Kaum ein anderes Thema wird aktuell bei Händlern so intensiv diskutiert wie das der Datenanalyse. Begriffe wie Big Data, Data Science und Predictive Analytics stehen aber vielfach noch in den Kinderschuhen. Wie Händler schnell Potenziale ermitteln und nutzbar machen können, erklärt Jochen Freese, Geschäftsführer von Ingenico Marketing Solutions, einem führenden Anbieter von Omnichannel Loyalty Programmen und ROI-orientierten Data Analytics.
 
 
Herr Freese, worin bestehen aus Ihrer Sicht die aktuell größten Herausforderungen für den Handel in Bezug auf die Datenanalyse?
Gerade der stationäre Handel steht bezüglich der Datenanalyse noch im Schatten anderer Branchen und ist eher als Spätstarter im Bereich derTechnologie und Forschungeinzustufen. Das sehen wir fast täglich bei unseren Gesprächen vor allem mit mittelständischen Handelsunternehmen.
Häufig werden analytische Mechaniken und Methoden aus den 80er und 90er Jahren eingesetzt und viele Handelshäuser kämpfen insbesondere bezogen auf ihre IT und Systeme mit Altlasten.
In Deutschland gibt es mehrere hundert am Markt platzierte Kundenbindungsprogramme der Händler in unterschiedlichster Ausgestaltungsform.
Unsere Feststellung hier: je länger das Programm bereits am Markt ist und die Unternehmen dieses nicht als fundamentale strategische Säule des Geschäftserfolges ansehen und auch so handhaben, umso deutlicher werden Renovierungsstaus bzgl. Analytik und Datenhaltung. In manchen Fällen ist die Datenqualität so schlecht, dass erst einmal vielfältige Optimierungen durchgeführt werden müssen, um mit einer sauberen Datenbasis den Schritt in Richtung Informationsgewinnung antreten zu können.
Häufig besteht die einzige als solche zu bezeichnende Analytik darin, dass der kumulierte Kundenumsatz in eine ABC-Klassifizierung der Kunden überführt wird. Und diese wiederrum wird dann nur sporadisch für Marketingentscheidungen herangezogen. Ein Spannungsfeld existiert somit nicht nur bei der Technologie sondern genauso bei der Verfügbarkeit von analytischem Wissen.
Aber es gibt auch eine Reihe an positiven Beispielen.
Handelskonzerne, die entweder einen hohen Umsatzanteil über den eShop machen oder pure Online-Vertreter sind, sind hier häufig deutlich besser aufgestellt. Das liegt daran, dass digitale Geschäftsmodelle per se datengetriebener sind, häufig per Definition einen Kundenbezug besitzen und bewährte Analysemethoden wie die Recommendation Engines bewiesen haben, dass relevantere 1:1 Kommunikation Ergebniseffekte bewirken.
Es gilt somit auch, und das ist durchaus das Resümee an dieser Stelle, die positiven Erfahrungen aus der Online-Welt in den stationären Handel und Omnichannel-Handel zu überführen. Gerade da sehen wir eine große dynamische Entwicklung, da durch Data Science plötzlich ganz neue erfolgversprechende Anwendungsgebiete entstehen.
Genau die richtige Zeit, sich aus Sicht des Händlers mit einem noch größeren Fokus auf dieses Thema zu stürzen, um nicht vollends den Anschluss zu verlieren.
 
Gerade in der jüngeren Vergangenheit taucht verstärkt der Begriff „Data Science“ auf, wenn über Analyse gesprochen wird. Ist das nur alter Wein in neuen Schläuchen oder bietet Data Science im Gegensatz zur klassischen Analyse wirklich mehr?
Im heutigen Sprachgebrauch wird häufig der Begriff Data Science für die neueste Generation der Datenanalyse verwendet. Data Science geht gegenüber der herkömmlichen Arbeit des Datenanalysten einen Schritt weiter.
Der Data Scientist verbindet die statistisch-mathematischen Methoden mit dem Knowhow um die internen Geschäftsabläufe und baut mit Hilfe seiner Tool- und Technologie-Kenntnisse eine deutlich effektivere Brücke zwischen Auswertung und Management.
Wir bezeichnen Data Scientists daher auch gerne als Pfadfinder, die den Weg zu einem größeren Geschäftserfolg aufzeigen. Das liegt darin begründet, dass sie sich tief in die unternehmerischen Probleme hineindenken können und gleichzeitig die Sprache des Managements, der IT und der Mathematik beherrschen.
 
Sie haben vor kurzem ein eigenes Data Science Competence Center ins Leben gerufen? Was macht dieses Competence Center und wer kann dieses nutzen?
Mit unserem Data Science Competence Center richten wir uns genau an die Handelsunternehmen, die nun schnell auf den Analyse-Zug aufspringen möchten. Wir fokussieren uns dabei auf kundenbezogene Fragestellungen, denn in der Optimierung der Customer Journey sehen wir die größten Umsatzpotenziale.
Dabei wird der Kundendialog mit den Produktaffinitäten und den präferierten Kommunikationskanälen in Einklang gebracht. Mit unserer über 25-jährigen Erfahrung als Dienstleister für Kundenbindungsprogramme kennen wir die entsprechenden Stellschrauben und Effekte sehr gut.
Wir gehen mit unserem Competence Center aber auch über die engen Grenzen des Handels hinaus und adressieren unsere Analyselösungen auch an handelsnahe Organisationen. Hierzu zählen wir neben anderen Bereichen insbesondere Petrol, Travel und Entertainment sowie den Gastronomie- und Hotellerie-Bereich.
 

Unser Retail Data Science Lab ist ein Workshop-Format, mit dem zielgerichtet individuelle Unternehmensfragestellungen schnell und lösungsorientiert analysiert werden.


 
Schauen wir ein wenig genauer auf den Handel und seine Anforderungen. Herr Freese, welche konkreten Lösungen können Sie uns als Beispiel nennen, an denen Sie arbeiten und die Sie schon in der Praxis zur Anwendung gebracht haben?
Wir entwickeln seit vielen Jahren analytische Lösungen für den Handel und unsere Data Scientists haben sich schon mit ganz unterschiedlichen Fragestellungen beschäftigt.
Im Competence Center bündeln wir nun sämtliches Knowhow und legen auch einen verstärkten Wert auf den Wissenstransfer in die Handelsunternehmen.
Enabling steht für uns nun auf der gleichen Ebene wie die Weiterentwicklung der analytischen Lösungen für den Handel.
Lassen Sie mich an dieser Stelle zwei Beispiele kurz skizzieren:
Eine unserer Lösungen beschäftigt sich mit der optimierten Ausgestaltung des Kundendialogs mit deutlichem Effekt in Richtung relevanterer Kundenangebote. Wir haben dazu Algorithmen aus dem Onlinehandel, die als Recommendation Engines bezeichnet werden, weiterentwickelt und bieten diese als Next Best Offer-Lösung auch für die Offline-Kommunikation des Händlers an. Hierüber werden dann unter anderem Direktmailings und E-Mailings ausgesteuert, in denen die erfolgswahrscheinlichsten Produktangebote des Händlers je Einzelkunde, z.B. in Form von Coupons, beworben werden.
Dieses bewirkt unter anderem eine Frequenzsteigerung in den Filialen und dem eShop und zeigt deutlich höhere Abverkaufserfolge gegenüber nicht-individualisierten Angebotsvarianten, teilweise mit Responsesteigerungen von über 60%.
Das Besondere ist, dass gegenüber herkömmlicher Recommendation Engines aus dem Online-Bereich, unsere Next Best Offer-Lösung auf den Daten aus dem Kundenbindungsprogramm des Händlers basiert und so auch Käufe aus unterschiedlichen Kanälen berücksichtigt werden können. Dieses setzt natürlich Einwilligungserklärungen des Endkunden voraus und wir empfehlen grundsätzlich unseren Handelskunden, bereits in den ersten konzeptionellen Gesprächen, die Datenschutzverantwortlichen zu involvieren.
Die zweite Lösung, die ich kurz erläutern kann, optimiert Direktmarketing-Kampagnen auf eine ganz andere Art und Weise. Die Lösung heißt Uplift Modeling. Die Haupteigenschaft dieser Lösung besteht darin, dass mittels einer speziellen analytischen Methodik Kunden aus der Kampagnen-Selektion ausgeschlossen werden, die zwar eine hohe Affinität zu den beworbenen Angeboten besitzen, diese aber auch ohne den Marketinganstoß gekauft hätten. Da der Marketinganstoß im Handel häufig Vorteilsangebote mit Rabattenbeinhaltet, wird hier sofort Einsparungspotenzial wirksam. Denn zum einen kauft der sogenannte „Ehda-Kunde“ zum Normalpreis ein und zum anderen wird der Kampagnenhebel auf Kunden mit Potenzial für Zusatzumsatz, im englischen „Uplift“, gelegt.
 
