Smart Retailing: Big Data in E-Commerce und Einzelhandel

Die Nutzung von Big Data im E-Commerce ist mittlerweile weit verbreitet und zugänglich. Daher verlassen sich immer mehr kleinere Einzelhandelsmarken auf datengestützte Erkenntnisse, um die Preisgestaltung zu optimieren, Abläufe zu vereinfachen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Gerade aufgrund von Herausforderungen, wie dem E-Commerce-Giganten Amazon, dynamischer Preisgestaltung oder dem wachsenden Trend zum Second-Hand-Shopping benötigen Einzelhändler Unterstützung. Mit Big Data kann der Handel wettbewerbsfähig bleiben.

Im Folgenden geht es zunächst darum zu verstehen, wie Big Data im Einzelhandel funktioniert und welche großen Vorteile es mit sich bringt. Anschließend veranschaulichen sieben Beispiele, wie Marken Smart Retailing durch die erfolgreiche Anwendung von Big Data in E-Commerce und Handel bereits in die Praxis umgesetzt haben.

Warum ist Big Data im Handel so wichtig?

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Einzelhändler viele Dinge beachten. So müssen sie bessere Kaufentscheidungen als ihre Konkurrenz treffen, relevante Rabatte anbieten und Kunden von neuen Trends überzeugen. Währenddessen läuft das Geschäft hinter den Kulissen weiter. Big Data ist im Handel unerlässlich, um

• Kunden anzusprechen und an sich zu binden,
• Abläufe zu vereinfachen,
• die Lieferkette zu optimieren,
• Geschäftsentscheidungen zu verbessern,
• und letztendlich Geld zu sparen.

Bevor die Cloud zur Verfügung stand, waren Unternehmen darauf beschränkt, manuell zu verfolgen, was eine Person wann gekauft hat. Mit ausgefeilter Technologie können Einzelhändler nun eine Fülle von Daten über ihre Kunden erfassen, z. B. Alter, geografischer Standort, Geschlecht, andere Geschäfte, in denen sie einkaufen oder welche Bücher sie lesen. Einzelhändler haben sich cloud-basierten Big-Data-Lösungen zugewandt, um diese Daten zu aggregieren und zu verwalten. Doch wie genau helfen diese großen Datensätze Einzelhändlern dabei, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen?

Die vier großen Vorteile von Big Data für den Handel

Big-Data-Analysen können aufkommende Trends vorhersagen, den richtigen Kunden zur richtigen Zeit ansprechen, Marketingkosten senken und die Qualität des Kundenservices erhöhen. Zu den allgemeinen Vorteilen der Verwendung von Big Data im E-Commerce und Einzelhandel gehören:

1. 360-Grad-Kundensicht – Lernen Sie jeden einzelnen Ihrer Kunden kennen und schaffen Sie so die Art von persönlichem Engagement, das die Kunden erwarten.
2. Optimierung der Preisgestaltung – Behalten Sie stets im Blick, wann und wie stark Sie die Preise für Produkte senken sollten, die nicht im Trend liegen.
3. Vereinfachung der Back-Office-Abläufe – Pflegen Sie das ganze Jahr über ganzheitlich Ihre Lagerbestände und sammeln Sie die Daten von registrierten Produkten in Echtzeit.
4. Verbesserung des Kundenservice – Schöpfen Sie aus den Kundenservicedaten, die sich in aufgezeichneten Anrufen oder Kommentaren in den sozialen Medien wiederfinden.

1. 360-Grad-Kundensicht

Bei der 360-Grad-Sicht geht es darum ein umfassendes Bild eines Kunden zu erhalten, das so genau wie möglich ist. Einzelhändler müssen die Vorlieben und Abneigungen eines Kunden sowie weitere Merkmale kennen, wie sein Geschlecht, seinen Standort oder seine Präsenz in den sozialen Medien. Die Kombination einiger dieser Datenpunkte kann zu ausgeklügelten Marketingstrategien führen. Kennen Modehändler beispielsweise das Social-Media-Verhalten der Kunden, ist es einfacher mit günstigen Influencern auf Instagram zu werben, als teure prominente Markenbotschafter zu engagieren.

