17.02.2022 – Kategorie: Handel

Datenauswertung: Wie digitale Technologien den Handel weiter bringen

DatenauswertungQuelle: iStock, lizenziert für Manhattan Associates

Die Digitalisierung verändert in nahezu jeder Branche die Art und Weise, Geschäfte zu machen. Sie trägt zunehmend dazu bei, die Effizienz zu steigern, Geld zu sparen und den Kunden bessere Produkte und Dienstleistungen anzubieten – auch im Handel.

In einer Welt nach der Pandemie ist klar, dass sich Händler weiter anpassen und neue Technologien einsetzen müssen, um dem Wettbewerb voraus zu sein und mit ihren Kunden dank umfassender Datenauswertung Schritt zu halten. Digitale Technologien spielen heute eine entscheidende Rolle dabei, wie Verbraucher bestimmte Einzelhandelsmarken wahrnehmen und welche Gefühle beziehungsweise Erfahrungen sie damit verknüpfen.

Datenauswertung ist das A und O

Das Herzstück dieses verstärkt technologiegestützten Einkaufserlebnisses sind Daten. Nur wenn Einzelhändler in der Lage sind, auf Daten zuzugreifen, sie auszuwerten und in allen Bereichen des Unternehmens effektiv zu nutzen, einschließlich Fulfillment und Lieferung, können sie ihre Lieferketten und das gesamte Verkaufs- und Kundenerlebnis wirklich verbessern und optimieren.

Haben und Nutzen

Grundvoraussetzung für die Nutzung von Daten ist, sie zunächst systematisch zu sammeln und abzulegen. Dabei geht es – je nach Nutzen – um unterschiedliche Daten: Persönliche Kundendaten, Daten über das Verhalten der Gesamtheit der Kunden wie durchschnittlich bestellte Artikelanzahl, beliebteste Produkte etc., Daten, die sich aus Erfahrungen entlang der Lieferkette generieren und schließlich externe Daten. All diese Daten zu sortieren und sinnvoll auszuwerten, ist im Prinzip schon ab einer Unternehmensgröße von zwei Filialen beziehungsweise Filiale und Online-Shop kaum noch manuell zu leisten. Für größere Händler ist diese Aufgabe nur mit einer geeigneten, zukunftsfähigen IT-Lösung realistisch erfüllbar, in der Künstliche Intelligenz (KI) die Analyse übernimmt. Die KI-gestützte Datennutzung bringt an verschiedenen Stellen im Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten und Vorteile. Andersherum ergibt der Einsatz von KI wenig Sinn, wenn es keine ausreichenden oder validen Daten gibt, anhand derer das System lernen könnte.

Mit Daten das Kundenerlebnis verbessern

„Willkommen Frau Meyer, schön, dass Sie da sind – wir haben gerade einen Hut reinbekommen, der wahnsinnig gut zu dem Kleid passen würde, das Sie vor zwei Wochen gekauft haben.“ Eine solche Begrüßung beim Betreten des Geschäfts bedurfte in der Vergangenheit eines begnadeten Verkäufers und einer ganz besonderen, persönlichen Kundenbeziehung, wie sie nur in wenigen Ausnahmefällen realistisch gewesen sein dürfte. Dabei lassen sich persönliche Daten, die etwa über ein Kundenkonto oder eine Kundenkarte gesammelt werden können, relativ leicht für ein nahtloses Kundenerlebnis nutzen.

Ein geeignetes IT-System kann etwa beim oder auch im Anschluss an den Kauf ergänzende Produkte vorschlagen. Diese Vorschläge basieren auf einer Analyse, welche Produkte besonders häufig zusammen gekauft oder empfohlen werden. Aus dem Online-Handel ist diese Praxis bereits unter Stichworten wie „Kunden kauften auch“ oder „Empfehlungen für Sie“ geläufig – mit unterschiedlicher Qualität.

Inzwischen ermöglichen Apps auf Handhelds auch im stationären Handel individuelle, Kundendaten-gestützte Beratung – sei es durch das Personal oder mit ausgelegten Tablets. Hier ist die besondere Anforderung an Unternehmen, sich zugunsten von funktionalen Omnichannel-Lösungen endgültig von der Trennung von online und stationär zu verabschieden und die Kunden genau wie die Warenströme ganzheitlich zu betrachten.

Dank Datenauswertung zur optimalen Lieferkette

In der gesamten Supply Chain liegt ein weiteres, riesiges Potential für intelligente Datenauswertung und Datennutzung. Laut der Studie „KI in der Supply Chain“ des EHI gehört der Einsatz von KI für 76 Prozent der Befragten kurz- und mittelfristig gar zu den zentralen Erfolgsfaktoren. Vom Rohstoff über das Lager in die Filiale oder zum Kunden lassen sich mit KI – idealerweise in Kombination mit maschinellem Lernen – unter anderem Planungszyklen und Bestellschlusszeiten verkürzen, Kommissionier-Läufe optimieren, sinnvolle Preisanpassungen ableiten und die Zusammenarbeit sowohl von Mensch und Maschine als auch von automatisierten Abläufen und Robotern bestmöglich steuern. Gleichzeitig profitieren Umwelt und Umsatz von einem maximal effizienten Ressourcen-Einsatz.

Voraussetzung dafür ist, dass die Daten und Prozesse der kompletten Lieferkette einbezogen werden. Kommen dann noch externe Daten wie Verkehrs- oder Wetterprognosen hinzu, können sich mit entsprechenden IT-Lösungen Prozesse und Geschwindigkeit weiter verbessern. Gleichzeitig ermöglichen sie zusätzliche Feinheiten, wie zum Beispiel Filialen individuell witterungsangepasst zu beliefern, anstatt etwa pünktlich zum Auftritt eines stabilen Tiefdruckgebiets das Lager vor Ort mit Sandalen zu verstopfen.

Überall geht es dabei im Kern um Prognosen, die sich aus den Daten der Vergangenheit und Gegenwart ableiten – und sie werden mit steigender Qualität von Daten und Technologie immer verlässlicher. Mithilfe von KI bewirken Daten also nicht weniger, als einen Blick in die Zukunft zu gewähren und dafür zu sorgen, dass Entscheider und Unternehmen vorausschauend agieren können.

Der Autor Pieter Van den Broecke ist seit 2008 Geschäftsführer Benelux und Deutschland bei Manhattan Associates. Mit seiner langjährigen Erfahrung in den Bereichen Supply Chain und Logistik weiß er, vor welchen Herausforderungen Einzelhändler heute stehen.

Datenauswertung
Bild: Manhattan Associates

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