Versuchen Sie mal, sich einen Tag vorzustellen, an dem Sie keinen Zugang zu Informationen haben. Also kein Durchscrollen der sozialen Medien zu Tagesbeginn. Keine Möglichkeit die Nachrichten anzusehen, während Sie sich auf die Arbeit vorbereiten. Oder Ihre Lieblingspodcasts auf dem Weg nach Hause zu hören.
Das ist schwer vorstellbar, oder? Und dabei berücksichtigen wir noch nicht einmal die Zeit, die wir mit der Arbeit verbringen!
Daten sind überall. Sie helfen Führungskräften dabei, ihre Prozesse zu optimieren, Markttrends zu verstehen und ihre Kunden zu überzeugen. Und die Datenmenge wächst ständig weiter.
Prognosen zufolge wird die Welt bis 2025 mehr als 180 Zettabytes an Daten erzeugen. Das sind über 180.000.000.000.000.000.000.000 Bytes – genug, um 244.472.461.682.742 CDs zu füllen.
Es ist also nicht verwunderlich, dass Daten eine neue Unternehmensform hervorgebracht haben – eine, in der wir Daten und Informationen über alles andere stellen. Datengetriebene Unternehmen sind Unternehmen, die Daten als strategisches Kapital schätzen und sicherstellen, dass sie bei Entscheidungen auf allen Ebenen verwendet werden.
Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Ansatz zu ziehen, müssen Marktführer die Datenkompetenz ihres Unternehmens verbessern und letztendlich verstehen, welche Technologien sie für einen umfassenden Überblick ihrer Geschäftsprozesse benötigen.
Bei der Vielzahl an verfügbaren Technologielösungen ist es kein Wunder, dass Sie sich zunächst nicht so sicher sind, wo Sie anfangen sollen. Unterschiedliche Branchen und Geschäftsmodelle benötigen unterschiedliche Arten von Daten – und damit auch unterschiedliche Ansätze, um diese zu sammeln und zu analysieren.
Aber was sind die häufigsten Use Cases von Datenanalysen in verschiedenen Branchen? Und wie können Sie von datenbasierten Erkenntnissen profitieren?
In diesem Artikel geben wir Ihnen Einblicke in unterschiedliche:
Wie die Analyse von Daten im Einzelhandel sowohl Einzelhändlern als auch Marken zugutekommen
Der zunehmende Fokus auf die Datenanalyse führt zu einer Revolution in allen Branchen. Am stärksten wirkt sich diese Entwicklung auf den Einzelhandel und das Konsumgütergeschäft (CPG) aus.
Angesichts der sich schnell ändernden Kundenwünsche werden täglich riesige Datenmengen erzeugt. Infolgedessen wird der globale Markt für Einzelhandelsanalysen bis 2025 auf mehr als 9,5 Milliarden Dollar geschätzt.
Dieser Trend wird von Marktführern vorangetrieben, die stets bestens informiert sein wollen – von den Verhaltensweisen der Kunden in den sozialen Medien bis hin zum Verständnis ihrer Kaufkraft. Diese Daten helfen Marktführern, Markttrends zu erkennen und einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.
Aber bei so vielen Daten reichen veraltete Systeme und Excel-Tabellen nicht mehr aus. Einzelhändler und Konsumgüterhersteller müssen Datensilos abschaffen und Technologielösungen einführen, die umsetzbare Erkenntnisse liefern und verarbeiten können.
Mit der richtigen Einstellung und Technologie hilft die Einzelhandelsanalyse Marktführern, ihr Geschäft auf vielen Ebenen zu verbessern.
Einige davon sind:
1. Verbesserung der Kundenorientierung mit datengetriebener Personlisierung
Die Bereitstellung von personalisierten Erfahrungen ist zu einem Standard für zukunftsorientierte Einzelhändler und Konsumgüterhersteller geworden. Aber echte Personalisierung bedeutet viel mehr als das Versenden von individuell gestalteten E-Mails oder die Gestaltung von Kampagnen für eine bestimmte Zielgruppe.