2. Preisoptimierung

Die Nutzung von Big Data im Handel verschafft Unternehmen einen Vorteil bei der Preisgestaltung von Produkten. Die konsequente Überwachung relevanter Suchbegriffe hilft dabei, Trends vorherzusagen, bevor sie eintreten. So können Einzelhändler neue Produkte vorbereiten und eine effektive dynamische Preisstrategie konzipieren.

Auch bei der Preisgestaltung lässt sich die 360-Grad-Sicht auf den Kunden nutzen. Das liegt daran, dass die Preisgestaltung weitgehend auf dem geografischen Standort und den Kaufgewohnheiten eines Kunden basiert. Mithilfe von Beta-Tests für bestimmte Kundensegmente lässt sich herausfinden, welche Preisgestaltung am besten passt. Wenn Händler verstehen, was Kunden erwarten, können sie herausfinden, wie sie sich von der Konkurrenz abheben können.

3. Vereinfachte Back-Office-Abläufe

Jeder, der schon einmal im Einzelhandel gearbeitet hat, kennt das mulmige Gefühl, wenn der Lagerbestand aufgebraucht ist, da deswegen mit verärgerten Kunden zu rechnen ist. Im Idealfall würden Unternehmen diese Situation komplett vermeiden. Auch wenn das nicht immer möglich ist, kann Big Data Unternehmen bei der Verwaltung der Lieferkette und der Produktverteilung helfen. Produktprotokolle und Serverdaten können Einzelhändlern darüber Aufschluss geben, wie ihre Prozesse im Vorfeld ablaufen werden.

4. Verbesserte Servicequalität

Werden Anrufe beim Kundenservice zu Qualitätszwecken aufgezeichnet, können ebenfalls Big-Data-Analysen zum Einsatz kommen. Mithilfe dieser Prüfungen lassen sich Hürden erkennen und der Erfolg von unternehmensgeführten Qualitätsänderungen im Laufe der Zeit messen. Einige Einzelhandelsunternehmen untersuchen zusätzlich Videomaterial und Bewegungssensoren im Laden, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Einzelhändler beobachten, wie oft sich Kunden zu einem bestimmten Bereich im Geschäft hingezogen fühlen und platzieren strategisch die Artikel, die sie zuerst verkaufen möchten.

Auch in Kundenrezensionen und -kommentaren in den sozialen Medien lassen sich wichtige Erkenntnisse finden. Die Analyse dieser Bewertungen kann es Einzelhändlern ermöglichen, direkt mit ihren Kunden zu kommunizieren. Sie können beispielsweise darauf hinweisen, dass bestimmte Kleidungsstücke eher klein oder groß ausfallen. Die automatische Sentiment-Analyse der Kommentare zeigt darüber hinaus, ob Kunden positiv oder negativ über bestimmte Produkte und das Unternehmen im Allgemeinen sprechen.

7 Beispiele von Big Data im E-Commerce

Der Einsatz von Big Data in E-Commerce und Einzelhandel ist für den Erhalt eines Wettbewerbsvorteils unerlässlich. Die folgenden Beispiele zeigen auf, wie sich diese Informationen tatsächlich nutzen lassen. Die folgenden namhaften Einzelhandelsunternehmen nutzen Big-Data-Plattformen, um Entscheidungen zu treffen, die den Umsatz steigern und die Kundenzufriedenheit erhöhen.

1. Aldo nutzt Big Data, um den Black Friday zu überstehen

Zweifellos sind der Black Friday und der Cyber Monday die stressigsten Tage für Einzelhandelsunternehmen und gleichzeitig die aufregendsten Tage für Verbraucher. Tatsächlich schätzt der US-amerikanische Einzelhandelsverband National Retail Federation, dass die Verkäufe im November und Dezember für bis zu 30 Prozent des jährlichen Einzelhandelsumsatzes in den USA verantwortlich sind.