Sie sprachen eben auch einen Wissenstransfer an. Was genau verbirgt sich dahinter und wie können Sie Handelsunternehmen gerade in der Data Science-Startphase dahingehend unterstützen, dass diese schon bald selbständig Analysen durchführen können?
Hierzu haben wir unser Retail Data Science Lab ins Leben gerufen. Das Retail Data Science Lab ist ein Workshop-Format, mit dem zielgerichtet individuelle Unternehmensfragestellungen schnell und lösungsorientiert analysiert werden.
Es ist auf Händler ausgerichtet, die entweder mit der Datenanalyse erstmalig starten wollen oder die ihr eigenes Knowhow in der Datenanalyse weiterentwickeln möchten. Es geht uns dabei vor allem darum, eine Wissensgenerierung aus den aktuell bereits verfügbaren Kundendaten herbeizuführen.
Wir führen einen Workshop mit Ansprechpartnern des Unternehmens durch, definieren und priorisieren dabei gemeinsam alle Fragestellungen, die das Unternehmen über seine Kundenstruktur, seine Kampagnen und seine Kundenprozesse hat und beleuchten, welche Daten zur Analyse verfügbar sind. Anschließend werden diese Daten in unsere Big Data Analyseumgebung geladen. Die Daten können je nach Fragestellung anonymisiert sein oder mit einem Token versehen werden, sodass nur der Händler selbst einen Rückschluss auf einen Endkunden herbeiführen kann. Anschließend erfolgen Analyseschleifen. Wir führen dazu vorbereitend einige initiale Auswertungen durch und starten mit den ersten Erkenntnissen in gemeinsam geführte Tages-Workshops. Dabei werden die interessantesten Ergebnisse durch weitere Analysen vertieft. Der Händler hat darüber hinaus jederzeit die Möglichkeit, aktiv auf den dann nachfolgenden Analyseschritt einzuwirken.
Unsere Infrastruktur stellt sicher, dass im Workshop nicht lange auf die nächsten Analyseergebnisse gewartet werden muss, sodass man sich sehr schnell dem Kern einer Fragestellung und somit der Lösung nähert. Sehr häufig gibt es da während solch eines Workshops mehrere Aha-Erlebnisse und Ausrufe des Erstaunens, da unbekanntes Terrain beschritten wird. Flankiert werden die Workshops mit kurzen Einführungen in die verwendeten Methoden und es wird besprochen, wie die Integration der Ergebnisse in das Unternehmen zur operativen Nutzung erfolgen kann.
 
Können Sie ein paar typische Fragestellungen nennen, die Sie mit dem Retail Data Science Lab beantworten?
Das startet häufig mit einfachen Auswertungen zu der vorhandenen Datenqualität und kann an diesem Punkt schon in den ersten Optimierungen münden.
Dann stehen verstärkt Kundensegmentierungen in homogene Verhaltenscluster oder nach Kundenwert und zukünftigem Kundenpotenzial im Vordergrund. Hierüber lassen sich die Ausgestaltung und Intensität der Kommunikation sowie erste Business Rules zur Kundenbetreuung steuern.
Für viele Händler ist es wichtig, sofort Umsatzeffekte zu erzielen, daher sind wir auch oft mit Themen rund um Prognosen zur Responseoptimierung und Potenzialhebung beim Cross- und Up-Selling oder bzgl. Rabattsensitivitäten beschäftigt.
Auch Verhaltensprognosen, z.B. in Richtung Weiterempfehlung, Inaktivität und Abwanderung stehen im Mittelpunkt. Im Grunde orientieren sich die Analysen an der jeweiligen Customer Journey und den dortigen Problemfeldern. Und nicht zu vergessen ist, dass sich sehr viele Detailfragen an obige Segmentierungen und Prognosen anschließen, die dann für den Händler teilweise noch handlungsrelevanter sein können.
Zum Beispiel kann festgestellt werden, dass nur in einem bestimmten Kundensegment die Abwanderungsquote erhöht ist, sodass hier gegebenenfalls der Kundennutzen im Loyalty-Programm optimiert werden muss.
In einem anderen Fall kann die Analyse nach dem durchschnittlichen Zeitraum zwischen Kundenregistrierung und erstem Kauf zu sofortigen Rückschlüssen auf den optimalen Zeitpunkt der Zusendung des Willkommenspakets oder des ersten Aktivierungsmailings führen.
Um die Bandbreite einmal mit einem Beispiel zu versehen: für einen Handelskunden haben wir beispielhaft gleich im ersten Workshop innerhalb der ersten Stunde festgestellt, dass dieser seit geraumer Zeit ein regelmäßiges Standardmailing immer doppelt an die Kunden versendet hat. Eine überraschende Erkenntnis, vor allem, weil diese Frage gar nicht im Mittelpunkt stand. Es zeigt, dass der Data Scientist gewohnt ist, auch über den Tellerrand hinaus zu schauen.
 
Sie haben soeben eine ganze Bandbreite an Analysen genannt. Auch die Fragestellungen, die Sie erwähnten, können ja offensichtlich sehr facettenreich sein. Welche Daten werden für die Analysen und Lösungen denn überhaupt benötigt?
Da wir uns schwerpunktmäßig mit endkundenbezogenen Fragestellungen beschäftigen, ist es gar nicht so kompliziert und komplex, wie man vielleicht von außen denken würde.
Wir beziehen unsere Analysen in aller Regel auf vier Datenquellen. Hierzu gehören die Kundenstammdaten, z.B. der in einem Kundenbindungsprogramm registrierten Endkunden, die Kaufdaten und die flankierenden Daten zu dem Artikel- und Filialstamm.
Wie oben schon einmal erwähnt, benötigen wir keine personenbezogenen Daten für die Analysen. Die Extraktion und Bereitstellung der Daten ist auch für den Händler mit etwas veralteten Datenstrukturen in aller Regel leicht zu bewältigen.
Ab dann übernimmt der Data Scientist.

Es gilt, die positiven Erfahrungen aus der Online-Welt in den stationären Handel und Omnichannel-Handel zu überführen.


