PD Dr. Sebastian Olbrich Capgemini Consulting

„Wachsendes Onlineshopping stellt stationäre Händler vor immer größeren Herausforderungen.“

Torsten Schmalbach Capgemini Consulting

„Insgesamt lassen sich vielfältige Trends entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Handel beobachten. Den aktuellen Trends ist dabei eins gemeinsam: Sie entwickeln sich dynamisch, mit rasanter Geschwindigkeit und zwingen Händler zu hoher Flexibilität und schnellen Reaktionen.“

Das Verlangen seitens des Kunden nach Innovationen von Handelsunternehmen nimmt zu. Mithilfe von Retail Analytics wird die Auswahl und Spezifizierung vielversprechender Anwendungsfälle erleichtert, indem es statistische Auswertungen, Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz kombiniert, um schlussendlich datengetriebene Entscheidungen im Geschäftsalltag zu ermöglichen und dem Kunden verbesserte Kauferlebnisse zu bieten.

Als Konsumenten von Produkten und Kunden von Handelsunternehmen kamen wir in den letzten Jahren in den Genuss zahlreicher technologiegetriebener Innovationen. So wurden beispielsweise Preise und Produktqualität durch Onlineforen transparent, neue Einkaufskanäle kamen hinzu und erlaubten ein Einkaufserlebnis über 24 Stunden hinweg, Rückfragen und Beschwerden konnten unter anderem in kürzeren Zyklen abgewickelt werden. Um all dies zu ermöglichen und gleichzeitig Wettbewerbsvorteile für sich zu erreichen, sehen sich die Handelsunternehmen mit großen Herausforderungen konfrontiert: Sei es eine stärkere Vernetzung der Einkaufsaktivitäten online und offline, die Erschließung neuer Vertriebskanäle und -felder oder die zunehmende Digitalisierung der gesamten Wertschöpfungskette bis hin zum Point of Sale. Eine derartige Verzahnung der Abläufe führt zu einer zunehmenden Komplexität, die mittels traditioneller Konzepte und Methoden in den meisten Fällen nicht bewältigt werden kann.

Als Beispiel sei die Kundenerwartung an ein Kauferlebnis über die einzelnen Kanäle hinweg (Omnichannel) genannt. Wie eine umfassende Studie zeigt, erwarten Kunden heutzutage einen nahtlosen Übergang der Online-User-Experience in die Offlinewelt. Laut der Studie wollen drei von vier Konsumenten Warenbestände per App einsehen, bevor sie ein Ladengeschäft betreten und die vor Ort gekauften Artikel idealerweise noch am selben Tag nach Hause geliefert bekommen. Letzteres stellt eine enorme Anforderung an das Servicelevel und hat seinerseits Implikationen für die Logistik der Handelsunternehmen, was eine weitreichende Automatisierung der Prozesse bedingt. Ebenso herausfordernd gestalten sich die neuen Wettbewerbsstrukturen mit neuen Marktteilnehmern bei einer gleichzeitig deutlicheren Marktkonzentration, oder die Forderung nach individuellen, nachhaltigen und regionalen Produkten.

Abb. 1: Entwicklungen und Herausforderungen im Handel

Abb. 1: Entwicklungen und Herausforderungen im Handel

Retail Analytics

Insgesamt lassen sich vielfältige Trends entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Handel beobachten (Abb. 1). Den aktuellen Trends ist dabei eins gemeinsam: Sie entwickeln sich dynamisch, mit rasanter Geschwindigkeit und zwingen Händler zu hoher Flexibilität und schnellen Reaktionen. Entscheider auf allen Unternehmensebenen benötigen daher intelligente Lösungen, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und gleichzeitig inhaltlich zu verbessern. An dieser Stelle kommt Retail Analytics ins Spiel. Es bietet die geeigneten Methodiken und Werkzeuge, indem es den Handelsunternehmen ermöglicht, sich im Marktumfeld nachhaltig zu differenzieren und den Konsumenten an das Unternehmen zu binden.

Retail Analytics beschreibt dabei das systematische Vorgehen bei der Auswahl und Spezifizierung vielversprechender Anwendungsfälle, über die Kombination statistischer Auswertungen, Techniken des maschinellen Lernens sowie der künstlichen Intelligenz, um schlussendlich datengetriebene Entscheidungen im Geschäftsalltag zu ermöglichen. In einem iterativen Ansatz entsteht somit eine Augmented Intelligence, die Fachkompetenz und Methoden der Data Science verbindet und einen zusätzlichen Wettbewerbsvorteil hervorbringt.

Den vollständigen Artikel lesen Sie in der Ausgabe:

Business Technology 3.18 - "Big Data aus dem All"

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579857224Retail Analytics zur Optimierung von Marketing und Vertrieb
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