräftige KPIs für den Lagerbetrieb. Retailer können mit der Westernacher-Applikation direkt mit der Analyse der im Datawarehouse vorhandenen Informationen beginnen, ohne zuvor selbst geeignete Kennzahlen definieren zu müssen.

Der SAP-Partner CubeServ adressiert mit seiner Lösung in der Data Warehouse Cloud den Einkauf. Dessen Lösung Procurement Cockpit hilft Einkäufern, ihre Beschaffungsprozesse effizienter zu organisieren. Es bietet Händlern über ein Dashboard Echtzeitzugriff auf wichtige Steuerungskennzahlen wie Einkaufsvolumen, Bestellwerte oder Preise. Unregelmäßigkeiten innerhalb des Beschaffungsprozesses lassen sich darüber direkt identifizieren, Gegenmaßnahmen zeitnah einleiten – um Kundenwünsche künftig auf allen Kanälen zu erfüllen. (sg)

Data Analytics

Über den Autor: Christian Mehrtens ist Leiter Mittelstand & Partner bei der SAP AG.

Lesen Sie auch: SAP-System: Mit effizienter Anbindung den Umsatz auf Online-Marktplätzen steigern

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