 
Und welche Daten erhält der Händler wieder zurück bzw. wie werden die Ergebnisse für den Händler operativ nutzbar gemacht?
Es gibt drei Ebenen der Ergebnisübergabe an den Händler.
Zum einen können aus den Analysen Ergebnisse entstehen, die in Form von Modellen an die Daten herangespielt werden. Das kann zum Beispiel das Kundensegment sein, zu dem der Kunde analytisch zugeordnet wurde oder ein Wahrscheinlichkeitswert aus einem Prognosemodell zur Responseoptimierung für die nächste Marketingkampagne. Diese Daten werden dann durch den Händler zum Beispiel mittels eines Tokens direkt in dessen Datenbank importiert, mit den Kundendaten verbunden und für die Übergabe an einen Lettershop weiterverarbeitet.
Die zweite Variante stellen Datenbank-Algorithmen dar, die wir an den Händler übergeben. Diese werden anschließend für die regelmäßige und wiederholende Anwendung in die Datenbank integriert. Auch hierbei unterstützen wir natürlich und lassen den Händler nicht alleine.
Last but not least werden auch viele Ergebnisse erarbeitet, die rein als Erkenntnisse zu werten sind. Auf Basis dieser Erkenntnisse verändert dann der Händler zum Beispiel Regeln im Kundenbindungsprogramm oder optimiert die Ausgestaltung der Kommunikation für ein bestimmtes Kundensegment. Auch Ableitungen für Prozessverbesserungen entstammen häufig dieser Art an Analyseergebnissen. Auch hier helfen wir dem Händler durch Empfehlungen aus unserem Erfahrungsschatz.
 
Muss der Händler nicht vor der Analyse oder der Anwendung der angesprochenen Algorithmen erst umfangreich in das Thema Big Data Infrastruktur investieren?
Da haben wir eine eindeutige Meinung. Wir selbst nutzen hauptsächlich Open Source Tools wie Hadoop, Spark und R, um die Analysen durchzuführen. Diese Werkzeuge besitzen inzwischen eine sehr große Community, sodass viele Kniffe und Tricks öffentlich zugänglich sind. Und sie sind äußerst leistungsstark.
Darüber hinaus spielt das Thema Big Data bei traditionellen Kundenbindungsprogrammen kaum eine Rolle, da die über Jahre angesammelten Datenmengen selten als wirklich groß zu bezeichnen sind. Big Data Technologien kommen erst dann ins Spiel, wenn sehr komplexe Analyse-Algorithmen verwendet werden, zum Beispiel zur Berechnung eines Next Best Offer Modells.
Abgesehen davon wird das Thema Big Data auch relevant, wenn verstärkt Daten aus dem online- oder mobilen Bereich analysiert werden sollen, da hier sehr große Datenmengen in kurzer Zeit generiert werden können.
Unsere Devise: lieber erste Erfahrungen sammeln, um dann Gewissheit über die benötigte Infrastruktur zu erlangen.
 
Datensicherheit und Datenschutz sind für den Handel wichtig: Wie weit sind Händler in diesem Kontext sensibilisiert? Wo gibt es Ihrer Meinung nach Handlungsbedarf?
Daten werden schon heute als Unternehmens-Asset verstanden und die eigenen Kundendaten stellen dabei eines der schutzwürdigsten Güter für das Unternehmen dar. Das wissen die Händler. Themen wie Datenschutz und Datensicherheit spielen bei jeder Diskussion über mögliche Potenziale eine bedeutende Rolle. In der Regel wird schon zu den ersten Gesprächen der Datenschutzbeauftragte eingebunden und bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten geschieht nichts ohne entsprechenden Vertrag zwischen den Parteien.
Wichtig ist aber auch die Verwendungvon geeigneten Datenschutzhinweisen für die Endkunden. Diese regeln, was mit den erhobenen Daten gemacht werden darf und zu welchen Zwecken und von wem zum Beispiel Analysen erfolgen dürfen.
Unsere grundsätzliche Empfehlung lautet: in einem ersten Schritt die Fragestellungen, die dem Unternehmen helfen, fest umreißen. Dann gilt es, die Analysemöglichkeiten und die Granularität der Analyse mit dem Datenschutzbeauftragten abzustimmen und anschließend die zulässigen Detaildaten auszuwerten oder wenn notwendig, auf anonymisierte Datenaggregate auszuweichen.
 
Wir hatten eben schon einmal das Thema der Data Scientist gestreift. Dieser Personenkreis scheint ja ganz besondere Fähigkeiten zu haben. Wie leicht oder schwer ist es denn für einen Händler, selber ein Team aufzubauen?
Die Berufsgruppe der Data Scientists stellt aktuell eine der begehrtesten Fachrichtungen überhaupt dar. Die Nachfrage ist sehr hoch und wird noch weiter steigen. Das Angebot an qualifizierten Fachkräften ist hingegen noch zu gering.
Hochschulen haben das erkannt und bieten immer mehr Studiengänge in diese Richtung an. Die Lage wird sich aber auch deshalb noch zuspitzen, weil nicht nur der Handel auf diesen Markt schaut. Vielmehr ist das Thema Big Data und Data Science fast flächendeckend und branchenübergreifend ein Wachstumsbereich.
Unternehmen stehen daher vor der Frage, wie auch ohne eigene Ressourcen schnell und kurzfristig Wissen aus Daten entstehen kann und greifen zunehmend auf externe Dienstleister zurück, die auf Datenanalyse spezialisiert sind.
 
Vielen Dank für das Gespräch, Herr Freese!
 
Interviewpartner:
Jochen Freese,
Geschäftsführer von Ingenico Marketing Solutions
 
Weiterführende Informationen:
Ingenico Marketing Solutions GmbH

Wie können Unternehmen durch Standortdienste Ihren Kunden besser kennen lernen? Diese Frage stellte die TREND-REPORT-Redaktion Dr. Christoph Peitz, Director Smart Positioning Solutions, OSRAM GmbH.
„Es gibt drei Aspekte im Generieren und Nutzen von Kundenverständnis: Einstone Infrastruktur für Standortdienste, IT Dienste wie Apps und Analyse-Software sowie das Einverständnis und die Motivation des Kunden. Mit diesem Dreiklang sind wir in der Lage, Kunden besser zu verstehen und Umsatz zu steigern.
Die Einstone Infrastruktur ist nicht nur wichtig, um ortsbezogene Dienste zu unterstützen, sie hilft insbesondere auch dabei, Daten zum Nutzerverhalten zu generieren – selbstverständlich nur mit dem Einverständnis der Kunden. Unser Ansatz ist es, mit der Beacon-Technologie Osram Einstone eben solch eine smarte Infrastruktur für Standortdienste in die Lichttechnik zu integrieren – die ist schlichtweg überall, ermöglicht einen flächendeckenden Standortdienst und benötigt keine aufwendige Wartung (Stichwort Batteriewechsel und Ausfall von batteriebetriebenen Beacons).
Mit IT Diensten wird das Verständnis über den Kunden generiert und Umsatzsteigerung möglich. Aus unterschiedlichen on- und offline-Quellen führen wir Daten zusammen und erstellen damit Musteranalysen für einen ganzheitlichen Blick auf den Kunden, was entscheidenden Einfluss auf die Kundenbindung hat. In unseren Projekten kommen Regelwerke zum Einsatz, anhand derer Präferenzmuster abgeleitet und Kaufimpulse generiert werden. Das ist die Basis für unseren Erfolg: gezielte Situationen am POS zu kreieren, in denen Kaufimpulse auch tatsächlich zu einem Impulskauf führen. Zum Beispiel indem wir den Kunden nach einer bestimmten Verweildauer daran erinnern, dass er noch einen Coupon einlösen kann. Mit solchen und ähnlich regelbasierten Kaufimpulsen konnten wir bei unseren Kunden bereits Umsatzsteigerungen bei teilnehmenden Nutzern im Durchschnitt zwischen 10 und 25 Prozent nachweisen.
Zuletzt geht es darum, den Kunden für die Teilnahme an einem Kundenbindungsprogramm zu motivieren. Dafür gibt es unterschiedliche Möglichkeiten. Wir haben jedoch herausgefunden, dass ein simples Argument besonders durchschlägt: Der Kunde möchte direkt vor oder im Geschäft auf seinem Smartphone über die aktuellen Rabatte oder Coupons erinnert und unmittelbar für seine Treue belohnt werden. Und dafür braucht es eben EINSTONE Beacon-Technologie als Infrastruktur für Standortdienste und unsere App-Dienste.“