Aldo ist ein in Kanada ansässiges Schuh- und Accessoire-Unternehmen, das Big Data nutzt, um diese Zeit des Jahres erfolgreich zu meistern. Das Unternehmen arbeitet mit einer serviceorientierten Big-Data-Architektur für ihren E-Commerce. Hierfür integrieren sie mehrere Datenquellen, die an der Bezahlung, Abrechnung und Betrugserkennung beteiligt sind. Dieses Integrationsprojekt ermöglicht es Aldo, ein nahtloses E-Commerce-Erlebnis zu bieten – sogar am Black Friday.

2. Office Depot integriert Big Data im E-Commerce und stationärem Handel

Office Depot Europe betreibt zwei Marken (Office Depot und Viking) in 13 Ländern. Durch die Integration von Online- und Offline-Maßnahmen bleibt Office Depot Europe als führender Einzelhändler für Bürobedarf an der Spitze. Der Einzelhändler nutzt eine Big-Data-Plattform, um zahlreiche unterschiedliche Daten aus dem Offline-Katalog, der Online-Website, Kunden-Callcentern, ERP-Systemen und Fulfillment-Systemen miteinander zu verknüpfen.

Mit dieser Vielzahl an verknüpften Daten ist Office Depot Europe in der Lage, z. B. bestimmte Kundensegmente anzuvisieren und interne Ausgaben zuzuweisen, um so die Produktivität verschiedener Abteilungen positiv zu beeinflussen.

3. Groupon analysiert ein Terabyte an Daten pro Tag

Groupon ist eine E-Commerce-Website, die Abonnenten Rabatte auf Aktivitäten, Reisen und andere Waren und Dienstleistungen heraussucht. Um diese Bandbreite an Kunden zu bedienen, verarbeitet Groupon jeden Tag über ein Terabyte an Rohdaten.

Dieser Datensatz ist zu umfangreich, um ihn ohne eine Big-Data-Plattform zu speichern und zu untersuchen. Groupon nutzt ein großes IT-Framework, um Daten in Echtzeit zu importieren, zu integrieren, zu transformieren und zu analysieren. So lassen sich Berichte ausführen und Daten von Millionen von Kunden in verarbeitbaren Formaten visualisieren. Mithilfe dieser Daten können sie gezielter passende Gutscheine anbieten.

4. Big Data machte PriceMinister flexibel und agil

PriceMinister (jetzt Teil des internationalen Marktplatz-Riesen Rakuten) ist eine französische Einzelhandelsgruppe mit einem Drittanbieter-Preismodell. Sie bringen ihre Kunden mit Verkäufern in Kontakt. Dabei stellen sie sicher, dass alle Transaktionen zwischen den Parteien erfolgreich sind, indem sie riesige Datensätze zur Überwachung der Käufer- und Verkäuferaktivitäten sammeln.

Um die IT-Abteilung zu entlasten, hat PriceMinister eine Big-Data-Plattform eingeführt, um Käufer- und Verkäufer-Datensätze mit einer Oracle-Datenbank zu integrieren, die alle 100 Millionen Produkte von PriceMinister enthält. Big Data für E-Commerce ermöglicht es PriceMinister, seine Flexibilität und Reaktionsfähigkeit zu erhöhen. Aktualisierungen der Käufer- und Verkäuferdaten werden fast in Echtzeit veröffentlicht.

5. myWorld Solutions AG nutzt Big Data zur Erweiterung von Salesforce

Die myWorld Solutions AG ist ein weltweites Shopping-Netzwerk. Es ermöglicht seinen Kunden, bei über 70.000 Händlern in 47 Ländern Punkte und Cashback auf ihre Einkäufe zu sammeln. Die Verwaltung all dieser Daten ist ein mühsames Unterfangen.

