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BigData Concept 573584257 700

Big Data Analytics ist der erste Schritt für zukunftsweisende Technologien im Retail der Zukunft. Vor allem helfen sie dabei, die Customer Experience so angenehm wie möglich zu gestalten. Ralf Reich, Head of Continental Europe bei Mindtree erklärt, warum Big Data für den Retail relevanter denn je ist.

Big Data ist „der heiße Scheiß“, wie man umgangssprachlich sagen würde. Big Data? Ist das nicht dieser ehemalige Trend-Begriff, der schon unlängst von neuen Themen, wie künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning abgelöst wurde? Ganz genau! Und aus diesem Grund ist Big Data auch so besonders zentral – besonders für den Handel. Big Data und dessen Analyse (Big Data Analytics) waren nie bedeutsamer als sie es heute sind.

Im Zuge der von KI unterstützten Produktions-, Logisitk- und Handelsprozesse sowie der fortschreitenden Digitalisierung des Retails zu Multi- und Omni-Channel-Angeboten, hat Big Data eine besondere Rolle zugewiesen bekommen. Sie sind sozusagen die Nahrungsquelle der Computer-Hirne. Denn ein Computer ist und wird auch oder gerade deshalb in Zeiten des Machine Learnings nur so schlau, wie die Datenmengen, die ihn füttern. Im Klartext heißt das: je mehr Daten das System zur Verfügung hat, desto intelligenter wird der Computer.

Zur Auffrischung: Woher kommen die Daten?

Im digitalen Zeitalter generiert alles und jede Aktion Daten. Das bedeutet: jeder Klick, Kauf, Kaufabbruch, Login, Suchverlauf in Online-Shops und vieles mehr als auch Logistik-Daten wie Produktionsengpässe oder leere Lagerplätze werden inzwischen erfasst und digitalisiert gesammelt. Dass dabei riesige Datenmengen entstehen, ist logisch. Problematisch ist nur, dass diese beispielsweise im Falle von Kundendaten an vielen unterschiedlichen Stellen der Customer Journey entstehen. Besonders, wenn neue Geschäftsmodelle und Technologien wie Omni-Channel-Angebote oder Click&Collect-Modelle im Einsatz sind, können die Daten schnell an unterschiedlichen Stellen zu Daten-Silos verfallen.

Aus diesem Grund müssen Unternehmen die Daten mittels technischer Hilfsmittel zentral sammeln, strukturieren und deren Komplexität reduzieren. Andernfalls können die Daten nicht effektiv für zukunftsweisende Neuerungen im IT-Segment wie das Machine Learning und die damit verbundenen Technologien genutzt werden.

Das Ziel: Verbesserung der Customer Experience

Unerheblich davon, über welche Kanäle ein Händler seine Waren vertreibt, am Ende gilt es immer die Reise des Kunden und somit seine Customer Experience so angenehm und reibungslos wie möglich zu gestalten, um eine Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen. Die Frage ist daher: wie können Händler im Retail Big Data Analytics einsetzen, um ihren Kunden ein besseres Erlebnis bieten zu können?

Individuelle Beratung – online wie offline

Wie es bereits der Großkonzern und Internetgigant Amazon immer wieder vormacht, wollen Kunden vor allem individuell beraten werden. Angebote und Support-Anfragen müssen zielgerichtet und auf den Kunden zugeschnitten aufbereitet werden. Der Retail profitiert in dieser Hinsicht vor allem davon, wenn er Omni-Channel-Strategien für sein Offline-Geschäft verfolgt. Die Kundendaten werden gesammelt, ausgewertet und aufbereitet, sodass ihm per E-Mail, Smartphone-App oder Push-Benachrichtigung ein angepasstes Angebot unterbreitet werden kann. Die Auswertungen der Kundendaten können zudem den Verkäufern im Laden bereitgestellt werden. Dadurch weiß der Händler vor Ort direkt, wen er berät und welche Vorlieben der Kunde hat. Sollte der Kunde online ein Produkt bestellen und es im Laden abholen wollen, weil er lieber eine persönliche Beratung eines Verkäufers haben möchte, ist der Verkäufer dann bestens mit der eintreffenden Bestellung sowie dem Kunden vertraut.

Für derlei Einsichten müssen die Daten jedoch entsprechend verständlich aufbereitet sein. Im Tech Beacon von Mindtree – einem Report zu den wichtigsten Technologien für den Retail – wird dafür beispielsweise die Ende-zu-Ende Big-Data-Plattform Datameer für Hadoop als dringende Empfehlung genannt. Damit können Händler ihre Daten direkt und einfach integrieren, analysieren und visualisieren und erhalten so schnell einen Überblick. Richtig implementiert, kann der Händler bei den individuellen Angeboten auch von intelligenter Automatisierung durch KIs profitieren. Die KI übernimmt in diesem Fall die Analyse und Aussteuerung der Marketing-Maßnahmen wodurch der Händler seine Prozesse noch (kosten-)effizienter gestaltet.

Machine Learning und Predictive Analytics

Künstliche Intelligenz? Exakt. Denn wie eingangs erwähnt, brauchen künstliche Intelligenzen vor allem Daten, um letztendlich intelligent handeln zu können. Sind die Big-Data-Berge gesammelt und strukturiert, können sie dazu eingesetzt werden, dem System Prozesse und Kontextverständnis beizubringen. Die Maschine erlernt dann, welche Aktionen sie in welchen Situationen durchführen sollte, um das Geschäft effizienter zu machen. Steht beispielsweise ein Engpass bezüglich einer Ware bevor, weil es Lieferschwierigkeiten gibt oder ein Produkt plötzlich besonders beliebt wird, beauftragt der Computer automatisch den nächstgelegenen Zulieferer, damit potenzielle Kunden des Produkts dieses auch erwerben können. Der Händler kann dadurch seine Kunden auch im Notfall schnellstmöglich wieder mit Waren versorgen und der Kunde muss sich nicht darüber ärgern, dass er das Produkt nicht kaufen kann.

Fazit: Ein alter Hut ganz neu

Big Data ist das Fundament des digitalen Handels der Zukunft. Ob Machine Learning, Omni-Channel-Strategie, individuelle Beratung, online oder stationär – ohne Daten geht nichts mehr. Der Retail muss sich mit der Digitalisierung mittransformieren, wenn er konkurrenzfähig bleiben will. Zukunftsweisende Technologien und Geschäftsmodelle brauchen eine Datenbasis, mit der sie arbeiten können, um die Geschäftsprozesse zu optimieren und dem Kunden eine bessere Customer Experience bieten zu können. Denn nur wenn der Kunde zufrieden ist, können Händler ihre Verkäufe steigern.

Ralf ReichRalf Reich verantwortet das Geschäft in Zentraleuropa bei Mindtree, www.mindtree.com

 

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