Über den Autor:

Christoph Peitz arbeitet seit 2013 in der OSRAM GmbH und leitet die Geschäftseinheit OSRAM EINSTONE. Zuvor war er als Entwickler und Strategieberater in der elektrischen Verbindungstechnik sowie der Luftfahrtindustrie tätig. In seinem Studium des Wirtschaftsingenieurwesens belegte er u.a. die Schwerpunkte Produktentwicklung und Innovationsmanagement. In seiner Doktorarbeit verknüpfte er die Entwicklung technischer Systeme mit der Geschäftsmodellentwicklung.

Customer-Centricity: mit Smart Data mehr Wissen generieren
Genau wie Tante Emma einst die persönlichen Vorlieben eines jeden kannte, der ihren Laden betrat, muss ein modernes Handelsunternehmen heute über seine Kunden Bescheid wissen. Um sie an sich zu binden, ihnen individualisierte Angebote machen zu können sowie neue Käuferschichten zu erschließen. Alles im Kopf haben über seine Millionen von Kunden kann freilich ein Jeff Bezos nicht mehr. Deshalb nutzt der Amazon-Chef heute – und mit ihm bereits viele (stationäre oder Online-)Handelshäuser – das vorliegende Datenmaterial, um den Kunden besser kennenzulernen. So simulieren sie gleichsam den Tante-Emma-Effekt.
Zunächst waren es die Onlinehändler, die diese Methoden in den vergangenen 10-15 Jahren perfektioniert haben. Sie wissen, wie lange Kunden im E-Shop bei welchem Produkt verweilen, können Querverbindungen herstellen. So verfügen sie über große Mengen an Daten, die sie auswerten können, um den Käufer daraufhin individuell und personalisiert anzusprechen.

Zahl der Datenquellen steigt

Mit der Digitalisierung hat sich aber auch für stationäre Händler die Zahl der Quellen vervielfacht, aus denen heraus heute Daten zum Kunden entstehen. Vielfältige Informationen liegen zum einen in den IT-Systemen für Kundenmanagement (CRM) und kaufmännische Abwicklung (ERP).
Setzt ein Händler zusätzlich auf einen Online-Shop, kann er dem Kunden dort die Möglichkeit geben, Produkte zu bewerten. Diese Inhalte wiederum werden mit Kommentaren zusammengeführt, die über Social-Media-Kanäle entstehen. Serviceportale und Chat-Foren sind weitere Kanäle, über die sich Kunden aktiv einbinden lassen. Sie liefern auf diesen Wegen Informationen, die der Händler als Basis und Grundlage für künftige Geschäftsentscheidungen heranziehen kann.

Mobilfunkdaten nutzen

Hinzu kommen Daten, die ein Handelsunternehmen von außerhalb hinzukaufen kann. Zum Beispiel sind Mobilfunkdienstleister heute in der Lage, anhand von Handydaten Bewegungsmuster ihrer Kunden vor oder in einem Geschäft aufzuzeichnen. Durch zusätzliche Verfahren lässt sich sogar ermitteln, aus welchem Einzugsgebiet die Menschen ein Geschäft aufsuchen und welche Verkehrsmittel oder Routen sie dabei bevorzugen. Die hierbei erstellten statistischen Analysen enthalten grundsätzlich Aussagen über Personengruppen, nie über einzelne Personen. Die Identität der Mobilfunkkunden wird also geschützt; sie haben zudem die Wahl, sich von der anonymisierten Datenanalyse abzumelden.
Diese anonymisierten und nach allen Regeln des deutschen Datenschutzes erhobenen Informationen kann ein Händler nutzen. Der Mobilfunkanbieter stellt ihm dafür präzise formulierte Analyseergebnisse und Empfehlungen zur Verfügung, die eine vorab besprochene Fragestellung abdecken, etwa in Form von Reports oder statistischen Ansichten. So gewinnt der Händler Aufschluss darüber, welche Waren wie und an welcher Stelle im Shop positioniert werden sollten, damit der Kunde seine Schritte genau dorthin lenkt. Er kann seine Öffnungszeiten optimieren, Marketingkampagnen planen und Standorte grundsätzlich bewerten – eine konkrete Unterstützung durch Big Data, um Kunden einen optimalen Service und ein besseres Einkaufserlebnis anzubieten.
Die Herausforderung für Handelsunternehmen ist es nun, die komplexen und strukturierten wie unstrukturierten Datenmengen aus allen Quellen in einem großen Datenpool zusammenzuführen, Stichwort: Big Data. Es entsteht eine Wissensbasis, an der das Unternehmen mit intelligenten Analysetools ansetzen und daraus Erkenntnisse ableiten kann.