Kunden möchten, dass Sie sie zum richtigen Zeitpunkt mit der richtigen Botschaft oder dem richtigen Angebot ansprechen. Der Schlüssel zu einer wirkungsvollen Personalisierung sind ganz klar Daten. Wenn Sie wissen, was Ihre Kunden wollen oder brauchen, ist es auch viel einfacher, ein entsprechendes Angebot zu erstellen.
Laut fast zwei Drittel (64 %) der Marketingfachleute besteht das Hauptziel einer datengetriebenen Personalisierungsstrategie darin, ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen. Mit der Analysesoftware für den Einzelhandel können Sie die von Ihren Kunden besuchten Seiten, die gekauften Produkte und die von ihnen genutzten Kampagnen problemlos analysieren. In Kombination mit demografischen und Offline-Daten bilden diese Daten eine hervorragende Grundlage für eine Personalisierung in Echtzeit.
Mit tiefgreifenden Kundeneinblicken und vorausschauender Analytik können Einzelhändler und Konsumgüterhersteller das Kundenverhalten verstehen und eine langfristige Kundenbindung aufbauen, indem sie auf die Erwartungen ihrer Kunden eingehen.
Darüber hinaus können AI Lösungen Unternehmen dabei helfen, neue Segmente und verborgene Chancen zu entdecken. Für Einzelhändler und Konsumgüterhersteller sind Daten im wahrsten Sinne des Wortes das neue Gold.
2. Verbesserte In-Store-Erfahrungen durch Customer Insights und AI Lösungen
Wenn Sie die Bedürfnisse und die Kaufgewohnheiten Ihrer Kunden kennen, können Sie das Kauferlebnis in Ihrem Geschäft individuell gestalten, damit sich Ihre Kunden wohl und verstanden fühlen.
Wenn die Mitarbeiter im Geschäft wissen, wer der Kunde ist und was er bereits gekauft hat, können sie leicht das richtige Produkt empfehlen oder diese Informationen für Up- oder Cross-Selling nutzen.
Darüber hinaus können AI-basierte Lösungen Kunden dabei helfen, das richtige Produkt zu finden und auszuwählen, und so unnötige Hindernisse beim Einkaufen beseitigen. Anstatt beispielsweise zu versuchen, einen bestimmten Artikel unter Hunderten von anderen zu finden, können sie einfach die visuelle Suche im Geschäft nutzen.
Einzelhändler für Hautpflegeprodukte haben bereits Apps eingeführt, die Kunden bei der Auswahl der richtigen Hautpflegeprodukte auf der Grundlage ihrer Fotos helfen – und zwar durch die Analyse des Alters ihrer Haut. Ebenso verwenden Möbelhändler Visualisierungs-Apps, damit Kunden sehen können, wie ein Möbelstück in ihre Wohnung passen würde.
Die Möglichkeiten sind endlos – und die Technologie ist bereits gegeben, um sie zu verwirklichen.
3. Risikominimierung durch optimierte Lieferketten
Es besteht kein Zweifel, dass die letzten Jahre Lieferketten auf der ganzen Welt erschüttert haben. Aber der richtige Einsatz von Analysen kann Ihnen helfen, die Regale stets bestückt zu halten und ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu bieten.
Der Knackpunkt dabei sind Datensilos. Einzelhändlern und Konsumgüterherstellern mangelt es oft an einer durchgängigen Übersicht, da unzählige Systeme und Datenbanken nicht miteinander kommunizieren. Der Aufbau eines Data Lake oder eines Datenlagers ist daher ein sinnvoller erster Schritt, um einen umfassenden Überblick über das Unternehmen zu erhalten – um anschließend entsprechend zu planen.