Das Unternehmen nutzt eine Big-Data-Plattform mit einem Salesforce-Connector, um seine Kunden- und Händlerdaten zusammenzuführen, zu bereinigen und umzuwandeln. Anschließend stehen sie in der Salesforce Sales und Marketing Cloud bereit. Diese Integration ermöglicht es der myWorld Solutions AG, problemlos auf Kundeninformationen zuzugreifen, die Marketingleistung zu verfolgen und bei Bedarf Kurskorrekturen vorzunehmen.

6. Mit Big Data den Handel in der Modeindustrie aufmischen

Die Kidiliz Group (ehemals Groupe Zannier) ist ein französischer Einzelhändler mit einem Markenportfolio, das alle Segmente der Kinder- und Erwachsenenmode abdeckt. Einige bekannte Marken der Kidiliz-Gruppe sind: Kenzo, Levi's und Marc Jacobs.

Um ihren Status als einer der Marktführer in der Modebranche zu halten, muss die Kidiliz Group ein Experte für die sich ändernden Wünsche von Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen in und außerhalb Frankreichs sein. Um dies zu erreichen, konsolidiert die Kidiliz Group Daten aus zwei großen ERP-Systemen. Mit diesem integrierten Datensatz ist das Unternehmen in der Lage, die Einzelhandelsaktivitäten in aussagekräftige Kaufmuster der Kunden umzuwandeln. So lassen sich Entscheidungen über den Verkauf und den Bestand in Echtzeit beeinflussen.

7. Big Data im E-Commerce bringt unterschiedliche Geschäftsbereiche zusammen

Naville ist ein Schweizer Unternehmen, das vor allem Presseprodukte vermarktet und vertreibt. Neben dem Handel mit 3.000 Druckerzeugnissen ist der Einzelhändler für weitere Geschäftsbereiche verantwortlich: eine Süßwaren- und Schokoladenkette, einen Reiseführer, eine Comic-Shop-Kette und eine Reihe von Outlet-Malls.

Naville setzt auf eine serviceorientierte Big-Data-Architektur ihrer Handelsaktivitäten, um den Datenfluss zwischen allen vier Geschäftseinheiten zu gewährleisten. Aufbauend auf dieser Architektur entwickelt Naville Geschäftsanwendungen, die es dem Unternehmen ermöglicht, die Kommunikation und Konnektivität zwischen den Geschäftseinheiten zu skalieren und zu verfeinern.

Erste Schritte mit Big Data im E-Commerce und Einzelhandel

Kunden erwarten heute ein gewisses Maß an geführtem Verkauf. Sie wollen über Produkte Bescheid wissen, die sie besonders interessieren und ansprechen. Einzelhändler müssen ihren Kunden also Artikel und Angebote präsentieren, die speziell auf ihre Vorlieben und Gewohnheiten zugeschnitten sind. Dies erhöht nicht nur den Umsatz, sondern auch die Kundenzufriedenheit und die Markentreue.

Gleichzeitig müssen die Einzelhändler auf ihre Betriebsabläufe, ihr Marketingbudget und ihre Preisoptimierung achten. Es gilt Produkte zu entwickeln und zu vermarkten, die im Trend liegen und sie zu einem angemessenen Preis anzubieten. Zu verkaufsstarken Zeiten, wie zum Black Friday, sollte der Lagerbestand ausreichend vorbereitet sein. Das Aggregieren, Normieren und Interpretieren von Big Data ermöglicht es Einzelhändlern, all diese Ziele auf dem Weg zum Smart Retailing zu erreichen.

Der erste Schritt, um Big Data erfolgreich im E-Commerce und Einzelhandel einzusetzen, besteht darin, eine Sammlung von Anwendungen zu wählen, die Daten aus nahezu jedem Cloud- oder On-Premises-System verknüpfen kann, während die Datenintegrität erhalten bleibt. Talend Data Fabric ist eine umfassende Suite von Apps mit mehr als 900 Konnektoren, die eine nahtlose Cross-Kommunikation mit einer beliebigen Anzahl von CRM, ERP und anderen Kundendaten ermöglichen. Demonstrieren Sie die Leistungsfähigkeit von Smart Retailing noch heute – testen Sie Talend Data Fabric.