Daten analysieren und daraus die Customer-Journey gestalten

Richtig analysiert, vermitteln die Daten dem Handelsunternehmen einen ganzheitlichen Blick auf seinen Kunden und ermöglichen die Ausgestaltung individualisierter Customer-Journeys – der entscheidende Faktor für Kundenbindung und -neugewinnung. Denn wer den Kunden online und offline „verfolgt“, kann seine Entscheidungen besser nachvollziehen, um daraufhin entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Tatsache ist dabei aber auch, dass zwar über alle Branchen hinweg viel über datengetriebene Wertgenerierung gesprochen wird, nicht mehr als rund ein Drittel der Unternehmen jedoch über eine Strategie verfügt, wie Big-Data-Maßnahmen konkret umzusetzen wären. Mit 37 Prozent liegt der Handel hier im Mittelfeld (Quelle: © Mit Daten Werte schaffen 2016, KPMG, 2016).
Um die Möglichkeiten der Digitalisierung im Handel anzuwenden und zu nutzen, kommt es nach Ansicht von Stefan Maack von der Arithnea GmbH, Spezialist für Customer-Experience, neben Kreativität im Kern auf den Nutzerfokus an – die viel zitierte Customer-Centricity. „Dazu muss man die Technik genauso verstehen wie den Markt, den Kunden und die Marke“, wie der Business Unit Manager Kreation bei Arithnea erklärt.
In den Lösungen des Anbieters spiegelt sich deshalb das Erlebnis „Marke“ bei den relevanten Touchpoints ebenso wider wie bei der Anwendung des Produkts oder der Dienstleistung selbst. Dabei nutzt Arithnea alle Facetten der digitalen Kommunikation bis hin zum Corporate Design. Wie man Shopping-Kanäle durchdacht zusammenführt, hat QVC Deutschland vorgemacht. Seit 1996 ist das Unternehmen in Deutschland aktiv und mit seinem Mix aus SmartTV, Web und Mobile Shopping per App heute eines der erfolgreichsten digitalen Handelsunternehmen hierzulande. Eine wichtige Rolle, um den Kunden besser kennenzulernen, spielt für QVC der Kundenservice. Mathias Bork, CEO von QVC Deutschland: „Unsere Servicemitarbeiter kümmern sich um mehr als nur die reine Bestellabwicklung. Sie sind auch als Shopping­assistenten geschult und stehen unseren Kunden mit Rat und Tat zur Seite. Dadurch lernen wir viel über Vorlieben und können Trends erkennen.“
Wer heute omnichannelfähig sein will, benötigt volle Synchronisation von der Warenwirtschaft bis zum E-Commerce. Traditionelle Handelsunternehmen sind dazu oft noch nicht in der Lage, sowohl von der technischen Infrastruktur wie vom organisatorischen Aufbau.
Beratungshäuser, die den Handel beim Sprung in die digitale Zukunft unterstützen, müssen daher oft von Grund auf an die Sache herangehen. Michael Tsifidaris, Aufsichtsrat der KPS Consulting AG, vergleicht den kompletten Implementierungsprozess anhand eines Altbaus und Neubaus: „Wenn ein Change im Unternehmen stattfinden soll, gibt es zwei Wege: Mit Kraft an allen Schrauben drehen. Oder man baut direkt ein ganz neues Unternehmen, frei von alten Restriktionen und zieht dann in das neue Gebäude.“
Rapid Transformation nennt KPS diese Methode – ein Consulting-Ansatz, der sich in Zeiten großer Umbrüche wie der digitalen Transformation als probat erwiesen hat. Der Dienstleister setzt sich dabei mit dem Management des Handelsunternehmens zusammen, definiert Geschäftsziele und Business-Cases, die eine Handelsplattform beinhalten soll. KPS erstellt auf Basis dieser Konfiguration in agilen Verfahren die neue Plattform unter Einbeziehung gängiger Softwarelösungen. Nach sechs bis zwölf Monaten sind in den Projekten des Dienstleisters komplett neue Handelsprozesse aufgesetzt und laufen produktiv.
Die digitale Transformation zwingt den stationären Handel, sich neu zu erfinden und Online-Service zu integrieren, um gegenüber dem reinen Online-Handel wettbewerbsfähig zu bleiben. Standortdienste oder auch „Location-based Services“ sind eine Ausprägung der Digitalisierung, mit der stationäre Einzelhändler das Kauferlebnis des Kunden verbessern und die Customer-Journey gezielt beeinflussen können. So bestückt die Chep GmbH ihre Paletten mit Minisendern, sogenannten Beacons. Nähert sich im Laden ein Kunde der Palette, sendet ihm der Beacon Informationen zur Ware auf sein Smartphone.

Dreiklang zum besseren Verständnis des Kunden

„Der Kunde will unmittelbar für seine Treue belohnt werden“, weiß Dr. Christoph Peitz von Osram.

„Der Kunde will unmittelbar für seine Treue belohnt werden“, weiß Dr. Christoph Peitz von Osram.


Auch Osram ist in diesem Bereich mit seiner „Einstone“-Smart-Retail-Solution, einem in die Lichttechnik integrierten Standortdienst, seit einiger Zeit aktiv. Dr. Christoph Peitz, Director Smart Positioning Solutions bei der Osram GmbH, skizziert den Dreiklang zum besseren Verständnis des Kunden: „Infrastruktur für Standortdienste, wie sie die Einstone-Technologie ermöglicht, IT-Dienste wie Apps und Analyse-Software sowie das Einverständnis und die Motivation des Kunden.“ Location-based Services helfen auch dabei, Daten zum Nutzerverhalten zu generieren – das Einverständnis des Kunden vorausgesetzt. So werden sie zu einer weiteren Quelle von Daten, die ein Handelsunternehmen analysieren kann, um einen ganzheitlichen Blick auf seinen Kunden zu erhalten.

Abrechnung im Outsourcing

Nach dem Einkauf kommt das Bezahlen. Gerade als Webshop-Betreiber, aber auch im stationären Handel hat man es oft mit einer Vielzahl kleiner Einzelbuchungen zu tun. Alle Zahlungsvorfälle zu bearbeiten und zu überwachen, wird zur zeitraubenden Tätigkeit, die schnell vom Kerngeschäft ablenkt. Hier greifen Dienstleister wie nexnet, Lösungsanbieter von Rating & Billing, Debitoren- & Forderungsmanagement. nexnet führt für seine Kunden Massenabrechnungen im Zuge des „Business Process Outsourcing“ (BPO) aus und übernimmt den kompletten Online- und digitalen Abrechnungsprozess bis hin zur monatlichen Buchhaltungsauswertung. Ab dem Zeitpunkt, zu dem der Kunde seine Artikel im Warenkorb ablegt und die Zahlungsweise auswählt, hat der Shopbetreiber mit dem Vorgang somit nichts mehr zu tun. Periodisch erhält er die Geschäftsabschlüsse des BPO-Anbieters, der dafür auch die Haftung übernimmt.
Die Filiale der Zukunft, in der die bereits technisch möglichen Spielarten der Digitalisierung voll ausgeschöpft werden, ist heute noch nicht an jeder Straßenecke Realität. Doch werden stationäre Händler künftig immer stärker auf digitale Mittel setzen, um das Kundenerlebnis, die „Customer-Experience“, zu verbessern. Während Shopping auf diese Weise wieder zum Erlebnis wird, kann man alltägliche Einkäufe getrost durch künstliche Intelligenz und Chatbots erledigen lassen. Für den obligatorischen Samstags-Lebensmitteleinkauf bringt man selbstlernenden Systemen etwa bei, was auf die Einkaufsliste gehört. Sie geben automatisiert die Bestellung im Online-Shop ab und sorgen für die Lieferung bis zur Haustür. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist nach Ansicht von Stefan Maack von Arithnea hier jedoch nicht angebracht. „Wir sollten eher von reaktiver Intelligenz reden“, findet er. „Denn bis heute können Maschinen nur reaktiv agieren, das heißt, sie brauchen eine Aufgabe und Daten. Was den Handel stark beeinflussen wird, ist die Veränderung dieser Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine.“

Einkaufen ist nicht gleich Shopping: Virtuelle Assistenten werden schon in wenigen Jahren unsere alltäglichen Einkäufe erledigen. Dem Einzelhandel bietet dies die Chance, Shopping zum Erlebnis werden zu lassen.

Einkaufen ist nicht gleich Shopping: Virtuelle Assistenten werden schon in wenigen Jahren unsere alltäglichen Einkäufe erledigen. Dem Einzelhandel bietet dies die Chance, Shopping zum Erlebnis werden zu lassen.