In einer vor Kurzem durchgeführten Studie zum Thema Analytik im Einzelhandel und bei Konsumgütern gaben 61 % der Einzelhändler an, dass Prognosen zu den wichtigsten Bereichen ihrer Analytik gehören. Darüber hinaus werden 52% der befragten Konsumgüterhersteller in den nächsten 12 Monaten in ihre BI- und Berichtswesen investieren.
Wenn Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden besser verstehen, können Sie das Produktsortiment und den Vertrieb optimieren und leere Regale weitgehend vermeiden. Außerdem trägt ein umfassender Überblick über die Daten dazu bei, die Abläufe effizienter zu gestalten und Verzögerungen, doppelte Arbeitswege und Frustrationen der Kunden zu minimieren.
Datenanalyse in der Fertigung: Use Cases und Vorteile
Mit der Einführung von Industrie 4.0. und IoT (Internet der Dinge) hat der Wandel in der Fertigungsindustrie begonnen. Mit dem rasanten Fortschritt in der Technologie wachsen auch die Möglichkeiten für Hersteller, Daten zu sammeln und zu analysieren. Infolgedessen haben Unternehmen Zugang zu präziseren Analysen und beginnen damit, Big Data in der Fertigung einzusetzen.
Der weltweite Markt für die intelligente Produktion wird voraussichtlich von 277,8 Milliarden Dollar im Jahr 2022 auf 658,4 Milliarden Dollar im Jahr 2029 wachsen. Allerdings klafft immer noch eine große Lücke zwischen dem Machbaren und dem, womit die Unternehmen derzeit arbeiten.
In einer kürzlich durchgeführten Studie über den Einsatz von Analysen in der Fertigungsindustrie gaben 72 % der Führungskräfte an, dass sie fortschrittliche Analysen für wichtig halten – aber nur 17 % sagten, dass sie mit dem daraus gewonnenen Nutzen zufrieden waren.
Und so geht’s:
1. Optimierte Geschäftsabläufe und Leistungssteigerung
Der Schlüssel zu einer kontinuierlichen Verbesserung liegt im Verständnis der Ursachen, warum Dinge in der Vergangenheit richtig (oder falsch) gelaufen sind. Mit den richtigen Daten fällt dieses Verständnis natürlich viel leichter.
Durch die Kombination von Betriebsdaten mit Data-Science-Modellen können Hersteller bessere Nachfrageprognosen erstellen und die Bestandsverwaltung optimieren. Ebenso kann das Verständnis von Produktionszyklen ihnen helfen, Preisstrategien zu entwickeln und Kosten zu senken.
Die Garantieanalyse ist ein weiterer Bereich, den die Fertigungsanalyse optimieren kann. Bei vielen Marken ist ein einheitlicher Ansatz für Garantien üblich – aber er entspricht nicht immer der Realität. Durch die Anwendung von Data-Science-Modellen auf vor Ort erfasste Informationen können Hersteller besser nachvollziehen, welche Produktmerkmale verbesserungsbedürftig sind oder ihnen einen Weg für bessere Garantiekonzepte eröffnen.
Andererseits können Hersteller, ähnlich wie bei den Daten aus der Produktion, auch Daten von Rohstoffen auf dem Transportweg erfassen. Dies ermöglicht es ihnen, Ressourcen umzuleiten, zu beschleunigen oder zu verlangsamen und so die vollständige Kontrolle über die Lieferkette zu gewährleisten.
Insgesamt ermöglicht Ihnen die Analyse von Produktionsdaten, Ihre Produktivität und Leistung zu verbessern und Kosten zu senken, während Sie der Konkurrenz stets einen Schritt voraus sind.
2. Datengetriebene, vorausschauende Wartung
Die vorausschauende Wartung ist wahrscheinlich die älteste und häufigste Anwendung der Datenanalyse in der Fertigung. Prognostische Analysen in der Produktion ermöglichen es Ihnen, Systemdaten während des laufenden Betriebs zu überwachen und zu analysieren, um die Wahrscheinlichkeit eines unerwarteten Ausfalls zu verringern.
