Die Einzelhandelsbranche ist sich seit Jahren der potenziellen Vorteile fortschrittlicher Analytik bewusst, hat aber Schwierigkeiten, diese voll auszuschöpfen. Während führende Unternehmen wie Walmart und Amazon Entscheidungen mit fortschrittlicher Analytik treffen, verlassen sich die meisten Wettbewerber noch immer auf einfache Tools. Diese Diskrepanz hat erhebliche Folgen, wobei die digitalen Marktführer während der Coronapandemie die digitalen Nachzügler stark übertrafen.
McKinsey schätzt, dass die Implementierung fortschrittlicher Analytik allein im Lebensmitteleinzelhandel die Erträge um zwei Prozent steigern könnte – eine Branche, die von niedrigen Margen geprägt ist.
Obwohl viele Unternehmen die Vorteile erkannt haben, stehen sie vor der Herausforderung, zu den führenden Unternehmen aufzuschließen. Warum verzichten noch immer so viele Händler auf fortschrittliche Analytik? Ein Blick auf mögliche Hürden.
Schlüsselfaktoren Organisationskultur und Mitarbeitende
In Interviews mit Führungskräften des globalen Einzelhandels wurden verschiedene Herausforderungen ermittelt, die den Fortschritt von Datenanalysen erschweren.
An erster Stelle steht die Organisationskultur mit dem Fehlen klarer Ziele und Anwendungsmöglichkeiten. Zudem neigen viele Entscheider zur Risikoaversion und scheuen die Erstinvestition in geeignete Werkzeuge und Infrastruktur. Es ist wichtig, dass sich Führungskräfte mit den Anwendungsmöglichkeiten vertraut machen und hierbei den Mehrwert dieser herausstellen.
Der Faktor Mensch ist von entscheidender Bedeutung, da viele Analysefunktionen von Personen geleitet werden, die das Geschäft nicht verstehen, wodurch eine Kluft zwischen der Analyse und der Geschäftsseite entsteht. So kommt es oft auch zu Kommunikationsproblemen zwischen den Fachbereichen, wodurch der Widerstand bei der Durchführung von Datenanalysen verstärkt wird.
Außerdem fehlt es den Unternehmen an qualifizierten Mitarbeitenden, die diese Kluft überbrücken und zwischen Analyse- und Geschäftsanforderungen vermitteln können. So wird die Nachfrage an Data Scientists auch in naher Zukunft immer größer (U.S. Bureau of Labor Statistics 2023) und auch im Handel sind Analysefähigkeiten gefragter denn je.
Es ist nicht nur wichtig, über eine wirksame analytische Herangehensweise zu verfügen, sondern auch sicherzustellen, dass sie von den beteiligten Entscheidungsträgern genutzt und verstanden wird, um den Wert und den Nutzen der Lösung zu maximieren.
Optimierung von Prozessen und Systemen für aussagekräftige Analytik
Prozesse und Systeme stellen weitere Hindernisse dar. Analyseprojekte haben oft keine klaren Prioritäten und brauchen zu lange, um Ergebnisse zu liefern. Denn vor allem in der fortgeschrittenen Analytik können Projekte zeitintensiv sein. Daher kann es hier äußerst wichtig sein, im Vorfeld Ziele zu formulieren und Prozesse klar zu strukturieren.
Veraltete Systeme und eine fehlende Datenverwaltungsinfrastruktur schränken die Fähigkeit der Unternehmen ein, mit dem exponentiellen Datenwachstum Schritt zu halten, und behindern den Reifegrad von Analysetools. Darüber hinaus sind Datenqualität und -management nach wie vor ein großes Problem, da die Daten häufig isoliert und nicht effektiv erfasst werden.
Der Bedarf an Daten von höherer Qualität, intelligenteren Tools für das maschinelle Lernen und einer detaillierteren Entscheidungsunterstützung ist groß. Die bloße Erfassung von Daten reicht jedoch nicht aus; die Unternehmen benötigen Werkzeuge, um Daten in verwertbares Wissen umzuwandeln.
Wo können Unternehmen anfangen?
Um diese Herausforderungen zu meistern, sollten Unternehmen eine umfassende Bewertung ihrer Analysebereitschaft durchführen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial ermitteln. Sobald die erste Bewertung abgeschlossen ist, können Unternehmen mit der organisatorischen Neugestaltung und den strategischen Investitionen fortfahren.
Organisatorische Neugestaltung
Unternehmen müssen eine Organisationskultur etablieren, in der eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung geschätzt wird, wobei Führungskräfte betonen sollten, dass Entscheidungsträger durch Analytik gestärkt und nicht ersetzt werden.
Außerdem müssen die Unternehmen entscheiden, ob sie über das richtige Personal mit den nötigen Fähigkeiten verfügen, um die Kluft zwischen der Geschäftsseite und Analyseproblemen zu überbrücken. Das Öffnen der "Black Box" der fortschrittlichen Analytik und die Vermittlung des Verständnisses für den zugrunde liegenden Ansatz ist hier ein weiterer Schritt. Evidenzbasierte Entscheidungsfindung sollte zu einem Eckpfeiler der Organisation werden.
Daneben sollte eine experimentierfreudige Kultur mit datenbasierten Analysen einen hohen Stellenwert haben. Hier sollte auch die Frage gestellt werden: Wie können die für die Datenanalyse verwendeten Methoden verbessert werden, um sie zukunftsorientierter und fortschrittlicher zu gestalten?
Zudem sollte die organisatorische Neugestaltung eine Hub-and-Spoke-Struktur umfassen, die eingebettetes Fachwissen innerhalb der Geschäftsfunktionen und ein zentrales Kompetenzzentrum für Analytik kombiniert.
Strategische Investitionen
Strategische Investitionen sind von entscheidender Bedeutung. Die führenden Unternehmen entscheiden sich für Cloud-basierte Systeme, die neue Technologien nahtlos integrieren und der Datenverwaltung Priorität einräumen.
Das Aufbrechen von Datensilos und die Einbeziehung von unternehmensweiten Daten in die Entscheidungsfindung sind für den künftigen Erfolg unerlässlich. Und schließlich ist es wichtig, in Talente zu investieren, was durch die Zusammenarbeit mit Universitäten und die Entwicklung von Schulungsprogrammen für bestehende Mitarbeitende erreicht werden kann.
Die Revolution der Datenanalyse vollzieht sich in rasantem Tempo, und diejenigen, die ihre Erkenntnisse als erste nutzen, werden sich einen erheblichen operativen Vorteil verschaffen. Einzelhandelsunternehmen, die die Probleme angehen und sich fortschrittliche Analytik zu eigen machen, werden in einer Ära des Datenüberflusses erfolgreich sein.
Basierend auf DeHoratius, Nicole, Andrés Musalem und Robert Rooderkerk (2023), “Why Retailers Fail to Adopt Advanced Data Analytics,” Harvard Business Review.