Erlebnis-Shopping vs. automatisierter Standardeinkauf

So wird sich das Einkaufsverhalten künftig immer stärker diversifizieren. Die Deckung des Grundbedarfs wird automatisiert, auf der anderen Seite wird Shopping zum Erlebnis, angefeuert durch neue Services der stationären Händler, die Online- und Offline-Mög­lichkeiten miteinander verweben. Der Frage, wie virtuelle Welten, digitale Assistenten und mobile Kommunikation den Handel verändern und wie unsere Shopping-Welt in zwanzig Jahren aussehen wird, ist QVC in seiner Zukunfts­studie Einkaufen 2036 nachgegangen.
Auf Basis aktueller Theorien zum Konsum der Zukunft formulierte Trendforscher und Studienleiter Prof. Peter Wippermann fünf Thesen für das Jahr 2036. Zehn Experten aus stationärem Handel, E-Commerce, IT und Wissenschaft haben diese Thesen analysiert, diskutiert und weiterentwickelt. Weitere Erkenntnisse lieferten Konsumenten-Workshops, realisiert von Trend­büro Hamburg und TNS Infratest: Im ersten Schritt verrieten Kinder aus der Generation Z im Alter von zehn bis dreizehn Jahren, wie sie sich das Shopping der Zukunft vorstellen. Im zweiten Schritt gaben Mitglieder der Generation Y im Alter von 20 bis 26 Jahren zu diesem Thema Auskunft.
von Frank Zscheile

Der führende Händler für Kinderspielzeug in den skandinavischen Ländern hat die Weichen für weiteres Wachstum gestellt. Sämtliche Prozesse von der Beschaffung über die Warenwirtschaft bis zum Webshop wurden in eine neue Systemlandschaft auf der Basis von SAP integriert. Ermöglicht haben dies die Transformations-Experten von KPS, die die neuen Systeme in nur 22 Monaten implementiert haben. Die IT-Landschaft für alle 312 Filialen, acht Webauftritte der Spielzeugmarken sowie fünf Lager wurde am 31. März gleichzeitig in Betrieb genommen.
Um im wachsenden Wettbewerb mit den Online-Anbietern und den Supermärkten seine Führungsposition weiter auszubauen, hat sich der traditionsreiche Spielwarenhändler für ein umfassendes Digitalisierungs-Programm entschieden und ein Omnichannel-Angebot in seinen 312 Filialen und acht Webauftritten realisiert. Fast 20 Mio. Kunden in den skandinavischen Ländern und in Deutschland profitieren nun von mehr Kundenorientierung, individualisierten Angeboten und schnelleren Reaktionszeiten.
Mit der Unterstützung von KPS hat der Spielzeughändler den erforderlichen Schritt ins digitale Zeitalter gemacht und die Basis für die personalisierte und nahtlose Kundenansprache auf allen Kanälen gelegt. Voraussetzung dafür war die Ausrichtung der bestehenden Prozesse auf das neue Omnichannel-Geschäftsmodell und die Ablösung der heterogenen, veralteten Systemlandschaft sowie die Integration in eine vernetzte und skalierbare Architektur auf der Basis von SAP Retail.
Daran schließen sich die umfassenden KPS End-to-End-Prozessketten von der strategischen Finanzplanung bis zur operativen Nachschubplanung einschließlich des E-Commerce auf Basis von SAP Hybris sowie die Schnittstellen an die vorhandenen Lagersysteme an. Die Qualität der Stammdaten – eine Herausforderung bei fast 20 Mio. Kunden und 30 000 Produkten – wurde mit der Migration deutlich verbessert, was entscheidend zur Optimierung der Lieferkette beitrug.
Nach einer kurzen Alignmentphase stand im Juni 2015 der komplette Projektumfang fest, sodass das Unternehmen nach einer umfangreichen Testphase am 31. März 2017 mit allen Systemen zeitgleich live gehen konnte.
 

In nur zwei Jahren wurde beim führenden skandinavischen Spielzeughersteller durch die dänischen KPS-Kollegen ein umfassendes Omnichannel-Angebot für 312 Filialen und acht Web-Auftritte realisiert.


 
„Uns hat die Prozess- und Branchenexpertise von KPS überzeugt. Um ein solches Projekt umzusetzen, braucht es erfahrene Berater, die richtige Methode und eine tiefe Kenntnis des Handels. KPS hat es uns ermöglicht, die Traditionsmarke innerhalb des festgelegten Zeit- und Budgetrahmens ins digitale Zeitalter zu bringen“, erläutert der CIO des Unternehmens.
Die Umsetzung erfolgte mit der Rapid-Transformation-Methode von KPS. Mit ihr ist es möglich, innovative Geschäftsmodelle mit neuen Prozessen innerhalb einer deutlich kürzeren Projektlaufzeit umzusetzen als bei herkömmlichen Vorgehen. In Verbindung mit dem KPS-Allstar-Prinzip, das auf einem Projektteam mit erfahrenen Experten basiert, ließ sich das komplexe Projekt innerhalb des straffen Zeit- und Budgetrahmens plangemäß und erfolgreich realisieren.
www.kps.com

Die TREND-REPORT-Redaktion sprach mit Mathias Bork, CEO QVC Deutschland, über Kundennähe und Digitalisierung.
Welche Ergebnisse brachte Ihre „Zukunftsstudie Handel 2036“ hervor?
Die Deutschen können sich sehr gut vorstellen, in Zukunft virtuell einzukaufen und sich von Robotern oder Avataren beraten zu lassen. Das allein ist bemerkenswert. Besonders spannend ist aber, dass bei aller Begeisterung für neue Technologien der Wunsch nach Erlebnissen in der realen Welt wächst. Gerade weil in Zukunft so viel virtuell abläuft, erscheinen der großen Mehrheit echte Erfahrungen umso wertvoller. Handelsunternehmen können davon profitieren – aber nur, wenn sie in der digitalen Welt die Nähe zum Kunden nicht verlieren.
Wie schaffen Sie vor diesem Hintergrund Ihre Nähe zum Kunden?
Unsere Kunden können jederzeit mit QVC in Kontakt treten – on air, online, über unsere Social-Media-Kanäle sowie telefonisch über unseren Kundenservice. Zudem, und das macht das Einkaufen bei QVC zum Erlebnis, setzen wir bereits seit 20 Jahren auf Content-Marketing. Unsere Moderatoren erzählen Geschichten zu unseren Produkten und machen sie so erlebbar. Damals wie heute entstehen daraus enge Kundenbeziehungen. Unser Pro­­gramm ist lebendig, inspirierend und informativ. Und darauf kommt es an – auch das hat die Zukunftsstudie gezeigt. Beim Shopping Spaß zu haben, ist jedem zweiten Deutschen wichtig.
Was machen Sie anders?
Wir setzen bei unseren Eigenmarken und den ausgewählten Premiummarken wie Babor, KitchenAid, Samsung oder Philips auf hohe Qualität. Außerdem bieten wir eine selektierte Produktauswahl zu attraktiven Preisen. Wir treffen für unsere Kunden eine Vorauswahl und überfordern sie nicht durch ein Über­angebot. Genauso wichtig ist dabei unsere hohe Beratungskompetenz auf allen Kanälen.
Welcher Strategie folgen Sie, um die digitale Transformation zu meistern?
Wir sind bereits jetzt eines der führenden digitalen Handelsunternehmen in Deutschland. Alle Sortimentsbereiche wachsen im Vergleich zum Vorjahr. Die digitalen Bestellungen und deren Anteil an den Gesamtbestellungen lagen im ersten Quartal deutlich über dem Vergleichszeitraum des Vorjahres. Das gilt es noch weiter auszubauen. Bis zum Jahr 2020 wollen wir in Deutschland die Hälfte unseres Umsatzes über das Online-Geschäft generieren. Dazu bauen wir alle unsere Vertriebsplattformen und Social-Media-Kanäle laufend aus.
Welche Customer-Experience erlebt Ihr Kunde?
Wir haben längst den Übergang vom reinen Shoppingsender zum Multichannel-Anbieter vollzogen. Unseren Kunden ermöglichen wir ein plattformübergreifendes Einkaufserlebnis und jederzeit die Möglichkeit, sich aktiv einzubringen. Durch diese Verbindung aus Shopping, Unterhaltung und sozialer Interaktion ist es uns gelungen, Konsumenten zu Fans zu machen.
Weitere Informationen unter:
www.qvc.de

Unter dem Leitthema „Hello Human“ wurde auf dem diesjährigen Shopware Community Day der Grundstein für ein neues Age Of The Customer gelegt und rückte dabei den Menschen in allen Facetten in den Mittelpunkt.
Die Konsumenten dürfen bei allem technischen Fortschritt nicht aus den Augen verloren werden, lässt das Unternehmen verlauten. Der Schlüssel dazu: Kundenzentriertes Denken und Handeln als elementarer Bestandteil jedes unternehmerischen Prozesses – unterstützt durch modernste Technologien, die als Schnittstelle zwischen menschlichen Bedürfnissen und Unternehmen ein noch emotionaleres Einkaufs- und Markenerlebnis schaffen.