Durch die Kombination von Daten aus fortschrittlichen Sensoren, IoT und Machine Learning-Algorithmen können Hersteller Betriebsprobleme oder Produktdefekte erkennen und berücksichtigen, wodurch ein proaktiver statt reaktiver Ansatz ermöglicht wird.
Je mehr Daten gesammelt und je mehr Zusammenhänge hergestellt werden, desto genauer wird die vorausschauende Wartung und desto vorteilhafter ist sie. So wird beispielsweise die Lebensdauer Ihrer Anlagen erhöht, der Bedarf an zusätzlichen Reparaturen sinkt und es lassen sich plötzliche Fehlfunktionen vermeiden, die zu ungeplanten Produktionsunterbrechungen und hohen Kosten führen.
Plant Engineering berichtet, dass, obwohl 60 % der Fertigungsindustrie weltweit im Jahr 2020 immer noch reaktive Wartung durchführen, 76 % der Unternehmen angaben, dass sie der prognostischen Wartung in Zukunft Priorität einräumen werden.
3. Forschung und Entwicklung, und bessere Wettbewerbsfähigkeit
Die technische Innovation hat einen entscheidenden Einfluss auf die moderne Fertigung. Daher kann sich dieser Industriezweig genauso schnell verändern wie die Technologie selbst.
B2B-Kunden verlangen ein ebenso reibungsloses Erlebnis wie B2C-Kunden – und es besteht kein Zweifel, dass Daten der Schlüssel zu einem optimalen Kundenerlebnis sind. Denn wer würde sich schon gerne durch Ihr veraltetes Kundenportal wühlen, wenn sein Netflix-Konto auf der Grundlage früherer Nutzeraktivitäten genau weiß, welchen Film oder welche Fernsehsendung es als Nächstes empfehlen soll?
Datenanalysen können Marktführern bei der Analyse der Marktentwicklung und des Kundenverhaltens helfen. Anstatt nur anhand vergangener Daten tätig zu werden, können Hersteller analytische Modelle verwenden, um Markttrends, Marktlücken und zukünftige Bedürfnisse zu verstehen.
Diese Erkenntnisse können bei der Entwicklung neuer Produkte und Innovationsstrategien den Ausschlag geben. Langfristig werden Unternehmen, die kontinuierlich in das Verständnis der sich verändernden Trends durch Datenanalyse investieren, ihr Geschäft erfolgreich gestalten und als Marktführer auftreten.
Datenanalyse in der Logistikbranche
Die Datenanalyse hat auch die Logistikbranche grundlegend verändert und wurde von einem „Nice to have“ zu einem „Must have“. Sie hilft Ihnen, die Anzahl und Art der gelagerten Waren nachzuvollziehen. Oder liefert Informationen über das Gewicht, den Inhalt, die Größe, den Ursprung und den Bestimmungsort einer Sendung. Sogar Informationen über Wetter, Verkehr, Fahrzeugdiagnosen usw. können Teil der Analyse sein.
Logistikdaten werden überall genutzt, und ihre Bedeutung wird in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Der globale Logistikmarkt wurde im Jahr 2017 auf 7.641,20 Milliarden Dollar geschätzt und wird bis 2027 voraussichtlich 12,9 Milliarden Dollar erreichen.
Datenanalysen in der Logistik können sehr komplex sein, aber sie sind die Mühe auf jeden Fall wert. Anhand von gesammelten Daten und mit Machine Learning-Algorithmen angereicherte, umsetzbare Erkenntnisse können Unternehmen die Abläufe in den Fabriken effizienter gestalten, die Routenplanung verbessern und die gesamte Lieferkette übersichtlicher darstellen.
Schließlich ermöglicht die Logistikanalyse Führungskräften, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, wodurch die Prozesseffizienz und die Geschäftsergebnisse verbessert werden.
1. Optimierter Versand
Zwei Dinge sind für Kunden beim Versand entscheidend: Das Paket darf nicht beschädigt werden und muss zur richtigen Zeit am richtigen Ort ankommen.
