Kann der Einzelhandel von „Big Data“ profitieren, ohne in der Komplexität zu versinken?

Laut einer aktuellen Umfrage des Harvard Business Managers herrscht unter Führungskräften große Zuversicht, dass „Big Data“ bei Veränderungsprozessen im Unternehmen hilft: 85 Prozent der befragten Manager waren der Ansicht, dass ihnen die zielgerichtete Nutzung umfangreicher Datenmengen beträchtliche Vorteile verschaffen kann.

Dabei erwarten sie laut Studie vor allem Verbesserungen in Form faktenbasierter Entscheidungen und einem dadurch optimierten Kundenerlebnis. Patrick Rohrbasser, CEO des Customer Insight Spezialisten emnos: „Das Thema ‚Big Data’ nimmt in Unternehmen eine immer wichtigere Rolle ein. Die Erwartungen sind hoch, doch viele agieren noch zögerlich – denn noch ist nicht klar, wie sich Daten im eigenen Unternehmen optimal einsetzen lassen.“

In der Tat: So sahen sich nur 17 Prozent der befragten Manager ausreichend imstande, Datenanalysen gezielt für unternehmerische Veränderungen einzusetzen. Laut einer weiteren, in diesem Jahr von IBM durchgeführten, Umfrage sehen sich immerhin 30 Prozent der Marketingchefs gut gerüstet, um von der wachsenden Datenmenge zu profitieren.

Vorteile von Big Data liegen auf der Hand – doch wie geht man es an?

Kaum jemand wird bestreiten, dass die Nutzung von Daten und Erkenntnissen daraus die Entscheidungsfindung erheblich optimieren kann. Die tiefe Kluft zwischen gewünschten Ergebnissen und Umsetzungskompetenz sorgt jedoch für große Beunruhigung im Handel. Denn die Arbeit mit „Big Data“ ist mit zahlreichen Unbekannten verbunden, von denen viele für Datenanalysten Neuland darstellen – beispielsweise die Flut unstrukturierter Daten aus dem Internet oder den sozialen Medien.

Wo sollen wir anfangen? Welche Daten liefern den größten Nutzen? Mit welchen Messgrößen können wir den Nutzen bewerten? Welche Herausforderungen stellen sich mit Blick auf die Qualität? Aufgrund dieser und anderer Unbekannten kann es extrem schwierig sein, schon vor dem ersten Startversuch ein tragfähiges Geschäftsszenario zu erstellen.

Die Situation ist nicht neu. Schon Mitte der 1990er Jahre standen Einzelhändler nach der Einführung von Kundenkarten vor einem ähnlichen Dilemma: Es fehlte der IT an Fähigkeiten, um die Millionen von Transaktionen pro Tag nutzbringend zu analysieren. Auch heute besteht die große Herausforderung darin, den Wissensdurst zu stillen, ohne in der Informationsflut zu ertrinken.

Einzelhändler sollten sich bei der Analyse auf spezifische Anforderungen konzentrieren

Einige Einzelhändler nutzen gewisse Aspekte der Daten jedoch für unternehmerische Veränderungen, indem sie ihren Blick gezielt auf die Beantwortung bestimmter Fragen richten. Wie damals lautet die Lösung für die Bewältigung großer Datenmengen auch heute, nicht alle verfügbaren Daten zusammenzuführen und zu analysieren, nur weil sie griffbereit sind.

„Unternehmen sollten sich ihre konkreten Anforderungen vor Augen führen und anschließend festlegen, welche Art von Datenanalyse sie für die Erfüllung der Anforderungen brauchen. Aus dieser Perspektive ist es um einiges einfacher, messbare Programme mit solider Kostenveranschlagung und klaren Zielen zu entwickeln“, so Patrick Rohrbasser.

Eine solche Vorgehensweise setzt besondere Kompetenzen in einem Team voraus, das die Herausforderungen im Einzelhandel kennt und in der Lage sein muss, jene Datenquellen zu isolieren, die auf besonders kosteneffektive Weise zur Lösung von Problemen beitragen können. Gefordert sind Einzelhandelskenntnisse, Best-Practice-Verfahren im Datenmanagement, Technologien, Analysekompetenz und Transformationsberatung, um sicherzustellen, dass das gesamte Unternehmen profitiert.

Erkenntnisse durch Daten für bessere unternehmerische Entscheidungen nutzen!

Das bestätigt auch Rohrbasser: „Es wird immer eine neue Datenquelle geben, die die Performance von Unternehmen zu revolutionieren verspricht. Customer Insights haben gewaltige kommerzielle Kraft – vorausgesetzt, sie werden in unternehmensweites Wissen überführt, und im Kontext spezieller Einzelhandelsfragen für bessere unternehmerische Entscheidungen genutzt.“