Shopware-Version 5.3  – neue Features vorgestellt

Das Release Candidate Shopware 5.3 enthält viele neue Features für ein noch individuelleres Shoppingerlebnis im Onlinehandel und weitere Änderungen, von denen Shopbetreiber genauso profitieren wie Endkunden.
Noch nie war ein Release so nah am Menschen, denn noch nie wurden in einem Minor Release so viele Community Votes berücksichtigt und umgesetzt.
Mehr Schnelligkeit und mehr Effektivität versprechen die Entwickler, dies u.a. auch im Hinblick auf bessere Gestaltungsmöglichkeiten für Händler und Kunden.
Neue schönere Einkaufswelten.
In der Open-Source-Version sind nun sieben kostenfreien Vorlagen zur Gestaltung von Shopping-Seiten enthalten.
Hinzugefügt wurden Funktionen zur Ausspielung individueller Newsletter und Produktkategorien.
Neue intelligente Features bekam auch das integrierte ERP-System Pickware.
Für optimierte Mindestbestände im Lager lassen sich jetzt die Verkaufszahlen analysieren und es gibt nun auch ein Click-&-Collect-Feature.
Entdeckt jetzt die neuen Features und freut Euch auf einfache und effiziente Tools, die Euren Shop noch erfolgreicher machen:

Releases & Update 5.3.0 RC 1

Distribution: dual license AGPL v3 and proprietary license
weiterführende Informationen: Shopware AG – Community
 
 
Aufmacherbild / Lizenz / Quelle
Rosie the Riveter Free Software/Open Sou“ (CC BY 2.0) by Iwan Gabovitch

Den Besucher eines Onlineshops überraschen, unterhalten, inspirieren:
Darum geht es in einer Einkaufs-Erlebniswelt, bei der Informationen und Produkte zu einem ganzheitlichen Angebot verschmelzen.

 

Stationärer Handel als Vorbild

An einigen Stellen macht der stationäre Handel vor was es heißt, den Kunden „Shopping-Erlebnisse für alle Sinne“ zu bieten. Ein Münchner Handelsunternehmen präsentiertsich als „Kaufhaus der Sinne“ und macht aus dem Shopping ein emotionales Erlebnis. Passanten werden angesprochen, schauen sich im Geschäft um und lassen sich inspirieren– auch wenn vielleicht gar kein Einkauf geplant war. So macht man sich als stationärer Händler unverwechselbar.
Viele Onlineshops sind davon noch um Einiges entfernt. Bei ihnen ist Onlineshopping nichts anderes als der schnellste Weg, um an ein Produkt zu kommen. Es reduziert sich auf einen nüchternen Prozess, bei dem ein User die unbedingt notwendigen Infos erhält, durch den Bestellvorgang geleitet wird und dann zahlt. Kundenbindung ist damit kaum zu erzielen.
 

Verzahnung von Content und Commerce

Wie es besser geht, sei am Beispiel eines fiktiven, international tätigen Sportartikelkonzerns mit einer Reihe von Marken für den Sommer und Wintersport erläutert. Es gab vor allem zwei Gründe für eine umfassende Modernisierung im Onlinebereich: Erstens war die Image-Website und der Onlineshop der einzelnen Marken nicht miteinander verbunden und zweitens wurden mobile Endgeräte wie Smartphones und Tablets durch das veraltete Content-Management-System nur schlecht unterstützt.
Die erste Entscheidung bestand darin, die vorhandene Open-Source-E-Commerce-Lösung Magento mit der auf Drupal basierenden Open-Source-Content-Management-Plattform Acquia Cloud zu verknüpfen, wobei zukünftig die CMS-Lösung die führende Plattform sein soll und alle Inhalte kontextabhängig in beliebige Kanäle ausspielt.
Zusammen mit der IT-Abteilung und den Fachbereichen des Sport­artikelkonzerns erstellten die CMS-Experten eine Bestandsaufnahme und klärten Fragen wie:
• Welche Verantwortlichkeiten für die Aktuali­sierung es E-Commerce-Systems und der  vormals genutzten CMS-Lösung gibt es?
• Wie will man die Zusammenführung von Commerce und Content erreichen?
• Wie schnell kann das Projekt umgesetzt werden?
• Wie soll der Erfolg gemessen werden?

Eines der Ergebnisse des Workshops war ein Proof of Value, (o. Proof of Concept),
der demonstriert, wie die Verzahnung von Content und Commerce aus Kundensicht aussehen soll und welche quantitativen und qualitativen Vorteile sich daraus ergeben.
 

Eine zentrale Plattform

Im Anschluss daran wurde in einem Pilotprojekt eine erste einsatz­fähige Lösung entwickelt, die manchmal auch als „Minimal Viable Product“ bezeichnet wird. Dieses muss die zentralen Anforderungen an eine Verknüpfung von Content und Commerce erfüllen – etwa bei der Produktsuche oder der -konfiguration – und sich in einem Praxistest Mitarbeitern aus den Fachabteilungen und echten Usern stellen.
Der große Vorteil eines solchen Vorgehens: Unternehmen können so sehr frühzeitig testen, ob die eingeschlagene Richtung stimmt und die angestrebte bessere Customer Experience erreicht wird.
Technisch betrachtet ist dazu die Integration von CMS und E-Commerce-System, von Product Information Management und Customer Relationship Management erforderlich. Über das CMS können Mitarbeiter aus den Fachbereichen schnell und problemlos Änderungen vornehmen. Zuvor gab es für die einzelnen Marken des Unternehmens jeweils eine eigene Website.
Heute werden alle Websites über eine zentrale Plattform und eine einzige Codebasis gesteuert. Damit ist es zum Beispiel auch einfacher, die Websites für die einzelnen Länder anzupassen und auszuliefern.
 

Acquia – Plattform


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Bei den Wintersportartikeln können sich die User heute die neuesten Skimodelle anschauen und sie sehen, welche Sportler die aktuellen Racing-Modelle nutzen. In ausführlichen Videos gibt es einen Blick hinter die Kulissen, der zeigt, wie Produkte an die individuellen Anforderungen einzelner Profis angepasst werden. Die Athleten werden dabei zu Identifikationsfiguren. Fußball, Tennis, Golf und Baseball sind Garanten für Emotionen in der wärmeren Jahreszeit. Hier gibt es beispielsweise Tipps zur Bespannung von Tennisschlägern und Produktvideos zu Golfschlägern.
 
Der Kern der Zusammenführung von Content und Commerce und damit der Erschaffung einer Erlebniswelt für Onlineshopping, die fortwährend aktualisiert werden muss, besteht darin, „Geschichten“ rund um die Produkte zu erzählen.
Diese Stories bestehen aus einem Mix von Fakten, Emotionen und Nutzwert und laden den Kunden ein, aktiv zu werden.
 
 
 
 
 
Autor:
Sebastian Bach
Enterprise Account Executive bei Acquia.