Durch den Einsatz relevanter Logistikdaten und die Verwendung von Logistiksoftware können Sie die Versandrouten optimieren und die Aufträge möglichst effizient abwickeln. Um dies zu erreichen, erfassen und analysieren die Algorithmen zur Routenoptimierung GPS-Gerätedaten, Wetterdaten, Daten zur Straßen- und Flottenwartung sowie Fahrerpläne mit den verfügbaren Stunden und den gesamten Zwischenstopps.
In Verbindung mit Machine Learning kann die Routenoptimierung auch dazu beitragen, zukünftige Routen und die Betriebseffizienz insgesamt zu steigern.
Die Logistikanalyse spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der sogenannten letzten Meile – der Reise vom Lagerregal bis zur Haustüre des Endkunden.
2. Verbesserte Kundenbetreuung
Kunden verlangen volle Transparenz und zeitnahe Updates vom Zeitpunkt der Bestellung bis zur Auslieferung.
Mit den entsprechenden Daten können Sie den aktuellen Status der Sendung verfolgen, die Ankunftszeit schätzen oder den Kunden über eine unerwartete Verzögerung und die Gründe dafür informieren.
Logistikunternehmen, die einen Schritt weitergehen wollen, können auch künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Kundenkommunikation einsetzen. Dazu dienen z. B. Chatbots oder die automatische Kategorisierung von E-Mails am Helpdesk.
Zudem wollen Führungskräfte in der Logistik verstärkt datengetriebene Entscheidungen treffen, indem sie Indikatoren wie Abwicklungsraten und Lieferzeiten analysieren. Gemeinsam mit Daten aus Feedback-Umfragen können diese wertvollen Einblicke in die Kundenzufriedenheit und in verbesserungsfähige Bereiche liefern.
Anhand dieser Daten können dann Lücken ausfindig gemacht und Änderungen vorgenommen werden, um die Gesamtkosten zu senken und die betriebliche Effizienz zu steigern.
3. Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen
Daten helfen Logistikunternehmen nicht nur dabei, bestehende Prozesse zu optimieren und zu verbessern – sondern auch, Innovationen voranzutreiben. In der Logistik kann die ständig wachsende Datenmenge in Kombination mit den relevanten Erkenntnissen von intelligenter Technologie Marktführern helfen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen und zu erschließen.
Wenn es z. B. um die Auslastung geht, kann Ihnen die Logistikanalyse dabei helfen zu verstehen, wo Sie neue Geschäftsbeziehungen aufbauen und letztendlich Ihren Kunden bessere Angebote machen können.
Laut Eurostat fahren 24 % der Fahrzeuge in der Europäischen Union unbeladen, während die durchschnittliche Beladungsmenge der übrigen Fahrzeuge bei 57 % liegt. Wenn Logistikunternehmen verstehen, wann und warum diese Leerfahrten auftreten, können sie strategische Partnerschaften planen und eingehen und diese Leerfahrten als neue Geschäftsmöglichkeiten nutzen.
Mithilfe von Datenanalysen können Unternehmen mit der prognostischen Logistik auch Bedürfnisse vorhersehen und neue Lieferarten, Zahlungsoptionen oder Routen einführen.
Logistikanalysen bringen Unternehmen heute viele Vorteile, aber es ist nur eine Frage der Zeit, bis sich diese Vorteile zu einem „Muss“ entwickeln, um in der Branche bestehen zu können.
Auch wenn der Entwicklungsstand der Daten in den verschiedenen Branchen unterschiedlich ist, wird die Datenanalyse zweifellos der entscheidende Faktor für die Lösung der geschäftlichen Herausforderungen von morgen sein. Der beste Zeitpunkt, um über den Aufbau einer datengetriebenen Strategie nachzudenken, ist bereits verstrichen – der zweitbeste Zeitpunkt ist jetzt.