Sebastian Bach, Quelle: Acquia


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
weitereführende Informationen:
Acquia
 
 
 

Gastbeitrag von Hartmut Rottstedt,  Lexmark Deutschland GmbH
Smartphones sind die Zukunft der Arbeit. Vorbei die Zeiten, in denen man für das Verfassen oder Lesen einer E-Mail, das Entwerfen eines Vertrags oder das Ausdrucken einer Präsentation seinen Laptop hochfahren oder gar an den Schreibtisch zurückkehren musste: Heutzutage nimmt man einfach seine Arbeit überall hin mit. Das Handy wird uns in den kommenden fünf Jahren vom Schreibtisch befreien, uns dabei unterstützen, intelligenter zu arbeiten, und nebenbei auch unsere Produktivität steigern. Es ist es also kein Wunder, dass man von der „Mobilen Revolution“ spricht.
Zwei Jahrzehnte nach der Einführung der ersten internetfähigen Mobiltelefone sind Smartphones die beliebtesten Endgeräte, um online zu gehen. Und ihre Popularität kennt keine Grenzen: So sagt Cisco voraus, dass der weltweite mobile Datenverkehr zwischen 2015 und 2020 um 800 Prozent zunehmen wird. Während die Mobile Revolution also weiter an Fahrt gewinnt, verändert das Smartphone die Art und Weise, wie Unternehmen auf der ganzen Welt ihre Geschäfte tätigen.
Prominentes Beispiel hierfür ist Google, das 2015 sein Suchmachinenranking so aktualisierte, dass Smartphone-optimierte Webseiten priorisiert werden. Nur um kurze Zeit später ein weiteres Update zu fahren, mit dem Handy-Suchergebnisse aktueller sind als Suchresultate, die von einem Desktopcomputer stammen.

Vorteile des mobilen Arbeiten

Während die neuesten Smartphones immer günstiger und dabei auch immer intelligenter werden, entdecken zunehmend mehr Unternehmen die Vorteile des mobilen Arbeiten für sich und ihre Mitarbeiter. Eine Umfrage von IDC ergab, dass sich der Prozentsatz der mit einem Smartphone ausgestatteten Angestellten zwischen 2015 und 2016 von 59 Prozent auf 65 Prozent erhöht hat. Laut neuesten Erkenntnissen der Economist Intelligence Unit steigern Unternehmen, die der Mobiltechnologie höchste Priorität einräumen, ihre Produktivität um 16 Prozent und beeinflussen darüber hinaus auch die Kreativität und Loyalität ihrer Mitarbeiter positiv.
Das macht Sinn. Mit einem Tablet oder Handy in der Hand kann der Angestellte von Meeting zu Meeting gehen und sich dabei in Echtzeit stets auf dem Laufenden halten. Neben dem damit einher gehenden Flexibilitäts- und Produktivitätsschub dürfte der ständige Umgang mit Smartphones & Co. für eine noch größere Routine bei den Mitarbeitern sorgen. Dementsprechend dürften die Kosten für Helpdesk-Unterstützung mittelfristig ebenfalls sinken. Solche Beispiele untermauern die Meinung von Experten, dass bis 2018 drei Viertel aller Arbeitnehmer in Westeuropa mobil sein werden.

Mehr Produktivität und Freiheit

Der Aufstieg der Mobiltechnologie verändert außerdem die Art und Weise, wie wir kommunizieren. Der weltweite mobile Datenverkehr hat sich alleine in nur einem einzigen Jahr, zwischen 2015 und 2016, um 63 Prozent erhöht. Aber das ist noch nicht alles: Auch die Art und Weise, wie wir drucken, verändert sich. Laut Gartner[1] haben Druckaufträge von Handys und Tablets im besagten Zeitraum um jeweils 8 Prozent und 13 Prozent zugenommen. Die Vorteile gehen über eine erhöhte Produktivität weit hinaus. So steht das mobile Drucken auch für die neu gewonnene Freiheit, von überall aus – also auch von unterwegs – drucken zu können.
Etwas, das bis dato nicht möglich war.
In vielen Branchen, wie der Gastronomie oder dem Verkauf, sitzen Mitarbeiter selten am Schreibtisch. Sie sind dort, wo ihr Job es verlangt, nämlich beim Gast bzw. Kunden. Trotzdem benötigen sie häufig Ausdrucke. Vertriebsangestellte zum Beispiel müssen oft von unterwegs Kundenrechnungen ausdrucken. Mussten diese mobilen Mitarbeiter bisher überall dort, wohin ihre Arbeit sie rief, Drucker installieren, benötigen sie inzwischen nur noch eine Druck-App auf ihrem Smartphone. Druck-Apps erfreuen sich rasant steigender Beliebtheit. Die „Mobile Print“-App von Lexmark ermöglicht es dem Anwender, auf dem am nächsten gelegenen Drucker auszudrucken, ohne die IT dafür kontaktieren zu müssen.

Mobiles Drucken haucht BYOD Leben ein

Dank des mobilen Druckens wird das Konzept „BYOD“ („Bring your own device“ bzw. „Bring dein eigenes Gerät“) Realität. Mitarbeiter werden im Hinblick darauf, wo sie arbeiten, wann sie arbeiten und wie sie arbeiten, deutlich flexibler. BYOD bietet sich vor allem für Start-ups und kleine Unternehmen an, die ihre Ausgaben begrenzt halten möchten. Aber auch größere Firmen, die ihren ROI („Return on Investment“) trimmen wollen, profitieren von BYOD.
Demzufolge rechnen also Unternehmen mit einer steigenden Anzahl an Ausdrucken, die von mobilen Endgeräten angestoßen werden. Diese Erwartung wird von einer IDC-Schätzung bestätigt: Der Anteil der mobilen Ausdrucke am Gesamtdruckvolumen wird von 2015 bis 2018 voraussichtlich von 20-21 Prozent auf 28-30 Prozent ansteigen. Mobiles Drucken hat also Zukunft und scheint sich auch noch hinsichtlich eines weiteren wichtigen Aspekts auszuzahlen: Einem kürzlich erschienen Bericht zufolge erhöhen Investitionen in mobiles Drucken und Scannen die Mitarbeiterzufriedenheit um beachtliche 38 Prozent.

Mobile Revolution

Die Art, wie wir arbeiten, hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Dank digitalen Wandels, Globalisierung und Sozialer Medien vernetzen wir uns immer stärker und werden auch immer produktiver. Mobiltechnologie baut auf diesem Momentum auf und macht es uns noch einfacher, auf Daten zuzugreifen, mit Kollegen zu interagieren und – seit neuestem – auch unterwegs zu drucken. Die Einführung von noch intelligenteren Smartphones mit immer höherer Rechenleistung hat viele Unternehmen davon überzeugt, Mobiltelefone nicht mehr als Luxus anzusehen, sondern als Notwendigkeit zu akzeptieren.
Und während die Mobile Revolution an Geschwindigkeit zulegt, sollten Firmen rund um den Globus dafür sorgen, dass sie das volle Potential der Mobiltechnologie ausschöpfen. Davon profitieren nicht nur ihre Mitarbeiter und Kunden, sondern auch die Unternehmen selbst sowie die gesamte Weltwirtschaft.
 
 
Unser Autor:

Hartmut Rottstedt, Managing Director Germany, Austria, Switzerland bei Lexmark Deutschland GmbH


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
weitere Informationen unter: www.lexmark.de
Aufmacherbild: CC0 Public Domain  / Tero Vesalainen / Pixabay
[1]Gartner, Market Trends: Switching Enterprise Users to Secure, Cost-Effective Mobile Printing (2015)